Ký hiệu Thang đo
Gía trị trung
bình
Độ lệch chuẩn SD1 Thao tác trên Delivery Now thân thiện với người
dùng. 3.8790 .89425
SD2 Ứng dụng Delivery Now dễ sử dụng đối với tôi. 3.9160 .88321
SD3 Tôi dễ dàng thực hiện các tính năng trên ứng dụng
Delivery Now. 3.6988 .97398
SD4 Tôi thấy việc sử dụng ứng dụng Delivery Now là
tiện lợi 3.9432 .88398
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả
Đối với mức độ tin cậy
Mặc dù hiện nay, các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến đang phát triển nhưng ít nhiều vẫn tồn tại những mối lo ngại, băn khoăn của người tiêu dùng khi mua hàng. Với đặc điểm năng động, luôn muốn tự mình đánh giá, kiểm chứng và đưa ra quyết định, người trẻ luôn rất nhạy cảm với vấn đề chất lượng, và từ đó họ có thể đánh giá được mức độ tin cậy của họ đối với những nhà hàng quán ăn trên nền tảng trực tuyến. Với kết quả
TC3 “Delivery Now cung cấp thức ăn rẻ hơn so với các qn ăn bên ngồi.” có giá trị trung bình thấp nhất (3.8765), những thông tin Delivery Now cung cấp chưa thật sự đáng tin cậy với người tiêu dùng.
Do đó, Delivery Now cần:
+ Cơng khai các chính sách bảo vệ khách hàng khi họ cảm thấy thức ăn khi nhận không giống như cam kết của quán ăn.
+ Có sự phản hồi, giải đáp rõ ràng đối với những đánh giá, nhận xét trải nghiệm không tốt của người tiêu dùng.
+ Cần nghĩ thêm hướng nhằm cản thiện chất lượng tin thông tin trên ứng dụng, chu đáo tư vấn các thơng tin chính và các thơng tin có liên quan, cung cấp cơng khai và minh bạch các thông tin liên quan đến mô tả thức ăn, nhà hàng hoặc thật chi tiết, không để những thơng tin sai lệch gây khó hiểu cho khách hàng.
Bảng 4.2b: Giá trị thực trạng các biến đo Mức độ tin cậy
Ký hiệu Thang đo Gía trị trung bình
Độ lệch chuẩn
TC1 Delivery Now cung cấp thơng tin chính xác. 3.9704 .95654 TC2 Delivery Now cung cấp thông tin đáng tin câ ̣y. 3.8765 .85860 TC3 Delivery Now cung cấp thức ăn rẻ hơn so với
các quán ăn bên ngoài. 4.0123 .85152
TC4 Delivery Now cung cấp dịch vụ xứng đáng với
số tiền tôi bỏ ra. 3.8988 .95809
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả
Đối với đồng cảm
Đây là yếu tố tác động khá nhiều đến sự hài lòng của khách hàng (với = 0,176). Giá trị trung bình của thang đo ĐC2 “Delivery Now có nhiều chương trình khuyến mãi đáp ứng nhu cầu của tơi” là cao nhất (3,9926). Do đó để tăng sự hài lịng khách hàng, nhân tố khuyến mãi là quan trọng, Delivery Now nên:
+ Có nhiều ưu đãi hơn, đáp ứng được các nhu cầu khuyến mãi khác nhau của khách hàng
+ Bổ sung thêm các chương trình theo mùa, khung giờ vàng, các chính sách tích điểm đổi khuyến mãi nhằm tăng sự hài lòng của khách hàng, các trò chơi đổi điểm lấy quà…
Bảng 4.2c: Giá trị thực trạng các biến đo lường Đồng cảm
Ký hiệu Thang đo
Gía trị trung
bình
Độ lệch chuẩn
ĐC1 Delivery Now có nhiều chương trình khuyến mãi
đáp ứng nhu cầu của tôi 3.9926 .83692
ĐC2 Thời hạn chương trình khuyến mãi ảnh hưởng
đến việc đặt thức ăn trực tuyến của tơi. 3.9778 .86859 ĐC3 Chương trình khuyến mãi tạo động lực cho tơi sử
dụng Delivery Now 3.8938 .94192
ĐC4 Các chương trình khuyến mãi quan trọng với tơi
khi sử dụng Delivery Now. 3.9630 .85661
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả
Đối với hữu hình
Với giá trị trung bình 3,7901, thang đo HH1 “ Đồ họa của Delivery Now giúp tôi thuận tiện trong việc đọc thông tin”. Khách hàng khơng q hài lịng với đồ hoạ của Delivery Now.
Thiết kế, giao diện đồ hoạ của ứng dụng có mức độ ảnh hưởng tương đối đến sự hài lòng của khách hàng. Khách hàng dễ bị thu hút với cái đẹp, giao diện, màu sắc bắt mắt khiến họ hứng thú, có cảm hứng khi sử dụng, họ sẽ cảm thấy hài lòng với ứng dụng. Delivery Now nên cải thiện giao diện ứng dụng, sử dụng nhiều hình ảnh hiển thị nhiều hơn chữ để tối giản hóa thiết kế giúp khách hàng dễ tập trung vào từng tính tăng trên ứng dụng.
Bảng 4.2d: Giá trị thực trạng các biến đo lường Hữu hình
Ký hiệu Thang đo trung bìnhGía trị Độ lệchchuẩn
HH1 Đồ họa của Delivery Now giúp tôi thuận tiện
HH2 Tơi thích tơng màu của Delivery Now 3.7062 .79297 HH3 Các trang thiết bị của shipper Delivery Now
trông rất chuyên nghiệp 3.7185 .82341
HH4 Đồng phục shipper Delivery Now rất tươm tất 3.7778 .79291
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả
Đối với đảm bảo
Đa số các khách hàng đều chưa thật sự hài lịng (giá trị trung bình khơng q cao) với độ đảm bảo của Delivery Now mặc dù đây là yếu tố có tác động nhiều thứ 2 đến sự hài lịng (với = 0,221). Để có thể mang lại hiê ̣u quả về cạnh tranh trên thị trường cũng như đảm bảo ứng dụng giao thức ăn trực tuyến sẽ khơng mang lại rủi ro cho người sử dụng vì lơ ̣ thơng tin, khai thác bởi những bên khác thì Delivery Now cần có chính sách bảo vệ người tiêu dùng như đảm bảo cho họ sự bảo mật thông tin, ngăn ngừa khả năng bị mất cắp tài khoản, cũng như thường xuyên khuyến cáo, hướng dẫn người sử dụng biết cách tự bảo vệ mình khi sử dụng và chia sẻ thơng tin trên ứng dụng.
Bảng 4.2e: Giá trị thực trạng các biến đo lường Đảm bảo
Ký hiệu Thang đo trung bìnhGía trị Độ lệchchuẩn
ĐB1 Tơi cảm thấy an tồn trong khi giao dịch với
Delivery Now. 3.5160 .90535
ĐB2 Tơi cảm thấy an tồn khi cung cấp thơng tin
cá nhân với Delivery Now. 3.5284 .91322
ĐB3 Thanh tốn khi sử dụng Delivery Now ít rủi ro
hơn thanh toán bằng tiền mặt 3.3160 .91406 ĐB4 Sử dụng Delivery Now giúp tơi thanh tốn
nhanh chóng hơn. 3.5235 .87460
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả
Đối với đáp ứng
Sự hài lịng khách hàng bị ảnh hưởng tương đối cao bởi yếu tố đáp ứng (với = 0,158). Nhìn chung khách hàng đều hài lịng với nhân viên và thời gian giao hàng cũng như là sự hỗ trợ của Delivery Now mọi lúc mọi nơi. Bên cạnh đó Delivery Now cũng nên phát huy và cải thiện chất lượng nhân viên giao hàng, đào tạo những nhân viên giao hàng về các kỹ
năng giao tiếp với khách hàng, tăng thêm các chính sách đãi ngộ đối với nhân viên khiến họ cảm thấy có động lực khi làm việc cùng Delivery Now vì họ chính là những người tiếp xúc trực tiếp với khách hàng. Khi các nhân viên giao hàng được thoả mãn họ sẽ thân thiện hơn với khách hàng từ đó khiến khách hàng hài lịng.
Bảng 4.2f: Giá trị thực trạng các biến đo lường Đáp ứng
Ký hiệu Thang đo Gía trị trung bình
Độ lệch chuẩn
ĐƯ1 Nhân viên giao hàng Delivery Now nhanh
chóng giao thức ăn đến cho bạn. 4.0296 1.01187 ĐƯ2 Delivery now cho tơi biết q trình chuẩn bị
và thời gian giao thức ăn. 3.9235 .95002
ĐƯ3 Delivery Now luôn sẵn sàng hỗ trợ cho tơi. 4.1852 .93490 ĐƯ4 Delivery Now có cung cấp bản đồ để tơi dễ
dàng theo dõi được đơn hàng. 3.9605 .83157
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả
Tóm tắt chương 4
Dựa vào các kết quả nghiên cứu và các thảo luận ở trên, nhóm đã nhận diện và đánh giá các hạn chế hiện hữu xuyên suốt quá trình thực hiện nghiên cứu, từ đó rút ra được bài học giá trị làm cơ sở định hướng cho những nghiên cứu tiếp theo hồn thiện hơn. Bên cạnh đó, nhóm cũng đề xuất cho Delivery Now các giải pháp nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ của ứng dụng, gia tăng sự hài lòng khách hàng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
Hiền Minh (2020). Hiện thực hóa khát vọng chuyển đổi số của Việt Nam. Hương Loan (2020). Bùng nổ mua sắm online thời Covid-19.
Trang Nguyễn (2018). Cách Mạng Công Nghệ 4.0: Bước đi mới cho thị trường bán lẻ Việt Nam.
TÀI LIỆU TIẾNG ANH
Al-Debei, M.M., Akroush, M.N. & Ashouri, M.I. (2015). Consumer attitudes towards online shopping: The effects of trust, perceived benefits, and perceived web quality.
Al-Dwairi, R. M., & Kamala, M. A. (2009). An Integrated Trust Model for Business-to- Consumer (B2C) E-commerce: Integrating Trust with the Technology Acceptance Model.
International Conference on CyberWorlds, 351-356.
Ali Mohamed Elkaseh, Kok Wai Wong, & Chun Che Fung (2016). Perceived Ease of Use and Perceived Usefulness of Social Media for e-Learning in Libyan Higher Education: A Structural Equation Modeling Analysis. International Journal of Information and
Education Technology, 6(3), 192-199.
Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411–423 Angulo, A. M., Gil, J. M. & Tamburo, L. (2005). Food safety and consumers’ willingness to pay for labelled beef in Spain. Journal of Food Products Marketing, 11(3), 89-105. Astrachan, Claudia Binz; Patel, Vijay K.; Wanzenried & Gabrielle (2014). A comparative study of CB-SEM and PLS-SEM for theory development in family firm research. Journal
of Family Business Strategy, 5(1), 116–128.
Aydin, G., AR, A. A. & Taşkin, C. (2014). The role of brand trust on parents’ purchase intentions of baby-care products. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 15(2), 165-180.
Barbara G.Tabachnick, Linda S.Fidell. 1991. Software for advanced ANOVA courses: A survey, 208-211.
Bettman, J. R. (1973). Perceived risk and its components: A model and empirical test.
Journal of Marketing Research, 10(2), 184–190.
Bhattacharya, R., Devinney, T. M., & Pillutla, M. M. (1998). A Formal Model of Trust Based on Outcomes. Academy of Management Review, 23(3), 459-472.
Brian Detlor; Maureen Hupfer E.; Umar Ruhi; Li Zhao (2013). Information quality and community municipal portal use. Government Information Quarterly, 30(1), 23-32.
Braun, V. & Clarke, V. (2013). Successful Qualitative Research: A Practical Guide for Beginners. SAGE Publication, London.
Buton-Jones, A., & Hubona, G. S. (2005). Individual differences and usage behaviour: revisiting a technology acceptance model assumption. The DATA BASE for Advances in
C.Raganathan, Shobha Ganapathy. 2002. Key dimensions of business-to-consumer web sites. Information & Management, 457-465.
Cuauhtemoc Luna-Nevarez & Ivonne M. Torres. 2015. Consumer Attitudes Toward Social Network Advertising, Journal of Current Issues & Research in Advertising, 36:1, 1-19.
Chang, H. H., & Chen, S. W. (2008). The impact of online store environment cues on purchase intention, trust and perceived risk as a mediator. Online Information Review, 32(6), 818–841.
Chau, P. & Lung, K. (1998). Identifying Early Adopters of New IT Products: A Case of Windows 95. Information & Management, 33(5), 225-230.
Cheah Jun Hwa, T. Ramayah, Mumtaz Ali Memon & Francis Chuah (2020). Multigroup Analysis using SmartPLS: Step-by-Step Guidelines for Business Research. Journal of
Business Research, 10(3), 1-19.
Cheah, I., Phau, I. & Liang, J. (2015). Factors influencing consumers’ attitudes and purchase intentions of e-deals. Marketing Intelligence & Planning, 33(5), 763-783.
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P. & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982– 1003.
Davis, F.D. (1986). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results. Massachusetts, United States: Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology, 233-250.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 13(3), 319-340.
Dwi Suhartanto, Mohd Helmi Ali, Kim Hua Tan, Fauziyah Sjahroeddin & Lusianus Kusdibyo. 2019. Loyalty toward online food delivery service: the role of e-service quality and food quality. Journal of Foodservice Business Research, 22:1, 81-97.
Fishbein, M & Ajzen, I. (1975). Belief attitude, intention and behavior: An introduction to the theory and research. Journal of Business Venturing, 5, 177-189.
Fornell, Claes; Larcker, David F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50.
Franke, George; Sarstedt & Marko (2019). Heuristics versus statistics in discriminant validity testing: a comparison of four procedures. Internet Research.
Friedman, B.; Jr., P. H. K.; & Howe, D. C. (2000). Trust Online. Communications of the
ACM, 43(12), 34-40.
Hair, J.F.J., Black, W.C., Babin, B.J. & Anderson, R.E. (2010). Multivariate data analysis. 7th Editions. Prentice Hall, New Jersey.
Hair, J. F., Celsi, M., Money, A., Samouel, P., & Page, M. (2011). Essentials of business research methods (2nd ed.). Armonk, NY: ME Sharpe
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet.
Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139-151.
Hair J, Hult GTM, Ringle C, Sarstedt M (2014). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Los Angeles: SAGE Publications,
Incorporated.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2014). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks: Sage.
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2013). Partial least squares structural equation modeling: Rigorous applications, better results and higher acceptance. Long Range
Planning, 46(1-2), 1–12.
Hair, J.F.J., Hult, G.T.M., Ringle, C.M. and Sarstedt, M. (2016-2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 2nd ed.. Sage, Thousand
Oaks, CA.
Hamid R.M, Jamal I. Daoud, R P Izdihar, M Maryono & W Widjonarko (2017). Discriminant Validity Assessment: Use of Fornell & Larcker criterion versus HTMT Criterion. Journal of Physical Conferences Series, 890(1), 57-138.
Jamal I. Daoud (2017). Multicollinearity and Regression Analysis. Journal of Physics:
J.-J. Hew, V.-H. Lee, K.-B. Ooi, & B. Lin (2016). Mobile social commerce: The booster for brand loyalty?. Computers in Human Behavior, vol. 59, 142-154.
Jamal, A., & Sharifuddin, J. (2015). Perceived value and perceived usefulness of halal labeling: The role of religion and culture. Journal of Business Research, 68(5), 933–941. Janeaya Revels; Dewi Tojib; Yelena Tsarenko (2010). Understanding consumer intention to use mobile services. Australasian Marketing Journal, 18(2), 74-80.
Jarvenpaa, S. L. & Tractinsky, N. (1999). Consumer Trust in an Internet Store: A Cross- Cultural Validation. Journal of Computer Mediated Communication, 5(2).
Jin Ma, Y., Littrell, M.A. & Niehm, L. (2012). Young female consumers' intentions toward fair trade consumption. International Journal of Retail & Distribution
Management, 40(1), 41-63.
Karine Picot-Coupey (2014). The Use of PLS-SEM in Marketing Research: Advantages, Limits and Recommendations for Rigorous Applications. 8th International Symposium on PLS and Related Methods (PLS'14).
Kline RB (2011). Principles and Practice of Structural Equation Modeling Third Edition.
New York: The Guilford Press
Kaasinen, E. (2005). User Acceptance of Mobile Services - Value, Ease of Use, Trust and Ease of Adoption. VTT Information Technology, 156-193.
Kalafatis, S. P., Pollard, M., East, R. & Tsogas, M. H. (1999). Green marketing and Ajzen’s theory of planned behaviour: a cross-market examination. Journal of Consumer
Marketing, 16(5), 441-60.
Karahanna, E. & Straub, D.W. (1999). The psychological origins of perceived usefulness and ease-of-use. Information and Management, 35(4), 237–250.
Katz, J. (1997). Motives, Hurdles and Dropouts. Communication of the ACM, 40(4), 97- 102.
Kemppilä, S. & Lönnqvist, A. (2003). Subjective Productivity Measurement. The Journal
of American Academy of Business, 2(2), 531-537.
Kesharwani, A. & Bisht, S. S. (2012). The impact of trust and perceived risk on Internet banking adoption in India: an extension of technology acceptance model. International
Kim, D. J., Ferrin, D. L., & Rao, H. R. (2008). A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents.
Decision Support Systems, 44(2), 544–564.
Kimes, Sheryl E. 2011. Customer Perceptions of Electronic Food Ordering. The center
for Hospitality Research.
Kim, J. (2009). The effect of offline brand trust and perceived Internet confidence on online shopping intention in the integrated multi-channel context. International Journal
of Retail & Distribution Management, 37(2), 126-141.
Kucukusta, D., Law, R., Besbes, A., & Legohérel, P. (2015). Re-examining perceived usefulness and ease of use in online booking: The case of Hong Kong online users.
International Journal of Contemporary Hospitality Management, 27(2), 185–198.
L. G.Pee, J. J. Jiang, G. Klein. 2018. E Store Loyalty: Longitudinal Comparison of‐ Website Usefulness and Satisfaction. International Journal of Market Research, 60 (1), 1- 17.
Md. Al Amin, Md. Shamsul Arefin, Nayeema Sultana, Md. Rakibul Islam, Israt Jahan, Ayeasha Akhtar. 2019. Evaluating the customers' dining attitudes, e-satisfaction and continuance intention toward mobile food ordering apps (MFOAs): evidence from Bangladesh. European Journal of Management and Business Economics, 2444-4894. N. F. Awad & A. Ragowsky (2008). Establishing trust in electronic commerce through online word of mouth: An examination across genders. Journal of Management
Information Systems, 24(4), 101-121.
Nadim Jahangir & Noorjahan Begum (2008). The role of perceived usefulness, perceived