2.3.1.Một số mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến ý định hành vi chấp nhận Marketing mạng xã hội mua sắm trực tuyến
Mô hình thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action)
Mô hình thuyết hành động hợp lý TRA là một mô hình dự báo về ý định hành vi, xem ý định chính là phần tiếp nối giữa thái độ và hành vi. Ý định của cá nhân để thực hiện hành vi bị tác động bởi 2 yếu tố là thái độ và chuẩn chủ quan. Thái độ đối với một hành động là chúng ta cảm thấy như thế nào khi làm một việc gì đó. Chuẩn chủ quan được xem như là những ảnh hưởng của môi trường xã hội lên hành vi của cá nhân. Ý định là một chỉ số thể hiện sự sẵn sàng của một người để thực hiện những hành vi nhất định.
Mô hình thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned behavior)
Thuyết TPB được Ajzen xây dựng bằng cách bổ sung thêm biến “Hành vi kiểm soát cảm nhận” vào mô hình TRA. Biến này bị tác động bởi hai biến số là niềm tin kiểm soát và sự dễ dàng cảm nhận. Niềm tin kiểm soát được định nghĩa là một cá nhân cảm thấy tự tin về khả năng của người đó để thực hiện một hành vi, tương tự như sự tự tin. Sự dễ sử dụng được định nghĩa đó là sự đánh giá của một cá nhân về các nguồn lực cần thiết để đạt được kết quả.
Mô hình chấp thuận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model)
Mô hình TAM dùng để mô hình hoá các nhân tố tác động đến sự chấp nhận công nghệ mới của người sử dụng. Trong mô hình TAM thì yếu tố “thái độ” được đo lường với 2 biến chấp nhận công nghệ đó là “sự hữu ích cảm nhận” và “sự dễ sử dụng cảm nhận”. Từ ba mô hình nghiên cứu trên thì mô hình TAM thường được sử dụng cho các nghiên liên quan đến giải thích và dự đoán sự chấp nhận công nghệ.
2.3.2.Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mô hình đầu tiên được phát triển dựa trên UTAUT để ý định hành vi chấp nhận công nghệ của khách hàng. Cho đến nay UTAUT là mô hình hoàn thiện nhất để dự đoán hành vi khách hàng đối với công nghệ trực tuyến (Martins, Oliveira, &
Popovic, 2014). Theo Alotaibi & Wald (2012) UT UT được xem là một trong những nghiên cứu quan trọng trong việc giải thích ý định hành vi của khách hàng. Các nghiên cứu sau đó đã kiểm tra UTAUT và chấp nhận nó như là một mô hình tổng hợp các yếu tố được biết đến và tạo ra một nền tảng để hướng dẫn các nghiên cứu trong tương lai trong lĩnh vực công nghệ (Lai, Lai, & Jordan, 2009). Mô hình UTAUT đã được Noreen (2016) thực hiện trong một mô hình tích hợp với một nghiên cứu tại Hàn Quốc. Mặc dù trong nghiên cứu này tác giả đã đạt được một số kết quả đáng kể tuy nhiên vẫn còn nhiều tranh cãi khi áp dụng mô hình này để giải thích cho ý định hành vi chấp nhận công nghệ của khách hàng đặc biệt là trong lĩnh vực Marketing mạng xã hội. Giữa các mối quan hệ đề xuất như trên vẫn còn chưa thống nhất giữa các học giả nghiên cứu, đồng thời Noreen (2016) cũng đưa ra nhiều mô hình khác nhau để đánh giá và cuối cùng tác giả tích hợp lại trong một mô hình duy nhất, kết hợp TAM và UTAUT. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng mô hình UTAUT duy nhất để đánh giá ý định chấp nhận sử dụng Marketing mạng xã hội của khách hàng do nhận thấy đây là một lĩnh vực mới tại TP. Vũng Tàu và là nghiên cứu đầu tiên trong cùng lĩnh vực áp dụng mô hình UTAUT tại đây với mong muốn kiểm định lại các mối quan hệ trong mô hình này, ủng hộ và củng cố cho lý thuyết về mô hình UTAUT cũng như so sánh kết quả với các nghiên cứu trước có liên quan, góp phần hiểu rõ hơn nữa ý định hành vi chấp nhận Marketing mạng xã hội của khách hàng. Từ đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu:
Hình 2.2: Mô hình nghiên cứu đề xuất Hiệu quả kỳ vọng Nỗ lực kỳ vọng Ảnh hưởng xã hội Điều kiện vật chất Ý định sử dụng SNM
2.3.3.Các giả thuyết nghiên cứu
2.3.3.1. Mối quan hệ giữa hiệu quả kỳ vọng và ý định hành vi chấp nhận
Marketing mạng xã hội của của khách hàng
Hiệu suất kỳ vọng là mức độ thuận tiện mà công nghệ cung cấp cho khách hàng khi thực hiện những hoạt động nhất định nào đó (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Mối quan hệ này hiện vẫn còn nhiều tranh cãi (Boontarig, Chutimaskul, Chongsuphajaisiddhi, & Papasratorn, 2012) cho rằng hiệu suất kỳ vọng không có ảnh hưởng tích cực đến ý định hành vi sử dụng của khách hàng. Mặc dù vẫn chưa nhất quán về đặc tính của mối quan hệ này, tuy nhiên đa số nghiên cứu gợi ý rằng có một mối tương quan tích cực về hiệu quả kỳ vọng đến ý định chấp nhận sử dụng Marketing mạng xã hội của khách hàng (ủng hộ bởi: Wang và cộng sự, 2009; Noreen, 2016; Raman & Don, 2013). Từ đó, tác giả đề xuất:
Giả thuyết H1: Hiệu quả kỳ vọng ảnh hưởng tích cực đến ý định chấp nhận Marketing mạng xã hội của khách hàng
2.3.3.2. Mối quan hệ giữa nỗ lực kỳ vọng và ý định hành vi chấp nhận Marketing mạng xã hội của của khách hàng
“Nỗ lực kỳ vọng” là mức độ nổ lực hỗ trợ của người bán đối với khách hàng sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003); Theo mô hình UTAUT (Wikipedia), sự nổ lực kỳ vọng là một trong bốn yếu tố tham gia giải thích ý định chấp nhận công nghệ của khách hàng. Nếu khách hàng cảm nhận người bán có những nổ lực tích cực ủng hộ cho họ sử dụng công nghệ (Marketing mạng xã hội) thì nhiều khả năng khách hàng sẽ có ý định tích cực về việc sử dụng công nghệ. Mối quan hệ này được ủng hộ bởi nhiều tác giả (Boontarig và cộng sự, 2012) cho rằng nổ lực kỳ vọng có ảnh hưởng tích cực với ý định hành vi của khách hàng. Từ đó tác giả đề xuất:
Giả thuyết H2: Nỗ lực kỳ vọng có ảnh hưởng tích cực đến ý định chấp nhận markteing mạng xã hội của khách hàng.
2.3.3.3. Mối quan hệ giữa ảnh hưởng xã hội và ý định hành vi chấp nhận Marketing mạng xã hội của của khách hàng
Ảnh hưởng xã hội là mức độ mà người tiêu dùng nhận thức được rằng những người thân (gia đình, bạn bè) ủng hộ họ sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003). Ảnh hưởng xã hội chủ yếu là truyền miệng tích cực (eWOM), mối quan hệ giữa ảnh hưởng xã hội và thái độ đối với truyền miệng tích cực trực tuyến dựa trên giả định rằng, nếu có nhiều ảnh hưởng từ truyền miệng tích cực trực tuyến, khách hàng sẽ càng dễ dàng chấp nhận Marketing mạng xã hội. Theo mô hình UTAUT, ảnh hưởng xã hội là một trong bốn yếu tố góp phần tích cực đến ý định sử dụng công nghệ của khách hàng. Tuy nhiên, mối quan hệ này vẫn có những ý kiến trái chiều, Boontarig và cộng sự (2012) cho rằng Ảnh hưởng xã hội không có ảnh hưởng tích cực đến ý định hành vi sử dụng công nghệ. Do đó, mối quan hệ này còn cần được kiểm chứng, từ đó tác giả đề xuất:
Giả thuyết H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định hành vi chấp nhận Marketing mạng xã hội của khách hàng.
2.3.3.4. Mối quan hệ giữa điều kiện vật chất thuận lợi và ý định hành vi chấp nhận Marketing mạng xã hội của của khách hàng
Điều kiện vật chất thuận lợi đề cập đến nhận thức của khách hàng về các nguồn lực và sự hỗ trợ sẵn có để thực hiện hành vi của mình, là mức độ mà các cá nhân tin rằng một đơn vị có đầy đủ cơ sở vật chất và kỹ thuật để hỗ trợ họ sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003). Theo Boontarig và cộng sự (2012) điều kiện vật chất thuận lợi có ảnh hưởng tích cực với ý định thực hiện hành vi của khách hàng; và bị tác động gián tiếp qua trải nghiệm và độ tuổi của khách hàng (Venkatesh và cộng sự, 2011). Điều này có thể giải thích là nếu khách hàng có những nhận thức tích cực rằng những điều kiện về vật chất, kỹ thuật, thiết bị là tốt nhiều khả năng họ sẽ sẵn sàng tham gia chấp nhận Marketing mạng xã hội. Từ đó, tác giả đề xuất:
Giả thuyết H4: Điều kiện vật chất thuận lợi có tác động tích cực đến ý định hành vi chấp nhận Marketing mạng xã hội của khách hàng.
Tóm tắt chương 2
Chương 2 đã trình bày tổng quan về cơ sở lý thuyết và nghiên cứu, tìm hiểu các khái niệm trong nghiên cứu cũng như lược sử các nghiên cứu trước đây trên thế giới trong cùng lĩnh vực nghiên cứu từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu của tác giả. Chương 3 sẽ tiếp tục trình bày về phương pháp thiết kế nghiên cứu bao gồm quy trình nghiên cứu, phương pháp thu thập và xử lý số liệu phục vụ cho nghiên cứu.
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày các quy trình nghiên cứu, phương pháp thu thập dữ liệu và cỡ mẫu cũng như các phương pháp, kỹ thuật phân tích định lượng và thang đo được sử dụng trong nghiên cứu.
3.1. Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu của đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp (Mixed Methods approach) và được tiến hành theo hai giai đoạn bao gồm: giai đoạn nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu định tính) và giai đoạn nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng) (Hình 3.1).
- Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp khoảng 5 khách hàng. Mục đích của nghiên cứu sơ bộ này nhằm đánh giá độ giá trị nội dung, ngôn từ của các thang đo. Sau đó, tác giả tiến hành khảo sát sơ bộ 40 khách hàng để đánh giá sơ bộ độ tin cậy Cronbach alpha, tính phân phối chuẩn của các biến quan sát và phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm loại các biến rác làm nhiễu hoặc sai lệch thang đo.
- Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng. Dữ liệu được thu thập bằng bảng câu hỏi được gởi trực tiếp đến các khách hàng. Kích thước mẫu của nghiên cứu này tối thiểu phải là 180 khách hàng (18 quan sát x 10). Nghiên cứu chính thức được thực hiện từ tháng 11 đến tháng 12 năm 2020. Thang đo được kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, sau đó được kiểm định tính tương quan Pearson, cuối dùng kiểm định các giả thuyết thông qua phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.
3.2.Phương pháp thu thập dữ liệu và cỡ mẫu
Dữ liệu được thu thập bằng cách phát bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp đến tay các khách hàng đã và đang thụ hưởng các hình thức Marketing trực tuyến tại các mạng xã hội phổ biến nhất hiện nay gồm: Facebook, youtube, Instagram, Zalo, Zing, Twitter, Forum, Web, Blog. Quá trình khảo sát phần lớn được thực hiện với sự giúp đỡ của một số cộng tác viên và sinh viên. Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện. Đối với phương pháp chọn mẫu này nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện (Thọ & Trang, 2009, p.77).
Phương pháp phân tích được sử dụng để rút trích nhân tố là phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích nhân tố cần ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983). Dựa theo quy luật kinh nghiệm (Bollen, 1989) với năm mẫu cho một tham số cần ước lượng. Cụ thể:
- Cỡ mẫu quan sát cần thỏa mãn điều kiện: N ≥ max [5x, 50 + 8m]
- Đối với phân tích nhân tố EFA thì: N ≥ 5x (Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2006)
- Đối với phân tích hồi quy đa biến thì: N ≥ 50 + 8m (Tabachnick & Fidell, 2007)
Trong đó:
- x: là tổng số biến quan sát - m: là biến độc lập
Do đó, cỡ mẫu cần thiết tối thiểu phải là N ≥ [ 5x18, 50 + 5x4] = 90
Nghiên cứu này có 18 biến quan sát do đó kích thước mẫu tối thiểu cần cho nghiên cứu này là 90 (5* 18 tham số ước lượng). Tuy nhiên trong nghiên cứu này tác giả chọn phương pháp kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Do vậy kích thước mẫu tối thiểu phải là 18 x 10 = 180 mẫu. Thông thường, tỷ lệ hồi đáp 50%, như vậy để đạt được kích thước mẫu trên, tác giả sẽ gửi bảng hỏi và link khảo sát đến 300 người.
3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu được dùng cho nghiên cứu chính thức bao gồm phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA, và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.
3.3.1.Phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha
Sử dụng Cronbach alpha nhằm phân tích độ tin cậy của thang đo. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, là phép kiểm định về chất lượng của thang đo sử dụng cho từng mục hỏi, xét trên mối quan hệ của mục hỏi với một khía cạnh đánh giá. Phương pháp này cho phép người 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 bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những mục hỏi không đóng góp nhiều sẽ tương quan yếu với tổng số điểm, như vậy chúng ta chỉ giữ lại những mục hỏi có tương quan mạnh với tổng số điểm. Do đó, những biến có hệ số với tương quan biến tổng (Item Total Corelation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm
đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được (Nunnally & Bernstein, 1994). Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì các biến quan sát trong thang đo càng tương quan chặt chẽ với nhau. Tuy nhiên kết quả phân tích cho hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết được những biến quan sát nào phù hợp và không phù hợp, do đó cần phải xem xét thêm “hệ số Cronbach’s Alpha nếu bỏ biến quan sát đang xét” để kiểm tra và loại bỏ những biến quan sát không phù hợp với yếu tố cần đo (Trọng & Ngọc, 2008).
3.3.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis) được sử dụng để rút trích các nhân tố từ bộ dữ liệu nghiên cứu đồng thời đánh giá độ giá trị của thang đo thông qua giá trị hội tụ và phân biệt. Phương pháp này rất hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Theo Hair, Anderson, Tatham, & Black (1998), phân tích nhân tố khám phá là một nhóm các thủ tục, phương pháp phân tích thống kê được sử dụng để thu nhỏ và rút gọn một tập dữ liệu gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chấp nhận được hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ (các biến quan sát hội tụ về cùng 1 nhân tố) và giá trị phân biệt (thuộc về nhân tố này và phải phân biệt với nhân tố khác).
Các tác giả Meyers, Gamst, & Guarino (2006) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép quay Promax (đối với các thang đo lường đa hướng – các biến tác động) vì theo (Anderson & Gerbing, 1988), phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax. Tuy
nhiên với thang đo lường đơn hướng – biến tác động, nên sử dụng phương pháp