Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ và be

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỔ CHÍ MINH

LÊ THỊ HUỆ LINH

HÀNH VI SỬ DỤNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG ĐỂ CHIA SẺ THÔNG TIN CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP SẢN PHẨM MẸ VÀ BÉ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỔ CHÍ MINH

LÊ THỊ HUỆ LINH

HÀNH VI SỬ DỤNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG ĐỂ CHIA SẺ THÔNG TIN CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP SẢN PHẨM MẸ VÀ BÉ

Chuyên ngành: Kinh doanh Thương mại

Mã số: 60340121

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGUUỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS. TS. BÙI THANH TRÁNG

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ “Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ

thông tin của người tiêu dùng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ và bé” là kết quả

nghiên cứu của riêng cá nhân tôi. Tất cả các dữ liệu được thu thập từ thực tế, khách

quan và xác thực. Các thông tin, tài liệu trích dẫn trong luận văn đều được trích nguồn

đầy đủ.

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 06 tháng10 năm 2017

Lê Thị Huệ Linh

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

DANH MỤC HÌNH

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU .......................................................... 1

1.1 Lý do chọn đề tài .................................................................................................... 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................... 3

1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu ....................................................... 4

1.4 Phương pháp nghiên cứu ........................................................................................ 5

1.5 Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu ........................................................................... 6

1.6 Kết cấu của luận văn .............................................................................................. 6

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU .................... 8

2.1 Lý thuyết về hành vi người tiêu dùng .................................................................... 8

2.1.1 Thuyết hành động hợp lý TRA – Theory of reason of action (Ajzen and Fishbein,

1975) 8

2.1.2 Thuyết hành vi dự định TPB – Theory of planned behavior (Ajzen, 1991) ........ 9

2.1.3 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM - Technology acceptance model (Davis,

1989; Davis et al., 1989) .............................................................................................. 9

2.1.4 Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT - Unified Theory

of Acceptance and Use of Technology (Venkatesh et al., 2003) ................................ 10

2.1.5 Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 – UTAUT2 (Venkatesh

et al., 2012) 11

2.1.6 Lý thuyết về sự lan truyền đổi mới DOI - Theory of diffusion of innovations

(Rogers, 1983) ............................................................................................................ 13

2.2 Ứng dụng di động ................................................................................................. 14

2.3 Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin ...................................... 16

2.4 Mô hình bán lẻ sản phẩm mẹ và bé tại TP.HCM ................................................. 17

2.5 Các nghiên cứu có liên quan đến đề tài ................................................................ 18

2.6 Mô hình nghiên cứu đề xuất ................................................................................. 24

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU .............................................................. 30

3.1 Qui trình nghiên cứu ............................................................................................. 30

3.2 Nghiên cứu định tính ............................................................................................ 31

3.2.1 Thiết kế nghiên cứu định tính ............................................................................ 31

3.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính ............................................................................ 32

3.3 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh và thang đo mô hình nghiên cứu ...................... 35

3.4 Nghiên cứu định lượng ......................................................................................... 38

3.4.1 Quy trình chọn mẫu ........................................................................................... 38

3.4.2 Phương pháp đánh giá thang đo ....................................................................... 41

3.4.3 Phương pháp kiểm định mô hình nghiên cứu .................................................... 43

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ....................................... 47

4.1 Đặc điểm đối tượng khảo sát ................................................................................ 47

4.2 Đánh giá chính thức thang đo ............................................................................... 51

4.2.1 Đánh giá chính thức độ tin cậy thang đo .......................................................... 53

4.2.2 Đánh giá chính thức giá trị thang đo – Phân tích EFA .................................... 56

4.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu ............................................................................ 60

4.3.1 Kiểm định hệ số tương quan .............................................................................. 60

4.3.2 Phân tích hồi qui tuyến tính bội ........................................................................ 62

4.3.3 Phân tích hồi qui tuyến tính bội với biến điều tiết ............................................ 65

4.4 Đặc điểm hành vi sử dụng ứng dụng di động của đối tượng khảo sát ................. 68

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ ............................................. 71

5.1 Kết luận ................................................................................................................ 71

5.2 Hàm ý cho nhà quản trị ........................................................................................ 72

5.2.1 Động cơ tiêu khiển ............................................................................................ 74

5.2.2 Nhận thức về thông tin ...................................................................................... 76

5.2.3 Nhận thức tính cá nhân hóa .............................................................................. 78

5.2.4 Ảnh hưởng xã hội .............................................................................................. 79

5.2.5 Tần suất sử dụng ............................................................................................... 80

5.3 Đóng góp của nghiên cứu ..................................................................................... 81

5.4 Giới hạn nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo ........................................... 82

DANH MỤC CÁC NGHIÊN CỨU TÁC GIẢ THAM GIA ĐÃ ĐƯỢC CÔNG BỐ

CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN ....................................................................... 84

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé ............................................................... 18

Bảng 2.2: Tổng hợp các yếu tố có liên quan đến đề tài ............................................. 22

Bảng 3.1: Các biến quan sát cho các khái niệm nghiên cứu ...................................... 36

Bảng 4.1: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu khảo sát .................................................... 47

Bảng 4.2: Kết quả đánh giá chính thức độ tin cậy thang đo ...................................... 53

Bảng 4.3: Tổng hợp độ tin cậy các thang đo trong mô hình nghiên cứu ................... 56

Bảng 4.4: Kiểm định KMO và Bartlett cho thang đo của biến độc lập ..................... 57

Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo của biến độc lập ......................... 57

Bảng 4.6: Kiểm định KMO và Bartlett cho thang đo biến phụ thuộc ........................ 59

Bảng 4.7: Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo biến phụ thuộc............................ 59

Bảng 4.8: Tổng hợp các nhân tố ................................................................................. 60

Bảng 4.9: Ma trận hệ số tương quan Pearson ............................................................. 61

Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi qui (lần 1) ............................................................. 63

Bảng 4.11: Kết quả phân tích hồi qui (lần 2) ............................................................. 64

Bảng 4.12: Thống kê mô tả biến điều tiết Tần suất sử dụng ..................................... 65

Bảng 4.13: So sánh mô hình hồi qui với biến điều tiết Tần suất sử dụng ................. 67

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 1.1: Tỷ lệ dân số sử dụng thuê bao di động .................................................... 1

Biểu đồ 4.1: Giới tính và độ tuổi của đối tượng khảo sát .......................................... 49

Biểu đồ 4.2: Tình trạng gia đình và số con của đối tượng khảo sát ........................... 50

Biểu đồ 4.3: Học vấn, nghề nghiệp và thu nhập của đối tượng khảo sát ................... 51

Biểu đồ 4.4: Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn và phương sai không đổi ....... 62

Biểu đồ 4.5: Loại Apps và thiết bị sử dụng apps ....................................................... 68

Biểu đồ 4.6: Tần suất và hoạt động khi sử dụng apps ................................................ 69

Biểu đồ 4.7: Thông tin chia sẻ và cách thức chia sẻ .................................................. 70

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: Thuyết hành động hợp lý TRA .................................................................... 8

Hình 2.2: Thuyết hành vi dự dịnh TPB ........................................................................ 9

Hình 2.3: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM ......................................................... 10

Hình 2.4: Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT .............. 11

Hình 2.5: Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 – UTAUT2 ...... 12

Hình 2.6: Lý thuyết về sự lan truyền đổi mới DOI .................................................... 14

Hình 2.7: Mô hình nghiên cứu đề xuất ....................................................................... 26

Hình 3.1: Qui trình nghiên cứu .................................................................................. 30

Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh ................................................................. 35

Hình 3.3: Qui trình chọn mẫu lý thuyết và thực tế ..................................................... 38

Hình 3.4: Các phương pháp chọn mẫu ....................................................................... 40

Hình 3.5: Minh họa mô hình hồi qui bội .................................................................... 43

Hình 3.6: Minh họa mô hình có biến điều tiết ........................................................... 45

Hình 3.7: Mô hình nghiên cứu với biến điều tiết ....................................................... 46

1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

1.1 Lý do chọn đề tài

Bán hàng truyền thống kết hợp với thương mại điện tử đang là xu hướng trong

ngành bán lẻ của các nước trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Theo một cuộc khảo

sát người tiêu dùng Việt Nam năm 2016, tỷ lệ truy cập Internet chủ yếu từ điện thoại

di động (89%), cao hơn tỷ lệ từ máy tính để bàn và xách tay. Có 48% người trả lời

hàng ngày truy cập Internet từ thiết bị di động để tìm kiếm thông tin về hàng hóa dịch

vụ muốn mua sắm. Đồng thời, điện thoại di động được sử dụng nhiều nhất (79%) để

tìm kiếm thông tin trước khi mua sắm so với máy tính (73%) hay hỏi trực tiếp từ bạn

bè và người thân (33%). Về phía doanh nghiệp, khảo sát Chỉ số Thương mại điện tử

Việt Nam cho thấy 15% doanh nghiệp có ứng dụng bán hàng trên thiết bị di động.

(VECOM, 2017)

Bên cạnh đó, Việt Nam được dự báo sẽ là một trong nhóm các quốc gia có tốc độ

tăng trưởng thuê bao di động nhanh nhất khu vực Đông Nam Á, cùng với Myanmar,

Indonesia, Philippines và Bangladesh. Đến cuối năm 2015, tỉ lệ thuê bao di động so

với dân số Việt Nam đã đạt gần 150%, trong khi đó tỉ lệ thuê bao di động băng rộng

đạt gần 40%, đến năm 2021 tỷ lệ người sử dụng điện thoại thông minh (smartphone)

tại Việt Nam sẽ tăng gấp đôi (Ericsson, 2016).

Biểu đồ 1.1: Tỷ lệ dân số sử dụng thuê bao di động

Nguồn: Ericsson, 2016

2

Từ đó cho thấy thị trường bán lẻ thương mại điện tử Việt Nam đầy tiềm năng với

tốc độ tăng trưởng nhanh, số lượng người sử dụng internet và smartphone chiếm tỷ

trọng cao trong dân số. Với môi trường công nghệ ngày càng phát triển, người tiêu

dùng có xu hướng sử dụng các thiết bị di động như smartphone, máy tính bảng để mua

sắm, thanh toán, chia sẻ thông tin,… Các chuyên gia thương mại điện tử dự báo rằng

thị trường đang bắt đầu chuyển dịch từ thương mại điện tử (e-commerce) sang thương

mại di động (m-commerce). Tuy nhiên, bán lẻ “đơn kênh” (chỉ bán tại cửa hàng thực

tế hoặc bán trực tuyến) dần được thay thế bởi bán lẻ đa kênh (omnichannel) để tạo

nhiều lợi ích nhất cho khách hàng. Ngày càng có nhiều nhà bán lẻ trực tuyến mở cửa

hàng thực tế và ngược lại, như Amazon và Walmart. Các nhà bán lẻ cạnh tranh để tạo

ra trải nghiệm mua sắm hấp dẫn cho khách hàng với các công nghệ di động (mobile),

thực tế ảo (virtual reality) và hình ảnh ba chiều (hologram). Theo Nielsen (2016), ranh

giới giữa thế giới thật và thế giới ảo đã mờ nhạt, kể cả trong lĩnh vực mua sắm. Ngày

càng nhiều khách hàng tìm kiếm trực tuyến sau đó mua sắm thực tế (webrooming)

cũng như tìm kiếm thực tế, sau đó mua sắm trực tuyến (showrooming). Sự kết hợp

“thực” và “ảo” gia tăng sự tiện lợi cho khách hàng. Cách so sánh giá của người tiêu

dùng cũng diễn ra trên không gian số, đặc biệt là từ điện thoại di động. Ngoài ra, tại

thị trường TP.HCM người tiêu dùng có xu hướng webrooming nhiều hơn

showrooming (Đinh Tiên Minh, 2015). Do đó việc phát triển ứng dụng (apps) trên

điện thoại di động nói riêng và thiết bị di động nói chung để tạo ra thêm một kênh tiếp

cận khách hàng càng trở nên quan trọng đối với các nhà bán lẻ.

Tại Việt Nam, một số doanh nghiệp bán lẻ đã đầu tư ứng dụng di động (mobile

applications hay mobile apps) như Lazada, Zalora, Tiki, Sendo,…và đạt được kết quả

khả quan. Điển hình là Sendo (thuộc tập đoàn FPT) đã thu hút được lượng khách hàng

lớn thông qua ứng dụng di động, đạt được hàng trăm ngàn lượt tải về trên hệ điều hành

Android, iOS, Windows và lượng truy cập từ các thiết bị di động để mua hàng của

công ty tăng gấp ba lần sau gần hai năm ra mắt ứng dụng. Năm 2014, có 30% số khách

hàng truy cập vào Sendo bằng thiết bị di động, chiếm 5% tổng số đơn hàng. Đến năm

2015, các con số này tăng lên lần lượt là 60% và 30% (Sở Khoa học và Công nghệ

tỉnh Bình Dương, 2016). Trong khi đó, các thương hiệu bán lẻ khác như Thế giới di

động, Viễn thông A, FPT Shop…vẫn chưa có apps của riêng mình.

3

Các mặt hàng kinh doanh trực tuyến cũng rất đa dạng và phong phú, trong đó phải

kể đến các dòng sản phẩm dành cho mẹ và bé đang phát triển rất sôi động và thể hiện

đầy tiềm năng. Theo công ty nghiên cứu thị trường FTA, doanh số ước tính cho thị

trường này đạt 2.5 tỷ USD mỗi năm (Tạp chí Bán lẻ, 2016), các chuỗi bán lẻ như

Bibomart, Kids Plaza, Shop Trẻ Thơ, Concung.com đang mở rộng thị trường với số

lượng cửa hàng tăng lên nhanh chóng. Hầu hết các chuỗi bán lẻ này đều có cửa hàng

và bán hàng qua website, nhưng chưa phát triển ứng dụng di động. Sự chậm chân của

các nhà bán lẻ tại Việt Nam đối với hình thức m-commerce một phần là do họ còn e

ngại về hiệu quả của nó, trong khi ứng dụng di động đang dần thay đổi ngành bán lẻ

và ngày càng trở nên quan trọng trong bán lẻ omnichannel1 - xu thế bán lẻ hiện nay và

theo đó là omnichannel marketing2. Theo báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt

Nam, năm 2016 có đến 67% khách hàng cá nhân lựa chọn website hay ứng dụng di

động để mua sắm sau khi xem các bình luận, đánh giá trên mạng, đăc biệt là mạng xã

hội (VECOM, 2017). Việc hiểu rõ hành vi sử dụng ứng dụng di động của người tiêu

dùng, nắm rõ sự giao thoa giữa cửa hàng truyền thống và ứng dụng di động là một

phần quan trọng để phát triển bán lẻ omnichannel cũng như omnichannel marketing.

Đây cũng là lý do tác giả chọn đề tài “Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia

sẻ thông tin của người tiêu dùng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ và bé”

nhằm khám phá và đo lường các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng ứng dụng di

động của người tiêu dùng, từ đó góp phần giúp các doanh nghiệp bán lẻ trong việc

quyết định đầu tư sử dụng ứng dụng di động trong kinh doanh để bắt kịp xu hướng

tiêu dùng, đồng thời đóng góp vào sự phát triển của ngành bán lẻ Việt Nam.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Thứ nhất, xác định các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để

1 Bán lẻ Omnichannel – Bán lẻ đa kênh: là loại hình bán lẻ tích hợp các phương pháp mua sắm khác nhau, cung cấp cho khách hàng trải nghiệm liền mạch và nhất quán qua các kênh như trực tuyến, cửa hàng thực tế, điên thoại,… Khách hàng có thể tương tác với doanh nghiệp qua nhiều kênh bằng các thiết bị khác nhau mà họ đang sử dụng, chẳng hạn như sử dụng laptop và smartphone để truy cập website, mobile apps, mạng xã hội; gọi điện thoại, đến cửa hàng,… 2 Omnichannel marketing: marketing phối hợp các kênh một cách thống nhất để tăng độ phủ sóng thương hiệu cũng như khả năng tiếp cận khách hàng, cung cấp sự trải nghiệm và quan tâm đến mong muốn của khách hàng nhiều hơn.

chia sẻ thông tin của người tiêu dùng sản phẩm mẹ và bé.

4

Thứ hai, đánh giá tác động của các yếu tố này đến hành vi sử dụng ứng dụng di

động để chia sẻ thông tin, đặc biệt có xem xét đến tần suất sử dụng apps của họ mỗi

ngày.

Thứ ba, đề xuất một số giải pháp cho các doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực

bán lẻ sản phẩm mẹ và bé.

Ba mục tiêu nghiên cứu nêu trên có thể được phát biểu dưới dạng các câu hỏi

nghiên cứu như sau:

 Các yếu tố nào tác động đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông

tin của người tiêu dùng sản phẩm mẹ và bé?

 Mức độ tác động của từng yếu tố đó lên hành vi người tiêu dùng như thế nào?

Với tần suất sử dụng khác nhau giữa người tiêu dùng này và người tiêu dùng

khác thì các yếu tố tác động có thay đổi không hay nói cách khác nó có làm

thay đổi chất lượng mối quan hệ này không?

 Các doanh nghiệp bán lẻ sản phẩm mẹ và bé có thể áp dụng các giải pháp gì

dựa trên kết quả nghiên cứu?

1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin.

Phạm vi nghiên cứu:

 Đối tượng khảo sát: khách hàng mua sắm của các chuỗi bán lẻ sản phẩm dành

cho mẹ và bé.

 Phạm vi không gian: Nghiên cứu này khảo sát các chuỗi bán lẻ sản phẩm cho

mẹ và bé tại Thành phố Hồ Chí Minh.

 Phạm vi thời gian: Nghiên cứu này được tác giả tìm hiểu, nghiên cứu và tiến

hành thực hiện từ tháng 12/2016 đến tháng 10/2017. Do vậy, nó thể hiện, mô

tả, diễn giải cho những gì đang diễn ra ở khách hàng và thị trường trong giai

đoạn này, từ đó dự báo cho những xu hướng hành vi trong tương lai nhằm giúp

cho các công ty có những phản ứng kịp thời và đúng đắn.

5

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp hỗn hợp: kết hợp phương pháp

định tính và phương pháp định lượng.

Nghiên cứu định tính:

Sau khi tổng quan lý thuyết, nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua phỏng

vấn sâu với các chuyên gia trong lĩnh vực bán lẻ, công nghệ di động; và phỏng vấn

nhóm với khách hàng mua sắm tại các chuỗi bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé nhằm điều

chỉnh và bổ sung mô hình nghiên cứu cho phù hợp với thị trường Việt Nam bởi lẻ mô

hình của các nghiên cứu trước đó được thực nghiệm ở nhiều quốc gia có trình độ phát

triển kinh tế xã hội, văn hóa, cũng như thái độ và hành vi tiêu dùng khác với Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu định tính kết hợp với phần tổng quan lý thuyết sẽ hình thành

mô hình nghiên cứu sơ bộ và thang đo sơ bộ, thang đo này dùng để thiết kế bảng câu

hỏi nháp. Bảng câu hỏi nháp sau khi hoàn thiện sẽ được gửi cho những người am hiểu

trong lĩnh vực bán lẻ, marketing, công nghệ thông tin để kiểm tra ngữ nghĩa, chính tả,

tính logic…nhằm cho ra đời bảng câu hỏi hoàn thiện cho nghiên cứu này.

Nghiên cứu định lượng:

Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua hình thức phỏng vấn cá nhân

bằng bảng câu hỏi, nhằm kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu.

Nghiên cứu định lượng được thực hiện thành hai giai đoạn:

 Giai đoạn 1: Định lượng sơ bộ. Tiến hành định lượng sơ bộ. Sau đó tiến hành

đánh giá sơ bộ thang đo bằng cách kiểm tra hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha

và phân tích nhân tố khám phá EFA. Từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu chính

thức và thang đo chính thức.

 Giai đoạn 2: Định lượng chính thức. Tiếp tục đánh giá thang đo chính thức theo

trình tự như sau: (1) Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng cách kiểm tra hệ số độ

tin cậy Cronbach’s Alpha, (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA. Sau khi các

thang đo được đánh giá hoàn chỉnh, phương pháp phân tích hồi qui tuyến tính

bội sẽ được tiến hành nhằm đo lường tác động của các yếu tố, kiểm định các

6

giả thuyết và kiểm tra tính phù hợp của mô hình nghiên cứu so với dữ liệu thị

trường.

Với số mẫu dự kiến là 400, nghiên cứu này sẽ được thực hiện bằng cách khảo

sát trực tiếp tại cửa hàng của các chuỗi bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé (200

mẫu), tại các doanh nghiệp (100 mẫu), và khảo sát trực tuyến qua Google Forms

(100 mẫu).

1.5 Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu này giúp các nhà quản trị trong lĩnh vực bán lẻ hiểu rõ hành vi của

người tiêu dùng trong việc sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin, từ đó có thể

xây dựng chiến lược và chiến thuật phù hợp. Kết quả nghiên cứu xác định được các

yếu tố tác động đến hành vi sử dụng ứng dụng di động của người tiêu dùng, đánh giá

mức độ tác động của từng yếu tố. Nhờ đó giúp các nhà bán lẻ quyết định có nên xây

dựng ứng dụng bán lẻ hay không và xây dựng như thế nào để bắt kịp xu hướng tiêu

dùng và góp phần phát triển bán lẻ omnichannel cũng như omnichannel marketing một

cách hiệu quả.

Nghiên cứu này cũng đóng góp một phần vào cơ sở dữ liệu về nghiên cứu thực

nghiệm hành vi người tiêu dùng tại Việt Nam, cụ thể là hành vi sử dụng ứng dụng di

động để chia sẻ thông tin.

Cuối cùng, nghiên cứu này nhằm tìm kiếm điểm mới hay sự khác biệt tại thị trường

TP.HCM so với phát hiện của các nghiên cứu ngoài nước trước đây về hành vi sử dụng

ứng dụng di động của người tiêu dùng.

1.6 Kết cấu của luận văn

Luận văn sẽ được trình bày trong năm chương với các nội dung như sau:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài, bao gồm các nội dung như lý do chọn

đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu, phương

pháp nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn của đề tài.

Chương 2: Trình bày cơ sở lý thuyết, kết quả nghiên cứu định tính và mô hình

nghiên cứu đề xuất. Thứ nhất, trình bày lý thuyết nền tảng về hành vi người tiêu dùng,

mô tả và hệ thống lại các nghiên cứu có liên quan đã được thực hiện trong thời gian

7

trước. Thứ hai, tổng quan các khái niệm nghiên cứu như ứng dụng di động và hành vi

sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin.

Chương 3: Thiết kế nghiên cứu, trong đó trình bày các nội dung về qui trình nghiên

cứu, qui trình chọn mẫu, phương pháp kiểm định mô hình nghiên cứu, xây dựng thang

đo cho các khái niệm trong mô hình.

Chương 4: Trình bày quá trình thu thập dữ liệu, mô tả đối tượng khảo sát, kết quả

điều tra sơ bộ và điều tra chính thức đánh giá thang đo, phân tích mối quan hệ tương

quan giữa các yếu tố, và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Chương này nhằm xác

định mức độ tác động của các yếu tố đến hoạt động chia sẻ thông tin qua ứng dụng di

động của người tiêu dùng.

Chương 5: Tóm tắt kết quả nghiên cứu, những đóng góp của nghiên cứu, trình bày

nội dung thảo luận kết quả nghiên cứu và những hàm ý cho nhà quản trị. Bên cạnh đó,

giới hạn của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo cũng được thể hiện trong

chương này.

8

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Chương hai sẽ mô tả tổng quan cơ sở lý thuyết làm nền tảng cho nghiên cứu. Kết quả

chương hai là đề xuất mô hình nghiên cứu. Nội dung chương này gồm hai phần chính:

Thứ nhất, tổng quan lý thuyết hành vi người tiêu dùng; hệ thống hóa các mô hình của

một số nghiên cứu trước đây có liên quan đến việc sử dụng ứng dụng di động để chia

sẻ thông tin; khái niệm ứng dụng di động và hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia

sẻ thông tin; tổng quan mô hình chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé tại TP.HCM. Thứ

hai, đề xuất mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu.

2.1 Lý thuyết về hành vi người tiêu dùng

2.1.1 Thuyết hành động hợp lý TRA – Theory of reason of action (Ajzen and

Fishbein, 1975)

Thuyết hành động hợp lý của Ajzen và Fishbein (1975) xác định mối quan hệ giữa

niềm tin, thái độ, chuẩn mực, ý định và hành vi của cá nhân. Theo mô hình này, hành

vi có thể được dự đoán bởi ý định của cá nhân thực hiện hành vi đó. Thái độ và chuẩn

chủ quan tác động trực tiếp đến ý định hành vi, là yếu tố dự báo mạnh mẽ nhất của

hành vi thực tế. Các yếu tố khác chỉ ảnh hưởng gián tiếp đến hành vi thông qua thái

Thái độ hướng đến hành vi

Niềm tin và sự đánh giá

Hành vi thực sự

Ý định hành vi

Chuẩn chủ quan

độ và chuẩn chủ quan.

Niềm tin theo chuẩn mực và động cơ thúc đẩy

Nguồn: Ajzen và Fishbein, 1975

Hình 2.1: Thuyết hành động hợp lý TRA

Thái độ trong mô hình này là những thái độ cụ thể đối với hành vi cụ thể và vì vậy

nó không xem xét thái độ chung của cá nhân. Chuẩn chủ quan là nhận thức của từng

cá nhân về việc người khác sẽ nghĩ gì về hành vi đó, tức là sự ảnh hưởng của xã hội

đối với hành vi của cá nhân.

9

2.1.2 Thuyết hành vi dự định TPB – Theory of planned behavior (Ajzen, 1991)

Thuyết hành vi dự định TPB (Ajzen, 1991) là sự mở rộng thuyết TRA (Ajzen and

Fishbein, 1975). Thuyết TPB khắc phục hạn chế của TRA khi dự báo hành vi mà con

người không thể kiểm soát. Ajzen cho rằng yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi có ảnh

hưởng đến ý định thực hiện hành vi của cá nhân và ông đã thêm vào mô hình yếu tố

này.

Mô hình gồm ba biến thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi có

tác động trực tiếp đến ý định hành vi. Nhận thức kiểm soát hành vi cũng được dự báo

là có ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi thực sự cùng với ý định hành vi.

Nhận thức kiểm soát hành vi đề cập đến các nguồn lực sẵn có, kỹ năng và cơ hội

cũng như nhận thức của chính cá nhân đối với tầm quan trọng của việc đạt được kết

quả.

Thái độ hướng đến hành vi

Chuẩn chủ quan Hành vi thực sự Ý định hành vi

Nhận thức kiểm soát hành vi

Nguồn: Ajzen, 1991

Hình 2.2: Thuyết hành vi dự dịnh TPB

2.1.3 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM - Technology acceptance model (Davis,

1989; Davis et al., 1989)

Mô hình chấp nhận công nghệ TAM đã được phát triển để hiểu thái độ của người

sử dụng và ý định sử dụng các công nghệ của họ (Davis, 1989). TAM sử dụng TRA

là lý thuyết nền để khảo sát mối quan hệ giữa việc chấp nhận công nghệ mới và hành

vi của người sử dụng công nghệ đó, bao gồm các yếu tố: nhận thức sự hữu ích, nhận

thức tính dễ sử dụng, thái độ, ý định và hành vi sử dụng thực sự của người dùng.

Nhận thức sữ hữu ích được định nghĩa là “mức độ mà người dùng tin rằng sử dụng

công nghệ đặc biệt có thể cải thiện hiệu suất công việc” (Davis, 1989), trong khi nhận

thức tính dễ sử dụng là “mức độ mà người dùng tin rằng sử dụng một công nghệ cụ

10

thể sẽ không cần sự nỗ lực” (Davis, 1989; Davis et al., 1989). Thái độ được xác định

là “sở thích của người dùng khi họ thực sự sử dụng các thiết bị và công nghệ cụ thể”

(Davis, 1989). Ý định sử dụng là “mức độ nhận thức trong tâm trí của người dùng để

sử dụng các thiết bị và công nghệ cụ thể”. (Davis, 1989)

Nhận thức sự hữu ích

Biến bên ngoài Ý định sử dụng Thái độ sử dụng Sử dụng thực sự

Nhận thức tính dễ sử dụng

Nguồn: Davis và cộng sự., 1989

Hình 2.3: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

2.1.4 Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT - Unified

Theory of Acceptance and Use of Technology (Venkatesh et al., 2003)

Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT được Venkatesh

và cộng sự (2003) phát triển từ các nghiên cứu trước đây. UTAUT có bốn yếu tố chính

có tác động đến ý định sử dụng công nghệ và hành vi sử dụng công nghệ thực sự: Hiệu

quả mong đợi, nỗ lực mong đợi, ảnh hưởng xã hội và các điều kiện thuận lợi.

Hiệu quả mong đợi là mức độ lợi ích mà người tiêu dùng sẽ nhận được khi sử dụng

một công nghê; nỗ lực mong đợi được xác định là mức độ dễ dàng liên quan đến việc

sử dụng công nghệ của người tiêu dùng; ảnh hưởng xã hội là mức độ mà người tiêu

dùng nhận thức được rằng những người quan trọng khác (ví dụ như gia đình và bạn

bè) tin rằng họ nên sử dụng một công nghệ cụ thể; và các điều kiện thuận lợi đề cập

đến nhận thức của người tiêu dùng về các nguồn lực và sự hỗ trợ sẵn có để thực hiện

hành vi.

Theo UTAUT, hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi và ảnh hưởng xã hội được giả

thuyết là có ảnh hưởng đến ý định hành vi sử dụng công nghệ, trong khi đó ý định

hành vi và các điều kiện thuận lợi có tác động đến hành vi sử dụng công nghệ. Ngoài

ra, các biến về cá nhân như độ tuổi, giới tính, kinh nghiệm và tự nguyện sử dụng là

các biến điều tiết của mô hình.

11

Hiệu quả mong đợi

Nỗ lực mong đợi Ý định hành vi Hành vi sử dụng

Ảnh hưởng xã hội

Các điều kiện thuận lợi

Tự nguyện sử dụng Kinh nghiệm Độ tuổi Giới tính

Nguồn: Venkatesh và cộng sự, 2003

Hình 2.4: Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT

2.1.5 Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 – UTAUT2

(Venkatesh et al., 2012)

Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 - UTAUT 2 được

Venkatesh và cộng sự (2012) mở rộng từ UTAUT để nghiên cứu sự chấp nhận và sử

dụng công nghệ trong bối cảnh tiêu dùng. UTAUT 2 bổ dung thêm ba biến gồm: Động

cơ tiêu khiển (hedonic motivation), giá trị (price value) và thói quen (habit). Độ tuổi ,

giới tính, kinh nghiệm là các biến điều tiết của mô hình. UTAUT 2 đã loại biến điều

tiết tự nguyện sử dụng từ mô hình gốc UTAUT để có thể áp dụng trong cả bối cảnh

hành vi tự nguyện. Các phần mở rộng được đề xuất trong UTAUT 2 đã tạo ra sự cải

thiện đáng kể so với UTAUT về các biến giải thích cho ý định hành vi (từ 56% lên

74%) và sử dụng công nghệ (từ 40% lên 52%). (Venkatesh et al., 2012)

12

Hiệu quả mong đợi1

Nỗ lực mong đợi2 Ý định hành vi

Hành vi sử dụng

Ảnh hưởng xã hội3

Ghi chú:

1. Biến điều tiết: Độ tuổi và giới tính.

2. Biến điều tiết: Độ tuổi, giới tính và kinh nghiệm.

Các điều kiện thuận lợi4

Động lực cơ tiêu khiển

3. Biến điều tiết: Độ tuổi, giới tính và kinh nghiệm.

Giá trị

Thói quen

Kinh nghiệm

Độ tuổi

Giới tính

4. Ảnh hưởng đến hành vi sử dụng được điều tiết bởi biến độ tuổi và kinh nghiệm. 5. Các mối quan hệ mới được thể hiện đường đậm hơn.

Nguồn: Venkatesh và cộng sự, 2012

Hình 2.5: Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 – UTAUT2

Động cơ tiêu khiển (hedonic motivation) được định nghĩa là niềm vui có được từ

việc sử dụng công nghệ và nó đã được chứng minh là đóng vai trò quan trọng trong

việc chấp nhận và sử dụng công nghệ (Brown and Venkatesh, 2005).

Giá trị (price value) là sự cân bằng nhận thức của người tiêu dùng giữa nhận thức

lợi ích của ứng dụng và chi phí bằng tiền để sử dụng chúng (Dodds et al., 1991). Giá

trị là dương khi lợi ích của việc sử dụng một công nghệ được cho là lớn hơn chi phí

và giá trị như vậy có tác động tích cực đến ý định.

Thói quen (habit) trong UTAUT 2 được áp dụng phù hợp với nghiên cứu của

Limayem và cộng sự (2007). Thói quen được định nghĩa là mức độ mà con người có

xu hướng hành động một cách tự động (Limayem et al., 2007).

13

2.1.6 Lý thuyết về sự lan truyền đổi mới DOI - Theory of diffusion of innovations

(Rogers, 1983)

Sự lan truyền (diffusion) là quá trình mà sự đổi mới (innovation) được truyền tải

thông qua một số kênh nhất định theo thời gian giữa các thành viên của một hệ thống

xã hội. Đây là một loại hình giao tiếp đặc biệt, trong đó các thông điệp liên quan đến

những ý tưởng mới. Truyền thông là một quá trình trong đó người tham gia tạo ra và

chia sẻ thông tin với nhau để đạt được sự hiểu biết lẫn nhau. (Rogers, 1983)

Lý thuyết về sự lan truyền đổi mới (DOI) của Rogers (1983) định nghĩa sự đổi mới

là “ý tưởng, thực tiễn, hoặc đối tượng được nhận thức là mới bởi một cá nhân hay đơn

vị sử dụng khác”. Trong lý thuyết DOI hầu hết phân tích về sự đổi mới công nghệ. Có

bốn yếu tố chính tác động đến tỷ lệ chấp nhận sự đổi mới: (1) sự đổi mới (innovation),

(2) kênh truyền thông (communication channel), (3) thời gian (time), và (4) hệ thống

xã hội (social system). Theo đó, sự đổi mới (innovation) bao gồm các thuộc tính: lợi

thế tương đối (relative advantage), sự tương thích (compatibility), sự phức tạp

(complexity), khả năng thử nghiệm (trialability) và khả năng quan sát (observeability).

Kênh truyền thông (communication channel) là các phương tiện mà qua đó thông điệp

được truyền từ cá nhân này đến cá nhân khác. Thời gian có liên quan đến: (i) sự lan

truyền trong quá trình quyết định đổi mới, theo đó một cá nhân chuyển từ kiến thức

đầu tiên về sự đổi mới sang sử dụng hoặc từ chối nó; (ii) tính sáng tạo cá nhân hoặc

của đơn vị sử dụng khác, đó là mức độ sớm hay chậm trể so với các thành viên khác

trong hệ thống; (iii) tỷ lệ chấp nhận đổi mới trong hệ thống, thường được đo lường

bằng số lượng thành viên trong hệ thống chấp nhận sự đổi mới trong một thời hạn nhất

định. Hệ thống xã hội (social system) được định nghĩa là các đơn vị liên quan với nhau

đang tham gia vào việc giải quyết vấn đề chung để đạt được một mục đích chung. Các

thành viên hoặc đơn vị của một hệ thống xã hội có thể là các cá nhân, các nhóm phi

chính thức, các tổ chức, các hệ thống con.

14

Sự đổi mới

Kênh truyền thông

Tỷ lệ chấp nhận sự đổi mới Thời gian

Hệ thống xã hội Nguồn: Rogers, 1983

Hình 2.6: Lý thuyết về sự lan truyền đổi mới DOI

Ngoài ra, lý thuyết này còn phân loại con người thành năm nhóm: nhóm người đổi

mới (innovators), nhóm người chấp nhận sớm (early adopters), nhóm đa số sớm (early

majority), nhóm đa số muộn (late majority), và nhóm người chậm trể (laggards) về

thời gian chấp nhận công nghệ đổi mới. Việc đo lường tính đổi mới và phân nhóm các

thành viên trong hệ thống thường dựa vào thời gian tương đối mà sự đổi mới được

chấp nhận.

2.2 Ứng dụng di động

Với sự thích nghi và sử dụng công nghệ di động nhanh chóng, người tiêu dùng

ngày càng dựa vào các thiết bị di động cho việc giao tiếp và các hoạt động mua sắm.

Do đó, thương mại di động (m-commerce) đã phát triển. Đây hình thức mở rộng của

thương mại điện tử (e-commerce) trên nền tảng di động. M-commerce có thể được

định nghĩa là tất cả các hoạt động liên quan đến giao dịch thương mại tiềm năng được

thực hiện thông qua các mạng lưới truyền thông tương tích với các thiết bị không dây

hay thiết bị di động (Tarasewich, 2003). Theo Siau và cộng sự (2001) cho rằng m-

commerce có nhiều tiềm năng hơn e-commerce do đặc điểm của m-commerce là sự

hiện diện mọi lúc mọi nơi, tính cá nhân hóa, tính linh động và tính lan truyền.(Siau et

al., 2001)

Ứng dụng di động (mobile apps) là một công cụ của m-commerce. Các ứng dụng

mua sắm trên thiết bị di động (mobile shopping apps) cho phép sử dụng nhiều hơn và

tạo môi trường thân thiện với người dùng hơn cho m-commerce (Tarasewich, 2003).

Mọi người thường tải các ứng dụng và giữ chúng trong các thiết bị di động của họ, do

đó các nhà bán lẻ có thêm một kênh mở để giao tiếp với khách hàng. Khi ứng dụng

được tải xuống các thiết bị di động của người dùng, việc tiếp cận khách hàng thông

15

qua gửi khuyến mại, thông báo sản phẩm mới, gửi lời nhắc và các nỗ lực tiếp thị khác

của nhà bán lẻ sẽ ảnh hưởng đến thái độ của người dùng công nghệ. Các ứng dụng

mua sắm trên điện thoại di động cung cấp cho người dùng trải nghiệm cá nhân hóa

hơn so với mua sắm trên điện thoại di động thông qua trình duyệt.

Có ba loại mobile apps bao gồm ứng dụng gốc (native apps), ứng dụng web (web

apps), và ứng dụng lai (hybrid apps). Native apps được phát triển cho một hệ điều

hành (ví dụ iOS, Android), được cài đặt từ cửa hàng ứng dụng (ví dụ như Google Play

hay App Store của Apple) và được truy cập thông qua các biểu tượng trên màn hình

chính của thiết bị. Native apps có khả năng truy cập các tính năng của thiết bị như

camera, thu âm, thông tin danh bạ … Web apps là web site với giao diện trông giống

như native apps, nhưng cách truy cập không giống native apps. Web apps được điều

khiển bởi trình duyệt (browser) và thường được viết bằng HTML53, không phụ thuộc

vào hệ điều hành. Người dùng truy cập lần đầu tiên vào loại ứng dụng này bằng cách

nhập môt địa chỉ URL4 cụ thể vào trình duyệt và lưu lại bằng cách tạo dấu trang

(bookmark) cho trang đó mà không cần cài đặt vào thiết bị. Cần phân biệt website

thông thường và web apps: website thông thường dùng để lưu trữ và hiển thị thông

tin, tính tương tác của người dùng rất thấp (xem, đọc, click vào link để di chuyển giữa

các trang); web apps có tính tương tác cao (ví dụ như m.facebook.com), người dùng

có thể thực hiện một số công việc mà họ muốn như mua sắm, chia sẻ hình ảnh, tải tập

tin,… Hybrid apps kết hợp đặc tính của native apps và web apps. Giống như Native

apps, Hybrid apps tồn tại trong một cửa hàng ứng dụng (app store) và có thể tận dụng

các tính năng sẵn có của thiết bị. Đồng thời, Hybrid apps cũng tương tự web apps khi

chúng dựa vào HTML đang được hiển thị trong một trình duyệt với thông báo rằng

trình duyệt được nhúng vào trong ứng dụng. Hybrid apps cho phép phát triển trên

nhiều nền tảng và do đó làm giảm đáng kể chi phí phát triển: nghĩa là các thành phần

mã HTML tương tự có thể được sử dụng lại trên các hệ điều hành di động khác nhau

3 HTML – Hyper Text Markup Language (ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản): là ngôn ngữ cấu trúc và trình bày nội dung cho World Wide Web. HTML5 là phiên bản mới của HTML. 4 URL - Uniform Resource Locator (Định vị tài nguyên thống nhất): được sử dụng để tham chiếu đến các tài nguyên trên internet, URL tạo nên khả năng siêu liên kết cho các website. Mỗi tài nguyên khác nhau lưu trữ trên Internet được gán bằng một địa chỉ chính xác, địa chỉ đó chính là URL.

(Budiu, 2013; Lionbridge, 2012; Skidmore, 2013). Có thể xem một số ví dụ cụ thể để

16

có nhìn nhận rõ hơn về mobile apps như: ứng dụng Zalo, Facebook trên App Store là

native apps, các trang web như m.facebook.com, bibomart.com.vn là các web apps,

bigc.vn và lottemart.com.vn là các website thông thường và các trang tin tức hiện nay

như vnexpress và Dân trí là hybrid apps.

Trong nghiên cứu này mobile apps được xác định là native apps và hybrid apps,

đó là các phần mềm hay chương trình cài đặt vào các thiết bị di động mà người dùng

có thể thực hiện các tác vụ nhất định trên đó. Một ứng dụng bán lẻ đại diện cho một

chương trình phần mềm duy nhất dành riêng cho nhà bán lẻ đó, nó như một cửa hàng

ảo của chính doanh nghiệp. Nhà bán lẻ sẽ quyết định tính năng của ứng dụng, ví dụ

như ứng dụng chỉ cho phép khách hàng mua hàng hoặc chia sẻ thông tin về giao dịch

đó, hay cung cấp cả hai tính năng này. Ứng dụng di động giúp nhà bán lẻ có thể thu

thập thông tin từ khách hàng, trong khi đó khách hàng có thể chia sẻ thông tin với

khách hàng khác.

2.3 Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin

Người tiêu dùng có thể sử dụng mobile apps để thực hiện nhiều hoạt động như như

mua hàng, giải trí, chia sẻ thông tin, tương tác với người khác…Bài nghiên cứu này

nghiên cứu về hành vi sử dụng mobile apps để chia sẻ thông của người tiêu dùng.

Sự phát triển của các phương tiện truyền thông xã hội và công nghệ di động đã tạo

môi trường thuận lợi cho người tiêu dùng chia sẻ thông tin với những người khác.

Người tiêu dùng ngày nay thường chia sẻ những suy nghĩ, quan điểm, tin tức cũng như

những đánh giá, trải nghiệm về sản phẩm/dịch vụ. Các phương tiện truyền thông xã

hội và công nghệ di động trở thành các kênh chủ yếu để trao đổi thông tin trước và sau

khi mua, đồng thời tương tác trực tuyến là một trong các trải nghiệm quan trọng của

khách hàng.

Chia sẻ thông tin trực tuyến (electronic word of mouth – eWOM) được xác định là

quá trình người tiêu dùng chia sẻ quan điểm trực tuyến và hướng trực tiếp đến những

người tiêu dùng khác về sự ủng hộ hay chống lại các sản phẩm cụ thể (Cheung and

Lee, 2012). eWOM là những giao tiếp không theo lễ nghi của người tiêu dùng về các

đặc điểm và tính năng của sản phẩm hoặc thương hiệu (Ye et al., 2011). Nói một cách

17

đơn giản, eWOM là hành vi chia sẻ thông tin giữa các cá nhân thông qua internet mà

không phải là thông tin được truyền tải từ công ty đến người tiêu dùng.

Các công cụ truyền thông tiên tiến như phương tiện truyền thông xã hội và công

nghệ di động đã làm thay đổi cách mà người tiêu dùng chia sẻ thông tin. Mobile apps

là một công nghệ di động tiên tiến đang phát triển, đây cũng là một công cụ để người

tiêu dùng tham gia eWOM mà không bị ràng buộc về không gian và thời gian. eWOM

thông qua mobile apps là một trong các hình thức của mWOM (mobile word of

mouth), nghĩa là hành vi chia sẻ thông tin dựa trên nền tảng di động (Palka et al.,

2009).

2.4 Mô hình bán lẻ sản phẩm mẹ và bé tại TP.HCM

Việt Nam có khoảng 7.5 triệu trẻ em trong độ tuổi 0-4 tuổi, hơn 10 triệu phụ nữ

trong độ tuổi sinh sản, với tỷ lệ 12% hộ gia đình có con dưới 1 tuổi và 20% hộ gia

đình có con từ 1-2 tuổi (Tổng Cục Thống kê, 2015). Từ đó cho thấy Việt Nam là thị

trường đầy tiềm năng đối với các dịch vụ kinh doanh sản phẩm dành cho mẹ và bé,

đặc biệt là thị trường TP.HCM với dân số đông nhất cả nước.

Thị trường bán lẻ sản phẩm mẹ và bé tại TP.HCM đang trở nên sôi động với sự

lớn mạnh của các chuỗi cửa hàng đã khẳng định được vị thế như Bibomart,

Concung.com, Kidsplaza, Tuticare, Shop Trẻ Thơ. Concung.com dẫn đầu thị trường

với 165 cửa hàng trong cả nước và 69 cửa hàng tại TP.HCM, Bibomart đứng thứ hai

với 137 cửa hàng và 48 cửa hàng tại TP.HCM, tiếp theo là Kidsplaza, Shop Trẻ Thơ

và cuối cùng là Tuticare. Hầu hết các chuỗi bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé đều chủ yếu

nhắm đến phân khúc trẻ em từ 0-6 tuổi và bà mẹ trong giai đoạn từ lúc mang thai đến

sau sinh. Danh mục sản phẩm của các chuỗi này cũng rất đa dạng phục vụ cho nhu

cầu ăn, mặc, ngủ, vệ sinh, giải trí, chăm sóc sức khỏe,… của trẻ và các sản phẩm cho

mẹ như mỹ phẩm, thực phẩm, cẩm nang nuôi dạy con,….

Bên cạnh việc mở rộng hệ thống cửa hàng thì các doanh nghiệp này đều kết hợp

bán hàng trực tuyến thông qua các trang web để có thêm một kênh tiếp cận khách

hàng, tạo điều kiện mua sắm cho các khách hàng bận rộn. Điển hình là Bibomart với

doanh thu online chiếm 10% doanh thu của toàn hệ thống (Thời báo Kinh Doanh,

2016).

18

Bảng 2.1: Chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé

Số lượng (06/10/2017) Cửa hàng Website

Cả nước TPHCM

Concung.com 165 concung.com 69

Bibomart 137 bibomart.com.vn 48

Kids Plaza 71 kidsplaza.vn 17

Shop Trẻ Thơ 36 shoptretho.com.vn 14

Tuticare 30 tuticare.com 10

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Tiềm năng của thị trường Việt Nam đã tạo sức hút đối với doanh nghiệp trong nước

và cả nhà đầu tư nước ngoài, do đó sự cạnh tranh ngày càng gay gắt. Các siêu thị bán

hàng thiết yếu như Co.opmart, Big C, Satra Mart cũng bắt đầu chú trọng vào phân

khúc này, thể hiện rõ nhất là dành một khu vực riêng để trưng bày sản phẩm cho trẻ

em. Thị trường xuất hiện những tên tuổi mới như Babyshop123, MomoKids, MB Care,

Topbaby. Quỹ đầu tư ACA Investments (huộc Tập đoàn Sumitomo của Nhật Bản)

mua lại 20% cổ phần Bibomart. Mặc dù nhiều cơ hội phát triển nhưng cũng có những

doanh nghiệp tham gia vào thị trường này và nhanh chóng ra đi như Kids World (thuộc

Tập đoàn Vingroup), Deca, Beyeu, Babysol.

Qua đó cho thấy thị trường bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé Việt Nam nói chung và

TP.HCM nói riêng vẫn là mảnh đất màu mỡ mà các nhà doanh nghiệp cả trong và

ngoài nước muốn đầu tư phát triển. Điều quan trọng là hiểu rõ hành vi khách hàng để

có chiến lược đúng đắn và chiếm lĩnh thị phần trong môi trường cạnh tranh khốc liệt

này.

2.5 Các nghiên cứu có liên quan đến đề tài

Các nghiên cứu trước đây chủ yếu nghiên cứu về thương mại di động, ý định chấp

nhận và sử dụng công nghệ. Ứng dụng di động chỉ mới phát triển trong những năm

gần đây và ứng dụng bán lẻ dần được các nhà nghiên cứu quan tâm. Có thể kể đến một

19

số nghiên cứu về thương mại di động và ứng dụng di động trong lĩnh vực bán lẻ, cụ

thể như sau:

(1) Nghiên cứu ý định sử dụng ứng dụng mua sắm di động và ảnh hưởng của nó

đối với sự nhạy cảm về giá (Natarajan et al., 2017): Natarajan và cộng sự (2017) thực

hiện nghiên cứu tại Ấn Độ về ý định sử dụng ứng dụng mua sắm di động và ảnh hưởng

của nó đối với sự nhạy cảm về giá cả. Nghiên cứu này đã mở rộng mô hình chấp nhận

công nghệ (Technology acceptance model - TAM) và lý thuyết lan truyền sự đổi mới

(Theory of diffusion of innovations - DOI) để hiểu ý định sử dụng ứng dụng thương

mại di động cho mục đích mua sắm. Các biến nhận thức thú vui (Perceived

Enjoyment), nhận thức rủi ro (Perceived Risk) và tính sáng tạo cá nhân (Personal

Innovativeness) được thêm vào mô hình gốc. Sự nhạy cảm về giá (Price Sensitivity)

được dự báo là chịu tác động bởi nhận thức về rủi ro, sự sáng tạo cá nhân, sự thỏa mãn

và ý định sử dụng. Giới tính, sự trãi nghiệm và tần suất sử dụng ứng dụng mua sắm di

động là các biến điều tiết cho tất cả các mối quan hệ trong mô hình. Nghiên cứu này

cho thấy rằng tính sáng tạo cá nhân và nhận thức rủi ro đóng vai trò quan trọng đối với

ý định sử dụng ứng dụng mua sắm di động. Người dùng có tính sáng tạo cao thì càng

có ý định sử dụng ứng dụng mua sắm di động và càng ít nhạy cảm với giá cả. Nhận

thức rủi ro có tác động tiêu cực đến ý định sử dụng ứng dụng mua sắm di động.

(2) Hành vi chia sẻ thông tin trực tuyến của thế hệ Y thông qua phương tiện truyền

thông xã hội và công nghệ di động (Zhang et al., 2017): Nghiên cứu đưa ra bốn yếu

tố có tác động đến hành vi chia sẻ thông tin trực tuyến (eWOM) của người tiêu dùng,

cụ thể là: Thường xuyên sử dụng mạng xã hội, sự hiểu biết về công nghệ di động, sự

ảnh hưởng từ gia đình, và sự ảnh hưởng từ bạn bè. Kết quả nghiên cứu từ 583 người

tiêu dùng thế hệ Y cho thấy tất cả bốn yếu tố đều có ảnh hưởng đến eWOM, trong đó

sự ảnh hưởng từ bạn bè tác động mạnh nhất, tiếp theo là sự hiểu biết về công nghệ di

động.

(3) Những yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn kết và truyền miệng trong sử dụng ứng

dụng di động (Kim et al., 2016): Kim và cộng sự (2016) tiến hành nghiên cứu nhận

thức của người dùng về các đặc điểm của ứng dụng di động và mối quan hệ tương tác

giữa một số đặc điểm cụ thể của mobile app, nhận thức lợi ích và hành vi sau khi sử

20

dụng. Nghiên cứu này chỉ ra rằng nhận thức về các đặc điểm của mobile app (mobile

app characterisrics) bao gồm nhận thức sự phổ biến (perceived ubiquity), nhận thức

về thông tin (perceived informativeness) và nhận thức tính cá nhân hóa (perceived

personalization) đều có tác động cùng chiều đến lợi ích của ứng dụng di động, vì vậy

dẫn đến tác động đến sự gắn kết (stickiness) và ý định truyền miệng (WOM) tích cực

của người dùng. Theo đó, nhận thức tính cá nhân hóa có ảnh hưởng mạnh nhất.

(4) Mô hình sử dụng ứng dụng di động của người tiêu dùng mua sắm trên các trang

thương mại điện tử tại Ấn Độ (Ahuja and Khazanchi, 2016): Ahuja và Khazanchi

(2016) tiến hành nghiên cứu và đề xuất mô hình mới cho hành vi sử dụng Mobile Apps

của người tiêu dùng mua sắm trên các trang thương mại điện tử tại Ấn Độ. Mô hình

được đề xuất chủ yếu tập trung vào hành vi thao tác trực tiếp (task directed behavior)

và hành vi trải nghiệm (experiential consumer behavior). Theo đó, có bốn yếu tố được

cho là có tác động đến việc sử dụng Mobile Apps: sự thuận tiện (Convenience), sự

hợp tác (Collaboration), Động cơ tiêu khiển (Hedonic Motivation), và thói quen

(Habit). Mức độ hiểu biết internet (Degree of Internet Savviness) và giá trị internet cá

nhân (Individual Internet Worth) là các biến điều tiết có ảnh hưởng đến sự thuận tiện

và sự hợp tác khi sử dụng ứng dụng.

(5) Nghiên cứu thái độ của người tiêu dùng đối với ứng dụng mua sắm di động

(Musa et al., 2016): Nghiên cứu về thái độ của người tiêu dùng đối với ứng dụng mua

sắm di động của Musa và cộng sự (2016) nhằm xác định các yếu tố tác động đến thái

độ sử dụng ứng dụng di động của người tiêu dùng Malaysia và kiểm định xem ý định

của họ sử dụng ứng dụng di động để tìm kiếm thông tin, chia sẻ thông tin hay thực

hiện giao dịch mua hàng thực sự. Có năm nhân tố được đưa ra gồm tính năng ứng

dụng di động (Mobile Apps Features), Niềm tin thương hiệu (Brand Trust), an ninh và

bảo mật (Sercurity & Confidentiality), mạng lưới thiết bị (Device Network) và chất

lượng dịch vụ (Service Quality). Kết quả nghiên cứu cho thấy có ba yếu tố tác động

tích cực đến thái độ của người tiêu dùng đó là tính năng ứng dụng di động, mạng lưới

thiết bị và chất lượng dịch vụ, trong đó tính năng ứng dụng di động là yếu tố tác động

nhiều nhất đến thái độ của người tiêu dùng; an ninh và bảo mật có ảnh hưởng tiêu cực.

21

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng hành vi sử dụng ứng dụng di động của khách hàng chủ

yếu là chia sẻ thông tin.

(6) Dự báo sự chấp nhận thương mại di động của người tiêu dùng Ấn Độ (Yadav

et al., 2016): Yadav và cộng sự (2016) nghiên cứu về sự chấp nhận thương mại di

động tại Ấn Độ bằng cách điều chỉnh mô hình TAM và UTAUT. Kết quả nghiên cứu

cho thấy sự đang dạng dịch vụ (Variety of services) có tác động nhiều nhất đến sự

chấp nhận m-commerce, tiếp theo là ảnh hưởng xã hội (Social Influence), nhận thức

sự hữu ích (Perceived Usefulness), nhận thức chi phí (Perceived Cost) và nhận thức

niềm tin (Perceived Trust). Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use) không

có tác động đến việc chấp nhận m-commerce.

(7) Nghiên cứu các yếu tố quyết định ý định hành vi sử dụng ứng dụng di động của

người tiêu dùng Malaysia (Hew et al., 2015): Hew và cộng sự (2015) đã điều chỉnh lý

thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 (UTAUT2) để nghiên cứu các yếu tố quyết

định ý định hành vi sử dụng ứng dụng di động của người tiêu dùng Malaysia. Kết quả

tìm thấy rằng các yếu tố hiệu quả mong đợi (Performance Expectancy), nỗ lực mong

đợi (Effort Expectancy), điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions), động cơ tiêu

khiển (Hedonic Motivation) và thói quen (Habit) có tác động đáng kể đến ý định hành

vi sử dụng ứng dụng di động của người tiêu dùng. Thói quen (Habit) có ảnh hưởng

mạnh nhất. Các yếu tố giá trị (Price Value) và ảnh hưởng xã hội (Social Influence)

không có tác động đến ý định hành vi sử dụng ứng dụng di động. Giới tính và học vấn

được tìm thấy là các biến điều tiết có ảnh hưởng không đáng kể.

(8) Dự báo việc sử dụng ứng dụng di động để mua hàng và chia sẻ thông tin của

người tiêu dùng (Taylor and Levin, 2014): Nghiên cứu của Taylor và Levin (2014) dự

báo việc sử dụng ứng dụng di động để mua hàng và chia sẻ thông tin của người tiêu

dùng. Dữ liệu phân tích là dữ liệu khách hàng của nhà bán lẻ Mỹ. Nghiên cứu phát

hiện ra rằng sự quan tâm ứng dụng (Interest in Application) có ảnh hưởng tích cực đến

ý định của người tiêu dùng sử dụng ứng dụng di động trong cả mua hàng (Purchase

Activities) và chia sẻ thông tin (Information-Sharing Activities). Lần đến cửa hàng

gần nhất (Time Since Last Visit) là biến điều tiết có tác động đến cả hoạt động mua

22

hàng và chia sẻ thông tin, lần đến cửa hàng càng gần thì khả năng sử dụng ứng dụng

di động để chia sẻ thông tin và mua hàng của người tiêu dùng càng lớn.

(9) Nghiên cứu vai trò của các biến động cơ và biến nhân khẩu học đối với các

hoạt động sử dụng thương mại di động (Chong, 2013): Chong (2013) đã nghiên cứu

tác động của các biến động cơ và biến nhân khẩu học lên hoạt động sử dụng m-

commerce (m-commerce usage activities) của người tiêu dùng Trung Quốc trong các

hoạt động khác nhau như cung cấp nội dung (content delivery), giao dịch

(transactions), dịch vụ dựa trên vị trí (position-based services) và giải trí

(entertainment). Theo đó, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng độ tuổi và trình độ học vấn

có quan hệ với hành vi sử dụng m-commercre nhưng các mối quan hệ này khác nhau

giữa các hoạt động cung cấp nội dung, giao dịch, dịch vụ dựa trên vị trí và giải trí.

Động cơ bên trong và bên ngoài là hai yếu tố quan trọng tác động đến hành vi sử dụng

m-commerce. Các biến ảnh hưởng đến hoạt động giao dịch m-commerce bao gồm

trình độ, nhận thức tính dễ sử dụng và nhận thức sữ hữu ích.

Các nghiên cứu có liên quan đến đề tài được trình bày ở trên cho thấy có rất nhiều

yếu tố trong các mô hình. Do đó, tác giả tiến hành hệ thống hóa lại các yếu tố có liên

quan đến ý định hành vi và hành vi cụ thể của người tiêu dùng khi sử dụng thương mại

di động nói chung và ứng dụng di động nói riêng như Bảng 2.2 dưới đây.

Bảng 2.2: Tổng hợp các yếu tố có liên quan đến đề tài

Tác giả và năm

Các yếu tố

Tổng cộng

Natarajan et al (2017)

Hew et al (2015)

Yadav et al (2016)

Ahuja & Khazanchi (2016)

Musa et al (2016 )

Chon g (2013 )

Zhan g et al (2017 )

Kim et al (2016 )

Taylo & Levin (2014 )



1

Nhận thức rủi ro



 



4

Nhận thức sự hữu ích



 

3

Nhận thức tính dễ sử dụng

23







3

Nhận thức thú vui



1

Tính sáng tạo cá nhân



1

Tính năng ứng dụng di động



1

Niềm tin thương hiệu



1

An ninh & bảo mật



1

Mạng lưới thiết bị



1

Chất lượng dịch vụ



Thái độ

1



1

Hiệu quả mong đợi



1

Nỗ lực mong đợi



Giá trị

1



1

Điều kiện thuận lợi





Thói quen

2





2

Ảnh hưởng xã hội





2

Động cơ tiêu khiển



1

Sự quan tâm ứng dụng



Tuổi

1



Trình độ

1



Giới tính

1

24



1

Nhận thức chi phí



1

Nhận thức niềm tin



1

Sự đa dạng dịch vụ



1

Sử dụng mạng xã hội



1

Sự hiểu biết về công nghệ di động



1

Sự ảnh hưởng từ gia đình



1

Sự ảnh hưởng từ bạn bè



1

Nhận thức sự phổ biến



1

Nhận thức về thông tin



1

Nhận thức tính cá nhân hóa



Sự thuận tiện

1



Sự hợp tác

1

Nguồn: Tác giả tổng hợp

2.6 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Các nghiên cứu trước đây được hệ thống hóa (Bảng 2.2) phần lớn nghiên cứu về ý

định hành vi tham gia m-commerce hay ý định sử dụng mobile apps. Nghiên cứu của

tác giả nghiên cứu các yếu tố tác động trực tiếp đến hành vi sử dụng mobile apps để

chia sẻ thông tin, do đó các biến trung gian sẽ được loại khỏi mô hình. Tác giả chọn

các yếu tố trong các mô hình sau đây:

(1) Mô hình của Zhang và cộng sự (2017): Đây là mô hình dự báo việc chia sẻ

thông tin trực tuyến của người tiêu dùng qua mạng xã hội và công nghệ di động,

25

bao gồm bốn yếu tố: sử dụng mạng xã hội, sự hiểu biết về công nghệ di động,

sự ảnh hưởng từ gia đình, và sự ảnh hưởng từ bạn bè.

(2) Mô hình của Kim và cộng sự (2016): Seeun Kim và cộng sự đã tiến hành nghiên

cứu và chỉ ra rằng các tính năng của mobile apps bao gồm ba yếu tố nhận thức

sự phổ biến, nhận thức về thông tin và nhận thức tính cá nhân hóa có tác động

đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin.

(3) Các yếu tố nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức thú vui,

thói quen, ảnh hưởng xã hội, động cơ tiêu khiển cũng được nhiều tác giả nghiên

cứu trước đây chứng minh rằng có tác động đến việc sử dụng mobile apps để

thực hiện một hành vi cụ thể (Xem Bảng 2.2), đồng thời đây cũng là các yếu tố

trong mô hình lý thuyết TAM (Davis et al., 1989) và UTAUT 2 (Venkatesh et

al., 2012). Nhận thức thú vui và Động cơ tiêu khiển được xác định là niềm vui

thích khi sử dụng một công nghệ cụ thể để thực hiện hành vi (Davis et al., 1992;

Venkatesh et al., 2012), vì vậy nghiên cứu này chỉ chọn một yếu tố Động cơ

tiêu khiển theo UTAUT 2 (Venkatesh et al., 2012). Ảnh hưởng xã hội cũng

được khái niệm là ảnh hưởng từ gia đình, bạn bè (Venkatesh et al., 2012), tương

tự như hai biến trong mô hình của của Zhang và cộng sự (2017), do đó nghiên

cứu sẽ sử dụng một biến ảnh hưởng xã hội thay vì hai biến ảnh hưởng từ gia

đình và ảnh hưởng từ bạn bè. Theo Davis và cộng sự (1989) nhận thức tính dễ

sử dụng là mức độ người tiêu dùng cảm thấy sử dụng công nghệ dễ dàng, không

phức tạp và không cần sự trợ giúp; đồng thời sự hiểu biết về công nghệ di động

được cũng được xác định là sự tự tin của người tiêu dùng khi sử dụng công

nghệ một cách dễ dàng (Zhang et al., 2017). Từ đó cho thấy hai khái niệm này

tương tự nhau, vì vậy biến nhận thức tính dễ sử dụng sẽ không được đưa vào

mô hình nghiên cứu.

Như vậy, mô hình nghiên cứu đề xuất gồm chín yếu tố như Hình 2.7. Tất cả các

yếu tố sẽ được kiểm tra tại thị trường Việt Nam thông qua nghiên cứu định tính. Từ

đó điều chỉnh mô hình nghiên cứu cho phù hợp với thị trường Việt Nam.

26

Hình 2.7: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Các giả thuyết được đặt ra như sau:

Sử dụng mạng xã hội (Active users of Social media): Mạng xã hội đề cập đến các

trang web dịch vụ cộng đồng dựa trên khách hàng hay người dùng, nơi mà mọi người

có thể xây dựng hồ sơ công khai, kết nối với các đối tác và chia sẻ những suy nghĩ và

trải nghiệm cá nhân trong cộng đồng kỹ thuật số (Berezina et al., 2016; Hoffman and

Fodor, 2010; Lee et al., 2013). Người thường xuyên sử dụng các trang mạng xã hội

trong việc ra quyết định sẽ chia sẻ ý kiến và tham gia eWOM nhiều hơn. Họ thường

tham gia eWOM trong cộng đồng trực tuyến thông qua các trang mạng xã hội, công

nghệ di động hoặc các phương tiện truyền thông khác.(Zhang et al., 2017)

H1: Sử dụng mạng xã hội có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng

di động để chia sẻ thông tin.

Sự hiểu biết về công nghệ (Tech Savvy): Sự tiến bộ của công nghệ hiện đại đã tạo

ra thêm nhiều kênh truyền thông giữa người tiêu dùng và doanh nghiệp, bao gồm mạng

xã hội và các ứng dụng di động như Facebook, Zalo, Line. Các kênh này đã phát triển

nhanh chóng và được áp dụng rộng rãi. Người tiêu dùng dễ dàng chia sẻ các đánh giá

của họ về chất lượng sản phẩm/ dịch vụ, hoặc các trải nghiệm như dịch vụ tốt như thế

nào, khiếu nại dịch vụ thất bại, hay ý kiến đánh giá về phục hồi dịch vụ (Zhang et al.,

2017). Do đó, có thể dự đoán rằng người tiêu dùng càng hiểu biết về công nghệ di

27

động thì sẽ chia sẻ thông tin nhiều hơn, vì họ có thể chia sẻ thông tin dễ dàng bằng

cách sử dụng nhiều phương tiện truyền thông được hỗ trợ bởi công nghệ.

H2: Sự hiểu biết về công nghệ có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng

dụng di động để chia sẻ thông tin

Ảnh hưởng xã hội (Social Influence): bao gồm ảnh hưởng từ gia đình và bạn bè

(Venkatesh et al., 2012). Ảnh hưởng xã hội bao gồm sự ảnh hưởng từ các thành viên

trong gia đình đã được xác định như một yếu tố quan trọng trong các nghiên cứu về

hành vi (Bolton et al., 2013). Các thành viên trong gia đình là một trong số những

nguồn thông tin và tư vấn về sản phẩm/ dịch vụ (Kerrane et al., 2012). Ảnh hưởng của

gia đình đóng một vai trò thúc đẩy người tiêu dùng chia sẻ quan điểm và sự thấu hiểu

về trải nghiệm dịch vụ của họ. Việc chia sẻ thông tin thường được thực hiện thông qua

mạng xã hội hoặc công nghệ di động phổ biến, và mức độ quen thuộc với các hình

thức công nghệ này có thể bị ảnh hưởng trực tiếp bởi văn hóa gia đình, bao gồm cách

truy cập Internet và phương tiện truyền thông xã hội hoặc cách phổ biến cho gia đình

sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để chia sẻ trực tuyến (Zhang et al., 2017).

Một thành phần quan trọng của ảnh hưởng xã hội đó là bạn bè hay những người cùng

thế hệ. Việc giao tiếp và lan truyền kiến thức ngày càng nhanh hơn và dễ dàng hơn

nhờ các công nghệ tiên tiến, người tiêu dùng có thể tìm kiếm và chia sẻ thông tin với

bất kỳ ai trên thế giới. Người tiêu dùng thường tìm kiếm sự đồng thuận của bạn bè

cũng như xem ý kiến, đánh giá của bạn bè khi thực hiện một hành vi trực tuyến. Do

đó, ảnh hưởng từ bạn bè được kỳ vọng là có tác động đến hành vi của người tiêu dùng

khi họ xem xét khiếu nại, bình luận hay chia sẻ thông tin thông qua các mạng xã hội

và công nghệ di động. (Zhang et al., 2017)

H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng di

động để chia sẻ thông tin.

Nhận thức sự phổ biến (Perceived Ubiquity): Sự phổ biến của mobile apps đó là

gần như được sử dụng ở khắp mọi nơi (Barnes and Huff, 2003; Okazaki and Mendez,

2013). Sự phổ biến của mobile apps là một cấu trúc đa chiều bao gồm tính liên tục,

tính tức thời và khả năng tìm kiếm, tức là người tiêu dùng có thể sử dụng mobile apps

28

tại mọi thời điểm (tính liên tục), bất cứ khi nào họ cần (tính tức thời) và tìm kiếm thông

tin từ nhiều nguồn (khả năng tìm kiếm). (Okazaki and Mendez, 2013)

H4: Nhận thức sự phổ biến có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng

dụng di động để chia sẻ thông tin.

Nhận thức về thông tin (Perceived informativeness): Tính năng thông tin làm tăng

khả năng sử dụng mobile apps (Okazaki et al., 2009; Kim et al., 2013). Các tính năng

thông tin của mobile apps cung cấp cho người dùng trải nghiệm chức năng (ví dụ như

dịch vụ ngân hàng trực tuyến, thông tin cụ thể về sản phẩm/dịch vụ), các ưu đãi có giá

trị thực tế (phiếu giảm giá, các khoản thưởng tài chính khác) và chia sẻ thông tin với

bạn bè (Kim et al., 2013; Tsang et al., 2004; Yang et al., 2013).

H5: Nhận thức về thông tin có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng

dụng di động để chia sẻ thông tin.

Nhận thức tính cá nhân hóa (Perceived personalization): Tính cá nhân hóa trong

mobile apps đó là “khả năng cung cấp nội dung và dịch vụ được thiết kế riêng cho

từng cá nhân dựa vào kiến thức về hành vi và sở thích của họ” (Adomavicius and

Tuzhilin, 2005). Người tiêu dùng có thể kiểm soát việc tiếp xúc và nhận thông tin dựa

vào sự lựa chọn của họ, chẳng hạn như người dùng có quyền cho phép các quảng cáo

được hiển thị hay không, lựa chọn nhận hay không nhận thông tin khuyến mãi (Kim

et al., 2013).

H6: Nhận thức tính cá nhân hóa có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng

ứng dụng di động để chia sẻ thông tin.

Nhận thức sự hữu ích (Perceived usefulness): Đây là yếu cốt lõi trong TAM để

giải thích về ý định hành vi. Nó được định nghĩa là “mức độ mà người dùng tin rằng

sử dụng công nghệ đặc biệt có thể cải thiện hiệu suất công việc” (Davis, 1989). Các

nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng sự hữu ích của ứng dụng di động giúp cho người dùng

đạt được mục tiêu và hiệu quả công việc và do đó tăng việc sử dụng của họ trong cả

giai đoạn trước và sau khi tiếp nhận công nghệ (Chou et al., 2013; Kim et al., 2013)

H7: Nhận thức sự hữu ích có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng

di động để chia sẻ thông tin.

29

Thói quen (Habit): là mức độ mà con người có xu hướng hành động một cách tự

động (Limayem et al., 2007). Các trải nghiệm trong quá khứ khi sử dụng các công

nghệ giống nhau có thể ảnh hưởng đến việc áp dụng một công nghệ mới (Crabbe et

al., 2009). Thói quen có khả năng ảnh hưởng lên ý định hành vi sử dụng các trang web

mạng xã hội di động (Nikou and Bouwman, 2014). Ngày nay, cuộc sống chúng ta

đang phụ thuộc vào phần mềm máy tính và các công nghệ di động. Kinh nghiệm trước

đây có thể hình thành nên thói quen đối với việc sử dụng các ứng dụng di động. Khi

hành vi lặp đi lặp lại sẽ trở thành thói quen và người dùng đôi khi đăng nhập vào một

ứng dụng chỉ đơn thuần là họ có điện thoại di động trong tay và muốn làm điều gì đó

với nó.(Ahuja and Khazanchi, 2016)

H8: Thói quen có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để

chia sẻ thông tin.

Động cơ tiêu khiển (hedonic motivation): được định nghĩa là niềm vui có được từ

việc sử dụng công nghệ và nó đã được chứng minh là đóng vai trò quan trọng trong

việc chấp nhận và sử dụng công nghệ (Brown and Venkatesh, 2005). Động cơ tiêu

khiển cũng được khái niệm như là nhận thức thú vui trong các lý thuyết hay mô hình

chấp nhận công nghệ khác (Venkatesh et al., 2012). Nếu sử dụng một công nghệ vui

vẻ và thú vị thì người dùng sẽ thích thú và cảm thấy thư giãn khi sử dụng (Lee, 2009)

. Theo nghiên cứu về giải trí di động của Leong và cộng sự (2013), người dùng sẵn

sàng sử dụng chương trình giải trí trên thiết bị di động khi việc sử dụng nó mang lại

niềm vui cho họ (Leong et al., 2013). Các loại ứng dụng di động khác nhau như trò

chơi, âm nhạc, trò chuyện…có thể mang lại sự vui vẻ và giải trí cho người dùng. Khi

người dùng nhận thấy việc sử dụng ứng dụng di động thú vị thì có khả năng họ sẽ sử

dụng ứng dụng di động cao hơn.

H9: Động cơ tiêu khiển có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng

di động để chia sẻ thông tin.

30

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

3.1 Qui trình nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp hỗn hợp: kết hợp định tính và định

lượng theo qui trình sau:

2. Định lượng sơ bộ

3. Định lượng chính thức

1. Định tính

1. Nghiên cứu tài liệu để đề xuất mô hình NC

2. Thảo luận chuyên gia (n=4) và nhóm (n=10)

9. Bảng câu hỏi điều tra chính thức

10. Điều tra chính thức (n=300)

8. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

11. Phân tích hồi qui tuyến tính bội

3. Mô hình điều chỉnh Bảng thảo bảng câu hỏi điều tra

4. Kiểm tra bảng câu hỏi

7. Đánh giá độ tin cậy thang đo

12. Kết luận và hàm ý quản trị

5. Bảng câu hỏi điều tra nháp

6. Điều tra sơ bộ (n=150)

Hình 3.1: Qui trình nghiên cứu

Qui trình nghiên cứu được tiến hành theo ba giai đoạn:

 Giai đoạn một – Nghiên cứu định tính (từ bước 1 đến bước 5): bước đầu tiên

cần thực hiện là nghiên cứu tài liệu nhằm tổng quan lý thuyết, tìm hiểu các

nghiên cứu trước đây liên quan đến chủ đề nghiên cứu, đó là các nghiên cứu về

hành vi chia sẻ thông tin trực tuyến, ứng dụng bán lẻ, ứng dụng di động. Từ đó

tổng hợp các phát hiện của các tác giả, đồng thời kết hợp với lý thuyết nền để

đề xuất mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, các khái niệm trong mô hình cần được

thảo luận với các chuyên gia và người tiêu dùng để hiệu chỉnh mô hình và các

thang đo cho phù hợp với thị trường Việt Nam (bước 2), bởi vì các nghiên cứu

trước đó được thực hiện ở các quốc gia có đặc điểm không giống với Việt Nam.

Kết quả thảo luận sẽ phát thảo được bảng câu hỏi điều tra cho nghiên cứu (bước

31

3). Bảng câu hỏi sẽ được kiểm tra về sự dễ hiểu, rõ nghĩa, chính tả, ngữ pháp,

trình tự, tính logic của các câu hỏi, cách thiết kế bảng câu hỏi,…bởi các những

người am hiểu trong lĩnh vực marketing và công nghệ di động như các chuyên

gia làm việc trong lĩnh vực marketing, nghiên cứu thị trường, thiết kế và lập

trình website, ứng dụng, các học viên cao học chuyên ngành kinh doanh thương

mại, các sinh viên chính qui chuyên ngành marketing (bước 4), từ đó hình thành

bảng câu hỏi điều tra nháp (bước 5) để phục vụ cho giai đoạn hai và giai đoạn

ba trong quá trình nghiên cứu.

 Giai đoạn hai - Nghiên cứu định lượng sơ bộ (từ bước 6 đến bước 9): điều tra

sơ bộ với số mẫu n=150 nhằm đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo. Đánh giá

độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến quan sát

làm nhiễu các biến còn lại (bước 7). Phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm

tra giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo (bước 8). Từ kết quả kiểm

định của bước 7 và 8 sẽ hình thành bảng câu hỏi điều tra chính thức trong bước

9.

 Giai đoạn ba - Nghiên cứu định lượng chính thức (từ bước 10 đến bước 12):

điều tra chính thức (bước 10) được thực hiện với khách hàng của chuỗi bán lẻ

sản phẩm mẹ và bé có sử dụng ứng dụng di động, với số mẫu n=300. Sau đó

tiến hành kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha và EFA một lần nữa để đảm bảo

các thang đo chính thức đạt yêu cầu. Tiếp theo là thực hiện kiểm định mô hình

bằng phương pháp hồi qui tuyến tính bội (bước 11) nhằm đánh giá mức độ tác

động của từng yếu tố đối với hành vi chia sẻ thông tin qua ứng dụng di động.

Cuối cùng, dựa trên kết quả nghiên cứu đề xuất một số giải pháp cho các daonh

nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực bán lẻ sản phẫm mẹ và bé (bước 12).

3.2 Nghiên cứu định tính

3.2.1 Thiết kế nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính được dùng để xây dựng lý thuyết khoa học (Nguyễn Đình

Thọ, 2013). Các nghiên cứu trước đây được kiểm định tại nhiều thị trường khác nhau

mà ở đó hành vi người tiêu dùng, mức độ nhận thức cũng như trình độ kinh tế xã hội

khác với Việt Nam. Vì vậy, với mục tiêu của nghiên cứu này (xem mục 1.2) thì việc

thực hiện nghiên cứu định tính nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử

32

dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin tại thị trường Việt Nam, cụ thể là TP.HCM

là thật sự cần thiết để điều chỉnh bổ sung mô hình nghiên cứu cho phù hợp với thực tế

thị trường.

Kỹ thuật thu thập dữ liệu phổ biến cho nghiên cứu định tính là quan sát, thảo luận

tay đôi và thảo luận nhóm. Bài nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật thảo luận tay đôi và

thảo luận nhóm nhằm khám phá, điều chỉnh, bổ sung và phát triển các thang đo cho

mô hình nghiên cứu.

Thảo luận tay đôi được thực hiện với bốn chuyên gia trong lĩnh vực bán lẻ sản

phẩm mẹ và bé và công nghệ thông tin, đó là Chuyên viên Marketing Bibomart, Trợ

lý Quản lý ngành hàng Concung.com, Chuyên viên Lập trình Công ty Phan Thị,

Trưởng nhóm Ứng dụng Zalo Công ty VNG.

Thảo luận nhóm được tiến hành với mười đối tượng khác nhau bao gồm khách

hàng mua sắm của các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé ở nhiều độ tuổi và nghề nghiệp

như nhân viên bán hàng, quản lý cửa hàng, quản lý bán hàng trực tuyến, kinh doanh

tự do,…(Xem Phụ lục 1C)

Nghiên cứu định tính thực hiện với đối tượng nghiên cứu là các nhóm nhỏ, do đó

mẫu được chọn theo mục đích xây dựng lý thuyết, thường gọi là chọn mẫu lý thuyết.

Dữ liệu định tính thu thập được bằng cách sử dụng dàn bài thảo luận thay cho bảng

câu hỏi chi tiết (Morgan and Krueger, 1998), chính vì thế nó thường không có cấu trúc

chặt chẽ và sử dụng các câu hỏi mở để hướng dẫn thảo luận.

3.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính

Kết quả thảo luận cùng bốn chuyên gia và mười khách hàng của các chuỗi bán lẻ

sản phẩm mẹ và bé cho thấy có SÁU yếu tố được khách hàng quan tâm khi sử dụng

ứng dụng di động để chia sẻ thông tin, đó là: Sử dụng mạng xã hội, ảnh hưởng xã hội,

nhận thức về thông tin, nhận thức tính cá nhân hóa, thói quen, động cơ tiêu khiển (Xem

Phụ lục 1B). Trong đó, tất cả thành viên tham gia thảo luận đều cho rằng Nhận thức

về thông tin, Nhận thức tính cá nhân hóa chính là Sự hữu ích của ứng dụng; Đồng thời

họ cho rằng Sự hiểu biết về công nghệ di động và Nhận thức sự phổ biến không có ảnh

hưởng đến hành vi sử dụng apps để chia sẻ thông tin của họ.

33

Sử dụng mạng xã hội (Active users of Social media):Người dùng thường xuyên sử

dụng mạng xã hội facebook để tương tác với người khác. Youtube cũng là một kênh

khách hàng hay sử dụng để xem các thông tin giải trí, giáo dục. Hầu hết người dùng

thường sử dụng ứng dụng di động của các trang mạng xã hội này hơn là trên website,

bởi vì họ thường sử dụng trên điện thoại di động. Người dùng sử dụng facebook là

khoảng 5 đến 10 lần một ngày và thời gian trung bình mỗi ngày từ 1 giờ đến 2 giờ. Họ

thường chia sẻ các thông tin về tin tức, khuyến mãi, phim ảnh bên cạnh các trạng thái

cá nhân. Đối với Youtube, người dùng sử dụng trung bình 3 lần một tuần.

Ảnh hưởng xã hội (Social Influence): Khi quyết định mua sắm hay sử dụng sản

phẩm/dịch vụ khách hàng thường hỏi ý kiến của bạn bè, những người mà đã từng sử

dụng hoặc có kiến thức về sản phẩm/dịch vụ đó. Bên cạnh đó, họ xem đánh giá của

các khách hàng khác trên các diễn đàn có uy tín và hỏi ý kiến người thân như vợ,

chồng,…Một khách hàng nam 28 tuổi của cửa hàng KidsPlaza chia sẻ “Khi mua sản

phẩm cho con của em (3 tháng tuổi) em thường lên internet tìm hiểu sản phẩm, sau đó

hỏi ý kiến vợ em rồi đặt hàng mua.Còn khi muốn mua điện thoại hay tải một cái app

về sử dụng em thường hỏi ý kiến bạn bè và xem đánh giá của người dùng khác trước

khi quyết định”.

Nhân thức về thông tin (Perceived informativeness): Khách hàng cảm thấy rằng

ứng dụng di động cung cấp thông tin nhanh chóng, kịp thời và đúng nội dung họ mong

muốn như bởi các thông báo pop-up ứng dụng hiển thị trên màn hình điện thoại. Ứng

dụng di động thể hiện những nội dung chính mà khách cần xem, không hiển thị quá

nhiều thông tin làm rối mắt như trên website. Hơn nữa, ứng dụng di động cung cấp

các thông tin có giá trị kinh tế cao như giảm giá sốc, tặng phiếu mua hàng làm cho

người dùng thích thú khi sử dụng, có những chương trình chỉ áp dụng cho khách hàng

sử dụng app và đặc biệt là người dùng có thể tìm thông tin mọi lúc mọi nơi. Nội dung

quảng bá trên app cũng hấp dẫn người dùng, như Chuyên viên Lập trình công ty Phan

Thị cho biết: Nội dung hiển thị trên app rất quan trọng, làm sao để nó hấp dẫn người

dùng làm cho họ muốn xem và chia sẻ thông tin mà doanh nghiệp muốn truyền tải, có

như vậy thì họ mới sử dụng ứng dụng của doanh nghiệp được. Một thông tin quá dài

dòng và không hấp dẫn thì người dùng không muốn xem và có thể tắt chức năng pop-

34

up hoặc gỡ ứng dụng ra khỏi thiết bị di động vì họ thấy phiền. Đây là một những

nguyên nhân dẫn đến có những app được người dùng tải về và cài đặt trên thiết bị

nhưng rất ít được sử dụng.

Nhận thức tính cá nhân hóa (Perceived personalization): Kết quả thảo luận cho

thấy người dùng cho rằng tính cá nhân hóa của ứng dụng di động được thể hiện qua

các đề xuất về sản phẩm/dịch vụ, quảng cáo, khuyến mãi phù hợp với nhu cầu của họ,

khi họ xem một số sản phẩm thì ứng dụng đề xuất các sản phẩm có liên quan cùng các

chương trình khuyến mãi hấp dẫn. Bên cạnh đó, người dùng có thể tùy chỉnh để nhận

hay không nhận thông tin từ ứng dụng, họ rất thích tính năng này. Tuy nhiên, người

dùng chưa cảm nhận được mình là khách hàng đặc biệt hay duy nhất, nhưng nếu ứng

dụng nào làm được điều này thì đó là một yếu tố tác động rất lớn để họ sử dụng.

Thói quen (Habit): Sử dụng di động là thói quen của khách hàng. Họ sử dụng các

ứng dụng hàng ngày để làm việc, giải trí, giao tiếp với mọi người. Khách hàng cảm

thấy cuộc sống khó khăn hơn nếu không sử dụng các ứng dụng hay internet vì nó đã

quá quen thuộc và giúp ích cho họ. Tuy nhiên, khách hàng không nghiện sử dụng các

ứng dụng vì mỗi ứng dụng đều được sử dụng có mục đích.

Động cơ tiêu khiển (Hedonic Motivation): Kết quả thảo luận cho thấy người dùng

cảm thấy thích thú, thư giãn và vui vẻ mỗi khi sử dụng ứng dụng di động, đó cũng là

một trong các lý do khiến họ quyết định sử dụng app.

Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin (mWOM): Người dùng sẵn sàng sử

dụng ứng dụng di động để chia sẻ các thông tin mà họ cho là hữu ích và hấp dẫn. Họ

có thể chia sẻ cho người khác vì thấy hữu ích hoặc để lưu lại thông tin trên trang

facebook cá nhân để tìm hiểu sau.Về trải nghiệm sản phẩm/dịch vụ, hiện tại khách

hàng thường chia sẻ trên trang mạng xã hội, diễn đàn vì các ứng dụng hay website bán

hàng hiện nay chỉ có tính năng chia sẻ thông tin về sản phẩm/ dịch vụ, khuyến mãi lên

facebook, google+; tính năng bình luận thường là tương tác giữa khách hàng với nhà

cung cấp sản phẩm/dịch vụ. Tuy nhiên, nếu có một ứng dụng dùng để chia sẻ thì khách

hàng sẵn sàng sử dụng để chia sẻ các trải nghiệm sản phẩm/dịch vụ của mình. Khách

hàng còn cho biết thêm họ thường mua hàng trên website và ít mua trên app, sử dụng

app chủ yếu để tìm thông tin, chia sẻ thông tin và tương tác với người khác.

35

3.3 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh và thang đo mô hình nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu định tính chỉ ra rằng có sáu yếu tố có tác động đến hành vi sử

dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng (mô hình đề xuất có

chín biến), từ đó mô hình nghiên cứu được điều chỉnh như Hình 3.2.

Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh

Các giả thuyết đặt ra như sau:

H1: Thường xuyên sử dụng mạng xã hội có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng

ứng dụng di động để chia sẻ thông tin.

H2: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng di động

để chia sẻ thông tin

H3: Nhận thức về thông tin có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng

di động để chia sẻ thông tin.

H4: Nhận thức tính cá nhân hóa có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng

dụng di động để chia sẻ thông tin.

H5: Thói quen có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để

chia sẻ thông tin

H6: Động cơ tiêu khiển có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi sử dụng ứng dụng di

động để chia sẻ thông tin.

36

Thang đo cho các khái niệm trong mô hình được xây dựng từ kết quả nghiên cứu tài

liệu kết hợp với nghiên cứu định tính. Thang đo bao gồm hai mươi ba biến quan sát

cho sáu biến độc lập và bốn biến quan sát cho biến phụ thuộc.

Bảng 3.1: Các biến quan sát cho các khái niệm nghiên cứu

Khái niệm Biến quan sát Nguồn Ký hiệu

MXH1 Tôi rất thường sử dụng các trang mạng xã hội (như Facebook, Youtube, Twitter, Linkedin)

MXH2 (Ye et al., 2011) Tôi thường xuyên sử dụng các trang mạng xã hội Sử dụng mạng xã hội (MXH)

MXH3 Tôi thích tương tác và giao tiếp với người khác qua các trang mạng xã hội

XH1 Những người quan trọng với tôi (bạn bè, gia đình,...) nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng di động

XH2 Những người ảnh hưởng đến hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng di động (Venkatesh et al., 2012) Ảnh hưởng xã hội (XH)

XH3 Những người mà tôi đánh giá cao ý kiến của họ thích tôi sử dụng ứng dụng di động

XH4 Những người xung quanh tôi coi việc sử dụng ứng dụng di dộng là phù hợp

TT1 Sử dụng ứng dụng di động là nguồn cung cấp thông tin kịp thời

TT2 Sử dụng ứng dụng di động cung cấp thông tin mà tôi cần

TT3 Nhận thức về thông tin (TT) Sử dụng ứng dụng di động cung cấp thông tin có giá trị kinh tế (giảm giá, quà tặng)

(Kim et al., 2016) và Kết quả nghiên cứu định tính (mục 3.2.2) bổ sung biến TT3, TT4, TT5

TT4 Sử dụng ứng dụng di động cung cấp thông tin hấp dẫn (nội dung hay làm tôi quan tâm, thích thú)

37

TT5 Sử dụng ứng dụng di động cho phép tôi tím thông tin ở mọi nơi

CNH1 Ứng dụng di động đưa ra các đề xuất mua hàng phù hợp với nhu cầu của tôi

CNH2 Ứng dụng di động cho phép tôi đặt các sản phẩm/dịch vụ được thiết kế riêng cho tôi

Nhận thức tính cá nhân hóa (CNH) CNH3

Ứng dụng di động gửi các thông báo và khuyến mãi được điều chỉnh cho phù hợp với tôi

(Kim et al., 2016) và kết quả nghiên cứu định tính loại 1 biến “Apps làm tôi cảm thấy tôi là khách hàng duy nhất”

CNH4 Tôi tin rằng ứng dụng di động được tùy chỉnh theo nhu cầu của tôi

TQ1 Sử dụng ứng dụng di động đã trở thành thói quen của tôi

TQ2 Tôi nghiện sử dụng ứng dụng di động

Thói quen (TQ) TQ3 Tôi phải sử dụng ứng dụng di động (Venkatesh et al., 2012); (Tomás and Elena, 2013)

TQ4 Sử dụng ứng dụng di động đã trở nên tự nhiên với tôi

TK1 Tôi vui khi sử dụng ứng dụng di động

TK2 Tôi thích thú khi sử dụng ứng dụng di động (Venkatesh et al., 2012) Động cơ tiêu khiển (TK)

TK3 Tôi rất thư giãn khi sử dụng ứng dụng di động

CS1 Tôi sẽ sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ trực tuyến các trải nghiệm dịch vụ

CS2 Tôi sẽ sử dụng ứng dụng di động để nói với bạn bè về các trải nghiệm dịch vụ

CS3 Sử dụng Apps để chia sẻ thông tin (CS) Tôi sẽ sử dụng ứng dụng di động để cho bạn bè biết về nhà cung cấp dịch vụ (tốt/xấu) (Heung and Lam, 2003) và kết quả nghiên cứu định tính (mục 3.2.2) bổ sung biến CS4

CS4 Tôi sẽ sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin về sản phẩm/dịch vụ

38

3.4 Nghiên cứu định lượng

3.4.1 Quy trình chọn mẫu

Qui trình chọn mẫu có thể được chia thành năm bước như sau: (1) Xác định đám

đông nghiên cứu, (2) Xác định khung mẫu, (3) Xác định kích thước mẫu, (4) Chọn

Tiến hành chọn

Xác định khung mẫu

Xác định đám đông

phương pháp chọn mẫu, (5) Tiến hành chọn.(Nguyễn Đình Thọ, 2013)

t ế y u h t ý L

Xác định kích thước mẫu

Chọn phương pháp chọn mẫu

Hair et al (2010)

ế t c ự h T

Tiến hành chọn

n = 300

DS SV, HV, CBCNV, DS các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé

Ngẫu nhiên đơn giản (xác suất) và Thuận tiện (phi xác suất)

Khách hàng chuỗi mẹ và bé từ 22 tuổi trở lên

Nguồn: (Nguyễn Đình Thọ, 2013; Đinh Tiên Minh, 2016)

Hình 3.3: Qui trình chọn mẫu lý thuyết và thực tế

3.4.1.1 Xác định đám đông nghiên cứu

Trong nghiên cứu này đám đông nghiên cứu là khách hàng mua sắm của các chuỗi

bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé tại TP.HCM có sử dụng thiết bị di động (smartphone,

tablet, laptop) bao gồm: người đi làm, người kinh doanh tự do, người nội trợ hoặc về

hưu và học viên đang sinh sống tại TP.HCM. Đám đông nghiên cứu có độ tuổi từ 22

tuổi trở lên được phân bổ trong nhóm thế hệ X Generation (1962-1982) và Y

Generation (1983-2000). Độ tuổi từ 22 trở lên được chọn là do ở độ tuổi này có thể

lập gia đình, có nhu cầu sử dụng hoặc biếu, tặng các sản phẩm dành cho mẹ và bé.

Bên cạnh đó, nhóm thế hệ X và Y là hai nhóm có sự tiếp nhận và thích nghi tốt với sự

phát triển công nghệ, họ sử dụng và tiếp xúc nhiều với các thiết bị di động, các trang

mạng xã hội cũng như theo dõi, chia sẻ thông tin qua các phương tiện có kết nối

internet.

39

3.4.1.2 Xác định khung mẫu

Khung mẫu là danh sách liệt kê tất cả những người thỏa điều kiện của đám đông

nghiên cứu cùng với thông cá nhân cần thiết như họ tên, giới tính, độ tuổi, địa

chỉ,…(Nguyễn Đình Thọ, 2013). Để có được khung mẫu là một khó khăn rất lớn của

nhà nghiên cứu, đặc biệt khi nghiên cứu ở quốc gia mà dữ liệu thứ cấp còn hạn chế về

số lượng và độ tin cậy như Việt Nam. Do đó, nghiên cứu này sử dụng danh sách học

viên của các trường Đại học tại TP.HCM, danh sách cán bộ công nhân viên của các tổ

chức, doanh nghiệp và danh sách các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé của công ty

Nielsen Việt Nam. Các danh sách này có được bằng phương pháp phát triển mầm của

nhà nghiên cứu.

3.4.1.3 Xác định kích thước mẫu

Kích thước mẫu cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử

lý, độ tin cậy, thời gian, chi phí,…Do đó, các nhà nghiên cứu hiện nay thường xác

định kích thước mẫu cho từng phương pháp xử lý thông qua công thức kinh nghiệm.

Theo Hair và cộng sự (2010) phân tích EFA cần kích thước mẫu tối thiểu là năm mươi,

tốt hơn là một trăm và tỷ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là một biến đo lường

cần tối thiểu năm quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên. Đối với phân tích hồi qui bội, công

thức kinh nghiệm thường được dùng để tính kích thước mẫu là n ≥ 50+8*p (Green,

1991); trong đó n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và p là số biến độc lập trong

mô hình.

Mô hình nghiên cứu này có 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với 27 biến quan

sát; phương pháp xử vừa sử dụng phân tích EFA và vừa phân tích hồi qui bội. Như

vậy kích thước mẫu tối thiểu để phân tích EFA cho nghiên cứu này là 135 (Hair et al.,

2010); và kích thước mẫu tối thiểu để phân tích hồi qui là 98. Từ hai công thức kinh

nghiệm cho thấy kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là 135 (thỏa điều kiện kích thước

mẫu cho cả EFA và MLR). Nghiên cứu này chọn kích thước mẫu là 300 (nguyên tắc

mẫu càng lớn càng tốt).

3.4.1.4 Chọn phương pháp chọn mẫu

40

Có nhiều phương pháp chọn mẫu, chúng được chia thành hai nhóm chính, bao gồm:

(1) các phương pháp chọn mẫu theo xác suất, thường gọi là chọn mẫu ngẫu nhiên; (2)

các phương pháp chọn mẫu không theo xác suất, còn gọi là phi xác suất hay không

ngẫu nhiên.

Kỹ thuật chọn mẫu

Phi xác suất

Theo xác suất

Thuận tiện

Ngẫu nhiên đơn giản

Phán đoán

Hệ thống

Phát triển mầm

Phân tầng

Định mức

Theo nhóm

Nguồn: (Nguyễn Đình Thọ, 2013; Đinh Tiên Minh, 2016)

Hình 3.4: Các phương pháp chọn mẫu

Nghiên cứu này sử dụng hai phương pháp:

(1) Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (xác suất) từ danh sách có được khi xác định

khung mẫu. Trong phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, các đối tượng

nghiên cứu đều có xác suất tham gia vào mẫu như nhau và biết được trước. Ưu

điểm của phương pháp này là đơn giản, dễ thực hiện và tạo ra một mẫu mang

tính đại diện cho tất cả các đối tượng nghiên cứu.(Nguyễn Đình Thọ, 2013)

(2) Chọn mẫu thuận tiện, phán đoán và phát triển mầm (phi xác xuất). Theo phương

pháp thuận tiện thì nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng nào mà họ có thể

tiếp cận được. Phương pháp phán đoán là nhà nghiên cứu tự phán đoán các đối

tượng thích hợp để mời tham gia vào mẫu, do đó tính đại diện của mẫu phụ

thuộc vào kinh nghiệm và kiến thức của nhà nghiên cứu. Trong phương pháp

phát triển mầm, nhà nghiên cứu sẽ chọn ngẫu nhiên một số phần tử cho mẫu.

Sau đó, thông qua các phần tử ban đầu (refferals) hỏi ý kiến những người này

41

để họ giới thiệu các phần tử khác cho mẫu. Như vậy, các phần tử đầu tiên được

chọn ngẫu nhiên nhưng các phần tử sau được chọn theo phương pháp thuận

tiện. Vì vậy, nó vẫn được xem là chọn mẫu không theo xác suất.(Nguyễn Đình

Thọ, 2013)

3.4.1.5 Tiến hành chọn

Theo phương pháp chọn mẫu đã xác định, để có được số mẫu là 300 nghiên cứu

tiến hành khảo sát 400 mẫu theo ba cách sau:

Thứ nhất: Trực tiếp tại các chuỗi bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé. Kích thước mẫu

là 200 người. Phỏng vấn khách hàng được tiến hành bằng cách hỏi đáp trực tiếp tại

các cửa hàng của các chuỗi bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé. Đáp viên được lựa chọn

theo phương pháp thuận tiện và phán đoán.

Thứ hai: Trực tiếp tại các doanh nghiệp. Kích thước mẫu khảo sát là 100. Năm

phỏng vấn viên tiến hành thu thập dữ liệu tại năm doanh nghiệp tại TP.HCM nơi mà

họ đang làm việc. Các doanh nghiệp được chọn bằng phương pháp phát triển mầm.

Thứ ba: Gián tiếp qua internet bằng công cụ Google Forms. Kích thước mẫu là

100. Thông qua phương pháp phát triển mầm, nhà nghiên cứu lựa chọn ngẫu nhiên

(xác suất) các đáp viên ban đầu dựa trên danh sách lớp của các trường Đại học hoặc

dựa vào kinh nghiệm và mối quan hệ của nhà nghiên cứu. Sau khi trả lời bảng câu hỏi

trên Google Forms, các đáp viên sẽ sử dụng mối quan hệ cá nhân của mình để tiếp tục

chọn các đáp viên kế tiếp thực hiện khảo sát.

3.4.2 Phương pháp đánh giá thang đo

3.4.2.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo

Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha (hệ số α) để đánh giá độ tin cậy của các thang đo

trong mô hình nghiên cứu. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến

không phù hợp. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0.75; 0.95]

thì thang đo có độ tin cậy tốt, nếu hệ số α ≥ 0.6 là thang đo có độ tin cậy chấp nhận

được; hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh), nếu hệ số này ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu

cầu. (Nunnally and Bernstein, 1994)

42

Nguyên tắc kiểm định các biến: đầu tiên phải xem xét hệ số α nếu loại biến, nếu

biến quan sát có hệ số lớn hơn α khi chưa loại biến thì có thể loại biến này để làm tăng

hệ số α; kế đến cần kiểm tra hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh), nếu hệ số này ≤

0.3 thì biến đó cần bị loại.

3.4.2.2 Đánh giá giá trị thang đo

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được dùng để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị

phân biệt của thang đo. EFA xác định số lượng các nhân tố trong thang đo và các biến

quan sát đo lường cho các nhân tố đó. Các biến quan sát đo lường cho cùng một nhân

tố phải đạt giá trị hội tụ và các biến đo lường cho các nhân tố khác nhau phải đạt giá

trị phân biệt.

Phân tích EFA trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp Principal component với

phép xoay Varimax. Theo Hair và cộng sự (2010) các điều kiện cần được kiểm định

để thỏa yêu cầu phân tích EFA như sau:

(1) Cỡ mẫu: đạt yêu cầu phân tích EFA như đã trình bày tại phần xác định kích

thước mẫu (xem mục 3.3.1.3).

(2) Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) > 0.5

(3) Tổng phương sai được giải thích:

- Đại lượng Eigenvalue cho biết lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố,

Eigenvalue ≥ 1 để đảm bảo nhân tố trích được có ý nghĩa tóm tắt thông tin

tốt.

- Tổng phương sai trích ≥ 60% nghĩa là số nhân tố trích được giải thích 60%

sự biến thiên của dữ liệu.

(4) Hệ số tải nhân tố

- Hệ số tải nhân tố ≥ 0.5 là được chấp nhận. Nếu hệ số tải nhân tố ≤ 0.5 có

thể xem xét loại biến.

- Chênh lệch hệ số tải nhân tố ≥ 0.3 thường được chấp nhận là các biến có giá

trị phân biệt. Chênh lệch hệ số tải nhân tố < 0.3 thì có thể loại biến.

Tuy nhiên, cần xem xét đóng góp của các biến đo lường này vào giá trị nội

dung của khái niệm trước khi ra quyết định loại bỏ hay không loại bỏ nó.

43

(5) Phần biến thiên được giải thích bởi các nhân tố chung (Communalities): Phần

trích (Extraction) ≥ 50%. Nếu Extraction < 50% thì cần loại biến quan sát đó.

3.4.3 Phương pháp kiểm định mô hình nghiên cứu

3.4.3.1 Mô hình hồi tuyến tính qui bội (Multi Linear Regression – MLR)

Mô hình hồi qui bội biểu diễn mối quan hệ của nhiều biến độc lập định lượng với

một biến phụ thuộc định lượng. Mô hình mẫu được biểu diễn như Hình 3.5.

X1

ᵝ1

Định lượng

Xk Y

ᵝk

Định lượng Định lượng

ᵝp

Xp

Định lượng

Nguồn: Nguyễn Đình Thọ, 2013

Hình 3.5: Minh họa mô hình hồi qui bội

Mối quan hệ trên được biểu diễn như sau:

Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + … + βkXki + … + βpXpi + ﻉi

Trong đó:

- Yi : Giá trị của Y tại quan sát thứ i, i=1,2,…,N (N là kích thước đám đông)

- Xi: Giá trị của X tại quan sát thứ i

- ﻉi: Sai số tại quan sát thứ i

- β0: Hằng số hồi qui

i: Trọng số hồi qui

- β

- k (k = 1, 2,…, p): Biến độc lập

Ước lượng MLR bằng phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least Squares

– OLS): Cực tiểu biến thiên phần dư, tức là đường hồi qui biểu diễn mối quan hệ giữa

X và Y có sai số nhỏ nhất.

44

Phân tích hồi qui bội cần xem xét các điều kiện và kiểm tra các giả định, cụ thể là:

(1) Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình: sử dụng hệ số xác định điều chỉnh

adj

R2

(2) Kiểm định mức độ phù hợp mô hình với tổng thể bằng đại lượng F.

(3) Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi qui: Sử dụng giá trị t để kiểm định hệ số hồi qui

khác 0, tức là X và Y có quan hệ tuyến tính với nhau và mô hình phù hợp với

tổng thể.

(4) Dò tìm các giả định cần thiết:

- Mối quan quan hệ tuyến tính bằng cách kiểm tra hệ số tương quan Pearson

hay vẽ sơ đồ phân tán Scatter Plot giữa các biến.

- Phương sai của sai số không đổi: Vẽ sơ đồ phân tán Scatter Plot của phần

dư và giá trị dự đoán từ mô hình hồi qui tuyến tính.

- Phần dư có phân phối chuẩn: Xây dựng biểu đồ tần số Histogram để kiểm

tra phân phối chuẩn.

- Tính độc lập của sai số (hay hiện tượng tự tương quan): Dùng đại lượng

thống kê Durbin –Waston (DW). Giá trị DW biến thiên trong khoảng [0; 4],

nếu DW gần bằng 2 thì sai số không tương quan với nhau.. Trong thực tế

DW thường được chấp nhận trong khoảng [1.6; 2.4]

- Đa cộng tuyến: Các biến độc lập không có mối tương quan hoàn toàn với

nhau. Chỉ số VIF (Variance Inflation Factor) thường được dùng để kiểm tra

hiện tượng đa cộng tuyến. Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào

đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của

Y trong mô hình MRL (Hair et al., 2010). Trong thực tế, VIF lớn hơn 2 cần

cẩn thận khi diễn giải các trọng số hồi qui (đôi khi cần xem xét hệ số tương

quan của biến đó với Y để so sánh với trọng số hồi qui).

3.4.3.2 Hồi qui với biến điều tiết

Biến điều tiết là biến làm thay đổi độ mạnh (strength) và dạng (form) của mối quan

hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Baron and Kenny, 1986; Saunders, 1956;

Sharma et al., 1981; Zedeck, 1971). Trong mô hình nghiên cứu có thể có một hay

45

nhiều biến điều tiết và nó có thể là biến định tính hoặc định lượng. Một mô hình biến

điều tiết mẫu được minh họa dưới đây.

Biến độc lập X Biến phụ thuộc Y

ᵝ

Biến điều tiết Z

Nguồn: Nguyễn Đình Thọ, 2013

Hình 3.6: Minh họa mô hình có biến điều tiết

Để phân tích mô hình có biến điều tiết ta tiến hành so sánh hệ số phù hợp R2 và

trọng số hội qui β chưa chuẩn hóa giữa các mô hình với nhau. Xem xét khả năng giải

thích của hệ số R2 và trọng số β ta sẽ xác định được vai trò của biến điều tiết.

Trong mô hình nghiên cứu này, biến điều tiết là tần suất sử dụng. Biến điều tiết

này được xây dựng như sau:

Tần suất sử dụng được xác định là mức độ thường xuyên sử dụng ứng dụng di

động của người tiêu dùng. Nghiên cứu của Chen (2013) thảo luận về tác động của việc

phổ biến và áp dụng các dịch vụ ngân hàng di động. Nhận thức về rủi ro và thái độ

được sử dụng để dự đoán ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng di động và nghiên cứu

này xác định tần suất sử dụng là một yếu tố quan trọng cần được xem xét để phân khúc

khách hàng nhằm phát triển các chiến lược tiếp thị (Chen, 2013). Tần suất sử dụng

được dùng như là một cách hiệu quả để phân tích hành vi của người dùng (Kim and

Gyo Chung, 2008). Natarajan và cộng sự (2017) cũng chỉ ra rằng tần suất sử dụng là

biến điều tiết các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu về ý định sử dụng ứng dụng

mua sắm di động và ảnh hưởng của nó đối với sự nhạy cảm về giá. Do đó, nghiên cứu

này đặt giả thuyết rằng tần suất sử dụng ứng dụng di động là biến điều tiết các mối

quan hệ trong mô hình.

Trong nghiên cứu này, mỗi đáp viên sẽ trả lời một câu hỏi có liên quan (Câu 3

trong bảng khảo sát) bằng cách chọn đáp án phù hợp nhất với trường hợp của họ. Dữ

liệu thu thập được sẽ được chia thành ba nhóm.

46

- Nhóm 1 – Tần suất thấp: Những đáp viên chọn đáp án sử dụng ứng dụng di

động từ dưới 5 lần một ngày.

- Nhóm 2 – Tần suất trung bình: Những đáp viên chọn đáp án sử dụng ứng

dụng di động từ 5 lần đến 15 lần một ngày.

- Nhóm 3 – Tần suất cao: Những đáp viên chọn đáp án sử dụng ứng dụng di

động từ trên 15 lần một ngày.

Mô hình nghiên cứu với biến điều tiết được diễn giải dưới đây:

Hình 3.7: Mô hình nghiên cứu với biến điều tiết

47

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương bốn trình bày và phân tích kết quả nghiên cứu từ dữ liệu thu thập được

theo phương pháp nghiên cứu đã mô tả trong chương ba. Chương này gồm các nội

dung sau: (1) Mô tả đặc điểm đối tượng khảo sát trong điều tra chính thức; (2) Đánh

giá chính thức thang đo từ kết quả đánh giá sơ bộ để xác định các biến chính thức của

mô hình; (3) Phân tích hồi qui tuyến tính bội; (4) Phân tích hồi qui tuyến tính bội với

biến điều tiết; (5) Mô tả đặc điểm hành vi khách hàng sử dụng ứng dụng di động để

chia sẻ thông tin. Kết quả chương bốn cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên

cứu với dữ liệu thị trường, mức độ tác động của từng yếu tố trong mô hình đến hành

sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng và cũng là cơ sở

để đề xuất giải pháp cho các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé tại TP.HCM.

4.1 Đặc điểm đối tượng khảo sát

Theo phương pháp chọn mẫu được trình bày trong chương ba, nghiên cứu đã tiến

hành khảo sát 400 mẫu và thu về 349 mẫu có giá trị. Cách thức tiếp cận đối tượng

khảo sát cụ thể là :Thứ nhất, trực tiếp phỏng vấn khách hàng tại các chuỗi bán lẻ sản

phẩm cho mẹ và bé (n = 168) bao gồm Concung.com, Kidsplaza, Bibomart và Shop

Trẻ Thơ; Thứ hai, trực tiếp tại năm doanh nghiệp (n = 92) đó là Công ty TNHH Big C

Việt Nam, Công ty TNHH Dairy Farm Việt Nam, Công ty Cổ phần Đầu tư Thương

mại Quốc tế Mặt Trời Đỏ, Công ty TNHH TMĐT Modern Life, Công ty Quark Vina;

Thứ ba, khảo sát trực tuyến thông qua công cụ Google Forms (n = 89). Nhà nghiên

cứu dựa trên kinh nghiệm và mối quan hệ chọn mười đáp viên đầu tiên, sau đó nhờ họ

gửi tiếp bảng khảo sát cho cho các đáp viên khác. Dù khảo sát theo cách nào thì các

đáp viên đều phải thỏa điều kiện là khách hàng của các chuỗi bán lẻ sản phẩm cho mẹ

và bé, đồng thời có sử dụng thiết bị di động.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu khảo sát

Số lượng

Phần trăm

Số mẫu

349

100

Nam

95

27.2

Giới tính

Nữ

254

72.8

48

22 - 25 tuổi

39

11.2

26 - 30 tuổi

126

36.1

31 - 35 tuổi

101

28.9

Độ tuổi

36 - 40 tuổi

54

15.5

41 - 45 tuổi

17

4.9

Trên 45 tuổi

12

3.4

Chưa có gia đình

54

15.5

Tình trạng gia đình

Đã có gia đình

295

84.5

Chưa có con

31

8.9

1 người con

170

48.7

Số con

2 người con

138

39.5

3 người con

10

2.9

Trung cấp

26

7.4

Cao đẳng

64

18.3

Học vấn

Đại học

208

59.6

Sau đại học

51

14.6

Sinh viên/Học viên

27

7.7

Viên chức/công nhân viên

246

70.5

Nghề nghiệp

Kinh doanh tự do

63

18.1

Nội trợ/Hưu trí

13

3.7

5-7 triệu

82

23.5

7-10 triệu

115

33.0

Thu nhập

10-15 triệu

99

28.4

15-20 triệu

32

9.2

Trên 20 triệu

21

6.0

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

49

Về giới tính, trong 349 đối tượng khảo sát có 72.8% là nữ và 27.2% là nam. Lý do

có sự chênh lệch này vì đối tượng mua sản phẩm mẹ và bé đa số là các mẹ, các bà, các

chị mua cho con cháu của mình sử dụng, khách hàng nam chủ yếu là các ông bố trẻ

và số lượng này khá ít. Về độ tuổi, 36.1% đáp viên có độ tuổi từ 26 đến 30 tuổi chiếm

tỷ trọng cao nhất, tiếp theo là nhóm tuổi từ 31 đến 35 chiếm 28.9%. Đây là độ tuổi

trong giai đoạn kết hôn và sinh con, đồng thời hai nhóm tuổi này cũng có khả năng

thích nghi và sử dụng công nghệ, cụ thể là sử dụng smartphone và các apps. Điều này

hoàn toàn phù hợp với mục tiêu đối tượng khảo sát đã đặt ra.

Biểu đồ 4.1: Giới tính và độ tuổi của đối tượng khảo sát

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Về tình trạng gia đình, 84.5% là đối tượng đã có gia đình, còn lại 15.5% chưa có

gia đình. Khách hàng của các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé phần lớn là có gia đình,

họ mua sản phẩm cho bà mẹ và trẻ con, do đó người có gia đình chiếm tỷ trọng cao

trong đối tượng khảo sát. Về số con, có đến 48.7% đáp viên có một người con, 39.5%

có 2 người con, 2.9% có ba người con và 8.9% chưa có con. Vì đa số khách hàng thuộc

độ tuổi từ 26 đến 30 nên số lượng có một người con chiếm tỷ lệ cao là hợp lý. Riêng

tỷ lệ người chưa có con (8.9%) thấp hơp tỷ lệ người chưa có gia đình (15.5%) là do có

những trường hợp người có con nhưng chưa lập gia đình hoặc không lập gia đình, đây

là xu hướng của nhiều phụ nữ hiện đại ngày nay đặc biệt khi họ sinh sống tại TP.HCM.

50

Biểu đồ 4.2: Tình trạng gia đình và số con của đối tượng khảo sát

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Về học vấn, đối tượng có trình độ đại học chiếm tỷ lệ cao nhất với 59.6%, cao cao

đẳng 18.3%, sau đại học 14.6% và cuối cùng là trung cấp 7.4%. Điều này cho thấy

khách hàng mua sản phẩm tại các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé là người có trình

độ, kiến thức, theo đó là sự tìm hiểu lựa chọn sản phẩm rất cẩn thẩn khi mang thai

cũng như sử dụng cho con cháu của họ. Bên cạnh đó, với trình độ này thì người dùng

có thể tiếp cận nhanh với công nghệ tiên tiến, từ đó có thể mua sản phẩm và chia sẻ

thông tin cũng như trải nghiệm về sản phẩm/dịch vụ thông qua các ứng dụng và

phương tiện có kết nối internet. Về nghề nghiệp, 70.5% là viên chức, công nhân viên.

Họ là những người đi làm trong các cơ quan nhà nước và doanh nghiệp ở nhiều chức

danh khác nhau và kết quả này thích hợp với trình độ cũng như độ tuổi, tình trạng gia

đình của mẫu nghiên cứu. Những người đi làm và có trình độ thường chọn sản phẩm

cẩn thận hơn, đặc biệt là khi mang thai và nuôi con nhỏ họ muốn mua được tất cả các

sản phẩm chất lượng tốt cho mẹ và bé trong một cửa hàng để không mất nhiều thời

gian tìm kiếm và di chuyển. Về thu nhập, các chuỗi bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé tập

trung nhiều sản phẩm có chất lượng, thương hiệu cũng như dịch vụ khách hàng nên

giá thường cao hơn so với chợ truyền thống và đầy đủ sản phẩm hơn so với siêu thị,

chính vì vậy khách hàng của các chuỗi này cũng có thu nhập tương đối ở mức trung

bình khá trở lên. Các đáp viên có mức thu nhập 7 đến 10 triệu chiếm 33%, đứng thứ

hai là mức thu nhập từ 10 đến 15 triệu với 28.4%, từ 5 đến 7 triệu có 23.5% đối tượng

trả lời, còn lại có mức thu nhập từ 15 triệu trở lên và không có đáp viên nào thu nhập

51

dưới 5 triệu. Mức thu nhập này phù hợp với mức sống thực tế tại TP.HCM của các đối

tượng có con nhỏ và mua sản phẩm của các chuỗi mẹ và bé. (Xem phụ lục 5)

Biểu đồ 4.3: Học vấn, nghề nghiệp và thu nhập của đối tượng khảo sát

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

4.2 Đánh giá chính thức thang đo

Tổng quát kết quả nghiên cứu sơ bộ

Theo thiết kế của tác giả tại chương ba, kết quả từ nghiên cứu sơ bộ sẽ được sử

dụng tiếp tục để khảo sát và phân tích trong nghiên cứu chính thức. Theo đó, một cuộc

điều tra sơ bộ được tiến hành với 200 bảng khảo sát và kết quả có 150 bảng đạt yêu

cầu. Khảo sát được thực hiện trực tiếp với nhân viên Công ty TNHH Nissin Logistics

Việt Nam, Công ty TNHH Truyền thông Giáo dục & Giải trí Phan Thị, sinh viên hệ

liên thông ngành Ngoại thương và sinh viên hệ văn bằng hai ngành Quản lý nguồn

nhân lực trường Đại học Kinh tế TP.HCM, học viên Cao học Quản trị kinh doanh

trường Đại học Mở TP.HCM và các cô/chị tập thể dục tại Nhà Văn hóa Lao động quận

11.

52

Kết quả đánh giá sơ bộ độ tin cậy thang đo (kiểm định Cronbach’s Alpha) của tất

cả các biến quan sát trong mô hình đều đạt độ tin cậy cần thiết. Cụ thể, các thang đo

đều đạt độ tin cậy từ 0.650 đến 0.842 và tương quan biến tổng của tất cả các biến đều

lớn hơn 0.3. Một số biến có hệ số α nếu loại biến lớn hơn hệ số α chưa loại biến, tuy

nhiên xét về giá trị nội dung các biến này là cần thiết và các hệ số α đều đạt yêu cầu

nên các biến này được giữ lại để tiếp tục nghiên cứu chính thức (Xem phụ lục 3). Đánh

giá sơ bộ giá trị thang đo bằng phân thích EFA cho thấy các biến quan sát của các biến

độc lập trích được 6 nhân tố với tổng phương sai trích là 64.563%. Điều này có nghĩa

là các nhân tố trích được giải thích 64.563% sự biến thiên của dữ liệu và thang đo giải

thích tốt cho các khái niệm trong mô hình. Tuy nhiên, các biến quan sát của từng nhân

tố có sự thay đổi so với thang đo được xây dựng ban đầu, cụ thể là: Động cơ tiêu khiển

và Thói quen gom thành Nhóm 1; Nhóm 2- Nhận thức tính cá nhân hóa; Nhóm 3 - Ảnh

hưởng xã hội; Nhận thức về thông tin tách thành Nhóm 4 (TT1, TT2, TT5) và Nhóm 6

(TT4, TT3); Nhóm 5 – Sử dụng mạng xã hội. Kết quả điều tra sơ bộ thể hiện có sự khác

biệt của dữ liệu thị trường so với mô hình nghiên cứu được xây dựng từ tổng quan lý

thuyết và kết quả nghiên cứu định tính. Việc nghiên cứu sơ bộ được thực hiện với cỡ

mẫu nhỏ cũng là một trong các nguyên nhân tạo ra sự khác biệt này. Vì vậy, các yếu

tố vẫn được giữ lại như mô hình xây dựng ban đầu và tiến hành nghiên cứu chính thức

nhằm kiểm định một lần nữa với cỡ mẫu lớn hơn cũng như kỳ vọng có kết quả tốt hơn.

Song song đó, kết quả phân tích EFA để đánh giá sơ bộ giá trị thang đo biến phụ thuộc

thể hiện có MỘT nhân tố trích được với phương sai trích là 60.840% từ đó cho thấy

thang đo này giải thích tốt cho khái niệm “Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông

tin”. (Xem Phụ lục 4)

Tóm lại, sau khi phân tích định lượng sơ bộ, mô hình có SÁU biến độc lập với 23

biến quan sát và MỘT biến phụ thuộc với 4 biến quan sát. Mô hình này sẽ được sử

dụng trong bước nghiên cứu chính thức.

53

4.2.1 Đánh giá chính thức độ tin cậy thang đo

Bảng 4.2: Kết quả đánh giá chính thức độ tin cậy thang đo

Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến

Sử dụng mạng xã hội (MXH)

α = 0.751

MXH1 7.35 2.423 0.637 0.598

MXH2 7.42 2.457 0.686 0.543

MXH3 7.93 3.035 0.432 0.825

Động cơ tiêu khển (TK)

α = 0.836

TK1 6.87 2.203 0.753 0.718

TK2 6.89 2.296 0.72 0.752

TK3 6.88 2.414 0.626 0.843

Ảnh hưởng xã hội (XH)

α = 0.812

XH1 9.85 4.541 0.645 0.756

XH2 9.92 4.301 0.748 0.707

XH3 9.88 4.361 0.653 0.753

XH4 9.33 5.164 0.484 0.828

Thói quen (TQ)

α = 0.672

TQ1 9.49 8.262 0.538 0.576

TQ2 10.40 7.988 0.532 0.571

TQ3 10.12 7.357 0.586 0.528

54

9.50 6.228 0.325 TQ4 0.779

Nhận thức về thông tin (TT)

α = 0.797

15.32 5.768 0.598 0.752 TT1

15.38 5.943 0.605 0.752 TT2

15.46 5.439 0.605 0.750 TT3

15.50 5.837 0.584 0.757 TT4

15.17 5.932 0.508 0.781 TT5

Nhận thức tính cá nhân hóa (CNH)

α = 0.707

9.48 4.394 0.468 0.658 CNH1

9.64 4.363 0.472 0.656 CNH2

9.57 3.930 0.581 0.588 CNH3

9.91 3.997 0.458 0.669 CNH4

Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin (CS)

α = 0.809

10.21 4.156 0.619 0.764 CS1

10.11 4.071 0.676 0.735 CS2

10.06 4.387 0.588 0.778 CS3

10.10 4.355 0.621 0.762 CS4

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Phương pháp kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha tiếp tục được sử dụng đánh giá

chính thức độ tin cậy của từng thang đo trong mô hình nghiên cứu. Theo kết quả được

thể hiện trong Bảng 4.2, các biến quan sát trong từng thang đo được xác định như dưới

đây.

55

Thang đo Sử dụng mạng xã hội bao gồm 3 biến quan sát với hệ số α = 0.751, tương

quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Vậy thang đo đạt độ tin cậy cần

thiết. Riêng biến MXH3 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0.825 lớn hơn

0.751. Theo nguyên tắc nên loại biến này để tăng độ tin cậy. Tuy vậy, nội dung của

MXH3 quan trọng và không trùng lắp với hai biến còn lại và α = 0.751 đã đạt độ tin

cậy tốt nên MXH3 vẫn được giữ lại trong thang đo.

Thang đo Động cơ tiêu khiển có 3 biến quan sát, hệ số α = 0.836, tương quan biến

tổng biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 cho thấy thang đo đạt độ tin cậy

tốt. Biến TK3 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0.843 lớn hơn 0.836, theo

nguyên tắc nên loại biến này. Tuy nhiên, xét về giá trị nội dung thì TK3 cần thiết và α

= 0.836 đã đạt được độ tin cậy tốt nên TK3 tiếp tục được giữ lại trong nghiên cứu này.

Thang đo Ảnh hưởng xã hội được cấu thành bởi 4 biến quan sát, hệ số α = 0.812,

các biến quan sát có tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Như vậy thang đo đạt độ tin

cậy tốt. Riêng biến XH4 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0.828 lớn hơn

0.812 nên biến này có thể bị loại theo nguyên tắc đã trình bày trong chương ba mục

3.4.2.1. Mặc dù vậy, nội dung của XH4 “Những người xung quanh tôi coi việc sử

dụng ứng dụng di dộng là phù hợp” không trùng với các biến khác và có giá trị đóng

góp trong thang đo; hệ số α = 0.812 đã tốt. Vì thế, XH4 sẽ không bị loại khỏi thang

đo.

Thang đo Thói quen bao gồm 4 biến quan sát với α = 0.672, tương quan biến tổng

của tất cả các biến quan sát lớn hơn 0.3 cho thấy thang đo đạt độ tin cậy yêu cầu. Biến

TQ4 “Sử dụng ứng dụng di động đã trở nên tự nhiên với tôi” có Cronbach’s Alpha

nếu loại biến là 0.779 lớn hơn 0.672. Xét về nội dung TQ4 không rõ nghĩa và 3 biến

quan sát còn lại đã làm rõ được khái niệm “Thói quen”. Do đó, TQ4 sẽ được loại khỏi

thang đo để khái niệm này có độ tin cậy tốt hơn (tăng độ tin cậy từ 0.672 lên 0.779).

Các thang đo còn lại là Nhận thức về thông tin, Nhận thức tính cá nhân hóa và Sử

dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin đều có độ tin cậy tốt với hệ số α từ 0.707

đến 0.809, tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3 và không có biến

nào có Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn α.

56

Như vậy sau khi kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach’s

Alpha mô hình có 22 biến quan sát (loại TQ4) cho thang đo của biến độc lập và 4 biến

quan sát cho thang đo của biến phụ thuộc.

Bảng 4.3: Tổng hợp độ tin cậy các thang đo trong mô hình nghiên cứu

Thang đo ST T Số lượng biến quan sát Độ tin cậy Cronbach's Alpha

1 Sử dụng mạng xã hội 3 0.751

2 Ảnh hưởng xã hội 4 0.812

3 Nhận thức về thông tin 5 0.797

4 4 0.707 Nhận thức tính cá nhân hóa

5 Thói quen 3 0.779

6 Động cơ tiêu khiển 3 0.836

7 4 0.809 Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin

Tổng cộng 26

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

4.2.2 Đánh giá chính thức giá trị thang đo – Phân tích EFA

4.2.2.1 Kết quả đánh giá giá trị các thang đo của biến độc lập

Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy hệ số KMO = 0.866 > 0.5 và Sig. =

0.000. Vậy phân tích EFA là phù hợp.

57

Bảng 4.4: Kiểm định KMO và Bartlett cho thang đo của biến độc lập

Kiểm định KMO và Bartlett

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .865

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3113.114

df 231

Sig. 0.000

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Kết quả phân tích EFA cho thấy các thang đo của 6 nhân tố đều đạt được giá trị

hội tụ và giá trị phân biệt tốt với phương sai trích 65.369%. Biến XH4 có hệ số tải

nhân tố là 0.493 nhỏ hơn 0.5; và biến MXH3 có phần trích được (Extraction) là 0.479

nhỏ hơn 0.5. Theo nguyên tắc có thể loại hai biến này, nhưng xét về mặt nội dung thì

biến XH4 và MXH3 cần thiết với hệ số tải và phần trích không quá nhỏ, giá trị mean

XH4 là 3.66 và MXH3 là 3.42. Do đó, XH4 và MXH3 vẫn được giữ lại trong mô hình

nghiên cứu. (Xem phụ lục 5 và 11)

Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo của biến độc lập

Nhân tố

1 2 3 4 5 6

.744 TT3

.717 TT1

.714 TT2

.650 TT4

.621 TT5

XH2 .855

XH1 .844

XH3 .727

XH4 .493

58

.826 TK1

.804 TK2

.730 TK3

.750 CNH3

.734 CNH2

.675 CNH1

.587 CNH4

.855 MXH1

.847 MXH2

.525 MXH3

.812 TQ2

.791 TQ3

.634 TQ1

Phương sai trích 65.369%

KMO = 0.865

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

 Nhân tố thứ nhất gồm các biến TT1, TT2, TT3, TT4, TT5 của thang đo Nhận

thức về thông tin.

 Nhân tố thứ hai có 4 biến quan sát CNH1, CNH2, CNH3, CNH4. Đây là các

biến quan sát của thang đo Nhận thức tính cá nhân hóa.

 Nhân tố thứ ba bao gồm XH1, XH2, XH3, XH4, tức là tất cả các biến quan sát

của thang đo Ảnh hưởng xã hội.

 Nhân tố thứ tư bao gồm các biến quan sát TK1, TK2, TK3 của thang đo Động

cơ tiêu khiển.

 Nhân tố thứ năm có 3 biến MXH1, MXH2, MXH3 của thang đo Sử dụng mạng

xã hội.

59

 Nhân tố thứ sáu gồm có các biến quan sát TQ1, TQ2, TQ3 thuộc thang đo Thói

quen.

4.2.2.2 Kết quả đánh giá giá trị các thang đo của biến phụ thuộc

Kiểm định KMO và Bartlett cho thấy hệ số KMO = 0.776 > 0.5 và Sig. = 0.000. Do

đó, dữ liệu phù hợp để phân tích EFA.

Bảng 4.6: Kiểm định KMO và Bartlett cho thang đo biến phụ thuộc

Kiểm định KMO và Bartlett

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .776

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 447.366

df 6

Sig. .000

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Kết quả phân tích EFA (Xem phụ lục 5) cho thấy có MỘT nhân tố trích được với

phương sai trích là 63.609% > 60%, từ đó cho thấy thang đo này giải thích tốt cho khái

niệm “Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin”; phần trích được (Extraction)

đều lớn hơn 0.5 (Bảng Communalities), nghĩa là phần chung trích được của các biến

lớn hơn phần riêng và sai số, do đó các biến quan sát đều đạt yêu cầu giải thích tốt cho

dữ liệu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5. Như vậy, thang đo

cho biến phụ thuộc gồm 4 biến quan sát như thang đo được xây dựng ban đầu.

Bảng 4.7: Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo biến phụ thuộc

Ma trận đã xoaya

a. Chỉ có một nhân tố được trích. Giải pháp không thể xoay được

Phương sai trích 63.609%

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Tóm lại, sau khi phân tích EFA kết quả có 6 nhân tố tác động vào hành vi sử dụng

ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng. Tên các nhân tố và số

lượng biến đo lường cho nó được trình bày trong Bảng 4.8.

60

Bảng 4.8: Tổng hợp các nhân tố

STT Tên nhân tố Ký hiệu Số lượng biến quan sát

Nhận thức về thông tin TT 5 1

Ảnh hưởng xã hội XH 4 2

CNH 4 3 Nhận thức tính cá nhân hóa

Động cơ tiêu khiển TK 3 4

Sử dụng mạng xã hội MXH 3 5

Thói quen TQ 3 6

CS 4 7 Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin

Tổng cộng 26

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

4.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu

4.3.1 Kiểm định hệ số tương quan

Phân tích tương quan được dùng để xem xét mối quan hệ giữa những biến định

lượng. Trong nghiên cứu này, phân tích tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson

để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính của biến phụ thuộc và biến độc lập, cũng như mối

liên hệ giữa các biến độc lập với nhau trước khi tiến hành phân tích hồi qui bội. Hệ số

tương quan không có đơn vị đo lường và biến động trong khoảng từ -1 đến +1: Càng

gần -1 thì mối quan hệ nghịch biến càng cao; càng gần +1 thì một quan hệ đồng biến

càng cao; càng gần 0 thì mối quan hệ tuyến tính càng yếu.

61

Bảng 4.9: Ma trận hệ số tương quan Pearson

Correlations

MXH

XH

CNH

TK

TQ

TT

CS

MXH

1

.263**

.203**

.417**

.395**

.430**

.353**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

.000

.000

.000

Sig. (2- tailed)

XH

.263**

1

.370**

.356**

.470**

.427**

.402**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

.000

.000

.000

Sig. (2- tailed)

CNH

.203**

.370**

1

.404**

.296**

.371**

.459**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

.000

.000

.000

Sig. (2- tailed)

TK

.417**

.356**

.404**

1

.457**

.439**

.489**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

.000

.000

.000

Sig. (2- tailed)

TQ

.395**

.470**

.296**

.457**

1

.402**

.404**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

.000

.000

.000

Sig. (2- tailed)

TT

.430**

.427**

.371**

.439**

.402**

1

.482**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

.000

.000

.000

Sig. (2- tailed)

CS

.353**

.402**

.459**

.489**

.404**

.482**

1

Pearson Correlation

.000

.000

.000

.000

.000

.000

Sig. (2- tailed)

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

62

Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy có mối quan hệ tuyến tính giữa các

biến do tất cả các hệ số tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê (giá trị sig. nhỏ hơn

0.05). Các biến độc lập và biến phụ thuộc đều có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều.

Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc “Sử dụng ứng dụng đi động để chia sẻ thông

tin” với từng biến độc lập theo thứ tự từ mạnh nhất đến yếu nhất lần lượt là: Động cơ

tiêu khiển (0.489), Nhận thức về thông tin (0.482), Nhận thức tính cá nhân hóa (0.459),

Thói quen (0.404), Ảnh hưởng xã hội (0.402), Mạng xã hội (0.353). Từ đó cho thấy

nghiên cứu tiếp tục phân tích hồi qui tuyến tính bội là phù hợp.

4.3.2 Phân tích hồi qui tuyến tính bội

Phân tích hồi qui tuyến tính bội được tiến hành với phương pháp đồng thời

(ENTER), nghĩa là các biến độc lập được đưa vào cùng một lúc để đánh giá mối quan

hệ với biến phụ thuộc.

Đánh giá và kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.39. Điều này

có nghĩa là 39% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Sử dụng ứng dụng đi động để chia

sẻ thông tin” có thể được giải thích bởi sáu biến độc lập trong mô hình, bao gồm:

Mạng xã hội, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức tính cá nhân hóa, Thói quen, Nhận thức

về thông tin và Động cơ tiêu khiển. Bên cạnh đó, đại lượng Durbin –Waston là 1.915

gần bằng 2 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Biểu đồ Scatter Plot cho thấy

phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 và không tạo thành một hình dạng nào, do

đó không xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi. Phần dư có phân phối chuẩn thể

hiện rõ trên biểu đồ Histrogram. Như vậy các giả định trong phân tích hồi qui đều

không bị vi phạm.

Biểu đồ 4.4: Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn và phương sai không đổi

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

63

Kiểm định đại lượng thống kê F trong mô hình hồi qui với giá trị Sig. =0.000<0.05.

Từ đó giả thuyết H0 là các hệ số hồi qui bằng 0 hoàn toàn bị bác bỏ. Vì vậy, mô hình

phù hợp với tổng thể.

Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi qui

Phân tích hồi qui bội cho thấy có bốn biến độc lập có tác động cùng chiều đến biến

phụ thuộc với giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05. Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance

Inflation Factor) của các biến đều nhỏ hơn 2, vậy nên không có hiện tượng đa cộng

tuyến xảy ra cũng có nghĩa các biến độc lập không có mối tương quan hoàn toàn với

CS = 0.345 + 0.066 MXH + 0.097 XH + 0.225 TT + 0.229 CNH + 0.070 TQ + 0.186 TK

nhau. Phương trình hồi qui có dạng như sau:

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số đã chuẩn hóa

Thống kê đa cộng tuyến

Model

t

Sig.

B

Std. Error

Beta

Tolerance VIF

1 (Constant)

.213

1.624

.105

.345

MXH

.066

.043

.076

1.546

.123

.721 1.386

XH

.097

.049

.101

1.992

.679 1.472

Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi qui (lần 1)

.047

TT

.225

.059

.198

3.796

.644 1.553

.000

CNH

.229

.049

.224

4.646

.755 1.324

.000

TQ

.070

.042

.088

1.677

.094

.643 1.554

TK

.186

.048

.204

3.891

.637 1.570

.000

a. Dependent Variable: CS

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Từ Bảng 4.10 cho thấy các biến có tác động tích cực đến hành vi Sử dụng ứng dụng

để chia sẻ thông tin là Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức tính cá nhân hóa, Nhận thức về

thông tin và Động cơ tiêu khiển (Sig. < 0.05). Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với Sử

dụng mạng xã hội và Thói quen không có ý nghĩa thống kê (Sig. > 0.05). Như vậy giả

thuyết H2, H3, H4, H6 được chấp nhận và bác bỏ giả thuyết H1, H5.

64

Phân tích hồi qui tuyến tính lần hai với bốn biến Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức tính

cá nhân hóa, Nhận thức về thông tin và Động cơ tiêu khiển, loại hai biến Sử dụng

mạng xã hội và Thói quen. Kết quả cho thấy có sự thay đổi về hệ số xác định R2 hiệu

chỉnh (38.2%) và hệ số hồi qui của bốn biến độc lập.

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số đã chuẩn hóa

Thống kê đa cộng tuyến

Model

t

Sig.

B

Std. Error

Beta

Tolerance VIF

1 (Constant)

.207

2.072

.039

.429

XH

.126

.047

2.700

.749 1.334

Bảng 4.11: Kết quả phân tích hồi qui (lần 2)

.131

.007

TT

.265

.057

4.647

.704 1.421

.233

.000

CNH

.228

.050

4.591

.757 1.321

.222

.000

TK

.228

.045

5.051

.724 1.381

.250

.000

a. Dependent Variable: CS

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Kiểm định các giả định của mô hình hồi qui tuyến tính bội đều đạt yêu cầu với các

hệ số VIF đều nhỏ hơn 1.5 (Bảng 4.11), phần dư có phân phối chuẩn và phương sai

không đổi, đại lượng Dubin-Waston nhỏ hơn 2. (Xem phụ lục 8)

Phương trình dự đoán hành vi “Sử dụng ứng dụng để chia sẻ thông tin” như sau:

CS = 0.429 + 0.126 XH + 0.265 TT + 0.228 CNH + 0.228 TK

Trong đó:

CS: Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin

XH: Ảnh hưởng xã hội

TT: Nhận thức về thông tin

CNH: Nhận thức tính cá nhân hóa

TK: Động cơ tiêu khiển

65

Các biến độc lập trong phương trình đều có tác động cùng chiều đến hành vi Sử

dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin. Biến tác động mạnh nhất là Động cơ tiêu

khiển (hệ số hồi qui chuẩn hóa là 0.250), kế đến là Nhận thức về thông tin (0.233),

Nhận thức tính cá nhân hóa (0.222), và cuối cùng là Ảnh hưởng xã hội (0.131). Từ kết

quả này cho thấy động cơ tiêu khiển càng cao thì người tiêu dùng sẽ sử dụng ứng dụng

di động để chia sẻ thông tin càng nhiều, tương tự khi các biến khác trong phương trình

hồi qui tăng lên thì cũng làm tăng khả năng sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông

tin của người tiêu dùng.

4.3.3 Phân tích hồi qui tuyến tính bội với biến điều tiết

Như đã trình bày ở mục 3.4.3.2 trong chương ba, tần suất sử dụng là biến điều tiết

trong mô hình nghiên cứu.

- Nhóm 1 – Tần suất thấp: Những đáp viên chọn đáp án sử dụng ứng dụng di

động dưới 5 lần một ngày.

- Nhóm 2 – Tần suất trung bình: Những đáp viên chọn đáp án sử dụng ứng

dụng di động từ 5 lần đến 15 lần một ngày.

- Nhóm 3 – Tần suất cao: Những đáp viên chọn đáp án sử dụng ứng dụng di

động trên 15 lần một ngày.

Các nhóm được thống kê trong Bảng 4.12.

Bảng 4.12: Thống kê mô tả biến điều tiết Tần suất sử dụng

Tần suất Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm cộng dồn

Dưới 5 lần/ngày 14.3 14.3 14.3 50

5 - 10 lần/ngày 28.9 43.3 28.9 101

10 -15 lần/ngày 23.2 66.5 23.2 81

15 - 20 lần/ngày 17.8 17.8 84.2 62

Trên 20 lần/ngày 15.8 15.8 100.0 55

Tổng cộng 100.0 100.0 349

Nhóm 1 14.3 14.3 50 14.3

66

Nhóm 2 182 52.1 66.5 52.1

Nhóm 3 117 33.5 100.0 33.5

Tổng cộng 349 100.0 100.0

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Kết quả thống kê cho thấy người tiêu dùng sử dụng ứng dụng di động với tần suất

trung bình từ 5 đến 15 lần một ngày chiếm tỷ lệ nhiều nhất 52.1%. Tần suất sử dụng

từ 15 đến 20 lần một ngày chiếm 17.8%, trên 20 lần một ngày là 15.8%, cuối cùng tần

suất người dùng apps dưới 5 lần một ngày chiếm 14.3%. Đối với các nhóm được

phân: Nhóm 1 – Tần suất thấp là 14.3%; Nhóm 2 – Tần suất trung bình chiếm tỷ lệ

cao nhất với 52.1%; Có 33.5% người dùng thuộc Nhóm 3 – Tần suất cao. Từ đó có

thể thấy phần lớn người dùng sử dụng apps với tần suất trung bình (5 đến 15 lần một

ngày).

Phân tích hồi qui với biến điều tiết Tần suất sử dụng theo phương pháp Enter cho

thấy có sự khác biệt với mô hình hồi qui không có biến điều tiết. Hệ số xác định R2

adj), các biến độc lập và hệ số hồi qui trong các mô hình có biến điều tiết

hiệu chỉnh (R2

theo ba nhóm đều thay đổi. Về hệ số xác định R2 hiệu chỉnh, đối với biến điều tiết

adj giảm lần lượt là 31.2 % so với 38.2% và 34.1% so

Nhóm 1 và Nhóm 3 có hệ số R2

là 45.5%, tăng đáng kể so với mô hình ban đầu là 38.2%.

adj

với 38.2%; Nhóm 2 có R2

Điều này thể hiện rằng khi người sử dụng apps với tần suất trung bình thì mô hình hồi

qui tuyến tính bội phù hợp với dữ liệu thị trường là 45.5%, tần suất cao là 34.1% và

tần suất thấp là 31.2%.

Về biến độc lập và hệ số hồi qui, từ bốn biến trong mô hình hồi qui ban đầu thì mô

hình với biến điều tiết nhóm 1 còn hai biến Nhận thức về thông tin và Nhận thức tính

cá nhân hóa với hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa lần lượt là 0.458 và 0.351; mô hình với

biến điều tiết nhóm 2 có bốn biến độc lập như mô hình ban đầu và các hệ số hồi qui

thay đổi không đáng kể; mô hình với biến điều tiết nhóm 3 có hai biến độc lập Nhận

thức tính cá nhân hóa (hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa là 0.251) và Động cơ tiêu khiển

(hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa là 0.392). Từ kết quả phân tích có thể kết luận rằng Tần

67

suất sử dụng là biến điều tiết quan trọng đối với hành vi sử dụng ứng dụng di động để

chia sẻ thông tin của người tiêu dùng. (Xem bảng 4.13 và Phụ lục 10)

Bảng 4.13: So sánh mô hình hồi qui với biến điều tiết Tần suất sử dụng

R2 hiệu chỉnh = 0.382

Mô hình

Hằng số

XH

TT

CNH

TK

a. Biến phụ thuộc CS

B

.429

.126

.265

.228

.228

Hệ số chưa chuẩn hóa

Mức ý nghĩa Sig.

.039

.007

.000

.000

.000

R2 hiệu chỉnh = 0.312

Mô hình

a. Biến phụ thuộc CS

Hằng số

XH

TT

CNH

TK

b. Chỉ chọn trường hợp Tần suất thấp (Dưới 5 lần/ngày)

B

.261

-.044

.097

.458

.351

Hệ số chưa chuẩn hóa

Mức ý nghĩa Sig.

.696

.696

.460

.012

.006

R2 hiệu chỉnh = 0.455

Mô hình

a. Biến phụ thuộc CS

Hằng số

XH

TT

CNH

TK

b. Chỉ chọn trường hợp Tần suất trung bình (5-15 lần/ngày)

B

.585

.187

.247

.208

.174

Hệ số chưa chuẩn hóa

Mức ý nghĩa Sig.

.012

.003

.000

.001

.002

R2 hiệu chỉnh = 0.341

Mô hình

a. Biến phụ thuộc CS

Hằng số

XH

TT

CNH

TK

b. Chỉ chọn trường hợp Tần suất cao (Trên 15 lần/ngày)

B

.027

.102

.209

.251

.392

Hệ số chưa chuẩn hóa

Mức ý nghĩa Sig.

.953

.257

.091

.019

.000

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

68

4.4 Đặc điểm hành vi sử dụng ứng dụng di động của đối tượng khảo sát

Phần một trong bảng khảo sát nhằm thu thập một số thông tin chung về hành vi sử

dụng ứng dụng di động của khách hàng của các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé. Kết

quả mô tả hành vi cũng góp phần vào việc đề xuất giải pháp tiếp cận khách hàng cho

các chuỗi mẹ và bé.

Biểu đồ 4.4 bên dưới cho biết loại ứng dụng di động mà khách hàng thường dùng

nhất là mạng xã hội (40%). Đây là một thực tế hiện nay bởi đa số người dùng thiết bị

di động đều tham gia mạng xã hội (đặc biệt là facebook). Khách hàng của các chuỗi

bán lẻ sản phẩm mẹ và bé cũng khá quan tâm đến tin tức (19%) và họ cũng sử dụng

apps mua sắm (16.9%) nhiều hơn giải trí (16.6%). Các apps diễn đàn và học tập làm

việc có tỷ lệ người dùng không đáng kể. Bên cạnh đó, khách hàng thường sử dụng

apps trên smartphone (68%). Với kết quả này các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé có

thể nghĩ đến việc phát triển apps để tiếp cận khách hàng và apps có đặc điểm như thế

nào. Thông tin về khách hàng sử dụng apps ở mức độ nào và thực hiện các hoạt động

gì trên apps sẽ góp phần vào việc đề xuất phương pháp tiếp cận khách hàng.

Biểu đồ 4.5: Loại Apps và thiết bị sử dụng apps

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Tần suất sử dụng apps chủ yếu là 5 đến 10 lần một ngày (28.9%) và 10 đến 15 lần

một ngày (23.2%), kế tiếp là từ 15 lần trở lên (17.8%), tần suất dưới 5 lần một ngày

chiếm tỷ lệ thấp nhất (14.3%). Đây là một tín hiệu đáng mừng cho các chuỗi bán lẻ

sản phẩm mẹ và bé nếu muốn đầu tư apps. Các hoạt động mà khách hàng thực hiện

trên apps nhiều nhất là tham gia mạng xã hội (30.7%), tiếp theo là đọc báo, giải trí,

69

mua hàng, tìm kiếm thông tin, học tập và làm việc. Có sự khác nhau giữa tỷ lệ các loại

apps sử dụng (Biểu đồ 4.5) và hoạt động khi sử dụng apps (Biểu đồ 4.6) là do một

người có thể sử dụng nhiều loại apps và thực hiện nhiều hoạt động khác nhau trên apps

đó, cũng có những apps khách hàng tải về và cài đặt trên thiết bị nhưng thỉnh thoảng

mới sử dụng, ví dụ như họ sử dụng apps mua sắm nhưng chủ yếu để tìm kiếm thông

tin (xem sản phẩm, so sánh giá, khuyến mãi,..) chứ không mua hàng trên apps này.

Biểu đồ 4.6: Tần suất và hoạt động khi sử dụng apps

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

Thông tin gì mà khách hàng thường chia sẻ và họ dùng cách nào để chia sẻ cũng

là một yếu tố hỗ trợ nghiên cứu tìm hiểu hành vi sử dụng apps để chia sẻ thông tin. Về

thông tin chia sẻ, khách hàng thường chia sẻ tin tức với tỷ lệ cao nhất 31%, khuyến

mãi/quà tặng chiếm 23.7%, thông tin giải trí 20.6%, trải nghiệm sản phẩm/dịch vụ và

đánh giá sản phẩm/dịch vụ có tỷ lệ thấp lần lượt là 13.9% và 10.7%. Điều này trùng

khớp với kết quả hồi qui khi Nhận thức về thông tin (bao gồm các thông có giá trị như

tin tức, khuyến mãi/quà tặng,…) có tác động mạnh nhất đến hành vi sử dụng ứng dụng

di động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng. Về cách thức chia sẻ, người dùng

chia sẻ “trạng thái” trên trang cá nhân nhiều nhất (43.1%), thứ hai là chia sẻ qua tính

năng trò chuyện (chat/messenger), chia sẻ trên apps mua sắm của nhà bán lẻ 12.2% và

trên các diễn đàn là 10.7%. Điều này cho thấy người dùng đề cao tính cá nhân, họ

thường muốn chia sẻ với những người trong mạng lưới mối quan hệ của mình (friends)

– những người họ biết và ít khi chia sẻ rộng rãi trong cộng đồng. Ngoài ra, việc chia

sẻ trên apps mua sắm của nhà bán lẻ chiếm tỷ lệ thấp có thể vì một thực tế đang diễn

ra là các bình luận, chia sẻ của khách hàng trên các apps này thường thiếu tính tương

70

tác, thông tin được phản hồi chậm, đồng thời phải được kiểm duyệt bởi bộ phận quản

lý apps trước khi hiển thị.

Tóm lại, kết quả thống kê mô tả hành vi chung về sử dụng ứng dụng di động của

khách hàng đã góp phần cũng cố thêm thông tin cho mô hình nghiên cứu và đề xuất

giải pháp cho các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé.

Biểu đồ 4.7: Thông tin chia sẻ và cách thức chia sẻ

Nguồn: Kết quả khảo sát 349 khách hàng tại TP.HCM

71

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

5.1 Kết luận

Quá trình thực thiện nghiên cứu và kết quả nghiên cứu đã được trình bày cụ thể

trong các chương trước. Theo đó, nội dung chính của nghiên cứu có thể được tóm tắt

như sau

Từ kết quả tổng quan lý thuyết và nghiên cứu định tính, mô hình nghiên cứu được

đề xuất có sáu biến độc lập bao gồm Sử dụng mạng xã hội, Ảnh hưởng xã hội, Nhận

thức về thông tin, Nhận thức tính cá nhân hóa, Thói quen, Động cơ tiêu khiển; và một

biến phụ thuộc Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin.

Nghiên cứu sơ bộ với 150 mẫu để kiểm định độ tin cậy và giá trị thang đo (đã có

điều chỉnh, bổ sung từ kết quả nghiên cứu định tính). Sau đó, dựa trên kết quả điều tra

sơ bộ, nghiên cứu chính thức được thực hiện với cỡ mẫu là 349.

Kiểm định chính thức độ tin cậy thang đo cho thấy các khái niệm trong thang đo

đều đạt yêu cầu về độ tin cậy. Riêng thang đo Thói quen có biến TQ4 bị loại nhằm

tăng độ tin cậy từ 0.672 lên 0.779. Kết quả cuối cùng sáu thang đo của biến độc lập có

độ tin cậy từ 0.707 đến 0.836; thang đo của biến phụ thuộc Sử dụng ứng dụng di động

để chia sẻ thông tin đạt độ tin cậy 0.809. Điều này chứng tỏ thang đo trong mô hình

được xây dựng khá tốt về mặt nội dung.

Đánh giá chính thức giá trị thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố (EFA).

Các biến quan sát trong thang đo của biến độc lập gom thành sáu nhân tố với tổng

phương sai trích đạt 65.369%, nghĩa là sáu nhân tố trích được giải thích 65.369% sự

biến thiên của dữ liệu thị trường. Không có biến quan sát bị loại và các biến độc lập

vẫn giữ nguyên tên gốc như mô hình đã được xây dựng. Thang đo biến phụ thuộc trích

được một nhân tố gồm 4 biến quan sát, với phương sai trích 63.609%. Số biến quan

sát và tên khái niệm biến phụ thuộc vẫn không thay đổi so với mô hình đã được xây

dựng.

Như vậy, sau khi đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo thì mô hình có sáu biến

độc lập và một biến phụ thuộc như mô hình đã được xây dựng.

72

Mô hình tiếp tục được kiểm định thông qua phân tích hồi qui tuyến tính bội với

phương pháp Enter. Kết quả chỉ ra rằng mô hình phù hợp 39% với dữ liệu thị trường

adj = 0.39). Theo đó, có bốn biến tác động đến hành vi Sử dụng ứng dụng di động

(R2

để chia sẻ thông tin (CS), đó là Ảnh hưởng xã hội (XH), Nhận thức về thông tin (TT),

Nhận thức tính cá nhân hóa (CNH) và Động cơ tiêu khiển (TK). Biến Sử dụng mạng

xã hội (MXH) và Thói quen (TQ) không đạt ý nghĩa thống kê trong mô hình. Tiếp tục

loại hai biến MXH, TQ và phân tích hồi qui lần hai với bốn biến độc lập XH, TT, CNH

adj = 38.2% và các hệ số hồi qui chuẩn hóa

và TK. Kết quả có sự thay đổi về hệ số R2

tăng cao. Theo đó, hệ số hồi qui chuẩn hóa cao nhất là Động cơ tiêu khiển (0.250), kế

đến là Nhận thức về thông tin (0.233), Nhận thức tính cá nhân hóa (0.222) và cuối

cùng là Ảnh hưởng xã hội (0.131.) Phương trình hồi qui tuyến tính bội được biểu diễn

như dưới đây:

CS = 0.429 + 0.126 XH + 0.265 TT + 0.228 CNH + 0.228 TK

Cuối cùng, biến điều tiết Tần suất sử dụng được đưa vào phân tích hồi qui tuyến

tính bội để xem xét tác động của nó trong mô hình nghiên cứu. Tần suất sử dụng apps

được chia thành ba nhóm (1) Tần suất thấp, (2) Tần suất trung bình và (3) Tần suất

cao. Kết quả phân tích cho thấy có nhiều khác biệt so với mô hình hồi qui tuyến tính

không có biến điều tiết. Với tần suất thấp, chỉ có hai yếu tố có tác động đến hành vi

sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người dùng là TT và CNH, hệ số

hồi qui tăng mạnh. Với tần suất trung bình, có bốn biến XH, TT, CNH và TK như mô

hình ban đầu và hệ số hồi qui thay đổi nhẹ. Với tần suất cao, hai biến CNH và TK có

ảnh hưởng đến CS, hệ số hồi qui đều tăng đáng kể. Điều này chứng minh rằng Tần

suất sử dụng là biến điều tiết đóng vai trò rất quan trọng trong mô hình nghiên cứu.

5.2 Hàm ý cho nhà quản trị

Với sự tiến bộ ngày càng nhanh của công nghệ và tỷ lệ người dùng smartphone

ngày càng cao, bán lẻ omnichannel ngày càng phát triển, trong đó không thể không

nói đến thương mại di động (m-commerce) đang dần thay đổi phương thức kinh doanh

bán lẻ trên thị trường. Theo đó, omnichanel marketing cũng được các nhà bán lẻ áp

dụng và mobile apps là một kênh tiếp cận khách hàng rất hữu hiệu. Trong xu thế này,

73

các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé cũng nên có kế hoạch phát triển mobile apps như

một kênh tiếp cận khách hàng.

Dựa trên kết quả nghiên cứu từ khách hàng của chuỗi bán lẻ sản phẩm cho mẹ và

bé đã được trình bày cụ thể trong chương bốn, tác giả đề xuất một số kiến nghị đến

các doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực này, đặc biệt là các nhà làm marketing.

Theo kết quả thống kê mô tả hành vi sử dụng ứng dụng di động của khách hàng

các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé, tỷ lệ người sử dụng apps trên smartphone rất cao,

nhưng người mua hàng trên các apps bán lẻ thấp, họ sử dụng apps để tham gia mạng

xã hội, xem tin tức và giải trí nhiều hơn (Xem Biểu đồ 4.4 và 4.5 trong chương bốn).

Vì vậy, khi xây dựng mobile apps thì các doanh nghiệp nên đặt mục tiêu marketing

hơn là bán hàng trực tiếp qua apps. Thực tế các doanh nghiệp hiện nay có apps đều

đặt mục tiêu chính là giới thiệu sản phẩm và bán hàng mặc dù doanh số từ apps

đang còn khiêm tốn và chưa biết thật sự có thu hút được khách hàng mới hay chỉ là

khách hàng dịch chuyển từ mua hàng trên website sang mua hàng trên apps. Trong khi

đó tính năng để khách hàng bình luận, chia sẻ ít được chú trọng. Khi tương tác với

khách hàng, doanh nghiệp sẽ biết được cảm nhận của họ về sản phẩm dịch vụ mà mình

cung cấp cũng nhưng những yêu cầu mong muốn của họ để có các giải pháp thỏa mãn

nhu cầu của họ tốt hơn. Thông qua apps các nhà marketing có thể tiếp cận đúng khách

hàng mục tiêu, tìm hiểu thông tin về hành vi của họ và truyền tải thông điệp đúng đối

tượng.

Hiện tại các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé đều chưa có apps. Khi xây dựng apps

thì các chuỗi này nên thiết kế apps với tính năng chính là chia sẻ, bên cạnh đó giới

thiệu sản phẩm/dịch vụ của mình nhằm hỗ trợ bán hàng trên website và tại cửa

hàng. Apps được dùng để các ông bố, bà mẹ có thể kết nối trao đổi thông tin, chia sẻ

kinh nghiệm với nhau từ lúc chuẩn bị có con đến khi sinh và nuôi con đến sáu tuổi,

đồng thời có sự tư vấn của doanh nghiệp về kiến thức chăm sóc mẹ và bé cùng các sản

phẩm/dịch vụ cần thiết cho họ. Từ đó doanh nghiệp có thể chủ động hơn trong việc

lắng nghe và tương tác với khách hàng, có được dữ liệu khách hàng tiềm năng cũng

như giới thiệu đúng sản phẩm/dịch vụ cho khách hàng vào đúng thời điểm. Ngoài ra,

khách hàng thường chia sẻ với những người có kết nối trong mối quan hệ với họ và

74

rất ít chia sẻ trên apps bán lẻ hay các diễn đàn (Xem Biểu đồ 4.6 trong chương 4) cũng

là một lý do để các doanh nghiệp phát triển apps tập trung vào tính năng chia sẻ.

Vì vậy, nhằm thúc đẩy hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của

khách hàng, các doanh nghiệp và nhà làm marketing trong lĩnh vực bán lẻ sản phẩm

cho mẹ và bé cần chú trọng vào các yếu tố sau đây.

5.2.1 Động cơ tiêu khiển

Tâm lý tự nhiên của con người là luôn thích thư giãn và vui vẻ. Đây cũng là động

lực thúc đẩy con người thực hiện một hành vi cụ thể nào đó. Với apps cũng vậy, người

dùng cảm thấy thoải mái, vui vẻ thì họ sẽ sử dụng nhiều hơn và thường xuyên hơn.

Các apps như Face book, Zalo là một minh chứng, hai apps này đều tác động đúng

vào tâm lý người dùng khi luôn tạo niềm vui cho họ trong sử dụng. Đối với khách

hàng của các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé cũng không ngoài khía cạnh tâm lý đó,

điều này thể hiện trong kết quả nghiên cứu khi biến Động cơ tiêu khiển tác động mạnh

nhất đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người dùng với

hệ số hồi qui chuẩn hóa là 0.250, giá trị trung bình (mean) của các biến quan sát đều

khá cao (từ 3.43 đến 3.46). Nhằm tăng mức độ sử dụng apps để chia sẻ thì doanh

nghiệp cần thiết kế nội dung apps theo hướng tạo sự thư giãn vui tươi cho người dùng.

Cụ thể, họ có thể áp dụng các gợi ý như sau:

 Tạo trò chơi (game) tương tác trên apps: Trong thực tế cuộc sống người lớn và

trẻ em đều thích game, chơi game là công cụ giải trí tạo ra cảm giác vui vẻ, giải

tỏa căng thẳng. Đối với các mẹ trong thai kỳ và nuôi con nhỏ càng cần giải trí

để tinh thần thoải mái góp phần tạo sự phát triển tốt cho trẻ và cân bằng cuộc

sống cho mẹ. Thống kê mô tả hành vi khách hàng có tỷ lệ sử dụng app để giải

trí (chơi game, xem phim) khá cao chiếm 18.2%, chỉ sau hoạt động tham gia

mạng xã hội và đọc báo. Trẻ con từ ba tuổi đã có thể chơi các game đơn giản.

Vì thế, khi apps có game được các mẹ và bé yêu thích thì các mẹ sẽ dùng apps

nhiều hơn và khả năng chia sẻ trên apps sẽ tăng lên. Hai loại game có thể thực

hiện trên apps là game cho các mẹ chơi cùng nhau và game cho mẹ chơi cùng

bé. Game cho các mẹ có nội dung liên quan đến kiến thức khi mang thai và

nuôi dạy con; game chia theo cấp độ từ dễ đến khó và mẹ không thể chơi một

75

mình mà phải chơi cùng các mẹ khác để tăng tính tương tác và kích thích sự

chia sẻ. Game mẹ chơi cùng bé là game vừa học vừa chơi như về trồng cây,

nuôi thú cưng, học chữ,…vừa chơi game các mẹ có thể vừa dạy trẻ về cách

nhận biết môi trường xung quanh, nhận biết mặt chữ, việc làm tốt và không

tốt…. Phần thưởng ảo cho các game là các sản phẩm cho mẹ và bé mà doanh

nghiệp đang cung cấp; phần thưởng có nhiều loại cho mẹ và bé trong từng giai

đoạn khác nhau (mang thai, có con từ 0 đến 6 tháng, 6 đến 12 tháng,…) và các

mẹ có thể lựa chọn phần thưởng phù hợp với mình. Kết quả trò chơi các mẹ có

thể chia sẻ với người khác trên apps hoặc chia sẻ lên mạng xã hội, phần thưởng

ảo của cũng có thể tặng cho người khác. Thông qua game này, ngoài việc tạo

niềm vui cho người dùng để gia tăng việc sử dụng apps thì doanh nghiệp có thể

thu thập thông tin khách hàng và giới thiệu sản phẩm hay dịch vụ đến họ.

 Chuyên mục chuyện vui mỗi tuần: Một nội dung có thể giúp các mẹ thư giãn

là những câu chuyện vui. Mỗi tuần trên apps đăng tải các mẫu chuyện vui vào

một ngày cố định (ví dụ như thứ sáu hàng tuần) để tạo sức hấp dẫn cho apps và

tạo tâm lý chờ đợi cho các mẹ. Các câu chuyện có thể bằng hình ảnh hoặc video

và nội dung xoay quanh cuộc sống hàng ngày như nuôi dạy con, tình yêu, hôn

nhân và gia đình. Các mẹ có thể bình luận về câu chuyện, chia sẻ với người

khác trên apps hoặc trên mạng xã hội. Với chuyên mục chuyện vui này kích

thích người dùng sử dụng apps để giải trí, thư giãn, giảm stress đặc biệt là các

bà mẹ nuôi con nhỏ rất dễ bị trầm cảm, buồn rầu.

 Chương trình kể chuyện bé nghe: Những câu chuyện cổ tích, chuyện ngụ ngôn

thường được các cô giáo mầm non và phụ huynh sử dụng để rèn khả năng quan

sát, hiểu vấn đề, khả năng tư duy và trí tưởng tượng của bé. Trên apps có thể

xây dựng chương trình kể chuyện qua hình ảnh để các mẹ vừa kể bé nghe vừa

cho bé xem ảnh và đặt các câu hỏi để bé trả lời; hoặc chương trình kể chuyện

sinh động như phim hoạt hình để bé tự xem hoặc xem cùng bố mẹ. Đối với trẻ

con khi đã thích chương trình sẽ yêu cầu bố mẹ cho xem hàng ngày từ đó làm

tăng tần suất sử dụng apps và tăng khả năng chia sẻ, trao đổi giữa các phụ huynh

với nhau về ý nghĩa các câu chuyện cũng như cách dạy trẻ con.

76

 Chuyên mục thiết kế thời trang cho mẹ và bé: Các mẹ sẽ rất vui khi được tự tay

thiết kế những trang phục cho mình và con. Người dùng apps có thể thoải máy

thiết kế trang phục trong chuyên mục thiết kế thời trang cho mẹ và bé, đưa hình

ảnh và số đo của mẹ và bé vào apps để mặc thử trang phục mình thiết kế và lưu

lại hình ảnh vào tài khoản trên apps hay lưu về thiết bị di động. Bên cạnh đó,

các mẹ cũng có thể chia sẻ mẫu thiết kế của mình với bất kỳ ai trên apps và

mạng xã hội. Qua chuyên mục này có thể vừa tạo niềm vui cho người dùng khi

sử dụng apps vừa có thể hiểu được nhu cầu, mong muốn về sản phẩm thời trang

của họ, từ đó có thể cung cấp những sản phẩm phù hợp hơn cho khách hàng.

5.2.2 Nhận thức về thông tin

Doanh nghiệp và các nhà làm marketing cần tập trung vào yếu tố thông tin cung

cấp cho người dùng, bởi lẻ người tiêu dùng ngày nay đang bị quá tải thông tin. Nếu

apps của doanh nghiệp có nhiều thông tin không như mong muốn của họ, tạo sự phiền

toái cho họ thì chắc chắn việc sử dụng apps sẽ giảm sút là điều không tránh khỏi. Việc

cung cấp đúng thông tin khách hàng cần, thông tin hấp dẫn, có giá trị hữu dụng và kịp

thời là các yếu tố quan trọng làm cho khách hàng sử dụng apps để chia sẻ thông tin

nhiều hơn. Cụ thể trong nghiên cứu này, giá trị trung bình của các biến quan sát khá

cao (từ 3.71 đến 4.04) và hệ số hồi qui chuẩn hóa là 0.233. Thực tế cho thấy khách

hàng chuỗi mẹ và bé sử dụng apps để đọc báo, tin tức khá nhiều (chiếm 19.2%, chỉ

sau tham gia mạng xã hội) và mức độ chia sẻ tin tức cao nhất với 31% (Xem biểu đồ

4.5 và 4.6 tại chương 4). Điều này chỉ ra rằng họ rất quan tâm đến thông tin. Đối với

apps chia sẻ cho đối tượng khách hàng mua sản phẩm mẹ và bé có thể cung cấp các

thông tin cụ thể như sau:

 Gửi thông báo (notification) cho người dùng: Dựa vào thông tin tài khoản mà

người dùng đăng ký để gửi thông báo về lịch khám thai, chích ngừa,... Muốn

làm được điều này thì apps cần thiết kế sao cho người đăng kí tài khoản cung

cấp các thông tin chính xác như ngày dự sinh, số con, hay độ tuổi của con trẻ.

Từ đó apps sẽ gửi đúng thông tin mà người dùng cần. Đây cũng là một cách

tăng tính cá nhân hóa cho người dùng apps (tiếp tục được trình bày trong phần

sau)

77

 Chương trình tư vấn trực tiếp từ chuyên gia sức khỏe và sinh sản: Nhằm cung

cấp những thông tin cụ thể và chính xác nhất từ chuyên gia, giải quyết khó khăn

của các mẹ trong quá trình mang thai và nuôi dạy con, apps nên tổ chức chương

trình tư vấn trực tiếp cho các mẹ. Để đảm bảo chất lượng tư vấn và người tham

gia có thể sắp xếp thời gian, chương trình có thể được tổ chức một tháng một

lần với lịch trình được thông báo trước cho người dùng apps.

 Cung cấp thông tin các chương trình khuyến mãi liên quan sản phẩm mẹ và bé

kịp thời – bởi lẻ người dùng chia sẻ các thông tin này khá nhiều, chiếm tỷ lệ

thứ hai trong mẫu nghiên cứu (23.7%, Xem Biểu đồ 4.6 tại chương 4). Do đó,

các thông tin khuyến mãi nên được cung cấp trong một mục riêng để người

dùng dễ theo dõi và chia sẻ cho bất kỳ ai một cách nhanh chóng.

 Các bài viết về chăm sóc sức khỏe mẹ và bé, công thức nấu các món ăn bổ

dưỡng khi mang thai và nuôi con. Thông tin cung cấp cần có sơ sở khoa học và

được chứng minh bởi các chuyên gia. Ví dụ, đối với trẻ suy dinh dưỡng được

chia thành ba cấp độ dựa theo tiêu chuẩn độ tuổi và cân nặng, với từng cấp độ

và tuổi của trẻ sẽ có chế độ dinh dượng khác nhau: cấp độ I và II sẽ điều trị tại

nhà bằng chế độ ăn và chăm sóc; cấp độ III có thể cho trẻ uống kèm sữa cao

năng lượng theo hướng dẫn của bác sĩ, nếu trẻ suy dinh dưỡng nặng kèm theo

tiêu chảy hoặc viêm phổi phải đưa vào điều trị tại bệnh viện (Viện Dinh dưỡng

Quốc gia).

 Cập nhật tin tức chính thống về các vấn đề đang diễn ra trong xã hội liên quan

đến mẹ và bé như các dịch bệnh, thực phẩm sạch/bẩn, chất lượng các trường

mầm non,…

 Tạo các câu ngắn gọn với nội dung hấp dẫn như một câu thơ, câu danh ngôn,

câu ca dao hoặc các hình ảnh bắt mắt và mang ý nghĩa cụ thể về nuôi dạy con,

tình yêu, gia đình,… đồng thời cho xuất hiện dưới dạng pop-up5 trên màn hình

5 Pop-up: những thông tin tự động hiển thị trên màn hình smartphone. Người dùng có tể tùy chỉnh bật/tắt chế độ pop-up trên smartphone của mình.

smartphone để thu hút người dùng xem và truy cập vào apps.

78

5.2.3 Nhận thức tính cá nhân hóa

Mặc dù hệ số hồi qui chuẩn hóa của biến Nhận thức tính cá nhân hóa xếp thứ ba

trong mô hình hồi qui (0.222) nhưng kết quả phân tích hồi qui với biến điều tiết Tần

suất sử dụng cho thấy với tần suất thấp, tần suất trung bình hay tần suất cao thì biến

Nhận thức tính cá nhân hóa luôn có ý nghĩa trong mô hình. Điều này chứng minh rằng

Nhận thức tính cá nhân hóa là yếu tố quan trọng có tác động đáng kể đến hành vi sử

dụng apps để chia sẻ thông tin. Để nâng cao tính cá nhân hóa, doanh nghiệp có thể xây

dựng cho apps các tính năng sau:

 Đề xuất các bài viết, tin tức, chương trình trên apps phù hợp với người dùng

dựa trên thông tin đăng kí của họ. Như đã trình bày trong yếu tố nhận thức về

thông tin, người đăng ký tài khoản cần cung cấp chính xác các thông tin như

ngày dự sinh, số con, độ tuổi của các con để từ đó apps đưa ra những đề xuất

thích hợp với từng người dùng. Trong thực tế, việc này gần như đang được sử

dụng rất nhiều bởi kỹ thuật lắng nghe xã hội (social listening).

 Một tài khoản có thể đăng kí thông tin cho nhiều bé. Điều này tạo thuận lợi cho

từng cá nhân khi sử dụng apps, chỉ với một tài khoản họ có thể theo dõi cập

nhật thông tin cho các con của mình, bên cạnh đó doanh nghiệp có được thông

tin cụ thể và chính xác hơn về khách hàng đang sử dụng. Nếu một tài khoản chỉ

được đăng ký thông tin cho một bé thì người mẹ có hai con phải đăng ký thêm

một tài khoản khác. Việc này có thể gây phiền cho các mẹ khi phải đăng nhập

nhiều lần, đồng thời doanh nghiệp cũng khó kiểm soát được số lượng người

dùng thật sự của apps.

 Người dùng có thể tùy chỉnh chế độ nhận thông báo của apps. Các thông báo

pop-up trên màn hình smartphone, thông báo về các khuyến mãi/quà tặng,

thông báo có bài viết hay tin tức mới, thông báo nhắc nhở lịch khám thai, chích

ngừa,…đều có thể được tùy chỉnh bởi khách hàng. Họ có quyền cài đặt nhận

hay không nhận thông báo, nhận thông báo bao lâu một lần, nhận vào ngày nào

trong tuần và thời gian nào trong ngày. Riêng việc cài đặt nhận hay không nhận

thông báo, nhận thông báo bao lâu một lần có thể thực hiện được qua tính năng

thông báo (notification) trong phần cài đặt trên smartphone hoặc có thể chọn

ngay trong lần đầu tiên khách hàng sử dụng apps.

79

 Thiết kế Nhật ký mang thai và nuôi con như một quyển nhật ký thật sự. Các mẹ

có thể thoải mái viết, vẽ, đăng ảnh, clip lên nhật ký của mình và tùy chỉnh chế

độ chia sẻ hoặc không chia sẻ với người khác. Nhật ký hiển thị từng trang theo

thời gian, các mẹ có thể chọn từng trang để xem lại hoặc lọc (filter) theo thời

gian. Tính năng này giúp người dùng dễ dàng xem lại nhật ký của chính mình,

không cần phải tạo hashtag6 dưới mỗi bài viết hoặc mất nhiều thời gian tìm

kiếm, theo đó apps cũng không cần phải thiết kế hỗ trợ sử dụng hashtag.

 Tính năng kết nối trực tiếp với người dùng khác trên apps. Ngoài các tính năng

chia sẻ, bình luận, hỏi đáp trên apps, tính năng kết nối trò chuyện

(chat/messenger) là cần thiết để người dùng có thể nói chuyện riêng với nhau

về một vấn đề mà các thành viên đều quan tâm. Chức năng này sẽ làm tăng tính

cá nhân theo hướng nhóm quan tâm và mọi người dễ chia sẻ thoải mái với nhau

hơn.

5.2.4 Ảnh hưởng xã hội

Hành vi sử dụng apps để chia sẻ thông tin của khách hàng cũng chịu tác động bởi

bạn bè, người thân và những người xung quanh. Mặc dù hệ số hồi qui không cao

(0.131) so với các yếu tố khác trong mô hình nhưng đây cũng là yếu tố tác động đến

hành vi của khách hàng. Vì vậy, Apps nên được thiết kế tính năng để người dùng có

thể mời bạn bè sử dụng apps. Khi được bạn bè giới thiệu thì cơ hội có thêm khách

hàng sử dụng apps cao hơn. Ngoài ra, tính năng chia sẻ đến các trang mạng xã hội trên

apps là cần thiết, đặc biệt là facebook bởi đa số khách hàng đều sử dụng và có nhiều

bạn bè trên mạng xã hội này. Điều này sẽ góp phần làm tăng thêm lượng người sử

dụng apps từ sự ảnh hưởng của khách hàng đến bạn bè của họ. Trong thực tế, các bà

mẹ có con nhỏ hay đang trong thai kỳ cũng thường xuyên tìm kiếm các thông tin liên

quan đến việc nuôi trẻ thơ hoặc dinh dưỡng cho bà bầu. Việc này gợi ý cho chúng ta

có thể nghĩ đến việc tìm kiếm các đối tác như webtretho, các diễn đàn mẹ và bé để

xuất hiện biểu tượng apps của mình trong nội dung các trang viết, tạo cơ hội được

6 Hashtag là một từ hoặc cụm từ đứng sau dấu #, được dùng để nhóm các nội dung chứa hashtag đó thành một chuỗi. Khi chọn hay gõ một hashtag sẽ dẫn đến các bài viết có chứa hashtag đó. Hashtag đang được sử dụng nhiều trên mạng xã hội như facebook, Twitter,…

nhiều người nhìn thấy hơn, từ đó cũng giúp gia tăng cộng đồng sử dụng apps. Theo

80

nghiên cứu của Buzzmetrics (2017), nội dung của một bài viết có liên quan rất nhiều

đến hành vi người xem, từ việc đơn giản chỉ view đến các hành động mạnh mẽ khác

nữa như like, share, dẫn dắt (lead) và thậm chí trở thành người có ảnh hưởng

(influencer) đến nội dung bài viết đó. Các cửa hàng mẹ và bé có thể tổ chức đội ngủ

chuyên rà quét (spider) các trang có liên quan, tham gia diễn đàn như một đối tượng

thực thụ rồi từ đó khuyến khích, dẫn dụ các thành viên tải apps của mình về tham khảo

và sử dụng. Điều này đã được làm từ rất lâu bởi các công ty chuyên kinh doanh sữa

bột dành cho trẻ con. Cuối cùng, một thực tế vẫn xảy ra là có rất nhiều người không

biết đến sự tồn tại của apps của những cửa hàng, công ty, tổ chức mà mình lâu nay vẫn

giao dịch. Do vậy, việc quảng bá tại điểm bán về các apps cho khách hàng đang hiện

diện tại cửa hàng là điều vô cùng cần thiết. Nó không những giúp tăng số người sử

dụng cho đơn vị kinh doanh mà còn mang lại giá trị cộng thêm cho khách hàng khi họ

biết rằng có thể tìm hiểu thông tin trước qua apps trước khi đến với cửa hàng để mua

sắm cho nhu cầu của chính mình hay mua để tặng bạn bè, người thân…

5.2.5 Tần suất sử dụng

Người dùng chủ yếu sử dụng apps với Tần suất trung bình (5 đến 15 lần một ngày)

và mô hình phù hợp đến 45.5% dữ liệu thị trường. Do đó, các nhà bán lẻ chuỗi sản

phẩm mẹ và bé nên tập trung vào nhóm khách hàng này khi xây dựng apps, cụ thể là

thực hiện nhiều nghiên cứu sâu hơn về hành vi của họ bên cạnh việc phát triển đầy đủ

bốn yếu tố cho apps (Động cơ tiêu khiển, Nhận thức về thông tin, Nhận thức tính cá

nhân hóa và Ảnh hưởng xã hội). Nhóm khách hàng sử dụng apps với Tần suất cao

(trên 15 lần một ngày) cũng cần được quan tâm bởi vì họ càng sử dụng apps nhiều thì

khả năng chia sẻ thông tin qua apps càng cao. Với nhóm khách hàng này thì doanh

nghiệp cần chú trọng các giải pháp để tăng Động cơ tiêu khiển và sau đó là Nhận thức

tính cá nhân hóa, do các đối tượng này chỉ bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố trên khi sử

dụng apps để chia sẻ thông tin.Với Tần suất thấp, có hai yếu tố là Nhận thức về thông

tin và Nhận thức tính cá nhân hóa có tác động đến hành vi sử dụng apps để chia sẻ

thông tin của nhóm người dùng với tần suất này.

Từ đó cho thấy nhóm khách hàng sử dụng apps với tần suất trung bình là có khả

năng sử dụng apps để chia sẻ thông tin nhiều nhất, doanh nghiệp cần nâng cao các giải

81

pháp cho nhóm khách hàng này. Bên cạnh đó, dù là người dùng apps với tần suất thấp,

tần suất trung bình hay tần suất cao thì Nhận thức tính cá nhân hóa đều có tác động

đến hành vi của họ và hệ số hồi qui tăng lên đáng kể. Chính vì vậy, doanh nghiệp cần

đầu tư nghiên cứu phát triển để tăng tính cá nhân hóa nhiều hơn trên apps nhằm tăng

lượng người dùng.

Tóm lại, qua nội dung của nghiên cứu cho thấy mobile apps đang ngày càng phát

triển và trở thành xu hướng trong thế giới kinh doanh. Nó mở ra nhiều cơ hội cho bán

lẻ omnichanel cũng như omnichanel marketing và các nhà phát triển mobile apps. Để

phát triển apps mang lại hiệu quả tối ưu thì ngoài nền tảng công nghệ tốt và tính năng

hữu ích các doanh nghiệp, các nhà làm marketing cần đầu tư nhiều vào nội dung cho

apps của mình.

5.3 Đóng góp của nghiên cứu

Ứng dụng di động cũng như thương mại di động chỉ mới phát triển mạnh trong

những năm gần đây khi người ta ngày càng nói nhiều về thời kỳ công nghiệp 4.0, vì

vậy các nghiên cứu về hành vi sử dụng ứng dụng di động không nhiều, đặc biệt tại

Việt Nam. Đa số các nghiên cứu trước đây nghiên cứu về thái độ, ý định sử dụng ứng

dụng di động hay sự chấp nhận thương mại di động, ví dụ như nghiên cứu của

Natarajan và cộng sự (2017), Ahuja và Khazanchi (2016), Musa và cộng sự (2016),

Yadav và cộng sự (2016), Hew và cộng sự (2015). Các nghiên cứu này đều được thực

hiện tại thị trường nước ngoài là Malaysia, Ấn Độ, Trung Quốc. Bài luận văn này

nghiên cứu về hành vi kết quả của người dùng khi sử dụng ứng dụng di động, cụ thể

là hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin. Kết quả nghiên cứu cũng

đóng góp một phần nhỏ vào dữ liệu nghiên cứu hành vi sử dụng ứng dụng di động tại

thị trường Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung.

Nghiên cứu xác định được các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng ứng dụng di

động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng đối với trường hợp sản phẩm mẹ và bé.

Theo đó, các yếu tố có ảnh hưởng đến hành vi sử dụng apps để chia sẻ thông tin theo

mức độ tác động từ mạnh nhất đến yếu nhất là Động cơ tiêu khiển, Nhận thức về thông

tin, Nhận thức tính cá nhân hóa và Ảnh hưởng xã hội. Các yếu tố còn lại như Sử dụng

mạng xã hội và Thói quen chưa thể hiện tác động của nó đến hành vi này. Đây chính

82

là sự khác biệt của bài nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước đây bởi các nghiên

cứu trước đây cho thấy Sử dụng mạng xã hội có ảnh hưởng đến hành vi sử dụng apps

của người dùng và Thói quen có tác động mạnh đến ý định hành vi sử dụng ứng dụng

di động (Hew et al., 2015; Kim et al., 2016; Yadav et al., 2016; Zhang et al., 2017)

Kết quả bài nghiên cứu cũng chứng minh có sự khác biệt trong hành vi sử dụng

apps để chia sẻ thông tin của khách hàng các chuỗi mẹ và bé khi xem xét đến Tần suất

sử dụng apps của họ. Với tần suất sử dụng apps khác nhau thì các yếu tố và mức độ

tác động của nó đến hành vi sử dụng apps để chia sẻ thông tin cũng khác nhau. Từ kết

quả này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng và có những phương

pháp tiếp cận thích hợp.

Cuối cùng, nghiên cứu đã đề xuất một số giải pháp cho doanh nghiệp phát triển

apps như một kênh tiếp cận và marketing đến khách hàng nhằm hỗ trợ hoạt động kinh

doanh trong thời đại kỹ thuật số ngày nay.

5.4 Giới hạn nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo

Bên cạnh những đóng góp về mặt lý thuyết và thực tiễn, nghiên cứu cũng có một

số giới hạn nhất định được trình bày dưới đây.

 Một là, dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ khách hàng của các chuỗi bán lẻ

sản phẩm cho mẹ và bé. Trong thực tế, lĩnh vực kinh doanh bán lẻ rất đa dạng

về sản phẩm và dịch vụ, do đó nghiên cứu có thể mở rộng sang các sản phẩm

dịch vụ khác như các chuỗi bán hàng thời trang, mỹ phẩm, chăm sóc sức khỏe

(Guardian, Medicare,…) hay mặt hàng điện tử.

 Hai là, hành vi sử dụng ứng dụng di động có nhiều khía cạnh và nhiều yếu tố

tác động đến nó. Trong mô hình nghiên cứu này chỉ xem xét khía cạnh sử dụng

ứng dụng di động để chia sẻ thông tin với sáu yếu tố tác động đến hành vi này.

Các nghiên cứu tiếp theo có thể nghiên cứu hành vi sử dụng ứng dụng di động

để tìm kiếm thông tin, mua hàng, hay so sánh các hành vi này với hành vi

chia sẻ thông tin; khám phá thêm nhiều yếu tố hơn vào mô hình để xem xét

tác động của nó.

 Ba là, nghiên cứu chỉ mới phân tích ảnh hưởng của biến điều tiết Tần suất sử

dụng đến chất lượng mối quan hệ trong mô hình. Các biến khác về Độ tuổi,

83

Giới tính, Học vấn, Nghề nghiệp cũng có thể dùng để phân tích tương tự như

biến điều tiết tần suất này.

 Bốn là, phạm vi nghiên cứu của bài luận văn này được thực hiện tại thị trường

TP.HCM nên kết quả nghiên cứu chỉ phù hợp áp dụng cho khu vực này. Trong

tương lai có thể mở rộng phạm vi nghiên cứu ra nhiều tỉnh thành khác hoặc

tham vọng hơn là toàn lãnh thổ Việt Nam hoặc các quốc gia khác, hoặc cả hai

và so sánh kết quả nghiên cứu của hai thị trường với nhau.

 Năm là, bài nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp hồi qui tuyến tính

bội để kiểm định mối quan hệ giữa các biến. Trong nghiên cứu tiếp theo có thể

sử dụng phương pháp phân tích cụm nhằm phân khúc khách hàng theo những

tiêu chí xác định nhằm giúp các doanh nghiệp hiểu rõ đối tượng khách hàng

của mình hơn và có các giải pháp cụ thể cho từng phân khúc khách hàng.

 Cuối cùng, nghiên cứu có thể khai thác dữ liệu thống kê mô tả các yếu tố nhân

khẩu học nhiều hơn thông qua phân tích sự khác biệt trung bình về hành vi sử

dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của những đối tượng ở độ tuổi, trình

độ,… khác nhau.

84

DANH MỤC CÁC NGHIÊN CỨU TÁC GIẢ THAM GIA ĐÃ ĐƯỢC CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN

1. Bùi Thanh Tráng và Lê Thị Huệ Linh, 2017. Hành vi sử dụng ứng dụng di động

để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ

và bé. Hội thảo thường niên về Thương mại: Tương tác Thương mại giữa Việt

Nam và Thế giới. Khoa Kinh doanh Quốc tế – Marketing, Trường Đại học Kinh

tế TP.HCM, tháng 11 năm 2017.

2. Đinh Tiên Minh và Lê Thị Huệ Linh, 2016. Nghiên cứu thái độ người tiêu dùng

TPHCM đối với quảng cáo trực tuyến trên mạng xã hội Facebook. Hội thảo

khoa học: Phát triển thương mại bán lẻ trực tuyến tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Trường Đại học Kinh tế TP.HCM, tháng 11 năm 2016.

3. DINH Tien Minh, PHAM Thi Truc Ly, LE Thi Hue Linh, 2016. The Retail

Market of Mekong Delta Key Economic Region in International Integration

Trend. International Seminar on Vietnam Retail Market in The Globalization

Integration. School of International Business - Marketing, University of

Economics Ho Chi Minh City, October 2016.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Anh

1. Adomavicius, G. & Tuzhilin, A., 2005. Personalization technologies: a process-

oriented perspective. Communications of the ACM, 48, 83-90.

2. Ahuja, V. & Khazanchi, D., 2016. Creation of a conceptual model for Adoption of Mobile Apps for shopping from E-Commerce sites-An Indian context. Procedia Computer Science, 91 (2016), 609 – 616.

3. Ajzen, I., 1991. The theory of planned behavior. Organizational behavior and

human decision processes, 50, 179-211.

4. Ajzen, I. & Fishbein, M. 1975. Belief, attitude, intention and behavior: An

introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley.

5. Barnes, S. J. & Huff, S. L., 2003. Rising sun: iMode and the wireless Internet.

Communications of the ACM, 46, 78-84.

6. Baron, R. M. & Kenny, D. A., 1986. The moderator–mediator variable distinction research: Conceptual, strategic, and statistical

in social psychological considerations. Journal of personality and social psychology, 51, 1173.

7. Bauer, R. A., 1960. Consumer behavior as risk taking. Dynamic marketing for a

changing world, 398.

8. Berezina, K.et al., 2016. Understanding satisfied and dissatisfied hotel customers: text mining of online hotel reviews. Journal of Hospitality Marketing & Management, 25, 1-24.

9. Bolton, R. N.et al., 2013. Understanding Generation Y and their use of social media: a review and research agenda. Journal of Service Management, 24, 245- 267.

10. Brown, S. A. & Venkatesh, V., 2005. Model of adoption of technology in households: A baseline model test and extension incorporating household life cycle. MIS quarterly, 399-426.

11. Budiu, R., 2013. Mobile: Native apps, web apps, and hybrid apps. Nielsen Norman

Group, 49-53.

12. Chen, C., 2013. Perceived risk, usage frequency of mobile banking services.

Managing Service Quality: An International Journal, 23, 410-436.

13. Cheung, C. M. & Lee, M. K., 2012. What drives consumers to spread electronic word of mouth in online consumer-opinion platforms. Decision support systems, 53, 218-225.

14. Chong, A. Y.-L., 2013. Mobile commerce usage activities: The roles of demographic and motivation variables. Technological Forecasting & Social Change, 80 (2013), 1350 –1359.

15. Chou, C.-H.et al., Understanding Mobile Apps Continuance Usage Behavior and

Habit: An Expectance-Confirmation Theory. PACIS, 2013. 132.

16. Crabbe, M.et al., 2009. An adoption model for mobile banking in Ghana.

International Journal of Mobile Communications, 7, 515-543.

17. Davis, F. D., 1989. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user

acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.

18. Davis, F. D.et al., 1989. User acceptance of computer technology: a comparison of

two theoretical models. Management science, 35, 982-1003.

19. Davis, F. D.et al., 1992. Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the

workplace1. Journal of applied social psychology, 22, 1111-1132.

20. DINH Tien Minh, 2015. The trend of showrooming and webrooming behaviours of the consumers in Ho Chi Minh City. Proceedings of The 3rd IBEA International Conference On Business Economics and Accounting, p538-546. Vietnam, 15-17 April 2015. International Education Organizer Training and Consulting, Hosted by University of Economics Ho Chi Minh City, Supported by VACPA and Embassy of Republic of Indonesia in Viet Nam.

21. Dodds, W. B.et al., 1991. Effects of price, brand, and store information on buyers'

product evaluations. Journal of marketing research, 307-319.

22. ERICSSON, 2016. South East Asia And Oceania Ericsson Mobility Report. . [Accessed: April 2017].

23. Green, S. B., 1991. How many subjects does it take to do a regression analysis.

Multivariate behavioral research, 26, 499-510.

24. Hair, J. F.et al., 2010. Multivariate data analysis. Multivariate data analysis. 7 ed.

25. Heung, V. C. & Lam, T., 2003. Customer complaint behaviour towards hotel International Journal of Contemporary Hospitality

restaurant services. Management, 15, 283-289.

26. Hew, J.-J.et al., 2015. What catalyses mobile apps usage intention: an empirical

analysis Industrial Management & Data Systems, 115, 1269 - 1291.

27. Hoffman, D. L. & Fodor, M., 2010. Can you measure the ROI of your social media

marketing? MIT Sloan Management Review, 52, 41.

28. Kerrane, B.et al., 2012. Children's influence strategies in practice: Exploring the co-constructed nature of the child influence process in family consumption. Journal of Marketing Management, 28, 809-835.

29. Kim, E.et al., 2013. To app or not to app: Engaging consumers via branded mobile

apps. Journal of Interactive Advertising, 13, 53-65.

30. Kim, S.et al., 2016. Factors affecting stickiness and word of mouth in mobile

applications Journal of Research in Interactive Marketing, 10, 177 -192.

31. Kim, Y. & Gyo Chung, M., 2008. Personalised information services using a hybrid

recommendation method based on usage frequency. Program, 42, 436-447.

32. Lee, M.-C., 2009. Understanding the behavioural intention to play online games: An extension of the theory of planned behaviour. Online information review, 33, 849-872.

33. Lee, W.et al., 2013. Exploring the behavioral aspects of adopting technology: Meeting planners' use of social network media and the impact of perceived critical mass. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 4, 6-22.

34. Leong, L.-Y.et al., 2013. Modeling the stimulators of the behavioral intention to use mobile entertainment: does gender really matter? Computers in Human Behavior, 29, 2109-2121.

35. Limayem, M.et al., 2007. How habit limits the predictive power of intention: The

case of information systems continuance. MIS quarterly, 705-737.

36. Lionbridge, 2012. Mobile Web Apps vs. Mobile Native Apps: How to Make the

Right Choice.

37. Morgan, D. L. & Krueger, R. A., 1998. Developing questions for focus groups.

Sage.

38. Nunnally, J. C. & Bernstein, I. H., 1994. The theory of measurement error.

Psychometric theory, 209-247.

39. Musa, R.et al., 2016. The Predictors and Consequences of Consumers’ Attitude Towards Mobile Shopping Application. Procedia Economics and Finance, 37 (2016), 447 – 452.

40. Natarajan, T.et al., 2017. Understanding the intention to use mobile shopping applications and its influence on price sensitivity. Journal of Retailing and Consumer Services, 37(2017), 8-22.

41. Nikou, S. & Bouwman, H., 2014. Ubiquitous use of mobile social network

services. Telematics and Informatics, 31, 422-433.

42. Okazaki, S.et al., 2009. CONSUMER PRIVACY CONCERNS AND PREFERENCE FOR DEGREE OF REGULATORY CONTROL. Journal of Advertising, 38, 63-77.

43. Okazaki, S. & Mendez, F., 2013. Perceived ubiquity in mobile services. Journal of

Interactive Marketing, 27, 98-111.

44. Palka, W.et al., 2009. Mobile word-of-mouth – A grounded theory of mobile viral

marketing. Journal of Information Technology, 24, 172 - 185.

45. Rogers, E. M. 1983. DIFFUSION OF INNOVATIONS. 3 ed. 866 Third Avenue, New York, N. Y. 10022: The Free Press - A Division of Macmillan Publishing Co., Inc.

46. Saunders, D. R., 1956. Moderator variables in prediction. Educational and

Psychological Measurement, 16, 209-222.

47. Sharma, S.et al., 1981. Identification and analysis of moderator variables. Journal

of marketing research, 291-300.

48. Siau, K.et al., 2001. Mobile commerce: promises, challenges, and research agenda.

Journal of Database management, 12, 4.

49. Skidmore 2013. Enterprise mobile apps: native, HTML5 or hybrid.

50. Tarasewich, P., 2003. Designing mobile commerce applications. Communications

of the ACM, 46, 57-60.

51. Taylor, D. G. & Levin, M., 2014. Predicting mobile app usage for purchasing and informationsharing. International Journal of Retail & Distribution Management, 42, 759 - 774.

52. Tomás, E.-R. & Elena, C.-T., 2013. Online drivers of consumer purchase of

website airline tickets. Journal of Air Transport Management, 32, 58-64.

53. Tsang, M. M.et al., 2004. Consumer attitudes toward mobile advertising: An

empirical study. International journal of electronic commerce, 8, 65-78.

54. Venkatesh, V.et al., 2003. User acceptance of information technology: Toward a

unified view. MIS quarterly, 425-478.

55. Venkatesh, V.et al., 2012. CONSUMER ACCEPTANCE AND USE OF INFORMATION TECHNOLOGY: EXTENDING THE UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY. Forthcoming in MIS Quarterly, 36, 157-178.

56. Yadav, R.et al., 2016. A multi-analytical approach to understand and predict the mobile commerce adoption. Journal of Enterprise Information Management, 29, 222 - 237.

57. Yang, B.et al., 2013. The integrated mobile advertising model: The effects of technology-and emotion-based evaluations. Journal of Business Research, 66, 1345-1352.

58. Ye, Q.et al., 2011. The influence of user-generated content on traveler behavior: An empirical investigation on the effects of e-word-of-mouth to hotel online bookings. Computers in Human Behavior, 27, 634-639.

59. Zedeck, S., 1971. Problems with the use of" moderator" variables. Psychological

Bulletin, 76, 295.

60. Zhang, T. C.et al., 2017. Generation Y’s positive and negative eWOM: use of social media and mobile technology. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 29 -.

Tiếng Việt

1. Đinh Tiên Minh, 2016. Các yếu tố quyết định sự thu hút khách hàng mua sắm của các trung tâm thương mại: trường hợp Thành phố Hồ Chí Minh. Luận án Tiến sĩ. Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

2. Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM), 2017. Báo cáo Chỉ số Thương

mại điện tử Việt Nam 2017.

3. Nielsen, 2016. Tổng quan chung về thị trường bán lẻ Việt Nam. Hội thảo: Doanh nghiệp hàng Việt – Chiến lược thị trường nội địa và xuất khẩu. Khoa Kinh doanh quốc tế – Mareting, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM, tháng 12 năm 2016.

4. Nguyễn Đình Thọ, 2013. Giáo trình Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh

doanh. TP.HCM: Nhà xuất bản Tài chính.

5. Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Bình Dương, 2016. Bản tin số 4.2016: Thương doanh. đất màu mỡ” “mảnh trong động kinh di

mại . Truy cập: [Tháng 04 năm 2017].

6. Tạp chí Bán lẻ, 2016. Thị trường mẹ và bé: Kids Plaza vs Bibo Mart. . Truy cập: [Tháng 04 năm 2017].

7. Thời báo Kinh Doanh, 2016. Đồ dùng cho mẹ và bé: Thị trường màu mỡ. . Truy cập: [Tháng 09 năm 2017].

8. Tổng Cục Thống kê, 2015. Kết quả chủ yếu: Điều tra biến động dân số và kế hoạch

hóa gia đình thời điểm 01/04/2015. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống kê.

9. Viện Dinh dưỡng Quốc gia, 2017.< http://viendinhduong.vn>. Truy cập: [Tháng

10 năm 2017.

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1A: DÀN BÀI THẢO LUẬN

A. Câu hỏi gạn lọc

Chào Anh/Chị,

Tôi là học viên Cao học của Trường Đại học Kinh tế TP.HCM. Tôi đang thực hiện đề tài “Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ và bé”. Anh/Chị vui lòng dành ít thời gian trả lời giúp tôi một số câu hỏi sau đây:

1. Anh/Chị có từng mua sản phẩm cho mẹ và bé của các chuỗi bán lẻ như

Bibomart, Kidsplaza, Concung,…chưa?

- Có Tiếp tục

Ngưng - Chưa

2. Anh/Chị có sử dụng smartphone không?

- Có Tiếp tục

Ngưng - Không

3. Anh/Chị hay bất kỳ thành viên nào trong gia đình có làm việc trong các lĩnh

vực sau đây: - Công ty Nghiên cứu thị trường Ngưng 1

- Quảng cáo Ngưng 2

- Đài phát thanh, truyền hình, báo Ngưng 3

chí

4 - Không thuộc các lĩnh vực trên Tiếp tục

4. Trong 6 tháng vừa qua, Anh/Chị có tham gia chương trình thảo luận nào về

dịch vụ bán lẻ sản phẩm cho mẹ và bé không?

- Có Ngưng

Tiếp tục - Không

B. Dàn bài thảo luận

Chào Anh/Chị,

Tôi là Lê Thị Huệ Linh, học viên cao học của trường Đại học Kinh tế TP.HCM. Tôi đang thực hiện đề tài “Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ và bé”. Tôi rất cảm ơn

Anh/Chị đã sắp xếp thời gian tham gia buổi thảo luận và trao đổi cùng tôi về chủ đề này. Ý kiến đóng góp của Anh/Chị giúp ích cho nghiên cứu của tôi rất nhiều, đồng thời cũng góp phần giúp các doanh nghiệp bán lẻ sản phẩm mẹ và bé trong việc phát triển ứng dụng tương tác với khách hàng.

Đầu tiên, tôi xin phép làm rõ khái niệm “ứng dụng di động” mà chúng ta sẽ trao đổi ngày hôm nay. Trong nghiên cứu này, ứng dụng di động hay ứng dụng mua sắm di động của nhà bán lẻ được xác định là các phần mềm hay chương trình cài đặt vào các thiết bị di động (smartphone, laptop, máy tính bảng) mà người dùng có thể thực hiện các tác vụ nhất định trên đó (xem thông tin, mua sắm, bình luận, chia sẻ,….); ứng dụng này được truy cập thông qua các biểu tượng trên màn hình chính của thiết bị.

Phần 1: Khám phá hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin và các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin.

1. Anh/Chị thường sử các dụng ứng dụng di động nào?

2. Những yếu tố nào làm cho Anh/Chị sử dụng ứng dụng di động?

2. Anh/Chị thường thực hiện các tác vụ gì trên ứng dụng di động? (xem thông tin, chia sẻ thông tin, bình luận, mua hàng…)

3. Anh/Chị thường chia sẻ thông tin gì cho bạn bè? Chia sẻ qua các phương tiện nào?

4. Trung bình một ngày Anh/Chị dành bao nhiêu thời gian để sử dụng mạng xã hội?

5. Anh/Chị cảm thấy sử dụng các thiết bị công nghệ như smartphone, laptop hay các ứng dụng trên các thiết bị này như thế nào?

6. Anh/Chị cho rằng sử dụng ứng dụng di động có lợi ích gì?

7. Anh/Chị cảm thấy thông tin được cung cấp trên các ứng dụng di động như thế nào?

8. Nếu một ngày không thể sử dụng các ứng dụng di động thì Anh/Chị sẽ cảm thấy thế nào?

9. Khi quyết định một vấn đề nào đó, Anh/Chị sẽ xin ý kiến ai hay bị ảnh hưởng bởi ai? Vì sao?

10. Trong các yếu tố sau đây, Anh/Chị cho rằng yếu tố nào là quan trọng tác động đến việc sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin? Vì sao? (sử dụng các yếu tố trong mô hình đề xuất và chỉ nêu các yếu tố mà khách hàng chưa đề cập trong quá trình thảo luận các câu hỏi trên).

Phần 2: Khẳng định lại các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin.

11. Anh/Chị vui lòng xem xét các yêu tố sau đây và sắp xếp chúng vào các nhóm (các yếu tố cùng nhóm có đặc điểm gần giống nhau). Vì sao Anh/Chị lại phân nhóm như vậy?

12. Anh/Chị vui lòng xem xét các nhóm vừa được phân loại và sắp xếp chúng theo thứ tự từ quan trọng nhất đến ít quan trọng nhất (1: rất quan trọng, 2: ít quan trọng hơn,…). Lý do Anh/Chị sắp xếp theo thứ tự đó?

Xin chân thành cám ơn sự tham gia nhiệt tình của các anh, chị!

PHỤ LỤC 1B: TÓM TẮT KẾT QUẢ THẢO LUẬN

Yếu tố Nội dung

- Thường xuyên sử dụng mạng xã hội Facebook để tương tác với người khác

- Sử dụng Youtube để xem phim, học và trao đổi các thông tin quan tâm

Sử dụng mạng xã hội - Đăng nhập facebook hàng ngày, khoảng 5 lần/ngày

- Chia sẻ nhiều thông tin trên fb như các khuyến mãi, tin tức, phim ảnh

- Hỏi ý kiến bạn bè (những người am hiểu và đã từng sử dụng) khi ra quyết định mua sắm và sử dụng các công nghệ

- Hỏi ý kiến người thân như vợ, chồng Ảnh hưởng xã hội

- Xem đánh giá của các trang cộng đồng có uy tính trước khi quyết định mua hay sử dụng sản phẩm/dịch vụ

- Ứng dụng di động cung cấp thông tin nhanh chóng, đúng lúc và đúng nội dung mong muốn

- Ứng dụng di động cung cấp các thông tin có giá trị kinh tế (giảm giá mạnh, tặng quà,…) và giá trị tinh thần mà tôi quan tâm như sức khỏe, đời sống, thời tiết, sản phẩm Nhận thức về thông tin

- Nội dung mà ứng dụng di động cung cấp ngắn gọn, hấp dẫn, tạo sự chú ý, làm cho người dùng muốn đọc và cảm thấy thư giãn khi đọc

- Ứng dụng di động đề xuất các thông tin về sản phẩm, quảng cáo,…phù hợp với người dùng

Nhận thức tính cá nhân hóa - Người dùng có thể tùy chỉnh chế độ nhận thông tin từ ứng dụng

- Ứng dụng tùy chỉnh cho phù hợp với hành vi người dùng dựa vào các hành vi trước đó

- Chưa cảm thấy mình là khách hàng đặc biệt hay duy nhất, tuy nhiên nếu app làm được điều này thì sẽ thích sử dụng

- Hiển thị nội dung chính phù hợp với người dùng, không hiển thị quá nhiều như trên web

- Rất có ích trong cuộc sống

- Tương tác với mọi người dễ dàng, nhanh chóng

- Giao dịch hay mua hàng đều nhanh hơn, tiết kiệm thời gian

Nhận thức sự hữu ích

- Giúp tăng năng suất làm việc do thao tác nhanh chóng, sử dụng mọi lúc mọi nơi

- Sử dụng apps nhanh hơn web cùng mạng wifi

- Sử dụng ứng dụng di động là thói quen hàng ngày

Thói quen - Cảm thấy cuộc sống khó khăn hơn nếu không thể sử dụng công nghệ

- Không đến nỗi nghiện vì sử dụng đều có mục đích

- Cảm thấy thích thú và thư giãn khi sử dụng ứng dụng di động

Động cơ tiêu khiển - Vui vẻ vì sử dụng ứng dụng để giải trí, làm việc, mang lại nhiều lợi ích, đạt được kết quả mong muốn.

- Nếu ứng dụng có tính năng chia sẻ thì sẽ dùng để chia sẻ các thông tin hữu ích

- Về trải nghiệm dịch vụ chỉ chia sẻ trên trang cá nhân như Facebook, vì hiện tại các comment xấu đều bị nhà quản trị xóa trên ứng dụng của họ Sử dụng Apps để chia sẻ thông tin

- Tuy nhiên nếu một ứng dụng dùng để chia sẻ thì nhất định sẽ sử dụng

- Nên phân biệt rõ ứng dụng dùng để chia sẻ và ứng dụng mua sắm

PHỤ LỤC 1C: DANH SÁCH THAM GIA THẢO LUẬN

Nghề nghiệp Ghi chú ST T Giới tính

Nữ Chuyên viên Marketing Bibomart 1

Nữ Trợ lý Quản lý ngành hàng Concung.com 2

Nam Chuyên viên Lập trình Công ty Phan Thị 3 Thảo luận chuyên gia

Nam 4 Trưởng nhóm Ứng dụng Zalo Công ty VNG

Nữ Nhân viên Marketing 5

Nam Kinh doanh tự do 6

Nữ Quản lý bán hàng trực tuyến 7

Nữ Nhân viên xuất nhập khẩu 8

Nữ Nhân viên thu mua 9 Thảo luận nhóm Nữ Nhân viên bán hàng 10

Nữ Nhân viên văn phòng 11

Nam Đại diện bán hàng 12

Nữ Nhân viên tư vấn 13

Nữ Quản lý cửa hàng 14

PHỤ LỤC 2: BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT

BẢNG KHẢO SÁT

Số thứ tự:

Chào Anh/Chị,

Tôi là học viên Cao học của trường Đại học Kinh tế TP.HCM. Tôi đang thực hiện đề tài “Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của người tiêu dùng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ và bé”. Ý kiến đóng góp của Anh/Chị giúp ích cho nghiên cứu của tôi rất nhiều, đồng thời

cũng góp phần giúp các doanh nghiệp bán lẻ sản phẩm mẹ và bé trong việc phát triển ứng dụng tương tác với khách hàng. Kết quả khảo sát chỉ nhằm mục đích nghiên cứu. Vì vậy, Anh/Chị vui lòng dành ít phút để hoàn tất bảng khảo sát dưới đây.

**Ghi chú: Ứng dụng di động (apps) là các phần mềm cài đặt vào thiết bị di động (smartphone, laptop, máy tính bảng). Người dùng có thể truy cập trực tiếp từ biểu tượng (icon) trên màn hình.

PHẦN 1:

1. Anh/Chị đang dùng các loại ứng dụng di động (apps) nào? (có thể chọn NHIỀU đáp án)

 Tin tức

 Mạng xã hội (Facebook, Zalo, Line,…)

 Giải trí (phim ảnh, trò

chơi)

 Diễn đàn chia sẻ  Mua sắm (sản phẩm/dịch vụ)



Khác:________________

2. Anh/Chị thường sử dụng apps trên thiết bị nào? (có thể chọn NHIỀU đáp án)

 Smartphone  Laptop

 Máy tính bảng

 Khác:

_______________

3. Tần suất sử dụng các apps của Anh/Chị? (chỉ chọn MỘT đáp án)

 < 5 lần/ngày

 5-10 lần/ngày

 10-15 lần/ngày

 15-20 lần/ngày

 > 20 lần/ngày

4. Anh/Chị thường sử dụng apps để thực hiện các hoạt động nào? (có thể chọn NHIỀU đáp

án)

 Đọc báo

 Giải trí (phim ảnh, trò chơi)

 Mua hàng

 Tham gia mạng xã hội (Facebook, Zalo, Line,.., các diễn

đàn)

 Tìm kiếm thông tin để mua hàng  Khác:_____________________

5. Anh/Chị thường chia sẻ trực tuyến các thông tin gì? (có thể chọn NHIỀU đáp án)

 Khuyến mãi/quà tặng của các sản phẩm/dịch vụ  Giải trí (phim ảnh, trò chơi)

 Đánh giá các sản phẩm/dịch vụ

 Trải nghiệm các sản phẩm/dịch vụ

 Tin tức xã hội

 Khác:_____________________

6. Anh/Chị thường sử dụng cách thức nào để chia sẻ thông tin? (có thể chọn NHIỀU đáp án)

 Chia sẻ “trạng thái” trên trang cá nhân

 Chia sẻ trên các diễn đàn

 Chia sẻ trên chức năng trò chuyện (chat, messenger)

 Chia sẻ trên Apps mua sắm của nhà bán lẻ

 Khác (vui lòng ghi rõ):_____________________

PHẦN 2:

7. Anh/Chị vui lòng cho biết mức độ đồng ý của mình đối với các phát biểu dưới đây bằng cách

KHOANH TRÒN vào con số thích hợp nhất với Anh/Chị theo qui ước sau:

1

2

3

4

5

Không đồng ý

Trung hòa

Đồng ý

Hoàn toàn đồng ý

Hoàn toàn không đồng ý

STT Biến

Diễn giải

Đánh giá

MXH SỬ DỤNG MẠNG XÃ HỘI

Tôi rất thường sử dụng các trang mạng xã hội

1

1 2 3 4 5

MXH 1

Tôi thường xuyên sử dụng các trang mạng xã hội

2

1 2 3 4 5

MXH 2

3

1 2 3 4 5

Tôi thích tương tác và giao tiếp với người khác qua các trang mạng xã hội

MXH 3

TK ĐỘNG CƠ TIÊU KHIỂN

4

TK1 Tôi vui khi sử dụng ứng dụng di động

1 2 3 4 5

5

TK2 Tôi thích thú khi sử dụng ứng dụng di động

1 2 3 4 5

6

TK3 Tôi rất thư giãn khi sử dụng ứng dụng di động

1 2 3 4 5

CNH NHẬN THỨC TÍNH CÁ NHÂN HÓA

7

CNH1

1 2 3 4 5

Ứng dụng di động đưa ra các đề xuất mua hàng phù hợp với nhu cầu của tôi

8

CNH2

1 2 3 4 5

Ứng dụng di động cho phép tôi đặt các sản phẩm/dịch vụ được thiết kế riêng cho tôi

9

CNH3

1 2 3 4 5

Ứng dụng di động gửi các thông báo và khuyến mãi được điều chỉnh cho phù hợp với tôi

10 CNH4 Tôi tin rằng ứng dụng di động được tùy chỉnh theo nhu cầu của tôi

1 2 3 4 5

XH ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI

11

XH1

1 2 3 4 5

Những người quan trọng với tôi (bạn bè, người thân,...) nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng di động

12

XH2

1 2 3 4 5

Những người ảnh hưởng đến hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng di động

13

XH3

1 2 3 4 5

Những người mà tôi đánh giá cao ý kiến của họ thích tôi sử dụng ứng dụng di động

14

XH4

1 2 3 4 5

Những người xung quanh tôi coi việc sử dụng ứng dụng di dộng là phù hợp

TT NHẬN THỨC VỀ THÔNG TIN

Sử dụng ứng dụng di động là nguồn cung cấp thông tin kịp thời

15

TT1

1 2 3 4 5

Sử dụng ứng dụng di động cung cấp thông tin mà tôi cần

16

TT2

1 2 3 4 5

17

TT3

1 2 3 4 5

Sử dụng ứng dụng di động cung cấp thông tin có giá trị kinh tế (giảm giá, quà tặng)

18

TT4

1 2 3 4 5

Sử dụng ứng dụng di động cung cấp thông tin hấp dẫn (nội dung hay làm cho tôi quan tâm, thích thú)

19

TT5

1 2 3 4 5

Sử dụng ứng dụng di động cho phép tôi tìm thông tin mọi lúc, mọi nơi

CS

SỬ DỤNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG ĐỂ CHIA SẺ THÔNG TIN

20

CS1

1 2 3 4 5

Tôi sẽ sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ trực tuyến các trải nghiệm dịch vụ

21

CS2

1 2 3 4 5

Tôi sẽ sử dụng ứng dụng di động để nói với bạn bè về các trải nghiệm dịch vụ

22

CS3

1 2 3 4 5

Tôi sẽ sử dụng ứng dụng di động để cho bạn bè biết về nhà cung cấp dịch vụ (tốt/xấu)

23

CS4

1 2 3 4 5

Tôi sẽ sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin về sản phẩm/dịch vụ

TQ THÓI QUEN

Sử dụng ứng dụng di động đã trở thành thói quen của tôi

24

TQ1

1 2 3 4 5

25

TQ2 Tôi nghiện sử dụng ứng dụng di động

1 2 3 4 5

26

TQ3 Tôi phải sử dụng ứng dụng di động

1 2 3 4 5

Sử dụng ứng dụng di động đã trở nên tự nhiên với tôi

27

TQ4

1 2 3 4 5

PHẦN 3: Anh/Chị vui lòng cho biết một số thông tin cá nhân bằng cách đánh CHÉO (x) vào ô thích hợp:

8. Giới tính:  Nam

Nữ

9. Độ tuổi:  22-25

 26-30

 31-35

 36-40

 41-45

 > 45

10. Tình trạng gia đình:

 Chưa có gia đình  Đã có gia đình

 Khác (vui lòng ghi rõ):______________________________

11. Anh/Chị có bao nhiêu người con?

 Chưa có con  2 người con

 1 người con  3 người con

 Hơn 3 người con

12. Trình độ học vấn:

 Trung cấp  Đại học

 Cao đẳng  Sau đại học

 Khác (vui lòng ghi

rõ):___________

13. Nghề nghiệp hiện nay:

 Sinh viên/Học viên  Viên chức/ Công nhân viên  Kinh doanh tự do  Nội trợ/Hưu trí

 Khác (vui lòng ghi

rõ):___________

14. Thu nhập trung bình hàng tháng:

 <5 triệu đồng  7-10 triệu đồng  5-7 triệu đồng  10-15 triệu đồng  15-20 triệu đồng  >20 triệu đồng

Thông tin liên lạc của Anh/Chị:

Họ và tên: __________________________

Email: __________________________

Xin chân thành cảm ơn sự tham gia nhiệt tình của Anh/Chị!

PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH CRONBACH’S ANLPHA (SƠ BỘ)

Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Phương sai thang đo nếu loại biến Cronbach's Alpha nếu loại biến

Sử dụng mạng xã hội (MXH)

α = 0.781

MXH1 7.35 2.512 0.693 0.618

MXH2 7.44 2.543 0.731 0.579

MXH3 8.18 3.102 0.453 0.875

Động cơ tiêu khển (TK)

α = 0.804

6.64 TK1 1.829 0.734 0.641

6.67 TK2 2.034 0.709 0.675

6.70 TK3 2.238 0.525 0.860

Ảnh hưởng xã hội (XH)

α = 0.764

9.45 XH1 4.182 0.511 0.737

9.47 XH2 3.727 0.743 0.612

9.50 XH3 4.185 0.517 0.734

8.86 XH4 4.269 0.502 0.741

Thói quen (TQ)

α = 0.842

8.86 TQ1 6.712 0.695 0.792

9.80 TQ2 6.940 0.638 0.816

9.56 TQ3 6.369 0.653 0.813

9.02 TQ4 6.691 0.728 0.779

Nhận thức về thông tin (TT)

α = 0.764

15.33 TT1 5.711 0.559 0.712

15.37 TT2 5.927 0.532 0.722

15.63 TT3 5.267 0.593 0.699

15.59 TT4 5.479 0.598 0.697

15.09 TT5 6.555 0.385 0.767

Nhận thức tính cá nhân hóa (CNH)

α = 0.650

9.10 3.930 0.456 0.564 CNH1

9.26 4.314 0.354 0.630 CNH2

9.20 3.544 0.551 0.492 CNH3

9.64 3.963 0.368 0.627 CNH4

Sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin (CS)

α = 0.784

9.71 4.273 0.606 0.724 CS1

9.64 4.084 0.661 0.695 CS2

9.63 4.435 0.535 0.760 CS3

9.61 4.386 0.562 0.746 CS4

PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH EFA (SƠ BỘ)

BIẾN ĐỘC LẬP

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.793

Approx. Chi-Square

1475.645

Bartlett's Test of Sphericity

df

253

Sig.

.000

Total Variance Explained

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Component

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

6.296

27.376

27.376

6.296

27.376

27.376

3.911

17.003

17.003

1

2.284

9.930

37.306

2.284

9.930

37.306

2.412

10.486

27.489

2

1.931

8.394

45.700

1.931

8.394

45.700

2.390

10.389

37.879

3

1.865

8.109

53.808

1.865

8.109

53.808

2.256

9.808

47.687

4

1.368

5.946

59.754

1.368

5.946

59.754

2.227

9.682

57.369

5

1.106

4.809

64.563

1.106

4.809

64.563

1.655

7.195

64.563

6

.983

4.272

68.835

7

.870

3.783

72.618

8

.801

3.484

76.102

9

.677

2.945

79.047

10

.638

2.773

81.819

11

.577

2.509

84.328

12

.491

2.135

86.463

13

.479

2.084

88.546

14

.470

2.042

90.588

15

.445

1.934

92.522

16

.365

1.586

94.108

17

.304

1.324

95.432

18

.268

1.167

96.599

19

.235

1.023

97.622

20

.206

.896

98.517

21

.183

.794

99.311

22

.158

.689

100.000

23

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrixa

Component

1

2

3

4

5

6

.764

TK1

.759

TQ1

.753

TK2

.743

TQ2

.740

TQ4

.642

TQ3

.505

TK3

CNH3

.753

CNH1

.691

.588

CNH2

.568

CNH5

.879

XH2

.801

XH1

.665

XH3

.591

XH4

.763

TT2

.709

TT1

.521

TT5

.880

MXH1

.873

MXH2

.561

MXH3

.644

TT4

.622

TT3

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 10 iterations.

BIẾN PHỤ THUỘC

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.739

Approx. Chi-Square

170.483

Bartlett's Test of Sphericity

df

6

Sig.

.000

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

1

2.434

60.840

60.840

2.434

60.840

60.840

2

.660

16.494

77.334

3

.556

13.889

91.223

4

.351

8.777

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrixa

a. Only one component was extracted. The solution cannot be rotated.

PHỤ LỤC 5: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH EFA (CHÍNH THỨC)

BIẾN ĐỘC LẬP

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.865

Approx. Chi-Square

3113.114

Bartlett's Test of Sphericity

df

231

Sig.

.000

Total Variance Explained

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Component

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

6.823

31.011

31.011

6.823

31.011

31.011

2.986

13.572

13.572

1

2.037

9.260

40.272

2.037

9.260

40.272

2.526

11.483

25.055

2

1.693

7.694

47.966

1.693

7.694

47.966

2.330

10.591

35.646

3

1.586

7.209

55.175

1.586

7.209

55.175

2.281

10.368

46.014

4

1.168

5.309

60.484

1.168

5.309

60.484

2.152

9.783

55.797

5

1.075

4.885

65.369

1.075

4.885

65.369

2.106

9.572

65.369

6

.826

3.754

69.123

7

.721

3.278

72.401

8

.688

3.126

75.528

9

.623

2.833

78.360

10

.592

2.691

81.051

11

.537

2.443

83.494

12

.496

2.257

85.751

13

.470

2.136

87.886

14

.456

2.072

89.959

15

.415

1.889

91.847

16

.392

1.781

93.628

17

.362

1.647

95.275

18

.309

1.402

96.677

19

.276

1.256

97.933

20

.233

1.057

98.990

21

.222

1.010

100.000

22

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Communalities

Initial

Extraction

MXH1

1.000

.777

MXH2

1.000

.791

MXH3

1.000

.479

TK1

1.000

.801

TK2

1.000

.783

TK3

1.000

.677

CNH1

1.000

.553

CNH2

1.000

.579

CNH3

1.000

.627

CNH5

1.000

.523

TT1

1.000

.591

TT2

1.000

.586

TT3

1.000

.637

TT4

1.000

.567

TT5

1.000

.507

TQ1

1.000

.674

TQ2

1.000

.770

TQ3

1.000

.739

1.000

.762

XH1

1.000

.804

XH2

1.000

.680

XH3

1.000

.476

XH4

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrixa

Component

1

2

3

4

5

6

.744

TT3

.717

TT1

.714

TT2

.650

TT4

.621

TT5

.855

XH2

.844

XH1

.727

XH3

.493

XH4

.826

TK1

.804

TK2

.730

TK3

.750

CNH3

.734

CNH2

.675

CNH1

.587

CNH5

.855

MXH1

.847

MXH2

.525

MXH3

.812

TQ2

.791

TQ3

.634

TQ1

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 6 iterations.

BIẾN PHỤ THUỘC

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.776

Approx. Chi-Square

447.366

Bartlett's Test of Sphericity

df

6

Sig.

.000

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

2.544

63.609

63.609

2.544

63.609

63.609

1

.609

15.217

2

78.826

.471

11.768

3

90.594

.376

9.406

4

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrixa

a. Only one component was extracted. The solution cannot be rotated.

PHỤ LỤC 6: THỐNG KÊ MÔ TẢ ĐỐI TƯỢNG KHẢO SÁT

Gioi tinh

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Nam

95

27.2

27.2

27.2

Valid

Nu

254

72.8

100.0

72.8

Total

349

100.0

100.0

Do tuoi

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

22 - 25 tuoi

39

11.2

11.2

11.2

126

36.1

36.1

47.3

26 - 30 tuoi

101

28.9

28.9

76.2

31 - 35 tuoi

54

15.5

15.5

91.7

36 - 40 tuoi

Valid

17

4.9

4.9

96.6

41 - 45 tuoi

12

3.4

3.4

100.0

Tren 45 tuoi

Total

349

100.0

100.0

Tinh trang gia dinh

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Chua co gia dinh

54

15.5

15.5

15.5

Da co gia dinh

295

84.5

100.0

84.5

Valid

Total

349

100.0

100.0

So con

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Chua co con

31

8.9

8.9

8.9

1 nguoi con

170

48.7

57.6

48.7

2 nguoi con

138

39.5

97.1

39.5

Valid

3 nguoi con

10

2.9

100.0

2.9

Total

349

100.0

100.0

Hoc van

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Trung cap

26

7.4

7.4

7.4

Cao dang

64

18.3

25.8

18.3

Dai hoc

208

59.6

85.4

59.6

Valid

Tren dai hoc

51

14.6

100.0

14.6

Total

349

100.0

100.0

Nghe nghiep

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Sinh vien/Hoc vien

27

7.7

7.7

7.7

Vien chuc/Cong nhan vien

246

70.5

70.5

78.2

Kinh doanh tu do

63

18.1

18.1

96.3

Valid

Noi tro/Huu tri

13

3.7

3.7

100.0

Total

349

100.0

100.0

Thu nhap

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

5 - 7 trieu

82

23.5

23.5

23.5

7 - 10 trieu

115

33.0

56.4

33.0

10 - 15 trieu

99

28.4

84.8

28.4

Valid

15 - 20 trieu

32

9.2

94.0

9.2

Tren 20 trieu

21

6.0

100.0

6.0

Total

349

100.0

100.0

PHỤ LỤC 7: PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN

Correlations

MXH

XH

CNH

TK

TQ

TT

CS

.353**

MXH

1

.263**

.203**

.417**

.395**

.430**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

349

349

349

349

349

349

349

N

.402**

XH

1

.370**

.356**

.470**

.427**

.263**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

349

349

349

349

349

349

349

N

.459**

CNH

.203**

.370**

1

.404**

.296**

.371**

Pearson Correlation

.000

.000

.000

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

349

349

349

349

349

349

349

N

.489**

TK

.417**

.356**

.404**

1

.457**

.439**

Pearson Correlation

.000

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

.000

.000

349

349

349

349

349

349

349

N

.404**

TQ

.395**

.470**

.296**

.457**

1

.402**

Pearson Correlation

.000

.000

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

.000

349

349

349

349

349

349

349

N

.482**

TT

.430**

.427**

.371**

.439**

.402**

1

Pearson Correlation

.000

.000

.000

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

349

349

349

349

349

349

349

N

.353**

.402**

.459**

.489**

.404**

.482**

1

CS

Pearson Correlation

.000

.000

.000

.000

.000

.000

Sig. (2-tailed)

349

349

349

349

349

349

349

N

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

PHỤ LỤC 8: PHÂN TÍCH HỒI QUI TUYẾN TÍNH BỘI

HỒI QUI LẦN 1

Model Summaryb

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Durbin-Watson

Std. Error of the Estimate

1

.633a

.401

.390

.51977

1.915

a. Predictors: (Constant), TK, XH, MXH, CNH, TT, TQ

b. Dependent Variable: CS

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

Regression

61.809

6

10.302

38.132

.000b

Residual

92.393

342

.270

1

Total

154.203

348

a. Dependent Variable: CS

b. Predictors: (Constant), TK, XH, MXH, CNH, TT, TQ

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

t

Sig.

Collinearity Statistics

Standardized Coefficients

B

Std. Error

Beta

Tolerance

VIF

(Constant)

.345

1.624

.213

.105

MXH

.066

.043

.076

1.546

.123

.721

1.386

.047

XH

.097

.049

.101

1.992

.679

1.472

1

.000

TT

.225

.059

.198

3.796

.644

1.553

.000

CNH

.229

.049

.224

4.646

.755

1.324

TQ

.070

.042

.088

1.677

.094

.643

1.554

.000

TK

.186

.048

.204

3.891

.637

1.570

a. Dependent Variable: CS

HỒI QUI LẦN 2

Model Summaryb

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Durbin-Watson

Std. Error of the Estimate

1

.624a

.390

.382

.52309

1.919

a. Predictors: (Constant), TK, XH, CNH, TT

b. Dependent Variable: CS

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

60.076

4

15.019

54.889

.000b

Residual

94.127

344

.274

Total

154.203

348

a. Dependent Variable: CS

b. Predictors: (Constant), TK, XH, CNH, TT

Coefficientsa

Unstandardized Coefficients

Standardize d Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

.429

.207

2.072

.039

XH

.126

.047

.131

2.700

.007

.749

1.334

TT

.265

.057

.233

4.647

.000

.704

1.421

CNH

.228

.050

.222

4.591

.000

.757

1.321

TK

.228

.045

.250

5.051

.000

.724

1.381

a. Dependent Variable: CS

PHỤ LỤC 9: KIỀM TRA GIẢ ĐỊNH VỀ PHẦN DƯ TRONG MÔ HÌNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH BỘI

HỒI QUI LẦN 1

HỒI QUI LẦN 2

PHỤ LỤC 10: PHÂN TÍCH HỒI QUI TUYẾN TÍNH BỘI VỚI BIẾN ĐIỀU TIẾT

BIẾN ĐIỀU TIẾT NHÓM 1

Model Summaryb,c

R

Durbin-Watson Statistic

tansuat = 1.00 (Selected)

tansuat ~= 1.00 (Unselected)

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

tansuat = 1.00 (Selected)

tansuat ~= 1.00 (Unselected)

Model

.607a

.582

.368

.312

.51248

1.691

1.888

1

a. Predictors: (Constant), TK, XH, CNH, TT

b. Unless noted otherwise, statistics are based only on cases for which tansuat = 1.00.

c. Dependent Variable: CS

ANOVAa,b

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

6.893

1.723

6.561

.000c

4

Residual

11.819

.263

45

Total

18.711

49

a. Dependent Variable: CS

b. Selecting only cases for which tansuat = 1.00

c. Predictors: (Constant), TK, XH, CNH, TT

Coefficientsa,b

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

.261

.664

.393

.696

XH

-.044

.112

-.050

-.393

.696

.857

1.167

.012

TT

.458

.175

.366

2.624

.723

1.383

.006

CNH

.351

.123

.361

2.865

.882

1.133

TK

.097

.130

.102

.745

.460

.754

1.326

a. Dependent Variable: CS

b. Selecting only cases for which tansuat = 1.00

BIẾN ĐIỀU TIẾT NHÓM 2

Model Summaryb,c

R

Durbin-Watson Statistic

tansuat = 2.00 (Selected)

tansuat ~= 2.00 (Unselected)

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

tansuat = 2.00 (Selected)

tansuat ~= 2.00 (Unselected)

Model

.683a

.572

.467

.455

.45458

2.036

1.861

1

a. Predictors: (Constant), TK, XH, CNH, TT

b. Unless noted otherwise, statistics are based only on cases for which tansuat = 2.00.

ANOVAa,b

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

31.990

4

7.998

38.703

.000c

Residual

36.576

177

.207

Total

68.566

181

a. Dependent Variable: CS

b. Selecting only cases for which tansuat = 2.00

c. Predictors: (Constant), TK, XH, CNH, TT

Coefficientsa,b

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

.585

.229

2.549

.012

.003

XH

.187

.062

.201

3.033

.688

1.454

.000

TT

.247

.066

.255

3.740

.650

1.538

.001

CNH

.208

.061

.230

3.437

.672

1.489

.002

TK

.174

.054

.212

3.206

.691

1.447

a. Dependent Variable: CS

b. Selecting only cases for which tansuat = 2.00

BIẾN ĐIỀU TIẾT NHÓM 3

Model Summaryb,c

R

Durbin-Watson Statistic

tansuat = 3.00 (Selected)

tansuat ~= 3.00 (Unselected)

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

tansuat = 3.00 (Selected)

tansuat ~= 3.00 (Unselected)

Model

.603a

.634

.364

.341

.61465

2.005

1.957

1

a. Predictors: (Constant), TK, CNH, XH, TT

b. Unless noted otherwise, statistics are based only on cases for which tansuat = 3.00.

c. Dependent Variable: CS

ANOVAa,b

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

24.226

4

6.057

16.031

.000c

Residual

42.313

112

.378

Total

66.540

116

a. Dependent Variable: CS

b. Selecting only cases for which tansuat = 3.00

c. Predictors: (Constant), TK, CNH, XH, TT

Coefficientsa,b

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

.027

.468

.059

.953

XH

.102

.089

.098

1.139

.257

.767

1.304

TT

.209

.123

.149

1.707

.091

.741

1.350

.019

CNH

.251

.106

.196

2.374

.830

1.205

.000

TK

.392

.095

.368

4.148

.721

1.387

a. Dependent Variable: CS

b. Selecting only cases for which tansuat = 3.00

PHỤ LỤC 11: THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN QUAN SÁT

SỬ DỤNG MẠNG XÃ HỘI

Descriptive Statistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

MXH1

5

1

4.00

349

.968

MXH2

5

1

3.93

349

.920

MXH3

5

1

3.42

349

.924

Valid N (listwise)

349

ĐỘNG CƠ TIÊU KHIỂN

Descriptive Statistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

5

1

3.46

349

TK1

.842

5

1

3.43

349

TK2

.829

5

1

3.44

349

TK3

.851

Valid N (listwise)

349

ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI

Descriptive Statistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

5

1

3.14

349

XH1

.868

5

1

3.07

349

XH2

.854

5

1

3.11

349

XH3

.912

5

1

3.66

349

XH4

.831

Valid N (listwise)

349

NHẬN THỨC VỀ THÔNG TIN

Descriptive Statistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

5

1

3.89

349

TT1

.777

5

1

3.83

349

TT2

.724

5

1

3.74

349

TT3

.859

5

1

3.71

349

TT4

.770

TT5

5

4.04

.812

349

1

Valid N (listwise)

349

THÓI QUEN

Descriptive Statistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

349

1

3.68

5

TQ1

.919

349

1

2.77

5

TQ2

.992

349

1

3.05

5

TQ3

1.079

Valid N (listwise)

349

NHẬN THỨC TÍNH CÁ NHÂN HÓA

Descriptive Statistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

349

1

3.39

5

CNH1

.842

349

1

3.22

5

CNH2

.849

349

1

3.30

5

CNH3

.886

349

1

2.96

5

CNH5

.980

Valid N (listwise)

349

SỬ DỤNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG ĐỂ CHIA SẺ THÔNG TIN

Descriptive Statistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

349

1

3.28

5

CS1

.866

349

1

3.38

5

CS2

.845

349

1

3.43

5

CS3

.823

349

1

3.40

5

CS4

.805

Valid N (listwise)

349