Kết quả kiểm định phương sai cho thấy ý định sử dụng ứng dụng giữa các nhóm nghề nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa Sig. = 0,622 > 0,05. Do vậy ta có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA trong trường hợp này. Tuy nhiên, kết quả phân tích ANOVA cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng giữa các nhóm nghề nghiệp Sig. = 0,600 > 0,05. Hay không có sự khác biệt giữa các nhóm độ tuổi.
60
Bảng 4.12 Kiểm quả phân tích ANOVA về sự khác biệt ý định sử dụng theo độ tuổi
Độ tuổi Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn Kiểm định
Levene Phân tích ANOVA 18-22 71 4,07 0,505 Levene thống kê = 0,657; Sig. = 0,622 F = 0,689; Sig. = 0,600 23-26 91 3,94 0,624 27-32 79 4,06 0,582 33-37 22 3,97 0,519 38-45 4 4,06 0,239 Tổng cộng 267 4,01 0,569
Nguồn: Kết quả khảo sát 2014
4.5.3 Kiểm định khác biệt theo trình độ học vấn
Kết quả kiểm định phương sai cho thấy ý định sử dụng ứng dụng giữa các nhóm nghề nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa Sig. = 0,445 > 0,05. Do vậy ta có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA trong trường hợp này. Tuy nhiên, kết quả phân tích ANOVA cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng giữa các nhóm nghề nghiệp Sig. = 0,443 > 0,05. Hay không có sự khác biệt giữa các nhóm trình độ học vấn.
Bảng 4.13 Kiểm quả phân tích ANOVA về sự khác biệt ý định sử dụng theo trình độ học vấn
Trình độ học vấn Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn Kiểm định
Levene Phân tích ANOVA Trung cấp 39 4,03 0,458 Levene thống kê = 0,894; Sig. = 0,445 F = 0,897; Sig. = 0,443 Cao đẳng 20 3,89 0,582 Đại học 173 4,00 0,608 Sau đại học 35 4,14 0,459 Tổng cộng 267 4,01 0,569
61
4.5.4 Kiểm định khác biệt theo nghề nghiệp
Kết quả kiểm định phương sai cho thấy ý định sử dụng ứng dụng giữa các nhóm nghề nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa Sig. = 0,341 > 0,05. Do vậy ta có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA trong trường hợp này.
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng giữa các nhóm nghề nghiệp Sig. = 0,000 < 0,05. Phương pháp Bonferroni (Post Hoc) được sử dụng để xác định sự khác biệt xảy ra ở nhóm nghề nghiệp và kết quả phân tích như sau: IT và SV (sig.=0,014); IT và NVVP (sig.=0,005); IT và nhóm nghề Khác (sig.=0,020); Kinh doanh/ bán hàng và SV (sig.=0,050); Kinh doanh/ bán hàng và NVVP (sig.=0,025); Kinh doanh/ bán hàng và nhóm nghề Khác (sig.=0,039) với các mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệch trung bình cặp nhỏ hơn 0,05. Do đó, ta có thể kết luận rằng ý định sử dụng ở các nhóm trên có sự khác biệt với nhau.
Bảng 4.14 Kiểm quả phân tích ANOVA về sự khác biệt ý định sử dụng theo nghề nghiệp Nghề nghiệp Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn Kiểm định Levene Phân tích ANOVA Sinh viên 55 4,15 0,450 Levene thống kê = 1,134; Sig. = 0,341 F = 6,290; Sig. = 0,000 Nhân viên văn phòng 65 4,16 0,475
IT 80 3,84 0,601 Kinh doanh/ bán hàng 48 3,84 0,641 Khác 19 4,28 0,539 Tổng cộng 267 4,01 0,569
62
Bảng 4.15 Kết quả kiểm định Bonferroni về sự khác biệt ý định sử dụng giữa các nhóm nghề nghiệp
(I) NNghiep (J) NNghiep Khác biệt trung bình (I-J) Sig.
Sinh viên
Nhân viên văn phòng -0,012 1,000
IT 0,309*
0,014
Kinh doanh/ bán hàng 0,306* 0,050
Khác -0,126 1,000
Nhân viên văn phòng
Sinh viên 0,012 1,000 IT 0,321* 0,005 Kinh doanh/ bán hàng ,318* 0,025 Khác -0,115 1,000 IT Sinh viên -0,309* 0,014
Nhân viên văn phòng -0,321* 0,005
Kinh doanh/ bán hàng -0,003 1,000 Khác -0,436* 0,020
Kinh doanh/ bán hàng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sinh viên -0,306* 0,050
Nhân viên văn phòng -0,318*
0,025
IT 0,003 1,000
Khác -0,433* 0,039
Khác
Sinh viên 0,126 1,000 Nhân viên văn phòng 0,115 1,000
IT 0,436* 0,020
Kinh doanh/ bán hàng 0,433* 0,039
*. Mức ý nghĩa p < 0.05
Nguồn: Kết quả khảo sát 2014
4.5.5 Kiểm định khác biệt về thu nhập
Kết quả kiểm định phương sai cho thấy ý định sử dụng ứng dụng giữa các nhóm nghề nghiệp không khác nhau một cách không ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05. Do vậy ta không thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA trong trường hợp này.
63
4.5.6 Kiểm định khác biệt về thời gian sử dụng
Kết quả kiểm định phương sai cho thấy ý định sử dụng ứng dụng giữa các nhóm thời gian sử dụng không khác nhau một cách có ý nghĩa Sig. = 0,408 > 0,05. Do vậy ta có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA trong trường hợp này.
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng giữa các nhóm thời gian sử dụng Sig. = 0,009 < 0,05. Phương pháp Bonferroni (Post Hoc) được sử dụng để xác định sự khác biệt xảy ra ở nhóm thời gian sử dụng và kết quả phân tích cho thấy chủ yếu nhóm có thời gian sử dụng trên 4 năm có sự khác biệt cao nhất so với các nhóm còn lại, hai nhóm đầu không có sự khác biệt với nhau.
Bảng 4.16Kiểm quả phân tích ANOVA về sự khác biệt ý định sử dụng theo thời gian sử dụng
Thời gian sử dụng Tần số Trung bình Độ lệch
chuẩn Kiểm định Levene Phân tích ANOVA 0,5 năm - 2 năm 100 3,99 0,669 Levene thống kê = 0,899; Sig. = 0,408 F = 4,822; Sig. = 0,009 2 năm - 4 năm 111 3,93 0,490 Trên 4 năm 56 4,21 0,473 Tổng cộng 267 4,01 0,569
Nguồn: Kết quả khảo sát 2014
Bảng 4.17 Kết quả kiểm định Bonferroni về sự khác biệt ý định sử dụng giữa các nhóm thời gian sử dụng
(I) Tgian_sd (J) Tgian_sd Khác biệt trung bình (I-J) Sig.
0,5 năm - 2 năm 2 năm - 4 năm 0,060 1,000 Trên 4 năm -0,222 0,055
2 năm - 4 năm 0,5 năm - 2 năm -0,060 1,000 Trên 4 năm -0,282* 0,007
Trên 4 năm 0,5 năm - 2 năm 0,222 0,055 2 năm - 4 năm 0,282* 0,007
64
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Trong chương này trình bày kết quả phân tích dữ liệu từ cuộc điều tra gồm các nội dung sau:
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha, tiếp đến là phân tích nhân tố thì có 2 thang đo được loại bỏ và phân nhóm thang đó các nhân tố không thay đổi so với mô hình ban đầu nên tên của các nhân tố vẫn được giữ nguyên hay mô hình nghiên cứu không đổi gồm 7 yếu tố là: (1) Giá trị chức năng, (2) Giá trị xã hội, (3) Giá trị cảm xúc, (4) Giá trị tri thức, (5) Giá trị điều kiện, (6) Giá trị thẩm mỹ và (7) Thói quen. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phân tích hồi quy đa biến được tiến hành để đánh giá mức độ ảnh hưởng của 7 yếu tố trên đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa lựa chọn là 5%. Kết quả cho thấy ý định sử dụng ứng dụng di động của người dùng chịu ảnh hưởng của 7 nhân tố với mức độ giảm dần như sau : Giá trị xã hội, Giá trị cảm xúc, Thói quen, Giá trị thẩm mỹ, Giá trị chức năng, Giá trị điều kiện và Giá trị tri thức. Và kết quả cũng cho thấy sự tương đồng cũng như có một vài khác biệt so với các nghiên cứu trước.
Kiểm định T-test và phân tích ANOVA được thực hiện cho các biến định tính: Giới tính và Nghề nghiệp kết quả cho thấy: có sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng di động của người dùng ở biến Giới tính và Nghề nghiệp.
65
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP GỢI Ý
Trong chương này sẽ tập hợp lại những điểm chính trong đề tài nghiên cứu, cũng như ý nghĩa nghiên cứu đề tài này; một số gợi ý chính sách; cuối cùng là một số hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài.
5.1 Các điểm chính của nghiên cứu
Khái niệm giá trị cảm nhận của người tiêu dùng là lý thuyết được sử dụng nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực như: du lịch, bán hàng, marketing, … được dùng nghiên cứu tại nhiều quốc gia khác nhau trên thế giới. Trong nghiên cứu này khái niệm giá trị cảm nhận được chọn là một phần lý thuyết quan trọng để xem xét ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng trên Smartphone; bên cạnh đó nghiên cứu này còn đề xuất đến một khái niệm khác có liên quan đến hành vi sử dụng của con người cũng được chọn để xem xét như một yếu tố mới cần khám phá trong mô hình. Mục tiêu của nghiên cứu này là khám phá, xem xét mức độ ảnh hưởng của các yếu tố giá trị cảm nhận đến ý định sử dụng ứng dụng của người dùng thông qua các thang đo khảo sát mức độ mong muốn sử dụng ứng dụng trong tương lai. Từ đó, đề xuất một số giải pháp có thể giúp phát huy điểm mạnh và cải thiện điểm hạn chế còn tồn tại để các nhà cung cấp ứng dụng hiểu rõ hơn nhu cầu của người dùng mà phát triển sản phẩm ứng dụng mới tốt hơn.
Từ cơ sở lý thuyết trong các nghiên cứu trước có liên quan, 7 yếu tố được xem xét đề xuất đưa vào mô hình nghiên cứu là: Giá trị chức năng, Giá trị xã hội, Giá trị tri thức, Giá trị cảm xúc, Giá trị điều kiện, Giá trị thẩm mỹ, và Thói quen với vai trò là các biến tiền đề đánh giá ý định sử dụng trong tương lai.
Nghiên cứu được tiến hành qua hai giai đoạn, giai đoạn đầu là nghiên cứu sơ bộ: phương pháp định tính được áp dụng nhằm điều chỉnh thang đo lý thuyết thông qua kỹ thuật phỏng vấn tay đôi các chuyên viên phát triển phần mềm và các chuyên viên kiểm định ứng dụng để hoàn thiện bảng câu hỏi phỏng vấn cho nghiên cứu chính thức ở giai đoạn hai. Nghiên cứu định lượng được sử dụng trong giai đoạn chính thức, các bảng câu hỏi được phát cho các đối tượng nghiên cứu để thu thập dữ
66
liệu là người ở độ tuổi từ 18 đến 45, có sử dụng ứng dụng liên tục từ 6 tháng trở lên tại thành phố Hồ Chí Minh.
Sau giai đoạn khảo sát, các phiêu trả lời được thu về là 283 bảng và có 267 bảng hoành chỉnh đáp ứng yêu câu cỡ mẫu tối thiểu đưa ra. Dữ liệu được làm sạch và đưa vào quá trình phân tích. Kết quả thống kê cho biết tổng quan về đặc điểm của mẫu về tần số, tần suất, trung bình, các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và độ lệch chuẩn. Tiếp đến, các thang đo được kiểm định bằng hệ số Cronbach’s Alpha, và đưa vào phân tích nhân tố EFA, tại đây có 2 biến được loại bỏ do phân tán không tập trung với các nhóm hội tụ khác là FV4 và EmV5. Phân tích nhân tố EFA đã khẳng định vai trò của 7 nhân tố độc lập bao gồm 34 thang đo và 1 biến phụ thuộc gồm 4 thang đo. Trong phân tích hồi quy, một mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dụng với giá trị R2 = 0,683, thông qua kiểm định F và t mô hình hồi quy được xác định là phù hợp và các hệ số hồi quy riêng phần đều có ý nghĩa thống kê. Các giả thuyết trong mô hình ban đầu đều có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc với độ tin cậy 95%. Kết quả phân tích ảnh hưởng của các yếu tố cá nhân đến ý định sử dụng cho thấy rằng chỉ biến giới tính, nghề nghiệp và thời gian sử dụng có sự khác biệt và các yếu tố còn lại thì không có sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng giữa các nhóm phân chia.
Qua kết quả của nghiên cứu này đã làm rõ thêm các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng trên Smartphone giúp nhà cung cấp ứng dụng hiểu rõ thêm về các đối tượng khách hàng của mình cũng như góp một phần cũng cố các lý thuyết về giá trị cảm nhận và thói quen trong nghiên cứu thực nghiệm.
5.2 Giải pháp gợi ý
Từ số liệu và kết quả thu thập được trong nghiên cứu này, một số giải pháp được đề xuất với những thông tin cung cấp là nguồn tham khảo hữu ích cho các nhà sản xuất ứng dụng và các nhà kinh doanh muốn thông qua các ứng dụng để tiếp cận khách hàng của mình dễ dàng.
Những đối tượng sử dụng ứng dụng có cảm nhận về giá trị tiêu dùng đối với sản phẩm ứng dụng di động là Giá trị chức năng (3,65), Giá trị xã hội (3,76), Giá trị
67
cảm xúc (3,76), Giá trị tri thức (3,69), Giá trị điều kiện (3,73), Giá trị thẩm mỹ (3,65) và Thói quen (3,20) tất cả các yếu tố đều ở trên mức trung bình (>3). Mặt khác, từ phương trình hồi quy ta nhận thấy cả 7 yếu tố trên đều có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng ứng dụng trong tương lai, trong đó Giá trị xã hội có ảnh hưởng nhiều nhất và Giá trị điều kiện có tác động ít nhất. Dựa trên đánh giá của các đối tượng khảo sát từ nghiên cứu này, các nhà cung cấp và nhà kinh doanh có thể thực hiện các chiến lược phát triển sản phẩm mới hay nâng cấp giá trị cho sản phẩm cũ vì đây là loại sản phẩm đặc biệt có thể nâng cấp thông qua Internet, như sau: - Phát triển các ứng dụng đẩy mạnh tính năng chia sẽ hình ảnh, video, chat hoặc
cho phép bình luận, thảo luận giữa hai hay nhiều thành viên với nhau nhằm nâng cao tính thuận tiện tiếp cận cộng đồng.
- Mở rộng liên kết giữa nhiều ứng dụng với nhau khi người dùng có nhu cầu nhằm dễ quản lý các mục cá nhân quan tâm.
- Phân chia rõ chuyên mục, phân loại giúp người dùng dễ tìm kiếm, chọn lọc thông tin quan tâm.
- Nâng cấp dung lượng, cấp phát quyền sử dụng, kiểm soát bảo mật cũng như cho phép chia sẽ không giới hạn giữa các thành viên tham gia.
- Cho phép người sử dụng tự thiết lập thời gian sử dụng ứng dụng, quản lý hẹn giờ nhằm cải thiện thói quen sử dụng giúp người dùng ứng dụng tránh sao lãng công việc, cũng như mất kiểm soát cho hành vi sử dụng nhưng vẫn cuốn hút người sử dụng đặc biệt cho các ứng dụng game.
- Các ứng dụng nên có nội dung tầm cao, chuyên sâu, đặc sắc riêng biệt về một số lĩnh vực nhất định như: công nghệ, du lịch, kiến trúc, lịch sử, văn hoá, ẩm thực, thời trang, âm nhạc, tra cứu … tạo thuận tiện cho người dùng truy cứu, hay chọn lọc thông tin mong muốn, tránh trường hợp quá nhiều thông tin rác chỉ mang tính chất tập hợp không chọn lọc chuyên biệt.
Kết quả thống kê trên mẫu nghiên cứu cũng cho thấy, ý định sử dụng ứng dụng của người dùng tại thành phố Hồ Chí Minh về tổng thể ở mức khác cao (4,01). Tuy
68
các nhóm đánh giá đều có giá trị trên mức trung bình nhưng thấp nhất vẫn tập trung ở các nhóm: nhóm có thời gian sử dụng từ 2 đến 4 năm (3,93), nhóm nghề nghiệp IT và kinh doanh/ bán hàng có chung mức trung bình (3,84), và đối tượng Nữ có mức sử dụng trung bình thấp hơn (3,91) do vậy, ngoài các gợi ý chính sách tổng thể trên nhà cung cấp ứng dụng có thể chú trọng tìm hiểu thu thập thông tin có thể đáp ứng nhu cầu riêng của nhóm đối tượng này để giảm thiểu nguy cơ mất khách hàng vào tay đối thủ cạnh tranh, và đồng thời cải thiện thêm cho sản phẩm ứng dụng mình cung cấp.
Ngoài ra, các nhà cung cấp ứng dụng hay nhà kinh doanh muốn phát triển ứng dụng riêng cho doanh nghiệp có thể dùng mô hình nghiên cứu và bảng câu hỏi của nghiên cứu chính thức gồm 38 biến quan sát từ đề tài để hiệu chỉnh cho phù hợp với từng sản phẩm ứng dụng nhất định khảo sát chi tiết với quy mô lớn hơn nhằm có được thông tin đánh giá chính xác hơn về mong muốn sử dụng của người dùng trước khi cải thiện hoặc phát triển hướng kinh doanh mới.
5.3 Đóng góp, hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo 5.3.1 Đóng góp của đề tài nghiên cứu
Trong bối cảnh hiện nay, sự phát triển mạnh của các thiết bị tin học và công nghệ phần mềm ứng dụng đã ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng cuộc sống của con (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});