Công nghệ đã thôi thúc người tiêu dùng mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream như thế nào?

Chia sẻ: Tô Nhiễm | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu "Công nghệ đã thôi thúc người tiêu dùng mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream như thế nào?" nhằm tìm hiểu ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến công nghệ đối với thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream của người tiêu dùng. Do đó, ba yểu điểm được làm rõ gồm (i) tổng hợp các cơ sở lý thuyết liên quan đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng; (ii) xây dựng mô hình nghiên cứu mối quan hệ của các yếu tố liên quan đến công nghệ và thôi thúc mua hàng ngẫu hứng; (iii) xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố trên đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Công nghệ đã thôi thúc người tiêu dùng mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream như thế nào?

CÔNG NGHỆ ĐÃ THÔI THÚC NGƯỜI TIÊU DÙNG MUA HÀNG NGẪU HỨNG KHI XEM LIVESTREAM NHƯ THẾ NÀO? Nguyễn Ngọc Bảo Trâm*, Nguyễn Hải Anh, Phạm Phương Ân, Tào Đức Minh, Nguyễn Thị Phương Linh Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Kinh tế Quốc Dân * Tác giả liên hệ: baotrammnguyen@gmail.com TÓM TẮT Hành vi mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream là chủ đề nghiên cứu mới được quan tâm trong những năm gần đây. Sử dụng những lý thuyết tổng quan và phương pháp phỏng vấn sâu, các tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến công nghệ, lên thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream. Dựa trên SOR (mô hình đáp ứng kích thích), mô hình đề xuất gồm 3 nhóm yếu tố: kích thích, chủ thể và phản ứng. Bằng phương pháp nghiên cứu định tính, kết quả cho thấy nhóm yếu tố kích thích (sự hấp dẫn về thị giác và tính thẩm mỹ, sự thuận tiện khi mua sắm, sự đề xuất được cá nhân hoá của nền tảng công nghệ), thông qua nhóm yếu tố chủ thể phản ứng (nhận thức sự hưởng thụ, nhận thức tính hữu ích và ảnh hưởng tích cực, gián tiếp có ảnh hưởng đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng (yếu tố phản ứng) của người tiêu dùng. Từ khoá: công nghệ, livestream, mua hàng ngẫu hứng, thương mại điện tử. 1. Mở đầu Sau thời kỳ giãn cách xã hội toàn cầu bởi sự ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, rất nhiều phương thức thương mại mới đã được phát triển, nổi bật trong số đó là thương mại điện tử cùng với tính năng livestream. Trước đó, sự phổ biến của live commerce hay thương mại điện tử phát trực tiếp vốn đã bước sang trang mới bởi sự xuất hiện của Taobao Live vào năm 2016 và phát triển bùng nổ hơn nữa nhờ ảnh hưởng của Covid-19 lên xu hướng mua sắm trực tuyến. Tổng giá trị giao dịch được ghi nhận từ live commerce của Taobao vào năm 2017 là 25 tỷ nhân dân tệ, và đã tăng đến 200 tỷ nhân dân tệ vào năm 2020 và cao nhất đạt 770 tỷ nhân dân tệ vào năm 2022 (Ma, 2023). Nhiều nhà bán lẻ trên thế giới (Amazon, Shopee) hay các nền tảng mạng xã hội có tính năng livestream (Tiktok, Facebook) cũng đã bắt đầu ứng dụng tính thương mại của tính năng này. Tại Việt Nam, doanh thu từ nền công nghiệp livestream cũng tăng nhanh từ 89 triệu đô lên 162 triệu từ năm 2019 đến 2021 và được dự đoán sẽ tiếp tục tăng nhanh trong những năm tới (Statista, 2022). Người tiêu dùng Việt, đặc biệt là giới trẻ cũng có xu hướng dành nhiều thời gian hơn cho việc giải trí và mua sắm trực tuyến trên các nền tảng sử dụng video và livestream, như Tiktok với 28 triệu người dùng Việt Nam tính riêng trong năm 2022 với trung bình thời gian sử dụng ứng dụng là 91 phút một ngày đối một người thuộc độ tuổi thanh niên. Thương mại điện tử phát trực tiếp thúc đẩy các giao dịch trực tuyến thông qua việc sử dụng các kênh truyền thông xã hội có tính tương tác nhằm nâng cấp trải nghiệm mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng (Shen và Eder, 2011). Nhờ công nghệ hiện đại mà mua sắm trực tuyến không chỉ đáp ứng nhu cầu thực tế, mà người tiêu dùng còn sử dụng chúng để đạt được giá trị cảm giác hưởng thụ (Liu và cộng sự, 2020). Khái niệm thôi thúc mua hàng ngẫu hứng lần đầu được phát triển từ nghiên cứu về thôi thúc bộc phát, hoặc cảm xúc bốc đồng khi mua sắm, của Rook (1987). Betty và Ferrell (1998) định nghĩa thôi thúc mua hàng ngẫu hứng là trạng thái ham muốn được trải nghiệm khi gặp một đồ vật trong môi trường, mang tính ngẫu hứng và đột ngột. Nhiều nghiên cứu trước đây kết luận rằng nhận thức tính hữu ích có ảnh hưởng lên thôi thúc mua hàng ngẫu hứng (Akram và cộng sự, 2017; Arviansyah và cộng sự, 2018). Nếu một nền tảng công nghệ đem đến ảnh hưởng tích cực cho người dùng thì họ có thôi thúc mua hàng ngẫu hứng cao hơn (Xu, Zhang và Zhao; 2020). Cho đến hiện tại, các nghiên cứu về thôi thúc mua hàng ngẫu hứng đã được thực hiện tại nhiều quốc gia. Các nghiên cứu trước đây đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố liên quan đến công nghệ livestream và thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream của người tiêu dùng như: Xiao và cộng sự (2019), Chen và Yao (2018). Kết quả từ các nghiên cứu chứng minh các yếu tố liên quan đến công nghệ có góp phần thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi người tiêu 538
dùng xem livestream. Tuy nhiên, sự ảnh hưởng của các yếu tố trên vẫn chưa được kết luận rõ ràng. Hơn nữa, tại Việt Nam - một quốc gia đang phát triển, thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream là đề tài chưa được nghiên cứu sâu. Do đó, nghiên cứu này mang đến giá trị quan trọng trong việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng, từ đó dự đoán xu hướng tiêu dùng và đưa ra các khuyến nghị tận dụng livestream trong kinh doanh thương mại điện tử cho các doanh nghiệp Việt Nam. Mục đích của nghiên cứu nhằm tìm hiểu ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến công nghệ đối với thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream của người tiêu dùng. Do đó, ba yểu điểm được làm rõ gồm (i) tổng hợp các cơ sở lý thuyết liên quan đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng; (ii) xây dựng mô hình nghiên cứu mối quan hệ của các yếu tố liên quan đến công nghệ và thôi thúc mua hàng ngẫu hứng; (iii) xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố trên đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream. 2. Tổng quan và phương pháp nghiên cứu 2.1. Tổng quan nghiên cứu 2.1.1. Thôi thúc mua hàng ngẫu hứng Theo Rook (1987), thôi thúc mua hàng ngẫu hứng bắt nguồn tự sự đột ngột, tự phát hoặc cảm giác bốc đồng khi mua một thứ gì đó. Betty và Ferrell (1998) định nghĩa thôi thúc mua hàng ngẫu hứng là trạng thái ham muốn được trải nghiệm khi gặp một đồ vật trong môi trường, mang tính ngẫu hứng và đột ngột. Theo hai tác giả, cảm giác này xảy ra trước và dẫn tới hành vi mua hàng ngẫu hứng. Trong mô hình của Xu, Zhan và Zhao (2020), thôi thúc mua hàng ngẫu hứng đề cập đến mong muốn mua hàng đột ngột và tự phát của người tiêu dùng sau khi đọc các đánh giá về sản phẩm và doanh số bán sản phẩm. Ở Việt Nam, Phạm Quốc Trung và Nguyễn Ngọc Hải Hà (2017) đã chỉ ra sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng chịu ảnh hưởng trực tiếp từ tính ngẫu hứng, đánh giá sự đúng đắn, cảm nhận tức thì, niềm tin. Người tiêu dùng dễ bị thôi thúc mua hàng nhất sau khi tiếp xúc với sản phẩm. Các khuyến khích mua hàng có thể khiến họ khó cưỡng lại sự thôi thúc này, ngay cả khi họ cố gắng kiểm soát bản thân (Rook, 1987 và Dholakia, 200). Một số nghiên cứu gần đây cũng đã chứng minh ảnh hưởng tích cực của thôi thúc mua hàng ngẫu hứng lên hành vi mua hàng ngẫu hứng (Xu, Zhan và Zhao, 2020; Utama và cộng sự, 2021). 2.1.2. Tổng quan các kết quả nghiên cứu về các nhân tố có liên quan tới công nghệ 2.1.2.1. Sự hấp dẫn về thị giác và tính thẩm mỹ của các nền tảng công nghệ (Visual appeal) Loiacono và cộng sự (2007) định nghĩa tính thẩm mỹ của trang web bao gồm việc lựa chọn các yếu tố hình ảnh như font chữ, đồ họa và những yếu tố khác nhằm nâng cao giao diện tổng thể của trang web. Nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng, tính thẩm mỹ của trang web đóng vai trò lớn trong việc thu hút khách hàng trong lĩnh vực truyền thông trực tuyến. D'Angelo và Little (1998) đã chỉ ra rằng, có mối quan hệ giữa tính thẩm mỹ của trang web và quá trình truyền tải sản phẩm đến khách hàng, điều đó ảnh hưởng tích cực đến chất lượng và cảm nhận về sản phẩm của người tiêu dùng. Bên cạnh đó, Lee và Jeong (2012) cũng nhận định tính thẩm mỹ của trang web đóng vai trò thiết yếu trong việc hình thành ấn tượng của khách hàng khi họ tìm kiếm thông tin. Trong nghiên cứu của mình, Phạm Quốc Trung và Nguyễn Ngọc Hải Hà (2017) đã chỉ ra rằng có một mối quan hệ đồng biến giữa sự hấp dẫn về thị giác và cảm nhận tức thì của người tiêu dùng. Trần Thị Ngọc Lan và Trần Thành Trung (2023) cũng cho rằng sự hấp dẫn thị giác có ảnh hưởng tích cực đến đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên các trang thương mại điện tử của giới trẻ tại TP. Hồ Chí Minh. H1: Sự hấp dẫn về thị giác và tính thẩm mỹ ảnh hưởng tích cực đến nhận thức sự hưởng thụ 2.1.2.2. Sự thuận tiện khi mua sắm của các nền tảng công nghệ (Purchase convenience) Sự thuận tiện khi mua sắm trên các nền tảng mua sắm trực tuyến có tác động mạnh mẽ tới khách hàng (Lo và cộng sự, 2016). Theo Gupta và Kim (2010) sự thuận tiện trong mua sắm giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và sức lực; khi quá trình mua hàng càng dễ dàng, khả năng mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng càng cao. Chen và Yao (2018) cũng nhấn mạnh về tác động của sự thuận tiện của hệ thống mua hàng và cách thức thanh toán trên thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream. Theo Phạm Quốc Trung và Nguyễn Ngọc Hải Hà (2017), trang web mua sắm dễ sử dụng có tác động gián tiếp lên sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trực tuyến thông qua cảm nhận tức thì của người tiêu dùng H2: Sự thuận tiện khi mua sắm ảnh hưởng tích cực đến nhận thức tính hữu ích 539
2.1.2.3. Sự đề xuất được cá nhân hoá của các nền tảng công nghệ (Personalized recommendation) Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa là khi một trang web hoặc ứng dụng hiển thị các đề xuất sản phẩm dành riêng cho từng người dùng (Zang và cộng sự, 2023). Theo Lee và các cộng sự (2015), các đề xuất cá nhân hóa có thể giúp thúc đẩy doanh số bán hàng thương mại điện tử nói chung, làm tăng lòng trung thành với thương hiệu và làm tăng tổng chi tiêu của người tiêu dùng. Hơn nữa, Yan và cộng sự (2016) đã tìm ra rằng các đề xuất được cá nhân hóa có thể được sử dụng để tăng hiệu quả của việc mua hàng trực tuyến và tiếp thị sản phẩm. Xiao và cộng sự (2019) cũng đã chứng minh rằng, đề xuất cá nhân hóa có tác động tích cực đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trong bối cảnh thương mại điện tử xuyên biên giới. H3: Sự đề xuất được cá nhân hoá ảnh hưởng tích cực đến nhận thức tính hữu ích H4: Sự đề xuất được cá nhân hoá ảnh hưởng tích cực đến sự ảnh hưởng tích cực 2.1.3. Tổng quan các kết quả nghiên cứu về nhân tố trung gian dẫn đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng 2.1.3.1. Nhận thức sự hưởng thụ (Perceived Enjoyment) Theo Xiang và cộng sự (2016), nhận thức sự hưởng thụ là mức độ hài lòng người tiêu dùng cảm nhận được sau khi sử dụng một chức năng cụ thể của nền tảng mạng xã hội. Nhận thức sự hưởng thụ cũng có thể được định nghĩa là niềm vui và sự hài lòng về mặt tinh thần của người tiêu dùng sau khi sử dụng một trang web hoặc hệ thống và nó có thể được biểu hiện dưới dạng nhu cầu cảm xúc của người tiêu dùng trong quá trình mua sắm (Liu và cộng sự, 2020). Theo nghiên cứu của Beatty và Ferrell (1998) khách hàng với mức độ hài lòng cao hơn khi trải nghiệm mua sắm trực tuyến sẽ có nhiều giao dịch mua hàng ngẫu hứng hơn. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, thôi thúc mua hàng của người tiêu dùng sẽ bị ảnh hưởng bởi nhận thức sự hưởng thụ của họ trong quá trình mua sắm (Liu & cộng sự, 2020 và Zuo & Xiao, 2021). Ma (2021) và Xiang và cộng sự (2016) đồng thời nhận định kết quả nghiên cứu, nhận thức sự hưởng thụ có nhiều khả năng dẫn đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng ở người tiêu dùng. Nghiên cứu trước đây tại Việt Nam, với ba nhân tố gồm sự giới thiệu sản phẩm, bình luận tích cực và nhận thức sự hưởng thụ, thu được kết quả nhận thức sự hưởng thụ là nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất để thôi thúc mua hàng ngẫu hứng ở giới trẻ (Gen Z) (Nguyen & Nguyen, 2022). H5: Nhận thức sự hưởng thụ ảnh hưởng tích cực đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng 2.1.3.2. Nhận thức tính hữu ích (Perceived Usefulness) Nhận thức tính hữu ích là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống hoặc trang web cụ thể sẽ giúp họ thực hiện công việc hoặc mục tiêu của mình hiệu quả hơn (Davis và cộng sự, 1989). Trong bối cảnh mua hàng trực tuyến, nhận thức tính hữu ích được định nghĩa như việc cải thiện hiệu quả mua sắm khi sử dụng nền tảng mua sắm trực tuyến. Nhận tính hữu ích có thể được hiểu là phần chênh lệch giữa lợi ích có được từ sản phẩm và chi phí mua sản phẩm khi người tiêu dùng mua hàng ngẫu hứng trên các trang thương mại điện tử (Nguyen và các cộng sự, 2020) Sự xuất hiện của thôi thúc mua hàng ngẫu hứng ở khách hàng phụ thuộc rất nhiều vào nhận thức tính hữu ích (Wu và cộng sự, 2016). Nhận thức tính hữu ích làm trung gian cho nhu cầu mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream trên Instagram và TikTok một cách tích cực và đáng kể (Kristi & Tumpal, 2023). Theo Ma (2021), nhận thức tính hữu ích là yếu tố dự báo mạnh nhất về hành vi mua hàng qua livestream. H6: Nhận thức tính hữu ích ảnh hưởng tích cực đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng 2.1.3.3. Sự ảnh hưởng tích cực (Positive effect) Trong phát trực tiếp thương mại điện tử, ảnh hưởng tích cực đề cập đến phản ứng hài lòng, hứng thú hoặc những trạng thái cảm xúc tích cực khác của người tiêu dùng dưới sự kích thích của môi trường bên ngoài như phần giới thiệu sản phẩm, mời chào của người dẫn chương trình và tương tác tại phần bình luận (Li, Dou và Yu, 2023) Những người có tâm trạng tốt có xu hướng duy trì trạng thái tâm trạng tích cực và có nhiều khả năng tự thưởng cho mình ngay lập tức (Jeon, 1990). Cảm xúc tích cực được xác định là tiền đề ảnh hưởng mạnh mẽ đến một số hành động trong đó có hành vi mua hàng ngẫu hứng trong quá trình ra quyết định (Hausman, 2000). Các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng khi mọi người trải qua cảm xúc tích cực mạnh mẽ, họ sẽ có thôi thúc mua hàng ngẫu hứng (Parboteeah và cộng sự, 2009 và Floh và Madlberger, 2013). Người tiêu dùng trẻ Việt Nam sẵn sàng mua hàng ngẫu hứng trên các nền tảng 540
mua sắm trực tuyến nếu họ cảm thấy thích, vui hay thoả mãn (Nguyen và các cộng sự, 2020). H7: Sự ảnh hưởng tích cực ảnh hưởng tích cực đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng Hình 1. Mô hình nghiên cứu đề xuất về ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ tới thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp 2.2. Phương pháp nghiên cứu 2.2.1. Thu thập dữ liệu Nhóm tác giả đã áp dụng phương pháp định tính với các cuộc phỏng vấn sâu để nghiên cứu các yếu tố liên quan đến công nghệ tác động đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream. Nhóm tác giả đặt ra mục tiêu có được thông tin toàn diện về kinh nghiệm và quan điểm của họ về chủ đề này. Mười người tham gia phỏng với độ tuổi từ 18 đến 50 đã được đề cập trong bài viết này, đây là nhóm tuổi phù hợp vì có nhiều cá nhân sử dụng các nền tảng phát trực tiếp để mua hàng như Tiktok hay Shopee Live. Bên cạnh độ tuổi trải đều từ trẻ đến già, nhóm tác giả còn lựa chọn đối tượng phỏng vấn sâu dựa trên những đặc điểm nhân khẩu học khác như tình trạng hôn nhân, thu nhập và tần suất mua hàng trực tuyến để đảm bảo tính đại diện cho câu trả lời. Cụ thể hơn, những đối tượng độc thân thường sẽ có khả năng xảy ra hành vi mua hàng ngẫu hứng cao hơn do mức chi tiêu cá nhân rộng rãi hơn so với những đối tượng đã kết hôn. Tương tự, khi xét trong cùng một nhóm tuổi, những đối tượng có thu nhập hàng tháng thấp sẽ ít mua sắm trực tuyến hơn và ít xảy ra hành vi mua hàng ngẫu hứng do họ cần cân đối kĩ những khoản thu chi của bản thân. Mười đối tượng phỏng vấn với đặc điểm nhân khẩu học khác nhau như vậy sẽ cho nhóm tác giả câu trả lời đa dạng về kinh nghiệm và trải nghiệm về hành vi mua hàng ngẫu hứng. Dữ liệu được thu thập thông qua bảng câu hỏi toàn diện. Các cuộc phỏng vấn được thực hiện trực tiếp và theo hình thức bán cấu trúc. Nhóm tác giả đã phát triển một bộ câu hỏi phi cấu trúc nhằm hướng dẫn cuộc phỏng vấn đề cập đến các khía cạnh khác nhau liên quan đến yếu tố công nghệ dẫn đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream. Các câu hỏi phỏng vấn được thiết kế để giải quyết các lĩnh vực sau: Câu hỏi 1: Những nhân tố liên quan đến công nghệ nào thôi thúc bạn mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream? Câu hỏi 2: Bạn nghĩ tính thẩm mỹ của giao diện ảnh hưởng như thế nào đến việc mua hàng ngẫu hứng của bạn trên các nền tảng phát trực tiếp? Câu hỏi 3: Sự thuận tiện khi mua hàng trực tiếp trên livestream (cách chọn sản phẩm, cách thanh toán,...) ảnh hưởng như thế nào đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của bạn? Câu hỏi 4: Bạn nghĩ đề xuất cá nhân hoá trong quá trình xem livestream ảnh hưởng như thế nào đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của bạn? Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu cũng đưa ra những gợi ý trả lời dựa trên tổng quan và câu trả lời sẵn có của đối tượng nghiên cứu, từ đó có thể tìm ra những nhân tố chính xác và phù hợp nhất cho mô hình nghiên cứu. 2.2.2. Phân tích dữ liệu 541
Nhóm tác giả sẽ phân tích theo từng nhân tố từ dữ liệu thu thập được trong các cuộc phỏng vấn sâu. Sau đó, các tác giả sẽ ghi lại các cuộc phỏng vấn và xem lại bản ghi nhiều lần để hiểu đầy đủ câu trả lời của những người tham gia. Việc xác định các nhân tố và xu hướng lặp đi lặp lại sẽ tạo thành cơ sở cho quá trình phân tích. Nhóm tác giả gán mã cho các phân đoạn văn bản theo các chủ đề và khái niệm lặp đi lặp lại và điều này được gọi là mã hóa dữ liệu. Dữ liệu sẽ được mã hóa bằng cách sử dụng các danh mục này. Sau đó, nhóm tác giả sẽ hoàn thiện các mã để duy trì độ tin cậy và tính hợp lệ của mã hóa. Sau đó, nhóm tác giả sẽ bắt đầu tìm kiếm các mối liên kết giữa các đoạn mã khác nhau để có được các chủ đề xuyên suốt cũng như các chủ đề phụ xuất hiện từ dữ liệu. Để đạt được mục tiêu này, nhóm tác giả sẽ đưa ra cách giải thích về những phát hiện này bằng cách xem xét mối liên hệ giữa các chủ đề chính và chủ đề phụ cũng như tác động của chúng của các yếu tố công nghệ đối với sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trên các nền tảng phát trực tiếp của khách hàng. Các phát hiện sẽ được trình bày một cách kỹ lưỡng và đáng kể, nêu bật quan điểm và câu chuyện của các đối tượng liên quan đến sự tham gia của họ vào chủ đề nghiên cứu. 3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 3.1. Kết quả nghiên cứu Nghiên cứu của nhóm tác giả sử dụng phương pháp định tính, với dữ liệu thu được từ cuộc phỏng vấn sâu với 10 đối tượng từng có trải nghiệm mua hàng ngẫu hứng trên nền tảng phát trực tiếp. Kết quả cho thấy có 9/10 người tham gia (tương đương 90%) trả lời rằng các nhân tố thuộc về công nghệ có ảnh hưởng tích cực tới thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của họ khi xem phát trực tiếp. Trong đó, ba yếu tố được nhắc tới nhiều nhất bao gồm: Sự hấp dẫn về thị giác và tính thẩm mỹ, sự thuận tiện khi mua sắm và sự đề xuất được cá nhân hóa trên các nền tảng. Bên cạnh đó, yếu tố về công nghệ nhìn chung ảnh hưởng nhiều hơn tới những người trẻ thay vì những người ở độ tuổi trên 45. Bác T., 50 tuổi cho rằng: “...Bác không quan trọng mình mua qua ứng dụng nào, phải đặt hàng hay nhắn tin trực tiếp cho người bán. Bác cảm thấy thích hoặc thấy cần là sẽ mua thôi.” 3.1.1. Sự hấp dẫn về thị giác và tính thẩm mỹ Một nửa số người tham gia phỏng vấn (5/10 đối tượng) trả lời rằng họ để tâm tới tính thẩm mỹ của nền tảng phát trực tiếp khi xem. Theo họ, những nền tảng có chất lượng hình ảnh phát trực tiếp tốt, bố cục sắp xếp đẹp và khoa học sẽ thu hút nhiều người xem hơn. “…Chị thích xem và mua hàng ở những nền tảng có chất lượng hình ảnh tốt thôi! Mua quần áo mà nhìn không rõ sản phẩm thì cảm giác khó chịu lắm…” - Chị H., 32 tuổi. “…nếu xem live thì mình mua ở Tik Tok nhiều hơn do chất lượng live bên đó tốt, giao diện cũng dễ tiếp cận…” - Bạn M., 19 tuổi. 3.1.2. Sự thuận tiện khi mua sắm Sự thuận tiện khi mua sắm trên các nền tảng phát trực tiếp có thể coi là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng, bởi nếu các bước sử dụng như đặt mua hàng quá rườm rà có thể gây khó chịu và làm giảm khả năng mua hàng ngẫu hứng. “...Anh thấy những nền tảng tích hợp mua sắm và phát trực tiếp như Tik Tok hay Shopee thì sẽ dễ sử dụng hơn, vì họ đã tối ưu hóa giao diện người dùng rồi.” - Anh A., 23 tuổi. “Bác mù tịt công nghệ ấy, nhiều khi đặt hàng cứ phải nhờ tới con gái…” - Bác T., 50 tuổi. Kết quả phỏng vấn còn cho thấy có 6/10 đối tượng thường xuyên xem và mua hàng trên các ứng dụng như Tik Tok, Shopee,... hơn là Facebook do có thể đặt hàng trực tiếp trên nền tảng mà không cần thông qua trò chuyện trực tuyến với người bán. “...Nhiều khi livestream trên Facebook họ chỉ giới thiệu sản phẩm rồi bảo khách nhắn tin riêng để chốt đơn mà không công khai giá. Nhỡ mà nhắn rồi giá cao quá so với dự tính của mình thì cũng không biết nên hủy thế nào…” - Bạn L., 20 tuổi. Có thể thấy, tâm lý ngại nhắn tin, ngại từ chối của các bạn trẻ hiện nay cũng là một yếu tố khiến họ lựa chọn nền tảng công nghệ có tính năng mua hàng trực tiếp, hiển thị hình ảnh và giá cả rõ ràng. 542
3.1.3. Sự đề xuất được cá nhân hoá Hiện nay, các nền tảng thương mại điện tử đều sử dụng thuật toán để tạo ra các đề xuất cá nhân hoá cho từng người dùng dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua hàng trước đây. 80% số người tham gia phỏng vấn cho rằng các đề xuất này có ảnh hưởng mạnh mẽ tới thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của họ khi tham gia phát trực tiếp. “…nhiều khi mình nghĩ là mấy ứng dụng đọc được suy nghĩ của mình luôn ấy, kiểu đang cần mua thỏi son mới là lướt thấy livestream bán mỹ phẩm ngay…” - Bạn N., 20 tuổi. “…Hôm trước mình đặt lồng cho con mèo nhà mình, hôm sau lướt Tik Tok toàn đề xuất live bán đồ cho thú cưng…” - Bạn A., 20 tuổi. Những câu trả lời về các nhân tố trong mô hình nghiên cứu được khẳng định nếu trong phỏng vấn sâu, người trả lời nhắc lại nhiều lần và trong nhiều cuộc hội thoại. Đồng thời, ngoài kết quả phỏng vấn sâu thì tổng quan cũng đã khẳng định các nhân tố đó phù hợp cho mô hình nghiên cứu. Từ kết quả của quá trình phỏng vấn sâu cũng như những giả thiết đã đặt ra phía trên, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu chính thức như sau: Hình 2. Mô hình nghiên cứu chính thức về ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ tới thôi thúc mua hàng ngẫu hứng khi xem livestream Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp 3.2. Thảo luận Khi nghiên cứu về những nhân tố ảnh hưởng tới thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trên các nền tảng thương mại trực tiếp, những yếu tố liên quan tới công nghệ và nền tảng cần được cân nhắc nhiều hơn, đặc biệt là trong bối cảnh các trang thương mại điện tử đang cạnh tranh gay gắt tại thị trường Việt Nam. Xét về những yếu tố liên quan tới hấp dẫn thị giác và tính thẩm mỹ, nghiên cứu của Loiacono và các cộng sự (2007) cho thấy rằng những trang web có sự hấp dẫn về mặt thẩm mỹ thường có lượt truy cập cao hơn đồng thời gia tăng ý định mua hàng của người tiêu dùng. Nghiên cứu của Amanah và Harahap (2020) cũng cho thấy sự hấp dẫn thị giác cũng có mối liên hệ tích cực với hành vi mua hàng ngẫu hứng thông qua làm tăng nhận thức sự hưởng thụ của người tiêu dùng. Chính vì vậy, để kích thích thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người xem, các nhà bán lẻ cần cân nhắc lựa chọn những nền tảng phát trực tiếp có chất lượng hình ảnh tốt, phối màu hài hòa và giao diện thân thiện với người dùng. Sự thuận tiện khi mua sắm trực tuyến là một yếu tố quan trọng, bởi khi mua hàng trực tuyến, người tiêu dùng hướng tới việc tiết kiệm thời gian và công sức bỏ ra (Teo và Yu, 2005). Eggert và Ulaga (2002) kết luận rằng hành vi mua hàng của người tiêu dùng tỉ lệ thuận với hiệu suất tiêu thụ, đặc biệt là với những sản phẩm có giá thành thấp. Kết quả phỏng vấn của nhóm tác giả cũng cho thấy người tiêu dùng tại Việt Nam có xu hướng lựa chọn mua hàng trên những nền tảng có giao diện thanh toán được tối ưu hóa trên phát sóng trực tiếp, và thôi thúc mua hàng ngẫu hứng tại những nền tảng này cũng sẽ cao hơn. Những nghiên cứu gần đây đã chứng minh mối quan hệ tích cực giữa đề xuất cá nhân hóa và hành vi mua hàng ngẫu hứng (Nunthiphatprueksa và Suntrayuth, 2018; Ampadu và cộng sự, 2022). Theo Amos và cộng sự (2014), những đề xuất 543
sản phẩm cá nhân được coi là hợp lý và chất lượng sẽ kích thích hành vi mua hàng ngẫu hứng. Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả đã góp phần ủng hộ những nghiên cứu trước đây, nhận định rằng các đề xuất cá nhân hóa trên nền tảng thương mại điện tử có tác động tích cực tới thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng. Vì vậy, đối với các nền tảng thương mại điện tử, việc thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng nhằm nâng cao chất lượng các đề xuất cá nhân hóa là vô cùng quan trọng vì đây là chìa khóa thành công của thương mại điện tử (Olli và cộng sự, 2020), tuy nhiên cũng cần chú ý tới vấn đề quyền riêng tư đang ngày càng được quan tâm. 4. Kết luận Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính, thông qua các cuộc phỏng vấn sâu các đối tượng có hành vi mua hàng ngẫu hứng, nhằm tìm hiểu các yếu tố công nghệ ảnh hưởng đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng. Mẫu nghiên cứu gồm 10 đối tượng trong độ tuổi 18 đến 45. Đối tượng thuộc nhân khẩu này được lựa chọn do đây là độ tuổi chiếm phần lớn lượng người dùng sử dụng các nền tảng thương mại điện tử livestream. Các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc được thực hiện, phỏng vấn gồm một chuỗi các câu hỏi không sắp xếp trước để bao trùm được câu trả lời về nhiều khía cạnh của hành vi mua hàng ngẫu hứng. Phương pháp phân tích theo chủ đề (thematic analysis) được dùng để phân tích các dữ liệu thu được. Nhóm nghiên cứu đã ghi lại các cuộc phỏng vấn và chia dữ liệu thành các danh mục mô tả từng yếu tố và xu hướng lặp đi lặp lại. Thông qua quá trình dữ liệu hóa, nhóm tác giả có thể thiết lập mối quan hệ giữa sự hình thành thôi thúc mua hàng ngẫu hứng và yếu tố công nghệ liên quan. Các phát hiện chỉ ra rằng các yếu tố liên quan đến công nghệ; như sự hấp dẫn thị giác và tính thẩm mỹ, sự thuận tiện, sự đề xuất được cá nhân hoá của nền tảng livestream; có ảnh hưởng tích cực đến thôi thúc mua hàng ngẫu hứng. Trong đó, có đến 80% người tham gia phỏng vấn khẳng định, khi các đề xuất được cá nhân của nền tảng công nghệ càng gần với nhu cầu mua hàng thì thôi thúc mua hàng ngẫu hứng ngay khi nhìn thấy sản phẩm càng mạnh mẽ. Sự thuận tiện khi mua sắm, và sự hấp dẫn về thị giác và tính thẩm mỹ cũng được nhắc đến như nhân tố có ảnh hưởng tích cực lên thôi thúc mua hàng ngẫu hứng, bởi hơn 50% người tiêu dùng tham gia. Nghiên cứu cho ra các kết quả chứng minh sự ảnh hưởng tích cực của yếu tố con người trong việc tạo ra thôi thúc mua sắm ngẫu hứng khi xem livestream. Từ đó, nhóm tác giả đề xuất mô hình thể hiện mối quan hệ ảnh hưởng một chiều của các yếu tố liên quan đến công nghệ lên thôi thúc mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng. Kết quả của nghiên cứu này có thể được sử dụng để tiếp tục nghiên cứu trên các mẫu lớn hơn. Đứng từ góc nhìn doanh nghiệp, kết quả của nghiên cứu có thể được tiếp nhận và sử dụng trong quá trình nâng cấp trải nghiệm khách hàng cũng như chất lượng dịch vụ, ngoài ra các kế hoạch tiếp thị cũng có thể sử dụng các kết quả có được từ nghiên cứu này để kiểm soát và xây dựng các kênh truyền thông đa phương tiện. TAI LIỆU THAM KHẢO 1. Akram, U., Hui, P., Khan, M. K., Saduzai, S. K., Akram, Z., & Bhati, M. H. (2017). The plight of humanity: Online impulse shopping in China. Human Systems Management, 36(1), 73-90. 2. Amanah, D., & Harahap, D. A. (2020). Visual appeal model for consumer online impulsive purchases in Indonesia. International Journal of Scientific & Technology Research, 9(6), 388-397. 3. Amos, C., Holmes, G. R., & Keneson, W. C. (2014). A meta-analysis of consumer impulse buying. Journal of Retailing and Consumer Services, 21(2), 86–97. 4. Ampadu, S., Jiang, Y., Debrah, E., Antwi, C. O., Amankwa, E., Gyamfi, S. A., & Amoako, R. (2022). Online personalized recommended product quality and e-impulse buying: A conditional mediation analysis. Journal of Retailing and Consumer Services, 64, 102789. 5. Ardiansyah, Y., Harrigan, P., Soutar, G. N., & Daly, T. M. (2018). Antecedents to consumer peer communication through social advertising: A self-disclosure theory perspective. Journal of Interactive Advertising, 18(1), 55-71. 6. Beatty, S. E., & Elizabeth Ferrell, M. (1998). Impulse buying: Modeling its precursors. Journal of Retailing, 74(2), 169–191. 7. Chen, C.-C., & Yao, J.-Y. (2018). What drives impulse buying behaviors in a mobile auction? the perspective of the stimulus-organism-response model. Telematics and Informatics, 35(5), 1249–1262. 544
8. D'Angelo, J., & Little, S. K. (1998). Successful web pages: what are they and do they exist?. Information technology and libraries, 17(2), 71. 9. Dholakia, U. M. (2000). Temptation and resistance: An integrated model of consumption impulse formation and enactment. Psychology & Marketing, 17(11), 955–982. 10. Eggert, A., & Ulaga, W. (2002). Customer perceived value: a substitute for satisfaction in business markets?. Journal of Business & industrial marketing, 17(2/3), 107-118. 11. Floh, A., & Madlberger, M. (2013). The role of atmospheric cues in online impulse-buying behavior. Electronic Commerce Research and Applications, 12(6), 425–439. 12. Gupta, S., & Kim, H. W. (2010). Value‐driven Internet shopping: The mental accounting theory perspective. Psychology & Marketing, 27(1), 13-35. 13. Hausman, A. (2000). A multi‐method investigation of consumer motivations in impulse buying behavior. Journal of Consumer Marketing, 17(5), 403–426. 14. Jeon, J. O. (1990). An empirical investigation of the relationship between affective states, in-store browsing, and impulse buying. The University of Alabama. 15. Kristi, G., & Tumpal H. Aruan, D. (2023). Factors Affecting Online Impulse Buying Behavior of Fashion Products on Live: Instagram Vs Tiktok. Indonesian Interdisciplinary Journal of Sharia Economics (IIJSE), 6(3), 2163- 2185. 16. Lan, T. T., & Trung, T. T. (2023). Yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng qua thương mại điện tử của giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh. doi:10.31219/osf.io/j43c9 17. Lee, D., Moon, J., Kim, Y. J., & Mun, Y. Y. (2015). Antecedents and consequences of mobile phone usability: Linking simplicity and interactivity to satisfaction, trust, and brand loyalty. Information & Management, 52(3), 295-304. 18. Lee, S., & Jeong, M. (2012). Effects of e‐servicescape on consumers' flow experiences. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 3(1), 47-59. 19. Li, S., Dou, Q., & Yu, Z. (2023). The influence mechanism of quasi-site creativity stimulation on consumers’ impulse buying in e-commerce live streaming. Multimedia Tools and Applications, 1-24. 20. Liu, B., Song, M., Yang, G., Cheng, S., & Li, M. (2023). RETRACTED: Stimulus organism response model based analysis on consumers’ online impulse buying behavior. International Journal of Electrical Engineering & Education,60(1_suppl), 527-541. 21. Liu, Z., Yang, J., & Ling, L. (2020). Exploring the influence of live streaming in Mobile Commerce on adoption intention from a social presence perspective. International Journal of Mobile Human Computer Interaction, 12(2), 53– 71. 22. Lo, L. Y.-S., Lin, S.-W., & Hsu, L.-Y. (2016). Motivation for online impulse buying: A Two-factor theory perspective. International Journal of Information Management, 36(5), 759–772. 23. Loiacono, E. T., Watson, R. T., & Goodhue, D. L. (2007). WebQual: An instrument for consumer evaluation of web sites. International journal of electronic commerce, 51-87. 24. Ma, Y. (2021). To shop or not: Understanding Chinese consumers’ live-stream shopping intentions from the perspectives of uses and gratifications, perceived network size, perceptions of digital celebrities, and shopping orientations. Telematics and Informatics, 59, 101562. 25. Ma, Y. (2023). China: GMV of live streaming commerce on Taobao 2022. In Statista. https://www.statista.com/statistics/1174832/china-gmv-of-live-streaming-comerce-on-taobao/#statisticContainer 26. Nguyen, H. N., Pham Thuy, D., & Tran Viet, T. (2020). HÀNH VI MUA HÀNG NGẪU HỨNG CỦA GIỚI TRẺ TRÊN CÁC TRANG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ. TẠP CHÍ QUẢN LÝ và KINH TẾ QUỐC TẾ; Foreign Trade University. 27. Nguyen, T. T., & Nguyen, T. T. (2022). Influences Of Factors On Online Impulse Buying Behavior Of Generation Z: Case At Shopee Ltd., In Vietnam. Journal of Positive School Psychology . http://journalppw.com 2022, Vol. 6, No. 8, 10168-10179 28. Nunthiphatprueksa, A., Suntrayuth, S. (2018). The application of stimulus-organism-response Paradigm : the role of social media in Thailand ’ s destination image and behavioral intentions. ASEAN Journal of Management & Innovation,5 (1), 15–29. 545
29. Parboteeah, D. V., Valacich, J. S., & Wells, J. D. (2009). The influence of website characteristics on a consumer’s urge to buy impulsively. Information Systems Research, 20(1), 60–78. 30. Rook, D. W. (1987). The buying impulse. Journal of Consumer Research, 14(2), 189. 31. Shen, J., & Eder, L. B. (2011). An examination of factors associated with user acceptance of social shopping websites. International Journal of Technology and Human Interaction, 7(1), 19–36. 32. Shen, J., & Eder, L. B. (2011). An examination of factors associated with user acceptance of social shopping websites. International Journal of Technology and Human Interaction (IJTHI), 7(1), 19-36. 33. Teo, T. S., & Yu, Y. (2005). Online buying behavior: a transaction cost economics perspective. Omega, 33(5), 451-465. 34. Trung, P. Q., & Ha, N. N. H. (2017). Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của người tiêu dùng TP.HCM. HCMC Open University Science Magazine, 12(3), 2017. 35. Tyrväinen, O., Karjaluoto, H., & Saarijärvi, H. (2020). Personalization and hedonic motivation in creating customer experiences and loyalty in omnichannel retail. Journal of Retailing and Consumer Services, 57, 102233. 36. Utama, A., Sawitri, H. S. R., Haryanto, B., & Wahyudi, L. (2021). Impulse buying: The influence of impulse buying tendency, urge to buy and gender on impulse buying of the retail customers. Journal of Distribution Science, 19(7), 101-111. 37. Xiang, L., Zheng, X., Lee, M. K. O., & Zhao, D. (2016). Exploring consumers’ impulse buying behavior on Social Commerce Platform: The role of parasocial interaction. International Journal of Information Management, 36(3), 333–347. 38. Xiao, L., Guo, F., Yu, F., & Liu, S. (2019). The effects of online shopping context cues on consumers’ purchase intention for cross-border E-Commerce sustainability. Sustainability, 11(10), 2777. 39. Xu, H., Zhang, K. Z. K., & Zhao, S. J. (2020). A dual systems model of online impulse buying. Industrial Management & Data Systems, 120(5), 845–861. 40. Yan, Q., Zhang, L., Li, Y., Wu, S., Sun, T., Wang, L., & Chen, H. (2016). Effects of product portfolios and recommendation timing in the efficiency of personalized recommendation. Journal of Consumer Behaviour, 15(6), 516- 526. 41. Zhang, W., Leng, X., & Liu, S. (2020). Research on mobile impulse purchase intention in the perspective of system users during COVID-19. Personal and Ubiquitous Computing, 1-9. 42. Zuo, R., & Xiao, J. (2021). Exploring consumers’ impulse buying behavior in live streaming shopping. Proceedings of the Fifteenth International Conference on Management Science and Engineering Management, 610–622. 546