Qua phân tích cơ sở lý thuyết, mô hình nghiên cứu được đề nghị như sau:
Hình 2.5. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Các giả thuyết
- H1: Sự tiện lợi có có ảnh hưởng tích cực đến ý định đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội
- H2: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội
- H3: Sự hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến ý định đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội
- H4: Chương trình khuyến mãi có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội
- H5: Thái độ có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Thang đo các biến trong mô hình 3.1.1. Thang đo sự tiện lợi
Sản phẩm tiện lợi là sản phẩm cho phép giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho việc nấu nướng (Candel, 2001). Do đó, định hướng thuận tiện có thể được định nghĩa là: “mức độ mà người tiêu dùng tập trung hoàn toàn vào việc tiết kiệm thời gian và công sức ”(Wieseke, Kolberg, & Schons, 2016, tr.476). Sự khan hiếm thời gian được coi là một trong những động lực chính của chuyển đổi hành vi mua của người tiêu dùng sang các phương án lựa chọn nhanh chóng, hiệu quả hoặc thuận tiện (Jabs & Devine, 2006; Moisio và cộng sự, 2004). Sự tiện lợi tiếp theo là do sự đa dạng hóa về chủng loại trong những năm gần đây (Hertz & Halkier, 2017) giúp người tiêu dùng có nhiều phương án lựa chọn. Người tiêu dùng mua tiện lợi thực phẩm thường không nhạy cảm về giá bởi vì họ sẵn sàng trả thêm tiền để đổi lấy tiện lợi, thực phẩm tiện lợi có nhu cầu không co giãn (Feichtinger, Luhmer, & Sorger, 1988)
Thang đo “Sự tiện lợi” với 7 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý.
3.1.2. Thang đo ảnh hưởng xã hội
Lewin (1936) đưa ra công thức B = f (P, E) trong đó B là Hành vi, P là Người, và E là Xã hội. Công thức cho thấy rằng hành vi của một người bị ảnh hưởng bởi tương tác giữa các cá nhân với những người khác và cũng với môi trường của họ. Điều này giả định rằng nếu môi trường của một người ủng hộ về mặt chấp nhận công nghệ, hành vi hoặc thái độ của một người đối với công nghệ sẽ tích cực hơn.
Thang đo “Ảnh hưởng xã hội” với 9 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý.
3.1.3. Thang đo sự hữu ích
công nghệ có thể tăng hiệu suất công việc cho một cá nhân. “Tính dễ sử dụng” có thể có nghĩa là mức độ mà các cá nhân nghĩ rằng việc sử dụng một công nghệ cụ thể thiếu một nỗ lực đáng kể (Davis, 1989). Davis (1989) đã giải thích tính hữu ích được nhận thức là mức độ tại đó người tiêu dùng nghĩ rằng một công nghệ cụ thể có thể nâng cấp hiệu suất công việc. Mức độ hữu ích của công nghệ càng cao thì cơ hội người sử dụng công nghệ trong tương lai cũng sẽ lớn hơn (Lee, Lee & Jeon, 2017). Theo Kim (2014) và Xu, Gan và Yan (2010), mối quan hệ tích cực tồn tại giữa nhận thức về tính hữu ích với ý định sử dụng Công nghệ.
Trong nghiên cứu này, công nghệ được đề cập đến là ứng dụng Now. Nếu người dùng Now cho rằng ứng dụng Now rất hữu ích cho họ, họ sẽ có nhiều khả năng thử hoặc sử dụng ứng dụng. Chang (2013) gợi ý rằng tính hữu ích được nhận thức có thể được coi là tuổi thọ hiệu suất. Do đó, nếu ứng dụng người dùng mong đợi rằng Now sẽ cải thiện hiệu suất trong việc đặt thức ăn hiệu quả hơn, họ sẽ có nhiều khả năng sử dụng ứng dụng hơn.
Thang đo “sự hữu ích” với 5 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý.
3.1.4. Thang đo chương trình khuyến mãi
Các chương trình khuyến mãi có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn Now. Nếu như Now có những chương trình khuyến mãi hấp dẫn và phù hợp với người sử dụng hơn những ứng dụng khác thì ý định sử dụng ứng dụng Now sẽ cao hơn và ngược lại.
Thang đo “chương trình khuyến mại” với 04 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý.
3.1.5. Thang đo “Thái độ”
Thái độ hướng đến tâm lý của khách hàng về việc mua hàng qua internet (Michael, 1998). Thái độ đối với mua sắm trực tuyến chịu ảnh hưởng bởi những nhân tố tích cực và tiêu cực, trong đó các nhân tố ảnh hưởng tiêu cực đến thái độ chủ yếu là các yếu tố rủi ro khi mua trực tuyến và các yếu tố ảnh hưởng tích cực liên quan đến các chính sách dành cho khách hàng và cở sở hạ tầng của trang web
thương mại điện tử.
Thang đo “ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua app Now” với 02 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý.
3.1.6. Thang đo ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now
Ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua app Now của các cá nhân có thể được đo lường bằng cách nhìn vào động lực và nỗ lực của họ để tìm hiểu hoặc duy trì để sử dụng app (Dixit & Prakash, 2018).
Thang đo “ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua app Now” với 02 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý.
3.1.7. Bảng hỏi
STT THANG ĐO KÍ
HIỆU SỰ TIỆN LỢI
1 Tôi có thể đặt đồ ăn qua ứng dụng Now bất cứ lúc nào TL1
2 Tôi thấy đồ ăn trên ứng dụng Now rất đa dạng TL2
3 Đặt đồ ăn qua ứng dụng Now giúp tôi không phải đi ra ngoài mua đồ ăn vào những khi thời tiết xấu
TL3
4 Tôi cảm thấy dịch vụ giao hàng khi đặt đồ ăn qua ứng dụng Now rất
nhanh chóng TL4
5 Tôi thấy ứng dụng Now có nhiều hình thức thanh toán TL5
7 Tôi có thể thanh toán khi đặt đồ ăn qua ứng dụng Now mọi lúc mọi nơi TL7
ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI
1 Người thân và bạn bè của tôi thường xuyên sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn
qua ứng dụng Now AH1
2 Người thân và bạn bè của tôi phản hồi tích cực về dịch vụ đặt đồ ăn
qua ứng dụng Now AH2
3 Người thân và bạn bè của tôi thường xuyên khuyên tôi nên sử dụng
ứng dụng để đặt đồ ăn AH3
4 Tôi tải ứng dụng Now vì thấy phản hồi trên App Store/ CH Play rất
tích cực AH4
5 Quảng cáo của ứng dụng Now hấp dẫn, xuất hiện nhiều thu hút tôi AH5
6 Quảng cáo của ứng dụng Now đáng tin cậy AH6
7 Quảng cáo của ứng dụng Now cung cấp cho tôi đầy đủ thông tin hữu
ích AH7
8 Giao diện của ứng dụng Now rất đẹp và bắt mắt AH8
9 Giao diện của ứng dụng Now rất khoa học và dễ dùng AH9
SỰ HỮU ÍCH
1 Tôi cảm thấy mình không phải mất công ra ngoài ăn hoặc nấu ăn khi đặt đồ ăn qua ứng dụng Now
HI1
2 Tôi thấy mình tiết kiệm được thời gian khi đặt đồ ăn qua ứng dụng Now
3 Sử dụng ứng dụng Now để đặt đồ ăn giúp tôi tăng năng suất công việc HI3
4 Tôi thấy ứng dụng Now hữu dụng trong cuộc sống HI4
5 Tôi thấy mình vẫn đảm bảo chất lượng dinh dưỡng mà không cần phải
nấu ăn HI5
CHƯƠNG TRÌNH KHUYẾN MÃI
1 Ứng dụng đặt đồ ăn Now có rất nhiều các chương trình khuyến mãi KM1
2 Tôi bị thu hút bởi các chương trình khuyến mãi của ứng dụng Now KM2
3 Các chương trình khuyến mãi của ứng dụng Now giảm được rất nhiều
tiền KM3
4 Tôi thích các chương trình khuyến mãi trên ứng dụng Now KM4
THÁI ĐỘ
1 Tôi cảm thấy hài lòng khi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng
Now TĐ1
2 Tôi cảm thấy hài lòng về chính sách vận chuyển của ứng dụng Now TĐ2
3 Tôi cảm thấy lo lắng về giá khi mua qua ứng dụng Now sẽ đắt hơn mua bên ngoài
TĐ3
4 Tôi cảm thấy hài lòng về chính sách chăm sóc khách hàng của ứng dụng Now
TĐ4
6 Tôi nghĩ sử dụng Now là một sự lựa chọn thông minh TĐ6
Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ ĐẶT ĐỒ ĂN QUA ỨNG DỤNG NOW
1 Tôi thường có kế hoạch ăn gì trước khi vào ứng dụng Now YĐ1
2 Tôi sẽ giới thiệu người khác sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng
Now YĐ2
3 Tôi có dự định sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng
Now trong tương lai YĐ3
4 Tôi sẽ sử dụng lại ứng dụng Now nếu có nhiều chương trình khuyến
mãi hơn YĐ4
Bảng 3.1. Bảng câu hỏi khảo sát 3.2. Nghiên cứu chính thức
3.2.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu được khảo sát bằng bảng câu hỏi, trong đó bao gồm 45 biến quan sát và một số câu hỏi đặc trưng.
Để tính toán cỡ mẫu cho bài nghiên cứu này nhóm sử dụng cỡ mẫu theo công thức: n=5*m (m: số biến độc lập) (Comrey, 1973; Roger, 2006).
Như vậy n ≥ 5*35 = 175
3.2.2. Thu thập dữ liệu
Nhóm chúng tôi thu thập dữ liệu dựa vào Bảng câu hỏi được thiết kế trên công cụ của Google (Google docs) và được gửi tới đối tượng khảo sát thông qua mạng xã hội như Facebook, Messenger, Zalo, … Với phương pháp này, chúng tôi đã thu được 218 bảng khảo sát hợp lệ đã loại bỏ 2 bảng khảo sát không phù hợp. 218 mẫu khảo sát hợp lệ này được đưa vào xử lý dữ liệu.
3.2.3. Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập và loại bỏ các bảng hỏi không đạt yêu cầu, chúng tôi tiến hành mã hóa và nhập số liệu, sau đó số liệu được tiến hành xử lý bằng phần mềm SPSS (phiên bản 16). Số liệu của nghiên cứu được phân tích thông qua các phương pháp sau: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích hồi quy
3.2.4. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả. (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay không. Muốn biết cái nào đóng góp nhiều hay ít thì quan sát hệ số tương quan biến tổng (corrected item - total coreclation). Do đó, việc tính toán hệ số tương quan biến tổng sẽ giúp phân loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (biến phụ thuộc).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là có thể sử dụng được. Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên cũng có thể cân nhắc sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu mới. Thang đo có thể sử dụng được phải có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) từ 0.3 trở lên (Hair và cộng sự, 2010).
3.2.5. Phân tích hồi quy
Trong bài nghiên cứu, nhóm tác giả sử dụng mô hình hồi quy bội, nhằm mục đích xác định các nhân tố chủ yếu tác động mạnh nhất đến Hành vi sử dụng. Mô hình hồi quy bội theo nhóm tác giả đề xuất có dạng như sau:
𝐴𝐴 𝐴 𝐴 = �� + 𝐴𝐴𝐴� 1 + 𝐴𝐴𝐴� 2 + + ⋯ ���� + �i Trong đó:
- AHHV là hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng now của sinh viên Hà Nội
- F1, F2,…, Fn là các nhân tố (biến độc lập) ảnh hưởng đến hành vi sử dụng - ��, ��,…, �� là hệ số hồi quy từng phần (Trong bài nghiên cứu này nhóm tác giả sử dụng hế số β chưa chuẩn hóa)
- ε là sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn, trung bình bằng 0, phương sai không đổi và độc lập.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thông tin mẫu nghiên cứu
Nhóm đã tiến hành khảo sát với đối tượng là sinh viên đang theo học trên địa bàn Hà Nội (khảo sát online). Kết quả thu về được 263 mẫu khảo sát hợp lệ, đã loại bỏ những mẫu không đạt độ tin cậy như chỉ chọn một đáp án duy nhất từ đầu đến cuối và những mẫu không phù hợp với tiêu chuẩn đối tượng cần khảo sát như không phải sinh viên, hay không học ở khu vực Hà Nội… Với 263 bảng câu hỏi hợp lệ này được mã hóa thông qua phần mềm SPSS để phân tích. Ta có bảng sau:
Thuộc tính (Người)Tần số Phần trăm(%)
Giới tính Nữ 119 54.6 % Nam 99 45.4 % Tổng 218 100 % Độ tuổi 18-20 170 78 % 21-23 44 20.2 % Trên 23 4 1.8 % Tổng 218 100 % Thu nhập Không có thu nhập 67 30.7 % Dưới 3 triệu 102 46.8 % Từ 3-5 triệu 32 14.7 % Từ 5-10 triệu 9 4.1 % Trên 10 triệu 8 3.7 % Tổng 218 100 %
Trung bình đặt đồ ăn qua ứng dụng trong 1 tháng 1-5 lần 150 68.8 % 6-15 lần 54 21.8 % 16-30 lần 11 5.0 % 30-60 lần 3 1.4 % Tổng 218 100 %
Bảng 4.1.Thống kê thông tin mẫu khảo sát
Theo bảng 4.1, ta thấy được:
Về giới tính: kết quả khảo sát cho thấy trong 218 mẫu khảo sát có 99 sinh viên nam (chiếm 45,4%) và 119 sinh viên nữ (chiếm 54.6%). Như vậy nữ tham gia
đông hơn.
Về độ tuổi : Kết quả khảo sát cho thấy trong 218 mẫu khảo sát có 170 người có độ tuổi từ 18-20 tuổi (chiếm 78%), có 44 người có độ tuổi từ 21-23 tuổi (chiếm 20.2%), có 4 người có trêm 23 tuổi (chiếm 1.8%). Như vậy người có độ tuổi từ 18- 20 tuổi tham gia đông hơn
Về thu nhập : Kể quả từ bảng khảo sát chp thấy trong 218 mẫu khảo sát có 102 người có thu nhập dưới 3 triệu (chiếm 46.8%) và là người tham gia đông nhất Về tần suất đặt hàng trong 1 tháng : Trong 218 mẫu khảo sát có 150 người đặt hàng trung bình từ 1-5 lần trong 1 tháng (chiếm 68.8%), có 54 người đặt hàng trung bình từ 5-11 lần trong 1 tháng (chiếm 21.8%),có 11 người đặt hàng trung bình từ 16-30 lần trong 1 tháng (chiếm 11%),có 3 người đặt hàng trung bình từ 30-60 lần trong 1 tháng (chiếm 1.4 %)
Nhìn chung, mẫu khảo sát được phân bổ khá đều ở các bậc sinh viên, đối tượng nam nữ,… chính vì vậy đạt độ tin cậy và khách quan để tiếp tục phân tích các dữ liệu
4.2. Kiểm định chất lượng thang đo
Về lý thuyết, hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt.
xi Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Kết luận Tiện lợi (TL):=0.889 TL1 24.89 18.666 0.613 0.896 Chấp nhận TL2 24.75 18.743 0.736 0.881 Chấp nhận TL3 24.58 18.917 0.677 0.887 Chấpnhận TL4 24.75 18.482 0.688 0.886 Chấp nhận TL5 24.90 18.451 0.742 0.880 Chấp nhận TL6 24.77 18.272 0.774 0.877 Chấp nhận 36
TL7 24.84 18.160 0.718 0.883 Chấpnhận
Ảnh hưởng xã hội (AH):=0.902
AH1 28.85 41.435 0.655 0.915 Chấpnhận