Nhân tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử của khách hàng trẻ tại Tp. Hồ Chí Minh

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

23
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Nhân tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử của khách hàng trẻ tại Tp. Hồ Chí Minh phân tích các yếu tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử của khách hàng trẻ tại TP. Hồ Chí Minh.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nhân tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử của khách hàng trẻ tại Tp. Hồ Chí Minh

NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ AI VÀO MUA SẮM TRÊN SÀN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ CỦA KHÁCH HÀNG TRẺ TẠI TP. HỒ CHÍ MINH Võ Thị Phi Yến và Dương Thị Ánh Sương Khoa Quản trị Kinh Doanh, Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh GVHD: ThS. Châu Văn Thưởng TÓM TẮT Mục đích của nghiên cứu là phân tích các yếu tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử của khách hàng trẻ tại TP. Hồ Chí Minh. Với nguồn dữ liệu 270 phiếu khảo sát là các khách hàng trẻ theo phương pháp phỏng vấn trực tiếp dựa trên bảng câu hỏi được chọn lọc đầy đủ nội dung. Phương pháp phân tích hồi quy đa biến cùng với các kiểm tra hệ thống để kiểm định tính xác thực của dữ liệu như: Kiểm tra Cronbach’s Alpha (Các biến tương quan Biến – Tổng), Phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy Oneway ANOVA. Kết quả nhận được thông qua kiểm định được các nhân tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử của khách hàng trẻ tại TP. Hồ Chí Minh đó chính là: Kỳ vọng nỗ lực, Kỳ vọng hiệu suất, An toàn bảo mật, Chuẩn chủ quan, Điếu kiện thuận tiện và Niềm tin của khách hàng. Qua đó các chủ sở hữu sàn thương mại điện tử ở Việt Nam tận dụng các điểm mạnh có sẵn và cơ hội khắc phục các rủi ro để phát triển công nghệ AI ngày càng hoàn thiện hơn, đa dạng hơn và lớn mạnh hơn trong thời kỳ hội nhập của nền kinh tế hiện nay. Từ khóa: Artifical Intelligence, công nghệ, sàn thương mại điện tử, tìm kiếm, ứng dụng. 1. GIỚI THIỆU: Công nghệ AI (Viết tắt của Artifical Intelligence) là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Quá trình này bao gồm việc học tập (thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin), lập luận và tự sửa lỗi. Tìm kiếm sản phẩm bằng công cụ tìm kiếm trực quan: AI trên sàn thương mại điện tử có tính năng tìm kiếm trực quan bằng hình ảnh. Cụ thể, nếu như khách hàng nhìn thấy bất cứ một sản phẩm nào đẹp mắt hoặc có nhu cầu tìm hiểu và mua sản phẩm đó trên sàn thương mại điện tử mà họ không hề biết gì về tên sản phẩm, tên doan nghiệp hoặc địa chỉ mua hàng,… lúc này bạn chỉ cần chọn ảnh sản phẩm mà bạn đã chụp trước đó công nghệ AI lập tức quét hình ảnh trực quan và sẽ tự động trả kết quả các sản phẩm chính xác hoặc tương tự về màn hình của bạn. Voice search – Tìm kiếm bằng giọng nói của công nghệ AI được thiết lập trên sàn thương mại điện tử như: Shopee, Lazada. Trên giao diện góc phải của khung tìm kiếm bạn chỉ cần nhấp vào và đọc tên sản phẩm 2899
công nghệ AI lập tức thu nhận và xử lý dữ liệu âm thanh và hiểu được con người đang cần tên sản phẩm là gì và sẽ trả kết quả tương ứng với sản phẩm mong muốn. Đảm bảo sức khỏe người dùng trong mùa dịch bệnh: Với tủ khóa thông minh iLogic Smartbox, người dùng chỉ cần quét mã QR Code (được gửi đến địa chỉ mail đã đăng ký trước đó) hoặc mã OTP (được gửi tới số điện thoại đã đang ký) để nhận hàng tự động. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: 2.1 Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu đề xuất: 2.1.1 Cơ sở lý thuyết: Dựa trên cơ sở lý thuyết của bốn mô hình: Mô hình hành động hợp lý (TRA), mô hình hành vi tự định (TPR), mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT). Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) được Ajzen và Fishbein xây dựng từ cuối thập niên 60 của thế kỷ 20 và cho rằng ý định hành vi dẫn đến hành vi và ý định được quyết định bởi thái độ cá nhân đối hành vi, cùng sự ảnh hưởng của chuẩn chủ quan xung quanh việc thực hiện các hành vi đó. Mục đích trên mô hình TAM khảo sát mối liên hệ và tác động của các yếu tố liên quan: nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, thái độ, ý định và hành vi trong việc chấp nhận công nghệ thông tin của người sử dụng. 2.1.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất: Đặt giả thuyết: • Kỳ vọng hiệu suất (H1): Khách hàng trẻ ứng dụng công nghệ chỉ khi họ kỳ vọng công nghệ này thật sự mang lại hiệu quả cho chính bản thân họ. • Chuẩn chủ quan (H2): Khách hàng trẻ sẽ quyết định ứng dụng công nghệ AI nếu như những người quen của họ ủng hộ và khuyên họ sử dụng dịch vụ. • Kỳ vọng sự nỗ lực (H3): Khách hàng trẻ thực sự ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử trừ khi bản thân họ cảm thấy sự dễ dàng trong quá trình ứng dụng. • Điều kiện thuận tiện (H4): Khách hàng trẻ chỉ ứng dụng công nghệ AI khi các tính năng và điều kiện có sẵn này hiển thị ra trước mắt họ, họ hiểu và họ quyết định ứng dụng thực sự. • An toàn và bảo mật (H5): Sự an toàn và bảo mật thông tin trong các quá trình ứng dụng càng tốt càng uy tín và được đảm bảo thì công nghệ AI trên sàn thương mại điện tử được ứng dụng nhiều hơn. • Niềm tin (H6): Khách hàng sẽ ứng dụng công nghệ AI chỉ khi họ thật sự tin rằng công nghệ này giúp mang lại các giá trị cho họ. 2900
2.1.3 Phương pháp nghiên cứu: Thông qua hai bước chính: Nghiên cứu sơ bộ thông qua phương pháp tiếp cận là dựa vào các nghiên cứu trong nước và nước ngoài về ứng dụng công nghệ AI. Mục đích của nghiên cứu này dùng để điều chỉnh và bổ sung thang đo đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến việc ra quyết định ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử của khách hàng trẻ tại Tp Hồ Chí Minh. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Dùng kỹ thuật thu thập thông tin dữ liệu sơ cấp thông qua bảng câu hỏi bằng cách khảo sát khách hàng trẻ từ 20 đến 35 tuổi đã và đang sử dụng các app mua hàng như: Shoppe, Lazada, Tiki,…. Thông tin dữ liệu sơ cấp thu thập được sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS. 2.1.4 Kết quả nghiên cứu: 2.1.4.1 Phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha: Hệ số Cronbach’s Alpha cả thang đo của các biến trong nghiên cứu được thể hiện tại bảng bên dưới đều lớn hơn 0.6 và chỉ tiêu tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều thấp hơn so với hệ số Cronbach’s Alpha tổng cho thấy các biến đều đảm bảo độ tin cậy, đủ tiêu chuẩn để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Reliability Item-Total Statistics Statistics Scale Scale Cronbach's KỲ Cronba Mean Corrected N of Variance Alpha if VỌNG ch's if Item Item-Total Items if Item Item HIỆU Alpha Delete Correlation Deleted Deleted SUẤT d KVHS1 10.64 5.101 .553 .622 .716 4 KVHS2 10.78 5.371 .581 .607 2901
KVHS3 11.04 5.879 .472 .672 KVHS4 11.17 6.001 .414 .705 CCQ1 8.61 5.888 .538 .615 CHUẨN CHỦ CCQ2 8.47 6.138 .550 .609 .707 4 QUAN CCQ4 8.72 6.560 .463 .662 CCQ5 8.92 6.845 .424 .684 ĐIỀU DKTT1 9.00 5.569 .619 .639 KIỆN THUẬN DKTT2 8.92 6.083 .484 .719 .745 4 TIỆN DKTT3 9.61 5.578 .535 .692 DKTT4 8.93 6.809 .548 .693 KVNL1 12.83 7.279 .526 .788 KỲ KVNL2 12.94 7.116 .606 .767 VỌNG NỔ LỰC .807 5 KVNL3 12.78 6.776 .628 .759 KVNL4 12.87 6.574 .628 .758 KVNL5 13.08 6.023 .600 .773 AN TOÀN BẢO ATBM1 10.44 4.010 .568 .750 .788 4 MẬT ATBM2 10.25 3.832 .679 .693 2902
ATBM3 10.35 3.982 .629 .720 ATBM4 10.53 4.175 .514 .777 NT1 10.62 4.608 .501 .623 NIỀM TIN NT2 10.71 4.732 .584 .573 .698 4 NT3 10.95 5.209 .424 .669 NT4 11.16 5.071 .431 .666 QDUD1 10.53 4.175 .526 .777 QDUD QDUD2 10.76 3.849 .633 .723 .792 4 QDUD3 10.57 3.741 .722 .678 QDUD4 10.66 4.254 .531 .774 2.1.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA: Tương tự biến phụ thuộc các biến độc lập đạt giá trị KMO đạt mức chấp nhận với giá trị 0.782, chỉ số sig của kiểm định của Barlett có trị giá bằng 0.000 (50%), hệ số Eigenvalue đạt 1.172>1. Điều này mang ý nghĩa cho khả năng sử dụng một nhân tố để có thể giải thích cho 21 biến quan sát trong mô hình này đạt ở mức 61.797%. 2903
2.1.4.3 Phân tích hồi quy: Các chỉ số đều cho thấy mô hình có ý nghĩa nghiên cứu khi R2 hiệu chỉnh đạt 0.648 hay viết cách khác đạt 64.8%>50% mô hình hoàn toàn phù hợp và các biến độc lập có hệ số Sig. đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 đều có ý nghĩa thống kê. Giá trị Durbin-Watson đạt 1.734 nằm trong khoảng (1;3) cho thấy không xảy ra hiện tượng tự tương quan, chỉ số VIF của 6 biến quan sát nhỏ hơn 10 cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau: QDUD= 0.511 + 0.351*KVNL + 0.269*NT+ 0.195*ATBM + 0.0.162*DKTT + 0.143*KVHS + 0.102*CCQ. 3. KẾT LUẬN: Thông qua quan sát hàm hồi quy đa biến về tác động của yếu tố, ta nhận thấy rằng mức tác động từ cao đến thấp của các yếu tố như sau: Quyết định ứng dụng công nghệ AI của khách hàng trẻ= 0.511 + 0.351*Kỳ vọng nỗ lực +0.269*Niềm tin+ 0.195*An toàn bảo mật + 0.162*Điều kiện thuận tiện +0.143*Kỳ vọng hiệu suất + 0.102*Chuẩn chủ quan. Đề tài đã thực hiện việc đánh giá các thang đo bằng một quy trình gồm hai bước cơ bản, đó là lập thang đo nháp, nghiên cứu sơ bộ định tính và tiến hành nghiên cứu định lượng chính thức dựa trên phần mềm SPSS 20.0. Kết quả thu được khá khả quan và đạt được mức độ kỳ vọng mong đợi, các giả thiết đề xuất trong mô hình nghiên cứu ban đầu đều được xác tính bởi dữ liệu điều tra thực tế thông qua phỏng vấn trực tiếp 270 đối tượng là khách hàng trẻ từ 20 đến 35 tuổi. Công nghệ AI hiện nay được các chuyên gia đánh giá là yếu tố mang tính “tương lai” của thương mại điện tử. Không chỉ là vũ khí công nghệ tiên tiến cho các doanh nghiệp, công nghệ AI còn là một trong những trợ thủ đắc lực cho các thương hiệu đối tác, hộ kinh doanh nhỏ lẻ, nhà bán hàng,…và đặc biệt là khách hàng, người tiêu dùng hiện nay. Công nghệ AI sẽ tiếp tục giữa 2904
vai trò trọng yếu và là vũ khí mạnh mẽ giúp ngành thương mại điện tử phát triển vào một ngày một tiên tiến hơn. 4. HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU: Khi tiến hành nghiên cứu nhóm chúng tôi chỉ đưa ra bao gồm 6 yếu tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghệ AI nhưng thực tế vẫn chưa đầy đủ các yếu tố. Bởi vì chỉ khảo sát trong một khu vực là TP. Hồ Chí Minh nên chưa xuất hiện các yếu tố khác có mức tác động cao hơn đến quyết định sử dụng mà bài nghiên cứu chưa thể khai thác do sự hạn chế về thời gian và lượng kiến thức của nhóm chúng tôi. Nghiên cứu chỉ khảo sát 270 phiếu, mẫu khảo sát cũng không nhiều do đó cũng chưa phản ánh chính xác và đầy đủ về các mức độ tác động của các yếu tố đến quyết định ứng dụng công nghệ AI của các khách hàng trẻ. đạt được một kết quả tốt hơn. 5. MỘT SỐ KIẾN NGHỊ: Với thời đại công nghệ 4.0 này, phần lớn kể từ độ tuổi từ 18 tuổi đến 35 tuổi thì việc làm quen với một công nghệ mới hay ứng dụng mới là một việc không quá khó khăn so với các độ tuổi khác thì đây là nhóm nhân tố có tác động yếu nhất. Nếu như hướng dẫn trên Website thì cần phải đính kèm hình ảnh hoặc clip hướng dẫn làm theo ngắn gọn và cụ thể. Các chủ sàn thương mại điện tử cần thiết lập các giao diện tìm kiếm sản phẩm hay bất cứ các tính năng nào của công nghệ AI cũng phải đảm bảo tính nhỏ gọn, dễ hiểu và đẹp mắt. Mỗi một yếu tố tác động đều tương ứng với một mức độ lớn nhỏ khác nhau, chính vì vậy các chiều hướng nghiên cứu khác xuất phát từ bày báo khoa học này nên chú ý đề ra các giải pháp cho phù hợp. Cụ thể có 6 nhóm yếu tố Kỳ vọng nổ lực, Kỳ vọng hiệu suất, Chuẩn chủ quan, Điều kiện thuận tiện, An toàn bảo mật và Niềm tin của khách hàng dành cho công nghệ AI. Đề tài “Nhân tố tác động đến việc ứng dụng công nghệ AI vào mua sắm trên sàn thương mại điện tử của khách hàng trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh” xác định đối tượng khảo sát và sử dụng nhiều là các khách hàng trẻ có độ tuổi từ 18 đến 35 tuổi là lực lượng dễ chấp nhận và am hiểu công nghệ tại một trong những đô thị lớn nhất cả nước, là trung tâm kinh tế, xã hội lớn có vai trò đặc biệt quan trọng trong sự phát triển của nước nhà. TÀI LIỆU THAM KHẢO: Tài liệu tham khảo Tiếng Việt 1. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS” – Tập 2 Tp. Hồ Chí Minh xuất bản Hồng Đức. 2. Lê Mỹ Kim (2018) “Phân tích những yếu tố tác động sự chấp nhận công nghệ AI trong hệ thống thông tin quản lý tại Bệnh viện Đa khoa Đồng Nai”. Luận văn Thạc sĩ Kinh tế 2018, Trường đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh. 2905
3. Ngô Minh Vũ (2021)“Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong dịch vụ tài chính tại thị trường tài chính tại Việt Nam”. Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. 4. Nguyễn Hoàng Nam (2015).“Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực kế toán, kiểm toán”. Trường đại học kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. 5. Trần Quốc Hùng, Bùi Đức Hùng (2020). “Các nhân tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghệ AI trong chăn nuôi bò vùng Tây Nguyên”. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, 18(10), 1- 9. Tài liệu tham khảo Tiếng Anh 1. Adrian Micu and Angela – Eliza Micu, (2014) “Factors affecting the application of artifical intelligence in goods search on e-comerce of customers in Romania”. Ovidius University, Romania. 2. Hair, J. F., Black, B., Babin, B., Andersion, R. E. and Tatham, R. L., (1998), Multivariate data analysis. Prentice-Hall, International, Inc 3. Hoelter, D. R, 1983. The analysis of covariance structures: Goodness-of-fit indices. Sociological Methods and Research, 11: 325–344. 4. Laith T.Khrais (2020), “Role of artifical intelligence in shaping consumer demand in E-Commerce”. Imam Abdulrahman Bin Faisal University. 5. Mihaela – Carmen Muntean (2019), “The impact of artifical intelligence use on e-commerce in Romania”. Dunarea De Jos University. 6. Moore, G. C. & Benbasat, I., 1991. Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation. 3 ed. USA: Information Systems Research journal. 2906