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 một trong những lý do quan trọng ảnh hường đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng tại TPHCM do đó việc bổ sung yếu tố này vào thang đo sẽ giúp thang đo hoàn thiện và phù hợp với môi trường nghiên cứu hơn.
Bảng 3.4: Biến quan sát cho thang đo các điều kiện thuận lợi
STT Ký hiệu
biến Biến quan sát
Nguồn
1 DKT1 Tôi có đủ tiền để sử dụng dịch vụ Grabcar. Venkatesh, 2012
2 DKT2 Tôi có đủ kiến thức về công nghệ để sử dụng dịch vụ
Grabcar.
Venkatesh, 2012
3 DKT3
Tôi có thể nhận được sự trợ giúp (từ bạn bè, người thân hoặc tổng đài Grabcar) khi gặp khó khăn trong việc sử dụng dịch vụ Grabcar.
Venkatesh, 2012
4 DKT4 Hạ tầng kết nối mạng internet (wifi, 3G) thuận lợi cho
việc tôi sử dụng dịch vụ Grabcar.
Kết quả nghiên cứu định tính
3.4.5. Thang đo trải nghiệm thú vị cho ngƣời dùng
Tác giả xây dựng thang đo trải nghiệm thú vị cho người dùng 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 2 biến quan sát theo thang đo chuẩn của UTAUT2 và đề xuất bổ sung thêm 2 biến quan sát mới liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Grabcar đem lại cảm giác đang được tận hưởng thành quả của công nghệ và ứng dụng trên di động của Grabcar được thiết kế thân thiện với người dùng.
Quá trình nghiên cứu định tính cho thấy yếu tố liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Grabcar đem lại cảm giác đang được tận hưởng thành quả của công nghệ và ứng dụng
trên di động của Grabcar được thiết kế thân thiện với người dùng đem lại những cảm giác trải nghiệm quan trọng ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng tại TPHCM, do đó việc bổ sung các yếu tố này vào thang đo sẽ giúp thang đo được phản ánh tốt hơn.
Bảng 3.5: Biến quan sát cho thang đo trải nghiệm thú vị cho ngƣời dùng
STT Ký hiệu
biến Biến quan sát
Nguồn
1 TNT1 Sử dụng dịch vụ Grabcar đem lại cho tôi niềm vui. Venkatesh, 2012
2 TNT2 Sử dụng dịch vụ Grabcar đem lại cho tôi sự thoải mái. Venkatesh, 2012
3 TNT3 Sử dụng dịch vụ Grabcar đem lại cho tôi cảm giác đang được tận hưởng thành quả của công nghệ.
Kết quả nghiên cứu định tính
4 TNT4 Ứng dụng trên di động của Grabcar được thiết kế thân
thiện với người dùng.
Kết quả nghiên cứu định tính
3.4.6. Thang đo giá trị về giá cả
Thang đo giá trị về giá cả 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 2 biến quan sát theo thang đo chuẩn của UTAUT2 và đề xuất bổ sung thêm 2 biến quan sát mới liên quan đến việc dịch vụ Grabcar có mức giá rẻ hơn (so với taxi truyền thống) và ở mức giá như hiện tại, dịch vụ Grabcar đem lại nhiều giá trị hơn so với đối thủ (taxi truyền thống).
Bảng 3.6: Biến quan sát cho thang đo giá trị về giá cả
STT Ký hiệu
biến Biến quan sát
Nguồn
1 GTG1 Dịch vụ Grabcar có mức giá hợp lý với thu nhập của tôi. Venkatesh, 2012
2 GTG2 Dịch vụ Grabcar đáng giá với đồng tiền tôi đã bỏ ra. Venkatesh, 2012
3 GTG3 Dịch vụ Grabcar có mức giá rẻ hơn (so với taxi truyền
thống).
Kết quả nghiên cứu định tính
4 GTG4 Ở mức giá như hiện tại, dịch vụ Grabcar đem lại nhiều
giá trị hơn so với đối thủ (taxi truyền thống).
Kết quả nghiên cứu định tính
Quá trình nghiên cứu định tính cho thấy các yếu tố liên quan đến việc dịch vụ Grabcar có mức giá rẻ hơn và đem lại nhiều giá trị hơn so với đối thủ (taxi truyền thống) là những yếu tố quan trọng đối với người tiêu dùng tại TPHCM ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar, do đó việc bổ sung các yếu tố này vào thang đo sẽ giúp thang đo được hoàn thiện và phù hợp với môi trường nghiên cứu hơn.
3.4.7. Thang đo sự ƣu việt so với phƣơng tiện cá nhân
Thang đo này được tác giả đề xuất bổ sung thêm và nằm ngoài lý thuyết và mô hình UTAUT2. Thang đo sự ưu việt so với phương tiện cá nhân được xây dựng dựa trên tham khảo từ nghiên cứu về ý định sử dụng tàu điện ngầm Metro của tác giả Nguyễn Ngọc Dung (2012) đồng thời tác giả đã kế thừa, hiệu chỉnh ngôn ngữ các biến gốc: thuận tiện, tốc độ, đáp ứng những gì tôi mong đợi (Beirao và Cabral, 2007) và chi phí sử dụng rẻ (Balcombe và Mackett, 2004) của các nghiên cứu có liên quan đến sử dụng phương tiện cá nhân. Trong nghiên cứu này của tác giả, loại phương tiện cá nhân được đề cập đến ở đây là xe máy, do đây là loại phương tiện phổ biến nhất tại Việt Nam nói chung và TPHCM nói riêng.
Từ kết quả nghiên cứu định tính tác giả đã điều chỉnh ngôn ngữ cho 3 biến quan sát từ các câu hỏi gốc trong nghiên cứu của Beirao và Cabral (2007), Balcombe và Mackett (2004) đồng thời đề xuất bổ sung thêm 1 biến quan sát mới liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Grabcar giúp kiểm soát thời gian di chuyển tốt hơn phương tiện cá nhân.
Bảng 3.7: Biến quan sát cho thang đo sự ƣu việt so với phƣơng tiện cá nhân
STT Ký hiệu biến Biến quan sát Nguồn
1 PTC1 Di chuyển bằng dịch vụ Grabcar thì thuận tiện hơn
phương tiện cá nhân (xe máy).
Beirao và Cabral, 2007
2 PTC2 Di chuyển bằng dịch vụ Grabcar thì nhanh hơn
phương tiện cá nhân (xe máy).
Beirao và Cabral, 2007
3 PTC3 Di chuyển bằng dịch vụ Grabcar có chi phí thấp hơn
phương tiện cá nhân (xe máy ).
Balcombe và Mackett, 2004
4 PTC4 Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tôi kiểm soát thời gian
di chuyển tốt hơn phương tiện cá nhân (xe máy).
Kết quả nghiên cứu
Quá trình nghiên cứu định tính cho thấy do đặc thù hạ tầng giao thông tại TPHCM chưa phát triển tương xứng với quy mô dân số, tình trạng kẹt xe còn diễn ra thường xuyên, phổ biến nên yếu tố liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Grabcar giúp kiểm soát thời gian di chuyển tốt hơn phương tiện cá nhân có ý nghĩa quan trọng ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng tại TPHCM do đó việc bổ sung yếu tố này vào thang đo sẽ giúp thang đo được hoàn thiện và phù hợp với môi trường nghiên cứu hơn.
3.4.8. Thang đo giá trị xã hội
Thang đo giá trị xã hội được tác giả đề xuất bổ sung thêm và nằm ngoài lý thuyết và mô hình UTAUT2. Thang đo được xây dựng dựa trên nền tảng nghiên cứu của Sheth, Nemman và Gross (1991), nghiên cứu của Kotler (2005) về giá trị xã hội và quá trình nghiên cứu định tính.
Quá trình nghiên cứu định tính cho thấy do đặc điểm văn hóa Việt Nam phát triển lên từ nền kinh tế thuần nông, cộng đồng làng, xã nên mặc dù hiện tại đã chuyển đổi sang nền kinh tế thị trường nhưng vẫn còn lưu lại ít nhiều nét văn hóa trọng về hình thức, tính sĩ diện. Điều này dẫn đến nhiều quyết định, hành vi sử dụng một sản phẩm, dịch vụ bị ảnh hưởng bởi những giá trị xã hội mà sản phẩm, dịch vụ đó đem lại cho người sử dụng. Do đó việc bổ sung thang đo giá trị xã hội vào mô hình sẽ giúp mô hình nghiên hoàn thiện và phù hợp với môi trường nghiên cứu hơn.
Thang đo giá trị xã hội được đo lường bởi 4 biến quan sát cụ thể như sau.
Bảng 3.8: Biến quan sát cho thang đo giá trị xã hội
STT Ký hiệu biến Biến quan sát Nguồn
1 GXH1 Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tôi cảm thấy tự tin hơn
khi gặp bạn bè, người thân, đối tác.
Kết quả nghiên cứu
định tính
2 GXH2 Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tôi cảm thấy mình được
tôn trọng hơn khi gặp bạn bè, người thân, đối tác.
3 GXH3 Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tôi thể hiện đẳng cấp bản
thân khi gặp bạn bè, người thân, đối tác.
4 GXH4 Sử dụng dịch vụ Grabcar giúp tôi thể hiện phong cách
3.4.9. Thang đo hành vi sử dụng dịch vụ
Thang đo hành vi sử dụng dịch vụ được xây dựng 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 3 biến quan sát theo thang đo chuẩn của UTAUT2, đồng thời đề xuất bổ sung thêm 3 biến quan sát mới liên quan đến việc người khảo sát sẽ giới thiệu dịch vụ Grabcar cho người thân, bạn bè, đối tác của mình; sử dụng dịch vụ Grabcar đã trở thành thói quen của người khảo sát và sử dụng dịch vụ Grabcar đã trở thành một điều không thể thiếu đối với cuộc sống của người khảo sát.
Quá trình nghiên cứu định tính cho thấy các yếu tố liên quan đến việc người khảo sát sẽ giới thiệu dịch vụ Grabcar cho người thân, bạn bè, đối tác của mình; sử dụng dịch vụ Grabcar đã trở thành thói quen của người khảo sát và sử dụng dịch vụ Grabcar đã trở thành một điều không thể thiếu đối với cuộc sống của người khảo sát là thành phần quan trọng trong hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar của người tiêu dùng tại TPHCM, do đó việc bổ sung các yếu tố này vào thang đo hành vi sử dịch vụ sẽ giúp thang đo hoàn thiện và được phản ánh tốt hơn.
Bảng 3.9: Biến quan sát cho thang đo hành vi sử dụng dịch vụ
STT Ký hiệu
biến Biến quan sát
Nguồn
1 HVS1 Tôi có sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ Grabcar trong tương
lai.
Venkatesh, 2012
2 HVS2 Tôi sẽ nghĩ ngay đến dịch vụ Grabcar mỗi khi cần tìm
kiếm phương tiện di chuyển.
Venkatesh, 2012
3 HVS3 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ Grabcar thường xuyên hơn. Venkatesh, 2012
4 HVS4 Tôi sẽ giới thiệu dịch vụ Grabcar cho người thân, bạn
bè, đối tác của mình.
Kết quả nghiên cứu định tính 5 HVS5 Sử dụng dịch vụ Grabcar đã trở thành thói quen của
tôi.
Kết quả nghiên cứu định tính
6 HVS6 Sử dụng dịch vụ Grabcar đã trở thành một điều không
thể thiếu đối với cuộc sống của tôi.
Kết quả nghiên cứu định tính
3.5. Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 đã trình bày về quy trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu bao gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong nghiên cứu định tính đã trình bày phương pháp và kết quả của phỏng vấn chuyên gia, phỏng vấn sâu người tiêu dùng để hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và xây dựng thang đo chính thức. Nghiên cứu định lượng đã trình bày về phương pháp lấy mẫu, chọn mẫu, phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu. Với kết quả mô hình nghiên cứu và thang đo chính thức được rút ra từ quá trình nghiên cứu ở chương 2, tác giả sẽ tiến hành khảo sát thực tế để thu thập dữ liệu và trình bày các bước phân tích dữ liệu nghiên cứu trong chương tiếp theo.
Chƣơng 4:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trong chương này tác giả sẽ trình bày các kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu thu thập được liên quan đến thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy các thang đo, phân tích nhân tố khám phá để gom nhóm các nhân tố và xây dựng, biện luận mô hình hồi quy.
4.1. Thống kê mô tả dữ liệu
Kết quả thống kê mô tả 252 mẫu khảo sát hợp lệ theo các biến định tính và biến định lượng được trình bày tóm tắt tại phụ lục 5. Kết quả thống kê mô tả cho thấy các giá trị trung bình của các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar là trên mức độ trung bình, điều này thể hiện mức độ tương đối đồng tình của người tiêu dùng về các nhóm yếu tố này. Tuy nhiên vẫn còn một số người tiêu dùng chưa đồng tình hoặc cho rằng các yếu tố đưa ra không thể hiện đúng suy nghĩ của họ, bằng cách thể hiện ý kiến của mình họ đánh giá mức độ thấp nhất với điểm số là 1 trong bảng khảo sát.
Hệ số Skewness nằm trong khoảng (-1; 1) cho thấy các biến định lượng có phân phối chuẩn có thể sử dụng để thực hiện các phân tích tiếp theo.
4.2. Kiểm định độ tin cậy của các thang đo
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến thành phần trong thang đo tương quan với nhau. Nếu các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại hoặc hệ số tương quan nếu bỏ biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha cũng sẽ bị loại. Trong nghiên cứu thực nghiệm hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,7 là có thể sử dụng được và các biến thành phần có mức độ tương quan với biến tổng khá chặt chẽ (Hair và cộng sự, 2006). Do đó tác giả sẽ sử dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo phải ≥ 0,7 để tiến hành chọn lọc biến trong từng thang đo trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo. Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo được trình bày tóm tắt tại phụ lục 6.
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy: - Thang đo Kỳ vọng về kết quả có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,730 (>0,7), các hệ
số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3, các hệ số tương quan nếu bỏ biến đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha. Do đó thang đo được chấp nhận.
- Thang đo Mức độ dễ dàng khi sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,744 (>0,7), các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3, các hệ số tương quan nếu bỏ biến nhỏ hơn Cronbach’s Alpha. Do đó thang đo được chấp nhận.
- Thang đo Sự ảnh hƣởng của xã hội có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,731 (>0,7), các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3, các hệ số tương quan nếu bỏ biến nhỏ hơn Cronbach’s Alpha. Do đó thang đo được chấp nhận.
- Thang đo Các điều kiện thuận lợi sau khi loại biến DKT3, DKT4 (vì có hệ số tương quan nếu bỏ biến lớn hơn Cronbach’s Alpha) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,773 (>0,7), các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3, các hệ số tương quan nếu bỏ biến nhỏ hơn Cronbach’s Alpha. Do đó thang đo được chấp nhận.
Việc loại bỏ biến DKT3 (Tôi có thể nhận được sự trợ giúp từ bạn bè, người thân hoặc
tổng đài Grabcar khi gặp khó khăn trong việc sử dụng dịch vụ Grabcar) và DKT4 (Hạ
tầng kết nối mạng internet wifi, 3G thuận lợi cho việc tôi sử dụng dịch vụ Grabcar) có
thể được giải thích do dịch vụ Grabcar được đánh giá là tương đối dễ sử dụng nên yếu tố nhận được sự trợ giúp từ bạn bè, người thân hoặc tổng đài Grabcar khi gặp khó khăn trong việc sử dụng dịch vụ không có nhiều ý nghĩa trong thang đo các điều kiện thuận lợi ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabcar. Tương tự như vậy do hiện tại hạ tầng kết nối mạng internet như wifi, 3G tại các thành phố lớn của Việt Nam nói chung và TPHCM nói riêng được đánh giá là khá tốt và thuận lợi để sử dụng dịch vụ Grabcar nên đối với người tiêu dùng yếu tố hạ tầng kết nối mạng internet cũng không có nhiều ý nghĩa