7. Tổng quan tài liệu
1.6. TÓM TẮT CHƢƠNG 1
Chƣơng này trình bày những vấn đề cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu. Cơ sở lý thuyết này đi từ một số vấn đề lý thuyết về truyền miệng, truyền miệng điện tử, các đặc điểm và hình thức của truyền miệng điện tử, hành vi mua và quyết định mua.
Ngoài ra chƣơng cũng đề cập đến lý thuyết về mỹ phẩm và quyết định mua mỹ phẩm của nữ giới. Các yếu tố của eWOM tác động đến quyết định mua của ngƣời tiêu dùng bao gồm: Mối quan hệ giữa ngƣời gửi tin và ngƣời
nhận tin, Chất lƣợng eWOM, Số lƣợng eWOM, Kinh nghiệm Internet của ngƣời nhận,… cũng đƣợc đề cập đến trong chƣơng này. Một số mô hình khảo cứ về eWOM của các tác giả ngƣời Việt và quốc tế đƣợc tác giả đề cập ở phần cuối chƣơng. Làm cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu.
CHƢƠNG 2
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 2.1. MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
2.1.1. Mô hình nghiên cứu
Qua tham khảo và phân tích các mô hình đã có liên quan đến ảnh hƣởng của truyền miệng điện tử. Tác giả nhận thấy có nhiều yếu tố ảnh hƣởng đến truyền miệng điện tử là: độ tin cậy của nguồn tin, các yếu tố về truyền thông điệp, các yếu tố về kinh nghiệm của ngƣời nhận tin. Các nghiên cứu trƣớc đã chứng minh rằng yếu tố độ tin cậy của nguồn tin ảnh hƣởng mạnh mẽ nhất đến truyền miệng điện tử. Ở nghiên cứu này tác giả đƣa ra mô hình để đo lƣờng một số nhân tố của truyền miệng điện tử, chủ yếu tập trunng vào mối quan hệ giữa ngƣời gửi tin và ngƣời nhận tin. Sự phát triển của Internet và công nghệ thông tin, đặc biệt là những năm gần đây khi mạng xã hội trở thành một hiện tƣợng ảnh hƣởng mạnh mẽ đến đời sống và kinh doanh. Chính điều này đã tạo ra mối quan hệ với mạng lƣới dày đặc, nhiều mắt xích.
Hiện nay ở Việt Nam các công trình nghiên cứu về truyền miệng điện tử eWOM còn ít ỏi. Đặc biệt liên quan đến truyền miệng điện tử eWOM ảnh hƣởng tới quyết định mua mỹ phẩm. Các nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới đa dạng về nội dung tuy nhiên lại chƣa phù hợp với đề tài. Từ đó tác giả tổng hợp các mô hình: Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến eWOM của Manuela López and María Sicilia (2013), Mô hình nghiên cứu tác động của eWOM đến hành vi mua hàng qua sự nhận thức tín nhiệm của ngƣời tiêu dùng (Fan, Miao, Fang và Lin, 2013), Mô hình nghiên cứu ảnh hƣởng của eWOM đến hành vi mua hàng (Fan và Miao, 2012) nhằm đƣa vào đo lƣờng một số nhân tố ảnh hƣởng đến eWOM nói chung và xem xét sự ảnh hƣởng của nó đối với ngƣời tiêu dùng mỹ phẩm tại Đắk Lắk. Mô hình nghiên
cứu nhƣ sau:
Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mô hình trên có các biến độc lập và phụ thuộc sau:
a. Biến độc lập
A1. Mối quan hệ giữa người gửi và người nhận
Mối quan hệ là một mối ràng buộc tình cảm mà một ngƣời cảm nhận hƣớng về ngƣời khác, xuất phát từ việc thích chia sẻ, sở thích và lối sống. (Fan và Miao, 2012). Thang đo đối với nhân tố “Mối quan hệ giữa ngƣời gửi và ngƣời nhận gồm 3 chỉ báo:
-QH1: Có quan hệ gần gũi thân thiết với ngƣời gửi thông tin -QH2: Có quen biết với ngƣời gửi thông tin eWOM
-QH3: Ngƣời gửi là ngƣời đƣợc biết đến là có nhiều kinh nghiệm và kiến thức trong lĩnh vực làm đẹp
A2. Chất lượng eWOM.
Chất lƣợng eWOM mà ngƣời tiêu dùng cảm nhận đƣợc định nghĩa là mức độ mà họ cảm nhận về một đề nghị hoặc đánh giá là hữu hiệu, đáng tin cậy, chính xác hoặc có thật (Cheung, 2009). Thang đo đối với nhân tố “Chất lƣợng eWOM”, gồm 5 chỉ báo:
Mối quan hệ giữa ngƣời gửi và ngƣời nhận Chất lƣợng eWOM Số lƣợng eWOM SỰ CHẤP NHẬN EWOM H1 H2 H3 QUYẾT ĐỊNH MUA H4
-CL1: Thông tin không gợi ý/ đề nghị (mang tính chất quảng cáo) về sản phẩm
-CL2: Thông tin đến từ kinh nghiệm có thật của ngƣời gửi -CL3: Thông tin tích cực/ tiêu cực về sản phẩm
-CL4: Thông tin đƣợc trình bày rõ ràng, dễ hiểu
A3. Số lượng eWOM
Số lƣợng eWOM đƣợc định nghĩa là số lƣợng đánh giá hoặc nhận xét về một sản phẩm trên tất cả các trang web (Fang, 2013). Thang đo đối với nhân tố “Số lƣợng eWOM”, gồm 3 chỉ báo:
-SL1: Có nhiều đánh giá, nhận xét về sản phẩm trong cùng một trang web
-SL2: Sản phẩm đƣợc đánh giá bởi nhiều trang web khác nhau -SL3: Các đánh giá thu hút đƣợc nhiều ngƣời tham gia bình luận
A4. Sự chấp nhận eWOM:
Sự chấp nhận eWOM là một hành động tâm lý tác động đến ngƣời tiêu dùng trực tuyến thông qua các quy phạm xã hội hoặc các đánh giá/bình luận trong môi trƣờng trực tuyến (Fan và Miao, 2012). Thang đo đối với nhân tố “Sự chấp nhận eWOM” gồm 4 chỉ báo:
-CN1: Cung cấp nhiều ý kiến/quan điểm khác nhau
- CN2: Sử dụng thông tin để đƣa ra sự lựa chọn nhãn hiệu mỹ phẩm thích hợp
- CN3: Thật sự giúp ích trong việc ra quyết định mua
b. Biến phụ thuộc
Theo nhƣ mô hình đề xuất về sự tác động của eWOM đến quyết định mua của ngƣời tiêu dùng, biến phụ thuộc là “Quyết định mua của ngƣời tiêu dùng” với thang đo QD: Quyết định mua sản phẩm thích hợp dựa vào những thông tin tìm đƣợc thông qua Internet”.
2.1.2. Giả thuyết nghiên cứu
-Giả thuyết H1: Mối quan hệ giữa ngƣời nhận và ngƣời gửi càng gắn
bó thì sự chấp nhận eWOM càng cao.
-Giả thuyết H2: Chất lƣợng eWOM càng cao thì sự chấp nhận eWOM
càng cao.
-Giả thuyết H3: Số lƣợng eWOM càng lớn thì sự chấp nhận eWOM
càng cao.
-Giả thuyết H4: Sự chấp nhận eWOM càng cao thì sự tác động của eWOM đến quyết định mua của ngƣời tiêu dùng càng cao.
Nhóm giả thuyết H5, H6, H7 về nhân khẩu học:
-Giả thuyết H5: Không có sự khác biệt trong sự tác động của eWOM đến quyết định mua của những ngƣời tiêu dùng có độ tuổi khác nhau.
-Giả thuyết H6: Không có sự khác biệt trong sự tác động của eWOM đến quyết định mua của những ngƣời tiêu dùng có nghề nghiệp khác nhau.
-Giả thuyết H7: Không có sự khác biệt trong sự tác động của eWOM đến quyết định mua của những ngƣời tiêu dùng có thu nhập khác nhau.
2.1.3. Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu bao gồm 2 bƣớc: nghiên cứu khám phá và nghiên cứu chính thức.
Bảng 2.1. Tiến độ thực hiện các nghiên cứu
Bƣớc Dạng nghiên cứu Phƣơng pháp Kỹ thuật sử dụng
1 Khám phá Định tính Thảo luận nhóm
Phỏng vấn thử 2 Chính thức Định lƣợng Phỏng vấn trực tuyến
Hình 2.2. Quy trình nghiên cứu
2.1.4. Nghiên cứu khám phá
Mục đích của nghiên cứu khám phá là tìm ra những nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định mua mỹ phẩm của ngƣời tiêu dùng là nữ giới từ những thông tin eWOM.
Nghiên cứu khám phá đƣợc thực hiện thông qua phƣơng pháp định tính sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm nhằm điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lƣờng các khái niệm nghiên cứu.
Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu khám phá: - Thảo luận nhóm - Phỏng vấn thử Thang đo nháp
Nghiên cứu định lƣợng Thang đo chính Điều chỉnh thang đo
Kiểm định Cronbach „s Alpha Phân tích khám phá nhân tố (EFA) Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
-Loại các biến có tƣơng quan với biến tổng <0.3 -Kiểm tra hệ số Cronch „s Alpha 0.6
-Loại các biến có hệ số tải nhân tố Factor loading < 0.5 -Kiểm tra số nhân tố trích đƣợc
-Kiểm tra tổng phƣơng sai trích đƣợc ( 50%) -Kiểm tra trị số KMO (0.5 KMO 1) -Kiểm tra Eigenvalue ( 1)
-Loại các biến có trọng số CFA < 0.5 -Kiểm tra độ thích hợp của mô hình -Đánh giá độ tin cậy của thang đo -Kiểm tra tính đơn hƣớng
-Đánh giá giá trị hội tụ -Đánh giá giá trị phân biệt
-Kiểm tra độ thích hợp của mô hình -Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Sau khi nghiên cứu cơ sở lý thuyết và xây dựng thang đo nháp, sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm 8 ngƣời (có tham khảo ý kiến giáo viên hƣớng dẫn) để hiệu chỉnh thang đo bằng cách tiến hành điều tra thử 50 khách hàng rồi tiến hành xây dựng Bảng hỏi.
2.1.5. Nghiên cứu chính thức:
Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu định lƣợng này đƣợc thực hiện thông qua phƣơng pháp phỏng vấn qua bảng câu hỏi trực tuyến ngƣời tiêu dùng mỹ phẩm là nữ giới trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk nhằm đánh giá các thang đo và kiểm định lại mô hình lý thuyết đã đặt ra. Bảng câu hỏi sẽ đƣợc gửi qua email, tin nhắn riêng,…
Tác giả tiến hành phỏng vấn đối với 200 ngƣời tiêu dùng mỹ phẩm là nữ giới. Toàn bộ dữ liệu hồi đáp sẽ đƣợc mã hóa, nhập liệu và làm sạch với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.0. Dữ liệu sau khi thu thập và nhập liệu sẽ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 và AMOS 20.0 để có thể đánh giá độ phù hợp của mô hình lý thuyết đã đề xuất.
a. Phương pháp thu thập thông tin và cỡ mẫu
Dữ liệu trong nghiên cứu này có sử dụng phƣơng pháp phân tích khám phá nhân tố EFA. Theo Hair & ctg (1998), để có thể phân tích khám phá nhân tố cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
Trong quá trình điều tra thu thập dữ liệu, để đảm bảo tính đầy đủ, rõ ràng, các Bảng câu hỏi thu thập đƣợc cần phải trải qua hai lần hiệu chỉnh. Lần hiệu chỉnh thứ nhất, tiến hành ngay sau khi đối tƣợng phỏng vấn trả lời xong Bảng câu hỏi, nhằm phát hiện ra những câu hỏi bị bỏ sót hoặc đánh dấu hai lần để điều tra lại cho hoàn chỉnh. Lần hiệu chỉnh thứ hai, tiến hành khi tổng hợp lại số liệu, kiểm tra và loại bỏ bất kì một Bảng hỏi nào không hợp lệ.
b. Phương pháp xử lý số liệu
Dữ liệu sau khi thu thập và nhập liệu sẽ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 và AMOS 20.0 để có thể đánh giá độ phù hợp của mô hình lý thuyết đã đề xuất.
c. Tổng quan về mẫu điều tra
Tiến hành lập Bảng tần số, vẽ biểu đồ để mô tả mẫu thu thập đƣợc theo các đặc trƣng cá nhân của khách hàng nhƣ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập.
d. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach‟s alpha.
Một tập hợp các mục hỏi đƣợc đánh giá tốt khi hệ số Cronbach Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.8, hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi thang đo do có tƣơng quan kém với các biến khác trong cùng mục hỏi.
Đề tài nghiên cứu đƣợc xem là mới đối với đối tƣợng nghiên cứu là khách hàng thƣờng xuyên sử dụng mỹ phẩm do đó thang đo có hệ số cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc.
e. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trƣớc khi tiến hành phân tích nhân tố, ta cũng cần kiểm tra xem việc dùng phƣơng pháp này có phù hợp hay không. Việc kiểm tra này sẽ đƣợc thực hiện bởi việc tính hệ số KMO and Bartlett‟s Test. Bartlett‟s Test dùng để kiểm định giả thuyết Ho là các biến không có tƣơng quan với nhau trong tổng thể còn KMO dùng để kiểm tra xem với kích thƣớc mẫu ta có đƣợc có phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), giá trị KMO nằm giữa 0.5 đến 1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình. Đại lƣợng eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố).
Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax, theo Gerbing & Anderson (1988), Phƣơng pháp này phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phƣơng pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax vì kết quả thu đƣợc có số lƣợng nhân tố là ít nhất, giải thích phƣơng sai chung của tập hợp biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng với các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
Factor loading >0.3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu, Factor loading >0.4 đƣợc xem là quan trọng và Factor loading >0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Theo Hair & ctg (1998), nếu chon tiêu chuẩn Factor loading >0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350. Nếu cỡ mẫu là 100 thì Factor loading phải >0.55. Nếu cỡ mẫu 50 thì Factor loading phải >0.75
Và một tiêu chuẩn cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá là tổng phƣơng sai trích, tổng phƣơng sai trích cho biết các nhân tố rút trích ra giải thích đƣợc bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của dữ liệu. Theo Gerbing & Anderson, 1988 thì tổng phƣơng sai trích ≥50% là phù hợp.
f) Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc biến tiềm ẩn cơ sở. Trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có đƣợc từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì đƣợc các nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trƣớc khi tiến hành kiểm định thống kê. Nhƣ vậy CFA là bƣớc tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trƣớc làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không và thực hiện trên mô hình đo lƣờng để loại các biến có hệ số tải nhân tố tiềm ẩn thấp. CFA cũng là một dạng của SEM. Khi xây dựng CFA, các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mô hình đo lƣờng, bởi vì chúng cùng “tải” lên khái niệm lý thuyết cơ sở.
Để đo lƣờng mức độ thích hợp của mô hình với dữ liệu, sử dụng các chỉ tiêu Chi-Square (χ2), tỷ số Chi-Square/bậc tự do (χ2/df), GFI, CFI, TLI và RMSEA. Sự phù hợp của toàn bộ mô hình trên thực tế đƣợc đánh giá thông qua các tiêu chí về mức độ phù hợp nhƣ sau: