4.1 PHÂN TÍCH THÔNG KÊ MÔ TẢ
4.1.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
4.1.2.4 Cảm nhận niềm vui và sự thích thú (VV)
Bảng 4.10: Đánh giá độ tin cậy của thang đo cảm nhận niềm vui và sự thích thú Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
,882 3
Item-Total Statistics Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item- Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted
VV1 7,46 3,204 ,784 ,823
VV2 7,41 3,541 ,761 ,843
VV3 7,47 3,373 ,772 ,832
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Ở thang đo “Cảm nhận niềm vui và sự thích thú” đều có hệ số tương quan tổng và hệ số Cronbach’s Alppha ở mức tốt và gần như không cần phải điều chỉnh gì thêm, vì thế nhóm nghiên cứu chấp nhận và giữ lại tất cả các biến quan sát trong thang đo này.
4.1.2.5 Sụ thúc giục mua hàng một cách bốc đồng (TG)
Bảng 4.11: Đánh giá độ tin cậy của thang đo sự thúc giục mua hàng bốc đồng Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
,825 3
Item-Total Statistics Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item- Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted
TG1 7,23 3,171 ,709 ,730
TG2 7,14 3,270 ,713 ,727
TG3 7,11 3,661 ,625 ,812
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Ở thang đo “Sự thúc giục mua hàng một cách bốc đồng” đều có hệ số tương quan tổng và hệ số Cronbach’s Alppha ở mức tốt và không cần phải điều chỉnh gì thêm, vì thế nhóm nghiên cứu chấp nhận và giữ lại tất cả các biến quan sát trong thang đo này.
Trang 22
4.1.2.6 Hành vi mua hàng bốc đồng (BD)
Bảng 4.12: Đánh giá độ tin cậy của thang đo hành vi mua hàng bốc đồng Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
,895 4
Item-Total Statistics Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item- Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted
BD1 11,85 7,166 ,745 ,874
BD2 11,84 7,402 ,788 ,857
BD3 11,84 7,372 ,769 ,864
BD4 11,70 7,328 ,770 ,864
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Ở thang đo “Hành vi mua hàng bốc đồng” đều có hệ số tương quan tổng và hệ số Cronbach’s Alppha ở mức tốt và gần như không cần phải điều chỉnh gì thêm, vì thế nhóm nghiên cứu chấp nhận và giữ lại tất cả các biến quan sát trong thang đo này.
4.1.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp Principal Components Analysis được tác giả sử dụng để rút trích các nhân tố, kết hợp với phép quay Promax. Sự kết hợp của hai phương pháp này đạt tính hiệu quả và phù hợp đối với nghiên cứu này khi phản ánh chính các hơn cấu trúc của dữ liệu (Gerbing và Anderson, 1988). Quá trình phân tích EFA có kết quả chi tiết được thể hiện qua các chỉ tiêu đánh giá sau đây, bao gồm hệ số KMO đạt 0,805 (trong đoạn 0,5 đến 1,0) và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett đạt 0,00. Điểu này khẳng định các biến quan sát có mức độ tương quan và gắn kết cao trong từng nhân tố, chứng minh phân tích nhân tố là phù hợp. Bốn nhân tố trích được trong EFA phản ánh được khoảng 73% (>50%) sự biến thiên của tất cả các biến quan sát được đưa vào, điều này cho thấy phân tích nhân tố khám phá này có ý nghĩa. Tuy nhiên biến quan sát XT4 có hệ số tải quá nhỏ (< 0,5) cho nên biến quan sát này không đóng góp quá nhiều vào việc hình thành nhân tố của biến nên nhóm nghiên cứu quyết định loại bỏ biến quan sát XT4 để bảng ma trận xoay thỏa đáng hơn.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định KMO và Barlett KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,805 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2984,112
df 78
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09
Sig. ,000
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Bảng 4.14: Tổng phương sai trích
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadingsa Total % of
Variance
Cumulative
% Total % of
Variance
Cumulative
% Total
1 5,406 41,582 41,582 5,406 41,582 41,582 4,205
2 1,711 13,163 54,746 1,711 13,163 54,746 3,905
3 1,284 9,875 64,620 1,284 9,875 64,620 3,276
4 1,101 8,471 73,092 1,101 8,471 73,092 3,025
5 ,756 5,817 78,909
6 ,674 5,181 84,089
7 ,513 3,947 88,036
8 ,420 3,230 91,266
9 ,382 2,936 94,202
10 ,319 2,457 96,660
11 ,256 1,967 98,626
12 ,172 1,321 99,947
13 ,007 ,053 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. When components are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Bảng 4.15: Ma trận phân tích nhân tố EFA
Pattern Matrixa Component
1 2 3 4
VV3 ,926
VV2 ,919
VV1 ,840
XT3 ,932
XT2 ,854
Trang 24
XT1 ,821 XT4
TC2 ,909
TC3 ,907
TC1 ,821
TT1 ,878
TT2 ,873
TT3 ,584
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Sau khi loại bỏ biến quan sát XT4 thì các chỉ số có thay đổi, cụ thể là hệ số KMO từ 0,805 giảm xuống 0,782 nhưng vẫn nằm trong phạm vi cho phép (trogn đoạn 0,5 đến 1,0) và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett đạt 0,00. Điểu này khẳng định các biến quan sát có mức độ tương quan và gắn kết cao trong từng nhân tố, chứng minh phân tích nhân tố là phù hợp. Bốn nhân tố trích được trong EFA phản ánh được khoảng 75% (>50%) sự biến thiên của tất cả các biến quan sát được đưa vào, điều này cho thấy phân tích nhân tố khám phá này có ý nghĩa. Đồng thời, bảng ma trận xoay cũng đã trở nên thỏa đáng hơn.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định KMO và Barlett sau khi loại biến KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,782 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2840,435
df 66
Sig. ,000
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Bảng 4.17: Tổng phương sai trích sau khi loại biến
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadingsa Total % of
Variance
Cumulative
% Total % of
Variance
Cumulative
% Total
1 5,028 41,898 41,898 5,028 41,898 41,898 3,851
2 1,687 14,056 55,954 1,687 14,056 55,954 3,508
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09
3 1,262 10,513 66,467 1,262 10,513 66,467 3,158
4 1,101 9,177 75,644 1,101 9,177 75,644 2,949
5 ,745 6,205 81,850
6 ,616 5,131 86,981
7 ,423 3,528 90,508
8 ,382 3,184 93,693
9 ,320 2,664 96,357
10 ,256 2,130 98,488
11 ,175 1,455 99,943
12 ,007 ,057 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. When components are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Bảng 4.18: Ma trận phân tích nhân tố EFA sau khi loại biến
Pattern Matrixa Component
1 2 3 4
VV3 ,920
VV2 ,913
VV1 ,843
XT3 ,921
XT2 ,852
XT1 ,824
TC2 ,907
TC3 ,905
TC1 ,820
TT1 ,886
TT2 ,880
TT3 ,570
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Kết quả phân tích nhân tố rút trích được 4 nhân tố từ các mục hỏi. Các nhân tố rút trích được bao gồm:
Trang 26
- Hoạt động xúc tiến thương mại (các mục hỏi từ XT1 đến XT3), - Mức độ sử dụng TikTok (các mục hỏi từ TT1 đến TT3), - Khả năng tài chính (các mục hỏi từ TC1 đến TC3),
- Cảm nhận niềm vui và sự thích thú (các mục hỏi từ VV1 đến VV3).
Kết quả phân tích EFA được tác giả sử dụng làm cơ sở để thực hiện giai đoạn phân tích định lượng tiếp theo của quá trình nghiên cứu. Sau khi rút trích được các nhân tố, mối tương quan giữa các nhân tố này được đánh giá để tính hội tụ và phân biệt.
4.1.4 Phân tích tương quan các biến trong mô hình (Pearson)
Andy Field (2009) cho rằng mặc dù có thể đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến qua hệ số tương quan Pearson, nhưng chúng ta cần thực hiện kiểm định giả thuyết hệ số tương quan này có ý nghĩa thống kê hay không. Kết quả kiểm định nếu sig kiểm định nhỏ hơn 0.05, cặp biến có tương quan tuyến tính với nhau; nếu sig lớn hơn 0.05, cặp biến không có tương quan tuyến tính (giả định lấy mức ý nghĩa 5% = 0.05).
Khi đã xác định hai biến có mối tương quan tuyến tính (sig nhỏ hơn 0.05), chúng ta sẽ xét đến độ mạnh/yếu của mối tương quan này thông qua trị tuyệt đối của r.
Theo Andy Field (2009):
- |r| < 0.1: mối tương quan rất yếu - |r| < 0.3: mối tương quan yếu - |r| < 0.5: mối tương quan trung bình - |r| ≥ 0.5: mối tương quan mạnh
Thông qua hệ số tương quan Pearson, nghiên cứu khẳng định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc tồn tại và có ý nghĩa thống kê (với mức ý nghĩa 0,00). Đồng thời các hệ số tương quan này đều mang giá trị cao hơn 0,3.
Bảng 4.19: Thống kê trung bình, độ lệch chuẩn và tương quan giữa các biến
Biến Giá
trị trung
bình Độ lệch chuẩn
XT TT TC VV TG BD
XT 3,9595 0,8889 1
TT 3,5458 0,8598 0,408** 1 TC 3,5868 0,9644 0,329** 0,345** 1
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09 VV 3,7228 0,8923 0,586** 0,433** 0,385** 1
TG 3,5793 0,8798 0,583** 0,409** 0,438** 0,796** 1 BD 3,9361 0,8862 0,520** 0,334** 0,312** 0,711** 0,679** 1
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
4.1.5 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Từ kết quả phân tích EFA và các phân tích cũng như kiểm định liên quan đã trình bày, tác giả thực hiện CFA đối với mô hình đo lường các khái niệm. Để đánh giá tính phù hợp của mô hình đo lường với dữ liệu nghiên cứu thu thập được, các chỉ tiêu liên quan được tác giả sự dụng bao gồm: Chi-square/df, RMSEA, PCLOSE, GFI và CFI.
Theo Hu & Bentler (1999):
- CMIN/df ≤ 3 là tốt, CMIN/df ≤ 5 là chấp nhận được
- CFI ≥ 0.9 là tốt, CFI ≥ 0.95 là rất tốt, CFI ≥ 0.8 là chấp nhận được (CFA dao động trong vùng 0 đến 1)
- GFI ≥ 0.9 là tốt, GFI ≥ 0.95 là rất tốt
- RMSEA ≤ 0.06 là tốt, RMSEA ≤ 0.08 là chấp nhận được - PCLOSE ≥ 0.05 là tốt, PCLOSE ≥ 0.01 là chấp nhận được
Mặt khác, PCLOSE là giá trị để kiểm định giả thiết không rằng RMSEA của tổng thể không lớn hơn 0,05.
Trang 28
Hình 4.2: Kết quả phân tích CFA
Nguồn: Kết quả phân tích từ AMOS Ở lần chạy CFA đầu tiên thì các chỉ số không đạt mức tiêu chuẩn, lý do có thể là bởi vì trong các biến quan sát thì có các sai số trong cùng một nhân tố tương mạnh với nhau (M.I.
> 15), dẫn đến ảnh hưởng đến chỉ số phân tích. Vì thế cần phải điều chỉnh mô hình để các hệ số nằm ở ngưỡng cho phép để chạy phân tích CFA, điều chỉnh bằng cách thêm các mũi tên Covariances giữa hai sai số lại với nhau.
Sau khi điều chỉnh và chạy lại CFA lầ thứ hai thì có thể thấy các chỉ số đã thay đổi mà đang nằm ở ngưỡng chấp nhận được cho một mô hình phân tích CFA.
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09 Hình 4.3: Kết quả phân tích CFA sau khi điều chỉnh
Nguồn: Kết quả phân tích từ AMOS
Kết quả CFA cho thấy mô hình đo lường là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thu thập được từ khảo sát. Trong đó các chỉ tiêu Chi-square/df, RMSEA, PCLOSE, GFI và CFI đều mang giá trị phù hợp với tiêu chuẩn kiểm định cần thiết như đã trình bày. Với kết quả này, mô hình đo lường các nhân tố được kế thừa từ phân tích EFA đạt tiêu chuẩn các biến quan sát đảm bảo được khả năng đo lường của biến tiềm ẩn. Từ mô hình đo lường này, nghiên cứu thực hiện phân tích SEM để đánh giá mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình, tiến đến kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đặt ra.
4.1.6 Phân tích mô hình đo lường (SEM)
Mô hình cấu trúc tuyến tính được được tác giả sử dụng để đánh giá đồng thời các tác động giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. Việc đánh giá đồng thời các mối quan hệ giữa các nhân tố giúp nghiên cứu có thể xác định rõ vai trò của các nhân tố khi là biến độc lập, phụ thuộc cũng như trung gian một cách rõ ràng. Việc đưa vào
Trang 30
nghiên cưu đầy đủ các nhân tố liên quan giúp giải thích rõ hơn bản chất cũng như cơ chế ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc là BD.
Để thực hiện kiểm định SEM, nghiên cứu trải qua giai đoạn đánh giá sự phù hợp của mô hình với các chỉ tiêu tương tự như đối với phân tích mức độ phù hợp của mô hình đo lường các nhân tố. Các chỉ tiêu được sử dụng để đánh giá bao gồm: Chi- square/df, RMSEA, PCLOSE, GFI và CFI.
Hình 4.4: Kết quả phân tích SEM
Nguồn: Kết quả phân tích từ AMOS
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09 Hình 4.5: Kết quả kiểm định các giả thuyết của nghiên cứu
Nguồn: Kết quả phân tích từ AMOS Kiểm định giả thuyết cho thấy rằng các giả thuyết mà nghiên cứu đã đặt ra có một biến sẽ bị bác bỏ đó là biến “Khả năng tài chính”, đồng thời từ kết quả kiểm định thì nhóm cũng khẳng định mối quan hệ thuận chiều giữa các nhân tố được đề xuất và đưa vào mô hình SEM. Nói cách khác, nghiên cứu đã gần như đạt được mục tiêu xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm bốc đồng qua livestream trên ứng dụng TikTok. Trong các mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình, thể hiện mức độ tác động mạnh nhất chính là sự thúc giục mua hàng một cách bốc đồng và hành vi mua hàng bốc đồng. Mối quan hệ này mang ước lượng chuẩn hóa đạt 0,808. Trong khi đó mối quan hệ tuy có ý nghĩa về mặt thống kê nhưng mức độ tác động là thấp nhất thuộc về cặp biến hoạt động xúc tiến thương mại và sự thúc giục mua hàng một cách bốc đồng. Mối quan hệ giữa hai nhân tố này được thể hiện bằng hệ số tác động chuẩn hóa chỉ đạt 0,119. Như vậy, mặc dù mức độ tác động giữa các nhân tố với nhau có sự phân hóa và khác biệt cao, đồng thời chênh lệch ước lượng chuẩn hóa ở mối quan hệ yếu nhất và mạnh nhất cũng khá cao (0,119 và 0,808) tuy nhiên, kết quả phân tích SEM cho thấy sự ảnh hưởng của các nhân tố với nhau theo mô hình nghiên cứu đề xuất hoàn toàn mang ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, nghiên cứu có đủ căn cứ thống kê để
Trang 32
khẳng định 4 giả thuyết (từ H1, H2, H4, H5) và chỉ bác bỏ một giả thuyết (H3) mà nghiên cứu đề xuất.
4.2 MÔ HÌNH MỚI
Hình 4.10: Mô hình nghiên cứu mới sau khi loại bỏ biến
Tóm tắt Chương 4
Đánh giá chi tiết kết quả khảo sát về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm bốc đồng qua Livestream trên ứng dụng TikTok. Với dữ liệu được xử lý bằng các kỹ thuật: thống kê mô tả; đánh giá mô hình đo lường, gồm: Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan Pearson, phân tích nhân tố khẳng định CFA, phân tích mô hình đo lường. Qua quá trình kiểm định, các giả thuyết nghiên cứu đã được kiểm định và xác nhận. Năm giả thuyết được đặt ra thì có bốn giả thuyết được chấp nhận và một giả thuyết bị bác bỏ.
Tiểu luận cuối kỳ Nhóm: TOMATOES Lớp: 233_71MRKT40493_09
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Chương này nêu bật các phát hiện chính của luận án, thảo luận về những điểm mới, những đóng góp vào lý thuyết và các hàm ý quản trị. Chương này trình bày chi tiết các ba phần sau: (1) kết luận những phát hiện chính trong nghiên cứ, (2) đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên, (3) nêu các hạn chế của luận án và gợi ý hướng nghiên cứu trong tương lai.
5.1 KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm bốc đồng qua hình thức livestream trên ứng dụng TikTok” đã làm sáng tỏ những yếu tố quan trọng tác động đến hành vi mua sắm bốc đồng của người tiêu dùng. Qua việc tìm hiểu và đo lường các mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các hoạt động xúc tiến thương mại, mức độ sử dụng TikTok và cảm nhận về niềm vui, sự thích thú đều có tác động đáng kể đến hành vi mua sắm bốc đồng. Đặc biệt, mức độ ảnh hưởng của TikTok đến hành vi mua sắm bốc đồng qua livestream được đo lường và chứng minh là rất mạnh mẽ, cho thấy tiềm năng lớn của nền tảng này trong việc thúc đẩy doanh số bán hàng. Mặt khác, khả năng tài chính được nhận xét là không tác động quá lớn đến hành vi mua sắm bốc đồng, cho thấy việc dẫn đến những quyết định bốc đồng không hẳn là vì có dư dả tiền mà là vì tác động của quảng cáo và cảm xúc của người tiêu dùng.
5.2 HÀM Ý QUẢN TRỊ
Để thúc đẩy hành vi mua sắm bốc đồng qua livestream trên TikTok, các doanh nghiệp nên tăng cường tương tác trong các buổi livestream bằng cách trả lời câu hỏi nhanh chóng và khuyến khích khán giả tham gia. Sử dụng Influencer hoặc KOLs có sức ảnh hưởng lớn sẽ giúp tăng tính tín nhiệm và thúc đẩy mua sắm. Các chiến lược khuyến mãi trong thời gian giới hạn sẽ tạo cảm giác cấp bách, kết hợp với việc trình bày sản phẩm hấp dẫn và đảm bảo chất lượng kỹ thuật tốt. Xây dựng cộng đồng người xem trung thành và gắn kết qua các buổi livestream thường xuyên, đồng thời phân tích dữ liệu và phản hồi để cải thiện chiến lược, sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa tiềm năng của TikTok, tăng doanh số và gắn kết với khách hàng.
5.2.1 Hàm ý quản trị về hoạt động xúc tiến thương mại
- Tạo nội dung hấp dẫn: Đảm bảo rằng các thiết kế trên livestream được thiết kế đẹp mắt để thu hút sự chú ý của người xem. Sử dụng các yếu tố như âm nhạc, hình ảnh đẹp và câu chuyện hấp dẫn.
Trang 34
- Khuyến mãi đặc biệt: Cung cấp các ưu đãi và khuyến mãi đặc biệt chỉ có trong livestream để thúc đẩy người xem tham gia và mua sắm ngay lập tức.
5.2.2 Hàm ý quản trị về mức độ sử dụng TikTok
- Tăng cường tương tác: Khuyến khích người xem tham gia vào các hoạt động tương tác như bình luận, đặt câu hỏi và tham gia các trò chơi. Điều này giúp tăng mức độ sử dụng TikTok và giữ chân người xem lâu hơn.
- Chia sẻ livestream: Khuyến khích người xem chia sẻ livestream với bạn bè và người thân để mở rộng phạm vi tiếp cận và tăng số lượng người xem.
5.2.3 Hàm ý quản trị về cảm nhận về niềm vui, sự thích thú
- Tạo trải nghiệm vui vẻ: Tạo ra các trải nghiệm mua sắm thú vị và vui vẻ thông qua các hoạt động như mini-game, thử thách,…
- Livestream chất lượng cao: Đảm bảo chất lượng hình ảnh và âm thanh của livestream tốt nhất để người xem có trải nghiệm mượt mà và thú vị.
Tóm tắt Chương 5
Nội dung chương 5 tập trung vào việc đưa ra kết luận cho các vấn đề được xác định trong chương 4 về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm bốc đồng qua Livestream trên ứng dụng TikTok. Từ đó, đề xuất các hàm ý quản trị nhằm giúp các doanh nghiệp có những biện pháp phát huy chiến lược, chiến thuật kinh doanh bán hàng trực tuyến trên nền tảng TikTok.