TÓM TẮTĐề tài nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng khi tham gia vào các hoạt động trò chơi hoá trên ứng dụng ví điện tử MoMo của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng Thàn
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Các khái niệm liên quan
2.1.1 Khái niệm trò chơi hoá (Gamification)
Gamification, theo Detering và cộng sự (2011), là việc áp dụng các yếu tố thiết kế từ trò chơi điện tử vào các hệ thống không phải trò chơi nhằm nâng cao trải nghiệm và tương tác của người dùng Sailer và đồng nghiệp (2017) cũng đồng tình rằng gamification có khả năng đổi mới hành vi người dùng trong các hoạt động ngoài lĩnh vực game, nhằm đạt được các mục tiêu kinh doanh Trong lĩnh vực tiếp thị, gamification không chỉ kích thích cảm xúc mà còn nâng cao nhận thức của người tiêu dùng, tạo ra sự say mê, hứng thú, tò mò và cảm giác hữu ích (Bittner và cộng sự).
Gamification trong ứng dụng ví điện tử có thể nâng cao sự tương tác, lòng trung thành và sự hài lòng của người dùng bằng cách tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và tương tác Điều này không chỉ khuyến khích người dùng sử dụng sản phẩm thường xuyên mà còn giới thiệu cho người khác Theo Koivisto & Hamari (2019), trò chơi hoá mang lại những trải nghiệm thú vị, tăng cường động lực sử dụng và tần suất duy trì sử dụng, từ đó định hình hành vi người dùng trong thời gian dài.
Gamification là việc áp dụng các yếu tố trò chơi nhằm tạo ra mối quan hệ bền vững giữa người tiêu dùng và thương hiệu, mang lại giá trị phi vật lý như tương tác, sự hài lòng và lòng trung thành Qua đó, gamification giúp tăng cường sự gắn kết giữa người tiêu dùng và thương hiệu, từ đó nâng cao tần suất mua hàng và sử dụng dịch vụ của công ty.
2.1.2 Khái niệm về sự hài lòng
Sự hài lòng của khách hàng được định nghĩa là mức độ thỏa mãn của họ khi so sánh kỳ vọng cá nhân với các đặc tính của dịch vụ hoặc sản phẩm mà họ sử dụng (Kotler, 2001) Parasuraman và các đồng nghiệp (1988) cho rằng sự hài lòng của khách hàng là sự khác biệt giữa mong đợi và trải nghiệm thực tế của họ khi sử dụng dịch vụ hoặc sản phẩm Ngoài ra, Paul (2010) định nghĩa sự hài lòng khách hàng là tỷ lệ hoặc số lượng khách hàng đạt tiêu chuẩn hài lòng mà doanh nghiệp đã đề ra.
Sự hài lòng của khách hàng được định nghĩa là mức độ thỏa mãn mà khách hàng cảm nhận được khi so sánh kỳ vọng ban đầu với trải nghiệm thực tế khi sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp.
Các lý thuyết nền và mô hình liên quan
2.2.1 Lý thuyết xác nhận kỳ vọng
Lý thuyết xác nhận kỳ vọng, được đề xuất bởi Oliver vào năm 1988, thường được áp dụng trong nghiên cứu mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ Theo Oliver, khách hàng trải qua hai giai đoạn chính: kỳ vọng trước khi trải nghiệm và nhận thức thực tế sau khi sử dụng Mức độ hài lòng của khách hàng từ đó sẽ dẫn đến ba viễn cảnh khác nhau.
Nếu sản phẩm, dịch vụ không đáp ứng được kỳ vọng trước khi mua hàng của người tiêu dùng, họ sẽ cảm thấy không hài lòng đối với chúng
Nếu sản phẩm, dịch vụ đáp ứng vừa đủ với các kỳ vọng của họ, họ sẽ cảm thấy hài lòng
Khi sản phẩm hoặc dịch vụ vượt qua mong đợi của người dùng, họ sẽ cảm thấy rất hài lòng Trong lĩnh vực gamification, lý thuyết này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về mức độ hài lòng hay không hài lòng của người dùng đối với các yếu tố gamification Từ đó, chúng ta có thể phát triển các chiến lược gamification phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng, nhằm thúc đẩy hành vi tiếp tục tham gia vào gamification.
2.2.2 Lý thuyết xác nhận đổi mới
Lý thuyết khuếch tán đổi mới, được giới thiệu lần đầu bởi John H Hubbard vào năm 1962 và được Rogers cải tiến vào năm 1995, tập trung vào việc giải thích lý do, cách thức và tốc độ lan truyền của các ý tưởng đổi mới trong xã hội Thay vì chỉ tập trung vào việc thuyết phục cá nhân chấp nhận sự thay đổi, Rogers nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu động lực và quá trình lan tỏa trong cộng đồng.
Theo lý thuyết của Rogers (1962), sự cải tiến và đổi mới các tính năng của sản phẩm và dịch vụ sẽ dẫn đến việc hình thành các hành vi và nhu cầu mới của cá nhân theo thời gian, đặc biệt thông qua các kênh truyền thông xã hội.
According to Rogers (1995), the consumer adoption process for innovations occurs in five stages: (1) Awareness, where consumers first become aware of the innovation; (2) Interest, where they show curiosity and seek more information; (3) Evaluation, where they assess the innovation's value; (4) Trial, where they test the innovation on a limited basis; and (5) Acceptance, where they fully embrace and integrate the innovation into their lives.
(1) Nhận thức: Khách hàng nhận ra các tính năng mới của sản phẩm nhưng thiếu thông tin về nó
(2) Quan tâm: Khách hàng bắt đầu tìm kiếm các thông tin liên quan để hiểu hơn về sản phẩm dịch vụ mới
Sau khi thu thập đủ thông tin, khách hàng sẽ đánh giá xem các đặc tính của sự đổi mới có phù hợp với nhu cầu của họ hay không, từ đó quyết định liệu có nên thử nghiệm sản phẩm này hay không.
(4) Thử nghiệm: Khách hàng thử nghiệm các tính năng mới của các sản phẩm này và đánh giá kỹ lưỡng hơn về nó
(5) Chấp nhận: Khi sản phẩm đáp ứng được sự hài lòng của họ, họ bắt đầu chấp nhận những đặc tính mới của nó
Theo góc độ gamification, lý thuyết này sẽ giúp hiểu được các yếu tố mà gamification mà người tiêu dùng chấp nhận và áp dụng
Mô hình ACSI, phát triển tại Đại học Michigan, là một chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng tại Mỹ Mô hình này dựa trên các yếu tố như kỳ vọng của khách hàng, chất lượng cảm nhận, giá trị cảm nhận, khiếu nại và lòng trung thành Các chỉ số này được đo lường qua các câu hỏi có trọng số, đánh giá trên thang điểm từ 0 đến 100 Kỳ vọng cao sẽ dẫn đến tiêu chuẩn cảm nhận về sản phẩm/dịch vụ cũng cao hơn Khi doanh nghiệp đáp ứng được kỳ vọng này, sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sẽ tăng lên, ngược lại sẽ phát sinh khiếu nại về trải nghiệm không đạt yêu cầu.
Mô hình ECSI tương tự như ACSI với các yếu tố như kỳ vọng của khách hàng, chất lượng cảm nhận, giá trị cảm nhận, sự hài lòng và lòng trung thành Tuy nhiên, ECSI có sự khác biệt khi không tính đến khiếu nại của khách hàng và bổ sung yếu tố liên kết với hình ảnh công ty, yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến kỳ vọng, sự hài lòng và lòng trung thành Ngoài ra, ACSI thường được áp dụng trong khu vực công, trong khi ECSI chủ yếu được sử dụng để đo lường sản phẩm trong các ngành công nghiệp.
Các nghiên cứu liên quan
Nghiên cứu "Gamification Aspects Affecting Mobile App Continued Use, Attitude, and Satisfaction" của Sahid Susilo Nugroho (2024) đã khảo sát 1.633 người dùng ứng dụng mua sắm có yếu tố trò chơi hóa, sử dụng phương pháp phân tích đường dẫn và bootstrapping để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố như thành tựu, xã hội, sự xác nhận, tính dễ sử dụng, sự thích thú, sự công nhận và ảnh hưởng xã hội, liên quan đến các biến phụ thuộc như sự tiếp tục sử dụng, thái độ, sự hài lòng, động lực và tính hữu dụng Kết quả cho thấy động lực, sự xác nhận và tính hữu dụng có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người dùng, trong đó động lực được gia tăng nhờ các yếu tố thành tựu và xã hội, góp phần nâng cao trải nghiệm khi sử dụng ứng dụng có yếu tố trò chơi hóa.
Nghiên cứu "A revised theoretical model using MASEM approach" của Anubhav Mishra và cộng sự (2023) áp dụng phương pháp phân tích mô hình cấu trúc meta (MASEM) để kiểm tra mô hình tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin sau chấp nhận Nghiên cứu phân tích dữ liệu từ 214 nghiên cứu độc lập với tổng mẫu 84.343 người tham gia, trong đó các biến độc lập bao gồm sự hài lòng, tính dễ sử dụng cảm nhận, thái độ, sự tin tưởng và sự thích thú, với biến phụ thuộc là tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin Kết quả cho thấy tính dễ sử dụng cảm nhận ảnh hưởng trực tiếp đến tính hữu dụng cảm nhận, sự hài lòng và thái độ Cả sự tin tưởng và sự thích thú đều có tác động tích cực đến sự hài lòng và tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin, trong đó sự thích thú có ảnh hưởng mạnh hơn Thái độ đối với công nghệ, được hình thành từ sự hài lòng sau khi sử dụng, cũng ảnh hưởng mạnh mẽ đến việc tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin Nghiên cứu nhấn mạnh giá trị cảm nhận của việc sử dụng hệ thống thông tin, cho thấy người dùng hài lòng hơn với công nghệ dễ sử dụng và mang lại sự thích thú.
R Rohan và cộng sự (2021) đã tiến hành nghiên cứu "How Gamification Leads to Continued Usage of MOOCs: Theoretical Perspective" với phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát, với việc áp dụng các thang đo đã được thiết lập để đo lường các khái niệm liên quan Nghiên cứu này tập trung vào các biến phụ thuộc bao gồm sự hài lòng (Satisfaction) và ý định tiếp tục sử dụng (Continuance Intention), và các biến độc lập như tính hữu ích được cảm nhận (Perceived Usefulness), động lực (Motivation), sự xác nhận (Confirmation), cùng với các yếu tố gamification như thành tựu (Achievement), xã hội (Social), và đắm chìm (Immersion) Dữ liệu được thu thập từ 387 người sử dụng các nền tảng MOOC có gamification Kết quả nghiên cứu cho thấy sự hài lòng (Satisfaction) chịu tác động tích cực từ Động lực (Motivation), Sự xác nhận (Confirmation) và Cảm nhận hữu ích (Perceived Usefulness) Cụ thể, sự hài lòng được xác định là yếu tố quan trọng nhất dự báo ý định tiếp tục sử dụng các khóa học trực tuyến Đề tài "Continuance intention in gamified mobile applications: A study of behavioral inhibition and activation systems" được thực hiện bởi Aydınlıyurt và cộng sự
Nghiên cứu năm 2021 đã áp dụng phương pháp Mô hình Phương trình Cấu trúc Bình phương Nhỏ nhất Một phần (PLS-SEM) để phân tích dữ liệu, phù hợp với mục tiêu khám phá và xử lý phân phối dữ liệu không bình thường Trong đó, biến độc lập chính được tập trung nghiên cứu là "Sự hài lòng" (Satisfaction), đồng thời kết hợp với các biến khác như Đáp ứng Phần thưởng của Hệ thống Hành vi Tiếp nhận (BAS-Reward Responsiveness), Động lực của Hệ thống Hành vi Tiếp nhận (BAS-Drive), Tìm kiếm Niềm vui của Hệ thống Hành vi Tiếp nhận (BAS-Fun Seeking) và Hệ thống Ức chế Hành vi (BIS).
The study explores the relationship between Confirmation, Perceived Usefulness, and Information System (IS) Continuance Intention A survey was conducted to gather data on these factors, highlighting how users' confirmation of their experiences and the perceived usefulness of the system influence their intention to continue using it.
Nghiên cứu trên 146 người sử dụng ứng dụng di động gamified cho thấy "Sự hài lòng" bị ảnh hưởng đáng kể bởi Đáp ứng Phần thưởng của Hệ thống Hành vi Tiếp nhận, Sự Xác nhận và Nhận thức về Sự Hữu ích Kết quả chỉ ra rằng những cá nhân có Đáp ứng Phần thưởng cao từ Hệ thống Hành vi Tiếp nhận có xu hướng hài lòng hơn với ứng dụng trò chơi hoá và có ý định tiếp tục sử dụng nó trong tương lai.
"Designing gamified transformative and social marketing services An investigation of serious m-games" được tổng hợp, nghiên cứu bởi Rory Francis Mulcahy và cộng sự
Nghiên cứu năm 2018 đã khảo sát 497 người tham gia, chia thành bốn nhóm dựa trên các trò chơi nghiêm túc khác nhau, trong đó có 113 người tham gia vào My Quit Buddy và một nhóm khác tham gia vào Dumb Ways to Die.
Nghiên cứu được thực hiện trên ba trò chơi: Quit for You (140 người), CityGT (136 người) và Quit for You Quit for Two (108 người) Phương pháp nghiên cứu áp dụng các mô hình lý thuyết và phân tích số liệu để kiểm tra các giả thuyết liên quan đến thiết kế trò chơi nghiêm túc, tập trung vào các yếu tố như thử thách, nhân vật, phản hồi, theo dõi hành vi và đào tạo ảo Biến độc lập chính trong nghiên cứu là sự thỏa mãn Kết quả cho thấy thử thách có ảnh hưởng tích cực đến sự thỏa mãn và kiến thức của người chơi trong tất cả các trò chơi.
Bài viết "Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên tại trường đại học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh khi tham gia các hoạt động trò chơi hoá trên ứng dụng Zalo" của tác giả Nguyễn Hữu Tâm (2021) nhằm đánh giá tác động của các yếu tố Gamification trên Zalo đến sự hài lòng của sinh viên Nghiên cứu cung cấp tài liệu tham khảo và đề xuất các giải pháp quản trị nhằm nâng cao trải nghiệm trò chơi hoá trên Zalo Tác giả đã phân tích các khía cạnh như độ tin cậy, sự thuận tiện, phần thưởng và hoàn tiền, hệ thống bảo mật, sự dễ dàng sử dụng, và tiết kiệm thời gian thông qua phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp định lượng.
Nghiên cứu của Nguyễn Việt Bắc (2023) đã khảo sát 206 mẫu để đánh giá tác động của các yếu tố trò chơi hóa đến sự hài lòng của khách hàng trên ứng dụng ví điện tử Zalo Pay Kết quả cho thấy tất cả các yếu tố này đều có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người dùng Nghiên cứu cũng xem xét vai trò trung gian của sự gắn kết và sự hài lòng trong việc nâng cao hiệu quả học tập của sinh viên và học viên cao học tại TP Hồ Chí Minh và Hà Nội Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng, với 306 phản hồi được thu thập và phân tích bằng mô hình phương trình cấu trúc Kết quả cho thấy sự thách thức, sự thích thú và hiệu quả là những nhân tố chính tác động đến sự hài lòng của người tham gia khảo sát.
Ngô Mai Trinh (2023) đã thực hiện nghiên cứu mang tên “Tác động của trò chơi hóa đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng thông qua yếu tố nhận thức hữu ích và sự hài lòng của người dùng: nghiên cứu trên các ứng dụng di động học Tiếng Anh” nhằm kiểm tra ảnh hưởng của trò chơi hóa đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng giáo dục Nghiên cứu sử dụng mô hình PLS-Sem với 335 mẫu khảo sát từ người dùng tham gia trò chơi hóa trên các ứng dụng giáo dục tại Việt Nam Các biến độc lập trong mô hình bao gồm sự thách thức, sự thích thú và hiệu quả, tác động đến sự hài lòng, nhận thức hữu ích, động lực thâm nhập và ý định tiếp tục sử dụng Kết quả cho thấy rằng sự thách thức, sự hữu ích và hiệu quả đều có tác động tích cực đến sự hài lòng của người dùng.
Nghiên cứu của Nguyễn Kim Bản (2023) về ảnh hưởng của game hoá đến ý định mua lại trực tuyến đồ gia dụng tại Thành phố Hồ Chí Minh đã thu thập 265 phiếu khảo sát thông qua bảng hỏi trực tuyến Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và mô hình cấu trúc SEM, cho thấy các yếu tố như xác nhận kỳ vọng, cảm nhận hữu ích và sự theo đuổi mục tiêu đều có tác động tích cực đến sự hài lòng của người tiêu dùng.
Nghiên cứu "Tăng cường sự hài lòng của sinh viên Việt Nam thông qua trò chơi hóa" của tác giả Nguyễn Việt Bằng và cộng sự (2023) đã chỉ ra rằng trò chơi hóa có tác động tích cực đến sự tham gia, hiệu quả học tập và mức độ hài lòng của sinh viên trong giáo dục đại học Cụ thể, thách thức và sự thích thú trong trò chơi hóa ảnh hưởng trực tiếp đến sự tham gia và sự hài lòng của sinh viên, đồng thời sự hiện diện của thách thức cũng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả học tập Ngoài ra, sự tham gia và hiệu quả học tập đóng vai trò trung gian quan trọng trong việc điều tiết mối quan hệ giữa trò chơi hóa và sự hài lòng của sinh viên.
2.3.3 Tổng hợp các lược khảo liên quan
Bảng 2 1 Bảng tổng hợp các nghiên cứu liên quan
STT Nghiên cứu Tác giả Các nhân tố tác động tích cực
Continued Use, Attitude, and Satisfaction
“Sự xác nhận”, “Tính dễ sử dụng”
Re-examining post- acceptance model of information systems continuance: A revised theoretical model using
Anubhav Mishra và cộng sự
“Tính dễ sử dụng”, “Sự tin tưởng”, Tính giải trí, thích thú”
How Gamification Leads to Continued Usage of
“Sự đắm chìm”, “Sự xác nhận”, “Phần thưởng” , “Xã hội”
Continuance intention in gamified mobile applications: A study of behavioral inhibition and activation systems
“Đáp ứng phần thưởng”, Sự xác nhận”,
“Hệ thống hành vi tiếp nhận”
Designing gamified transformative and social marketing services An investigation of serious m-games
Rory Francis Mulcahy và cộng sự
“Tính thách thức” Sự hài lòng
Các nhân tố tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của sinh viên tại trường đại học Ngân Hàng Thành
Phố Hồ Chí Minh khi tham gia các hoạt động trò chơi hoá trên ứng dụng
“Độ tin cậy”, “Sự tiện lợi”, “Phần thưởng và hoàn tiền”, “Hệ thống bảo mật”, “Sự dễ dàng sử dụng”, “Tiết kiệm thời gian”
7 Ảnh hưởng của các yếu tố trò chơi hóa đến hiệu quả học tập của học viên đại học và cao học tại Việt
Nam: vai trò trung gian của sự hài lòng và sự gắn kết
“Sự thách thức”, “Tính giải trí, thích thú”,
Nghiên cứu này khám phá tác động của trò chơi hóa đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng thông qua yếu tố nhận thức hữu ích và sự hài lòng của người dùng Kết quả cho thấy rằng trò chơi hóa có thể tăng cường nhận thức hữu ích và sự hài lòng của người dùng, từ đó thúc đẩy ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Đặc biệt, nghiên cứu này tập trung vào các ứng dụng di động học, nơi trò chơi hóa có thể đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường trải nghiệm học tập của người dùng.
“Sự thách thức, “Sự hữu ích”, “ Hiệu quả”
Nghiên cứu ảnh hưởng của game hoá đến ý định mua lại trực tuyến đồ gia dụng của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí
“Sự theo đuổi mục tiêu”
Tăng cường sự hài lòng của sinh viên Việt Nam thông qua trò chơi hóa:
Vai trò trung gian của sự tham gia và hiệu quả học tập
Nguyễn Việt Bằng và cộng sự
“Tính giải trí, thích thú”
Thảo luận khoảng trống của các nghiên cứu trước
Trong những năm gần đây, gamification, hay trò chơi hóa, đã trở thành một chiến lược tiếp thị quan trọng và được nhiều thương hiệu ưa chuộng.
Gamification không chỉ tạo ra sự hấp dẫn cho người tiêu dùng mà còn giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả tiếp thị và tương tác với khách hàng Mặc dù vậy, hiện nay vẫn còn nhiều khoảng trống trong nghiên cứu về các chiến lược gamification đã được áp dụng.
Mặc dù nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mức độ hài lòng của khách hàng với gamification chủ yếu trong lĩnh vực giáo dục, nhưng việc nghiên cứu sự hài lòng này trong các ngành công nghiệp khác, đặc biệt là ví điện tử, vẫn còn hạn chế Điều này tạo ra một khoảng trống lớn trong hiểu biết của chúng ta về tác động của gamification trong các ngữ cảnh khác nhau, đặc biệt là trong lĩnh vực dịch vụ tài chính và công nghệ.
Mặc dù ví điện tử MoMo là một trong những ứng dụng thanh toán phổ biến tại Việt Nam, nhưng chưa có nghiên cứu nào phân tích mức độ hài lòng của sinh viên với hệ thống trò chơi hóa của MoMo Sinh viên là nhóm người dùng quan trọng, có khả năng ảnh hưởng đến việc chấp nhận công nghệ mới trong cộng đồng Việc thiếu nghiên cứu về trải nghiệm và sự hài lòng của sinh viên khi sử dụng tính năng gamification của MoMo không chỉ là khoảng trống trong nghiên cứu mà còn là cơ hội cho các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu của nhóm khách hàng này Các nghiên cứu trước đã thành công trong việc đưa ra giải pháp nâng cao sự hài lòng đối với gamification, và nghiên cứu này sẽ kế thừa những yếu tố đó để tìm hiểu sự hài lòng của sinh viên với gamification trong ví điện tử MoMo, với các nhân tố ảnh hưởng bao gồm tính thách thức, cảm nhận phần thưởng, tính dễ sử dụng, tính giải trí, tiết kiệm thời gian, sự xác nhận và tính tương tác xã hội.
Mô hình nghiên cứu
Tác giả phát triển và kế thừa các mô hình nghiên cứu trước đó để đề xuất các giả thuyết về những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người tham gia trò chơi hoá trên ví điện tử MoMo Các nhân tố được xác định bao gồm: TT (thời gian trải nghiệm), PT (phương thức thanh toán), SD (sự đa dạng), TG (thời gian giao dịch), TK (tính khả thi), XN (kinh nghiệm người dùng) và XH (tương tác xã hội).
Trong bối cảnh công việc ngày càng gia tăng và lịch trình bận rộn, quản lý thời gian hiệu quả trở thành yếu tố then chốt giúp duy trì sự cân bằng trong cuộc sống Các ứng dụng và dịch vụ tiết kiệm thời gian ngày càng phổ biến, mang lại sự thuận tiện và hiệu quả cho người dùng Xu hướng sử dụng Internet và dịch vụ trực tuyến phát triển mạnh mẽ, nhu cầu giải quyết vấn đề nhanh chóng, tiện lợi cũng tăng cao Công cụ giúp tiết kiệm thời gian được ưa chuộng vì đáp ứng nhu cầu cá nhân và gia tăng sự hài lòng trong quá trình sử dụng Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Tâm (2021) chỉ ra rằng việc tiết kiệm thời gian có ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của người dùng đối với dịch vụ và ứng dụng trực tuyến.
H1: “ Tiết kiệm thời gian có ảnh hưởng cùng chiều đến mức độ hài lòng của người dùng trò chơi hoá trên MoMo”
2.5.1.2 Tính giải trí, thích thú
Gamification tạo ra sự thích thú, một yếu tố quan trọng giúp người dùng trải nghiệm cảm xúc tích cực khi vượt qua giới hạn cá nhân và hoàn thành nhiệm vụ mới (Baptista và Oliveira, 2018) Niềm vui khi sử dụng công nghệ (Aparicio et al., 2019) và việc chọn nền tảng trò chơi phù hợp có thể nâng cao sự tham gia và sự thích thú của người dùng Để mang lại cảm giác vui vẻ và động lực, gamification cần tích hợp năng lượng cảm xúc, thường liên quan đến cảm nhận về sự vui vẻ Trong lĩnh vực ví điện tử, gamification có thể cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách làm cho các thao tác tài chính trở nên thú vị và khuyến khích sự tương tác Nghiên cứu của Ngô Mai Trinh (2023) cũng chỉ ra rằng sự thích thú từ gamification và sự hài lòng của người dùng có tác động lẫn nhau, dẫn đến việc đề xuất giả thuyết mới.
H2: “Tính giải trí, thích thú có ảnh hưởng cùng chiều tới mức độ hài lòng của người dùng trò chơi hoá trên MoMo”
Ngày nay, các chiến dịch marketing đã chuyển mình từ việc chỉ xây dựng thương hiệu và sử dụng mạng xã hội sang việc áp dụng các phương pháp marketing đa dạng hơn, trong đó gamification là một xu hướng nổi bật nhằm tăng cường sự hài lòng của người dùng Tuy nhiên, để gamification phát huy hiệu quả, cần kết hợp với các chương trình khuyến mãi và phần thưởng, tạo động lực cho người dùng tham gia Gamification không chỉ mang lại cảm xúc tích cực như phấn khích và hạnh phúc khi nhận thưởng, mà còn kích thích các mức độ phản hồi khác nhau từ cá nhân Các ứng dụng di động tích hợp gamification tạo ra môi trường với các tín hiệu phần thưởng, như nghiên cứu của Aydınlıyurt và cộng sự (2021) đã chỉ ra rằng cảm nhận phần thưởng ảnh hưởng tích cực đến mức độ hài lòng của người dùng.
H3: “ Cảm nhận phần thưởng có ảnh hưởng cùng chiều tới mức độ hài lòng của người dùng trò chơi hoá trên MoMo”
Trong trải nghiệm trò chơi hóa, độ khó của nhiệm vụ tạo ra thách thức và niềm vui cho người dùng (Hửgberg và cộng sự, 2019) Nghiên cứu chỉ ra rằng, khi độ khó tăng lên theo sự tiến bộ của người dùng, điều này duy trì sự hấp dẫn và kiểm tra khả năng của họ Trong lĩnh vực tiếp thị dịch vụ, Russell-Bennett (2016) nhấn mạnh rằng thách thức trong trò chơi thể hiện qua độ khó, mục tiêu và cách ghi điểm Trò chơi với mức độ thử thách hợp lý giúp người chơi cảm thấy kiểm soát được kết quả, từ đó tăng cường sự tự tin và động lực tham gia Đối với ví điện tử, việc tích hợp các thách thức phù hợp có thể giữ chân người dùng, tạo động lực và mang lại cảm giác thành tựu khi họ vượt qua khó khăn trong quá trình sử dụng dịch vụ.
H4: “Tính thách thức có có ảnh hưởng cùng chiều tới đến mức độ hài lòng của người dùng trò chơi hoá trên MoMo.”
2.5.1.5 Tính tương tác xã hội
Các yếu tố tương tác xã hội trong gamification, như cạnh tranh, trò chuyện nhóm và hợp tác, rất quan trọng cho trải nghiệm người dùng, giúp tạo ra kết nối và tương tác trong mạng lưới Những yếu tố này không chỉ nâng cao kỹ năng của người dùng mà còn tạo cảm giác thuộc về (Aparicio et al., 2019; Liu et al., 2019) Theo Xi và Hamari (2019), tương tác xã hội tạo ra một môi trường hỗ trợ, góp phần vào sự hài lòng của người dùng Các yếu tố xã hội này cung cấp cảm giác kết nối và sự tham gia, từ đó nâng cao sự hài lòng tổng thể Alsawaier (2018) nhấn mạnh rằng các kết nối xã hội và sự liên kết có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng nội tại.
(2021) nhận thấy rằng tính tương tác xã hội góp phần quan trọng vào việc cải thiện sự hài lòng của khách hàng
H5: “Tính tương tác xã có có ảnh hưởng cùng chiều tới đến mức độ hài lòng của người tham gia trò chơi hoá trên MoMo.”
Theo nghiên cứu của Amin và cộng sự (2014), tính dễ sử dụng của mạng di động thúc đẩy sự sáng tạo cá nhân Al-Maroof và Al-Emran (2018) chỉ ra rằng công nghệ dịch vụ web thân thiện với người dùng có ảnh hưởng tích cực đến tính hữu ích của nó Tại Malaysia, sự phát triển của công nghệ di động, như ví điện tử, đã thu hút sự chú ý lớn Nghiên cứu của Karim và cộng sự (2020) cho thấy công nghệ di động càng linh hoạt thì càng dễ sử dụng Điện thoại di động toàn cầu nổi bật với tính khả dụng và giao diện người dùng, tạo nên sự hài lòng cho người dùng (Amin và cộng sự, 2014) Nghiên cứu của Anubhav Mishra và cộng sự (2023) khẳng định rằng tính dễ sử dụng có ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người dùng.
H6: “Tính dễ sử dụng có có ảnh hưởng cùng chiều tới mức độ hài lòng của người dùng trò chơi hoá trên MoMo”
Sự xác nhận liên quan đến việc đánh giá của khách hàng về hiệu suất thực tế của công nghệ so với kỳ vọng ban đầu, ảnh hưởng đến sự hài lòng thông qua quá trình so sánh giữa kỳ vọng và niềm tin đã được xác nhận (Bhattacherjee, 2001) Mức độ xác nhận là chủ quan và phụ thuộc vào kỳ vọng độc nhất của từng người dùng, có thể thay đổi và thường không thực tế Xác nhận tích cực, khi kỳ vọng phù hợp với thực tế, dẫn đến sự hài lòng, điều này được hỗ trợ bởi các nghiên cứu của Bhattacherjee (2001), Aydınlıyurt và cộng sự (2021), cùng Rohan và cộng sự (2021), cho thấy mối quan hệ tích cực giữa xác nhận và sự hài lòng Nghiên cứu này đề xuất giả thuyết về mối liên hệ này.
H7: “Xác nhận có ảnh hưởng có ảnh hưởng cùng chiều tới đến mức độ hài lòng của người dùng trò chơi hoá trên MoMo
2.5.2 Mô hình nghiên cứu của đề tài Để tăng cường độ tin cậy của luận văn này, mô hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng khi tham gia vào gamification của MoMo tại Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh được xây dựng dựa trên việc kế thừa các kết quả nghiên cứu trước đây Nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng khi sử dụng gamification có thể mang lại nhiều giá trị cho MoMo cũng như cung cấp các giải pháp phù hợp cho nhóm khách hàng của họ Trong bài viết này, tổng cộng có 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc
Nguồn: Tác giả đề xuất
Tính tương tác xã hội
Tính giải trí, thích thú
Hình 2.3: Mô hình nghiên cứu đề xuất của tác giả
Trong chương 2, tác giả trình bày các khái niệm cơ bản về SHL và gamification, cùng với các lý thuyết liên quan Tác giả cũng phát triển mô hình nghiên cứu sự hài lòng của người tham gia gamification, bao gồm bảy biến độc lập và một biến phụ thuộc, dựa trên các nghiên cứu trước đó.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu trước đây, tác giả xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người tham gia trò chơi hóa Các nhà nghiên cứu có thể lựa chọn giữa phương pháp định tính và định lượng, hoặc kết hợp cả hai Phương pháp định tính bao gồm việc sàng lọc dữ liệu từ một số cuộc khảo sát và quan sát, trong khi phương pháp định lượng yêu cầu thu thập dữ liệu từ bảng câu hỏi khảo sát Nghiên cứu này được thực hiện qua hai giai đoạn: (1) Nghiên cứu định tính để phát triển bảng câu hỏi và (2) Nghiên cứu định lượng để thu thập, phân tích dữ liệu thăm dò, ước lượng và xác nhận mô hình.
Sau khi thu thập dữ liệu khảo sát, quy trình nghiên cứu sẽ lựa chọn các mẫu đã được sàng lọc và đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha Tiếp theo, sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, chạy mô hình ma trận tương quan và hồi quy tuyến tính, sau đó tóm tắt các kết quả nghiên cứu theo sơ đồ nội dung được trình bày bên dưới.
Hình 3 1: Sơ đồ về quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu là yếu tố then chốt trong thiết kế nghiên cứu, quyết định cách thu thập thông tin Trong lĩnh vực marketing, hai phương pháp chính được sử dụng là nghiên cứu định tính và định lượng Phương pháp định lượng yêu cầu tính khách quan, bắt đầu từ giả thuyết lý thuyết và cung cấp bằng chứng hỗ trợ hoặc phản bác giả thuyết Ngược lại, phương pháp định tính mang tính chủ quan, dựa trên quan sát để tìm ra các mẫu hình Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên đại học Ngân hàng tại TP.HCM khi tham gia gamification của MoMo, dựa trên các giả thuyết đã được xác định Mục tiêu bao gồm xem xét tài liệu, xây dựng thang đo và bảng câu hỏi, thu thập dữ liệu, phân tích thống kê và đưa ra kết quả cùng giải pháp Phân tích sẽ sử dụng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy, do đó phương pháp định lượng sẽ được áp dụng cho nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu sơ bộ định tính đã được thực hiện tại Thành phố Hồ Chí Minh vào tháng
Năm 2024, nhóm nghiên cứu đã sử dụng bảng câu hỏi có cấu trúc để làm rõ bảy khái niệm nghiên cứu liên quan đến gamification, bao gồm: tính thách thức, cảm nhận phần thưởng, tính dễ sử dụng, tính giải trí, tiết kiệm thời gian, sự xác nhận, và tính tương tác xã hội Bảng câu hỏi cũng được áp dụng để kiểm tra và điều chỉnh trước khi thực hiện phỏng vấn chính thức Đối với dự án nghiên cứu về sự hài lòng của người dùng khi sử dụng gamification của MoMo, tác giả sẽ chọn loại câu hỏi đóng để đánh giá thái độ và quan điểm của người tiêu dùng Định dạng câu hỏi đóng cho phép người trả lời lựa chọn đồng ý hoặc không đồng ý với các tuyên bố, từ đó nhóm nghiên cứu có thể định lượng phản hồi và phân biệt mức độ đánh giá của người tham gia.
Người tham gia sẽ có cơ hội chia sẻ quan điểm về mức độ hài lòng khi sử dụng gamification, và những ý kiến này sẽ được cơ quan có thẩm quyền xem xét để điều chỉnh bảng câu hỏi Bài viết cũng sẽ đề cập đến thang đo chuẩn trong nghiên cứu định lượng và đánh giá cấu trúc bảng khảo sát nhằm đảm bảo sự nhất quán và rõ ràng, tránh nhầm lẫn cho người trả lời Để đo lường các biến độc lập và phụ thuộc, nghiên cứu này sẽ áp dụng thang đo Likert 5 điểm.
Thang đo Likert là công cụ giúp nhà nghiên cứu định lượng dữ liệu và phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Các câu hỏi trong bảng khảo sát được đánh giá dựa trên 5 mức độ khác nhau, cho phép xác định mối tương quan và mối quan hệ tuyến tính một cách hiệu quả.
Việc chọn mẫu trong nghiên cứu là rất quan trọng vì nó phản ánh sự tương tác giữa các biến và giúp rút ra kết luận về các thuộc tính của nghiên cứu Mẫu lớn hơn thường mang lại độ chính xác cao hơn, nhưng cũng kéo theo chi phí và thời gian tăng lên Để khắc phục những hạn chế này, nhóm khảo sát đã áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, nhằm đảm bảo sinh viên từ năm nhất đến năm cuối của Đại học Ngân hàng sẵn sàng tham gia trả lời câu hỏi, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí cho nghiên cứu Kích thước mẫu tối ưu cho phân tích hồi quy được xác định để đạt được kết quả chính xác nhất.
Theo Tabachnick và Fidell (2007), kích thước mẫu n cần phải thỏa mãn điều kiện n >= 50 + 8p, trong đó p là số lượng biến độc lập trong mô hình Để đạt được kết quả tối ưu, việc xác định kích thước mẫu phù hợp là rất quan trọng và cần tuân thủ công thức này.
Trong nghiên cứu này, bảy biến độc lập được sử dụng trong mô hình yêu cầu tối thiểu 106 mẫu theo công thức 50 + 8 * 7 để đảm bảo độ chính xác Nhằm giảm thiểu rủi ro và sai sót, nhóm nghiên cứu đã khảo sát 287 sinh viên Đại học Ngân hàng, từ năm nhất đến năm cuối, nhằm tăng độ tin cậy của kết quả Bài nghiên cứu cũng thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), yêu cầu kích thước mẫu tối thiểu là 130 mẫu với 26 câu hỏi, theo quy tắc n >= 5 * q Để kết hợp EFA và phân tích hồi quy, tối thiểu 130 mẫu là cần thiết.
Xây dựng thang đo nghiên cứu
Dựa trên phỏng vấn với 20 sinh viên từ Đại học Ngân hàng, các tác giả đã điều chỉnh và bổ sung các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng gamification của MoMo Quá trình phỏng vấn đã giúp tác giả ghi nhận phản hồi và cải thiện bảng câu hỏi, làm cho nó dễ hiểu hơn và phù hợp với bối cảnh Việt Nam cũng như thương hiệu MoMo Những điều chỉnh này không chỉ nâng cao tính chính xác và minh bạch của khảo sát mà còn dẫn đến việc phát triển một thang đo dự thảo Mức độ hài lòng của sinh viên được đánh giá dựa trên sáu yếu tố chính: tiết kiệm thời gian, cảm nhận phần thưởng, tính dễ sử dụng, tính giải trí, tính thách thức, sự xác nhận và tính tương tác xã hội.
Bảng 3 1: Thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng
STT Biến Biến quan sát Nguồn tham khảo
Tôi không tốn quá nhiều thời gian để tham gia vào gamification của MoMo
Tôi nhanh chóng làm quen với các thao tác trong gamification của MoMo và không tốn nhiều thời gian để hoàn thành các yêu cầu Thiết kế gamification của MoMo rất phù hợp với quỹ thời gian của tôi.
Tính giải trí thích thú
Nội dung trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo mang đến trải nghiệm thú vị và hấp dẫn cho người dùng, theo nghiên cứu của Anubhav Mishra và cộng sự (2023) cũng như Nguyễn Việt Bắc và Nguyễn Việt Bằng cùng cộng sự (2023).
Tôi thấy rất giải trí khi tham gia các nội dung trò chơi hoá trên MoMo
Tôi cảm thấy thích thú, cuốn hút khi tiếp tục tham gia các nội dung trò chơi hoá trên MoMo
Khi tôi đạt được điều tôi muốn trong hoạt động trò chơi hoá, tôi cảm thấy phấn khích và tràn đầy năng lượng
Khi tôi phát hiện cơ hội nhận phần thưởng yêu thích từ hoạt động trò chơi hóa trên MoMo, tôi cảm thấy rất phấn khích Những điều may mắn trong trò chơi trên ứng dụng ví điện tử MoMo mang lại cho tôi cảm xúc tích cực.
Tôi cảm thấy phấn khích khi chiến thắng một cuộc thi
Trò chơi hoá của MoMo mang đến nhiều cấp độ thử thách khác nhau, phù hợp với sự phát triển của người dùng Nghiên cứu của Rory Francis Mulcahy và cộng sự (2018) cùng với Ngô Mai Trinh (2023) và Nguyễn Việt Bằng và cộng sự (2023) đã chỉ ra rằng việc điều chỉnh độ khó trong trò chơi giúp người chơi nâng cao kỹ năng và trải nghiệm.
Tôi cảm thấy được khuyến khích khi hoàn thành các thử thách trong hoạt động trò chơi hoá của MoMo
Tôi tham gia các thử thách trong trò chơi hoá của MoMo mà không cảm thấy nhàm chán
Tính tương tác xã hội
Tôi thấy các hoạt động trò chơi hoá trên ứng dụng MoMo mang tính cạnh tranh giữa các người chơi Sahid Susilo Nugroho
Hoạt động trò chơi hoá trên ứng dụng ví điện tử MoMo có mang tính đội/nhóm
Các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo mang đến cho tôi cơ hội giao tiếp và kết nối với những người chơi khác, tạo ra những trải nghiệm thú vị và tương tác xã hội đa dạng.
Tôi thấy rất dễ dàng để tìm hiểu thông tin về luật chơi của trò chơi hoá trên MoMo Sahid Susilo Nugroho
(2024) Anubhav Mishra và cộng sự (2023)
Tôi thấy rất dễ dàng để hiểu các luật chơi của trò chơi hoá trên MoMo
Tôi thấy rất dễ dàng để chơi các hoạt động trò chơi hoá trên MoMo
Trải nghiệm của tôi khi tham gia hoạt động trò chơi hoá trên ứng dụng MoMo tốt hơn so với những gì tôi mong đợi
(2021) Mức độ tính năng, cơ chế được cung cấp bởi trò chơi hoá tốt hơn so với những gì tôi mong đợi
Nhìn chung, tất cả các kỳ vọng của tôi khi tham gia trò chơi hoá trên ứng dụng MoMo đều được xác nhận
Tôi rất hài lòng với các hoạt động trò chơi hoá của MoMo
Tham khảo ý kiến người hướng dẫn nghiên cứu
Tôi đã giới thiệu và sẽ tiếp tục giới thiệu cho bạn bè, người thân, về các hoạt động trò chơi hoá của MoMo trong tương lai
Trong tương lai, tôi sẽ tiếp tục tham gia vào các hoạt động trò chơi hóa của MoMo Để đảm bảo tính khách quan cho nghiên cứu, các biến đo lường sẽ được rút gọn và chuyển đổi thành các ký tự ngắn như bảng bên dưới.
STT Biến Ký hiệu Biến quan sát
TK1 Tôi không tốn quá nhiều thời gian để tham gia vào gamification của MoMo
TK2 Tôi không tốn quá nhiều thời gian để làm quen với các thao tác trong gamification của MoMo
Gamification của MoMo giúp tôi hoàn thành yêu cầu một cách nhanh chóng và hiệu quả, đồng thời được thiết kế phù hợp với quỹ thời gian của tôi.
Tính giải trí thích thú
GT1 Tôi cảm thấy các nội dung trò chơi hoá trên ứng dụng ví điện tử
MoMo rất thú vị GT2 Tôi thấy rất giải trí khi tham gia các nội dung trò chơi hoá trên
MoMo GT3 Tôi cảm thấy thích thú, cuốn hút khi tiếp tục tham gia các nội dung trò chơi hoá trên MoMo
Khi tôi đạt được điều mình mong muốn trong hoạt động trò chơi hoá, tôi cảm thấy phấn khích và tràn đầy năng lượng Đặc biệt, khi tôi thấy cơ hội nhận được phần thưởng yêu thích trong các hoạt động trò chơi hoá trên MoMo, cảm giác phấn khích ấy lại càng dâng trào ngay lập tức.
Khi tham gia các trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo, tôi nhận thấy những phần thưởng may mắn mang lại cảm xúc tích cực cho bản thân.
Tôi cảm thấy phấn khích khi chiến thắng một cuộc thi
Trò chơi hoá của MoMo mang đến nhiều cấp độ thử thách khác nhau, phù hợp với sự tiến bộ của người chơi Tôi cảm thấy được khuyến khích và hứng thú khi hoàn thành các thử thách này, giúp tôi không cảm thấy nhàm chán trong quá trình tham gia.
Tính tương tác xã hội
Các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo không chỉ mang tính cạnh tranh giữa các người chơi mà còn tạo ra cơ hội giao lưu và kết nối trong các đội nhóm Điều này giúp tôi có thể trò chuyện và tương tác với nhiều người chơi khác, làm tăng thêm sự thú vị và hấp dẫn cho trải nghiệm sử dụng ứng dụng.
Tôi nhận thấy việc tìm hiểu các luật chơi của trò chơi hoá trên MoMo rất đơn giản và dễ dàng.
MoMo SD3 Tôi thấy rất dễ dàng để chơi các hoạt động trò chơi hoá trên
Trải nghiệm của tôi khi tham gia hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng MoMo vượt xa mong đợi, với mức độ tính năng và cơ chế được cung cấp tốt hơn so với kỳ vọng ban đầu Nhìn chung, tất cả những gì tôi hy vọng khi tham gia trò chơi hóa trên ứng dụng này đều được xác nhận một cách rõ ràng.
HL1 Tôi rất hài lòng với các hoạt động trò chơi hoá của MoMo HL2 Tôi quyết định tiếp tục tham gia các hoạt động trò chơi hoá của
MoMo HL3 Tôi nhất định sẽ giới thiệu bạn bè cùng tham gia các hoạt động trò chơi hoá của MoMo
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô tả mẫu nghiên cứu
Dựa vào kết quả phân tích thống kê mẫu khảo sát ta có:
Bảng 4 1: Bảng thống kê mô tả biến định tính
TT Nội dung Tiêu chí Số lượng (người) Tỉ lệ (%)
Từ 22 tuổi trở lên (vẫn còn học tập tại trường)
Không thường xuyên (1 lần/tháng)
Gần như không sử dụng
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Từ bảng số liệu cho thấy:
Theo phân tích từ 287 mẫu khảo sát hợp lệ, 74,9% người tham gia nằm trong độ tuổi từ 18 đến 22, tương ứng với 215 đáp viên, trong khi 25,1% còn lại, tương ứng với 72 đáp viên, có độ tuổi từ 22 trở lên nhưng vẫn đang học tập tại trường.
Về giới tính: Mẫu khảo sát có 61% đáp viên là nữ tương ứng với 175 đáp viên và có 39% đáp viên là nam tương ứng với 112 đáp viên
Về tần suất sử dụng Gamification của MoMo: Trong số 287 đáp viên tham gia khảo sát có 43,9% đáp viên thỉnh thoảng sử dụng Gamification của MoMo tương ứng với
Trong một khảo sát với 126 đáp viên, 38,7% (tương ứng 111 đáp viên) cho biết họ thường xuyên sử dụng Gamification của MoMo Trong khi đó, 13,6% (39 đáp viên) sử dụng Gamification không thường xuyên và 3,8% (11 đáp viên) gần như không sử dụng tính năng này.
Trong một cuộc khảo sát với 287 đáp viên, 54,4% tham gia Gamification của MoMo để tìm kiếm phần thưởng, tương ứng với 156 người Bên cạnh đó, 29,3% đáp viên, tương đương 84 người, tham gia vì mục đích giải trí Ngoài ra, 11,1% đáp viên, tức 32 người, tham gia do bị bạn bè rủ rê, trong khi 5,2% còn lại, tương ứng với 15 người, tham gia vì lý do khác.
Cơ cấu mẫu khảo sát được thiết lập phù hợp với thực tế và đề tài nghiên cứu, với sự đa dạng trong các thành phần tham gia nhằm đảm bảo tính đáng tin cậy của các kết quả nghiên cứu.
Kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo
Bảng 4 2 Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan với biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến Yếu tố 1: Tính giải trí, thích thú (α = 0,826)
Yếu tố 2: Cảm nhận phần thưởng (α = 0,898)
Yếu tố 3: Tính dễ sử dụng (α = 0,771)
Yếu tố 4: Tính thách thức (α = 0,700)
Yếu tố 5: Tiết kiệm thời gian và công sức (α = 0,872)
Yếu tố 6: Sự xác nhận (α = 0,864)
Yếu tố 7: Tính tương tác xã hội (α = 0,843)
Yếu tố phụ thuộc: Mức độ hài lòng (α = 0,883)
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thấy tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc đều có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,700 đến 0,898, vượt ngưỡng 0,6, cho thấy mức độ đo lường tốt Hệ số tương quan giữa các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng, cho thấy tất cả các biến quan sát đều đáp ứng điều kiện để tiến hành các phân tích tiếp theo.
Sau khi phân tích độ tin cậy bằng chỉ số Cronbach’s Alpha, tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu và không có biến nào bị loại, cho phép tiếp tục thực hiện các phân tích tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá thang đo biến độc lập
Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của 7 yếu tố độc lập với 23 biến quan sát đến mức độ hài lòng của sinh viên Đại học Ngân Hàng TP.HCM khi tham gia các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo Kết quả kiểm định cho thấy sự tương quan đáng kể giữa các yếu tố này và mức độ hài lòng của sinh viên.
Kết quả phân tích cho thấy 7 yếu tố độc lập với hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, xác nhận rằng tất cả 23 biến quan sát đều đáp ứng tiêu chí để được đưa vào phân tích các nhân tố khám phá (EFA).
Bảng 4 3 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s của các thang đo độc lập
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy hệ số KMO đạt 0,829, thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1, chứng minh rằng việc phân tích cho 23 biến quan sát thuộc 7 yếu tố là hợp lý Giá trị Sig là 0,000, nhỏ hơn 0,05, điều này cho thấy các biến quan sát có mối quan hệ tương tác với nhau trong toàn bộ phạm vi nghiên cứu.
Phân tích cho thấy tổng phương sai trích đạt 73,814%, vượt mức yêu cầu 50%, chứng tỏ bảy yếu tố này giải thích được 73,814% sự biến thiên của dữ liệu Kết quả này cho thấy việc nhóm các nhân tố là hợp lý Điểm dừng khi trích các nhân tố thứ bảy với giá trị Eigenvalues là 1,254, thỏa mãn điều kiện lớn hơn 1, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) 0,829
Kiểm định Bartlett’s của thang đo
Giá trị Chi bình phương 3311,651
Df – số bậc tự do 253
Sig – mức ý nghĩa quan sát
Bảng 4 4 Ma trận xoay - Phân tích nhân tố khám phá
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Dựa vào bảng ma trận xoay, tất cả các hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5, cho thấy chúng đều thỏa mãn điều kiện Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, từ 23 biến quan sát, đã rút ra được 7 yếu tố độc lập như mô hình ban đầu Dưới đây là thống kê lại 7 yếu tố độc lập này.
Yếu tố đầu tiên trong nghiên cứu là Cảm nhận phần thưởng (PT), bao gồm các biến quan sát PT1, PT2, PT3 và PT4 Yếu tố này đã được xác định trong mô hình nghiên cứu ban đầu Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy tất cả các biến quan sát đều được giữ nguyên mà không có nhân tố mới nào xuất hiện.
Yếu tố tiết kiệm thời gian (TK) bao gồm các biến quan sát TK1, TK2, TK3, TK4, đã được đề xuất trong mô hình nghiên cứu ban đầu Qua phân tích nhân tố khám phá (EFA), tất cả các biến quan sát đều được giữ nguyên mà không xuất hiện thêm nhân tố mới nào.
Yếu tố thứ ba, Sự xác nhận (XN), bao gồm các biến quan sát XN1, XN2, và XN3, đã được đề xuất trong mô hình nghiên cứu ban đầu Qua phân tích nhân tố khám phá (EFA), tất cả các biến quan sát đều được giữ nguyên mà không có nhân tố mới nào xuất hiện.
Tính tương tác xã hội (XH) là yếu tố thứ tư trong mô hình nghiên cứu, bao gồm các biến quan sát XH1, XH2 và XH3 Sau khi thực hiện phân tích EFA, tất cả các biến quan sát đã được giữ nguyên mà không có nhân tố mới nào được hình thành.
Yếu tố thứ năm trong nghiên cứu là Tính thách thức (TT), bao gồm các biến quan sát TT1, TT2 và TT3 Nhân tố này đã được đưa vào mô hình nghiên cứu ban đầu, và sau khi thực hiện phân tích EFA, tất cả các biến quan sát vẫn được giữ nguyên mà không có nhân tố mới nào được hình thành.
Yếu tố thứ sáu trong nghiên cứu là Tính dễ sử dụng (SD), bao gồm các biến quan sát SD1, SD2 và SD3 Nhân tố này đã được tích hợp vào mô hình nghiên cứu ban đầu Qua quá trình phân tích EFA, tất cả các biến quan sát đều được giữ nguyên mà không có nhân tố mới nào được hình thành.
Yếu tố thứ bảy là Tính giải trí và thích thú (GT), bao gồm các biến quan sát GT1, GT2 và GT3, được đưa vào mô hình nghiên cứu ban đầu và sau khi phân tích EFA, tất cả các biến quan sát vẫn được giữ nguyên mà không có sự hình thành nhân tố mới nào.
Phân tích EFA cho thấy từ 23 biến quan sát, có 7 nhân tố được xác định, và tất cả các biến quan sát đều được giữ nguyên sau quá trình phân tích Tác giả sẽ sử dụng 23 biến này để tạo ra các biến đại diện dựa trên bảng ma trận xoay.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc
Bảng 4 5 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s của thang đo phụ thuộc
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy hệ số KMO của biến phụ thuộc đạt 0,746, thỏa mãn yêu cầu lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1 Giá trị Sig nhỏ hơn 0,000, điều này chứng minh rằng việc áp dụng phân tích nhân tố khám phá cho yếu tố phụ thuộc là hoàn toàn phù hợp.
Bảng 4 6 Phương sai trích của biến phụ thuộc
Nhân tố Initial Eigenvalues Extraction Sum of Squared
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) 0,746
Kiểm định Bartlett’s của thang đo
Giá trị Chi bình phương 463,482
Df – số bậc tự do 3
Sig – mức ý nghĩa quan sát
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Bảng 4 7 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
STT Biến quan sát Hệ số tải
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Dựa vào kết quả phân tích, giá trị Eigenvalues đạt 2,432, lớn hơn 1, cho thấy có một nhân tố chính từ ba biến quan sát Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy phương sai trích đạt 81,076%, vượt mức yêu cầu 50%, đồng thời không phát hiện thêm nhân tố mới nào.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.4.1 Kiểm tra ma trận hệ số tương quan
Sau khi hoàn thành phân tích nhân tố khám phá, tác giả tiến hành phân tích tương quan để xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Hệ số tương quan Pearson® được sử dụng, với mức ý nghĩa quan sát (Sig.) nhỏ hơn 0,05 để đảm bảo mối quan hệ có ý nghĩa thống kê Những nhân tố có mối tương quan đáng kể sẽ được lựa chọn để đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính.
Bảng 4 8 Kết quả phân tích tương quan Peason
GT PT SD TT TT XN XH HL
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Dựa trên phân tích tương quan, tất cả các yếu tố độc lập như Tính thách thức (TT), Cảm nhận phần thưởng (PT), Tính dễ sử dụng (SD), Tính giải trí, thích thú (GT), Tiết kiệm thời gian (TK), Sự xác nhận (XN), và Tính tương tác xã hội (XH) đều có mối quan hệ tương quan với biến phụ thuộc Mức độ hài lòng (HL), với hệ số Sig < 0,05 Điều này cho thấy các biến độc lập này hoàn toàn phù hợp để đưa vào phân tích hồi quy.
Theo hệ số tương quan, yếu tố Cảm nhận phần thưởng (PT) có hệ số 0,616, cho thấy đây là yếu tố có mối tương quan cao nhất với biến phụ thuộc Ngược lại, yếu tố Sự xác nhận (XN) với hệ số 0,456 lại cho thấy mối tương quan thấp nhất với biến phụ thuộc.
4.4.2 Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
Tác giả áp dụng hồi quy tuyến tính để phân tích ảnh hưởng của bảy yếu tố độc lập, bao gồm Tính thách thức (TT), Cảm nhận phần thưởng (PT), Tính dễ sử dụng (SD), Tính giải trí (GT), Tiết kiệm thời gian (TK), Sự xác nhận (XN), và Tính tương tác xã hội (XH) đến Mức độ hài lòng (HL) Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số VIF được sử dụng nhằm loại bỏ các biến gây ra vấn đề này.
Các kết quả từ phân tích dữ liệu được trình bày như sau:
Bảng 4 9 Mức độ giải thích của mô hình
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả từ bảng trên cho thấy giá trị R² hiệu chỉnh là 0,746, điều này có nghĩa là 74,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc Mức độ hài lòng (HL) được giải thích bởi sự biến thiên của các yếu tố khác.
Bảy biến độc lập bao gồm Tính thách thức (TT), Cảm nhận phần thưởng (PT), Tính dễ sử dụng (SD), Tính giải trí, thích thú (GT), Tiết kiệm thời gian (TK), Sự xác nhận (XN), và Tính tương tác xã hội (XH) đóng góp 74,6% vào mô hình, trong khi 25,4% còn lại đến từ các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Thêm vào đó, hệ số Durbin – Watson là 1,980, nằm trong khoảng từ 1,859 đến 2,141, cho thấy không có sự tương quan chuỗi bậc nhất
Bảng 4 10 Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị Sig (P-Value) là 0,000, nhỏ hơn 0,05, cho thấy mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu thu thập Điều này chứng tỏ rằng các biến số trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4 11 Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa t Sig Collinearity
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Bảng 4.13 chỉ ra rằng tất cả các yếu tố đều có hệ số Sig < 0,05, điều này chứng tỏ rằng các yếu tố độc lập này đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập đều dưới 2, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến Các hệ số hồi quy đều dương, cho thấy các biến độc lập tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc Dựa trên giá trị tuyệt đối của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc từ mạnh nhất đến yếu nhất là: GT (0,274) > SD (0,237) > PT (0,213) > TT (0,191) > TK (0,168) > XN (0,1555) > XH (0,152).
> TK (0,168) > XN (0,1555) > XH (0,152) , tương ứng với:
Tính giải trí và sự thích thú là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người dùng khi tham gia các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo, với tác động này diễn ra theo chiều hướng tích cực.
Tính dễ sử dụng có tác động mạnh thứ hai đến mức độ hài lòng khi tham gia vào các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM Đặc biệt, mối quan hệ này có tính chất cùng chiều, nghĩa là khi tính dễ sử dụng của ứng dụng tăng lên thì mức độ hài lòng của sinh viên cũng tăng theo Điều này cho thấy rằng việc thiết kế ứng dụng ví điện tử MoMo dễ sử dụng và thân thiện với người dùng là một yếu tố quan trọng để tăng cường trải nghiệm và hài lòng của sinh viên khi tham gia vào các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng.
Yếu tố Cảm nhận phần thưởng có tác động mạnh thứ ba đến mức độ hài lòng khi tham gia vào các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM Điều này cho thấy rằng sinh viên cảm thấy hài lòng hơn khi tham gia vào các hoạt động trò chơi hóa nếu họ nhận được phần thưởng tương xứng Tác động này là cùng chiều, có nghĩa là khi sinh viên cảm nhận được phần thưởng, mức độ hài lòng của họ cũng tăng lên.
Tính thách thức là yếu tố quan trọng thứ tư ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM khi tham gia các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo, với tác động này diễn ra theo chiều hướng tích cực.
Yếu tố tiết kiệm thời gian là yếu tố tác động mạnh thứ năm đến mức độ hài lòng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM khi tham gia các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo, và tác động này diễn ra theo chiều hướng tích cực.
Yếu tố sự xác nhận có ảnh hưởng mạnh mẽ đến mức độ hài lòng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM khi tham gia các hoạt động trò chơi hóa trên ứng dụng ví điện tử MoMo, và tác động này là cùng chiều.
Mối quan hệ giữa các biến nhân tố nhân khẩu học và sự hài lòng khi tham gia trò chơi hoá 58 1 Đối với biến độ tuổi và sự hài lòng khi tham gia trò chơi hoá của MoMo
Trong phần này, tác giả sẽ tiến hành kiểm định sự khác biệt trung bình nhằm đánh giá mối quan hệ giữa các biến định tính như độ tuổi, giới tính, tần suất và mục đích, với biến phụ thuộc là mức độ hài lòng (HL) Phân tích này nhằm mục đích đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học đối với mức độ hài lòng.
4.5.1 Đối với biến độ tuổi và sự hài lòng khi tham gia trò chơi hoá của MoMo
Bảng 4 13 Kiểm định sự khác biệt trung bình theo độ tuổi
Kiểm định nhóm Độ tuổi N Mean
Kiểm định mẫu độc lập
Kiểm định Levene Kiểm định T - test
Giả định phương sai bằng nhau 0.014 0.908 0.022 285 0.9038
Giả định phương sai khác nhau 0.022 87.558 0.908
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả phân tích kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig = 0.908, lớn hơn 5%, cho thấy không có sự khác biệt về phương sai giữa độ tuổi của các nhóm sinh viên Tương tự, kiểm định T-Test cũng cho kết quả Sig = 0.908, lớn hơn 0.05, khẳng định rằng không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa hai nhóm độ tuổi sinh viên.
4.5.2 Đối với biến giới tính và sự hài lòng khi tham gia trò chơi hoá của MoMo
Bảng 4 14 Kiểm định sự khác biệt đối với biến giới tính
Kiểm định mẫu độc lập
Kiểm định Levene Kiểm định T - test
Giả định phương sai bằng nhau 0.416 0.519 -0.549 285 0.583
Giả định phương sai khác nhau -0.547 233.468 0.585
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kiểm định Levene chỉ ra rằng chỉ số Sig = 0.519, lớn hơn 5%, cho thấy phương sai giữa hai giới tính là tương đồng Kết quả từ kiểm định T-test với giả định phương sai bằng nhau cũng cho thấy Sig = 0.583 > 5%, điều này khẳng định không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa hai giới tính trong hai nhóm.
Tóm lại, không có sự khác biệt đáng kể giữa hai giới tính nam và nữ, và yếu tố giới tính không có ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của những người tham gia.
4.5.3 Đối với biến tuần suất và sự hài lòng khi tham gia trò chơi hoá của MoMo
Sự dụng phân tích ANOVA để tiến hành phân tích sự khác biết đối với Tuần suất do có từ hơn hai giá trị
Bảng 4 15 Kiểm định sự khác biết đối với biến tần suất
Tần suất N Mean Std Deviation
Kiểm định Levene Phân tích Robust
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Mức ý nghĩa của kiểm định Levene là 0.647, lớn hơn 0.05, cho thấy phương sai không khác biệt, cho phép sử dụng kết quả kiểm định F trong bảng ANOVA Kết quả với mức ý nghĩa 0.548, cũng lớn hơn 0.05, chỉ ra rằng không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm tần suất.
4.5.4 Đối với biến mục đích và sự hài lòng khi tham gia trò chơi hoá của MoMo
Bảng 4 16 Kiểm định sự khác biệt đối với biến mục đích
Mục đích N Mean Std Deviation
Kiểm định Levene Phân tích Robust
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả kiểm định Levene với mức ý nghĩa 0.43 cho thấy không có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm Tiếp theo, kiểm định F trong bảng ANOVA có mức ý nghĩa 0.904, cũng lớn hơn 0.05, cho thấy không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm mục đích.