Mục tiêu của bài nghiên cứu nhằm xác định và phân tích tác động của các yếu tố liên quan đến KOLs có ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng TP.HCM.. B
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Trong thời đại 4.0 hiện nay, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và Internet đã mở rộng khả năng tiếp cận thông tin và quyết định mua sắm ra ngoài không gian truyền thống, đặc biệt là qua nền tảng trực tuyến Mạng xã hội đã trở thành một kênh tiếp thị quan trọng, với nhiều nền tảng phổ biến tại Việt Nam như Youtube, Facebook, Tiktok và Instagram Theo báo cáo tháng 1 năm 2023 của We Are Social, Việt Nam có khoảng 70 triệu người dùng mạng xã hội, chiếm 71% tổng dân số, cho thấy sự phổ biến mạnh mẽ của mạng xã hội trong nước.
Sự phát triển của mạng xã hội đã làm tăng ảnh hưởng của các phương tiện truyền thông, đồng thời nâng cao sức mạnh của những người nổi tiếng trên nền tảng này Xu hướng tiêu dùng hiện nay cho thấy người dùng thường đưa ra quyết định mua hàng dựa trên hình ảnh và sự ảnh hưởng của các Influencer/KOLs, những người có kiến thức chuyên môn trong các lĩnh vực như thực phẩm, công nghệ, du lịch, giáo dục và âm nhạc Họ đang dần trở thành sự lựa chọn ưa thích của người tiêu dùng, ngang hàng với sức hút của các ngôi sao truyền hình và âm nhạc toàn cầu (Lou & Yuan, 2019).
Nghiên cứu "Who are the social media influencers? A study of public perceptions of personality" (Freberg, Graham & McGaughey, 2011) đã khảo sát 32 sinh viên đại học tại một trường công lập lớn và chỉ ra rằng, khi một thương hiệu tự đăng bài về sản phẩm trên mạng xã hội, người tiêu dùng thường không chú ý Ngược lại, khi thương hiệu chi tiền cho một KOL có ảnh hưởng để giới thiệu hoặc đánh giá sản phẩm, sự chú ý của người tiêu dùng đối với bài đăng đó tăng lên rõ rệt.
Nhận thấy sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử và sự ảnh hưởng ngày càng lớn của KOLs, tác giả quyết định nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng của KOLs đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên Trường Đại học Ngân Hàng Thành phố Hồ Chí Minh" Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá những yếu tố tác động đến ý định mua hàng trực tuyến (MHTT) của sinh viên tại trường này.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm xác định và phân tích tác động của các yếu tố liên quan đến KOLs đối với ý định mua hàng trực tuyến (MHTT) của sinh viên HUB Kết quả sẽ cung cấp những hàm ý quản trị hữu ích cho các KOLs và doanh nghiệp hoạt động trên nền tảng mua sắm trực tuyến.
- Tìm hiểu, xác định được các yếu tố ảnh hưởng từ KOLs tác động đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên HUB
- Nghiên cứu sự tác động tích cực và tiêu cực của các yếu tố của KOLs đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên HUB
Đề xuất các chiến lược quản trị hiệu quả nhằm nâng cao nhận diện thương hiệu cho doanh nghiệp trong cộng đồng sinh viên, đồng thời giúp các KOLs tăng cường sự tương tác và thu hút người theo dõi trên mạng xã hội.
Câu hỏi nghiên cứu
- Các nhân tố nào của KOLs ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng TP.HCM ?
- Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng TP.HCM ?
- Các hàm ý quản trị nào có thể thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là các yếu tố của KOLs ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại Trường ĐH Ngân Hàng TP.HCM Nghiên cứu tập trung vào sinh viên đang theo học tại trường này để khảo sát những yếu tố tác động đến hành vi mua sắm trực tuyến.
- Không gian nghiên cứu: Trường ĐH Ngân Hàng TP.HCM
- Thời gian nghiên cứu: Tháng 2/2024 – tháng 4/2024.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài này được tiến hành thông qua phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, phương pháp nghiên cứu được tiến hành như sau:
Nghiên cứu định tính bắt đầu bằng việc tổng quan cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm, từ đó hình thành giả thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu Kết quả từ nghiên cứu định tính sẽ được sử dụng để xây dựng bảng câu hỏi thu thập thông tin, phục vụ cho nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định lượng:
1 Chọn mẫu và thu thập thông tin: Phương pháp lấy mẫu được sử dụng là phương pháp thuận tiện, đối tượng khảo sát là sinh viên HUB đã và đang thực hiện hành vi MHTT trên các trang MXH Các dữ liệu sẽ được tác giả thu thập thông qua hình thức khảo sát gián tiếp với hình thức khảo sát online Trong quá trình khảo sát online, đáp viên sẽ nhận được đường link khảo sát từ người phỏng vấn và trả lời các nội dung trong phiếu khảo sát online
2 Làm sạch dữ liệu: Kiểm tra các yếu tố liên quan đến đối tượng khảo sát, tính toàn vẹn của dữ liệu sau khi thu đủ mẫu khảo sát cần cho phân tích Các dữ liệu không đạt yêu cầu sẽ bị loại bỏ
3 Thống kê mô tả: Thực hiện thống kê mô tả mẫu Sau đó xác định giá trị trung bình của các biến quan sát trong quá trình nghiên cứu Các giá trị này sẽ có ý nghĩa trong việc đưa ra các hàm ý quản trị từ nghiên cứu Sử dụng công cụ SPSS để phân tích dữ liệu trên
4 Kiểm định sơ bộ thang đo: Kiểm định thang đo bằng cách dùng “Hệ số Cronbach’s Alpha” và “Phân tích nhân tố khám phá (EFA)” thông qua “Kiểm định KMO”, phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Cuối cùng là thực hiện “Kiểm định T-Test” hoặc “One-way ANOVA”
5 Đánh giá mô hình cấu trúc: Thảo luận các kết quả và mô hình nghiên cứu sau đó đánh giá các yếu tố liên quan.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Nghiên cứu này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định và đo lường ảnh hưởng của các yếu tố từ KOLs đến ý định MHTT của sinh viên, đặc biệt là sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng.
Nghiên cứu này xác định các yếu tố ảnh hưởng của KOLs đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên, đặc biệt là sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng TP.HCM Kết quả nghiên cứu sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng tiêu chí lựa chọn KOLs phù hợp cho sản phẩm và thương hiệu của họ, từ đó nâng cao hiệu quả truyền thông và kinh doanh Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cung cấp tài liệu tham khảo hữu ích cho các lĩnh vực và ngành nghề liên quan đến KOLs.
Bố cục nghiên cứu
Bài nghiên cứu có bố cục như sau:
Chương 1 – Tổng quan nghiên cứu
Lý do chọn đề tài được xác định rõ ràng nhằm đáp ứng nhu cầu nghiên cứu hiện tại, với mục tiêu nghiên cứu cụ thể và đối tượng cũng như phạm vi nghiên cứu được định hình Câu hỏi nghiên cứu sẽ hướng dẫn quá trình phân tích và thu thập dữ liệu Bài nghiên cứu sẽ được cấu trúc hợp lý, đảm bảo tính logic và mạch lạc Cuối cùng, những đóng góp của bài nghiên cứu không chỉ mang lại giá trị thực tiễn mà còn góp phần vào sự phát triển của khoa học trong lĩnh vực liên quan.
Chương 2 – Cơ sở lý thuyết
Bài viết này sẽ giới thiệu các khái niệm liên quan đến đề tài, trình bày cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước đây có liên quan, bao gồm cả nghiên cứu trong và ngoài nước Dựa trên những phân tích này, chúng tôi sẽ đề xuất một mô hình nghiên cứu mới nhằm phát triển sâu hơn về vấn đề đang được khảo sát.
Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu
Trình bày về phương pháp và quy trình nghiên cứu, cụ thể nội dung nghiên cứu, xây dựng bảng câu hỏi khảo sát và xây dựng thang đo
Chương 4 – Kết quả nghiên cứu
Phân tích dữ liệu thu thập được bằng phần mềm SPSS đã mang lại những kết quả quan trọng, từ đó chúng tôi thảo luận sâu về ý nghĩa của các kết quả nghiên cứu Việc sử dụng SPSS giúp tối ưu hóa quá trình phân tích và đảm bảo độ chính xác của dữ liệu, cho phép chúng tôi rút ra những kết luận có giá trị từ nghiên cứu.
Chương 5 – Kết luận và khuyến nghị
Kết luận tổng quan về nghiên cứu cho thấy những phát hiện quan trọng từ chương 4, từ đó đưa ra các hàm ý quản trị thiết thực Cuối chương 5, nghiên cứu cũng chỉ ra những hạn chế hiện tại và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm mở rộng và làm sâu sắc thêm hiểu biết về vấn đề đã được khảo sát.
Chương 1 của bài nghiên cứu trình bày tổng quan về lý do lựa chọn đề tài, xác định mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, cùng với đối tượng và phương pháp nghiên cứu Tác giả cũng đề cập đến những ý nghĩa và đóng góp dự kiến của đề tài Cuối cùng, chương này cung cấp cái nhìn tổng quát về cấu trúc nội dung của nghiên cứu, giúp người đọc hiểu rõ hơn về đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Khái niệm về thương mại điện tử
Thương mại điện tử (TMĐT) là quá trình mua bán hàng hóa và dịch vụ qua internet, nơi khách hàng có thể truy cập vào các trang web hoặc thị trường trực tuyến để thực hiện giao dịch bằng phương thức thanh toán điện tử (Lê Hậu, 2022) Theo tổ chức Thương mại thế giới (WTO), TMĐT bao gồm nhiều hoạt động như sản xuất, quảng cáo, bán hàng và phân phối sản phẩm, cùng với việc thanh toán trực tuyến và giao nhận sản phẩm cũng như thông tin số hóa qua mạng Internet Các nền tảng như Shopee, Tiktok và các website thương mại khác là những ví dụ tiêu biểu cho sự phát triển của thương mại điện tử.
Theo Wikipedia, xu hướng sử dụng KOLs (Key Opinion Leaders) trong truyền thông và marketing đang ngày càng phổ biến trên mạng xã hội KOLs, hay còn gọi là những người dẫn dắt dư luận chủ chốt, có ảnh hưởng lớn đến cộng đồng và được phân chia thành nhiều nhóm khác nhau.
Người nổi tiếng, bao gồm các diễn viên, ca sĩ và sao hạng A, là những cá nhân có lượng fan đông đảo và đang hoạt động tích cực trong lĩnh vực nghệ thuật và giải trí.
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) là những cá nhân thu hút sự chú ý lớn từ cộng đồng mạng xã hội và có khả năng tác động mạnh mẽ đến hành vi và quyết định của người xem trực tuyến.
Mass seeder: Đây là những người mang ảnh hưởng đến nhóm hay tập khách hàng nhỏ lẻ (không có độ phổ biến quá rộng như “Celebrity” và “Influencer”)
Họ cung cấp những đánh giá khách quan và chân thực về sản phẩm và dịch vụ, đồng thời có khả năng quảng bá bằng cách chia sẻ nội dung từ hai nhóm trước đó.
Khái niệm liên quan đến hành vi tiêu dùng
2.2.1 Khái niệm về hành vi người tiêu dùng
Theo Philip Kotler (2000) trong bài nghiên cứu “Nguyên lý Marketing” có nói
Hành vi khách hàng đề cập đến những hành động, phản ứng và suy nghĩ của cá nhân trong quá trình mua sắm, sử dụng và loại bỏ sản phẩm hoặc dịch vụ Quá trình này bắt đầu từ việc người tiêu dùng nhận thức nhu cầu của mình cho đến khi họ hoàn tất việc mua hàng.
Theo Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ, hành vi người tiêu dùng được định nghĩa là “sự tác động qua lại giữa các yếu tố kích thích của môi trường với nhận thức và hành vi của con người, qua đó con người thay đổi cuộc sống của họ.” Quan điểm này nhấn mạnh rằng các yếu tố môi trường có ảnh hưởng lớn đến nhận thức và hành vi của người tiêu dùng.
Hành vi người tiêu dùng chủ yếu liên quan đến quá trình ra quyết định mua hàng, bao gồm các giai đoạn nhận biết, tìm kiếm thông tin, đánh giá sản phẩm, thực hiện giao dịch và phản ứng sau khi mua Quá trình này cũng chịu ảnh hưởng từ các yếu tố bên ngoài, cả trực tiếp lẫn gián tiếp, tạo thành một mối quan hệ tương tác phức tạp trong quyết định tiêu dùng.
2.2.2 Khái niệm về ý định mua
Theo Che và Cộng sự (2017), ý định mua là mong muốn mua sản phẩm hoặc dịch vụ trong một khoảng thời gian nhất định Ý định này chứa đựng các yếu tố thúc đẩy và ảnh hưởng đến hành vi mua sắm cũng như hành vi sử dụng sản phẩm, đồng thời thể hiện mức độ sẵn sàng của người tiêu dùng trong việc nỗ lực và cố gắng để thực hiện hành vi mua.
Trong nghiên cứu "Khái niệm cơ bản về tiếp thị" của Philip Kotler và Gary Armstrong (1994), quá trình ra quyết định tiêu dùng được chia thành 5 giai đoạn: nhận thức nhu cầu, tìm hiểu sản phẩm và thông tin liên quan, đánh giá và so sánh các thương hiệu, và cuối cùng là mua sắm và đánh giá sản phẩm sau khi sử dụng Người tiêu dùng thường tham khảo ý kiến của KOLs để hỗ trợ quyết định mua hàng của mình.
2.2.3 Quá trình ra quyết định
Theo mô hình nghiên cứu của Kotler và cộng sự (2012) trong tài liệu “Nguyên lý Marketing”, quá trình ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng bao gồm năm bước cơ bản Những bước này giúp người tiêu dùng xác định nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các lựa chọn, đưa ra quyết định mua và đánh giá sau khi mua Mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành hành vi mua sắm của người tiêu dùng.
Hình 2.1 Quá trình đưa ra quyết định của người tiêu dùng
Khi người tiêu dùng nhận ra nhu cầu của mình, quá trình mua sắm bắt đầu Theo Kotler (2012), nhu cầu được công nhận xảy ra khi có sự khác biệt giữa thực tế và kỳ vọng của người mua Khi sự khác biệt này đạt đến một mức độ nhất định, người tiêu dùng sẽ hình thành nhu cầu và tiếp tục tiến đến các bước tiếp theo trong quá trình mua hàng.
Tìm hiểu sản phẩm và thông tin liên quan:
Khi người tiêu dùng xác định nhu cầu, họ thường tìm kiếm thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ cần thiết Họ có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, internet và truyền miệng Theo Kotler (2012), trong quá trình quyết định mua hàng, người tiêu dùng sẽ được kích thích để tìm kiếm thông tin bổ sung, từ đó giúp họ đưa ra quyết định mua sắm chính xác hơn.
So sánh, đánh giá giữa việc chọn lựa sản phẩm ở các nhãn hiệu khác nhau:
Sau khi hoàn tất việc tìm kiếm thông tin, người tiêu dùng đã nắm rõ thông tin về sản phẩm mong muốn Tiếp theo, họ sẽ tiến hành so sánh và đánh giá các lựa chọn thay thế tương tự từ nhiều nhãn hàng khác nhau.
Người tiêu dùng thường ưu tiên các thương hiệu mà họ đã từng trải nghiệm hoặc được giới thiệu bởi người khác trong quá trình đánh giá và lựa chọn sản phẩm.
Quyết định mua hàng là giai đoạn quan trọng khi người tiêu dùng đã xác định nhu cầu, tìm kiếm và so sánh sản phẩm Tại thời điểm này, họ đã có sự yêu thích đối với thương hiệu trong nhóm lựa chọn và có ý định mua thương hiệu ưa thích nhất Theo nghiên cứu của Blackwell và cộng sự (2001), những sản phẩm đứng đầu trong ý định mua của người tiêu dùng có khả năng được chọn cao nhất.
Đánh giá, phản ứng sau khi sử dụng:
Sau khi mua sắm và sử dụng sản phẩm, người tiêu dùng sẽ đánh giá xem sản phẩm có đáp ứng nhu cầu của họ hay không, từ đó quyết định có tiếp tục sử dụng trong tương lai Theo Kotler (2012), ý định là một giai đoạn quan trọng trong quá trình ra quyết định của người tiêu dùng, ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng Trong quá trình hình thành ý định, người tiêu dùng sẽ tìm hiểu thông tin về sản phẩm và đưa ra quyết định tiêu dùng dựa trên các thông tin đó.
2.2.4 Khái niệm mua sắm trực tuyến
In the research article "Consumer Online Shopping Attitudes and Behavior: An Assessment of Research" by Na Li and Ping Zhang (2022), it is suggested that online shopping behavior, also known as e-commerce behavior, involves the exchange of information and the purchasing of products and services via the Internet.
Theo Businessdictionary.com: Mua sắm trực tuyến là hoạt động mua sắm sản phẩm hay dịch vụ qua mạng Internet
Theo nghiên cứu của Monsuwe et al (2004), mua sắm trực tuyến được định nghĩa là hành động mà người tiêu dùng lựa chọn sản phẩm thông qua các trang mạng xã hội của cửa hàng trực tuyến hoặc các trang web hỗ trợ giao dịch mua sắm trực tuyến.
2.2.5 Ưu và nhược điểm của mua sắm trực tuyến
Một trong những ưu điểm nổi bật của mua sắm trực tuyến là khả năng xem xét đánh giá, xếp hạng và nhận xét từ những người tiêu dùng trước đó Theo nghiên cứu của Clemons và cộng sự (2006), thông tin từ những đánh giá này rất hữu ích, giúp người tiêu dùng mới có thể đưa ra quyết định mua sắm chính xác hơn khi sản phẩm phù hợp với nhu cầu của họ.
Các nghiên cứu liên quan
Nghiên cứu của Hậu Lê (2022) với tiêu đề “Các yếu tố ảnh hưởng của những người dẫn dắt dư luận chính (KOLs) trên mạng xã hội ảnh hưởng như thế nào đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Việt Nam?” đã phân tích vai trò của KOLs trong việc hình thành niềm tin của người tiêu dùng Kết quả cho thấy rằng sự tin tưởng vào KOLs có tác động mạnh mẽ đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng Việt Nam, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn KOLs phù hợp trong chiến lược tiếp thị.
Nghiên cứu này nhằm xác định ảnh hưởng của KOL và “Nhận thức về tính hữu ích của nội dung do KOL tạo ra trên mạng xã hội” đến “Ý định mua hàng” của người tiêu dùng Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng phân tích mối tương quan giữa ba yếu tố KOL: Uy tín, sức hấp dẫn và sự phù hợp của sản phẩm với KOLs, cũng như tác động của chúng đến niềm tin của người tiêu dùng đối với KOLs Mô hình nghiên cứu còn xem xét mối quan hệ giữa Niềm tin vào KOL và “Nhận thức về tính hữu ích” của nội dung mà KOL tạo ra.
Hình 2.2 Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của KOLs trên các trang MXH đến ý định mua hàng của người tiêu dùng VN
Nghiên cứu chỉ ra rằng uy tín và độ hấp dẫn của KOLs có tác động mạnh mẽ đến niềm tin của người tiêu dùng Việt Nam đối với các KOLs Hai yếu tố chính này, cùng với niềm tin, đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng mối quan hệ giữa KOLs và người tiêu dùng.
Nhận thức về tính hữu ích của nội dung từ KOL ảnh hưởng lớn đến ý định mua sắm của người tiêu dùng Việt Nam Sự hấp dẫn của KOLs không chỉ gia tăng niềm tin vào họ mà còn tác động mạnh mẽ đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng.
Các tác giả Phạm Minh, Đặng Thảo Yến, Ngô Thị Hương Quỳnh, Hoàng Thị Hồng Yến, Trần Thị Thanh Nga và Nguyễn Văn Quốc (2021) qua bài nghiên cứu
Bài viết "Đánh giá tác động của Influencer đến hành vi mua hàng trực tuyến của khách hàng tại Việt Nam" đã chỉ ra ba yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng, bao gồm độ tin cậy, chuyên môn và sức hấp dẫn Nghiên cứu của Hậu Lê và Nguyễn Phương Mai (2023) cho thấy, qua khảo sát 652 mẫu, ba yếu tố quan trọng của KOLs trên mạng xã hội ảnh hưởng lớn đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Việt Nam là chất lượng thông tin, chuyên môn và sự cảm nhận về mức độ phổ biến Thêm vào đó, sự yêu thích của người tiêu dùng đối với KOLs cũng đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của họ.
Trong bài “Impact of celebrity endorsements on consumers purchase intention: A Study of Indian Consumers” của các tác giả Ruchi Gupta, Nawal Kishore
Nghiên cứu của DPS Verma (2015) đã chỉ ra rằng sự chứng thực của người nổi tiếng có ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Theo thang đo ba chiều của Roobina Ohanian (1990), nghiên cứu hiện tại tập trung vào ba thuộc tính của sự chứng thực người nổi tiếng: “Sự hấp dẫn”, “Độ tin cậy” và “Chuyên môn” Mục tiêu của nghiên cứu là khám phá tác động riêng lẻ của các khía cạnh này đến ý định mua hàng Kết quả cho thấy các yếu tố như Sức hấp dẫn (SHD), Độ tin cậy (DTC) và Chuyên môn (CM) đều có ảnh hưởng rõ rệt đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng.
Nghiên cứu "The Impact of Social Media Influencers on Purchase Intention Towards Cosmetic Products in China" của Rob Kim Marjerison, Huang Yipei & Rongjuan Chen (2020) chỉ ra rằng các KOLs có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua sắm của giới trẻ Sản phẩm mỹ phẩm được KOLs giới thiệu không chỉ thu hút sự chú ý mà còn thúc đẩy ý định mua hàng của người tiêu dùng Nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng KOLs nổi tiếng ngày càng trở thành yếu tố quan trọng trong các chiến dịch tiếp thị, đặc biệt trong ngành làm đẹp và các lĩnh vực khác.
Bài nghiên cứu “Factors affecting YouTube Influencer Marketing credibility: a heuristic-systematic model” của đồng tác giả Min Xiao, Rang Wang
Sylvia Chan-Olmsted (2018) đã tiến hành nghiên cứu nhằm đánh giá độ tin cậy của thông tin từ những người có ảnh hưởng (KOLs) trên nền tảng "YouTube" bằng cách áp dụng mô hình hệ thống heuristic Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng độ tin cậy, sự tương tác xã hội, chất lượng lập luận và mức độ tin cậy của nguồn thông tin đều ảnh hưởng đến cảm nhận của người tiêu dùng về thông tin trên "YouTube".
In their 2018 study titled "The Effect of Celebrity Endorsement on Customer Purchase Intention: A Comparative Study," Aamir Abbas, Gul Afshan, Iqra Aslam, and Laila Ewaz proposed a research model highlighting the factors related to Key Opinion Leaders (KOLs) that can influence customer purchase intentions.
Hình 2.3 Mô hình các yếu tố của KOLs ảnh hưởng đến việc mua hàng của người tiêu dùng
Khoảng trống nghiên cứu
Nghiên cứu về ảnh hưởng của Influencers và người nổi tiếng đến hành vi mua sắm trực tuyến cho thấy nhiều yếu tố tác động đến quyết định của người tiêu dùng Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu có sự khác biệt do điều kiện địa lý, lĩnh vực và thời gian nghiên cứu Hầu hết các nghiên cứu trước đây tập trung vào người tiêu dùng chung, trong khi ít nghiên cứu chú trọng đến sinh viên Các yếu tố trong mô hình nghiên cứu được tổng hợp từ các nghiên cứu trước, nhấn mạnh những yếu tố có ảnh hưởng mạnh đến ý định mua hàng trực tuyến Mặc dù nhiều nghiên cứu tương tự đã được thực hiện tại Việt Nam, nhưng chưa có tác giả nào khai thác theo hướng này, do đó, nghiên cứu của tác giả là độc đáo và không trùng lặp với các nghiên cứu trước.
Tổng hợp các yếu tố của KOLs ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến
STT Tên đề tài Tác giả Các yếu tố
Các yếu tố ảnh hưởng của những người dẫn dắt dư luận chính (KOLs) trên mạng xã hội có tác động mạnh mẽ đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Việt Nam Sự tin tưởng và ảnh hưởng của KOLs giúp tạo dựng lòng tin với sản phẩm, từ đó kích thích sự quan tâm và quyết định mua sắm của khách hàng Nội dung mà KOLs chia sẻ, cùng với sự tương tác tích cực từ cộng đồng, góp phần định hình nhận thức và hành vi tiêu dùng Việc lựa chọn KOLs phù hợp với thương hiệu cũng là yếu tố quan trọng để tối ưu hóa hiệu quả tiếp thị và gia tăng doanh số bán hàng.
2 Đánh giá tác động của
Influencer đến hành vi mua hàng trực tuyến của khách hàng tại Việt Nam
Phạm Minh, Đặng Thảo Yến, Ngô Thị Hương Quỳnh, Hoàng Thị Hồng Yến, Trần Thị Thanh
Nga và Nguyễn Văn Quốc (2021)
3 Tác động cũng những người có sức ảnh hưởng trên mạng xã hội (KOLs) đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Việt
Nam trong thời kì hậu đại dịch
Hậu Lê và Nguyễn Phương Mai (2023)
4 Impact of celebrity endorsements on consumers purchase intention: A Study of Indian Consumers
5 The Impact of Social Media
Rob Kim Marjerison, Huang Yipei &
Influencer Marketing credibility: a heuristic- systematic model
Min Xiao, Rang Wang & Sylvia Chan-Olmsted
Aamir Abbas, Gul Afshan, Iqra Aslam, Laila Ewaz (2018)
Mô hình nghiên cứu liên quan
2.5.1 Mô hình “Thuyết hành động hợp lý – TRA”
Theo Ajzen và Fishbein (1977) trong "Lý thuyết hành động hợp lý - TRA", hành vi và ý định của người tiêu dùng được xác định bởi hai yếu tố chính: (1) Thái độ của người tiêu dùng đối với việc thực hiện hành vi và (2) Chuẩn chủ quan của người tiêu dùng.
Hình 2.4 Thuyết về “Hành động hợp lý” (Theory of Reasoned Action – TRA)
2.5.2 Mô hình lý thuyết TBP
Hình 2.5 Lý thuyết về hành vi hoạch định (Theory of Planned Behavior - TPB)
Theo Lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB) của Ajzen (1991), ý định mua sắm của người tiêu dùng chịu ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi Khi người mua có thái độ tích cực và cảm thấy đủ khả năng để quyết định, khả năng thực hiện hành vi mua sắm của họ sẽ tăng cao.
Thái độ khi thực hiện hành vi phản ánh quan điểm tích cực hoặc tiêu cực của cá nhân đối với hành động của mình Nó bao gồm các giá trị, niềm tin và cảm xúc mà người đó trải qua trong quá trình thực hiện hành động.
"Chuẩn chủ quan" của một người liên quan đến ảnh hưởng xã hội, cụ thể là sức ép xã hội mà họ cảm nhận để quyết định thực hiện hoặc không thực hiện một hành vi Điều này bao gồm cả ý kiến của những người xung quanh về việc liệu hành vi đó có nên được thực hiện hay không.
Vì điều này có sự bắt buộc theo qui tắc nên được gọi là chuẩn chủ quan
Nhận thức kiểm soát hành vi là yếu tố quan trọng quyết định khả năng tự nhận thức và thực hiện hành vi của mỗi cá nhân Các yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến xu hướng hành động, đồng thời có khả năng dự đoán hành vi nếu người đó hiểu rõ mức độ kiểm soát của mình (Ajzen, 1991).
Lý thuyết TBP nhấn mạnh vai trò quan trọng của thái độ trong việc hình thành hành vi, cho thấy rằng các chuẩn chủ quan và kiểm soát nhận thức hành vi có ảnh hưởng quyết định đến việc hình thành ý định hành vi.
2.5.3 Mô hình chấp nhận Công nghệ - TAM
Với sự phát triển của công nghệ và xu hướng mua sắm trực tuyến trên điện thoại thông minh ngày càng gia tăng, mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) đã trở thành lý thuyết phổ biến trong nghiên cứu hành vi người dùng công nghệ Mô hình TAM nhằm mục đích cung cấp dữ liệu và cơ sở để phân tích các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến thái độ, niềm tin và ý định của người dùng (Davis & Warshaw, 1989).
Theo Davis, Bogozzi & Warshaw (1989), mô hình TAM có hai yếu tố chính được chứ ý như sau:
(1) Tính hữu ích – Ở mức độ mà người sử dụng tin rằng sử dụng công nghệ sẽ mang lại lợi ích cho công việc hay nhu cầu của họ
(2) Tính dễ sử dụng – Mức độ mà người sử dụng cảm thấy việc sử dụng công nghệ không phức tạp và dễ sử dụng
Hình 2.6 Mô hình chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)
Giả thuyết nghiên cứu đề xuất
Theo Ajzen (1991), cá nhân có thái độ tích cực, nhận được sự ủng hộ từ những người quan trọng và có khả năng kiểm soát hành vi cao sẽ có xu hướng thực hiện hành vi đó.
Dựa trên các lý thuyết như “Lý thuyết hành động hợp lý – TRA”, “Lý thuyết hành vi hoạch định – TPB”, và “Mô hình TAM”, cùng với việc tổng hợp các tài liệu nghiên cứu trước đây, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu về ý định MHTT trên các mạng xã hội của người tiêu dùng Mô hình này bao gồm các yếu tố quan trọng như mức độ phổ biến, độ tin cậy, chuyên môn, sự tương tác và sự thu hút từ KOLs.
2.6.1 Cảm nhận về mức độ phổ biến
Mức độ phổ biến của KOLs đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng uy tín và khả năng nhận diện sản phẩm mà họ giới thiệu Hình ảnh của các KOLs nổi tiếng không chỉ thu hút sự chú ý của người tiêu dùng mà còn thúc đẩy ý định mua hàng và sử dụng dịch vụ mà họ quảng bá Do đó, giả thuyết đầu tiên được đưa ra là sự nổi tiếng của KOLs có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng.
Giả thuyết 1 (H1): Sự cảm nhận về mức độ phổ biến của KOLs có ảnh hưởng tích cực đến ý định MHTT của sinh viên HUB
2.6.2 Độ tin cậy Độ tin cậy cũng là một trong những yếu tố có tác động đến nguồn thông tin mà người tiêu dùng cảm nhận và ý định mua hàng của người tiêu dùng (Ruchi Gupta, Nawal Kishore & DPS Verma, 2015) Điều này cho thấy những KOLs khi được đánh giá là có độ tin cậy cao thì thông tin mà người đó mang lại sẽ có tác động lớn hớn đến thái độ và ý định của người tiêu dùng Vậy nên, giả thuyết tiếp theo được đề xuất là:
Giả thuyết 2 (H2): Độ tin cậy của KOLs có ảnh hưởng tích cực đến ý định MHTT của sinh viên HUB
2.6.3 Chuyên môn Đối với những KOLs thì kiến thức chuyên môn mà các KOLs sở hữu cũng tác động đến ý định MHTT của người tiêu dùng Kiến thức chuyên môn càng chuyên sâu và có độ chính xác cao thì mới có được sự tin cậy của người tiêu dùng Theo Thomas
Nghiên cứu của & Johnson (2017) chỉ ra rằng kiến thức chuyên môn của KOL ảnh hưởng tích cực đến niềm tin của người tiêu dùng Vì vậy, giả thuyết thứ ba được đưa ra là:
Giả thuyết 3 (H3): Chuyên môn của KOLs có ảnh hưởng tích cực tới ý định MHTT của sinh viên HUB
Với sự phát triển mạnh mẽ của truyền thông xã hội, tương tác giữa các KOLs và người tiêu dùng trở nên vô cùng quan trọng trong việc thu hút và ảnh hưởng đến ý định mua hàng Sự gia tăng tương tác này không chỉ làm tăng sự chú ý của người tiêu dùng đối với các sản phẩm mà KOLs giới thiệu mà còn góp phần nâng cao hiệu quả tiếp thị (Min Xiao, Rang Wang & Sylvia Chan-Olmsted, 2018) Do đó, giả thuyết được đặt ra là
Giả thuyết 4 (H4): Sự tương tác có ảnh hưởng tích cực đến ý định MHTT của sinh viên HUB thông qua các KOLs
Theo McCracken (1989), hiệu quả truyền đạt nội dung phụ thuộc vào sự hấp dẫn, yêu thích và độ tương đồng giữa người truyền đạt và người tiếp nhận Ngoài ra, tâm lý chung của người tiêu dùng cho thấy họ thường bị thu hút bởi cái đẹp, do đó, ngoại hình cũng ảnh hưởng đến khả năng truyền tải thông điệp của người truyền đạt.
Giả thuyết 5 (H5): Sự thu hút của KOLs có ảnh hưởng tích cực đến ý định MHTT của sinh viên HUB
Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu được đề xuất
Chương 2 của bài viết trình bày khái niệm về mua hàng trực tuyến và vai trò của KOLs, cùng với các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến (YDMHTT) của sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP HCM Tác giả phân tích quyết định mua hàng và ảnh hưởng của KOLs trong môi trường học đường Dựa trên lý thuyết, mô hình được đề xuất bao gồm một biến phụ thuộc là "Ý định mua hàng trực tuyến" và năm biến độc lập: (1) MDPB - Sự cảm nhận về mức độ phổ biến; (2) DTC - Độ tin cậy; (3) CM - Chuyên môn; (4) STT - Sự tương tác; và (5) STH - Sự thu hút.
Sự cảm nhận về mức độ phổ biến
Sự thu hút Ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên Trường Đại học Ngân Hàng Thành phố
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp định lượng và quy trình nghiên cứu được thực hiện như sau:
Hình 3.1 Tóm tắt quy trình nghiên cứu
Xây dựng thang đo
Thang đo trong nghiên cứu này được phát triển dựa trên các lý thuyết nền tảng và kế thừa từ các thang đo của các nghiên cứu trước đây có liên quan.
Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng năm yếu tố để đo lường, bao gồm: MDPB - Sự cảm nhận về mức độ phổ biến, DTC - Độ tin cậy, CM - Chuyên môn, STT - Sự tương tác, và STH - Sự thu hút Các yếu tố này được đánh giá thông qua thang đo “Likert 5”.
Xác định đề tài, đối tượng và mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng cơ sở lý thuyết Đề xuất mô hình nghiên cứu
Khảo sát và thu thập dữ liệu
Kiểm định thang đo qua công cụ
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Thảo luận kết quả và nêu kết luận
Bảng 3.1 Thang đo các biến độc lập
STT Mã hóa Thang đo Nguồn tham khảo
MDPB – Sự cảm nhận về mức độ phổ biến
Rob Kim Marjerison, Huang Yipei & Rongjuan Chen (2020)
Những sản phẩm của các KOLs có lượng người theo dõi cao sẽ thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến của anh/chị
2 MDPB2 Những đánh giá, nhận xét của các KOLs có nhiều người theo dõi sẽ thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến
3 MDPB3 Các bài đăng có nội dung quảng cáo sản phẩm của KOLs có lượng tương tác cao sẽ thúc đẩy anh/chị
4 MDPB4 Những sản phẩm được đánh giá bởi KOLs được báo chí khen ngợi sẽ thúc đẩy anh/chị mua hàng trực tuyến
Ruchi Gupta, Nawal Kishore & DPS Verma (2015)
1 DTC1 Anh/chị thường có ý định tham khảo trước các thông tin từ các KOLs khi có ý định mua hàng trực tuyến
2 DTC2 Anh/chị cảm thấy những nội dung, thông tin mà các KOLs cung cấp có độ tin cậy cao
3 DTC3 Anh/chị cảm thấy tin tưởng vào những sản phẩm và thương hiệu mà được KOLs đánh giá cao
4 DTC4 Anh/chị tin tưởng những sản phẩm, nội dung quảng cáo mà các KOLs giới thiệu
Sản phẩm và dịch vụ trên mạng xã hội khi được KOLs đánh giá kèm theo video hoặc hình ảnh chứng minh sẽ tạo ra sự tin tưởng cao từ phía khách hàng.
Phạm Minh, Đặng Thảo Yến, Ngô Thị Hương Quỳnh, Hoàng Thị Hồng Yến, Trần Thị Thanh Nga và Nguyễn Văn Quốc
1 CM1 Các KOLs có đủ kinh nghiệm, kiến thức và chuyên môn để đưa ra nhận xét/đánh giá về những sản phẩm, dịch vụ
2 CM2 KOLs là người đã trải nghiệm đa dạng sản phẩm và dịch vụ khác nhau
3 CM3 KOLs là người hiểu rõ và có nhiều kiến thức đa dạng về các thương hiệu và sản phẩm
4 CM4 KOLs giúp anh/chị có nhiều thông tin bổ ích và hiểu rõ công dụng của sản phẩm hơn
Min Xiao, Rang Wang & Sylvia Chan-Olmsted
1 STT1 Các KOLs quan tâm đến phản hồi của anh/chị
2 STT2 Anh/chị cảm thấy dễ dàng tương tác với các
KOLs giới thiệu sản phẩm trên mạng xã hội
3 STT3 Các KOLs thường xuyên tổ chức livestream hay mục trò chuyện để giải đáp thắc mắc và gắn link sản phẩm mà anh/chị muốn tìm
4 STT4 Một sản phẩm được nhiều KOLs đăng nội dung quảng cáo cùng lúc làm tăng ý định trải nghiệm sản phẩm đó của anh/chị
Các KOLs tạo ra và chia sẻ nội dung hình ảnh và video chất lượng cao về sản phẩm sẽ kích thích ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng.
Ruchi Gupta, Nawal Kishore & DPS Verma (2015)
2 STH2 Các KOLs thường đầu tư về nội dung cũng như hình ảnh sẽ tạo được độ ấn tượng mạnh và nhiều sự thu hút từ người xem
3 STH3 Hình ảnh mà các KOLs xây dựng trên mạng xã hội phù hợp với anh chị sẽ tăng ý định mua hàng trực tuyến
4 STH4 Các KOLs có cùng phong cách hoặc có tính cách phù hợp với anh/chị sẽ làm tăng ý định mua hàng trực tuyến
Bảng 3.2 Thang đo biến phụ thuộc của mô hình
STT Mã hóa Thang đo Nguồn tham khảo
YDMHTT - Ý định mua hàng trực tuyến
Aamir Abbas, Gul Afshan, Iqra Aslam, Laila Ewaz
Sau khi đọc bài giới thiệu hoặc quảng cáo có lượng tương tác cao từ KOLs, Anh/Chị sẽ xem xét và quyết định mua các sản phẩm được đề xuất.
Sau khi xem các bài đăng và video đánh giá từ những KOLs có kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về sản phẩm, Anh/Chị sẽ có ý định mua những sản phẩm đó.
3 YD3 Anh/Chị sẽ mua sản phẩm được giới thiệu bởi KOLs có nhiều người theo dõi trên mạng xã hội
4 YD4 Anh/Chị thường mua sản phẩm được gắn link liên kết của các KOLs
5 YD5 Anh/Chị sẽ giới thiệu sản phẩm, dịch vụ mà các KOLs quảng cáo cho những người khác.
Phương pháp nghiên cứu (phương pháp định lượng)
Phương pháp lấy mẫu được thực hiện dựa trên hình thức thuận tiện, với dữ liệu được thu thập qua khảo sát trực tuyến sử dụng “Google Form” Mục đích của việc thu thập dữ liệu này là phân tích các yếu tố của KOLs ảnh hưởng đến YDMHTT của sinh viên trường HUB.
Dữ liệu được thu thập từ tháng 2/2024 đến tháng 3/2024
Theo Hair et al (1998), cỡ mẫu tối thiểu phải 5 mẫu trên 1 biến quan sát và thỏa mãn công thức: n = 5*m Trong đó:
- n là kích thước mẫu cần khảo sát
- m là tổng số biến quan sát
Trong nghiên cứu này, tổng cộng có 26 biến, do đó kích thước mẫu khảo sát được xác định là 130 mẫu Để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính, cỡ mẫu tối thiểu được tính theo công thức n ≥ 50 + 8m (Tabachnick & Fidell, 1996).
- n là số mẫu cần khảo sát
Vậy, để thực hiện phân tích hồi quy cho mô hình này cần lượng mẫu tối thiểu: n ≥ 50 + 8m n ≥ 50 + 8*5 = 90 mẫu
Để thực hiện nghiên cứu này, cần đảm bảo hai điều kiện quan trọng, do đó dự kiến sẽ thu thập tối thiểu 220 mẫu.
Đánh giá sơ bộ giá trị và độ tin cậy của thang đo mô hình được thực hiện bằng phương pháp kiểm định độ tin cậy với Hệ số Cronbach’s Alpha và Phân tích EFA (Exploratory Factor Analysis) thông qua phần mềm SPSS, nhằm sàng lọc và loại bỏ các biến quan sát không phù hợp.
3.3.2.1 Kiểm định độ tin cậy - Cronbach’s Alpha
Mục đích của việc áp dụng phương pháp này trong nghiên cứu là để đánh giá tính chặt chẽ của các biến quan sát và loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình.
Theo nghiên cứu của Hari và cộng sự (2009), một thang đo hiệu quả cần đạt hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên để đảm bảo độ tin cậy cao Tuy nhiên, trong một số trường hợp nghiên cứu khám phá sơ bộ, hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 vẫn có thể được chấp nhận.
Khi "Hệ số tương quan" giữa các biến tổng nhỏ hơn hoặc bằng 0.3 và "Hệ số Cronbach’s Alpha" nhỏ hơn hoặc bằng 0.6, những biến quan sát này sẽ bị loại bỏ theo tiêu chuẩn chọn thang đo (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008).
Các tiêu chí mà thang đo Cronbach’s Alpha đánh giá như sau:
0.8 ≤ Hệ số Cronbach’s Alpha ≤ 1: Thang đo lường tốt
0.7 ≤ Hệ số Cronbach’s Alpha ≤ 0.8: Thang đo lường sử dụng được
Hệ số Cronbach’s Alpha ≤ 0.6: Thang đo lường thấp Nếu dưới 0.5 là không chấp nhận được
3.3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá - EFA
Phân tích EFA, theo Theo Hair (2009), là phương pháp giúp rút gọn một tập hợp biến quan sát tương quan thành các nhân tố ít hơn nhưng vẫn giữ nguyên thông tin quan trọng Việc áp dụng phân tích EFA trong nghiên cứu không chỉ giúp tối ưu hóa dữ liệu mà còn tiết kiệm thời gian cho các nhà nghiên cứu.
Các tiêu chí được đề ra trong “Phân tích EFA”:
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là thước đo mức độ thỏa đáng của mẫu trong phân tích nhân tố Để phân tích nhân tố được coi là phù hợp, chỉ số KMO cần đạt từ 0.5 trở lên, tức là 0.5 ≤ KMO ≤ 1 Nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5, điều này cho thấy phân tích nhân tố có thể không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Hệ số kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) được sử dụng để kiểm tra mối tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố Khi giá trị sig nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy các biến quan sát trong nhân tố có mối liên hệ tương quan đáng kể với nhau.
Trị số Eigenvalue là tiêu chí quan trọng trong việc xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA, thể hiện mức độ biến thiên mà các nhân tố giải thích Những nhân tố được giữ lại trong mô hình nghiên cứu khi có trị số Eigenvalue lớn hơn 1.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) là chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của mô hình trong nghiên cứu Một mô hình EFA được coi là phù hợp khi tổng phương sai đạt ít nhất 50% hoặc cao hơn.
Trọng số nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là hệ số tải nhân tố, thể hiện mối tương quan giữa các biến quan sát và các nhân tố Hệ số này càng cao cho thấy biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhân tố tương ứng, trong khi hệ số thấp cho thấy mối quan hệ yếu Biến quan sát được coi là đạt chất lượng tốt khi trọng số nhân tố đạt từ 0.5 trở lên (Hair & cộng sự, 2009).
“Factor Loading” ở mức ± 0.3: Điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại
“Factor Loading” ở mức ± 0.5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt
“Factor Loading” ở mức ± 0.7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt
3.3.2.3 Phân tích tương quan Pearson
Trong nghiên cứu này, phân tích tương quan được áp dụng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Điều này giúp xác định tính phù hợp của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến, đồng thời kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến nếu các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau.
Phân tích tương quan Pearson là bước quan trọng trong nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng SPSS, thường được thực hiện trước khi tiến hành phân tích hồi quy (Lộc Phạm, 2013).
Theo Gayen (1951) cho rằng, các số liệu thống kê trong nghiên cứu sử dụng
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả dữ liệu
Quá trình thu thập các dữ liệu qua hình thức khảo sát online, kết quả thu được
Trong nghiên cứu, tác giả đã thu thập 256 mẫu, trong đó kích thước mẫu tối thiểu là 220 Sau khi loại bỏ các bảng trả lời không hợp lệ, chẳng hạn như những đáp viên không theo dõi các KOLs trên mạng xã hội, tác giả đã có được 241 mẫu đạt tiêu chuẩn.
Bảng 4.1 Thông tin giới tính của mẫu khảo sát
Giới tính Tần suất (Người) Tỷ lệ (%)
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Theo bảng thống kê 4.1, trong tổng số 241 đáp viên, tỷ lệ nữ chiếm ưu thế với 171 người, tương đương 71,0% Trong khi đó, số lượng đáp viên nam là 62 người, chiếm 25,7%, và có 8 đáp viên khác, chiếm 3,3%.
4.1.2 Năm sinh viên theo học
Bảng 4.2 Thông tin sinh viên theo học (năm)
Năm sinh viên theo học Tần suất (Người) Tỷ lệ (%)
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Theo bảng 4.2, trong tổng số 241 mẫu trả lời, sinh viên năm 4 chiếm tỷ lệ cao nhất với 135 người (56,0%), tiếp theo là sinh viên năm 3 với 58 người (24,1%) Sinh viên năm 2 có 27 người (11,2%) và sinh viên năm 1 là 21 người (8,7%).
4.1.3 Thời gian sử dụng mạng xã hội
Bảng 4.3 Thời gian sử dụng mạng xã hội của sinh viên
Thời gian sử dụng mạng xã hội Tần suất (Người) Tỷ lệ (%)
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Trong bảng 4.3, thời gian sử dụng mạng xã hội nhiều nhất là từ 3 – 4 tiếng có
Theo thống kê, có 80 người (33,2%) sử dụng mạng xã hội từ 2 đến 3 tiếng mỗi ngày Trong khi đó, 70 người (29,0%) dành thời gian từ 3 đến 5 tiếng cho mạng xã hội Đáng chú ý, có 53 người (22,0%) sử dụng mạng xã hội trên 5 tiếng, và 38 người (15,8%) sử dụng dưới 2 tiếng mỗi ngày.
4.1.4 Tần suất mua sắm trực tuyến
Bảng 4.4 Tần suất mua sắm trực tuyến
Tần suất MSTT (Trong 1 tháng)
Tần suất (Người) Tỷ lệ (%)
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Theo thống kê từ bảng 4.4, sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng TP.HCM có tần suất mua sắm trực tuyến chủ yếu từ 2 – 4 lần/tháng, với 97 sinh viên (40,2%) Tiếp theo, có 63 sinh viên (26,1%) mua sắm từ 4 – 6 lần/tháng, trong khi 56 sinh viên (23,2%) mua sắm trên 6 lần/tháng Cuối cùng, chỉ có 25 sinh viên (14,4%) thực hiện mua sắm trực tuyến 1 lần/tháng.
Kiểm định độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định độ tin cậy - Cronbach’s Alpha biến độc lập
Trung bình thang đo nếu biến bị loại
Phương sai nếu biến bị loại
Tương quan biến tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại
Số lượng biến đo lường: 4, Cronbach’s Alpha = ,689
MDPB3 11,72 4,187 ,458 ,646 mức độ phổ biến
Số lượng biến đo lường: 5, Cronbach’s Alpha = ,962
Số lượng biến đo lường: 4, Cronbach’s Alpha = ,968
Số lượng biến đo lường: 4, Cronbach’s Alpha = ,781
Số lượng biến đo lường: 4, Cronbach’s Alpha = ,732
STH4 10,70 6,410 ,491 ,690 Ý định mua sắm trực tuyến
Số lượng biến đo lường: 5, Cronbach’s Alpha = ,780
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy tất cả các hệ số đều cao hơn mức tối thiểu 0,6, với giá trị thấp nhất là 0,722, cho thấy độ tin cậy chấp nhận được, và giá trị cao nhất đạt 0,781.
Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh cho thấy giá trị nhỏ nhất là 0,403 (DTC1) và giá trị lớn nhất là 0,687 (STT 2), với tất cả các hệ số đều vượt mức tối thiểu 0,3 Điều này chứng tỏ rằng các biến được nghiên cứu đều có độ tin cậy cao.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA với biến độc lập
Bảng 4.6 Kết quả KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,812 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 2460,551 df 171
Nguồn: Tác giả phân tích số liệu từ SPSS
Bảng 4.7 Kết quả phương sai trích của biến độc lập
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
0 Extraction Method: Principal Component Analysis
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Với giá trị kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy
Kết quả phân tích KMO ở bảng 4.3-1 cho thấy mức KMO đạt 0,812, vượt qua ngưỡng 0,5, chứng tỏ dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố Đồng thời, kiểm định Barlett's có giá trị 2460,551 với mức ý nghĩa Sig là 0,000, nhỏ hơn 0,05, cho thấy các biến có mối tương quan và đáp ứng điều kiện phân tích nhân tố.
Trong bảng 4.6, cho thấy “Phần trăm (%) phương sai trích” của nghiên cứu 67,298% > 50% và “Chỉ số Eigenvalues” = 1,025 > 1, do đó kết quả nghiên cứu cũng là phù hợp.
Bảng 4.8 Ma trận xoay thành phần
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Kết quả phân tích dựa trên ma trận xoay cho thấy 26 biến quan sát từ 5 biến độc lập được phân thành 5 nhóm nhân tố: Độ tin cậy (DTC), chuyên môn (CM), sự thu hút (STH), sự tương tác (STT) và sự cảm nhận về mức độ phổ biến (MDPB) Trong đó, có 3 biến giữ nguyên các nhân tố với thang đo ban đầu; riêng nhóm sự tương tác (STT) đã loại bỏ biến quan sát xấu “STT3” và nhóm sự cảm nhận về mức độ phổ biến (MDPB) cũng loại bỏ biến quan sát xấu “MDPB3” Kết quả chi tiết được trình bày trong bảng 4.3.
3, cho thấy sau khi loại 2 biến quan sát “STT3” và “MDPB3” thì đã không có sự xáo trộn giữa các nhân tố
4.3.2 Phân tích EFA với biến phụ thuộc
Bảng 4.9 Kết quả KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,789 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 311,389 df 10
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Giá trị kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO) đạt 0,789, cao hơn mức 0,5, cho thấy dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố Kết quả kiểm định Bartlett's với giá trị 311,389 và mức ý nghĩa Sig 0,000, nhỏ hơn 0,05, xác nhận rằng các biến có sự tương quan và đáp ứng điều kiện cho phân tích nhân tố.
Bảng 4.10 Kết quả tổng phương sai biến phụ thuộc
Giải thích tổng phương sai
Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Kết quả trong bảng 4.10 cho thấy “Phần trăm (%) phương sai trích” của nghiên cứu = 53,472% > 50% và “Chỉ số Eigenvalues” = 2,674 > 1, do đó kết quả của nghiên cứu cũng phù hợp
Bảng 4.11 Ma trận xoay thành phần
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Dựa vào kết quả ma trận xoay từ bảng 4.11, các thang đo từ biến phụ thuộc “Ý định MHTT” có giá trị thành phần lớn hơn 0.6, cho thấy chúng có ý nghĩa thực tế Điều này xác nhận rằng thang đo của biến phụ thuộc đều được chấp nhận.
Phân tích tương quan Pearson
Bảng 4.12 Bảng ma trận tương quan Ý định MSTT
Sự cảm nhận về mức độ phổ biến Độ tin cậy
Sự cảm nhận về mức độ phổ biến
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Dữ liệu phân tích tương quan cho thấy các biến phụ thuộc và độc lập có mối liên hệ với nhau, với mức độ tương quan dao động từ -0,058 đến 0,650 Mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập đạt ý nghĩa 0.001 (1%) cho các biến CM (Chuyên môn), STH (Sự thu hút), STT (Sự tương tác), và MDPB (Sự cảm nhận về mức độ phổ biến) Ngoài ra, mức tương quan có ý nghĩa 0.05 (5%) được ghi nhận giữa hai biến độc lập là STT (Sự tương tác) và CM (Chuyên môn) Kết quả phân tích sẽ được tiếp tục với phương pháp hồi quy.
Phân tích hồi quy bội
4.5.1 Đánh giá và kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Phân tích cho thấy các yếu tố độc lập giải thích 53,4% tác động của KOLs đến ý định MHTT của sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng TP Hồ Chí Minh.
Bảng 4.13 Bảng tóm tắt mô hình hồi quy
Std Error of the Estimate (Sai số chuẩn ước lượng )
1 ,738a ,544 ,534 ,47518 1,765 a Biến độc lập: Sự cảm nhận về mức độ phổ biến, Độ tin cậy, Chuyên môn,
Sự tương tác, Sự thu hút b Biến phụ thuộc: Ý định MHTT
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Theo phân tích từ bảng 4.13, giá trị R2 hiệu chỉnh đạt 0,534 (53,4%), cho thấy các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, giải thích 53,4% sự biến thiên của ý định mua sắm trực tuyến Phần còn lại 46,6% là do sai số ngẫu nhiên và các yếu tố ngoài mô hình.
Bảng kết quả cũng cung cấp giá trị Durbin-Watson, cho phép đánh giá hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất Cụ thể, giá trị Durbin-Watson là 1,765, nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5, cho thấy không vi phạm giả định về tự tương quan chuỗi bậc nhất (YahuaQiao, 2011).
Bảng 4.14 Bảng kết quả ANOVA
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Kiểm định được thực hiện để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập từ KOLs đối với biến phụ thuộc là “Ý định mua hàng trực tuyến” của sinh viên HUB.
Bảng 4.15 Bảng kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig
Sự cảm nhận về mức độ phổ biến
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Dữ liệu từ bảng 4.15 chỉ ra rằng, các yếu tố của KOLs ảnh hưởng đến ý định MHTT của sinh viên HUB thông qua bốn biến độc lập, trong đó có "Sự cảm nhận về mức độ phổ biến".
Chuyên môn, sự tương tác và sự thu hút đều có ý nghĩa thống kê với Sig nhỏ hơn 0,05, cho thấy chúng đều có tác động tích cực đến biến phụ thuộc là ý định.
Trong nghiên cứu này, biến "Độ tin cậy" có giá trị Sig là 0,864, lớn hơn 0,05, cho thấy nó không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
4.5.2 Kiểm định các giả thuyết đã đề xuất của mô hình nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến độc lập như “Sự cảm nhận về mức độ phổ biến”, “Chuyên môn”, “Sự tương tác” và “Sự thu hút” đều có ảnh hưởng đến ý định MHTT của sinh viên HUB Mức độ tác động của từng yếu tố được phân tích thông qua phương trình hồi quy.
Y = 0,315 + 0,222*MDPB + 0,075*CM + 0,385*STT + 0,215*STH + μi Thông qua phương trình trên, có thể đánh giá hệ số hồi quy chuẩn hóa theo tỷ lệ (%) như sau:
Bảng 4.16 Mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc
STT Biến độc lập Beta Xếp hạng
2 Sự cảm nhận về mức độ phổ biến 0,218 2
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Từ các phân tích trên, ta có thể thấy được:
Sự tương tác giữa KOLs và sinh viên có ảnh hưởng lớn đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng TP Hồ Chí Minh Cụ thể, khi mức độ tương tác của KOLs tăng lên 1 đơn vị, ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên sẽ tăng lên 0,467 đơn vị.
Yếu tố "Sự cảm nhận về mức độ phổ biến" có ảnh hưởng đáng kể đến "Ý định mua sắm trực tuyến" của sinh viên Cụ thể, khi mức độ cảm nhận về sự phổ biến tăng thêm 1 đơn vị, thì ý định mua sắm trực tuyến cũng tăng lên 0,218 đơn vị.
"Sự thu hút" của KOLs đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến "Ý định mua sắm trực tuyến" của sinh viên Cụ thể, khi mức độ "Sự thu hút" tăng lên 1 đơn vị, "Ý định mua sắm trực tuyến" của sinh viên sẽ tăng thêm 0,215 đơn vị.
Cuối cùng đó là yếu tố “Chuyên môn”, khi các sinh viên đánh giá về yếu tố
“Chuyên môn” của KOLs tăng lên 1 đơn vị thì “Ý định mua sắm trực tuyến” sẽ tăng lên 0,089 đơn vị
Bảng 4.17 Tóm tắt kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu
Kết quả Sig Kết luận
H1 Mức độ phổ biến (MDPB) của KOLs có ảnh hưởng tích cực đến ý định MHTT của sinh viên HUB
H2 Độ tin cậy (DTC) của KOLs có ảnh hưởng tích cực đến ý định MHTT của sinh viên HUB
H3 Chuyên môn (CM) của KOLs có ảnh hưởng tích cực tới ý định MHTT của sinh viên HUB
H4 Sự tương tác (STT) có ảnh hưởng tích cực đến ý định MHTT của sinh viên HUB thông qua các KOLs
H5 Sự thu hút (STH) của KOLs có ảnh hưởng tích cực đến ý định MHTT của sinh viên HUB
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
4.6.1 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Hình 4.1 Biểu đồ tần số - Histogram
Biểu đồ Histogram cho thấy đường cong phân phối chuẩn với giá trị trung bình rất nhỏ (mean = -2,60E-15) và độ lệch chuẩn (Std.Dev = 0.990) Hai giá trị này chứng tỏ rằng phần dư trong nghiên cứu xấp xỉ theo phân phối chuẩn.
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Kết quả từ biểu đồ “Normal P-P Plot” trong hình 4.2 cho thấy các điểm dữ liệu quan sát gần như nằm trên đường chéo, điều này cho thấy phần dư chuẩn hóa có phân phối gần chuẩn.
4.6.2 Giả định liên hệ tuyến tính n - Scatter Plot
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Hình 4.3 Biểu đồ phân tán
Kết quả từ hình 4.2 cho thấy các điểm dao động phân bổ đồng đều quanh trục tung độ 0, nằm trong khoảng từ -2 đến 2.
Vì vậy, không xảy ra trường hợp giả định kiểm định phương sai nhiễu thay đổi trong mô hình
4.6.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.18 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Mô hình Độ chấp nhận
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Sự cảm nhận về mức độ phổ biến ,686 1,458 Độ tin cậy ,988 1,012
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Dựa vào bảng 4.6-1, kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhỏ nhất là 1,012 và lớn nhất là 1,458, cả hai đều nhỏ hơn 2 Do đó, có thể kết luận rằng hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra trong mô hình.
4.6.4 Kiểm định sự khác biệt trung bình
4.6.4.1 Kiểm định sự khác biệt giới tính
Bảng 4.19 Sự khác biệt về ý định MHTT của sinh viên HUB theo giới tính
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Tổng các bình phương df
Trung bình các bình phương F Sig
Thống kê mô tả Ý định MSTT
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Kết quả từ bảng 4.19 cho thấy kiểm định Levene có giá trị Sig = 0,925, lớn hơn 0,05, trong khi kiểm định ANOVA có giá trị Sig = 0,003, nhỏ hơn 0,05, cho thấy có sự khác biệt đáng kể về ý định MHTT của sinh viên HUB theo giới tính Thống kê mô tả cũng chỉ ra sự khác biệt này giữa các sinh viên.
“khác” (hay người mang giới tính thứ 3) có YDMHTT cao nhất với giá trị Mean là
4,5500, kế đến là sinh viên nam với giá trị Mean là 3,9226 và cuối cùng là sinh viên nữ với giá trị Mean là 3,7567
4.6.4.2 Kiểm định sự khác biệt theo từng giai đoạn năm học của sinh viên
Bảng 4.20 Sự khác biệt về ý định MHTT của sinh viên HUB theo từng giai đoạn năm học của sinh viên
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Tổng các bình phương df
Trung bình các bình phương F Sig
Thống kê mô tả Ý định MSTT
Upper Bound Năm 1 21 3,9524 ,65393 ,14270 3,6547 4,2500 2,00 5,00 Năm 2 27 4,0963 ,49418 ,09511 3,9008 4,2918 3,00 5,00 Năm 3 58 3,9103 ,77249 ,10143 3,7072 4,1135 2,20 5,00
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Kết quả từ bảng 4.20 cho thấy kiểm định Levene có giá trị Sig 0,119 > 0,05, trong khi kiểm định ANOVA có Sig = 0,028 < 0,05, cho thấy có sự khác biệt trung bình về ý định mua sắm trực tuyến (MHTT) của sinh viên HUB theo từng năm học Cụ thể, sinh viên năm 2 và năm 1 có ý định mua sắm trực tuyến cao nhất với giá trị Mean lần lượt là 4,0963 và 3,9524, trong khi ý định này giảm dần ở sinh viên năm 3 và năm 4 với giá trị Mean lần lượt là 3,9103 và 3,7156.
4.6.4.3 Kiểm định sự khác biệt theo thời gian mà sinh viên sử dụng mạng xã hội
Bảng 4.21 Sự khác biệt về ý định MHTT của sinh viên HUB theo thời gian sử dụng mạng xã hội
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Tổng các bình phương df
Trung bình các bình phương F Sig
Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích từ SPSS
Kết quả kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig = 0,891, và kiểm định ANOVA có giá trị Sig = 0,320, cho thấy không có sự khác biệt trung bình về ý định MHTT của sinh viên HUB giữa các nhóm thời gian sử dụng mạng xã hội.
4.6.4.4 Kiểm định sự khác biệt theo tần suất MHTT trên mạng xã hội hàng tháng
Bảng 4.22 Sự khác biệt về ý định MHTT của sinh viên HUB theo tần suất mua sắm trực tuyến trên MXH hàng tháng
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Tổng các bình phương df
Trung bình các bình phương F Sig
Thống kê mô tả Ý định MSTT
Kết quả từ kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig = 0,836, lớn hơn 0,05, trong khi kiểm định ANOVA cho giá trị Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05, cho thấy có sự khác biệt trung bình về ý định mua hàng trực tuyến (MHTT) của sinh viên HUB theo tần suất mua sắm trên mạng xã hội hàng tháng Tần suất MHTT của sinh viên tăng dần từ nhóm 1 lần đến nhóm 2 – 4 lần, và tiếp tục lên nhóm 4 – 6 lần với các giá trị Mean lần lượt là 3,4480, 3,6990 và 4,0635, nhưng lại giảm ở nhóm trên 6 lần với giá trị Mean là 3,9464.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình nghiên cứu đã được đề xuất là phù hợp, với bốn yếu tố đạt độ tin cậy cao Tất cả bốn yếu tố này đều có tác động tích cực đến kết quả nghiên cứu.
“Ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên Trường ĐH Ngân Hàng TP Hồ Chí Minh”
Trong 4 yếu tố có tác động đến biến phụ thuộc, kết quả cho thấy “Sự tương tác có tác động lớn nhất đến “Ý định MSTT” (có hệ số Beta chuẩn hóa = 0,467) Bài nghiên cứu trước đây của Min Xiao, Rang Wang & Sylvia Chan-Olmsted (2018) đã cho rằng, sự tương tác, gắn kết với khách hàng mục tiêu góp phần làm tăng sự kết nối, xây dựng niềm tin và đồng thời tác động đến YDMHTT của họ
Yếu tố "Sự cảm nhận về mức độ phổ biến" có ảnh hưởng đáng kể đến "Ý định MSTT" với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,218 Nghiên cứu này phù hợp với quan điểm của Hậu Lê và Nguyễn Phương Mai (2023), cho thấy rằng khi mức độ phổ biến của các KOLs tăng lên, sản phẩm mà họ quảng bá sẽ dễ dàng thu hút sự chú ý của người tiêu dùng hơn.
Yếu tố "Sự thu hút" của các KOLs có ảnh hưởng đáng kể đến "Ý định MSTT" với hệ số Beta = 0,215 Sự thu hút này chịu tác động từ nhiều yếu tố như "Sự đáng tin cậy", "Mức độ uy tín" của KOLs, và "Sự tương đồng" giữa hình ảnh, tính cách của KOLs với lối sống và giá trị của sinh viên và người tiêu dùng Kết quả này phù hợp với nghiên cứu trước đó của Hau Le (2022).
Chuyên môn của KOLs ảnh hưởng đến ý định mua sắm của người tiêu dùng, với hệ số Beta là 0,089, tương tự như nghiên cứu của Phạm Minh và cộng sự (2021) Sinh viên hiện nay ngày càng thông thái trong việc lựa chọn sản phẩm được quảng bá trên mạng xã hội; họ có xu hướng tin tưởng hơn vào KOLs có chuyên môn và đã tìm hiểu kỹ về sản phẩm trước khi quảng bá.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng có sự khác biệt giữa các nghiên cứu trước khi YDMHTT, cho thấy tác động của KOLs không ảnh hưởng đến yếu tố "Độ tin cậy" Việc "seeding" quá mức để quảng bá sản phẩm/dịch vụ có thể gây cảm giác nhàm chán hoặc phản cảm cho người tiêu dùng, đặc biệt là giới trẻ và sinh viên Nhiều KOLs hiện nay đã lợi dụng sự tin tưởng của người theo dõi trên mạng xã hội để quảng bá hoặc phóng đại công dụng của sản phẩm không đúng sự thật.
Để nâng cao độ tin cậy của sinh viên trong việc quyết định mua sản phẩm qua sự ảnh hưởng của KOLs, các KOLs nên tăng cường trải nghiệm thực tế với sản phẩm hoặc dịch vụ Họ cũng cần cung cấp thông tin minh bạch và công khai về thương hiệu và sản phẩm mà họ quảng bá.
Nghiên cứu đã kiểm tra sự khác biệt giữa các yếu tố như giới tính, thời gian theo học, thời gian sử dụng mạng xã hội và tần suất mua sắm trực tuyến hàng tháng ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến (YDMHTT) qua tác động của KOLs đối với sinh viên HUB bằng phương pháp phân tích T-Test và ANOVA Kết quả cho thấy không có sự khác biệt đáng kể ở nhóm thời gian sử dụng mạng xã hội, trong khi có sự khác biệt rõ rệt ở ba nhóm: giới tính, thời gian theo học và tần suất mua sắm trực tuyến hàng tháng liên quan đến YDMHTT từ KOLs.
Trong chương 4, tác giả đã trình bày thông tin về mẫu khảo sát và kết quả phân tích các yếu tố của KOLs ảnh hưởng đến YDMHTT của sinh viên HUB Kết quả cho thấy mức độ ảnh hưởng được sắp xếp theo thứ tự giảm dần, bao gồm: (1) Sự tương tác, (2) Sự cảm nhận về mức độ phổ biến, và (3) Sự thu hút.