Với ý kiến đánh giá của chuyên gia và phỏng vấn sâu người tiêu dùng trực tiếp đã giúp tác giả xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar. Sau quá trình nghiên cứu định tính tác giả có điều chỉnh một số nội dung như sau:
Điều chỉnh tên gọi của yếu tố ”Kỳ vọng về sự nỗ lực” thành ”Mức độ dễ dàng khi sử dụng”. Theo ý kiến của các chuyên gia và người tiêu dùng trực tiếp thì việc sử dụng tên gọi yếu tố ”Mức độ dễ dàng khi sử dụng” sẽ giúp người đọc nắm bắt dễ hơn, rõ ràng hơn.
Điều chỉnh tên gọi của yếu tố ”Động lực thụ hưởng” thành ”Trải nghiệm thú vị cho người dùng”. Theo ý kiến của các chuyên gia và người tiêu dùng trực tiếp thì việc sử dụng tên gọi yếu tố ”Trảỉ nghiệm thú vị cho người dùng” sẽ giúp người đọc nắm bắt dễ hơn và phù hợp với đối tượng nghiên cứu hơn.
Điều chỉnh tên gọi của yếu tố ”Nhận thức về phương tiện thay thế” thành ”Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân” bởi vì theo ý kiến của các chuyên gia và người tiêu dùng
trực tiếp với đặc thù tại Việt Nam nói chung và TPHCM nói riêng, các phương tiện cá nhân trong đó chủ yếu là xe máy là loại phương tiện rất phổ biến, có tính cạnh tranh cao với Grabcar do đó sử dụng tên gọi yếu tố là ”Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân” sẽ giúp đề tài nghiên cứu có trọng tâm và phù hợp với đặc điểm môi trường nghiên cứu hơn.
Nhƣ vậy mô hình nghiên cứu chính thức sau hiệu chỉnh gồm 9 nhân tố: (1) Kỳ vọng về kết quả, (2) Mức độ dễ dàng khi sử dụng, (3) Sự ảnh hưởng của xã hội, (4) Các điều kiện thuận lợi, (5) Trải nghiệm thú vị cho người dùng, (6) Giá trị về giá cả, (7) Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân, (8) Giá trị xã hội và (9) Hành vi sử dụng dịch vụ.
Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu chính thức
Nguồn: Tổng hợp và đề xuất của tác giả
Các giả thuyết nghiên cứu chính thức gồm:
- H1: Kỳ vọng về kết quả có mối quan hệ cùng chiều với hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng.
Hành vi sử dụng Kỳ vọng về kết quả Mức độ dễ dàng khi sử dụng Sự ảnh hƣởng của xã hội
Các điều kiện thuận lợi
Trải nghiệm thú vị cho ngƣời dùng
Giá trị về giá cả
Sự ƣu việt so với phƣơng tiện cá nhân
H1 + H2 + H3 + H4 + H6 + H8 + Giá trị xã hội H5 + Các yếu tố nhân khẩu học H7 +
- H2: Mức độ dễ dàng khi sử dụng có mối quan hệ cùng chiều với hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng.
- H3: Sự ảnh hưởng của xã hội có mối quan hệ cùng chiều với hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng.
- H4: Các điều kiện thuận lợi có mối quan hệ cùng chiều với hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng.
- H5: Trải nghiệm thú vị cho người dùng có mối quan hệ cùng chiều với hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng.
- H6: Giá trị về giá cả có mối quan hệ cùng chiều với hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng.
- H7: Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân có mối quan hệ cùng chiều với hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng.
- H8: Giá trị xã hội có mối quan hệ cùng chiều với hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng.
3.3. Nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu định lượng gồm quá trình thu thập dữ liệu, tổng hợp và xử lý dữ liệu, phân tích, kiểm định dữ liệu và báo cáo kết quả.
3.3.1. Xác định kích thƣớc mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện phi xác suất. Để có thể tiến hành phân tích nhân tố cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu ít nhất là 5 mẫu trên 1 biến quan sát và cỡ mẫu không nên ít hơn 100 (Hair, 1988). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), cỡ mẫu phù hợp cho phân tích nhân tố khám phá ít nhất bằng 4 hay 5 lần số biến sử dụng trong phân tích nhân tố.
Mô hình nghiên cứu có 38 biến quan sát, do đó kích thước mẫu ít nhất phải là n = 38*5 = 190. Tuy nhiên theo quy tắc nếu kích thước mẫu càng lớn thì càng đại diện hơn cho tổng thể tốt hơn, nhưng trong điều kiện cho phép tác giả chỉ tiến hành khảo sát 300 mẫu tương ứng với 300 người tiêu dùng đã từng sử dụng dịch vụ Grabcar tại khu vực TPHCM.
Việc khảo sát được thực hiện từ tháng 05 đến tháng 07 năm 2017 theo đó 300 phiếu khảo sát được phát đi dưới hình thức mẫu khảo sát trực tiếp bằng giấy (250 mẫu) và khảo sát bằng bảng câu hỏi điện tử thông qua google docs (50 mẫu). Tổng số phiếu khảo sát được thu hồi là 280 phiếu đạt tỷ lệ 93%, số phiếu được trả lời hoàn chỉnh và hợp lệ là 252 phiếu. Như vậy số quan sát chính thức cho nghiên cứu là 252 quan sát.
3.3.2. Phƣơng pháp thu thập và xử lý số liệu
- Phƣơng pháp thu thập số liệu: số liệu nghiên cứu được thực hiện trên cơ sở thu thập số liệu sơ cấp bằng cách điều tra phỏng vấn khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ Grabcar tại TPHCM. Hình thức thu thập dữ liệu là khảo sát trực tiếp khách hàng và gián tiếp thông qua bảng câu hỏi trực tuyến trên Google Docs.
- Phƣơng pháp phân tích và xử lý số liệu: Sau khi thu thập xong dữ liệu sẽ được tiến hành làm sạch bằng cách kiểm tra và loại đi những phiếu khảo sát không đạt yêu cầu. Tiếp theo là mã hóa dữ liệu và nhập dữ liệu. Sau đó tiến hành phân tích dữ liệu với phần mềm SPSS với các phương pháp sau:
+ Thống kê mô tả: Sử dụng để xử lý và mô tả tóm tắt lại các dữ liệu thu thập được. Từ kết quả của thống kê mô tả ta có thể đưa ra các kết luận sơ bộ về tính phù hợp và các đặc điểm của dữ liệu nghiên cứu.
+ Phân tích độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha: Mục đích của việc phân tích độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha là để xem xét thang đo đạt độ tin cậy ở mức độ nào, hay nói cách khác là xem xét liệu các biến thành phần trong một thang đo phản ánh cho thang đo ấy tốt đến mức nào. Theo Nunnally và Burnstein (1994) thì hệ số Cronbach Alpha ≥ 0,6 có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người được phỏng vấn trong bối cảnh nghiên cứu (trường hợp của đề tài nghiên cứu khám phá). Theo Hair và cộng sự (2006), trong nghiên cứu thực nghiệm sử dụng hệ số Cronbach Alpha ≥ 0,7 là mức phù hợp nhất để phân tích độ tin cậy của thang đo. Do đó tác giả đề xuất sử dụng hệ số Cronbach Alpha ≥ 0,7 làm tiêu chuẩn kiểm định độ tin cậy của các thang đo. Nếu thang đo có hệ số Cronbach Alpha ≥ 0,7 sẽ đạt yêu cầu, các biến thành phần phản ánh được tốt cho thang đo, trường hợp ngược lại nếu thang đo có hệ số Cronbach Alpha < 0,7 sẽ không đạt yêu cầu.
+ Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA): Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn tập nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu. Phương pháp trích hệ số được sử dụng trong nghiên cứu này là Principal Components với phép xoay Varimax. Phương pháp Principal Components sẽ cho ta số lượng nhân tố là ít nhất để giải thích phương sai chung của tập hợp biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng.
Tương quan giữa các biến được đo lường bằng kiểm định Barlett với mức ý nghĩa 5%. Theo Hair và cộng sự (2006), hệ số KMO trong kiểm định Barlett phải thõa mãn điều kiện 0,5≤ KMO ≤1 để đạt độ chặt chẽ của tương quan giữa các biến và sig của kiểm định Barlett < 0,05 để đảm bảo ý nghĩa về mặt thống kê, ngoài ra các hệ số tải nhân tố (factor loading) trong từng nhóm nhân tố phải đạt tiêu chuẩn ≥ 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thực tiễn của phân tích nhân tố.
+ Phân tích hồi quy: Được sử dụng để mô hình hoá mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mức độ phù hợp của mô hình được đánh giá bằng hệ số R2 hiệu chỉnh. Theo Nguyễn Đình Thọ (2012) giá trị R2 hiệu chỉnh không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 do đó được sử dụng phù hợp với hồi quy tuyến tính đa biến. Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình tương quan, tức là có hay không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
+ Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình: Theo Nguyễn Đình Thọ (2012) để xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình hồi quy đa biến, ta dùng hệ số hồi quy đã chuẩn hóa trong bảng hệ số hồi quy.
3.4. Xây dựng thang đo
Mô hình nghiên cứu gồm 9 nhân tố: (1) Kỳ vọng về kết quả, (2) Mức độ dễ dàng khi sử dụng, (3) Sự ảnh hưởng của xã hội, (4) Các điều kiện thuận lợi, (5) Trảỉ nghiệm thú vị cho người dùng, (6) Giá trị về giá cả, (7) Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân, (8) Giá trị xã hội và (9) Hành vi sử dụng dịch vụ.
sau:
(1)= Rất không đồng ý (2) = Không đồng ý (3) Bình thường (4) = Đồng ý (5) Rất đồng ý
Thang điểm từ 1 đến 5 thể hiện mức độ đồng ý tăng dần, điểm càng cao mức độ đồng ý đối với phát biểu càng lớn và ngược lại. Các thang đo của mô hình nghiên cứu được xây dựng với các biến quan sát cụ thể như sau:
3.4.1. Thang đo kỳ vọng về kết quả
Tác giả xây dựng thang đo kỳ vọng về kết quả dựa trên sự điều chỉnh từ thang đo của Venkatesh trong lý thuyết UTAUT2. Kết quả nghiên cứu định tính tác giả đã điều chỉnh ngôn ngữ cho 2 biến quan sát theo thang đo chuẩn của UTAUT2, đồng thời đề xuất bổ sung thêm 2 biến quan sát mới liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tiết kiệm được nhiều tiền hơn (so với đi taxi truyền thống) và sử dụng dịch vụ Grabcar giúp cho việc di chuyển trở nên dễ dàng hơn. Trong đó taxi truyền thống ở đây được hiểu là các loại hình taxi thông thường không có sự kết hợp với ứng dụng đặt xe trên di động.
Bảng 3.1: Biến quan sát cho thang đo kỳ vọng về kết quả
STT Ký hiệu
biến Biến quan sát
Nguồn
1 KKQ1 Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tôi tiết kiệm được nhiều thời
gian.
Venkatesh, 2012
2 KKQ2
Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tôi tiết kiệm được nhiều tiền hơn (so với đi taxi truyền thống*
).
*taxi truyền thống ở đây được hiểu là các loại hình taxi thông thường không có sự kết hợp với ứng dụng đặt xe trên di động.
Kết quả nghiên cứu
định tính
3 KKQ3 Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tôi làm được nhiều việc
quan trọng hơn trong ngày.
Venkatesh, 2012
4 KKQ4 Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp cho việc di chuyển của tôi
trở nên dễ dàng hơn.
Kết quả nghiên cứu
Quá trình nghiên cứu định tính cho thấy các yếu tố liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tiết kiệm được nhiều tiền hơn (so với đi taxi truyền thống) và sử dụng dịch vụ Grabcar giúp cho việc di chuyển trở nên dễ dàng hơn là những kỳ vọng về kết quả quan trọng đối với người tiêu dùng tại TPHCM khi sử dụng dịch vụ Grabcar, do đó việc bổ sung các yếu tố này vào thang đo sẽ giúp thang đo được phản ánh tốt hơn.
3.4.2. Thang đo mức độ dễ dàng khi sử dụng
Tác giả xây dựng thang đo mức độ dễ dàng khi sử dụng dựa trên sự kế thừa và có hiệu chỉnh ngôn ngữ từ thang đo gốc của Venkatesh trong lý thuyết UTAUT2. Kết quả nghiên cứu định tính tác giả đã điều chỉnh ngôn ngữ cho 2 biến quan sát theo thang đo chuẩn của UTAUT2, đồng thời đề xuất bổ sung thêm 2 biến quan sát mới liên quan đến việc có thể sử dụng dịch vụ Grabcar vào bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu.
Quá trình nghiên cứu định tính cho thấy các yếu tố liên quan đến việc có thể sử dụng dịch vụ Grabcar vào bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu là những yếu tố quan trọng đối với người tiêu dùng tại TPHCM khi kỳ vọng về mức độ dễ dàng khi sử dụng dịch vụ Grabcar, do đó việc bổ sung các yếu tố này vào thang đo sẽ giúp thang đo hoàn thiện và phù hợp với môi trường nghiên cứu hơn.
Bảng 3.2: Biến quan sát cho thang đo mức độ dễ dàng khi sử dụng
STT Ký hiệu
biến Biến quan sát
Nguồn
1 MDD1 Ứng dụng đặt xe trên di động của Grabcar thì dễ sử dụng.
Venkatesh, 2012
2 MDD2 Tôi có thể sử dụng dịch vụ Grabcar ở bất cứ đâu. Kết quả nghiên
cứu định tính
3 MDD3 Tôi có thể sử dụng dịch vụ Grabcar vào bất cứ lúc nào. Kết quả nghiên
cứu định tính
4 MDD4 Để sử dụng thành thạo dịch vụ Grabcar thì dễ dàng đối
với tôi.
Venkatesh, 2012
3.4.3. Thang đo sự ảnh hƣởng của xã hội
chỉnh ngôn ngữ từ thang đo gốc của Venkatesh trong lý thuyết UTAUT2. Kết quả nghiên cứu định tính tác giả đã điều chỉnh ngôn ngữ cho 2 biến quan sát theo thang đo chuẩn của UTAUT2, đồng thời đề xuất bổ sung thêm 2 biến quan sát mới liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Grabcar do sự ảnh hưởng từ thông tin truyền miệng của những người xung quanh và thông tin từ phương tiện truyền thông. Theo lý thuyết về truyền thông marketing thì thông tin truyền miệng và thông tin bằng các phương tiện truyền thông là những kênh cực kỳ hiệu quả để gây ấn tượng và tác động đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Đặc biệt trong thời đại công nghệ số phát triển mạnh như hiện nay kênh thông tin bằng các phương tiện truyền thông ngày càng có vị trí quan trọng, tuy nhiên vai trò của kênh thông tin truyền miệng cũng luôn có chỗ đứng cực kỳ vững chắc vì xét cho cùng con người là tổng hòa các mối quan hệ xã hội và sức mạnh của giao tiếp, truyền miệng là rất lớn không thể thay thế được.
Do đó, Quá trình nghiên cứu định tính cho thấy bên cạnh việc sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng chịu ảnh hưởng từ lời khuyên của bạn bè, người thân trong gia đình thì sự ảnh hưởng từ thông tin truyền miệng của những người xung quanh và thông tin từ phương tiện truyền thông đã tạo ra những ấn tượng trong tiềm thức thúc đẩy hành vi sử dụng dụng vụ của người tiêu dùng nên việc bổ sung các yếu tố này vào thang đo sẽ giúp thang đo được phản ánh tốt hơn.
Bảng 3.3: Biến quan sát cho thang đo sự ảnh hƣởng của xã hội
STT Ký hiệu
biến Biến quan sát
Nguồn
1 AXH1 Bạn bè khuyên tôi nên sử dụng dịch vụ Grabcar. Venkatesh, 2012
2 AXH2 Người thân trong gia đình khuyên tôi nên sử dụng dịch
vụ Grabcar.
Venkatesh, 2012
3 AXH3 Dịch vụ Grabcar là chủ đề được nhiều người xung
quanh tôi thường xuyên nhắc đến.
Kết quả nghiên cứu định tính
4 AXH4 Dịch vụ Grabcar là chủ đề được các phương tiện
truyền thông thường xuyên nhắc đến.
Kết quả nghiên cứu định tính
3.4.4. Thang đo các điều kiện thuận lợi
Thang đo các điều kiện thuận lợi được xây dựng dựa trên sự kế thừa và có hiệu chỉnh ngôn ngữ từ thang đo gốc của Venkatesh trong lý thuyết UTAUT2. Từ kết quả nghiên cứu định tính tác giả đã điều chỉnh ngôn ngữ cho 3 biến quan sát theo thang đo chuẩn của UTAUT2 và đề xuất bổ sung thêm 1 biến quan sát mới liên quan đến việc hạ tầng kết nối mạng internet (wifi, 3G) thuận lợi cho việc sử dụng dịch vụ Grabcar, đây là