3.1. Nghiên cứu định tính
3.1.1. Mục tiêu
Mục tiêu đầu tiên của việc nghiên cứu định tính qua việc phỏng vấn sâu một số người tiêu dùng trẻ đã từng mua hàng trực tuyến qua hình thức tiếp thị liên kết nhằm việc chọn lọc, điều chỉnh và bổ sung các nhân tố ảnh hưởng từ hình thức tiếp thị liên kết (Affiliate marketing) đến ý định mua hàng trực tuyến của người trẻ trên địa bàn Hà Nội trong mô hình lý thuyết mà nhóm đã đề xuất, xác định sơ bộ mối quan hệ giữa các yếu tố trong mô hình đề xuất trong bối cảnh địa bàn Hà Nội.
Thứ hai, quá trình phỏng vấn này cũng là căn cứ để nhóm nghiên cứu hoàn thiện, hiệu chỉnh các biến quan sát, thang đo nhằm đo lường sự biểu hiện của các nhân tố ảnh hưởng trên. Từ đó tiến hành thiết kế bảng câu hỏi để tiến hành triển khai quá trình nghiên cứu định lượng. Các nhân tố cũng như thang đo được nhóm tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu đã được công nhận và sử dụng tại nhiều quốc gia trên thế giới, hơn nữa cũng được kiểm định tại bối cảnh Việt Nam. Quá trình nghiên cứu định tính cũng là điều kiện để hoàn thiện cấu trúc, từ ngữ dễ hiểu phục vụ cho việc tiến hành nghiên cứu định lượng.
3.1.2. Bảng hỏi định tính
Nhóm xây dựng bộ câu hỏi phỏng vấn sâu dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của người trẻ thông qua ảnh hưởng của hình thức tiếp thị liên kết trên địa bàn Hà Nội như đã được trình bày trong mô hình đề xuất. Đây là cơ sở cho quá trình phỏng vấn để thu thập dữ liệu định tính cũng như là cơ sở để nhóm hoàn thiện mô hình nghiên cứu.
3.1.3. Phương pháp nghiên cứu định tính
Nhóm nghiên cứu tiến hành phỏng vấn sâu đối với 5 người tiêu dùng trẻ đã và đang mua hàng trực tuyến thông qua ảnh hưởng của hình thức tiếp thị liên kết (Affiliate marketing) trên địa bàn Hà Nội với độ tuổi từ 18 - 25, phỏng vấn trực tuyến. Việc chọn mẫu để phỏng vấn trực tiếp thực hiện theo phương pháp phi xác suất, đó là phương pháp chọn mẫu thuận tiện, dựa vào chủ yếu là các mối quan hệ cá nhân thông qua quen biết và được giới thiệu từ gia đình, đồng nghiệp, bạn bè.
Kết quả thu được là bản ghi của buổi phỏng vấn (âm thanh, hình ảnh) và ghi chép của người phỏng vấn trong suốt quá trình buổi phỏng vấn. Nội dung cuộc phỏng vấn được ghi chép lại đầy đủ, và được nhóm nghiên cứu tiến hành tổng hợp lại, sau đó phân tích dựa trên dữ liệu thu thập và đưa ra kết luận.
Bảng: Đặc điểm mẫu nhóm phỏng vấn nghiên cứu định tính
Nội dung xây dựng bảng câu hỏi phỏng vấn dựa trên những mục tiêu nghiên cứu đề ra, các câu hỏi đề cập và xoay quanh tới các vấn đề liên quan đến mô hình và thang đo nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu dựa trên các quan điểm đồng thuận chung của các khách hàng và so với với mô hình nghiên cứu ban đầu để đưa ra mô hình nghiên cứu chính thức.
Phần 1: Chào hỏi, giới thiệu và đưa ra thông điệp, ý nghĩa của cuộc phỏng vấn trong thực tế.
Phần 2: Đặt các câu hỏi để kiểm tra các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của người trẻ thông qua hình thức tiếp thị liên kết trên địa bàn Hà Nội.
Phần 3: Gửi lời cảm ơn đến người trả lời phỏng vấn và xin ý kiến đóng góp, bổ sung để hoàn thiện mô hình nhóm đã đề xuất.
3.1.4. Kết quả nghiên cứu định tính
Thông qua kết quả phỏng vấn sâu định tính, nhóm nghiên cứu thu được các kết quả như sau:
Gợi ý bổ sung thêm các yếu tố về hình thức tiếp thị liên kết (Affiliate Marketing), các nhân tố về tính rủi ro. Dựa theo nghiên cứu của Hà Ngọc Thắng và Nguyễn Thành Độ (2016) hướng nghiên cứu cho các nghiên cứu khác trong tương lai để hoàn thiện nghiên cứu nên bổ sung nghiên cứu ảnh hưởng của vấn đề bảo mật, nguy cơ lộ thông tin cá nhân đối với ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng
Đa số mọi người đều quen thuộc với hình thức mua hàng trực tuyến cũng như hình thức tiếp thị liên kết (Affiliate Marketing). Tuy nhiên một số đối tượng đã tiếp cận với hình thức tiếp thị liên kết nhưng chưa tìm hiểu nên không biết đến tên chính xác cho hình thức này. Họ đều cho rằng các sản phẩm được giới thiệu qua hình thức tiếp thị liên kết (Affiliate Marketing) giúp biết thêm nhiều sản phẩm cũng như thông tin chi tiết của nó và đặc biệt là với mức giá tốt hơn.
Đa số mọi người đều đồng ý và đưa ra các quan điểm ảnh hưởng như mô hình nhóm tác giả đề xuất, mọi người đều cho rằng ngày càng ưa chuộng hình thức mua hàng trực tuyến so với việc mua sắm tại các cửa hàng và họ có ảnh hưởng tích cực từ những người xung quanh hay thông tin trên các quảng cáo, chương trình khuyến mãi hàng tháng của các trang thương mại điện tử.
Hầu như các đối tượng phỏng vấn đều đồng thuận và không có gì thay đổi đối với các thang đo: sự tin cây, tính rủi ro, tính hữu ích, giá sản phẩm, hiệu ứng khởi đầu mới. Như vậy các biến và thang đo hầu hết được giữ nguyên và bổ sung thêm biến KOC làm giả tương tác để tăng độ nổi tiếng và liên kết Affiliate Marketing giả. 3.2. Nghiên cứu định lượng
3.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
Phiếu khảo sát được xây dựng và tiến hành khảo sát trên 255 đối tượng người trẻ tiêu dùng địa bàn Hà Nội. Các bảng hỏi được gửi trực tiếp và thông qua mạng internet đến các đối tượng khảo sát. Trong đó thu được 175 phiếu hợp lệ để tiến hành đưa vào sử dụng phân tích dữ liệu. Phương pháp phân tích dữ liệu được thực hiện bao gồm: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và phân tích hồi quy. Với mục đích kiểm định lại mô hình nghiên cứu đề xuất và đánh giá ảnh hưởng của hình thức tiếp thị liên kết (Affiliate Marketing) tới quyết định mua hàng trực tuyến của người trẻ trên địa bàn thành phố Hà Nội. Cho thấy sự khác biệt của quyết định tiêu dùng theo đặc điểm cá nhân (giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập).
3.2.2. Phương pháp chọn mẫu
3.2.2.1. Về tổng thể mẫu
Theo dữ liệu của Picodi (2019), cho thấy rằng phụ nữ Việt (60%) mua sắm nhiều hơn nam giới (40%), sự chênh lệch là 10%.
Không có gì ngạc nhiên khi thế hệ trẻ rất yêu thích mua sắm trực tuyến. Gần một nửa số người mua sắm trực tuyến (49%) là những người trong độ tuổi từ 18-24. Tiếp đến là những người ở độ tuổi từ 24 – 35 (28%). Những nhóm người trên 35 tuổi chỉ còn dưới 10%.
Nên chúng ta sẽ khảo sát những người mua sắm trực tuyến chiếm % lớn nhất là từ 18-24 tuổi.
Theo nghiên cứu của Picodi thì giá trị đơn hàng trung bình của người tiêu dùng Việt cao nhất vào tháng 10 (1.260.000đ), tiếp theo là tháng 12 và tháng 2 (giá trị đơn hàng khoảng 1.235.000đ và 1.000.000đ)
Khá bất ngờ khi giá trị trung bình của các đơn hàng trong tháng 11 chỉ khoảng 1 triệu và không phải cao nhất trong năm. Tuy nhiên đó là thời điểm những sự kiện khuyến mãi lớn như Black Friday diễn ra. Vậy nên thật dễ dàng để lý giải cho điều đó. Mặc dù giá trị đơn hàng trung bình trong tháng đó không cao, nhưng mà người tiêu dùng Việt săn hàng online tại các cửa hàng trực tuyến khác nhau. Vì vậy nếu nhìn vào hoạt động mua sắm thì bạn sẽ thấy được tháng 11 có số lượng giao dịch cao nhất.
Các tháng bận rộn thứ hai khi nói về số lượng giao dịch chính là tháng 2 (11.7%), tiếp theo là tháng 3 (10.9%). Vào thời điểm này người tiêu dùng Việt đang tích cực mua sắm cho ngày Lễ Tình Nhân và Quốc Tế Phụ Nữ (8/3). Tháng có lượng giao dịch ít nhất đó là tháng 9 với giá trị đơn hàng trung bình là 884.000đ.
Có thể thấy người tiêu dùng Việt mua sắm mỗi ngày trong tuần, đối với người dùng máy tính để bàn thì lượng mua sắm vào ngày thứ 2 cao hơn 3%-4% so với ngày thường. Người Việt có sở thích săn hàng giảm giá trong giờ hành chính, có lẽ là để giảm stress trong công việc. Hơn 35% giao dịch được thực hiện vào khung giờ từ 12pm – 06pm.
Do khảo sát nhóm trẻ từ 18-24 nên ta có phân bổ tương tự theo các nhóm đối tượng nhằm thể hiện sự khác biệt về ý định tiêu dùng giữa các nhóm và với các nhóm thu nhập bao gồm: Dưới 2 triệu VNĐ, Từ 2 triệu đến dưới 5 triệu VNĐ, Từ 5 triệu đến dưới 7 triệu VNĐ, Từ 7 triệu đến dưới 10 triệu VNĐ và trên 10 triệu VNĐ.
3.2.2.2. Về quy mô mẫu nghiên cứu
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kích thước mẫu cần thiết cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp phân tích dữ liệu và độ tin cậy cần thiết. Các nhà nghiên cứu hiện nay xác định kích thước mẫu cần thiết thông qua công thức kinh nghiệm cho từng phương pháp xử lý. Để sử dụng EFA, Hair & ctg (2006) (trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải bằng 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát /biến đo lường là 5/1, tốt nhất là 10/1 trở lên.
Đối với phương pháp hồi quy tuyến tính, công thức kinh nghiệm thường dùng là: n ≥ 50 + 8p (n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết; p là số lượng biến giải thích trong mô hình).
Nghiên cứu sử dụng kết hợp cả 2 phương pháp EFA và hồi quy tuyến tính nên cỡ mẫu được chọn trên nguyên tắc mẫu càng lớn càng tốt. Với 35 biến quan sát, số lượng mẫu tối thiểu cần thiết là: 35 * 5 = 175 mẫu. Vì vậy, chúng ta chọn điều tra trên số mẫu 175 là phù hợp.
3.2.3. Thu thập dữ liệu
Nhóm sử dụng phiếu khảo sát dạng mẫu online với các câu hỏi đóng để thu thập câu trả lời từ người tiêu dùng có độ tuổi từ 18-25 đã từng trải nghiệm mua sắm thông qua hình thức tiếp thị liên kết. Lựa chọn phương pháp lấy mẫu phi xác suất để điều tra một cách ngẫu nhiên. Phiếu khảo sát gồm các câu hỏi chung về người người tiêu dùng và các câu hỏi về Affiliate Marketing và các nhân tố ảnh hưởng tới hình thức này. Dữ liệu sử dụng cho bài nghiên cứu được thu thập dựa trên phương pháp thuận tiện (thông qua quan hệ cá nhân và giới thiệu của người quen). Do tình hình dịch bệnh Covid-19, nhóm chỉ đẩy mạnh công tác thu thập phiếu online. Tổng số phiếu gửi đi dạng online là 255 phiếu đến người tiêu dùng có độ tuổi từ 18 đến 25 tuổi đã và đang mua hàng online từ đó hỏi họ đã từng trải nghiệm mua sắm thông qua hình thức tiếp thị liên kết chưa. Tổng số phiếu thu về là 255 trong đó có 175 phiếu có đầy đủ dữ liệu cho việc phân tích.
3.2.4. Phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập và loại bỏ các bảng hỏi không đạt yêu cầu, chúng ta tiến hành mã hóa và nhập số liệu, sau đó số liệu được tiến hành xử lý bằng phần mềm SPSS.
Nghiên cứu tập trung vào khảo sát các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi mua hàng trực tuyến của người trẻ trên địa bàn TP Hà Nội. Trong đó:
Biến độc lập: Tin Cậy, Rủi Ro, Hữu Ích, Giá, Khởi Đầu Mới Biến phụ thuộc: Hành vi
Số liệu nghiên cứu thu được được phân tích thông qua các bước: Thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan, phân tích hồi quy và phân tích ANOVA 1 chiều.
• Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Công cụ Conbach’s Alpha được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của các thang đo trong mô hình. Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê mức độ chặt chẽ mà các câu hỏi của thang đo tương quan với nhau, nhằm loại đi các biến cũng như các thang đo không phù hợp.
• Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá là phương pháp phân tích thống kê được dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau để tạo thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chưa đựng đa số nội dung thông tin của các biến ban đầu.
• Phân tích tương quan
Phân tích tương quan để lượng hóa mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Xác định hướng của mối quan hệ bằng cách kiểm tra xem hệ số tương quan giữa các nhân tố ảnh hưởng của hình thức Affiliate Marketing với quyết định mua hàng trực tuyến của người trẻ. Khi hệ số tương quan (r) âm là các nhân tố có tác động không tích cực và khi hệ số tương quan (r) dương có nghĩa các nhân tố ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng trực tuyến của họ. Xác định độ lớn của tương quan bằng cách kiểm tra độ lớn của hệ số tương quan Pearson (r):
r = 0: Nhân tố không ảnh hưởng tới ý định của người mua hàng trực tuyến
r = -1: Nhân tố ảnh hưởng ngược chiều hoàn toàn với ý định của người mua hàng trực tuyến. Nhân tố càng tăng thì khách hàng càng ít ý định của người mua hàng trực tuyến.
r = 1: Nhân tố ảnh hưởng thuận chiều hoàn toàn với ý định của người mua hàng trực tuyến theo tỷ lệ tương ứng. Nhân tố càng tăng thì khách hàng càng có nhiều ý định của người mua hàng trực tuyến theo tỷ lệ tương ứng.
-1 < r <1: Theo Cohen (1988), giữa các nhân tố ảnh hưởng và ý định của người mua hàng trực tuyến có tương quan với các mức độ khác nhau; r = 0.1 – 0.29 tương quan không chặt, r = 0.3 - 0.49 tương quan trung bình, r = 0.5 -1 tương quan chặt.
Phân tích hồi quy đa biến nhằm chỉ ra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích đa biến là một hàm số biểu thị giá trị của biến phụ thuộc thông qua các biến độc lập. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc (hành vi) cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập.
• Phân tích ANOVA một chiều
Phép kiểm định phương sai – phân tích One way ANOVA, mục tiêu kiểm định này chính là mong muốn xem xét sự khác biệt giữa ý định của người mua hàng online trong thực tế giữa các nhóm biến đại diện cho đặc điểm của từng người từ 18-24 tuổi trên địa bàn Hà Nội: độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập.