Nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST

Báo xấu

8
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của người tiêu dùng đã nhận được sự quan tâm đáng kể trong các nghiên cứu về khách hàng. Nghiên cứu này nhằm mục đích khám phá các yếu tố tác động lên hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên Đại học Thủ Dầu Một.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một

NGHIÊN CỨU HÀNH VI MUA HÀNG NGẪU HỨNG TRỰC TUYẾN CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT Từ Phương Thanh1 1. Lớp D18QT04. Email: tuphuongthanh0503@gmail.com TÓM TẮT Hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của người tiêu dùng đã nhận được sự quan tâm đáng kể trong các nghiên cứu về khách hàng. Nghiên cứu này nhằm mục đích khám phá các yếu tố tác động lên hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên Đại học Thủ Dầu Một. Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả tiến hành khảo sát 180 sinh viên đã từng có hành vi mua hàng ngẫu hứng và sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu cho thấy có bốn biến tác động đến Cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng (TD) là: Trang web dễ sử dụng (SD), Giá cả (GC), Khuyến mãi (KM), Mới lạ (ML) và Cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng (TD) có tác động trực tiếp đến Hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến (HV). Lý thuyết, ý nghĩa thực tiễn và hạn chế của nghiên cứu cũng được tác giả đề xuất nhằm giúp nhà quản trị hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố trong mô hình nghiên cứu và có một số biện pháp phù hợp. Từ khóa: Hành vi mua hàng ngẫu hứng, mua hàng trực tuyến, giới trẻ, sinh viên, thương mại điện tử 1. GIỚI THIỆU Việt Nam là một trong những nền kinh tế tăng trưởng nhất trên thế giới trong hai thập kỷ qua, hiện nay GDP bình quân đầu người của Việt Nam đã tăng trung bình mỗi năm gần 6.8%. Tuy nhiên năm 2020 được xem là một năm của những khó khăn và thách thức lớn đối với kinh tế thế giới nói chung, trong đó có Việt Nam. Theo Tổng cục thống kê Việt Nam, nền kinh tế nước ta đang giảm sâu do ảnh hưởng tiêu cực của dịch Covid-19, với tốc độ tăng trưởng GDP chỉ đạt 2.91% năm 2020. Điều này đã gây ra những khó khăn rất lớn cho các doanh nghiệp lẫn người tiêu dùng, một số doanh nghiệp buộc phải tạm ngưng hoạt động thậm chí giải thể, người tiêu dùng có xu hướng trở nên tiết kiệm hơn và ít vật chất hơn trong dài hạn. Dịch Covid-19 bùng phát đã tạo sức ép buộc các quốc gia, các tổ chức kinh tế – xã hội, các doanh nghiệp và cá nhân phải thay đổi hành vi, trong đó có hành vi tiêu dùng. Tại Việt Nam, xu thế sử dụng internet để mua sắm trực tuyến không còn là khái niệm quá xa lạ đối với người tiêu dùng. Theo nghiên cứu mới nhất của Decision Lab tại Việt Nam về xu hướng người dùng trên Digital Quý 4 – 2020 cho biết, việc mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng trẻ Việt đang tăng nhanh với các ứng dụng hoặc trang web mua sắm như: Shopee, Lazada, Tiki, Sendo,… dẫn đầu nền tảng thương mại điện tử với 91%, theo sau là các nền tảng Social commerce: Facebook, Zalo, Instagram,… với 43%. Xu hướng mua sắm tại các website thương hiệu là 20% và siêu thị online (Coop Mart, Big C,…) là 19%. Rõ ràng, sự bùng nổ thời đại kỹ 284
thuật số đã thay đổi hoàn toàn xu hướng mua hàng của thế hệ trẻ so với thế hệ trước đó. Với đa số người trẻ, mua hàng trực tuyến và mua hàng theo cảm hứng là câu chuyện đã rất phổ biến. Đặc biệt, nhiều món đồ thời trang hay phụ kiện đều đến từ những lần mua sắm rất ngẫu hứng và cảm tính chứ không có ý định mua trước. Như vậy, việc người tiêu dùng đã có được sự kích thích dẫn tới quyết định mua hàng nhanh chóng xuất phát từ những yếu tố nào, là câu hỏi luôn được nhiều nhà marketers đặt ra thường xuyên nhất. Những năm gần đây, hành vi mua hàng ngẫu hứng trong mua sắm trực tuyến đã thu hút sự quan tâm của nhiều học giả trên thế giới, tuy nhiên các công trình nghiên cứu chủ yếu được thực hiện ở nước ngoài. Tại Việt Nam, một số nghiên cứu đã được thực hiện nhưng chỉ tập trung vào các thành phố lớn như TP. HCM và Hà Nội, đồng thời đối tượng khách hàng là sinh viên cũng chưa được nghiên cứu sâu. Bên cạnh đó, việc nghiên cứu về hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của người tiêu dùng trẻ Việt Nam là rất cần thiết cho việc phát triển những mô hình kinh doanh trực tuyến hữu hiệu đối với các doanh nghiệp vốn đang gặp khó khăn trong đại dịch Covid-19, và ngay cả những doanh nghiệp đang trong bước đầu phát triển hoạt động kinh doanh. Vì vậy, xuất phát từ những nhu cầu thực tiễn trên, tác giả lựa chọn góc nhìn nghiên cứu qua việc tìm hiểu hành vi mua sắm ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên hiện nay thông qua đề tài “Nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên Đại học Thủ Dầu Một”. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1. Hành vi mua hàng ngẫu hứng Theo Stern (1962) cho rằng khái niệm hành vi mua hàng ngẫu hứng được sử dụng để chỉ bất kì hành vi mua hàng nào do người mua thực hiện mà không được lên kế hoạch từ trước. Định nghĩa trên của Stern đã đặt nền móng cho nhiều nghiên cứu về hành vi mua hàng ngẫu hứng sau này. Theo Rook (1987), mua hàng ngẫu hứng xảy ra khi người tiêu dùng trải qua một sự thôi thúc đột ngột, thường mạnh mẽ và dai dẳng để mua một thứ gì đó ngay lập tức. Sự thôi thúc mua này thể hiện một trạng thái vui thích phức tạp và có thể tạo ra những mâu thuẫn trong cảm xúc của người tiêu dùng. Theo Piron (1991), mua hàng ngẫu hứng là một hành vi mua hàng không có kế hoạch, là kết quả khi người tiêu dùng tiếp xúc với một sự kích thích và được quyết định tại chổ. Sau khi mua hàng ngẫu hứng, người tiêu dùng có thể trải qua những phản ứng về cảm xúc và/hoặc nhận thức. Dựa vào các định nghĩa trên, có thể hiểu được các đặc điểm của hành vi mua hàng ngẫu hứng như sau: (1) là hành vi mua hàng không có kế hoạch, (2) xảy ra khi người mua hàng tiếp xúc với một sự kích thích và trải nghiệm một sự thôi thúc bất chợt để mua hàng và (3) có xu hướng tự phát được điều khiển bởi cảm xúc và không có sự cân nhắc. Việc ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng thường được coi là sáng suốt hoặc hợp lý. Người tiêu dùng có xu hướng tìm kiếm thông tin và so sánh trước khi đưa ra quyết định cuối cùng. Tuy nhiên, sự phổ biến của các nền tảng trực tuyến và công nghệ thông tin đã khuyến khích hành vi mua hàng ngẫu hứng. Bằng cách tăng khả năng tiếp cận người tiêu dùng với các dịch vụ và sản phẩm, làm cho quá trình thanh toán và mua hàng dễ dàng hơn nhiều. Theo Rook (1987), vào cuối những năm 1980, người ta thừa nhận rằng việc mua hàng ngẫu hứng đã trở nên dễ dàng hơn nhờ những đổi mới như thẻ tín dụng, tiếp thị trực tiếp và mua sắm tại nhà. Hơn nữa, theo Jones và cộng sự (2003), người tiêu dùng thường có xu hướng mua hàng ngay lập tức 285
và ngoài ý muốn trong bối cảnh trực tuyến; vì ý định mua hàng của họ có thể dễ dàng bắt nguồn từ sự phức tạp hoặc đơn giản trong việc sử dụng các trang web mua sắm (Wu và cộng sự, 2016). Quá trình mua hàng bao gồm rất nhiều giai đoạn: mua, sử dụng và sau mua. Phạm vi bài viết, tác giả chú trọng tới các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên Đại học Thủ Dầu Một, trước khi dẫn tới hành vi mua của sinh viên. 2.1. Phát triển giả thuyết nghiên cứu 2.2.1. Mối quan hệ giữa trang web dễ sử dụng và cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng Trang web dễ sử dụng đề cập đến việc dễ dàng thao tác và điều hướng trong cửa hàng trực tuyến. Trong hầu hết các trường hợp, trang web càng dễ sử dụng thì càng có nhiều khả năng được mọi người sử dụng (Verhagen và Dolen, 2011; Liu và cộng sự, 2013; Turkyilmaz và cộng sự, 2015; Chen và Yao, 2018). Do đó, giả thuyết sau được đưa ra: H1: Trang web dễ sử dụng có ảnh hưởng dương đến cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng. 2.2.2. Mối quan hệ giữa hấp dẫn về mặt thị giác và cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng Hấp dẫn về mặt thị giác bao gồm phông chữ, màu sắc, cách sắp xếp, bố cục,… của website hoặc cửa hàng trực tuyến. Nếu trang web hấp dẫn về mặt hình ảnh, nó sẽ làm tăng xác suất duyệt trang web này và cả ý định mua sản phẩm của người tiêu dùng (Loiacono và cộng sự, 2007; Parboteeah và cộng sự, 2009; Wells và cộng sự, 2011; Liu và cộng sự, 2013; Zheng và cộng sự, 2019). Do đó, giả thuyết sau được đưa ra: H2: Hấp dẫn về mặt thị giác có ảnh hưởng dương đến cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng. 2.2.3. Mối quan hệ giữa giá cả và cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng Giá cả liên quan đến số tiền phải trả cho sản phẩm, là yếu tố quyết định đến việc mua sắm, đặc biệt là đối với những người có thu nhập thấp hơn hoặc ngân sách hạn hẹp. Người tiêu dùng mua sắm trực tuyến nhạy cảm hơn với giá của sản phẩm và có thể thực hiện hành động mua hàng ngẫu hứng nếu giá hấp dẫn bất thường (Park và cộng sự, 2012; Xu và Huang, 2014; Zou, 2018; Iyer và cộng sự, 2019). Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất: H3: Giá cả có ảnh hưởng âm đến cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng. 2.2.4. Mối quan hệ giữa khuyến mãi và cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng Khuyến mãi được định nghĩa là một cách để tăng doanh số bán hàng bằng cách giảm giá hoặc cung cấp thêm giá trị hoặc động lực cho sản phẩm để thuyết phục người tiêu dùng mua hàng. Khi người tiêu dùng bị thu hút bởi chương trình khuyến mãi, họ sẽ dễ dàng mua một thứ gì đó ngay cả khi họ không cần đến nó (Haugh, 1983; Nochai và Nochai, 2011; Longdong và Pangemanan, 2015; Hasim và cộng sự, 2018). Do đó, giả thuyết sau được đưa ra: H4: Khuyến mãi có ảnh hưởng dương đến cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng. 2.2.5. Mối quan hệ giữa mới lạ và cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng Mới lạ là một yếu tố kích hoạt, truyền cảm hứng cho người tiêu dùng để nảy sinh mong muốn về một sản phẩm mới hoặc trải nghiệm mới, do đó nó có thể dễ dàng thúc đẩy hành vi mua hàng ngẫu hứng trong bối cảnh trực tuyến (Khare và cộng sự, 2010; Yu và Bastin, 2010; Zou, 2018). Vì vậy, nghiên cứu này đề xuất giả thuyết sau: H5: Mới lạ có ảnh hưởng dương đến cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng. 286
2.2.6. Mối quan hệ giữa cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng và hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến Cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng là việc người tiêu dùng muốn trải nghiệm, sử dụng, mua ngay lập tức một sản phẩm hoặc một dịch vụ ngay khi tiếp xúc với sản phẩm hoặc dịch vụ đó. Cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng trực tuyến đề cập đến các yếu tố như sự thôi thúc đột ngột, có hay chưa có ý định mua trong khi duyệt tìm, muốn mua một số thứ mặc dù không có dự định trước, mức độ mạnh mẽ của sự thôi thúc, sự thôi thúc trong lúc duyệt tìm (Beatty và Ferrell, 1998; Verhagen và Dolen, 2009; Parboteeah, 2009). Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau: H6: Cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng ảnh hưởng dương đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến. 2.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất Dựa trên việc kế thừa và tổng hợp các kết quả nghiên cứu trước, đề tài đề xuất mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu như Hình 1. Trang web dễ sử dụng H1 (+) Hấp dẫn về mặt thị giác H2 (+) Cảm giác Hành vi H3 (-) thúc đẩy mua H6 (+) mua hàng Giá cả H4 (+) hàng ngẫu ngẫu hứng Khuyến mãi H5 (+) hứng trực tuyến Mới lạ Hình 1. Mô hình nghiên cứu lý thuyết 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Thiết kế nghiên cứu Dựa vào mục tiêu nghiên cứu, tác gải đã tiến hành tổng quan tài liệu tham khảo liên quan đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên Đại học Thủ Dầu Một và hình thành nên nghiên cứu ban đầu. Để kiểm định mô hình nghiên cứu, tác giả đã thực hiện nghiên cứu theo 2 bước như sau: Bảng 1. Thiết kế nghiên cứu Thời gian Phương pháp Mẫu khảo sát Mục tiêu thực hiện - Thăm dò về hàng vi mua hàng ngẫu Nhóm sinh viên 1: 10 sinh viên hứng trực tuyến của sinh viên. (Thuộc nhóm khách hàng thường Nghiên cứu - Điều chỉnh lại các mục câu hỏi trong xuyên mua sắm ngẫu hứng) Từ tháng 9 đến định tính: Kỹ bảng khảo sát chính thức. tháng 10 năm thuật phỏng - Thăm dò về hàng vi mua hàng ngẫu Nhóm sinh viên 2: 10 sinh viên 2021 vấn nhóm hứng trực tuyến của sinh viên. (Nhóm sinh viên đang làm việc - Điều chỉnh lại các mục câu hỏi trong trong ngành TMĐT) bảng khảo sát chính thức. - Kiểm định mô hình nghiên cứu ban đầu. Từ tháng 9 đến Nghiên cứu Sinh viên đã và đang có hành vi - Đo lường tác động của các nhân tố tháng 10 năm định lượng mua hàng ngẫu hứng trực tuyến đến tới hành vi mua hàng ngẫu hứng 2021 trực tuyến của sinh viên. Nguồn: Đề xuất của tác giả 287
3.2. Quy trình xây dựng thang đo Quy trình xây dựng thang đo được thực hiện như sau: - Thông qua việc tổng hợp từ các kết quả nghiên cứu trước, tác giả kế thừa các mục hỏi để sử dụng trong nghiên cứu này. - Đối với các mục hỏi bằng tiếng Anh, tác giả tiến hành xây dựng phiên bản tiếng Việt. Để đảm bảo hiệu quả khi chuyển sang tiếng Việt, nghiên cứu đã tiến hành dịch thuật và dịch ngược lại song song (double-blind way). - Bảng hỏi bằng tiếng Việt được đưa cho các sinh viên đọc, đánh giá, nhận xét để làm rõ các ý nghĩa của các mục hỏi, và đảm bảo không có sự hiểm nhầm về ngữ nghĩa. - Các biến quan sát được khảo sát theo thang đo Likert 5 mức độ ranging from 1 (hoàn toàn không đồng ý) to 5 (hoàn toàn đồng ý). Danh sách và nguồn gốc thang đo được trình bày trong Bảng 2 dưới đây: Bảng 2. Nguồn gốc thang đo Thang đo Nguồn tham khảo Áp dụng có điều chỉnh thang đo: Verhagen và Dolen Trang web dễ sử dụng (2011), Liu và cộng sự (2013), Chen và Yao (2018) Áp dụng có điều chỉnh thang đo: Pahboteeh và cộng sự Sự hấp dẫn thị giác (2009), Liu và cộng sự (2013), Zheng và cộng sự (2019), Wells và cộng sự (2011), Li và Yeh (2010) Áp dụng có điều chỉnh thang đo: Park và cộng sự Thuộc tính giá (2012), Xu và Huang (2004), Kukar Kinney (2012) Áp dụng có điều chỉnh thang đo: Nguyễn Hải Ninh, Hoạt động khuyến mãi Phạm Thuỳ Dương, Trần Việt Thắng; Long Dong (2015); Lo (2016) Áp dụng có điều chỉnh thang đo: Yu và Bastin (2010), Sự mới lạ Zou (2018), Khare và cộng sự (2010) Áp dụng có điều chỉnh thang đo: Beatty và Ferrell (1998), Verhagen và Dolen (2011), Park và cộng sự Cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng (2012), Beatty và Ferrell (1998), Verhagen và Dolen (2011) Nguồn: Đề xuất của tác giả Hair và cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên. Hơn nữa, theo Hoyle (1995), để có độ tin cậy trong kiểm định độ thích hợp của mô hình SEM, kích thước mẫu từ 100 đến 200 là đạt yêu cầu, bên cạnh đó phương pháp ước lượng ML cần mẫu tối thiểu cũng phải từ 100 đến 150 (Hair và cộng sự, 2006). Nghiên cứu này bao gồm 35 biến quan sát, cho nên kích thước mẫu khảo sát ít nhất là 175 sinh viên. Nghiên cứu tiến hành thông qua khảo sát theo bảng câu hỏi đến sinh viên bằng phương pháp chọn mẫu định lượng: phi xác suất – thuân tiện. Bảng câu hỏi đặt ra các mục tiêu nghiên cứu, tự nguyện bản chất của khảo sát và đảm bảo tính bảo mật những người tham gia và được sự đồng ý của những người tham gia khảo sát. Dữ liệu được tác giả thu thập từ tháng 9 đến tháng 10 năm 2021, với 180 phiếu khảo sát hợp lệ để sử dụng cho nghiên cứu chính thức. 288
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Mô tả mẫu Số mẫu đưa vào phân tích định lượng gồm 180 phần tử mẫu. Đặc trưng của mẫu được trình bày trong Bảng 3. Về giới tính, mẫu gồm 66 sinh viên nam (36,7%) và 114 sinh viên nữ (63,3%). Về khóa sinh viên, sinh viên năm 1 (26.7%), sinh viên năm 2 (20%), sinh viên năm 3 (20%), và sinh viên năm 4 (33.3%). Phân bổ thu nhập chủ yếu ở mức trung bình và khá, cụ thể dưới 2 triệu đồng (49.4%), từ 2 đến 5 triệu đồng (42.8%), từ 5 đến 10 triệu đồng (7.2%), và từ 10 đến 20 triệu đồng là 1 người (0.6%). Bảng 3. Thống kê mô tả mẫu Các thông số của mẫu (n=180) Tần suất Tỷ lệ (%) Nam 66 36.7 Giới tính Nữ 114 63.3 Năm 1 48 26.7 Năm 2 36 20.0 Sinh viên khóa Năm 3 36 20.0 Năm 4 60 33.3 < 2 triệu 89 49.4 2-5 triệu 77 42.8 Thu nhập 5-10 triệu 13 7.20 10-20 triệu 1 0.60 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả (2021) 4.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo của các thành phần đo lường hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên Đại học Thủ Dầu Một được thể hiện tại Bảng 4 dưới đây: Bảng 4. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha Thang đo Cronbach’s Alpha Trang web dễ sử dụng 0.876 Hấp dẫn về mặt thị giác 0.830 Giá cả 0.873 Khuyến mãi 0.813 Mới lạ 0.821 Cảm giác thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng 0.916 Hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến 0.805 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả (2021) Tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu, ngoại trừ biến “TD5 và HV2”. Do đó, biến này bị loại khỏi các phân tích tiếp theo. 4.3. Phân tích nhân tố khẳng định (EFA) Khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá với các thang đo trong mô hình nghiên cứu đề xuất, nghiên cứu sử dụng phương pháp rút trích Principal Axis Factoring cùng với phương pháp quay Promax. Kết quả phân tích nhân tố khám phá thu được như sau: Hệ số KMO = 0,833 thoả mãn điều kiện nằm trong đoạn [0,5; 1,0], hệ số Sig. của kiểm định Bartlett’s là 0,000 nhỏ hơn 1/1000 cho thấy các biến này có độ kết dính với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố. 289
Bảng 5. Hệ số KMO và Kiểm định Bartlett’s KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .833 Approx. Chi-Square 3059.842 Bartlett's Test of Sphericity df 528 Sig. .000 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả (2021) Theo kết quả phân tích, các biến nghiên cứu trích được 5 nhân tố như mô hình ban đầu, tổng phương sai trích bằng 57.88% (cao hơn 50%). Giá trị Eigen của nhân tố đều lớn hơn 1. 4.4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) Kết quả CFA được đánh giá thông qua 3 chỉ tiêu: Tính đơn hướng, giá trị hội tụ, hệ số tổng hợp và phương sai trích bình quân. Tính đơn hướng: Kết quả CFA cho thấy rằng mô hình này phù hợp với dữ liệu thị trường: Chi-square = 651,970 với bậc tự do df = 474; giá trị p = 0,000; CMIN/df = 1,375; GFI = 0,836; TLI = 0,928; CFI = 0,935; RMSEA = 0,045. Về mặt hội tụ, nghiên cứu sinh đã tính toán độ tin cậy tổng hợp (composite reliability - CR) và phương sai trích (Average Variance Extracted - AVE). Kết quả cho thấy CR của mỗi nhân tố nằm trong khoảng từ 0,778 đến 0,918 lớn hơn tiêu chuẩn 0,70. AVE cho mỗi nhân tố dao động từ 0,505 đến 0,737 lớn hơn 0,5. Vì vậy, các biến trong mô hình đạt giá trị phân biệt và hội tụ được xác nhận. Bảng 6. Các chỉ số CFA, CR, AVE Ngưỡng Ngưỡng Số liệu Chỉ Số liệu Chỉ số chấp Đánh giá chấp Đánh giá AMOS số AMOS nhận nhận Độ tin cậy tổng hợp (CR) Phương sai trích (AVE) SD 0.877 Chấp nhận SD 0.589 Chấp nhận GC 0.873 Chấp nhận HD 0.579 Chấp nhận ML 0.803 Chấp nhận GC 0.505 Chấp nhận > 0.7 > 0.5 KM 0.778 Chấp nhận KM 0.544 Chấp nhận TD 0.918 Chấp nhận TD 0.737 Chấp nhận HV 0.811 Chấp nhận HV 0.518 Chấp nhận Chỉ số CFA χ2/df GFI CFI TLI RMSEA 1.396 0.869 0.946 0.953 0.047 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả (2021) Hệ số tổng hợp (CR) và phương sai trích bình quân (AVE): Áp dụng công thức tính CR và AVE cho kết quả ở Bảng 6. Kết quả nghiên cứu cho thấy các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và phương sai trích. 4.5. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM Kết quả phân tích mô hình SEM cho thấy mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu thị trường: Chi-square = 367,033; p = 0,000; CMIN/df = 1,396; GFI = 0,869; CFI = 0,946; TLI = 0,953 và RMSEA = 0,047 (Hình 2). 290
Hình 2. Kết quả mô hình SEM Kết quả kiểm định ở Bảng 7 cho thấy có 4 giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận ở mức P
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Về nhân tố trang web dễ sử dụng: Cần nâng cấp công cụ tìm kiếm sản phẩm, cải tiến quy trình đặt hàng và mua hàng nhanh chóng tiện lợi, hình thức thanh toán đơn giản và phù hợp. Bên cạnh đó, chú trọng các thiết kế tương tác như sử dụng nút CTA, nếu không có những lời kêu gọi hành động-CTA này nhiều khả năng khách hàng chỉ lướt qua thông tin khuyến mãi và giảm giá mà không có động thái nào khác. Thiết kế cấu trúc điều hướng trực quan và không phức tạp, để giúp cho người tiêu dùng thực hiện quá trình mua hàng một cách suôn sẽ và dễ dàng. Ngoài ra, việc áp dụng các giải pháp về công nghệ thực tế ảo như VR, công nghệ thực tế ảo tăng cường AR và trí thông minh nhân tạo (AI) để cung cấp trải nghiệm mua sắm mới cho khách hàng, đồng thời kích thích người tiêu dùng mua hàng. Về nhân tố mới lạ: Nhằm khắc họa được những điểm khác biệt của sản phẩm, dịch vụ của Doanh nghiệp so với các sản phẩm hay dịch vụ của các đối thủ đối thủ cạnh tranh khác. Các yếu tố của sự khác biệt hóa sản phẩm bao gồm tạo sự khác biệt từ bản thân sản phẩm, tạo sự khác biệt về dịch vụ, tạo sự khác biệt về nhân viên và tạo sự khác biệt về thương hiệu. Ngoài ra, doanh nghiệp cần tăng cường cung cấp thêm nhiều sản phẩm mới nhằm gia tăng sự lựa chọn và thích thú cho người tiêu dùng. Về nhân tố khuyến mãi: Cần tiếp tục áp dụng các chương trình và công cụ khuyến mãi, đặc biệt chú trọng đến tính đa dạng, mức độ hấp dẫn, mật độ diễn ra và đối tượng khách hàng mục tiêu. Có thể áp dụng các chương trình giảm giá theo mùa, theo gói sản phẩm, các ngày trùng tháng, chương trình tích điểm tặng quà. Bên cạnh đó, các chương trình khuyến mãi cần được hiển thị và thông báo một cách trực quan, hấp dẫn nên tránh các kiểu quảng cáo khó tắt, quảng cáo che mất trang, quảng cáo đeo bám thái quá, tin nhắn bật lên, văn bản nhấp nháy, biểu ngữ động, … Đồng thời, khi tổ chức các chiến dịch khuyến mãi nên chú ý đến phản hồi của người tiêu dùng và điều chỉnh chiến lược khuyến mãi của mình cho phù hợp. Về nhân tố giá cả: Tập trung sử dụng một số chiến lược về tâm lý (đánh vào cảm xúc người tiêu dùng) như marketing bỏ đói bao gồm việc gới hạn hàng hóa, giới hạn thời gian, neo giá. Bên cạnh đó, các chiến lược định giá theo khuyến mãi như giảm giá theo phần trăm, miễn phí vận chuyển, quà tặng miễn phí cũng làm gia tăng sự hấp dẫn đối với người tiêu dùng. Ngoài ra, trong một số trường hợp cần nên áp dụng các chính sách thay đổi giá bán như giảm giá bán nhưng giá trị sản phẩm không đổi hoặc không tăng giá bán nhưng gia tăng chất lượng sản phẩm. Đối với người tiêu dùng: Cần có cái nhìn tổng quát trong việc chi tiêu thông minh và tỉnh táo hơn trong việc tự kiểm soát những ngẫu hứng của bản thân. Thận trọng hơn khi ra quyết định mua hàng. Cân nhắc kỹ lưỡng trong việc lựa chọn kênh mua sắm trực tuyến uy tín, đảm bảo chất lượng hàng hóa và sản phẩm. Nên đọc kỹ các thông tin về xuất xứ hàng hóa, thông tin vận chuyển, thông tin người bán đặc biệt là các phản hồi của người tiêu dùng đã mua hàng trước làm thông tin tham khảo cho mình. Bên cạnh những kết quả đạt được, một số hạn chế dưới đây cần các nghiên cứu sau cải thiện: (1) Việc phân tích dữ liệu trong nghiên cứu chỉ thực hiện với kích thước mẫu nhỏ (n = 180) do đó tính đại diện chưa cao. (2) Nghiên cứu chỉ thu thập dữ liệu thông qua phương pháp khảo sát, do đó có sự thiên vị về tự lựa chọn. (3) Nghiên cứu chỉ xem xét đến sáu yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của sinh viên, ngoài ra có thể có nhiều yếu tố khác như sự sẵn có của sản phẩm, nhận thức thương hiệu, cá tính, … 292
TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu Tiếng Việt 1. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. TP HCM: NXB Hồng Đức. 2. Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2010). Nghiên cứu khoa học trong Quản trị kinh doanh. CN TP HCM: NXB Thống kê. 3. Nguyễn Hải Ninh, Phạm Thùy Dương và Trần Việt Thắng (9/2019). Hành vi mua hàng ngẫu hứng của giới trẻ trên các trang thương mại điện tử. Tạp chí Kinh tế đối ngoại, Số 121, 64-82. 4. Nguyễn Huỳnh Nhật Hạ (2019). Các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến trong thương mại di động, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế Ngành Quản trị kinh doanh, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. 5. Phạm Quốc Trung và Nguyễn Ngọc Hải Hà (2017). Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của người tiêu dùng TP.HCM. Tạp chí khoa học Đại học Mở TP.HCM, Số 12(3), 3-15. Danh mục tài liệu Tiếng Anh 6. Beatty, S., & Ferrell, M. E. (1998). Impulse buying: Modeling its precursors. Journal of Retailing, 74(2), 169–191. 7. Chen, C. C., & Yao, J. Y. (2018). What drives impulse buying behaviors in a mobile auction? The perspective of the stimulus-organism-response model. Telematics and Informatics, 35(5), 1249– 1262. 8. Hair, J., W.Black, B.Babin, R.Anderson & R.Tatham. (2006). Multivariate Data Analysis. 6th ed. Pearson Education Inc, Upper Saddle River: New Jerse. 9. Haugh, L. J. (1983). Defining and redefining. Advertising Age, 14(2), 44. 10. Hoyle, R.H. (1995). The Structural Equation Modeling Approach: Basic Concepts and Fundamental Issues. In: Hoyle, R.H., Ed., Structural Equation Modeling: Concepts, Issues, and Applications, Sage Publications, Thousand Oaks, 1-15. 11. Iyer, G. R., Blut, M., Xiao, S. H., & Grewal, D. (2019). Impulse buying: A meta-analytic review. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(2), 384–404. 12. Jones M. A., Reyonds K. E., Weun S., & Beatty S. E. (2003). The product-specific nature of impulse buying tendency. Journal of Business Research, Vol 56, Issue 7, 505-511. 13. Khare, A., Singh, S., & Khare, A. (2010). Innovativeness/noveltyseeking behavior as determinants of online shopping behavior among Indian youth. Journal of Internet Commerce, 9(3), 164–185. 14. Li, Y. M. & Yeh, Y. S. (2010). Increasing trust in mobile commerce through design aesthetics. Computers in Human Behavior, v. 26, n. 4, 673-684. 15. Liu, Y., Li, H., & Hu, F. (2013). Website attributes in urging online impulse purchase: An empirical investigation on consumer perceptions. Decision Support Systems, 55(3), 829–837. 16. Lo, L., Lin, S., & Hsu, L. (2016). Motivation for online impulse buying: A two-factor theory perspective. International Journal of Information Management, 36(5), 759–772. 17. Longdong, E. Y. E., & Pangemanan, S. S. (2015). Analyzing the effect of virtual atmospheric cues, sales promotions, and situational factors on online impulse buying in MANADO. Jurnal EMBA, 3(3), 119–129. 18. Parboteeah, D. V., Valacich, J. S., & Wells, J. D. (2009). The influence of website characteristics on a Consumer’s urge to buy impulsively. Information Systems Research, 20(1), 60–78. 19. Piron, F. (1991). Defining impulse purchasing. Advances in Consumer Research, 18. 293
20. Rook, D.W. (1987). The Buying Impulse. Journal of Consumer Research, 14(2), 189-199. 21. Stern H. (1962). The Significance of Impulse Buying Today. Journal of Marketing, 26(2), 59-62. 22. Verhagen, T., & Dolen, W. M. V. (2011). The influence of online store beliefs on consumer online impulse buying: A model and empirical application. Information and Management, 48(8), 320–327. 23. Wells, J. D., Parboteeah, V., & Valacich, J. S. (2011). Online impulse buying: Understanding the interplay between consumer impulsiveness and website quality. Journal of the Association for Information Systems, 12(1), 32–56. 24. Wu, L. Y., Chen, K. Y., Chen, P. Y., & Cheng, S. L. (2014). Perceived value, transaction cost, and repurchase-intention in online shopping: A relational exchange perspective. Journal of Business Research, 67(1), 2768-2776. 25. Xu, Y., & Huang, J. S. (2014). Effects of Price discounts and Bonus packs on online impulse buying. Social Behavior and Personality, 42(8), 1293–1302. 26. Yu, C., & Bastin, M. (2010). Hedonic shopping value and impulse buying behavior in transitional economies: A Symbiosis in the mainland China marketplace. Journal of Brand Management, 18(2), 105–114. 27. Zheng, X., Men, J., Yang, F., & Gong, X. (2019). Understanding impulse buying in mobile commerce: An investigation into hedonic and utilitarian browsing. International Journal of Information Management, 48, 151–160. 28. Zou, T. (2018). Online impulse buying behavior amongst undergraduate students in Tianjin, the People's Republic of China. ABAC Journal, 38(2), 94–113. 294