CHƢƠNG 4 : KIẾN NGHỊ GIẢI PHÁP VÀ KẾT LUẬN
4.1. Kiến nghị giải pháp
Dựa vào kết quả phân tích, nghiên cứu đƣa ra một số kiến nghị nhằm nâng cao Ý định sử dụng dịch vụ Uber của ngƣời dân Hà Nội.
Thứ nhất, đối với nhóm nhân tố Giá trị Giá cả, đƣợc nghiên cứu chỉ ra là có tác động lớn nhất lên ý định sử dụng Uber, nên cần đƣợc quan tâm nhất trong việc hoạch định chiến lƣợc, chƣơng trình. Trong nhóm nhân tố này, yếu tố “Sự hợp lý của giá dịch vụ” có tác động lớn nhất. Thực tế cho thấy thời gian qua ngƣời tiêu dung cũng đánh giá cao Uber trên góc độ cạnh tranh về giá, đặc biệt là những chƣơng trình khuyến mại mà Uber đƣa ra. Do đó, khuyến nghị với Uber là duy trì hƣớng tiếp cận hiện nay về giá dịch vụ, tuy nhiên có cập nhật thƣờng xuyên thông tin thị trƣờng để có những bƣớc đi hợp lý trong việc cạnh tranh với các đối thủ chính nhƣ Grab hay các dịch vụ taxi truyền thống. (yếu tố “Tính cạnh tranh về giá với taxi” . Bên cạnh đó, yếu tố “Tƣơng quan giá trị - chi phí dịch vụ” cũng đƣợc khách hàng Uber rất quan tâm; do đó, việc duy trì mức giá cạnh tranh với dịch vụ tốt là yêu cầu tối quan trọng với doanh nghiệp này. Thời gian gần đây, các vụ việc khiếu nại, phàn nàn tiêu cực về dịch vụ, tài xế của Uber tăng lên đáng kể, đây là một chỉ báo mà hãng chắc chắn cần phải lƣu tâm và đƣa ra biện pháp khắc phục.
Thứ hai, về nhóm nhân tố Rào cản kỹ thuật, có tác động xếp thứ 2 vào ý định sử dụng Uber. Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố trong nhóm này đều có ảnh hƣởng mạnh tới Ý định sử dụng dịch vụ (hệ số truyền tải đều lớn hơn 0,8 . Trong bối cảnh điện thoại thông minh trở nên quá phổ biến ở Hà Nội, đồng thời các nhà mạng đang triển khai mạnh m dịch vụ 4G thì những rào cản về thiết bị đầu cuối hay hạ tầng mạng lƣới là điều mà Uber hoàn toàn không phải lo lắng. Vấn đề quan trọng nhất xét trong nhóm nhân tố này là “Sự hiểu biết về công nghệ của ngƣời d ng”. Khuyến nghị cho Uber để giải quyết vấn đề này là tiếp tục tối ƣu, đơn giản hóa hơn nữa giao diện phần mềm và tính năng sử dụng; kết hợp với truyền thông,
Nếu làm đƣợc điều này, Uber s còn có thể mở rộng phổ khách hàng của mình lên những đối tƣợng có độ tuổi cao hơn từ trung niên trở lên), là những ngƣời vốn có sự tiếp cận công nghệ chậm hơn so với những ngƣời trẻ.
Thứ ba, đối với nhóm nhân tố “Sự hấp dẫn của PTCN”, theo kết quả nghiên cứu, ngƣời d ng không đánh giá cao PTCN về mặt chi phí bỏ ra so với Uber, do đó đây là yếu tố giúp Uber có thể tin rằng họ đang làm tốt về chính sách giá. Mặt khác, vấn đề chính có thể khuyến nghị với Uber là về sự thuận tiện, linh hoạt, chủ động mà PTCN đem lại cho ngƣời dân. Thực tế nhiều năm qua cho thấy, với tình hình giao thông tại Hà Nội, PTCN đặc biệt là xe máy là phƣơng tiện giúp ngƣời dân chủ động giờ giấc, linh hoạt nhờ đa dạng bãi gửi xe; xe máy còn giúp dễ đi lại trong giờ cao điểm. Mặc dù vậy, với đặc thù của mình, Uber cũng vốn mang đến sự thuận tiện, linh hoạt cho ngƣời dùng bằng những tính năng tiên tiến nhƣ đi chung xe, lựa chọn nhiều điểm đến, đa dạng phƣơng thức thanh toán và dĩ nhiên không lo tìm nơi gửi xe và trả tiền phí gửi xe. Tuy nhiên, nhằm nâng cao sự thuận tiện so với PTCN, Uber cần làm tốt hơn nữa 2 vấn đề, một là nâng cao vùng phủ dịch vụ Uber nhằm tránh tình trạng gọi xe quá xa khiến khách phải đợi lâu và hai là nghiên cứu gia tăng đội ngũ Uber Moto, bài học thành công từ Grab là một minh chứng cho việc hiểu thị trƣờng Việt Nam và triển khai mạnh m .
Thứ tƣ, đối với nhóm nhân tố “Nhận thức sự hữu ích”, tuy đây không phải là nhóm có nhiều tác động đến ý định sử dụng, Uber vẫn có nhiều việc phải làm để nâng cao tính hữu ích trong dịch vụ của mình. Khuyến nghị với doanh nghiệp này là tối ƣu hơn nữa hệ thống và vùng phân bố của dịch vụ, giúp cho khách hàng đặt xe dễ hơn, chọn đƣợc xe phù hợp về khoảng cách, thời gian đón; qua đó s nâng cao tính tự chủ của khách hàng về thời gian, cũng nhƣ giúp họ tiết kiệm thời gian chờ đợi.
Cuối c ng, liên quan đến nhóm nhân tố “Chuẩn mực chủ quan”, đây là nhóm có ảnh hƣởng thấp nhất tới ý định sử dụng Uber, điều này cho thấy ngƣời dân có
nhóm nhân tố có ảnh hƣởng quá ít so với các nhóm trƣớc đó thể hiện qua Hệ số tƣơng quan từng phần 0,203 so với 0,204 của Nhận thức sự hữu ích). Thực tế cho thấy Marketing truyền miệng luôn rất hiệu quả ở Việt Nam bởi tiếng nói từ gia đình, lời khuyên từ bạn bè luôn là một tham chiếu quan trọng đối với ý định và hành vi tiêu dùng của ngƣời dân. Vì vậy, để giúp Uber đƣợc các thành viên trong gia đình, đồng nghiệp giới thiệu nhiều hơn đến ngƣời thân, bạn bè, cần tiếp tục duy trì và thúc đẩy các chƣơng trình liên quan đến mã giảm giá khi giới thiệu ngƣời dùng, khi chia sẻ thông tin… Đây là những chƣơng trình mà Uber hay Grab cũng đã triển khai từ lâu, tuy nhiên cần chú trọng hơn nữa tới tính tiện dụng khi sử dụng những chƣơng trình này.
4.2. Kết luận đóng gó của đề tài
Từ kết quả phân tích ở Chƣơng 3, Chƣơng 4 s trình bày kết luận của nghiên cứu, đồng thời đƣa ra các kiến nghị chính sách, hạn chế và hƣớng nghiên cứu tiếp theo của đề tài.
Kết luận
Mô hình nghiên cứu đề xuất 5 nhân tố ảnh hƣởng đến Ý định sử dụng dịch vụ Uber bao gồm: Nhận thức sự hữu ích, Chuẩn mực chủ quan, Rào cản kỹ thuật, Sự hấp dẫn của PTCN, Giá trị Giá cả với 22 biến quan sát.
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố, tất cả các nhân tố trong mô hình đều có ảnh hƣởng đến ý định sử dụng dịch vụ Uber (hệ số Cronbach Alpha > 0,6 và Hệ số truyền tải > 0,5). Tuy nhiên, các biến quan sát PU1 (Sự thuận tiện), PU2 (Sự an toàn) và PU3 (Sự thoải mái) bị loại do hệ số truyền tải nhỏ hơn 0,5.
Kết quả phân tích hồi quy đa biến đã xác định Ý định sử dụng dịch vụ Uber ảnh hƣởng bởi 5 nhân tố, xếp theo thứ tự ảnh hƣởng giảm dần, đó là (1) Giá trị Giá cả, (2) Rào cản kỹ thuật, (3) Sự hấp dẫn của phƣơng tiện cá nhân, (4) Nhận thức sự hữu ích, (5) Chuẩn mực chủ quan. Ngoài ra, kết quả kiểm định các biến định tính cho thấy các yếu tố về nhân khẩu học bao gồm giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn
nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập không tạo ra sự khác biệt trong Ý định sử dụng dịch vụ Uber giữa các nhóm đối tƣợng khác nhau.
Đóng gó của đề tài
Phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài sử dụng lý thuyết từ các nghiên cứu trƣớc trên thế giới về vai trò của ý định đối với hành vi và các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định.
Đóng góp của đề tài là kiểm định thành công mô hình các yếu tố ảnh hƣởng đến Ý định sử dụng dịch vụ Uber tại thành phố Hà Nội. Thông qua phƣơng pháp phân tích nhân tố, nghiên cứu đã hình thành 5 nhóm nhân tố có ảnh hƣởng đến ý định sử dụng dịch vụ Uber của ngƣời dân Hà Nội; đó là là (1) Giá trị Giá cả, (2) Rào cản kỹ thuật, (3) Sự hấp dẫn của phƣơng tiện cá nhân, (4) Nhận thức sự hữu ích, (5) Chuẩn mực chủ quan. Đây là đóng góp mới, mang tính thực tiễn cao và có thể áp dụng trong thực tế doanh nghiệp cũng nhƣ các doanh nghiệp khác cùng ngành.
4.3. Các hạn chế hƣớng nghiên cứu tiếp theo của đề tài
Thứ nhất, số lƣợng mẫu khảo sát trong nghiên cứu là 221, tuy là số lƣợng chấp nhận đƣợc nhƣng c n ít so với một nghiên cứu định lƣợng. Do đối tƣợng khảo sát là những ngƣời có hiểu biết về dịch vụ Uber nên nghiên cứu chƣa thực sự đa dạng hóa đƣợc đối tƣợng nghiên cứu, chủ yếu tập trung vào đối tƣợng nhân viên văn ph ng và sinh viên.
Thứ hai, ý định sử dụng chịu ảnh hƣởng của nhiều yếu tố nhƣng đề tài chỉ tập trung vào 5 nhóm nhân tố là: Giá trị Giá cả, Rào cản kỹ thuật, Sự hấp dẫn của phƣơng tiện cá nhân, Nhận thức sự hữu ích, Chuẩn mực chủ quan. Kết quả mô hình chỉ giải thích đƣợc 52% ý định sử dụng dịch vụ Uber.
Thứ ba, nghiên cứu có hạn chế về phƣơng pháp phân tích dữ liệu. Công cụ đƣợc sử dụng là phân tích hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Tuy nhiên, phép phân tích này không cho thấy mối quan
Thứ tƣ, giải pháp đƣa ra c n mang tính định tính và chƣa đánh giá đƣợc những trở ngại khi thực hiện những giải pháp trên thực tế doanh nghiệp.
Hƣớng nghiên cứu tiếp theo của đề tài là tăng số lƣợng mẫu khảo sát và đa dạng hóa đối tƣợng tham gia. Đồng thời, nghiên cứu s áp dụng mô hình phƣơng trình cấu trúc SEM Strutural Equation Modelling để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến độc lập.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việ
1. Bộ Giao thông Vận tải, 2017. “Phê duyệt Đề án Tái cơ cấu lĩnh vực vận tải giai đoạn 2016 - 2020 và định hƣớng đến năm 2025”, Quyết đ nh 744/QĐ-BGTVT, tháng 3/2017, Hà Nội.
2. Châu Ngô Anh Nhân, 2011. Cải thiện tiến độ hoàng thành dự án Xây dựng thuộc
Ngân sách tỉnh Khánh Hòa, Luận văn thạc sĩ Kinh tế, Chƣơng trình Giảng dạy
Kinh tế Fulbright, TP. Hồ Chí Minh.
3. Nguyễn Duy Thanh và cộng sự, 2015. “Chấp nhận và sử dụng công nghệ: Một nghiên cứu về dịch vụ Taxi Uber”, Tạp chí Phát triển KH&CN, Tập 18, số Q4 – 2015.
4. Nguyễn Đình Thọ, 2013. Gi o trình Ph ơng ph p nghi n cứu khoa học trong
kinh doanh. Tp.HCM: Nhà xuất bản Tài chính.
5. Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005. Phân tích dữ liệu nghiên cứu v i SPSS, Hà Nội: NXB Thống kê.
6. Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu v i SPSS, Tập 1, Tập 2. Tp. HCM: NXB Hồng Đức.
7. Nguyễn Văn Tuấn, 2016. ỹ n ng mềm cho nh hoa học. Tp. HCM:Nhà xuất bản Tổng hợp thành phố Hồ Chí Minh.
Tiếng Anh
8. Ajzen, I., 1991. The Theory of Planned Behaviour. Organizational Behaviour
and Human Decision Processes, No. 50, pp. 179-211.
9. Alley, J. K., 2016. The Impact of Uber Technologies on the New York City Transportation Industry. Unpublished Undergraduate Project. University of Arkansas, Fayetteville.
10.Aoife, A., 2001. The Potential Impact of New Urban Public Transport Systems
11.Araz Taeihagh, 2017. Crowdsourcing, Sharing Economies, and Development. Journal of Developing Societies.
12.Balcombe, R.; Mackett, R., et al., 2004. The demand for public transport: a
practical guide. TRL Report, London.
13.Borith, L., et al., 2010. Psychological Factors Influencing Behavioral Intention of Using Future Sky Train: A Preliminary Result in Phnom Penh. Asian
Transporation Research Society, pp. 123-129.
14.Brian. D. T. and Cammille, N.Y.F., 2003. The factors influencing transit ridership: A review and analysis the ridership literature. UCLA Department of
Urban Planning, Working paper, Los Angeles, USA.
15.Chen, C. F. and Chao, W. H., 2010. Habitual or Reasoned? Using the Theory of Planned Behavior, Technology Acceptance Model, and Habit to Examine Switching Intentions Toward Public Transit. Transporation Research, Part F. 16.Chuttur M. Y.,2009. Overview of the Technology Acceptance Model: Origins,
Developments and Future Directions. Indiana University, USA.
17.CSO., 2016. Taking Uberization to the Field – Disruption is coming for Field Marketing – Media Releases – CSO – The Resource for Data Security Executives. Retrieved June 2, 2016.
18.Danuvasin Charoen, 2015. GrabTaxi: A Revolution in Thailand. Proceedings of
TheIRES 8th International Conference, London, United Kingdom, 30th Aug.
2015, ISBN: 978-93-85465-83-3.
19.De Pelsmacker, P., 2010. Marketing communication: A European Perspective. 4th Edition. London: Open University in assoc. with Sage.
20.Dodds, W. B. et al., 1991. Effects of Price, Brand, and Store Information on Buyers. Journal of Marketing Research (28:3), pp. 307-319.
21.Geradin, D., 2015. Should Uber be allowed to Compete in Europe? And it so How? Forthcoming in Competition Policy International (2015), 1 (June), 1-13. 22.Gerbing and Anderson., 1988. Structural Equation Modeling in Practice: A
23.Hair et al., 2009. Multivariate Data Analysis, 7th Edition, p116.
24.Hamari et al, 2016. The Sharing Economy: Why People Participate in Collaborative Consumption. Journal of the Association for Information Science
and Technology. 67 (9): 2047–2059.
25.Heath, Y. and Gifford, R., 2002. Extending the Theory of Planned Behavior: Predicting the Use of Pub. Journal of Applied Social Psychology, No. 32, pp. 2154-2189.
26.Julander. C.R. and Soderlun, M., 2003. Effects of switching barriers on satisfaction, repurchase intentions and attudinal loyalty. SSE/EFI Working paper
series inBusiness Administration, No. 2003:1, Stockholm.
27.Jyoti, D. M., 2009. Toward an Understanding of the Factors Influencing the Acceptance and Diffusion of e-Government Services. Electronic Journal of e-
Government, Vvol 7, Issue 4, pp. 391-402.
28.Mark, C. and Christopher, J. A., 1998. Extending the Theory of Planned Behaviour: A Review and Avenues for Future Research. Journal of Applied
Social Psychology, No. 28, Vol. 15, pp. 1429-1464.
29.Mehbub Anwar, A. H., 2009. Paradox between Public Transportation and Private Car as a Modal Choice in Policy Formulation. Journal of Bangladesh Istitute of Planners, Vol. 2, pp. 71-77.
30.Ngo, V., 2015. Transportation Network Companies and the Ridesourcing Industry: A Review of Impacts and Emerging Regulatory Frame. City of
Vancouver, October, 1-100.
31.Teo, T., Su Luan, W., and Sing. C. C., 2008. A Cross-Cultural Examination of the Intention to Use Technology between Singaporean and Malaysian Pre- Service teacher: an Application of the Technology Acceptance Model (TAM).
Educational Technology & Society, No. 11(4), pp. 265-280.
32.Tram., Vu. T. B, 2016. Enhancing the Vietnamese market presence of the case
33.V. Zeithaml, 1998. Consumer perceptions of price, quality, and value: A means- end model and synthesis of evidence. Journal of Marketing 52/3, 2-22.
34.V. Venkatesh et al., 2012. Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology,
MIS Quarterly 36/1, 157-178.
35.Woo, C. P., and Bales, R. A., 2016. The Uber Million Dollar Question: Are Uber Drivers Employees or Independent Contractors?. Mercer Law Preview, Forthcoming, 1-31.
36.Wan Mohamad et al., 2016. A Framework of Customer’s Intention to use Uber Service in Tourism Destination. International Academic Research Journal of
Business and Technology 2(2) 2016 Page 102-106.
37.Zhao, F., 2002. “Factor Affecting Transit Use and Access”, National Center for Transit Research, Final Report.
Các websites https://www.ft.com/content/f560e5ee-36e8-11e6-a780-b48ed7b6126f http://www.tienphong.vn/nhip-song-thu-do/van-tai-cong-cong-ha-noi-den-nam- 2030-buyt-van-la-chu-cong-1112028.tpo http://time.com/money/2933937/sharing-economy-airbnb-uber-monkeyparking/ https://www.uber.com/vi-VN/blog/hanoi/ton-vinh-cac-thanh-pho-mot-dien-mao- moi-tao-nen-nhung-cam-xuc-moi-tu-uber/
Phụ lục 1: Bảng hỏi điều tra
THƢ NGỎ
Xin chào Anh/Chị,
Tôi tên là Đỗ Đình Nam, đang học tập tại trƣờng Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội. Hiện nay, tôi đang thực hiện nghiên cứu đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến
ý định sử dụng dịch vụ Uber tại Hà Nội”.
Tôi rất mong nhận đƣợc sự hỗ trợ của Anh/Chị bằng việc trả lời các câu hỏi sau đây. Nội dung trả lời của quý Anh/Chị đƣợc đảm bảo rằng chỉ sử dụng cho mục đích nghiên cứu và đƣợc trình bày ở dạng thống kê. Các thông tin cá nhân của ngƣời trả lời s đƣợc giữ bí mật, không đƣợc tiết lộ ra bên ngoài và không sử dụng cho bất k mục đích nào khác ngoài nghiên cứu này.
Vì vậy, tôi rất mong quý Anh/Chị vui lòng trả lời một cách khách quan, trung thực các câu hỏi nhằm giúp kết quả nghiên cứu phản ánh đúng thực tế.
Chân thành cảm ơn Anh/Chị!
Dịch vụ Uber ở đ y đƣợc hiểu là các dịch vụ của Uber với cả ô tô và xe máy.