4.5.1. Kiểm định sự khác biệt của giới tính
Bảng 4-26: Kết quả kiểm định Levene Thống kê Levene Bậc tự do (df1) Bậc tự do (df2) Mức ý nghĩa (Sig.) 0,758 1 298 0,385
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Kết quả kiểm định Levene có p = 0,385 > 0,05 nên phương sai giữa các nhóm khách hàng có giPi tính khác nhau là giống nhau. Vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Bảng 4-27: Kết quả phân tích ANOVA Tổng chênh lệch bình phương Bậc tự do (df) Bình phương trung bình Kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig.) Giữa các nhóm 0,306 1 0,306 0,692 0,406 Trong nội bộ nhóm 131,755 298 0,442 Tổng 132,061 299
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Kết quả phân tích ANOVA có p = 0,406 > 0,05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt về hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm giữa khách hàng nam và nữ.
4.5.2. Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi
Bảng 4-28: Kết quả kiểm định Levene Thống kê Levene Bậc tự do (df1) Bậc tự do (df2) Mức ý nghĩa (Sig.) 3,291 2 297 0,39
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Kết quả kiểm định Leneve có p = 0,39 > 0,05 nên phương sai giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau là giống nhau. Vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Bảng 4-29: Kết quả phân tích ANOVA Tổng chênh lệch bình phương Bậc tự do (df) Bình phương trung bình Kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig.) Giữa các nhóm 0,38 2 0,019 0,42 0,958 Trong nội bộ nhóm 132,023 297 0,445 Tổng 132,061 299
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Kết quả phân tích ANOVA có p = 0,958 > 0,05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt về hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm giữa khách hàng có độ tuổi khác nhau.
4.5.3. Kiểm định sự khác biệt về nghề nghiệp
Bảng 4-30: Kết quả kiểm định Levene Thống kê Levene Bậc tự do (df1) Bậc tự do (df2) Mức ý nghĩa (Sig.) 0,255 1 297 0,614
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Kết quả kiểm định Leneve có p = 0,614 > 0,05 nên phương sai giữa các nhóm khách hàng có nghề nghiệp khác nhau là giống nhau. Vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Bảng 4-31: Kết quả phân tích ANOVA Tổng chênh lệch bình phương Bậc tự do (df) Bình phương trung bình Kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig.)
Giữa các
nhóm 0,557 2 0,289 0,652 0,522
Trong nội
bộ nhóm 131,483 297 0,443
Tổng 132,061 299
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Kết quả phân tích ANOVA có p = 0,522 > 0,05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt về hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm giữa khách hàng có nghề nghiệp khác nhau.
4.5.4. Kiểm định sự khác biệt về thu nhập
Bảng 4-32: Kết quả kiểm định Levene Thống kê Levene Bậc tự do (df1) Bậc tự do (df2) Mức ý nghĩa (Sig.) 0,985 3 296 0,400
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Kết quả kiểm định Leneve có p = 0,400 > 0,05 nên phương sai giữa các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau là giống nhau. Vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Bảng 4-33: Kết quả phân tích ANOVA Tổng chênh lệch bình phương Bậc tự do (df) Bình phương trung bình Kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig.) Giữa các nhóm 1,450 3 0,483 1,095 0,351 Trong nội bộ nhóm 130,611 296 0,441 Tổng 132,601 299
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Kết quả phân tích ANOVA có p = 0,351 > 0,05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt về hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm giữa khách hàng có thu nhập khác nhau.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Chương 4 đã trình bày kết quả nghiên cứu dựa trên nền tảng cơ sO của những phần trưPc. Theo đó các biến trong mô hình được phân tích lần lượt các bưPc thông qua kiểm tra độ tin cậy b•ng hê ~ số Cronbach’s Alpha, sau đó tiến hành phân tích nhân tố khám phá – EFA. Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu tiếp tục kiểm định mô hình qua phân tích hồi quy và phân tích tương quan. Sau đó, nhóm tác giả xem xét mức độ tác động của các yếu tố đến quyết định mua. Cuối cùng, nghiên cứu thực hiện kiểm định sự khác biệt giữa các biến b•ng phương pháp kiểm định ANOVA.
Mặc dù trong quá trình phân tích đã có những nhân tố biến bị loại bỏ nhưng mô hình vẫn có tính đảm bảo cao. Kết quả thu được từ những bưPc phân tích dữ liệu đều có ý nghĩa hồi quy tương quan. Toàn bộ kết quả dữ liệu sẽ là nền tảng cơ sO thực tế để phân tích đề xuất giải pháp trong chương 5.
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Phần 5 sẽ tóm tắt lại những kết quả đạt được trong nghiên cứu này, đối chiếu vPi các mục tiêu đã đặt ra ban đầu từ đó đưa ra những kết luận, đề xuất kiến nghị nh•m nâng cao hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm tại Thành phố Hồ Chí Minh. Phần này cNng đưa ra những hạn chế của nghiên cứu và phác thảo sơ bộ về hưPng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Kết luận
5.1.1. Quá trình nghiên cứu và kết quả nghiên cứu
Dựa vào các mô hình nghiên cứu lý thuyết và những mô hình nghiên cứu thực tiễn trưPc đây nhóm đề xuất mô hình vPi 6 nhân tố: Động cơ mua hàng, Ảnh hưOng xã hội, Nhận thức sự hữu ích, Kinh nghiệm mua hàng, Mong đợi về giá và Nhận thức sự rủi ro có ảnh hưOng đến hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu sử dụng nghiên cứu sơ bô ~ nhóm nhỏ 6 người để tham khảo ý kiến dựa trên những thang đo nháp của nhóm, từ đó xây dựng thang đo chính thức và hoàn thành bảng câu hỏi.
Nghiên cứu thực hiê ~n lấy mẫu có chọn lọc vPi hình thức khảo sát trực tuyến là sử dụng công cụ bảng câu hỏi để thực hiê ~n nghiên cứu. Số mẫu khảo sát là 348 được khảo sát trực tiếp và khảo sát trên Internet. Sau khi thực hiê ~n thu thâ ~p chọn 300 bảng đạt yêu cầu từ đó tiến hành phân tích kết quả vPi phần mềm SPSS 20.
Đánh giá đô ~ tin câ ~y Croncach’s Alpha đối vPi các thang đo của 6 yếu tố ảnh hưOng vPi 28 biến quan sát đều cho ra kết quả vPi đô ~ tin câ ~y cao hê ~ số Sig > 0.05.
Nhóm tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, sau khi xoay 3 lần thì loại mất yếu tố mong đợi về giá ra khõi mô hình. Vậy nên mô hình nghiên cứu mPi được chỉnh sửa còn 5 yếu tố ảnh hưOng đến hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm tại Thành phố Hồ Chí Minh: Động cơ mua hàng, Ảnh hưOng xã hội, Nhận thức sự hữu ích, Kinh nghiệm mua hàng và Nhận thức sự rủi ro.
Kiểm định sự tương quan giữa các biến đô ~c lâ ~p và biến phụ thuô ~c vPi kiểm định Pearson, các biến đô ~c lâ ~p đủ điều kiê ~n để tiếp tục đưa vào mô hình hổi quy.
Biến Động cơ mua hàng và Ảnh hưOng xã hội có Sig lần lược là 0,168 và 0,117 > 0,05 vì vậy chúng không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy. Mô hình hồi quy sau khi đã loại bỏ 2 yếu tố: Động cơ mua hàng và Ảnh hưOng xã hội có phương trình: HV= 0,179HI + 0,562 KN + 0,113RR
Mô hình hồi quy vPi R hiê2 ~u chỉnh là 47%, nghĩa là mô hình vPi biến đô ~c lâ ~p đã giải thích được 47 % sự phù hợp vPi dữ liê ~u (theo bảng 4.19).
Yếu tố ảnh hưOng mạnh nhất đến hành vi mua hàng trực tuyến trong ngày hội mua sắm mạnh nhất là Kinh nghiệm mua hàng vPi hệ số β = 0,541, được người tiêu dùng đánh giá trên trung bình vPi mean = 3,9819, trong đó biến quan sát KN4 được đánh giá vPi mức trung bình cao nhất (mean = 4.0) trong 4 biến quan sát của yếu tố Kinh nghiệm mua hàng.
Yếu tố ảnh hưOng thấp nhất khi tác động đến hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm là Nhận thức rủi ro vPi hệ số β = 0,113, được đánh giá vPi mức trung bình (mean = 3,8150), trong đó biến quan sát RR1 được đánh giá vPi mức trung bình cao nhất (mean = 3,93) trong 4 biến quan sát của yếu tố Nhận thức rủi ro.
Về kết quả phân tích ANOVA, nhận thấy không có sự khác biệt về hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm về giPi tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập của các đối tượng khách hàng.
5.1.2. Những đóng góp của nghiên cứu
Về mặt thuật ngữ
Chuẩn hóa một số thuật ngữ liên quan tPi khái niệm mua hàng trực tuyến trong ngày hội mua sắm .
Về mặt khoa hZc
Lựa chọn được 3 yếu tố tác động đến hành vi mua hàng trực tuyến trong ngày hội mua sắm của giPi trẻ tại thành phố Hồ Chí Minh phù hợp vPi mục tiêu nghiên cứu và có ý nghĩa đối vPi các doanh nghiệp Việt Nam . Bài nghiên cứu được xem xét dựa trên các nghiên cứu trong và ngoài nưPc cùng hưPng vPi đề tài , luận án về các yếu tố tác động đến hành vi mua hàng trực tuyến. Sau đó đưa ra mô hình đề xuất của nhóm và tiến hành kiểm định và đánh giá giá trị các biến phù hợp vPi bài nghiên cứu của nhóm.
Về phương pháp nghiên cứu
Áp dụng mô hình toán thống kê và phần mềm SPSS 20 để xây dựng và kiểm định mô hình; Thực hiện công cụ hỗ trợ hiện đại như phỏng vấn viên, phiếu khảo sát trực tuyến để thu thập thông tin về các đối tượng được khảo sát đánh giá.
Kiểm định thành công các thang đo về hành vi mua hàng trực tuyến trong ngày hội mua sắm. Thành công trong việc kiểm định thang đo này góp phần làm phong phú thêm các nghiên cứu liên quan.
Về thực tiễn
Thử nghiệm tương đối thành công các thang đo của mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưOng đến quyết định mua hàng trực tuyến của khách hàng Việt Nam của tác giả Nguyễn Lê Phương Thanh (2013), Đề tài “Thương mại trực tuyến và hành vi mua hàng của người tiêu dùng Việt Nam” của tác giả Bùi Thanh Tráng và Hồ Xuân Tiến (2202). Và cNng thử thử nghiệm thành công thêm mô hình chấp nhận thương mại điện tử - ECAM và, thuyết hành động hợp lý TRA của Ajzen, thuyết hành vi dự định (TPB) trong điều kiện Việt Nam, theo đó bổ sung thêm nhiều biến quan sát khá phù hợp vPi đă ~c điểm văn hóa của người Viê ~t ngư, đặc biệt là giPi trẻ tại thành phố Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu đã khám phá tác động, ảnh hưOng có ý nghĩa của các yếu tố đến hành vi mua hàng trực tuyến của giPi trẻ trong ngày hội mua sắm, theo đó chỉ ra từng loại yếu tố có ảnh hưOng thế nào, vPi mức độ là bao nhiêu và yếu tố nào không có tác động hoă ~c tác đô ~ng, ảnh hưOng yếu. Từ đó, doanh nghiệp có thể áp dụng các chiến lược phù hợp để tăng doanh thu.
5.2. Đề xuất và kiến nghị
Để nâng cao quyết định lựa chọn hình thức mua hàng trực tuyến trong ngày hô ~i mua sắm của giPi trẻ, nhóm nghiên cứu đề xuất một số kiến nghị sau đây:
Đối với nhà nước:
Thứ nhất, tạo môi trường thuâ ~n lợi cho TMĐT cNng như mua bán trực tuyến b•ng các hỗ trợ cung cấp cơ sO hạ tầng TMĐT cho các Doanh nghiê ~p kinh doanh trực tuyến. Hoàn thiê ~n cơ sO hạ tầng cho TMĐT, xây dựng giải pháp ứng dụng phù hợp cho doanh nghiê ~p và tổ chức mô ~t số hoạt đô ~ng kích cầu TMĐT cho người tiêu
dùng nh•m tăng doanh thu, giúp doanh nghiê ~p bắt kịp vPi xu hưPng công nghê ~ số toàn cầu và tiếp câ ~n cuô ~c cách mạng công nghiê ~p 4.0.
Thứ hai, cần hoàn thiện khung pháp lý cho phát triển TMĐT. Hiện nay, TMĐT là một lĩnh vực mPi phát triển tại Việt Nam. Ngoài ra, đây còn là lĩnh vực rất đặc thù, đó là sự kết hợp giữa công nghệ và thị trường, giữa yếu tố thực và yếu tố ảo, giữa thực thể tồn tại vPi thực thể trong không gian số. Chính vì vậy, khung pháp lý nói chung vẫn còn nhiều mảng trống cần phải hoàn thiện, đặc biệt là các chính sách bảo vệ người tiêu dùng. Do đó, hoàn thiện chính sách, pháp luật về TMĐT, xây dựng hệ sinh thái cho TMĐT và kinh tế số là một nội dung quan trọng cần được xác định để định hưPng phát triển TMĐT trong thời gian tPi.
Thứ ba, sPm hoàn thiê ~n chính sách thuế đối vPi lĩnh vực TMĐT, qua đó vừa tạo thuâ ~n lợi cho người nô ~p thuế, vừa đảm bảo ngăn ngừa, phòng chống được các hê ~ quả tiêu cực của TMĐT, qua đó góp phần hoàn thiê ~n các quy định cụ thể cNng như chuẩn bị sẵn sàng các biê ~n pháp quản lý thuế đối vPi hình thức kinh doanh này.
Thứ tư, cần đầu tư trực tiếp và có chính sách tiếp tục khuyến khích; thu hút đầu tư của xã hội; đầu tư tư nhân nh•m phát triển hạ tầng kỹ thuật cho thanh toán điện tử. Đẩy mạnh hơn nữa trong việc cung cấp các dịch vụ công, như: Hải quan điện tử; kê khai thuế và nộp thuế; làm các thủ tục xuất, nhập khẩu điện tử. Ngoài ra, cần hỗ trợ doanh nghiệp phân phối hàng hóa trong và ngoài nưPc một cách hiệu quả vPi chi phí thấp nhất.
Thứ năm, cần đảm bảo an toàn cho các giao dịch TMĐT. TMĐT có nhiều tác động tích cực nhưng cNng dễ bị tin tặc phát tán virus; tấn công vào các website,… Mặt khác, qua Internet cNng xuất hiện những giao dịch xấu như: Ma túy, buôn lậu, bán hàng giả,… Do vậy, cần có cơ chế kiểm soát các hoạt động vi phạm để ngăn chă ~n các hình thức biến tưPng của công nghê ~ có thể gây hại cho môi trường kinh doanh cNng như lợi ích công cô ~ng.
Đối với nhà bán lẻ trực tuyến:
- Tuân thủ điều khoản và chính sách riêng tư khi bán hàng trên sàn thương mại điện tử
Mỗi sàn thương mại điện tử sẽ có những điều khoản và chính sách riêng tư khác nhau mà người bán và người mua cần tuân thủ. Muốn kinh doanh thuận lợi trên các
sàn thương mại điện tử này, bắt buộc các doanh nghiệp hay nhà bán lẻ phải tuân thủ và thực hiện các điều khoản của mỗi sàn thương mại điện tử. Ngoài ra, các chủ doanh nghiệp kinh doanh trên các sàn thương mại điện tử cần phải tìm hiểu chi tiết về các điều khoản và các chính sách này để có thể xử lý các vấn đề phát sinh trong quá trình kinh doanh.
- Tích hợp các sàn thương mại điện tử ngay trên website để quản lý hiệu quả
Doanh nghiệp thường bán hàng trên nhiều sàn thương mại điện tử và nhiều kênh khác nhau. Vì vậy, việc quản lý thông tin sản phẩm và hàng tồn kho cNng như thông tin về đơn hàng giao thành công, đơn hàng bị hoàn trả và số tiền thu được từ các sàn thương mại điện tử đã trO thành vấn đề của doanh nghiệp. Việc quản lý những thông tin này trên nhiều sàn riêng lẻ sẽ rất dễ gây nhầm lẫn và thất thoát. Vì vậy mà các chủ doanh nghiệp cần trang bị hệ thống quản lý và báo cáo về website doanh nghiệp. VPi hệ thống quản lý hàng tồn kho ngay trên website, doanh nghiệp có thể dễ dàng tra cứu sản phẩm, quản lý số lượng hàng hóa trên từng sàn thương mại điện tử để tư vấn hoặc phản hồi cho khách hàng một cách nhanh chóng.
- Cần tối ưu khâu giao nhận
Các khách hàng trực tuyến yêu cầu giao hàng thuận tiện và các tùy chọn trả lại hàng, cNng như thông tin theo dõi được cập nhật. Hơn nữa, họ muốn có khả năng định tuyến lại bưu kiện tPi địa điểm mPi, thay đổi thời gian giao hàng hoặc sửa cấp độ dịch vụ vận chuyển. Cần áp dụng các công nghệ cNng như các giải pháp thương