CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1. Lý do lựa chọn đề tài Khác tvới tvai ttrò tcòn tkhá tkhiêm ttốn tcủa tnó ttrong tnhững tthập tkỷ ttrước, tInternet tđã ttrở tthành tmột ttrong tnhững tphương ttiện ttruyền tthông tquan ttrọng tnhất tđược ttất tcả txã thội tsử tdụng. tKể ttừ tđầu tnhững tnăm t1990, tviệc tngười ttiêu tdùng tsử tdụng tInternet tđã tphát ttriển ttừ tsự ttò tmò thay tsự tmới tlạ tđến tsự ttin tcậy. tNgày tnay, tInternet tđã ttrở tthành tmột tphương ttiện ttruyền tthông tđược ttích thợp ttrong tđời tsống txã thội tvà tthương tmại tcủa tmọi tcá tnhân, ttổ tchức. tSự tra tđời tvà tphát ttriển tcủa tInternet tđã tlàm tthay tđổi thoàn ttoàn tcuộc tsống tcủa tcon tngười tvà tviệc tkinh tdoanh tcủa ttất tcả tcác tdoanh tnghiệp tlớn tnhỏ ttrong tmọi tlĩnh tvực tkhác tnhau ttrên ttoàn tthế tgiới. tThời tđại tcông tnghiệp tcũ tđã tđược tthay tthế tbằng tthời tđại tcông tnghệ tthông ttin tvới tsự tbùng tnổ tcủa tcác tcuộc tcông tnghiệp tlần tthứ tnhất t(cuối tthế tkỷ t18), tthứ thai t(nửa tcuối tthế tkỷ t19), tthứ tba t(1969-2010) tvà thiện tgiờ tlà tlần tthứ ttư. tNhờ tcó tInternet tmà tmột tkhối tlượng tthông ttin tkhổng tlồ tđã tđược ttruyền ttải tđi tmột tcách tdễ tdàng tnhanh tchóng tđến tmọi tquốc tgia, tmọi tngười ttrong tmọi tthời tđiểm. tSong thành tvới tđó tlà tviệc tsử tdụng tcác tphương tthức ttiếp tcận tkhách thàngttruyền tthống tkhông tcòn thiệu tquả tnhư ttrước tnữa. tKhách thàng tbắt tđầu tcảm tthấy tnhàm tchán tvà tcảnh tgiác thơn ttừ tnhững tthông tđiệp tquảng tcáo ttrên tcác tphương ttiện tthông ttin tđại tchúng thay ttừ tnhững tngười ttiếp tthị ttrực ttiếp. t Internet tđã tcung tcấp tmột tphương tthức tkhác tthú tvị thơn tcho tngười ttiêu tdùng tđể tthu tthập tthông ttin tvề tbất tcứ tsản tphẩm, tdịch tvụ tnào; tđó tlà tphương tthức ttruyền tmiệng tbằng tmạng txã thội thay tcòn tđược tgọi tlà ttruyền tmiệng tđiện ttử t(Electronic tWord tof tMouth t- tEWOM). tVới tphương tthức tnày, tngười ttiêu tdùng tdễ tdàng ttiếp tcận tvà ttheo tdõi tnhững tsuy tnghĩ tvà tcảm tnhận tcủa tnhững tngười tkhác tthông tqua tnhững tlời tbình tluận thay tnhận txét tđánh tgiá tcủa thọ tvề tmột tthông tđiệp tnào tđó ttrên tWebsite, tBlog, tForum, tcác ttrang tmạng txã thội t(Facebook, tTwitter,…) tđể thọ tcó tthể tso tsánh tvà tlựa tchọn tsản tphẩm ttối tưu tcho tmình. tĐiều tnày tđã tdẫn tđến tviệc ttạo tra tmột tcộng tđồng ttruyền tmiệng ttrực ttuyến tđa tdạng tvà tcó tsức tảnh thưởng tlớn tđối tvới tcác tdoanh tnghiệp tvà tcác tnhà tkinh tdoanh. tTheo tnghiên tcứu tmới tđây tcủa tCục tThương tmại tđiện ttử tvà tkinh ttế tsố tthuộc tBộ tCông tthương tvề tTop t100 tthương thiệu tgiá ttrị tnhất tthế tgiới tnăm t2015 tcho tthấy thầu thết tcác tthương thiệu tnổi ttiếng ttoàn tcầu tlàtthuộc tlĩnh tvực tcông tnghệ tvà tviễn tthông, tcác tcông tty tvà ttập tđoàn tcông tnghệ tnày tđa tphần tđều ttận tdụng tlợi tthế tcủa tmình tsử tdụng tphương ttiện ttruyền tthông tmạng txã thội tTwitter tvà tFacebook tđể tquảng tbá tsản tphẩm, tdịch tvụ tvà tgiải tđáp tthắc tmắc tcủa tkhách thàng. tCho tđến tnăm t2019, tlợi tnhuận tcủa tthương tmại tthông tqua tmạng txã thội ttrên ttoàn tcầu tđạt ttrên t38 ttỷ tUSD, triêng ttại tMỹ tlà t17 ttỷ tUSD tvà t30% ttrong tsố tnhững tngười tsử tdụng tmạng txã thội tít tnhất t1 tgiờ tmỗi tngày tsẽ tsẵn tsàng tmua tsắm tthông tqua tphương ttiện tnày. T Còn tở tViệt tNam, tcùng tvới txu thướng tchuyển ttừ tcác thình tthức tquảng tbá ttruyền tthống tsang ttiếp tthị tsố, tsự tbùng tnổ tmạnh tmẽ tcủa tcác tphương ttiện ttruyền tthông txã thội tvề tchất tlẫn tlượng, tkhiến tnhiều tdoanh tnghiệp tViệt tbắt tđầu t“để tmắt” tđến tkênh tthông ttin tđa tchiều tnày. tMột tcuộc tkhảo tsát tcủa tGoogle ttại tViệt tNam tnăm t2017cũng tphát thiện tra trằng tđối tvới thầu thết tcác tsản tphẩm tdịch tvụ ttrong tđời tsống txã thội tthì tđa tsố tngười ttiêu tdùng tlựa tchọn tkênh tmua thàng ttrực ttuyến tthông tqua tcác tcông tcụ ttìm tkiếm ttrên tGoogle thay ttrên tmạng txã thội tnhiều thơn tcác tphương ttiện ttruyền tthông tkhác t(33% tngười ttiêu tdùng tsử tdụng tcông tcụ ttìm tkiếm tGoogle tđể ttìm tthông ttin tmua thàng ttrực ttuyến, t27% tngười ttiêu tdùng tmua thàng tthông tqua tviệc ttìm tkiếm tthông ttin ttrên tmạng txã thội tvà t24% ttừ tcác ttrang tWeb tcủa tnhà tcung tcấp). tCác tkhách thàng ttrên tmạng txã thội tngoài tviệc tgiao tlưu tvới tbạn tbè, tcòn tđược tbạn tbè, tngười tthân ttư tvấn tmua tsắm. tKhông tít tngười ttiêu tdùng tđã tmua thàng tnhờ tnhững tliên tkết tnày tvà ttheothọ, tđiều tnày tkhiến thọ tcảm tthấy tthú tvị tvà tmất tít tthời tgian. tNhững tý tkiến, tnhận txét tcủa tngười tquen tđôi tkhi tlại tlà tlời tgiới tthiệu tcó tbảo tchứng tvề tsản tphẩm tđó, tcótsức tlôi tkéo tthuyết tphục tgấp tnhiều tlần tso tvới tnhững ttrường thợp ttiếp tcận ttrực ttiếp. Bất tđộng tsản tlà tmột tlĩnh tvực tkinh tdoanh trất tđặc tthù, tđòi thỏi tnhững tđiều tkiện tđặc tbiệt tnhư tnguồn ttài tchính tvững tmạnh, tkhả tnăng thuy tđộng tvốn, tmối tquan thệ ttốt tvới tcác tcơ tquan tchức tnăng tquản tlý tchuyên tngành, tđịnh thướng tcũng tnhư tlà ttầm tnhìn tdài thạn tcủa tlãnh tđạo tdoanh tnghiệp. tHoạt tđộng tkinh tdoanh tbất tđộng tsản tmang ttính tchu tkỳ, tnên trủi tro trất tlớn, tnhưng tđi tkèm tvới trủi tro tlớn tchính tlà tlợi tnhuận trất thấp tdẫn, tdo tđó tlĩnh tvực tkinh tdoanh tnày tngày tcàng tthu thút tcác tdoanh tnghiệp ttham tgia. tTuy tnhiên, ttừ tnăm t2009 tđến tnay, tdo tảnh thưởng ttừ tcuộc tkhủng thoảng tkinh ttế tthế tgiới, tthị ttrường tbất tđộng tsản tnói tchung trơi tvào ttình ttrạng tđóng tbăng, tnhiều tdự tán tđã tphải tgiảm tgiá tkhá tmạnh, tnhưng tvẫn tkhông tthể tbán tđược tvà tdần tdần txuất thiện tnhững t“Khu tnhà tma” thay t“Dự tán tma”. tĐể tvượt tqua tkhó tkhăn tđó, tcác tdoanh tnghiệp tbất tđộng tsản tđã tchuyển tphương tthức tbán thàng, tthay tvì tchú ttrọng tđến tquảng tcáo thay ttổ tchức tgiao tdịch ttrên tsàn tbất tđộng tsản tnhư ttrước tkia tthì tngày tnay tcác tdoanh tnghiệp/chủ tđầu ttư tchú ttrọng tđến tviệc tđăng ttải ttruyền tbá tcác tthôngttin tbất tđộng tsản ttrên tcác ttrang tmạng txã thội tvà tnhờ tchính tsự ttối tưu tcủa ttruyền tmiệng tđiện ttử t(EWOM) tmà ttất tcả tmọi tngười tđều tcó tthể ttiếp tcận tđược tvới tnhững tthông ttin tvề tthị ttrường tbất tđộng tsản tmọi tnơi tmọi tlúc.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN - HOÀNG HỒ QUANG NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA TRUYỀN MIỆNG ĐIỆN TỬ (EWOM) ĐẾN Ý ĐỊNH MUA BẤT ĐỘNG SẢN Ở VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH QUẢN TRỊ KINH DOANH HÀ NỘI - 2021 iii MỤC LỤC LỜI CAM KẾT i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC SƠ ĐỒ viii CHƯƠNG GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Lý lựa chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Những đóng góp luận án 1.6.1 Về mặt lý luận 1.6.2 Về mặt thực tiễn 1.7 Kết cấu luận án TÓM TẮT CHƯƠNG CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan nghiên cứu truyền miệng điện tử (EWOM) 2.1.1 Hướng nghiên cứu tác động truyền miệng điện tử đến ý định mua 2.1.2 Hướng nghiên cứu tác động truyền miệng điện tử (EWOM) đến định mua 15 2.2 Truyền miệng điện tử (EWOM - Electronic Word-of-Mouth) 22 2.2.1 Khái niệm Truyền miệng (WOM) 22 2.2.2 Đặc điểm truyền miệng 23 2.2.3 Khái niệm Truyền miệng điện tử (EWOM) 23 2.2.4 Sự phát triển EWOM 24 iv 2.2.5 Đặc điểm Truyền miệng điện tử (EWOM) 25 2.2.6 Các thành phần Truyền miệng điện tử (EWOM) 28 2.2.7 Lợi ích EWOM 28 2.2.8 Hạn chế EWOM 29 2.3 Các yếu tố EWOM ảnh hưởng đến ý định mua người tiêu dùng 30 2.3.1 Các yếu tố liên quan đến người truyền tin nguồn tin 30 2.3.2 Các yếu tố liên quan đến người nhận tin 32 2.3.3 Các yếu tố liên quan đến thông điệp EWOM 34 2.3.4 Các yếu tố liên quan đến kênh truyền tải 35 2.4 Khái quát tình hình mua bất động sản thông qua EWOM Việt Nam thời gian qua 38 2.4.1 Bối cảnh thị trường Bất động sản Việt Nam thời gian qua 38 2.4.2 Tình hình mua bất động sản thông qua EWOM Việt Nam thời gian qua 40 2.5 Các lý thuyết truyền thông hành vi mua sắm 41 2.5.1 Các lý thuyết truyền thông 42 2.5.2 Các lý thuyết hành vi mua sắm 47 2.6 Mơ hình nghiên cứu 49 2.6.1 Khoảng trống nghiên cứu 49 2.6.2 Lựa chọn lý thuyết nghiên cứu 50 2.6.3 Mơ hình nghiên cứu 52 2.6.4 Giả thuyết nghiên cứu 54 TÓM TẮT CHƯƠNG 58 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 60 3.1 Quy trình nghiên cứu 60 3.2 Phương pháp nghiên cứu định ttính 62 3.2.1 Phương pháp chuyên gia 62 3.2.2 Phương pháp vấn cá nhân 72 3.3 Phương pháp nghiên cứu định lượng 76 3.3.1 Nghiên cứu định lượng sơ 77 3.3.2 Nghiên cứu định lượng thức 85 TÓM TẮT CHƯƠNG 88 v CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 89 4.1 Kết sàng lọc phiếu điều tra 89 4.2 Kết phân tích mẫu điều tra 90 4.3 Kết kiểm định thang đo 93 4.3.1 Kết đánh giá độ tin cậy thang đo 93 4.3.2 Kết phân tích nhân tố khám phá (EFA) 94 4.3.3 Kết phân tích nhân tố khẳng định (CFA) 96 4.4 Kết kiểm định giả thuyết nghiên cứu 100 4.4.1 Kết phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) 100 4.4.2 Kết kiểm định Bootstrap 103 4.4.3 Kết phân tích đa nhóm nhóm người dân có ý định mua chung cư nhóm người dân có ý định mua nhà liền kề, biệt thự 104 4.4.4 Kết kiểm định giả thuyết nghiên cứu 105 TÓM TẮT CHƯƠNG 108 CHƯƠNG THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT 109 5.1 Thảo luận kết nghiên cứu 109 5.2 Một số đề xuất rút từ kết nghiên cứu 110 5.2.1 Gia tăng mức độ tham gia EWOM người dân gia tăng độ tin tưởng người dân EWOM 111 5.2.2 Nâng cao chất lượng thông tin EWOM 113 5.2.3 Tăng số lượng EWOM 114 5.2.4 Tăng cường mối quan hệ người gửi tin người nhận tin 115 5.3 Hạn chế nghiên cứu hướng nghiên cứu 117 KẾT LUẬN 118 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 120 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 121 PHỤ LỤC vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh (nếu có) Tiếng Việt ANOVA Phân tích phương sai BĐS Real Estate Bất động sản CFA Confirmation Factor Analysis Phân tích nhân tố khẳng định CLTT Quality (QLY) Chất lượng thông tin EWOM CN Adoption (AD) Sự chấp nhận EWOM ANOVA DTPB Developed Decomposed Theory of Planned Behaviour Lý thuyết phân tách kế hoạch hành vi EFA Exploratory Factor Analysis Phân tích nhân tố khám phá ELM Elaboration Likelihood Model Mơ hình Elaboration Likelihood Model Electronic Word of Mouth Truyền miệng điện tử GK Rapport (RA) Sự gắn kết IAM Information Adoption Model Mơ hình chấp nhận thơng tin IDT Innovation Diffusion Theory Lý thuyết đổi (hay gọi là: Lý thuyết phổ biến đổi mới) EWOM Phó giáo sư Tiến sĩ PGS.TS Structural Equation Model Mơ hình cấu trúc tuyến tính Quantity (QTY) Số lượng EWOM TAM Technology Acceptance Model Mơ hình chấp nhận cơng nghệ TCTT Credibility (CR) Độ tin cậy, tin tưởng nguồn thông tin TG Involvement (IN) Sự tham gia TPB Theory of Planned Behavior Lý thuyết kế hoạch hành vi TRA Theory of Reasoned Action Lý thuyết lý luận hành động (hay Lý thuyết hành động hợp lý) TT Expertise (EX) Sự tinh thông WOM Word of Mouth Truyền miệng YDM Purchasing Intention (PI) Ý định mua SEM SL vii DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Sự khác WOM EWOM 26 Bảng 2.2 Tổng hợp yếu tố EWOM ảnh hưởng tới hành vi tiêu dùng .36 Bảng 2.3 Nguồn cung hộ chung cư, nhà liền kề biệt thự thị trường 38 Hà Nội thành phố Hồ Chí Minh .38 Bảng 2.4 Tổng hợp biến mơ hình 53 Bảng 2.5 Tổng hợp giả thuyết nghiên cứu luận án 57 Bảng 3.1 Nội dung vấn chuyên gia 62 Bảng 3.2 Bảng thống kê mẫu vấn chuyên gia 64 Bảng 3.3 Chi tiết kết vấn 10 chuyên gia .65 Bảng 3.4 Bảng thống kê mẫu vấn cá nhân 72 Bảng 3.5 Nội dung vấn cá nhân .73 Bảng 3.6 Chi tiết kết vấn cá nhân .74 Bảng 3.7 Thang đo yếu tố “Sự tinh thông” 78 Bảng 3.8 Thang đo yếu tố “Sự tham gia” 79 Bảng 3.9 Thang đo yếu tố “Sự gắn kết” 79 Bảng 3.10 Thang đo yếu tố “Độ tin cậy nguồn thông tin” 80 Bảng 3.11 Thang đo yếu tố “Chất lượng thông tin EWOM” 80 Bảng 3.12 Thang đo yếu tố “Số lượng EWOM” 81 Bảng 3.13 Thang đo biến “Sự chấp nhận EWOM” .81 Bảng 3.14 Thang đo biến “Ý định mua bất động sản” 82 Bảng 4.1 Kết sàng lọc phiếu điều tra .89 Bảng 4.2 Kết phân tích mẫu điều tra .90 Bảng 4.3 Tổng hợp kết đo lường thang đo 93 Bảng 4.4 Kết phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến độc lập 95 Bảng 4.5 Kết phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc 96 Bảng 4.6 Kết CFA chuẩn hóa biến nghiên cứu 97 Bảng 4.7 Kết phân tích tương quan biến 99 Bảng 4.8 Tổng hợp hệ số mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM 102 Bảng 4.9 Kết kiểm định Bootstrap 103 Bảng 4.10 Kết phân tích đa nhóm .104 Bảng 4.11 Tổng hợp kết kiểm định giả thuyết nghiên cứu 105 viii DANH MỤC SƠ ĐỒ Sơ đồ 2.1 Mơ hình EWOM Yi-Wen Fan Yi-Feng Miao năm 2012 12 Sơ đồ 2.2 Mơ hình EWOM Phạm Thị Minh Lý năm 2016 13 Sơ đồ 2.3 Mơ hình EWOM Anum Saleem Abida Ellahi năm 2017 14 Sơ đồ 2.4 Mơ hình EWOM Lê Minh Chí Lê Tấn Nghiêm năm 2018 15 Sơ đồ 2.5 Mơ hình lý thuyết EWOM Christy M.K Cheung cộng năm 2008 17 Sơ đồ 2.6 Mơ hình lý thuyết EWOM Cheung cộng năm 2010 19 Sơ đồ 2.7 Mô hình lý thuyết EWOM Cheung cộng năm 2012 19 Sơ đồ 2.8 Mơ hình Elaboration Likelihood Model (ELM) 45 Sơ đồ 2.9 Mơ hình chấp nhận thơng tin (IAM) 46 Sơ đồ 2.10 Mơ hình Lý thuyết lý luận hành động (TRA) 47 Sơ đồ 2.11 Mơ hình Lý thuyết kế hoạch hành vi (TPB) 48 Sơ đồ 2.11 Mơ hình nghiên cứu luận án 52 Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu luận án 61 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 5.1 Kết CFA chuẩn hóa 98 Hình 5.2 Kết phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) 101 CHƯƠNG GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Lý lựa chọn đề tài Khác với vai trò khiêm tốn thập kỷ trước, Internet t t t t t t t t t t t t t t t t trở thành phương tiện truyền thông quan trọng tất xã hội sử dụng Kể từ đầu năm 1990, việc người tiêu dùng sử dụng Internet phát triển từ tò mò hay lạ đến tin cậy Ngày nay, Internet trở thành phương tiện truyền t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t thơng tích hợp đời sống xã hội thương mại cá nhân, tổ chức Sự đời phát triển Internet làm thay đổi hoàn toàn sống người việc t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t kinh doanh tất doanh nghiệp lớn nhỏ lĩnh vực khác toàn giới Thời đại công nghiệp cũ thay thời đại công nghệ thông tin với bùng nổ công nghiệp lần thứ (cuối kỷ 18), thứ hai (nửa cuối kỷ 19), thứ ba (1969-2010) lần thứ tư Nhờ có Internet mà khối lượng thơng tin khổng lồ truyền tải cách dễ dàng nhanh chóng đến quốc gia, người thời điểm Song hành với việc sử dụng phương thức tiếp cận t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t khách hàng truyền thống khơng cịn hiệu trước Khách hàng bắt đầu cảm thấy t t t t t t t t t t t t t t t t t nhàm chán cảnh giác từ thông điệp quảng cáo phương tiện thông tin đại chúng hay từ người tiếp thị trực tiếp t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Internet cung cấp phương thức khác thú vị cho người tiêu dùng để thu t t t t t t t t t t t t t t t t thập thông tin sản phẩm, dịch vụ nào; phương thức truyền miệng mạng xã hội hay gọi truyền miệng điện tử (Electronic Word of Mouth EWOM) Với phương thức này, người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận theo dõi suy nghĩ cảm nhận người khác thơng qua lời bình luận hay nhận xét đánh giá họ thơng điệp Website, Blog, Forum, trang mạng xã hội t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t (Facebook, Twitter,…) để họ so sánh lựa chọn sản phẩm tối ưu cho Điều dẫn đến việc tạo cộng đồng truyền miệng trực tuyến đa dạng có sức ảnh hưởng lớn doanh nghiệp nhà kinh doanh Theo nghiên cứu Cục Thương mại điện tử kinh tế số thuộc Bộ Công thương Top 100 thương hiệu giá trị giới năm 2015 cho thấy hầu hết thương hiệu tiếng toàn cầu thuộc lĩnh vực công nghệ viễn thông, công ty tập đồn cơng nghệ đa phần tận dụng lợi sử dụng phương tiện truyền thông mạng xã hội Twitter Facebook để quảng bá sản phẩm, dịch vụ giải đáp thắc mắc khách hàng Cho đến năm 2019, lợi t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nhuận thương mại thơng qua mạng xã hội tồn cầu đạt 38 tỷ USD, riêng t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Mỹ 17 tỷ USD 30% số người sử dụng mạng xã hội ngày t t t t t t t t t t t t t sẵn sàng mua sắm thông qua phương tiện t t t t t t t t t t t t t t t t t t t T Còn Việt Nam, với xu hướng chuyển từ hình thức quảng bá truyền thống sang tiếp thị số, bùng nổ mạnh mẽ phương tiện truyền thông xã hội chất lẫn t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t lượng, khiến nhiều doanh nghiệp Việt bắt đầu “để mắt” đến kênh thông tin đa chiều Một khảo sát Google Việt Nam năm 2017cũng phát hầu hết sản phẩm dịch vụ đời sống xã hội đa số người tiêu dùng lựa chọn kênh t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mua hàng trực tuyến thơng qua cơng cụ tìm kiếm Google hay mạng xã hội t t t t t t t t t t t t t t t t t t nhiều phương tiện truyền thông khác (33% người tiêu dùng sử dụng cơng cụ tìm t t t t t t t t t t t t t t t t t kiếm Google để tìm thông tin mua hàng trực tuyến, 27% người tiêu dùng mua hàng thơng qua việc tìm kiếm thơng tin mạng xã hội 24% từ trang Web nhà cung cấp) t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Các khách hàng mạng xã hội việc giao lưu với bạn bè, bạn bè, người thân tư vấn mua sắm Khơng người tiêu dùng mua hàng nhờ liên kết theo họ, điều khiến họ cảm thấy thú vị thời gian Những ý kiến, nhận xét người quen đơi lại lời giới thiệu có bảo chứng sản phẩm đó, có sức lơi kéo thuyết phục gấp nhiều lần so với trường hợp tiếp cận trực tiếp t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Bất động sản lĩnh vực kinh doanh đặc thù, đòi hỏi điều kiện đặc t t t t t t t t t t t t t t t t t biệt nguồn tài vững mạnh, khả huy động vốn, mối quan hệ tốt với quan chức quản lý chuyên ngành, định hướng tầm nhìn dài hạn lãnh t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t đạo doanh nghiệp Hoạt động kinh doanh bất động sản mang tính chu kỳ, nên rủi ro lớn, kèm với rủi ro lớn lợi nhuận hấp dẫn, lĩnh vực kinh doanh ngày thu hút doanh nghiệp tham gia Tuy nhiên, từ năm 2009 đến nay, ảnh hưởng từ khủng hoảng kinh tế giới, thị trường bất động sản nói chung rơi vào tình trạng đóng băng, nhiều dự án phải giảm giá mạnh, bán xuất “Khu nhà ma” hay “Dự án ma” Để vượt qua khó t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t khăn đó, doanh nghiệp bất động sản chuyển phương thức bán hàng, thay trọng đến quảng cáo hay tổ chức giao dịch sàn bất động sản trước ngày doanh nghiệp/chủ đầu tư trọng đến việc đăng tải truyền bá thông tin bất động sản trang mạng xã hội nhờ tối ưu truyền miệng điện tử (EWOM) mà tất người tiếp cận với thông tin thị trường bất động sản nơi lúc t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Trong cách mạng cơng nghệ truyền miệng (WOM) phát triển thành hình thức giao tiếp truyền miệng điện tử (EWOM) Buttle (1998) cho truyền miệng đạt thông qua phương tiện điện tử để giao tiếp Hennig-Thurau et al (2004) cho truyền miệng điện tử (EWOM) có khái niệm tương tự tiếp thị lan truyền Nó đánh giá khách hàng cũ, khách hàng tại, khách hàng tiềm mặt tích cực hay tiêu cực sản phẩm, dịch vụ hay công ty qua mạng Internet Goyette et al (2010) thành phần quan trọng tiếp thị lan truyền Internet, hình thức truyền miệng WOM thơng qua phương tiện điện tử khác biệt tiếp thị lan truyền WOM Hay Litvin & Goldsmith (2008) đưa định nghĩa truyền miệng điện tử cách đầy đủ khái quát hơn, truyền miệng điện tử truyền tải thông tin phi thức tới người tiêu dùng sản phẩm, nhà cung cấp sản phẩm thơng qua mạng Internet Thực tế cho thấy, người tiêu dùng thường tìm kiếm thông tin ý định mua nhà t t t t t t t t t t t t t t t t t thường dựa vào thông tin từ người thân bạn bè, tư vấn sàn giao dịch bất động sản thông qua diễn đàn Trong hình thức tìm kiếm thơng tin thông qua Internet t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nhiều người dân sử dụng phổ biến Bên cạnh đó, người tiêu dùng có khuynh hướng trở nên chủ động chia sẻ thông tin thương mại tin tưởng vào thông tin người tiêu dùng khác đưa thông tin chủ đầu tư hay người mơi giới bất động sản đưa Do đó, việc tìm hiểu ảnh hưởng truyền miệng điện tử (EWOM) đến ý định mua bất động sản người dân giúp cho doanh nghiệp hay chủ đầu tư việc đưa sản phẩm nhà đến tay người dân Việt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Nam cách hiệu Hầu hết nghiên cứu trước Việt Nam hay giới ảnh hưởng truyền miệng điện tử (EWOM) tập trung vào kết việc làm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tăng ý định định mua sắm người tiêu dùng sản phẩm tiêu dùng phục vụ cho nhu cầu đời sống sinh hoạt với giá trị vừa nhỏ như: điện thoại, quần áo, mỹ phẩm, đồ gia dụng, đồ điện tử… t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Trong đó, tác động EWOM tài sản có giá trị lớn bất động sản chưa nhận quan tâm ý Vấn đề nhà nghiên cứu nghiên cứu ngồi nước nghiên cứu nhiều khía cạnh khác dạng t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t báo tạp chí, luận án tiến sĩ, luận văn thạc sĩ, nghiên cứu hội thảo khoa học Tuy nhiên nghiên cứu nghiên cứu lãnh thổ khác nhau, vùng khác nhau, với phương pháp mẫu nghiên cứu khác kết nghiên cứu có khác nhân tố ảnh hưởng EWOM, mức độ tác động EWOM tới hành vi tiêu dùng mua sắm bất động sản Ở Việt Nam có điều kiện hồn cảnh khác nước khác khơng áp dụng kết nghiên cứu nghiên cứu trước cho Việt Nam Vì vậy, từ thực tiễn trên, tác giả lựa chọn đề tài “Nghiên cứu ảnh hưởng truyền miệng điện tử (EWOM) đến ý định mua bất động sản Việt Nam" cho luận án t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Parameter SE SE-SE Mean Bias SE-Bias Y_D_M < - C_N 0.064 0.001 0.567 -0.006 0.002 TT_4 < - T_T 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 TT_3 < - T_T 0.046 0.001 0.915 0.001 0.001 TT_2 < - T_T 0.046 0.001 1.040 0.001 0.001 TT_1 < - T_T 0.046 0.001 0.908 0.000 0.001 TG_4 < - T_G 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 TG_3 < - T_G 0.099 0.002 1.111 0.004 0.003 TG_2 < - T_G 0.100 0.002 1.172 0.008 0.003 TG_1 < - T_G 0.066 0.001 1.183 0.003 0.002 TCTT_4 < - TC_TT 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 TCTT_3 < - TC_TT 0.069 0.001 0.950 0.005 0.002 TCTT_2 < - TC_TT 0.079 0.001 1.128 0.007 0.002 TCTT_1 < - TC_TT 0.058 0.001 1.005 0.004 0.002 CN_4 < - C_N 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 CN_3 < - C_N 0.048 0.001 1.011 -0.002 0.001 CN_2 < - C_N 0.044 0.001 0.945 -0.003 0.001 CN_1 < - C_N 0.052 0.001 0.892 -0.003 0.001 GK_3 < - G_K 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 GK_2 < - G_K 0.041 0.001 0.962 0.002 0.001 GK_1 < - G_K 0.043 0.001 0.895 -0.001 0.001 SL_3 < - S_L 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 SL_2 < - S_L 0.057 0.001 1.151 0.006 0.001 SL_1 < - S_L 0.054 0.001 1.109 0.006 0.001 CLTT_3 < - CL_TT 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 CLTT_2 < - CL_TT 0.054 0.001 0.972 0.004 0.001 CLTT_1 < - CL_TT 0.050 0.001 0.864 0.006 0.001 YDM_1 < - Y_D_M 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 YDM_2 < - Y_D_M 0.049 0.001 0.887 -0.001 0.001 YDM_3 < - Y_D_M 0.046 0.001 0.954 0.000 0.001 So sánh hai nhóm mua chung cư mua nhà liền kề, biệt thự Mua chung cư Estimates (Mua Chung cu - Default model) Scalar Estimates (Mua Chung cu - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Mua Chung cu - Default model) Estimate S.E C.R P C_N < - T_T -0.128 0.020 -6.256 *** C_N < - T_G 0.291 0.031 9.388 *** C_N < - G_K 0.186 0.020 9.428 *** C_N < - TC_TT 0.272 0.033 8.315 *** C_N < - CL_TT 0.247 0.029 8.476 *** C_N < - S_L 0.193 0.025 7.810 *** Y_D_M < - C_N 0.625 0.065 9.654 *** TT_4 < - T_T 1.000 TT_3 < - T_T 0.927 0.057 16.229 *** TT_2 < - T_T 1.035 0.058 17.712 *** TT_1 < - T_T 0.917 0.055 16.645 *** TG_4 < - T_G 1.000 TG_3 < - T_G 1.047 0.080 13.130 *** TG_2 < - T_G 1.094 0.082 13.303 *** TG_1 < - T_G 1.114 0.084 13.271 *** TCTT_4 < - TC_TT 1.000 TCTT_3 < - TC_TT 0.969 0.085 11.453 *** TCTT_2 < - TC_TT 1.125 0.093 12.075 *** TCTT_1 < - TC_TT 1.039 0.091 11.468 *** CN_4 < - C_N 1.000 CN_3 < - C_N 1.001 0.064 15.546 *** CN_2 < - C_N 0.968 0.061 15.831 *** CN_1 < - C_N 0.904 0.062 14.689 *** GK_3 < - G_K 1.000 GK_2 < - G_K 0.980 0.049 20.093 *** GK_1 < - G_K 0.883 0.047 18.880 *** SL_3 < - S_L 1.000 Label Estimate S.E C.R P SL_2 < - S_L 1.134 0.067 16.961 *** SL_1 < - S_L 1.050 0.063 16.728 *** CLTT_3 < - CL_TT 1.000 CLTT_2 < - CL_TT 0.923 0.067 13.790 *** CLTT_1 < - CL_TT 0.835 0.062 13.530 *** YDM_1 < - Y_D_M 1.000 YDM_2 < - Y_D_M 0.888 0.059 15.161 *** YDM_3 < - Y_D_M 0.952 0.058 16.498 *** Standardized Regression Weights: (Mua Chung cu - Default model) Estimate C_N < - T_T -0.175 C_N < - T_G 0.351 C_N < - G_K 0.297 C_N < - TC_TT 0.315 C_N < - CL_TT 0.318 C_N < - S_L 0.256 Y_D_M < - C_N 0.543 TT_4 < - T_T 0.813 TT_3 < - T_T 0.778 TT_2 < - T_T 0.838 TT_1 < - T_T 0.794 TG_4 < - T_G 0.726 TG_3 < - T_G 0.742 TG_2 < - T_G 0.753 TG_1 < - T_G 0.751 TCTT_4 < - TC_TT 0.686 TCTT_3 < - TC_TT 0.698 TCTT_2 < - TC_TT 0.749 TCTT_1 < - TC_TT 0.699 CN_4 < - C_N 0.754 CN_3 < - C_N 0.753 Label Estimate CN_2 < - C_N 0.765 CN_1 < - C_N 0.717 GK_3 < - G_K 0.870 GK_2 < - G_K 0.857 GK_1 < - G_K 0.815 SL_3 < - S_L 0.771 SL_2 < - S_L 0.867 SL_1 < - S_L 0.850 CLTT_3 < - CL_TT 0.824 CLTT_2 < - CL_TT 0.730 CLTT_1 < - CL_TT 0.715 YDM_1 < - Y_D_M 0.869 YDM_2 < - Y_D_M 0.738 YDM_3 < - Y_D_M 0.807 Covariances: (Mua Chung cu - Default model) Estimate S.E C.R T_T < > T_G -0.058 0.037 -1.559 0.119 T_T < > TC_TT -0.071 0.037 -1.934 0.053 T_T < > G_K -0.087 0.048 -1.813 0.070 T_T < > S_L -0.061 0.040 -1.516 0.130 T_T < > CL_TT -0.037 0.040 -0.922 0.356 T_G < > TC_TT 0.107 0.034 3.119 0.002 T_G < > G_K 0.124 0.044 2.805 0.005 T_G < > S_L 0.188 0.039 4.786 *** T_G < > CL_TT 0.191 0.039 4.855 *** TC_TT < > G_K 0.133 0.044 3.055 0.002 TC_TT < > S_L 0.136 0.037 3.654 *** TC_TT < > CL_TT 0.212 0.040 5.361 *** G_K < > S_L 0.207 0.049 4.253 *** G_K < > CL_TT 0.215 0.049 4.399 *** S_L < > CL_TT 0.182 0.041 4.420 *** P Label Correlations: (Mua Chung cu - Default model) Estimate T_T < > T_G -0.094 T_T < > TC_TT -0.120 T_T < > G_K -0.106 T_T < > S_L -0.089 T_T < > CL_TT -0.056 T_G < > TC_TT 0.204 T_G < > G_K 0.172 T_G < > S_L 0.313 T_G < > CL_TT 0.328 TC_TT < > G_K 0.192 TC_TT < > S_L 0.236 TC_TT < > CL_TT 0.380 G_K < > S_L 0.260 G_K < > CL_TT 0.278 S_L < > CL_TT 0.285 Variances: (Mua Chung cu - Default model) Estimate S.E C.R P T_T 0.700 0.076 9.180 *** T_G 0.547 0.071 7.655 *** TC_TT 0.503 0.072 6.975 *** G_K 0.961 0.094 10.201 *** S_L 0.660 0.078 8.489 *** CL_TT 0.619 0.070 8.896 *** e32 -0.022 0.007 -3.105 0.002 e33 0.350 0.038 9.192 *** e1 0.359 0.035 10.127 *** e2 0.393 0.036 10.936 *** e3 0.317 0.034 9.353 *** e4 0.345 0.033 10.599 *** Label Estimate S.E C.R P e5 0.491 0.044 11.093 *** e6 0.490 0.045 10.820 *** e7 0.500 0.047 10.614 *** e8 0.525 0.049 10.653 *** e9 0.565 0.050 11.196 *** e10 0.497 0.045 11.018 *** e11 0.498 0.050 10.063 *** e12 0.568 0.052 11.000 *** e13 0.285 0.022 12.918 *** e14 0.288 0.022 12.926 *** e15 0.250 0.019 12.835 *** e16 0.290 0.022 13.141 *** e20 0.307 0.037 8.289 *** e21 0.332 0.037 8.866 *** e22 0.378 0.037 10.348 *** e23 0.450 0.041 10.986 *** e24 0.280 0.036 7.832 *** e25 0.280 0.033 8.601 *** e26 0.294 0.037 7.974 *** e27 0.463 0.044 10.613 *** e28 0.412 0.038 10.879 *** e29 0.161 0.024 6.682 *** e30 0.326 0.030 11.016 *** e31 0.241 0.026 9.210 *** Label Squared Multiple Correlations: (Mua Chung cu - Default model) Estimate C_N 1.057 Y_D_M 0.295 YDM_3 0.651 YDM_2 0.545 YDM_1 0.755 CLTT_1 0.512 CLTT_2 0.532 CLTT_3 0.678 SL_1 0.722 SL_2 0.752 SL_3 0.595 GK_1 0.665 GK_2 0.735 GK_3 0.758 CN_1 0.514 CN_2 0.585 CN_3 0.567 CN_4 0.569 TCTT_1 0.489 TCTT_2 0.561 TCTT_3 0.487 TCTT_4 0.471 TG_1 0.564 TG_2 0.567 TG_3 0.551 TG_4 0.527 TT_1 0.630 TT_2 0.703 TT_3 0.605 TT_4 0.661 Mua biệt thự, nhà liền kề Estimates (Mua Lien keBietthu - Default model) Scalar Estimates (Mua Lien keBietthu - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Mua Lien keBietthu - Default model) Estimate S.E C.R P C_N < - T_T -0.145 0.048 -3.006 0.003 C_N < - T_G 0.452 0.081 5.570 *** C_N < - G_K 0.192 0.043 4.442 *** C_N < - TC_TT 0.232 0.051 4.521 *** C_N < - CL_TT 0.293 0.062 4.692 *** C_N < - S_L 0.234 0.061 3.817 *** Y_D_M < - C_N 0.295 0.082 3.600 *** TT_4 < - T_T 1.000 TT_3 < - T_T 0.886 0.095 9.310 *** TT_2 < - T_T 1.033 0.096 10.711 *** TT_1 < - T_T 0.887 0.089 9.920 *** TG_4 < - T_G 1.000 TG_3 < - T_G 1.292 0.174 7.421 *** TG_2 < - T_G 1.378 0.180 7.658 *** TG_1 < - T_G 1.325 0.179 7.416 *** TCTT_4 < - TC_TT 1.000 TCTT_3 < - TC_TT 887 094 9.455 *** TCTT_2 < - TC_TT 1.077 103 10.420 *** TCTT_1 < - TC_TT 950 098 9.711 *** CN_4 < - C_N 1.000 CN_3 < - C_N 0.992 0.102 9.683 *** CN_2 < - C_N 0.893 0.095 9.382 *** CN_1 < - C_N 0.889 0.098 9.063 *** GK_3 < - G_K 1.000 GK_2 < - G_K 0.930 0.088 10.513 *** Label Estimate S.E C.R P 0.086 10.990 *** GK_1 < - G_K 0.942 SL_3 < - S_L 1.000 SL_2 < - S_L 1.142 0.139 8.195 *** SL_1 < - S_L 1.273 0.153 8.321 *** CLTT_3 < - CL_TT 1.000 CLTT_2 < - CL_TT 1.085 0.116 9.317 *** CLTT_1 < - CL_TT 0.951 0.109 8.691 *** YDM_1 < - Y_D_M 1.000 YDM_2 < - Y_D_M 0.879 0.096 9.116 *** YDM_3 < - Y_D_M 0.961 0.101 9.515 *** Standardized Regression Weights: (Mua Lien keBietthu - Default model) Estimate C_N < - T_T -0.194 C_N < - T_G 0.484 C_N < - G_K 0.292 C_N < - TC_TT 0.307 C_N < - CL_TT 0.332 C_N < - S_L 0.267 Y_D_M < - C_N 0.304 TT_4 < - T_T 0.754 TT_3 < - T_T 0.693 TT_2 < - T_T 0.818 TT_1 < - T_T 0.740 TG_4 < - T_G 0.576 TG_3 < - T_G 0.730 TG_2 < - T_G 0.780 TG_1 < - T_G 0.729 TCTT_4 < - TC_TT 0.795 TCTT_3 < - TC_TT 0.689 TCTT_2 < - TC_TT 0.764 Label Estimate TCTT_1 < - TC_TT 0.707 CN_4 < - C_N 0.727 CN_3 < - C_N 0.737 CN_2 < - C_N 0.712 CN_1 < - C_N 0.687 GK_3 < - G_K 0.807 GK_2 < - G_K 0.755 GK_1 < - G_K 0.819 SL_3 < - S_L 0.671 SL_2 < - S_L 0.718 SL_1 < - S_L 0.825 CLTT_3 < - CL_TT 0.770 CLTT_2 < - CL_TT 0.794 CLTT_1 < - CL_TT 0.683 YDM_1 < - Y_D_M 0.826 YDM_2 < - Y_D_M 0.701 YDM_3 < - Y_D_M 0.765 Covariances: (Mua Lien keBietthu - Default model) Estimate S.E T_T < > T_G T_T < > TC_TT T_T < > T_T C.R P -0.050 0.037 -1.348 0.178 0.083 0.045 1.835 0.067 G_K -0.022 0.051 -0.431 0.666 < > S_L 0.044 0.039 1.109 0.267 T_T < > CL_TT 0.014 0.039 0.352 0.725 T_G < > TC_TT -0.046 0.037 -1.251 0.211 T_G < > G_K 0.017 0.042 0.408 0.683 T_G < > S_L 0.036 0.032 1.104 0.270 T_G < > CL_TT 0.027 0.032 0.845 0.398 TC_TT < > G_K -0.001 0.051 -0.011 0.991 TC_TT < > S_L 0.042 0.039 1.071 0.284 Label Estimate S.E C.R P 0.045 0.039 1.140 0.254 -0.003 0.045 -0.077 0.939 TC_TT < > CL_TT G_K < > S_L G_K < > CL_TT 0.051 0.045 1.152 0.249 S_L < > CL_TT 0.069 0.035 1.953 0.051 Correlations: (Mua Lien keBietthu - Default model) Estimate T_T < > T_G -0.115 T_T < > TC_TT T_T < > G_K -0.036 T_T < > S_L 0.095 T_T < > CL_TT 0.030 T_G < > TC_TT -0.107 T_G < > G_K 0.034 T_G < > S_L 0.096 T_G < > CL_TT 0.073 TC_TT < > G_K -0.001 TC_TT < > S_L 0.092 TC_TT < > CL_TT 0.098 G_K < > S_L G_K < > CL_TT 0.098 S_L < > CL_TT 0.175 0.155 -0.006 Variances: (Mua Lien keBietthu - Default model) Estimate S.E C.R P T_T 0.542 0.092 5.910 *** T_G 0.348 0.084 4.143 *** TC_TT 0.534 0.085 6.291 *** G_K 0.702 0.110 6.383 *** S_L 0.395 0.082 4.852 *** CL_TT 0.390 0.068 5.759 *** e32 0.080 0.022 3.636 *** Label Label Estimate S.E C.R P e33 0.260 0.042 6.119 *** e1 0.412 0.054 7.631 *** e2 0.461 0.055 8.428 *** e3 0.286 0.046 6.280 *** e4 0.353 0.045 7.852 *** e5 0.699 0.077 9.102 *** e6 0.510 0.067 7.641 *** e7 0.426 0.063 6.724 *** e8 0.539 0.070 7.656 *** e9 0.311 0.047 6.660 *** e10 0.466 0.056 8.356 *** e11 0.441 0.060 7.290 *** e12 0.481 0.059 8.148 *** e13 0.271 0.033 8.205 *** e14 0.251 0.031 8.083 *** e15 0.235 0.028 8.370 *** e16 0.269 0.031 8.617 *** e20 0.376 0.060 6.257 *** e21 0.459 0.061 7.477 *** e22 0.306 0.052 5.919 *** e23 0.483 0.061 7.939 *** e24 0.484 0.068 7.116 *** e25 0.301 0.066 4.562 *** e26 0.268 0.042 6.319 *** e27 0.269 0.047 5.722 *** e28 0.403 0.051 7.966 *** e29 0.133 0.027 4.915 *** e30 0.229 0.029 7.827 *** e31 0.187 0.029 6.515 *** Label Squared Multiple Correlations: (Mua Lien keBietthu - Default model) Estimate C_N 0.737 Y_D_M 0.092 YDM_3 0.585 YDM_2 0.491 YDM_1 0.682 CLTT_1 0.467 CLTT_2 0.631 CLTT_3 0.593 SL_1 0.681 SL_2 0.516 SL_3 0.450 GK_1 0.671 GK_2 0.570 GK_3 0.651 CN_1 0.471 CN_2 0.507 CN_3 0.543 CN_4 0.529 TCTT_1 0.500 TCTT_2 0.584 TCTT_3 0.474 TCTT_4 0.632 TG_1 0.531 TG_2 0.608 TG_3 0.533 TG_4 0.332 TT_1 0.547 TT_2 0.669 TT_3 0.480 TT_4 0.568 ... đến truyền miệng điện tử (EWOM) ảnh hưởng đến ý định mua bất động sản (nhà liền kề, biệt thự nhà chung cư) người dân Việt Nam - Về đối tượng: người dân có ý định mua bất động sản gồm ý định mua. .. QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan nghiên cứu truyền miệng điện tử (EWOM) 2.1.1 Hướng nghiên cứu tác động truyền miệng điện tử đến ý định mua 2.1.2 Hướng nghiên cứu tác động. .. rút trình nghiên cứu sở cho việc hoàn thiện hoạt động nghiên cứu ảnh hưởng truyền miệng điện tử (EWOM) đến ý định mua bất động sản nói riêng sản phẩm nói chung người tiêu dùng nghiên cứu sau 1.7