Hồ Chí Minh đã tạo nên nhu cầu cấp thiết cho nghiên cứu về các nhân tố tác động đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee không chỉ giá cả phải chăng hơn so với mua
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Đặt vấn đề
Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (Công nghiệp 4.0) đang diễn ra nhanh chóng, thúc đẩy sự chuyển đổi từ các mô hình kinh doanh truyền thống sang hình thức bán hàng điện tử Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử (EBI) cho thấy sự gia tăng mạnh mẽ trong lĩnh vực này.
Theo báo cáo của Hiệp hội Thương mại Điện tử Việt Nam (VECOM) công bố ngày 24/4/2024, mặc dù nền kinh tế Việt Nam gặp nhiều khó khăn trong năm 2023, lĩnh vực thương mại điện tử vẫn ghi nhận sự phát triển mạnh mẽ với tốc độ tăng trưởng ước đạt trên 25% so với năm 2022, đạt tổng giá trị 25 tỷ USD Đặc biệt, quy mô bán lẻ hàng hóa trực tuyến đã đạt 17,3 tỷ USD.
Nhu cầu mua sắm online của người tiêu dùng ngày càng tăng, khiến các sàn thương mại điện tử áp dụng nhiều chiến lược mới, trong đó có livestream bán hàng Thị trường livestream tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ với trung bình 2,5 triệu phiên bán hàng mỗi tháng và sự tham gia của hơn 50.000 nhà bán hàng Theo AccessTrade Việt Nam, livestream có tiềm năng thúc đẩy 20% tổng doanh số bán hàng thương mại điện tử vào đầu năm 2026 Ba nền tảng livestream phổ biến nhất tại Việt Nam hiện nay là Facebook (31,9%), Shopee (30,9%) và TikTok (17,2%) Người Việt dành 13 giờ mỗi tuần để xem livestream bán hàng, đứng thứ 11 thế giới về chi tiêu mua sắm online.
Mặt hàng thời trang, đặc biệt là dép và áo thun, đang trở thành xu hướng kinh doanh qua livestream trên nền tảng Shopee Theo báo Dân trí, trong ngày 9/9, các sản phẩm thời trang ghi nhận lượng tìm kiếm cao nhất, với tổng số sản phẩm bán ra tăng gấp 3 lần và số lượt thanh toán đơn hàng tăng gấp 4 lần so với các ngày bình thường.
Trong môi trường livestream ngày càng phát triển, chất lượng sản phẩm và doanh thu trở thành yếu tố quan trọng hàng đầu Để cạnh tranh hiệu quả và đáp ứng nhu cầu mua sắm trực tuyến cao từ khách hàng, cần cải thiện chất lượng kênh bán hàng và trải nghiệm mua sắm Việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream là cần thiết để đưa ra giải pháp tối ưu.
Mục tiêu nghiên cứu
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang qua livestream trên sàn Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Đồng thời, bài viết cũng đề xuất các giải pháp quản trị nhằm hỗ trợ doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định hợp lý, từ đó nâng cao trải nghiệm mua sắm và cải thiện tỷ lệ mua hàng của giới trẻ qua livestream trên nền tảng Shopee.
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
Xác định các nhân tố tác động đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh
Nghiên cứu xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm thời trang qua livestream trên sàn Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Đồng thời, đề xuất các giải pháp quản trị nhằm tăng cường quyết định mua hàng thời trang trên nền tảng này cho đối tượng thanh niên tại khu vực.
Câu hỏi nghiên cứu
Câu hỏi 1: “Các nhân tố nào tác động đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh?”
Mức độ tác động của các yếu tố đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream tại sàn Shopee của giới trẻ ở TP Hồ Chí Minh rất đa dạng Các yếu tố như chất lượng sản phẩm, giá cả hợp lý, và sự tương tác của người bán đều ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi mua sắm Ngoài ra, sự tin tưởng vào thương hiệu và trải nghiệm của người tiêu dùng trước đó cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành quyết định mua hàng Livestream không chỉ tạo ra cơ hội để giới thiệu sản phẩm mà còn giúp người tiêu dùng cảm thấy gần gũi và tin tưởng hơn vào sản phẩm mà họ đang xem xét.
Để nâng cao quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee của giới trẻ tại TP, các nhà quản trị cần chú trọng đến những yếu tố như chất lượng sản phẩm, sự tương tác của người bán, và trải nghiệm người dùng Việc tạo ra nội dung hấp dẫn và phù hợp với thị hiếu của giới trẻ sẽ góp phần thu hút sự chú ý và tăng khả năng chuyển đổi Ngoài ra, xây dựng lòng tin thông qua đánh giá tích cực và phản hồi nhanh chóng từ khách hàng cũng là yếu tố quan trọng Cuối cùng, các chương trình khuyến mãi và ưu đãi đặc biệt trong livestream có thể kích thích nhu cầu mua sắm của giới trẻ.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Các nhân tố nào tác động đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh
Về không gian: Giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh
Về thời gian: Bài nghiên cứu được triển khai từ tháng 7 năm 2024 đến tháng
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được sử dụng kết hợp cả hai phương pháp nghiên cứu là phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng Cụ thể:
Phương pháp nghiên cứu định tính sẽ được thực hiện bằng cách đánh giá và tổng hợp các nghiên cứu cùng lý thuyết liên quan đến quyết định mua sắm thời trang trên livestream tại Shopee của giới trẻ ở TP Hồ Chí Minh Mục tiêu chính là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm và tham khảo ý kiến từ giảng viên hướng dẫn để điều chỉnh thang đo nháp, nhằm xây dựng cơ sở cho thang đo chính thức.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát không định trước, nhằm thu thập thông tin từ giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh, những người đã từng mua hàng qua livestream trên sàn Shopee Dữ liệu được thu thập sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS phiên bản 27.0.1, với mẫu nghiên cứu gồm 337 người, được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích tương quan, hồi quy và phân tích nhân tố khám phá (EFA) sẽ giúp đánh giá thang đo và mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp những hàm ý quản trị có cơ sở khoa học, hỗ trợ doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định chính xác.
Đóng góp của đề tài
1.6.1 Đóng góp về mặt học thuật Đầu tiên, nghiên cứu sẽ xác định các yếu tố ảnh hưởng và mức độ tác động đến quyết định mua sắm thời trang qua livestream trên sàn Shopee của giới trẻ tại TP
Hồ Chí Minh Kết quả nghiên cứu này sẽ cung cấp tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu tiếp theo, giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm của giới trẻ trên nền tảng này.
Nghiên cứu hiện tại đang thu thập và phân tích thông tin để xây dựng các thang đo cho những yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream tại sàn Shopee, đặc biệt là trong giới trẻ ở TP Hồ Chí Minh Hy vọng rằng nghiên cứu này sẽ tạo nền tảng cho các nghiên cứu tương lai liên quan đến hành vi mua sắm thời trang qua livestream.
1.6.2 Đóng góp về mặt thực tiễn
Nghiên cứu này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về việc sử dụng livestream trên nền tảng Shopee để quảng bá và bán sản phẩm trực tiếp đến người tiêu dùng, đặc biệt là giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Bằng cách phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang, doanh nghiệp có thể xây dựng các chính sách hiệu quả nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ livestream và sản phẩm Điều này không chỉ thúc đẩy ý định mua sắm của giới trẻ mà còn nâng cao doanh số bán hàng và phát triển bền vững, tạo sự gắn bó lâu dài giữa người tiêu dùng và doanh nghiệp.
Các doanh nghiệp tổ chức livestream trên Shopee, đặc biệt trong lĩnh vực thời trang, cùng với các cơ quan quản lý, nên tham khảo kết quả nghiên cứu này để tìm ra giải pháp phát triển bền vững cho thương mại điện tử và nâng cao hiệu quả quản lý các hoạt động livestream trên các sàn TMĐT.
Bố cục đề tài
Nội dung nghiên cứu được chia thành 5 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 1 tác giả sẽ giới thiệu tổng quan bài nghiên cứu về các vấn đề chọn đề tài, mục đích nghiên cứu, đối tượng, phạm vi và ý nghĩa của nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Tổng quan các khái niệm của đề tài
Thế hệ Gen Z, bao gồm những người sinh sau năm 1994, là nhóm đối tượng trẻ tuổi đã lớn lên trong môi trường internet và chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ các phương tiện truyền thông xã hội Theo các nhà nghiên cứu nhân khẩu học, những người sinh từ năm 1995 trở đi thường có trình độ học vấn cao, tính sáng tạo nổi bật và thành thạo công nghệ.
Theo nghiên cứu của Theo Francis và Hoefel (2018), thế hệ Gen Z (1995 - 2010) lớn lên trong môi trường internet, mạng xã hội và thiết bị di động, khiến họ trở thành những người bản địa kỹ thuật số Họ đã tiếp xúc với công nghệ từ khi còn nhỏ, điều này ảnh hưởng sâu sắc đến cách họ tương tác và tiếp nhận thông tin.
Thế hệ Gen Z, bao gồm những người sinh từ năm 1995 đến 2012, đã nhanh chóng làm quen với việc mua sắm trực tuyến nhờ vào việc sử dụng thường xuyên các công cụ truy cập mạng và khả năng cập nhật nhanh chóng các xu hướng mua sắm mới.
Thế hệ Gen Z, bao gồm những người sinh từ năm 1995 đến 2012, đã lớn lên trong kỷ nguyên kỹ thuật số, với mối liên hệ chặt chẽ với công nghệ và các nền tảng truyền thông xã hội.
2.1.2 Khái niệm về sản phẩm thời trang
Theo Barnard (2002), thời trang phản ánh sở thích và lựa chọn của khách hàng, và những lựa chọn này thay đổi theo thời gian Thời trang không chỉ bao gồm quần áo mà còn bao gồm giày dép, kiểu tóc, trang sức, đồng hồ và nhiều phụ kiện khác Nó là một hiện tượng xã hội phổ biến, chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như sự thay đổi, tính không chắc chắn, sự mới lạ và lợi ích liên quan đến từng sản phẩm cụ thể (Kawamura).
Thời trang, giống như bìa của một cuốn sách, luôn thay đổi liên tục (Crewe, 2001) Được nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực như xã hội học, tâm lý học và nghệ thuật, thời trang thường được liên kết với quy tắc ăn mặc, vì trang phục là yếu tố nổi bật trong cuộc sống hàng ngày Theo Entwistle (2002), thời trang là một quá trình hình thành từ niềm tin, phong tục, chuẩn mực và giá trị của người tiêu dùng Hiện nay, thời trang không chỉ là sự thể hiện bản thân mà còn là công cụ mang lại niềm vui và sự tự tin, trở thành yếu tố quan trọng trong cuộc sống của người tiêu dùng.
2.1.3 Khái niệm về sàn thương mại điện tử
Sàn thương mại điện tử là một nền tảng trực tuyến cho phép người tiêu dùng mua sắm và các nhà bán lẻ trưng bày sản phẩm Tại đây, người bán và người mua thực hiện nhiều giao dịch khác nhau, phục vụ nhu cầu tiêu dùng đa dạng.
Vào ngày 25/9/2021, Nghị định 85/2021/NĐ-CP đã được ban hành, quy định rõ khái niệm sàn giao dịch điện tử Theo đó, sàn thương mại điện tử được hiểu là một trang web cho phép cá nhân, tổ chức và thương nhân không sở hữu website thực hiện giao dịch mua bán hàng hóa và dịch vụ trực tuyến Tuy nhiên, nghị định này không áp dụng cho các trang web giao dịch chứng khoán.
Trong hoạt động của trang web thương mại điện tử, chủ sở hữu đóng vai trò quan trọng như một trung gian, không chỉ tổ chức không gian chung mà còn thu hút sự quan tâm từ các bên liên quan, tạo tiếng vang cho sàn giao dịch Mọi bên tham gia đều có khả năng đạt được mục tiêu của mình Các nền tảng thương mại điện tử nổi bật như Shopee, Lazada, Tiki và Sendo đã được triển khai thành công.
2.1.4 Khái niệm hành vi mua hàng trực tuyến
Mua sắm trực tuyến là hình thức mua hàng hóa và dịch vụ trực tiếp từ người bán qua internet, không cần trung gian Quá trình này, thường được gọi là mua sắm từ xa, bao gồm việc mô tả sản phẩm và dịch vụ kèm theo hình ảnh, được truyền tải qua các phương tiện điện tử Sau khi hoàn tất mua sắm, quy trình thanh toán diễn ra tự động qua thanh toán trực tuyến hoặc bằng tiền mặt.
Live commerce đã trở thành một xu hướng nổi bật trong nền kinh tế hiện đại, với việc bán hàng qua live-streaming được xem là một kỹ năng quan trọng mà cả người bán cá nhân và doanh nghiệp thương mại điện tử cần phát triển Theo nghiên cứu của Smith và đồng nghiệp (2013), dịch vụ live video streaming khác biệt với các loại truyền thông xã hội khác nhờ vào sự hiện diện của người phát sóng Tại Trung Quốc, Lisa Magloff (2020) mô tả live commerce trên Taobao là nơi mà các người dẫn chương trình thử nghiệm sản phẩm và tương tác với người dùng qua cuộc trò chuyện trực tiếp Nghiên cứu của Bründl và đồng nghiệp (2017) cùng Deshpande & Hwang (2001) cũng nhấn mạnh live-streaming commerce là hình thức giao tiếp đồng thời, cho phép người xem quan sát hành vi mua sắm của người phát sóng Hơn nữa, live stream cho phép người phát sóng tương tác với nhiều khách hàng cùng lúc, những người này có thể phản hồi qua tin nhắn Như vậy, live streaming commerce kết hợp video trực tiếp và thương mại điện tử để bán sản phẩm trong suốt quá trình phát sóng, đồng thời tạo ra tương tác xã hội thời gian thực qua video và kênh trò chuyện văn bản (Cai & Wohn, 2019).
Theo nghiên cứu của Apiradee và đồng nghiệp (2020), live stream commerce diễn ra trên ba loại kênh chính: nền tảng live streaming tích hợp thương mại như TikTok, các trang thương mại điện tử và ứng dụng di động có tính năng live streaming như Shopee, cùng với các mạng xã hội như Facebook Live Nghiên cứu của tôi sẽ tập trung vào các sàn thương mại điện tử và mạng xã hội có chức năng live-streaming để khảo sát ý định mua sắm của người xem trong lĩnh vực sản phẩm thời trang.
2.1.6 Khái niệm bán hàng qua livestream trên sàn thương mại điện tử
Theo Accesstrade năm 2024, livestream bán hàng đã trở thành một hình thức tiếp thị mới mẻ qua video trực tiếp trên các nền tảng mạng xã hội như TikTok, Facebook, Instagram và YouTube, cũng như trên các sàn thương mại điện tử như Shopee và Lazada Mục đích chính của livestream bán hàng không chỉ là quảng cáo sản phẩm mà còn tạo cơ hội cho người bán giao tiếp trực tiếp, giải đáp thắc mắc và xây dựng mối quan hệ gần gũi với khách hàng.
Livestream bán hàng mang lại nhiều lợi ích quan trọng, bao gồm việc tiếp cận khách hàng mới và giữ mối quan hệ với khách hàng cũ Phương pháp này giúp tăng cường tương tác và nâng cao độ uy tín của thương hiệu, đồng thời gia tăng doanh số bán hàng một cách hiệu quả.
Cơ sở lý thuyết
2.2.1 Thuyết hành động hợp lý (TRA – Theory of Reasoned Action)
Ajzen và Fishbein (1975) định nghĩa ý định hành vi là sự sẵn sàng của một cá nhân để thực hiện một hành vi cụ thể, được coi là yếu tố quyết định trực tiếp dẫn đến hành vi đó Ý định này phụ thuộc vào thái độ của cá nhân đối với hành vi, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi Theo Thuyết hành động hợp lý (TRA), "ý định thực hiện hành vi là yếu tố then chốt quyết định hành vi của con người." Do đó, ý định được hình thành từ hai yếu tố chính: thái độ của cá nhân và các chuẩn mực chủ quan liên quan đến hành vi.
Hình 2.1 Thuyết hành động hợp lý (TRA) của Ajzen và Fishbein (1975)
2.2.2 Mô hình Chấp nhận và sử dụng công nghệ hợp nhất (UTAUT - Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)
Venkatesh và các đồng nghiệp (2003) đã phát triển mô hình Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ Hợp nhất (UTAUT), trong đó xác định các yếu tố quyết định như Kỳ vọng Mô hình này giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận và sử dụng công nghệ trong các tổ chức.
Nỗ lực và kỳ vọng về hiệu suất được ảnh hưởng bởi các yếu tố xã hội, điều kiện thuận lợi cùng với các yếu tố điều tiết như giới tính, tuổi tác, kinh nghiệm và sự tự nguyện trong việc sử dụng.
Mô hình UTAUT, được phát triển bởi Venkatesh và cộng sự, tích hợp nhiều yếu tố từ các mô hình trước đó về sự chấp nhận hệ thống, bao gồm cả mô hình TAM Kỳ vọng Nỗ lực đề cập đến mức độ dễ dàng khi sử dụng hệ thống, trong khi Kỳ vọng Hiệu suất phản ánh niềm tin rằng hệ thống mới sẽ nâng cao hiệu quả công việc Ảnh hưởng Xã hội thể hiện sự quan trọng của ý kiến người khác trong việc sử dụng hệ thống mới, và Điều kiện Thuận lợi liên quan đến niềm tin vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật hỗ trợ hệ thống UTAUT không chỉ cung cấp cái nhìn lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến Ý định và Hành vi theo thời gian mà còn đã được kiểm nghiệm cho thấy hiệu quả vượt trội so với các mô hình cạnh tranh khác.
Hình 2.2 Mô hình UTAUT gốc (Venkatesh và cộng sự, 2003)
Nguồn: (Venkatesh và cộng sự, 2003)
Lý thuyết động cơ là cơ sở quan trọng để hiểu các hành vi của con người nhằm đáp ứng nhu cầu đa dạng Nghiên cứu này tập trung vào lý thuyết động cơ xã hội của Murray (1938) và thuyết động cơ học hỏi dựa trên nhu cầu của McClelland.
Năm 1953, khái niệm động cơ mua sắm và mô hình nghiên cứu đã được hình thành, dựa trên ba nhu cầu chính Thứ nhất, nhu cầu thành đạt, thể hiện khát vọng vươn lên, đạt được thành công và giải quyết vấn đề Thứ hai, nhu cầu hòa nhập, khuyến khích con người kết bạn và tham gia vào các nhóm, với xu hướng chọn bạn bè để tạo sự thoải mái hơn là chỉ vì thành công trong công việc Cuối cùng, nhu cầu quyền lực, phản ánh mong muốn kiểm soát và có quyền lực đối với người khác.
Các nhà nghiên cứu sau này cũng đã đưa ra các động cơ mua sắm tương ứng
Theo Joannis (1993), động cơ mua sắm được chia thành ba nhóm chính: (i) Động cơ hưởng thụ, tập trung vào việc thỏa mãn niềm vui như ăn uống, giải trí và du lịch; (ii) Động cơ vì người khác, liên quan đến việc làm điều tốt, từ thiện hoặc tặng quà; và (iii) Động cơ tự thể hiện, nhằm thể hiện bản thân và địa vị xã hội Nghiên cứu của Baker và cộng sự (2011) chỉ ra rằng trong bối cảnh mua sắm tại trung tâm thương mại, có hai loại động cơ chính: kiểm soát mua sắm và sự thân mật trong mua sắm.
Trong những năm gần đây, động cơ mua sắm được thể hiện rõ ràng qua các yếu tố kinh tế, thuận tiện, hưởng thụ và thực dụng.
Tổng hợp các nghiên cứu liên quan đến đề tài
Nghiên cứu của Cường Nguyễn và Toàn Đỗ tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến qua các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam Các yếu tố này bao gồm sự tin cậy của sàn giao dịch, chất lượng sản phẩm, giá cả cạnh tranh và trải nghiệm người dùng Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của các yếu tố này trong việc thúc đẩy hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam.
Nghiên cứu này nhằm phát triển sự hiểu biết về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam thông qua khảo sát 346 khách hàng Tác giả đã áp dụng mô hình C-TAM-TPB, kết hợp giữa TAM và TPB, để xác định 5 biến độc lập: nhận thức về sự hữu ích, nhận thức về sự dễ dàng, nhận thức về rủi ro, ảnh hưởng xã hội và nhận thức về kiểm soát hành vi, đều có tác động tích cực đến quyết định mua hàng online Kết quả nghiên cứu cung cấp cái nhìn tổng quan cho các nhà quản lý về thị trường mua sắm online tại Việt Nam và đưa ra các đề xuất cải thiện trải nghiệm mua sắm qua sàn thương mại điện tử Tuy nhiên, nghiên cứu cũng có những hạn chế khi không xem xét ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học như trình độ học vấn, tuổi tác, giới tính và mức thu nhập.
Hình 2.3 Mô hình nghiên cứu của tác giả Cường Nguyễn và Toàn Đỗ (2019)
Nguồn: Cường Nguyễn và Toàn Đỗ (2019)
Nghiên cứu của nhóm tác giả Tran Phi Hoang, Nguyen Thi Van, Luong Thi Minh Huong, và Phan Thi Hai Van (2015) đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của giới trẻ Việt Nam trong lĩnh vực thời trang Các yếu tố này bao gồm sự tiện lợi, giá cả, chất lượng sản phẩm, và ảnh hưởng từ bạn bè cũng như mạng xã hội Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của trải nghiệm người dùng và sự tin tưởng vào thương hiệu trong việc thúc đẩy hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trẻ tuổi.
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của giới trẻ Việt Nam trong lĩnh vực thời trang, sử dụng phương pháp định tính và định lượng với 294 mẫu và 30 biến quan sát Kết quả cho thấy có 5 nhân tố chính: nhận thức về sự tiện lợi, tiêu chuẩn chủ quan, địa điểm tác động, và nhận thức kiểm soát hành vi, đều có ý nghĩa ở mức 5% Tác giả đã đưa ra các hàm ý quản trị nhằm nâng cao quyết định mua sắm trực tuyến trong ngành thời trang Tuy nhiên, nghiên cứu cũng có những hạn chế, như không xem xét quan điểm của những người không mua sắm trực tuyến, dẫn đến khả năng sai lệch trong kết quả và mẫu nghiên cứu chưa đại diện cho toàn bộ Việt Nam, chỉ phản ánh phần lớn người dân tại TPHCM.
Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của tác giả Tran Phi Hoang và cộng sự (2015)
Nguồn: Tran Phi Hoang và cộng sự (2015)
Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Cường, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Bùi Thị Nhật Huyền và Mạc Thiên Thanh tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm qua livestream trên TikTok của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu này nhằm khám phá cách mà nền tảng TikTok tác động đến hành vi tiêu dùng của giới trẻ, đồng thời phân tích vai trò của các yếu tố như sự tin tưởng, chất lượng nội dung và ảnh hưởng của người nổi tiếng trong quá trình ra quyết định mua sắm Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về thói quen tiêu dùng của sinh viên và hướng đi cho các chiến lược marketing trên nền tảng này.
Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng qua livestream trên nền tảng TikTok của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh Để thực hiện nghiên cứu, nhóm đã tiến hành khảo sát 250 người tiêu dùng đã mua hàng online qua livestream TikTok tại khu vực này.
Nghiên cứu tại TP Hồ Chí Minh sử dụng phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) trong vòng 3 tháng cho thấy quyết định mua hàng qua livestream TikTok của sinh viên bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố.
Nghiên cứu xác định 5 nhân tố chính ảnh hưởng đến việc mua hàng qua livestream trên Tiktok của sinh viên, bao gồm: nhận thức sự hữu ích, khuyến mãi, sự tin cậy, ảnh hưởng xã hội và sự phản hồi của người mua Dựa trên kết quả này, các hàm ý quản trị được đề xuất nhằm cải thiện hiệu quả mua sắm trực tuyến Tuy nhiên, nghiên cứu còn tồn tại hạn chế do phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất, dẫn đến kết quả có thể không phản ánh chính xác thực tế Các câu trả lời từ người khảo sát mang tính chất cảm tính, và còn nhiều yếu tố bên ngoài chưa được đề cập trong bài nghiên cứu.
Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của tác giả Bùi Thị Nhật Huyền và cộng sự (2023)
Nguồn: Bùi Thị Nhật Huyền và cộng sự (2023)
Nghiên cứu của Lê Xuân Cù, Bùi Thị Ngát và Nguyễn Đình Quyền (2023) phân tích tác động của hoạt động livestreaming trên mạng xã hội đối với hành vi mua sắm trực tuyến của thế hệ gen-z Kết quả cho thấy livestreaming không chỉ thu hút sự chú ý của người tiêu dùng mà còn ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định mua hàng của họ Các yếu tố như tính tương tác, sự tin cậy từ người livestream và cảm giác cấp bách trong các chương trình khuyến mãi trực tiếp đã góp phần làm tăng tỷ lệ chuyển đổi mua sắm trong nhóm đối tượng này Nghiên cứu nhấn mạnh vai trò quan trọng của mạng xã hội trong việc định hình thói quen tiêu dùng của gen-z.
Nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự đồng ý xem livestream trên mạng xã hội và vai trò của nó trong hành vi mua sắm trực tuyến của thế hệ Z tại Việt Nam Mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết sử dụng và hài lòng (UGT) với 362 phiếu khảo sát từ khách hàng trẻ Kết quả cho thấy tính hữu dụng, nhận thức thời gian rỗi, tính giải trí và tính tương tác xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định xem livestream Đồng thời, tính dễ sử dụng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao tính hữu dụng của dịch vụ livestream Bài viết đưa ra một số hàm ý quản trị nhưng cũng chỉ ra một số hạn chế, bao gồm việc cần bổ sung các cấu trúc vào mô hình và thực hiện nghiên cứu so sánh giữa các mạng xã hội khác nhau, cũng như mở rộng đối tượng nghiên cứu sang các thế hệ khác như thế hệ Y để có cái nhìn toàn diện hơn.
Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của tác giả Lê Xuân Cù và cộng sự (2023)
Nguồn: Lê Xuân Cù và cộng sự (2023)
Nghiên cứu 1: “Những nhân tố ảnh hưởng đến việc mua sắm quần áo online của người tiêu dùng ở các thị trấn mới nổi ở Nam Phi” của K Mercy Makhitha và
Nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc người tiêu dùng ở các thị trấn mới nổi tại Nam Phi chấp nhận mua sắm online đã chỉ ra 5 yếu tố chính: chất lượng website, tiện lợi, truyền miệng qua Internet, nhận thức sự hữu ích và nhận thức dễ sử dụng Phương pháp nghiên cứu bao gồm phân tích các nhân tố khám phá (EFA), phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, với mẫu khảo sát 300 người Kết quả cho thấy nhận thức về sự hữu ích có ảnh hưởng lớn nhất đến ý định mua sắm online, trong khi thái độ của người tiêu dùng cũng đóng vai trò quan trọng Nghiên cứu này cung cấp giá trị cho các nhà bán lẻ trực tuyến trong việc điều chỉnh dịch vụ theo nhu cầu người dùng Tuy nhiên, nghiên cứu có hạn chế khi chỉ tập trung vào người tiêu dùng tại Soweto, không đại diện cho các khu vực khác, do sự không đồng nhất và nhu cầu đa dạng của người dùng ở các thị trường mới nổi.
Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu của tác giả K Mercy Makhitha và Ms Kate Ngo- beni năm 2023
Nguồn: K Mercy Makhitha và Ms Kate Ngobeni (2023)
Nghiên cứu năm 2023 của Lan Zongjun và Dr Azadeh Amoozegar đã chỉ ra những yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng trên nền tảng livestream Taobao tại Trung Quốc Nghiên cứu này phân tích các yếu tố như sự tin tưởng vào người bán, chất lượng sản phẩm, và trải nghiệm người dùng, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi mua sắm trong bối cảnh thương mại điện tử hiện đại Kết quả nghiên cứu có thể giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và nâng cao hiệu quả bán hàng trên nền tảng trực tuyến.
Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của sự tương tác xã hội và quan điểm của khách hàng về thương mại livestream đến quyết định mua sắm Năm nhân tố được xem xét bao gồm: “Tương tác xã hội, tác động của tương tác xã hội theo giới tính, phản hồi khách hàng, và tác động của phản hồi khách hàng theo giới tính” Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) đã được áp dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng Kết quả cho thấy “tương tác xã hội và đánh giá của người dùng” có tác động tích cực đến “quyết định mua hàng” Nghiên cứu cung cấp thông tin quý giá cho chiến lược phát triển trên nền tảng Taobao livestream, mặc dù vẫn có những hạn chế như dữ liệu chỉ từ một trang khảo sát Internet tại Trung Quốc, không đại diện cho các khu vực khác, và thiết kế nghiên cứu cắt ngang không thể xác định quan hệ nhân quả.
Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu của tác giả Lan Zongjun và Dr Azadeh
Amoozegar (2023) Nguồn: Lan Zongjun và Dr Azadeh Amoozegar (2023)
Nghiên cứu 3: “Những nhân tố ảnh hưởng đến hành vi và ý định mua hàng trên nền tảng livestream” của Darlin Apasrawirote và Kritcha Yawised (2022)
Nghiên cứu này khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng và ý định mua hàng qua dịch vụ livestream, đề xuất bốn yếu tố chính: nhận thức của khách hàng, tiếp thị hỗn hợp, tiếp thị nội dung và người ảnh hưởng Nghiên cứu cũng phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này với giá trị cảm nhận và thái độ của người tiêu dùng, sử dụng lý thuyết hành vi (TPB) và phương pháp PLS-SEM với 198 người tham gia khảo sát Kết quả cho thấy nhận thức của khách hàng và chiến lược tiếp thị hỗn hợp có ảnh hưởng tích cực đến giá trị cảm nhận, trong khi tiếp thị nội dung và người ảnh hưởng tác động tích cực đến thái độ người dùng Tuy nhiên, nghiên cứu còn hạn chế do chỉ tập trung vào một quốc gia và nguồn dữ liệu duy nhất, ảnh hưởng đến tính khái quát của phát hiện và khả năng xác định nguyên nhân Nghiên cứu không xem xét đặc điểm nhân khẩu học hoặc các loại nền tảng livestream.
Hình 2.9 Mô hình nghiên cứu của tác giả Darlin Apasrawirote và Kritcha Yaw- ised (2022)
Nguồn: Darlin Apasrawirote và Kritcha Yawised (2023)
Trong bảng lược khảo nghiên cứu, tác giả đã bổ sung thêm các bài nghiên cứu khác nhằm củng cố cơ sở lý thuyết và làm nền tảng cho việc xây dựng thang đo, xem chi tiết tại bảng 2.1.
Bảng 2.1 Tóm tắt lược khảo nghiên cứu
Tác giả Đề tài Nhân tố Phát hiện
“Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến qua các sàn thương mại điện tử ở Việt Nam”
- Nhận thức về sự hữu ích
- Nhận thức về sự dễ dàng
- Nhận thức về rủi ro
- Nhận thức về kiểm soát hành vi
Cả 5 nhân tố đều ảnh hưởng tích cực đến quyết định
Thi Minh Hu- ong, Phan Thi
“Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của giới trẻ Việt Nam trong lĩnh vực thời trang”
- Nhận thức về sự tiện lợi
- Nhận thức về rủi ro
- Nhận thức kiểm soát hành vi
4 nhân tố ảnh hưởng tích cực, 1 nhân tố ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định
“Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm thông qua livestream trên Tiktok của sinh viên tại Thành phố
- Nhận thức sự hữu ích
- Sự phản hồi của người mua
Cả 5 nhân tố đều “ảnh hưởng tích cực” đến quyết định
“Phân tích tác động của hoạt động
Quyền (2023) livestreaming trên mạng xã hội đến hành vi mua sắm trực tuyến của gen- z”
- Nhận thức thời gian rỗi
- Tính tương tác xã hội hưởng tích cực” đến quyết định
“Những nhân tố ảnh hưởng đến việc mua sắm quần áo online của người tiêu dùng ở các thị trấn mới nổi ở Nam Phi”
- Truyền miệng thông qua internet
- Nhận thức dễ sử dụng
- Nhận thức sự hữu ích
2 nhân tố tiện lợi và nhận thức sự hữu ích
“ảnh hưởng tích cực” đến quyết định
“Những yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua của người tiêu dùng trên nền tảng Taobao livestream của Trung Quốc”
- Tác động của tương tác xã hội theo giới tính
- Tác động của phản hồi khách hàng theo giới tính
Cả 4 nhân tố đều “ảnh hưởng tích cực” đến quyết định
“Những nhân tố ảnh hưởng đến hành vi và ý định mua hàng trên nền tảng livestream”
- Nhận thức của khách hàng
Cả 4 nhân tố đều “ảnh hưởng tích cực” đến quyết định
2.3.3 Thảo luận và khoảng trống nghiên cứu
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quá trình nghiên cứu đề tài
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu đề tài
Nguồn: Dựa trên quá trình Nguyễn Định Thọ,
Quy trình nghiên cứu của tác giả bắt đầu bằng việc xây dựng thang đo nháp và kết thúc với các cuộc phỏng vấn nhằm điều chỉnh thang đo chính Kết quả từ các cuộc phỏng vấn sẽ được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua phương pháp Cronbach và kiểm định EFA Sau khi vượt qua các kiểm tra ban đầu, thang đo sẽ được hoàn thiện Để đánh giá mức độ tác động, tác giả sẽ áp dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính để kiểm tra mô hình và các giả thuyết được đề xuất.
Nghiên cứu định tính
3.2.1 Xây dựng thang đo nháp
Dựa trên cơ sở lý thuyết trình bày ở chương 2, thang đo nháp trong Bảng 3.1 đã được thiết kế với 29 biến quan sát nhằm đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm thời trang qua livestream trên nền tảng Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu này nhằm xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream tại sàn Shopee của giới trẻ TP Hồ Chí Minh Để đo lường mức độ đồng tình của người tham gia với các phát biểu, thang đo Likert từ 1 đến 5 sẽ được áp dụng, với 1 là "rất không đồng ý" và 5 là "rất đồng ý" (Lederer Antonucci và Goeke 2011).
Bảng 3.1 Xây dựng thang đo
Khái niệm Biến quan sát Nguồn
Nhận thức về sự tiện lợi
Nhu cầu được xử lý rất nhanh chóng
Với Shopee, tôi có thể cập nhật nhanh chóng các sản phẩm theo xu hướng mới nhất và mua sắm một cách tiện lợi qua livestream từ bất kỳ nơi nào Điều này giúp tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian khi lựa chọn sản phẩm mà không cần phải đến trực tiếp các cửa hàng phân phối Thêm vào đó, tôi có thể mua sản phẩm mọi lúc, mọi nơi, mang lại trải nghiệm mua sắm trực tuyến linh hoạt và hiện đại.
Khuyến mãi trên livestream Shopee hấp dẫn tôi mua sản phẩm
Khuyến mãi trong livestream Shopee đã thu hút sự chú ý của tôi, mang đến cơ hội tuyệt vời để trải nghiệm sản phẩm Những chương trình khuyến mãi này không chỉ kích thích tôi mua sắm mà còn khiến tôi muốn mua nhiều sản phẩm cùng lúc.
Nhận thức về sự hữu ích
Tôi có thể chọn những sản phẩm chất lượng nhờ vào đánh giá từ các người đã mua
Tran Phi Hoang, Nguyen Thi Van, Lu- ong Thi Minh Huong, Phan Thi Hai Van
Tôi đã có cơ hội tiếp cận những thông tin hữu ích và đa dạng về nhãn hiệu cũng như nhà cung cấp khi mua sắm trực tuyến qua livestream Sự ảnh hưởng từ các ý kiến và kinh nghiệm của người nổi tiếng, KOL, và KOC đã tác động đáng kể đến quyết định mua sắm của tôi.
Nathalie PenaGarcía và cộng sự (2020) chỉ ra rằng ý kiến và kinh nghiệm của bạn bè, gia đình, cũng như những thảo luận trên các diễn đàn trực tuyến đều có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua sắm của cá nhân Những yếu tố này không chỉ định hình sở thích mà còn tác động đến hành vi tiêu dùng, thể hiện tầm quan trọng của mạng lưới xã hội trong quá trình ra quyết định mua hàng.
Nhận thức về rủi ro
Tôi sẽ không gặp vấn đề gì trong việc trả lại sản phẩm nếu tôi mua hàng trên sàn Shopee livestream
Mohd Shoki Md Ariff, Michele Sylvester, Norhayati Zakuan, Khalid Ismail, Kama- rudin Mat Ali (2014)
Tôi cảm thấy thông tin cá nhân của tôi được cung cấp để giao dịch trên trang này sẽ không thỏa hiệp với bên thứ ba
Dễ dàng để đánh giá chất lượng hàng hóa trên Shopee livestream Tôi phải kiểm tra sản phẩm nếu tôi mua hàng trên Shopee livestream Động cơ
Tôi sẽ mua những sản phẩm tôi cần với giá khuyến mãi
Nguyễn Lê Phương Thanh (2013), Lê Kim Dung (2020)
Mua sắm trực tuyến đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại của tôi Khi có nhu cầu, tôi thường chọn hình thức mua sắm này để tiết kiệm thời gian và công sức Ngoài ra, việc mua sắm trực tuyến giúp tôi bắt kịp xu hướng công nghệ hiện đại, mang lại trải nghiệm tiện lợi và nhanh chóng.
Nhận thức về sự tiện lợi tác động đến quyết định mua hàng của tôi
Nguyễn Quốc Cường, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Bùi Thị Nhật Huyền, Mạc Thiên Thanh
Khuyến mãi, nhận thức về sự hữu ích, ảnh hưởng xã hội, nhận thức về rủi ro và động cơ đều tác động mạnh mẽ đến quyết định mua hàng của tôi Để đảm bảo tính phù hợp của thang đo ban đầu, tác giả đã tham khảo lý thuyết và các nghiên cứu tương tự, đồng thời thảo luận với người hướng dẫn để điều chỉnh thang đo cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu Tác giả đã thực hiện nghiên cứu định tính bằng cách phỏng vấn ngẫu nhiên 10 bạn trẻ tại TP Hồ Chí Minh nhằm đánh giá sự rõ ràng trong ngôn ngữ, mạch lạc trong cách viết và vị trí sắp xếp các mục trong thang đo, từ đó cập nhật và hoàn thiện thang đo.
3.2.2 Xây dựng thang do chính thức
Kết quả khảo sát sơ bộ cho thấy rằng các yếu tố như nhận thức về sự tiện lợi, khuyến mãi, hữu ích, ảnh hưởng xã hội, rủi ro và động cơ đều ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang qua livestream trên sàn Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Mặc dù 10 bạn trẻ đánh giá các câu hỏi dễ hiểu và rõ ràng, nhưng cần có bối cảnh cụ thể để giúp người tham gia khảo sát hiểu rõ hơn về ý nghĩa của câu hỏi Tác giả đã tiến hành xây dựng thang đo chính thức với 7 thang đo và 29 biến quan sát, được thể hiện qua 29 câu hỏi.
- Thang đo “nhận thức về sự tiện lợi” được đánh giá thông qua 6 biến quan sát được kí hiệu là NTTL1, NTTL2, NTTL3, NTTL4, NTTL5, NTTL6
- Thang đo “khuyến mãi” được đo lường đánh giá 4 biến quan sát được kí hiệu là KM1, KM2, KM3, KM4
- Thang đo “nhận thức về sự hữu ích” được đánh giá thông qua 3 biến quan sát được kí hiệu là NTHI1, NTHI2, NTHI3
- Thang đo “ảnh hưởng xã hội” được đánh giá thông qua 4 biến quan sát được kí hiệu là AHXH1, AHXH2, AHXH3, AHXH4
- Thang đo “nhận thức về rủi ro” được đánh giá thông qua 4 biến quan sát được kí hiệu là NTRR1, NTRR2, NTRR3, NTRR4
- Thang đo “động cơ” được đo lường đánh giá 4 biến quan sát được kí hiệu là DC1, DC2, DC3, DC4
- Thang đo “quyết định mua hàng” được đánh giá thông qua 4 biến quan sát được kí hiệu là QD1, QD2, QD3, QD4
Tác giả xây dựng thang đo Likert gồm 5 mức độ: 1 = Rất không đồng ý, 2 Không đồng ý, 3 = Nữa đồng ý, nữa không đồng ý, 4 = Đồng ý, 5 = Rất không đồng ý
Bảng 3.2 Thang đo chính thức
Khái niệm Biến quan sát Kí hiệu
Nhu cầu được xử lý rất nhanh chóng NTTL1
Nhận thức về sự tiện lợi
Sản phẩm được cập nhật nhanh theo xu hướng NTTL2
Tôi có thể mua sắm qua livestream
Shopee bất cứ nơi nào NTTL3
Mua sắm trực tuyến trên livestream giúp tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian khi lựa chọn
Tôi không cần phải đến trực tiếp các cửa hàng phân phối NTTL5
Tôi có thể mua sản phẩm mọi lúc, mọi nơi NTTL6
Khuyến mãi trên livestream Shopee hấp dẫn tôi mua sản phẩm KM1
Khuyến mãi được tung nhiều trong livestream Shopee thu hút tôi KM2 Khuyến mãi tạo cơ hội cho tôi mua trải nghiệm sản phẩm KM3
Khuyến mãi kích thích tôi mua số lượng nhiều hơn cho cùng sản phẩm KM4
Nhận thức về sự hữu ích
Tôi có thể chọn những sản phẩm chất lượng nhờ vào đánh giá từ các người đã mua
Tôi có cơ hội tiếp cận những thông tin hữu ích NTHI2
Tôi có nhiều sự lựa chọn về nhãn hiệu và nhà cung cấp khi mua sắm trực tuyến trên livestream
Ảnh hưởng của người nổi tiếng, KOL và KOC trên mạng xã hội đến quyết định mua sắm của tôi là rất lớn Ý kiến và kinh nghiệm từ bạn bè cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành lựa chọn tiêu dùng của tôi Sự tác động từ những người có ảnh hưởng và những người xung quanh giúp tôi đưa ra quyết định mua sắm thông minh và phù hợp hơn.
AHXH2 Ý kiến và kinh nghiệm của gia đình ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của tôi
AHXH3 Ý kiến và kinh nghiệm được thảo luận trong các diễn đàn trực tuyến ảnh hưởng lên quyết định mua hàng của tôi
Nhận thức về rủi ro
Tôi sẽ không gặp vấn đề gì trong việc trả lại sản phẩm nếu tôi mua hàng trên sàn Shopee livestream
Tôi cảm thấy thông tin cá nhân của tôi được cung cấp để giao dịch trên trang này sẽ không thỏa hiệp với bên thứ ba
Dễ dàng để đánh giá chất lượng hàng hóa trên Shopee livestream NTRR3 Tôi phải kiểm tra sản phẩm nếu tôi mua hàng trên Shopee livestream NTRR4 Động cơ
Tôi sẽ mua những sản phẩm tôi cần với giá khuyến mãi DC1
Trải nghiệm và chia sẻ kinh nghiệm mua sắm trực tuyến của mình DC2 Tôi sẽ mua hàng trực tuyến khi có nhu cầu DC3
Tôi mua sắm trực tuyến vì muốn bắt kịp xu hướng công nghệ DC4
Tiếp tục mua hàng trực tuyến trên
Shopee trong tương lai QD1
Sẽ giới thiệu Shopee cho bạn bè và người thân QD2
Sẽ chia sẻ Shopee lên trang mạng xã hội của cá nhân QD3
Tôi đã và đang mua hàng trên Shopee live QD4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện trên đối tượng GenZ tại TP HCM từ ngày 5/9/2024 đến 20/9/2024, thu thập được 337 mẫu Sau khi sàng lọc, 27 mẫu không đạt yêu cầu đã bị loại, để lại 310 mẫu hợp lệ Do đó, kích thước mẫu chính thức của nghiên cứu là 310.
4.1.1 Thống kê mô tả các biến định tính
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến định tính
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Trong nghiên cứu với 310 người tham gia, tỷ lệ giới tính cho thấy có 93 nam (30%) và 217 nữ (70%) Việc áp dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện trong nhóm đối tượng là giới trẻ đã dẫn đến sự khó khăn trong việc kiểm soát tỷ trọng giới tính.
Độ tuổi từ 20-23 chiếm tỷ lệ cao nhất trong nhóm khảo sát với 175 người, tương đương 56.5% Tiếp theo là nhóm tuổi 16-19 với 84 người, chiếm 27.1% Hai nhóm tuổi còn lại, từ 12-15 và 24-27, có số lượng người tham gia thấp hơn, lần lượt là 26 và 25 người, tương ứng với tỷ lệ 8.4% và 8.1%.
Mức thu nhập chủ yếu trong khảo sát cho thấy, nhóm có thu nhập từ 11 đến 15 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao nhất với 149 người, tương đương 48.1% Tiếp theo, nhóm thu nhập dưới 10 triệu đồng có 146 người, chiếm 47.1% Cuối cùng, nhóm thu nhập trên 15 triệu đồng chỉ có 15 người, chiếm 4.8%, cho thấy sự phân bố thu nhập không đồng đều trong cộng đồng này.
Khu vực TP Thủ Đức dẫn đầu với 122 người, chiếm 39.4% tổng số, tiếp theo là quận 7 và quận 8 với 42 người mỗi khu vực, tương ứng 13.5% Một số khu vực khác như quận 5, huyện Củ Chi, quận 4, quận Gò Vấp và quận 10 có tỷ trọng nhỏ hơn với số lượng người lần lượt là
22, 22, 21, 21, 18 người, chiếm tỷ lệ tương ứng là 7.1%, 7.1%, 6.8%, 6.8% và 5.8%
4.1.2 Thống kê mô tả các biến định lượng
Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến định lượng
Thang đo Biến quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
NTHI3 1 5 2.86 1.193 Ảnh hưởng xã hội
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Kết quả phân tích cho thấy rằng mức độ tác động đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee của giới trẻ là khá cao, với giá trị trung bình trên 2.68 Tuy nhiên, độ lệch chuẩn lớn phản ánh sự chênh lệch cao trong câu trả lời của các ứng viên đối với các câu hỏi trong bảng khảo sát.
Kiểm tra độ tin cậy thang đo – Cronbach’s Alpha
Bảng 4.3 Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Nhận thức tiện lợi (NTTL), Cronbach’s Alpha = 0.948
Khuyến mãi (KM), Cronbach’s Alpha = 0.866
Nhận thức hữu ích (NTHI), Cronbach’s Alpha = 0.894
NTHI3 5.88 5.158 0.794 0.846 Ảnh hưởng xã hội (AHXH), Cronbach’s Alpha = 0.910
Nhận thức rủi ro (NTRR), Cronbach’s Alpha = 0.947
NTRR4 8.92 12.240 0.882 0.927 Động cơ (DC), Cronbach’s Alpha = 0.912
Quyết định (QD), Cronbach’s Alpha = 0.915
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố như tiện lợi, khuyến mãi, hữu ích, ảnh hưởng xã hội, rủi ro và động cơ đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6, cùng với các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng vượt quá 0.3 Điều này chứng tỏ rằng thang đo các nhân tố đạt yêu cầu về độ tin cậy; việc loại bỏ bất kỳ nhân tố nào sẽ làm giảm độ tin cậy của thang đo Do đó, việc tiếp tục thực hiện phân tích các nhân tố khám phá (EFA) là cần thiết.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá thang đo cho biến độc lập
Sau khi tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Alpha của Cronbach, nghiên cứu đã xác định được 6 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc QDMH, cùng với 29 biến quan sát đáp ứng tiêu chí cho phân tích yếu tố khám phá EFA.
Bảng 4.4 Bảng kiểm định KMO và Bartlett của biến độc lập
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định Bartlett Chi bình phương xấp xi 6518.743
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Hệ số KMO đạt 0.899, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, cho thấy tính phù hợp của dữ liệu Thêm vào đó, kết quả thử nghiệm Bartlett với giá trị sig 0.000 nhỏ hơn 0.05 xác nhận rằng các biến quan sát có mối tương quan tuyến tính tổng thể, điều này cho phép tiến hành phân tích nhân tố một cách hiệu quả.
Bảng 4.5 Bảng tổng phương sai trích
Hệ số Eigenvalue khởi tạo Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Kết quả phân tích cho thấy hệ số Eigenvalues của 6 nhân tố đều lớn hơn 1, với tổng phương sai đạt 80.58%, vượt mức 50% Điều này cho thấy các nhân tố này giải thích được 80.58% biến động trong mô hình, khẳng định tính tương thích với giả thuyết ban đầu trong nghiên cứu của tác giả.
Bảng 4.6 Bảng xoay nhân tố
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo cho biến phụ thuộc
Bảng 4.7 Bảng kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định Bartlett Chi bình phương xấp xi 864.208
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Từ kết quả trên cho thấy mô hình có ý nghĩa khi Hệ số KMO = 0.854 và sig là 0.000, do đó các biến quan sát có tương quan cùng nhau
Bảng 4.8 Bảng tổng hợp kiểm định biến phụ thuộc
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Sau khi thực hiện phân tích EFA với tiêu chuẩn Eigenvalue > 1, phương pháp chiết xuất các thành phần chính và xoay Varimax, kết quả cho thấy chỉ có một yếu tố duy nhất được trích xuất, phù hợp với mô hình đã đề ra Tổng phương sai giải thích đạt 79.709%, vượt mức 50%, và hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, cho thấy tính hợp lý của phân tích Yếu tố này bao gồm 4 biến quan sát: “QD1, QD2, QD3 và QD4”, đại diện cho các khía cạnh khác nhau trong việc đánh giá quyết định mua hàng thời trang qua livestream trên sàn Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh.
Phân tích hồi quy tuyến tính
Sau khi xác minh cân bằng Alpha và EFA của Cronbach đạt chất lượng tốt, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết được tiến hành mà không loại trừ biến Để ước lượng tác động của các yếu tố đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh, tác giả xây dựng mô hình hồi quy đa biến Trong nghiên cứu, biến phụ thuộc là “Quyết định mua hàng (QD)”, trong khi các biến độc lập bao gồm “nhận thức về sự tiện lợi (NTTL), khuyến mãi (KM), nhận thức về sự hữu ích (NTHI), ảnh hưởng xã hội (AHXH), nhận thức rủi ro (NTRR), động cơ (DC)”.
QĐ = β0 + β1* NTTL + β2* KM + β3* NTHI + β4* AHXH + β5* NTRR + β6* DC
- QĐ là “Giá trị của biến phụ thuộc”
- NTTL, KM, NTHI, AHXH, NTRR, DC là “Giá trị biến độc lập”
- βi là “Hệ số hồi quy”
- ei là “Một biến độc lập ngẫu nhiên có phương sai không đổi σ2 và phân phối chuẩn với trung bình bằng 0”
4.4.1 Phân tích tương quan Pearson
Trước khi tiến hành hồi quy, cần đánh giá mức độ tương quan giữa các biến độc lập và chất lượng đời sống của giới trẻ.
Bảng 4.9 Kết quả phân tích tương quan Pearson giữa các biến
QD NTTL KM NTHI AHXH NTRR DC
** Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2-tailed)
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Theo phân tích từ bảng 4.9, các biến độc lập như NTTL, KM, NTHI, AHXH, NTRR và DC đều có mối tương quan với biến phụ thuộc QĐ, trong đó KM có tương quan mạnh nhất (0.556), tiếp theo là DC (0.54), AHXH (0.538), NTTL (0.535), NTRR (0.528) và NTHI (0.513) Hệ số Sig của các nhân tố độc lập đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy chúng đều đạt yêu cầu để đưa vào phân tích hồi quy Tuy nhiên, do khả năng các biến độc lập có thể tương quan với nhau, cần phải phân tích hiện tượng đa cộng tuyến để đảm bảo rằng chúng không gây ảnh hưởng lẫn nhau quá mức, tránh làm sai lệch kết quả của mô hình hồi quy.
4.4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 4.10 Hệ số xác định mô hình
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1 Bảng 4.11 Kiểm định Anova
Tổng cộng 6369.535 309 a Biến phụ thuộc: QD b Dự đoán: (Hằng số), DC, NTRR, NTTL, KM, NTHI, AHXH
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Mô hình nghiên cứu cho thấy có ý nghĩa thống kê với R² = 0.667 (F = 103.923, p < 0.05), cho thấy 6 biến độc lập giải thích 66.7% sự thay đổi của biến phụ thuộc, trong khi 33.3% còn lại do các yếu tố khác không nằm trong mô hình.
4.4.3 Dò tìm các phạm vi giả định cần thiết
4.4.3.1 Giả định phân phối chuẩn phần dư
Hình 4.1 Biểu đồ tần số Histogram
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi giá trị trung bình (Mean) là
2.64E-16, sấp xỉ bằng 0, và độ lệch chuẩn (Std Dev) là 0.990, sấp xỉ bằng 1
4.4.3.2 Giả định tự tương quan Đại lượng Durbin –Watson đánh giá sự tương quan giữa các sai số liên tiếp trong mô hình hồi qui Trong Bảng 4.10, chúng ta có một phép thử Durbin-Watson là 1.828, ở trong khoảng từ 1.5 -> 2.5, do đó không có tương quan chuỗi nhất Do đó, mô hình không tự tương quan
4.4.3.3 Giả định liên hệ tuyến tính
Hình 4.2 Biểu đồ phân tán phần dư Scatterplot
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Kết quả từ Hình 4.2 cho thấy phần dư phân tán theo hình dạng đường thẳng, không tạo thành các mẫu khác biệt và nằm rải rác ngẫu nhiên quanh đường cao độ bằng không Điều này chứng tỏ không có mối quan hệ giữa các giá trị dự đoán và phần dư, đồng thời khẳng định rằng giả định về tính tuyến tính không bị vi phạm.
4.4.3.4 Dò tìm đa cộng tuyến
Bảng 4.12 Kết quả dò tìm đa cộng tuyến
Model Độ chấp nhận VIF
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Hiện tượng đa phụ gia tuyến tính có thể được xác định thông qua giá trị dung sai và hệ số phóng đại phương sai (VIF) Nếu VIF lớn hơn 10, điều này cho thấy sự xuất hiện của đa phụ gia tuyến tính Tuy nhiên, theo bảng 4.12, tất cả các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, điều này chứng tỏ rằng mô hình phân tích không gặp phải vấn đề về đa cộng tuyến tính.
4.4.4 Kiểm định giả thuyết hồi quy
Bảng 4.13 Hệ số hồi quy giữa các biến
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig
DC 153 041 151 3.751 000 a Biến phụ thuộc: QD
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Nhận thức về sự tiện lợi có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Phân tích cho thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa của yếu tố này là β1 +0.256 (t = 6.819, p < 0.05), cho thấy tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê của nhận thức về sự tiện lợi đối với hành vi mua sắm.
Khuyến mãi có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh, với hệ số hồi qui chuẩn hóa β2 = +0.246 (t = 6.242, p < 0.05), cho thấy tác động tích cực của khuyến mãi đối với hành vi mua sắm của họ.
Kết quả phân tích cho thấy nhận thức về sự hữu ích có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Hệ số hồi qui chuẩn hóa của "nhận thức về sự hữu ích" là β3 +0.162, với mức ý nghĩa là 0.000 < 0.05, cho thấy hệ số β3 mang ý nghĩa thống kê Điều này chứng tỏ rằng nhận thức về sự hữu ích có tác động tích cực đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh, góp phần thúc đẩy hành vi mua sắm trực tuyến của họ.
Giả thuyết H4 cho thấy rằng "ảnh hưởng xã hội" có tác động tích cực đến "quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee" của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh, với hệ số hồi quy chuẩn hóa β4 = +0.126 (t = 3.121, p < 0.05), cho thấy ý nghĩa thống kê rõ ràng.
Giả thuyết H5 nghiên cứu ảnh hưởng của nhân tố rủi ro đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Kết quả phân tích cho thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố rủi ro là β5 = -0.316 (t = -9.105, p < 0.05), cho thấy nhân tố này có tác động tiêu cực đến quyết định mua hàng của giới trẻ.
Giả thuyết H6 chỉ ra rằng động cơ ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Kết quả phân tích cho thấy hệ số hồi qui chuẩn hóa của động cơ là β6 = +0.151 (t = 3.751, với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05), cho thấy hệ số này có ý nghĩa thống kê Điều này chứng tỏ rằng động cơ có tác động tích cực đến quyết định mua sắm của giới trẻ trong bối cảnh livestream trên nền tảng Shopee.
Bảng 4.14 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Phát biểu Kết quả
Nhận thức về sự tiện lợi tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee
Khuyến mãi tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn
Nhận thức về sự hữu ích tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee
H4 Ảnh hưởng xã hội tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee
Nhận thức về rủi ro tác động ngược chiều đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee
H6 Động cơ tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream ở sàn Shopee
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Tất cả 6 nhân tố đều ảnh hưởng đến mô hình QDMH thời trang trên livestream tại sàn Shopee của giới trẻ TP Hồ Chí Minh, trong đó có 5 nhân tố tác động tích cực và 1 nhân tố tác động tiêu cực Phương trình hồi quy đã được chuẩn hóa và chấp nhận.
QĐ = 0.256 * NTTL + 0.246 * KM + 0.162 * NTHI + 0.126 * AHXH – 0.316
Hệ số hồi quy cho thấy mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trong phương trình
Nhân tố nhận thức rủi ro (β = -0.316) có ảnh hưởng đáng kể nhất đến quyết định mua hàng, trong khi ảnh hưởng xã hội (β = 0.126) có tác động nhỏ nhất Tất cả 6 yếu tố đều góp phần vào quyết định mua hàng, cho thấy rằng sự thay đổi của bất kỳ yếu tố nào cũng có thể làm thay đổi quyết định mua hàng thời trang trên livestream Shopee của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh.
Kiểm định sự khác biệt trung bình
Nghiên cứu này tập trung vào giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh để phân tích sự khác biệt về độ tuổi, giới tính, khu vực và thu nhập trong quyết định mua sắm thời trang qua livestream trên sàn Shopee Tác giả tiến hành đánh giá chênh lệch trung bình giữa các biến định tính và QDMH nhằm làm rõ sự khác biệt về giá trị của từng biến định tính.
4.5.1 Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa giới tính và quyết định
Nhằm đánh giá tính phù hợp, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định trung bình hai tổng thể (Independent samples T-Test)
Bảng 4.15 Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Giới tính Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn
Kiểm tra mẫu độc lập
Kiểm định Levene Kiểm T-Test
F Sig t df Sig (2- tailed) Giả định phương sai bằng nhau
Giả định phương sai khác nhau
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Dựa trên kiểm định Levene với giá trị sig = 0.119 (> 0.05), không có sự khác biệt đáng kể giữa hai nhóm giới tính Kiểm tra T-test cũng cho kết quả với giá trị sig = 0.756 (> 0.05), khẳng định rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa nam và nữ.
Nghiên cứu cho thấy không có sự khác biệt rõ rệt trong quyết định mua hàng giữa nam và nữ giới trẻ ở TP Hồ Chí Minh Cụ thể, mức độ ra quyết định của nam giới trung bình là 13.5161, trong khi nữ giới là 13.6912 Mặc dù nữ giới có hệ số trung bình cao hơn, sự chênh lệch này không đáng kể, dẫn đến kết luận rằng giới tính không ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang trên livestream tại sàn Shopee của giới trẻ ở TP Hồ Chí Minh.
4.5.2 Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa độ tuổi và quyết định
Bảng 4.16 Kiểm định ANOVA giữa độ tuổi và quyết định
Tuổi Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn
Kiểm định Levene Phân tích ANOVA
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Theo bảng 4.16, giả thuyết được chấp nhận do phương sai không có sự khác biệt với hệ số sig = 0.075 (> 0.05) Phân tích ANOVA cũng cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với sig = 0.666 (> 0.05) về QDMH giữa các nhóm tuổi cụ thể.
4.5.3 Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa thu nhập và quyết định
Bảng 4.17 Kiểm định ANOVA giữa thu nhập và quyết định
Thu nhập Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn
Kiểm định Levene Phân tích ANOVA
Kiểm định Levene Sig F Sig
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Theo bảng 4.17, giả thuyết được chấp nhận do phương sai không khác biệt với hệ số sig = 0.674 (> 0.05) Phân tích ANOVA cũng cho thấy không có sự khác biệt thống kê về QDMH giữa các mức thu nhập khác nhau với sig = 0.193 (> 0.05).
4.5.4 Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa khu vực và quyết định
Bảng 4.18 Kiểm định ANOVA giữa khu vực và quyết định
Thu nhập Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn
Kiểm định Levene Phân tích Robust Test
Kiểm định Levene Sig Welch Sig
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 27.0.1
Theo bảng 4.18, phương sai giữa các khu vực có sự chênh lệch với hệ số sig = 0.018 (< 0.05) Tuy nhiên, phân tích Robust Test cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về QDMH giữa các khu vực, với sig = 0.772 (> 0.05).