Bài viết tập trung các nhómgiải pháp quản lý bán hàng trên livestream qua ứng dụng TikTok nhằm cải thiện chấtlượng hoạt động kinh doanh và đẩy mạnh hành vi mua bốc đồng của khách hàng.Đâ
Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của các thang đo được kiểm định thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Các thang đo phải đảm bảo các tiêu chí:
- Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của từng biến quan sát trong thang đo phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Hair & cs, 2010);
- Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo phải lớn hơn 0.6 (Nguyễn Đình Thọ & Chu Nguyễn Mọng Ngọc, 2008);
- Giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến (Cronbach’s α Item Deleted) của từng biến quan sát phải nhỏ hơn hệ số Cronbach’s α của thang đo
Để đảm bảo độ tin cậy của thang đo, cần thỏa mãn cả ba tiêu chuẩn đã đề ra Những thang đo không đáp ứng ít nhất một trong ba tiêu chuẩn này sẽ bị loại bỏ Sau đó, tiến hành kiểm định độ tin cậy cho các thang đo còn lại Quá trình này chỉ kết thúc khi tất cả các thang đo đều đạt đủ ba tiêu chuẩn.
Phân tích nhân tố khám phá
Để kiểm định giá trị hội tụ và phân biệt của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá được sử dụng với các tiêu chuẩn sau:
- Hệ số tải nhân tố từ 0,3 đến 0,4 được chấp nhận tối thiểu, các giá trị lớn hơn 0,5 thường được coi là cần thiết cho ý nghĩa thực tế (Hair & cs, 2010)
- Phép trích Principal Components Analysis (PCA) là chỉ số dùng xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1.
- Phương sai trích: lớn hơn 50% với Eigenvalue phải lớn hơn 1
THIẾT KẾ THANG ĐO
Bảng 3.1: Bảng câu hỏi thang đo nghiên cứu
Ký hiệu Biến quan sát Bản dịch Nguồn
Hoạt động xúc tiến thương mại
XT1 Livestream on TikTok provides free coupons postage
Livestream trên TikTok cung cấp mã giảm giá miễn phí
XT2 TikTok usually offer Flash Sales TikTok thường xuyên cung cấp
XT3 TikTok has a program of attractive gift cards
TikTok có chương trình thẻ quà tặng hấp dẫn
TikTok provides attractive rewards in the form of points and vouchers to loyal customers
TikTok cung cấp các phần thưởng hấp dẫn dưới dạng tích điểm, voucher cho khách hàng thân thiết
Mức độ sử dụng TikTok
TT1 Take time to use the TikTok platform regularly
Thời gian sử dụng nền tảng TikTok thường xuyên
TT2 Stay up-to-date with new trends or products
Luôn cập nhật các xu hướng hoặc sản phẩm mới
Willing to spend a lot of time watching live and hunting for discount codes
Sẵn sàng dành thời gian để xem livestream và săn mã giảm giá
TC1 Willing to pay for the products you love
Sẵn sàng trả tiền cho những sản phẩm bạn yêu thích
TC2 Always win a separate fund for shopping
Luôn giành được một quỹ riêng để mua sắm
TC3 You can buy anything when you Có thể mua bất kì thứ gì khi có
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09 have a salary tiền lương
Cảm nhận về niềm vui và sự thích thú
VV1 Feel satisfied when buying products at bargain prices
Cảm thấy hài lòng khi mua sản phẩm với giá hời
VV2 Relieve stress by going shopping Giải tỏa áp lực, căng thẳng bằng cách đi mua sắm
VV3 Share the product information with people
Chia sẻ thông tin sản phẩm với mọi người
Thúc giục mua hàng một cách bốc đồng
TG1 Hit the sales hunting psychology of customers Đánh vào tâm lý săn sale của khách hàng
TG2 Appeal to the psychology of limited product quantity. Đánh vào tâm lý số lượng sản phẩm giới hạn
TG3 Increase the desire to buy Làm tăng mong muốn mua hàng
Hành vi mua hàng bốc đồng BD1 Unplanned purchases Mua hàng ngoài kế hoạch
BD2 Buy but have no intended use of the product
Mua nhưng không có mục đích sử dụng sản phẩm
BD3 Buy because the price is low Mua vì giá quá rẻ
BD4 Buy because want to keep up with the trend Mua vì muốn bắt kịp xu hướng
CÁC CÔNG CỤ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Để đo lường dữ liệu một cách hiệu quả và chính xác, nhóm nghiên cứu đã lựa chọn hai phần mềm kiểm định phổ biến là SPSS 26 và AMOS.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng hai phần mềm để thực hiện các thao tác kiểm định thang đo, và kết quả chi tiết sẽ được trình bày trong chương 4 tiếp theo.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu đã đạt được thông qua khảo sát và phân tích dữ liệu bằng các phương pháp thống kê nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Kết quả được đánh giá tính hợp lý bằng cách so sánh với các nghiên cứu trước và dựa vào tình hình thực tế Đây là nền tảng để nhóm nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị trong chương tiếp theo.
PHÂN TÍCH THÔNG KÊ MÔ TẢ
Thống kê mô tả các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu
4.1.1.1 Phân tích thống kê mô tả biến định tính
4.1.1.2 Phân tích thống kê mô tả biến định lượng
Sau khi tiến hành khảo sát, tổng hợp kết quả nghiên cứu với số lượng mẫu thu nhập được là N = 332, số mẫu đã sàng lọc và hợp lệ là N = 309
Bài khảo sát được thiết kế với 20 câu hỏi theo thang đo 5 cấp độ nhằm đánh giá quan điểm của nhóm đối tượng từ 18 – 25 tuổi đã từng mua hàng qua Livestream trên TikTok tại TP HCM Các câu hỏi này không chỉ phản ánh nhận thức và quan điểm của giới trẻ về các yếu tố tiềm ẩn trong mô hình mua sắm trực tuyến mà còn giúp thu thập thông tin về những vấn đề thực tế mà họ gặp phải Việc thống kê các biến quan sát sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về quan điểm của Gen Z đối với các yếu tố này, từ đó làm nổi bật thực trạng nghiên cứu trong bối cảnh thành phố Hồ Chí Minh.
Bảng 4.2: Kết quả khảo sát hoạt động xúc tiến thương mại
N Minimum Maximum Mean Std Deviation
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09
Nghiên cứu cho thấy, người tiêu dùng trẻ đánh giá các yếu tố của hoạt động xúc tiến thương mại với điểm số từ 1 đến 5, trong đó hầu hết các đánh giá đều trên 4 Biến quan sát XT1 nhận được đánh giá cao nhất với trung bình 4,17, trong khi XT4 có mức thấp nhất với 3,60 Điều này chứng tỏ rằng đa số người tiêu dùng trẻ tin rằng hoạt động xúc tiến thương mại ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua hàng của họ, thể hiện qua mức đồng ý cao (mức 4: rất đồng ý).
Bảng 4.3: Kết quả khảo sát mức độ sử dụng TikTok
N Minimum Maximum Mean Std Deviation
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Theo khảo sát, người tiêu dùng trẻ đánh giá mức độ sử dụng TikTok có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ Biến quan sát TT1 ghi nhận giá trị trung bình cao nhất là 3,60, trong khi TT2 có giá trị thấp nhất là 3,49 Điều này cho thấy, mặc dù có sự đồng ý về tác động của TikTok đến hành vi mua sắm, nhưng mức độ đồng ý vẫn chưa đạt ngưỡng cao (dưới 4: rất đồng ý), cho thấy rằng TikTok góp phần vào hành vi mua bốc đồng nhưng không phải là yếu tố quyết định mạnh mẽ.
Bảng 4.4: Kết quả khảo sát khả năng tài chính
N Minimum Maximum Mean Std Deviation
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Kết quả khảo sát khả năng tài chính cho thấy biến quan sát TC2 có giá trị trung bình cao nhất (3,76), cho thấy người tiêu dùng trẻ thường tạo quỹ riêng để mua sắm và sẵn sàng chi trả cho sản phẩm yêu thích Trong khi đó, thang đo TC1 có mức đánh giá trung bình thấp nhất (3,25), cho thấy mặc dù người tiêu dùng trẻ sẵn sàng chi tiền cho sản phẩm yêu thích, nhưng không bị đánh giá là chi tiêu quá mức.
Bảng 4.5: Kết quả khảo sát cảm nhận sự vui vẻ, thích thú
N Minimum Maximum Mean Std Deviation
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Giá trị trung bình của mục hỏi VV2 là cao nhất với 3,76, trong khi VV3 có giá trị trung bình thấp nhất là 3,70, cho thấy sự chênh lệch không đáng kể chỉ 0,06 Điều này cho thấy rằng người tiêu dùng trẻ thường cảm thấy vui vẻ khi vừa chia sẻ thông tin sản phẩm với mọi người, vừa có thể giải tỏa căng thẳng thông qua việc mua sắm.
Bảng 4.6: Kết quả khảo sát sự thúc giục mua hàng một cách bốc đồng
N Minimum Maximum Mean Std Deviation
Kết quả phân tích từ SPSS cho thấy, trong số các câu hỏi, TG1 có giá trị trung bình thấp nhất (3,51) trong khi TG3 đạt giá trị trung bình cao nhất (3,63), như thể hiện trong Bảng 4.6 Sự chênh lệch này không lớn, cho thấy rằng người tiêu dùng trẻ đều nhận thức được ảnh hưởng của các yếu tố như hoạt động xúc tiến thương mại, mức độ sử dụng TikTok, khả năng tài chính và cảm nhận niềm vui, từ đó dẫn đến sự thích thú và cảm giác muốn mua hàng một cách bốc đồng.
Bảng 4.7: Kết quả khảo sát hành vi mua hàng bốc đồng
N Minimum Maximum Mean Std Deviation
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Mức đánh giá cao nhất là BD4 với câu hỏi “Mua vì muốn bắt kịp xu hướng” đạt mean = 4,05, cho thấy giới trẻ hiện đang trải qua tình trạng FOMO, luôn mong muốn theo kịp các xu hướng mới để không bị lạc hậu Ngược lại, mức đánh giá BD1 về việc “Mua hàng ngoài kế hoạch” có mean là 3,89, tuy thấp hơn nhưng không chênh lệch nhiều so với BD4 Điều này chỉ ra rằng, đôi khi người tiêu dùng trẻ có thể chấp nhận mua sắm ngoài dự tính ban đầu của mình chỉ để bắt kịp với xu hướng.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
4.1.2.1 Hoạt động xúc tiến thương mại (XT)
Bảng 4.7: Đánh giá độ tin cậy của thang đo hoạt động xúc tiến thương mại
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Các biến quan sát trong nhân tố "Hoạt động xúc tiến thương mại" đều có hệ số tương quan tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6, cho thấy chúng đều đạt yêu cầu tốt và được giữ lại Mặc dù biến XT4 có thể nâng cao giá trị Cronbach’s Alpha nếu bị loại bỏ, nhưng vẫn đáp ứng các tiêu chí độ tin cậy và sự thay đổi chỉ số không đáng kể Do đó, nhóm nghiên cứu quyết định giữ lại biến XT4 trong thang đo.
4.1.2.2 Mức độ sử dụng TikTok (TT)
Bảng 4.8: Đánh giá độ tin cậy của thang đo mức độ sử dụng TikTok
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Tương tự như thang đo “Hoạt động xúc tiến thương mại”, thang đo “Mức độ sử dụng TikTok” cũng cho thấy hệ số tương quan tổng và hệ số Cronbach’s Alpha đạt mức tốt, vì vậy nhóm nghiên cứu quyết định giữ lại toàn bộ Đối với biến quan sát TT3, mặc dù hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha hiện tại, nhưng sự chênh lệch không đáng kể, và biến này vẫn đáp ứng đầy đủ các điều kiện cần thiết.
4.1.2.3 Khả năng tài chính (TC)
Bảng 4.9: Đánh giá độ tin cậy của thang đo khả năng tài chính
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Thang đo “Khả năng tài chính” có hệ số Cronbach’s Alpha cao tới 0,996, điều này đặt ra nghi vấn về độ tin cậy của thang đo Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng nếu hệ số Cronbach’s Alpha vượt quá 0,95, cần xem xét lại vì có thể xảy ra sự trùng lặp trong các biến Nếu loại bỏ biến quan sát TC1, thang đo sẽ trở nên vô nghĩa, vì vậy nhóm nghiên cứu quyết định giữ lại tất cả các biến quan sát để đảm bảo tính toàn vẹn của thang đo.
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09 4.1.2.4 Cảm nhận niềm vui và sự thích thú (VV)
Bảng 4.10: Đánh giá độ tin cậy của thang đo cảm nhận niềm vui và sự thích thú
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Kết quả phân tích từ SPSS cho thấy thang đo “Cảm nhận niềm vui và sự thích thú” đạt hệ số tương quan tổng và hệ số Cronbach’s Alpha ở mức tốt, do đó nhóm nghiên cứu quyết định giữ lại tất cả các biến quan sát mà không cần điều chỉnh thêm.
4.1.2.5 Sụ thúc giục mua hàng một cách bốc đồng (TG)
Bảng 4.11: Đánh giá độ tin cậy của thang đo sự thúc giục mua hàng bốc đồng
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Kết quả phân tích từ SPSS cho thấy thang đo "Sự thúc giục mua hàng một cách bốc đồng" đạt hệ số tương quan tổng và hệ số Cronbach’s Alpha tốt Do đó, nhóm nghiên cứu quyết định giữ lại tất cả các biến quan sát trong thang đo này mà không cần điều chỉnh.
4.1.2.6 Hành vi mua hàng bốc đồng (BD)
Bảng 4.12: Đánh giá độ tin cậy của thang đo hành vi mua hàng bốc đồng
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Theo kết quả phân tích từ SPSS, thang đo “Hành vi mua hàng bốc đồng” có hệ số tương quan tổng và hệ số Cronbach’s Alpha đạt mức tốt, cho thấy không cần điều chỉnh thêm Do đó, nhóm nghiên cứu quyết định chấp nhận và giữ lại tất cả các biến quan sát trong thang đo này.
4.1.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp Principal Components Analysis (PCA) kết hợp với phép quay Promax được sử dụng để rút trích các nhân tố trong nghiên cứu, cho thấy hiệu quả cao trong việc phản ánh cấu trúc dữ liệu (Gerbing và Anderson, 1988) Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO đạt 0,805 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,00, khẳng định sự tương quan cao giữa các biến quan sát Bốn nhân tố được trích xuất phản ánh khoảng 73% sự biến thiên của các biến quan sát, chứng minh tính ý nghĩa của phân tích nhân tố Tuy nhiên, biến XT4 có hệ số tải nhỏ hơn 0,5, do đó nhóm nghiên cứu quyết định loại bỏ biến này để cải thiện bảng ma trận xoay.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định KMO và Barlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,805 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 2984,112 df 78
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Bảng 4.14: Tổng phương sai trích Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Rotation Sums of Squared Loadings a
Extraction Method: Principal Component Analysis. a When components are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Bảng 4.15: Ma trận phân tích nhân tố EFA
Extraction Method: Principal Component Analysis
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations.
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Sau khi loại bỏ biến quan sát XT4, hệ số KMO giảm từ 0,805 xuống 0,782 nhưng vẫn nằm trong phạm vi cho phép, trong khi mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett đạt 0,00 Điều này chứng tỏ các biến quan sát có sự tương quan và gắn kết cao trong từng nhân tố, khẳng định tính phù hợp của phân tích nhân tố Bốn nhân tố được trích xuất trong EFA phản ánh khoảng 75% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát, cho thấy phân tích nhân tố khám phá này có ý nghĩa Bảng ma trận xoay cũng đã cải thiện đáng kể.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định KMO và Barlett sau khi loại biến
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,782 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 2840,435 df 66
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Bảng 4.17: Tổng phương sai trích sau khi loại biến
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Rotation Sums of Squared Loadings a
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09
Extraction Method: Principal Component Analysis. a When components are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Bảng 4.18: Ma trận phân tích nhân tố EFA sau khi loại biến
Extraction Method: Principal Component Analysis
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations.
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Kết quả phân tích nhân tố rút trích được 4 nhân tố từ các mục hỏi Các nhân tố rút trích được bao gồm:
- Hoạt động xúc tiến thương mại (các mục hỏi từ XT1 đến XT3),
- Mức độ sử dụng TikTok (các mục hỏi từ TT1 đến TT3),
- Khả năng tài chính (các mục hỏi từ TC1 đến TC3),
- Cảm nhận niềm vui và sự thích thú (các mục hỏi từ VV1 đến VV3).
Kết quả phân tích EFA được tác giả sử dụng làm cơ sở cho giai đoạn phân tích định lượng tiếp theo trong nghiên cứu Sau khi rút trích các nhân tố, tác giả đánh giá mối tương quan giữa các nhân tố này để tính toán tính hội tụ và phân biệt.
4.1.4 Phân tích tương quan các biến trong mô hình (Pearson)
Andy Field (2009) nhấn mạnh rằng việc đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến thông qua hệ số tương quan Pearson là cần thiết, nhưng cần thực hiện kiểm định giả thuyết để xác định tính ý nghĩa thống kê của hệ số này Nếu giá trị sig trong kiểm định nhỏ hơn 0.05, điều đó cho thấy cặp biến có mối tương quan tuyến tính; ngược lại, nếu sig lớn hơn 0.05, cặp biến không có mối tương quan tuyến tính, với mức ý nghĩa được xác định là 5%.
Khi hai biến có mối tương quan tuyến tính với giá trị sig nhỏ hơn 0.05, chúng ta cần xem xét độ mạnh hoặc yếu của mối tương quan này thông qua trị tuyệt đối của r, theo Andy Field (2009).
- |r| < 0.1: mối tương quan rất yếu
- |r| < 0.5: mối tương quan trung bình
Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan Pearson để xác định mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, với mức ý nghĩa đạt 0,00 Hơn nữa, các hệ số tương quan đều có giá trị lớn hơn 0,3, cho thấy sự tương quan mạnh mẽ giữa các biến.
Bảng 4.19: Thống kê trung bình, độ lệch chuẩn và tương quan giữa các biến
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
XT TT TC VV TG BD
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
4.1.5 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Dựa trên kết quả phân tích EFA và các kiểm định liên quan, tác giả tiến hành CFA cho mô hình đo lường các khái niệm Để đánh giá tính phù hợp của mô hình với dữ liệu nghiên cứu, các chỉ tiêu như Chi-square/df, RMSEA, PCLOSE, GFI và CFI được sử dụng.
- CMIN/df ≤ 3 là tốt, CMIN/df ≤ 5 là chấp nhận được
- CFI ≥ 0.9 là tốt, CFI ≥ 0.95 là rất tốt, CFI ≥ 0.8 là chấp nhận được (CFA dao động trong vùng 0 đến 1)
- GFI ≥ 0.9 là tốt, GFI ≥ 0.95 là rất tốt
- RMSEA ≤ 0.06 là tốt, RMSEA ≤ 0.08 là chấp nhận được
- PCLOSE ≥ 0.05 là tốt, PCLOSE ≥ 0.01 là chấp nhận được
Mặt khác, PCLOSE là giá trị để kiểm định giả thiết không rằng RMSEA của tổng thể không lớn hơn 0,05.
Hình 4.2: Kết quả phân tích CFA
Kết quả phân tích từ AMOS cho thấy trong lần chạy CFA đầu tiên, các chỉ số không đạt tiêu chuẩn Nguyên nhân có thể do sự tương mạnh giữa các sai số trong cùng một nhân tố của các biến quan sát.
Để đảm bảo chỉ số phân tích không bị ảnh hưởng, cần điều chỉnh mô hình sao cho các hệ số nằm trong ngưỡng cho phép cho phân tích CFA Việc điều chỉnh có thể thực hiện bằng cách thêm các mũi tên thể hiện covariances giữa hai sai số.