Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance- 123docz.net

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.2.4.Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model TAM)

2.2. Các mô hình lý thuyết liên quan đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng

2.2.4.Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model TAM)

Nhằm giải thích hành vi sử dụng của cá nhân trong lĩnh vực công nghệ thông tin, Fred Davis (1989) đã giới thiệu mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) dựa trên thuyết hành động hợp lý của Ajzen và Fishbein. Trong mô hình chấp nhận công nghệ, Davis đã thay thế hai biến thái độ và chuẩn chủ quan bằng hai biến mới là Cảm nhận hữu ích (Perceived Usefullness) và Cảm nhận dễ sử dụng ( Perceived Ease to Use).

Hình 2.4. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

Nguồn:

Để áp dụng mô hình TAM thì cần phải xem xét các thành phần xem xét có phù hợp với đặc điểm công nghệ được xem xét hay không. Mô hình TAM nguyên thủy được đề nghị bởi Davis tập trung vào 2 yếu tố cảm nhận về tính hữu ích (perceived usefulness) và cảm nhận dễ dàng sử dụng (perceived ease of

use). Theo Davis thì cảm nhận về tính hữu ích là mức độ mà một người tin vào việc sử dụng một hệ thống đặc biệt nào đó sẽ làm nâng cao hiệu suất làm việc của mình. Ông ta xác định được 14 phần tử tập trung trong 3 nhóm: hiệu quả công việc, năng suất và tiết kiệm thời gian, tầm quan trọng của hệ thống đến công việc của một người. Yếu tố cảm nhận dễ dàng sử dụng được Davis cho là mức độ mà người ta tin rằng việc sử dụng hệ thống không bị phí công sức của họ. Có 3 nhóm yếu tố trong cảm nhận về tính năng dễ sử dụng là: công sức về mặc thể lực, công sức về mặt tinh thần và kỳ vọng về kinh nghiệm bản thân có thể dễ dàng sử dụng hệ thống.

Mặc dù những phát hiện của Davis được nói đến, nhưng nó không thể áp dụng chúng cho việc đánh giá các dịch quảng bá trong tương lai, bởi vì các công ty đang hướng tới việc áp dụng thích ứng công nghệ. Các dịch vụ điện thoại di động xem xét trong nghiên cứu này là các dịch vụ giải trí. Vì vậy, các "cảm nhận tính hữu ích" và "cảm nhận dễ dàng sử dụng " phải được xem xét một cách thích hợp để phù hợp hơn với đặc tính của dịch vụ mà ta đang xem xét.

Theo Kaasinen (2005) một yếu tố cụ thể và quan trọng ảnh hưởng đến việc chấp nhận các dịch vụ điện thoại di động là sự tin tưởng. Ngoài ra, Keat & Mohan (2004) đề xuất thêm một thành phần mô tả sự tin tưởng cho mô hình TAM. Sự tin tưởng là một sự kết hợp của mức độ quen thuộc, danh tiếng công ty, các tín hiệu thực tế, và kinh nghiệm về chất lượng.

Kaasinen (2005) cũng kết hợp các thành phần cụ thể của TAM cho các dịch vụ di động trong một phiên bản mới của TAM dành riêng cho dịch vụ di động. Kaasinen sửa đổi các thành phần giá trị (từ hữu dụng cảm nhận) và thêm vào sự tin tưởng các thành phần và cảm nhận dễ thích nghi. Hơn nữa, Kaasinen cũng bổ sung thêm yếu tố "sẽ sử dụng" (Taking to use) trước hành vi sử dụng thực tế. Đây là phiên bản cụ thể của TAM được thể hiện trong Nghiên cứu thị trường quốc tế Nhóm 01 12 mô hình sau đây và được dùng như là cấu trúc TAM cơ bản trong việc đánh giá trong nghiên cứu

và đánh giá sau khi lựa chọn. Vì quá trình ra quyết định thường trải qua nhiều giai đoạn, nên trước khi bắt đầu thực hiện một chiến dịch tiếp thị cho sản phẩm hay dịch vụ, một điều rất quan trọng là nhà cung cấp phải biết sơ bộ về đặc điểm cơ bản của khách hàng, cái sẽ giúp doanh nghiệp giữ được khách hàng cũ và thu hút khách hàng mới.

2.3. Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết

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 CỨU3.1. Thang đo các biến trong mô hình 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

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).

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

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

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 CỨU4.1. Thông tin mẫu 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