Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Phân tích các yếu tố về bài viết trên Facebook tác động đến sự tương tác trực tuyến của khách hàng tại Việt Nam

i

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu tập trung phân tích các yếu tố của một bài đăng trên trang

Fanpage thương hiệu của Facebook ảnh hưởng đến tương tác trực tuyến của khách

hàng tại Việt Nam. Với thiết kế nghiên cứu định lượng, bài viết sử dụng phương

pháp phân tích hồi quy với 10 biến độc lập là tính sống động, tính tương tác, tính

thông tin, giải trí, tính thưởng, biểu tượng cảm xúc, ngày đăng bài, giờ đăng, độ dài

bài đăng và quảng cáo. Trong 10 biến độc lập được chia ra thành 20 nhóm nhỏ và 4

biến phụ thuộc là tỷ lệ thích, tỷ lệ không thích, tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ. Với 600

quan sát được tác giả thu thập từ 10 trang Fanpage thương hiệu nổi tiếng tại Việt

Nam đại diện cho các ngành đặc thù như đồ uống, thực phẩm, sản phẩm gia dụng

trong giai đoạn từ tháng 1/2017 đến tháng 8/2017. Bằng cách sử dụng các công cụ

Excel, SPSS, STATA để tiến hành thống kê mô tả dữ liệu, kiểm định sự khác biệt

của các yêu tố trong cùng một biến độc lập và chạy hồi quy nhị thức âm.

Các kết quả nghiên cứu cho thấy biến tính sống động, tính tương tác, tính

giải trí, độ dài bài đăng và quảng cáo tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Cụ thể là đối

với những bài đăng mang các yếu tố về tính sống động, tương tác hay giải trí thì sẽ

làm tăng lượng thích của khách hàng trực tuyến. Bên cạnh đó những bài đăng có

tính thưởng và tính thông tin sẽ giúp gia tăng lượng bình luận và chia sẻ của người

dùng. Trong khi đó, các yếu tố tính sống động, tính tương tác, độ dài bài đăng, sử

dụng quảng cáo Facebook lại tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận và tỷ lệ chia sẻ.

Từ đó, tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị cho các nhà quản lý Fanpage thương

hiệu Facebook, các nhà quản trị của doanh nghiệp để làm gia tăng lượng tương tác

của khách hàng trực tuyến đối với bài đăng thương hiệu và giúp cho hình ảnh cũng

như sản phẩm của doanh nghiệp đến gần hơn với người dùng và đạt được hiệu quả

như mong đợi.

ii

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đề tài luận văn thạc sĩ: “Phân tích các yếu tố về bài viết

trên Facebook tác động đến sự tương tác trực tuyến của khách hàng tại Việt

Nam” chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường đại học

nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của cá nhân tôi, kết quả nghiên

cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc

các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy

đủ trong luận văn.

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về tính trung thực của nội dung và các

kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận văn.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 10 năm 2017

Tác giả

HUỲNH THỊ SÔNG HẬU

iii

LỜI CẢM ƠN

Với niềm tự hào và vinh dự nhất khi là một học viên cao học của khoa Quản

trị kinh doanh, Trường Đại học Ngân Hàng TPHCM. Với em, khoảng thời gian gần

2 năm học cao học tại trường Đại học Ngân hàng TPHCM là cơ hội để em được học

tập, trải nghiệm, chia sẻ kiến thức. Chính nơi đây đã giúp em trưởng thành hơn, tự

tin hơn, bản lĩnh hơn đối với sự học và sự nghiệp của mình.

Để có thể hoàn thành được luận văn tốt nghiệp này em xin bày tỏ lòng biết

ơn sâu sắc tới quý thầy cô trong khoa Quản trị kinh doanh, trường Đại học Ngân

Hàng TPHCM.

Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Trần Dục Thức đã hướng

dẫn tận tình và giúp đỡ em trong quá trình em lựa chọn đề tài cũng như hoàn thành

luận văn. Em xin chân thành cảm ơn các thầy giáo, cô giáo khoa Quản trị kinh

doanh, khoa Đào tạo sau đại học đã tạo cơ hội cho em được học tập, nghiên cứu

trong một môi trường năng động.

Em xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè đã cỗ vũ, động viên và giúp đỡ

em trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn này.

Em xin chân thành cảm ơn!

Sinh viên,

Huỳnh Thị Sông Hậu

iv

MỤC LỤC

TÓM TẮT ................................................................................................................... i

LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... ii

LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... iii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................... vii

DANH MỤC CÁC BẢNG, HÌNH VẼ ................................................................... viii

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ........................................ 1

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

1.2. Mục tiêu của đề tài ............................................................................................... 2

1.2.1 Mục tiêu tổng quát ......................................................................................... 2

1.2.2 Mục tiêu cụ thể .............................................................................................. 3

1.3. Câu hỏi nghiên cứu .............................................................................................. 3

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ....................................................................... 3

1.5. Phương pháp nghiên cứu ..................................................................................... 3

1.6. Nội dung nghiên cứu ............................................................................................ 4

1.7. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu ...................................................................... 4

1.8. Đóng góp của đề tài ............................................................................................. 5

1.9. Bố cục dự kiến của luận văn ................................................................................ 6

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT .......... 8

2.1. Cơ sở lý thuyết nghiên cứu .................................................................................. 8

2.1.1 Tổng quan về tiếp thị truyền thông mạng xã hội ........................................... 8

2.1.2 Tương tác trực tuyến của khách hàng .......................................................... 11

2.1.3 Tổng quan về mạng xã hội Facebook và trang Fan page thương hiệu ........ 12

2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến tương tác trực tuyến của bài đăng trên Facebook ... 15

2.2.1 Đặc điểm về phương tiện truyền thông của bài đăng .................................. 15

2.2.1.1 Tính sống động................................................................................. 15

2.2.1.2 Tính tương tác .................................................................................. 17

2.2.2 Đặc điểm về nội dung của bài đăng ............................................................. 18

2.2.2.1 Tính thông tin ................................................................................... 18

2.2.2.2 Tính giải trí....................................................................................... 18

2.2.2.3 Tính thưởng ...................................................................................... 19

v

2.2.2.4 Biểu tượng cảm xúc ......................................................................... 19

2.2.3 Đặc điểm về thời gian đăng bài ................................................................... 20

2.2.3.1 Ngày đăng bài trong tuần ................................................................... 20

2.2.3.2 Thời gian đăng bài trong ngày ........................................................... 20

2.2.4 Độ dài bài đăng ............................................................................................ 21

2.2.5 Quảng cáo Facebook .................................................................................... 22

2.3. Tổng quan về các nghiên cứu liên quan ............................................................ 22

2.4. Mô hình nghiên cứu đề xuất .............................................................................. 27

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................... 32

3.1. Thiết kế nghiên cứu ........................................................................................... 32

3.1.1 Phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 32

3.1.2 Quy trình nghiên cứu ................................................................................... 32

3.2. Giải thích kết quả nghiên cứu ............................................................................ 47

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................. 49

4.1. Thống kê mô tả .................................................................................................. 49

4.1.1 Thống kê biến phụ thuộc – biến độc lập ...................................................... 49

4.1.2 Thống kê dữ liệu theo từng trang Fanpage .................................................. 51

4.1.3 Giá trị trung bình và sai số chuẩn của biến phụ thuộc ................................. 52

4.2. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm trong cùng 1 biến độc lập .................... 53

4.2.1 Tính sống động ............................................................................................ 53

4.2.2 Tính tương tác .............................................................................................. 54

4.2.3 Tính thông tin............................................................................................... 55

4.2.4 Tính giải trí ................................................................................................ 57

4.2.5 Tính thưởng ................................................................................................. 58

4.2.6 Biểu tượng cảm xúc ..................................................................................... 58

4.2.7 Ngày đăng .................................................................................................... 59

4.2.8 Giờ đăng ....................................................................................................... 60

4.2.9 Độ dài bài đăng ............................................................................................ 60

4.2.10 Quảng cáo .................................................................................................. 61

4.3. Kết quả hồi quy .................................................................................................. 62

vi

4.3.1 Hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận ............................................. 62

4.3.2 Hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ chia sẻ ................................................. 65

4.3.3 Hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ thích .................................................... 68

4.3.4 Hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ không thích ......................................... 71

4.3.5 Tổng hợp kết quả hồi quy ............................................................................ 74

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ TRONG KINH DOANH ...... 81

5.1. Đóng góp của đề tài nghiên cứu ........................................................................ 81

5.2. Hàm ý cho nhà quản trị ...................................................................................... 81

5.2.1 Tăng tỷ lệ bình luận với các bài đăng .......................................................... 82

5.2.2 Tăng tỷ lệ chia sẻ đối với các bài đăng ........................................................ 83

5.2.3 Tăng tỷ lệ thích và hạn chế tỉ lệ không thích đối với các bài đăng ............. 83

5.3. So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu khác ....................................... 84

5.4. Hạn chế và định hướng nghiên cứu tiếp theo .................................................... 85

KẾT LUẬN ............................................................................................................... 87

TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 88

PHỤ LỤC 1 ............................................................................................................... 92

vii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Diễn giải Từ viết tắt

Tính sống động TSD

Tính tương tác TTT

Tính thông tin INF- Information

Tính giải trí ENT- Entertainment

Tính thưởng REW- Reward

Biểu tượng cảm xúc EMO- Emotion

Ngày đăng DAY

Giờ đăng TIM- Time

LEN- Length Độ dài bài đăng

ADV- Advertisemen Quảng cáo

viii

DANH MỤC CÁC BẢNG, HÌNH VẼ

Danh mục bảng

Bảng 2.1: Các nghiên cứu về các yếu tố của bài đăng trên trang Fanpage thương

hiệu tác động đến tương tác trực tuyến của khách hàng ........................................... 26

Bảng 3.1: Mô tả biến “Tính sống động” ................................................................... 34

Bảng 3.2: Mô tả biến “tính tương tác” ...................................................................... 36

Bảng 3.3: Mô tả ví dụ các trường hợp biến “Tính tương tác” .................................. 37

Bảng 3.4: Mô tả biến “Tính thông tin” ..................................................................... 38

Bảng 3.5: Mô tả ví dụ các trường hợp của biến “Tính thông tin” ............................ 39

Bảng 3.6: Mô tả biến “Tính giải trí” ......................................................................... 40

Bảng 3.7: Mô tả ví dụ các trường hợp của biến “Tính giải trí” ................................ 41

Bảng 3.8: Mô tả biến “Tính thưởng” ........................................................................ 42

Bảng 3.9: Ví dụ về bài đăng có biến tính thưởng ..................................................... 43

Bảng 3.10: Mô tả ví dụ của biến “Biểu tượng cảm xúc” .......................................... 44

Bảng 3.11: Mô tả biến “Ngày đăng bài trong tuần”.................................................. 45

Bảng 3.12: Mô tả biến “Giờ đăng bài trong ngày” ................................................... 45

Bảng 3.13: Mô tả biến “Độ dài bài đăng” ................................................................. 46

Bảng 3.14: Mô tả biến “Quảng cáo Facebook” ........................................................ 46

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến ........................................................................... 50

Bảng 4.2: Thống kê dữ liệu theo từng trang Fanpage ............................................... 51

Bảng 4.3: Giá trị trung bình và sai số chuẩn của biến phụ thuộc ............................. 52

Bảng 4.4: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính sống động” ................................ 53

Bảng 4.5: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính tương tác” .................................. 54

Bảng 4.6: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính thông tin” .................................. 56

Bảng 4.7: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính giải trí” ...................................... 57

Bảng 4.8: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính thưởng” ..................................... 58

Bảng 4.9: Mô tả kết quả kiểm định của biến “biểu tượng cảm xúc” ........................ 59

Bảng 4.10: Mô tả kết quả kiểm định của biến “ngày đăng” ..................................... 59

Bảng 4.11: Mô tả kết quả kiểm định của biến “giờ đăng” ........................................ 60

Bảng 4.12: Mô tả kết quả kiểm định của biến “độ dài bài đăng” ............................. 61

ix

Bảng 4.13: Mô tả kết quả kiểm định của biến “quảng cáo”...................................... 61

Bảng 4.14: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận ........................... 64

Bảng 4.15: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ chia sẻ ............................... 67

Bảng 4.16: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ thích .................................. 70

Bảng 4.17: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc tỷ lệ không thích ........................... 73

Bảng 4.18: Kết quả hồi quy 4 mô hình ..................................................................... 76

Bảng 4.19: Kết quả nghiên cứu mô hình so với giả thuyết ....................................... 79

Danh mục hình

Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu của P. CVijikj, F. Michaehelles (2013) ................... 28

Hình 2.2: Mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất .......................................................... 30

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu ............................................................................... 33

Hình 3.2: Mô tả các biểu tượng cảm xúc thường sử dụng trong bài đăng ................ 43

1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Chương 1 sẽ giới thiệu một cái nhìn khái quát chung về đề tài nghiên cứu,

bao gồm: giới thiệu lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu của đề tài, đối tượng và

phạm vi nghiên cứu, nội dung nghiên cứu, tổng quan về tình hình nghiên cứu và kết

cấu của đề tài.

1.1. Lý do chọn đề tài

Sự ra đời và phát triển của Internet đã mở ra một kỷ nguyên mới trong tiến

trình phát triển của xã hội loài người – kỷ nguyên của sự kết nối và bùng nổ thông

tin. Có thể nói rằng, công nghệ số đã kết nối mọi người trên toàn cầu lại gần nhau

hơn, góp phần thu nhỏ thế giới, làm cho thể giới ngày càng phẳng hơn, xóa nhòa

biên giới giữa các quốc gia và các sắc tộc. Đỉnh cao của sự kết nối con người trên

Internet là sự ra đời và phát triển của các cộng đồng ảo mà hình thức đại diện nổi

bật và thu hút nhất hiện nay chính là mạng xã hội (Social network). Trong tất cả các

mạng xã hội đang phổ biến hiện nay như Instagram, Twitter, WeChat…thì

Facebook là trang mạng xã hội phổ biến và đứng đầu cộng đồng thế giới ảo.

Mạng xã hội Facebook đang ở vào thời kỳ hoàng kim. Có thể nói năm 2016

mạng xã hội Facebook đánh dấu một cột mốc lịch sử tại thị trường Việt Nam khi số

người dùng mạng xã hội Facebook ở Việt Nam là hơn 35 triệu người chiếm 1/3 dân

số tại Việt Nam, một con số vô cùng ấn tượng khi dân số của Việt Nam khoảng 93

triệu người tính đến tháng 6/2016. Facebook không đơn thuần chỉ là nơi mà người

dùng có thể tương tác qua lại với nhau, theo dõi, kết bạn một ai đó hay chia sẻ thông

tin cũng như hình ảnh trò chuyện cùng bạn bè…Mà nó còn mở ra một thị trường

kinh doanh vô cùng rộng lớn, gắn kết nhiều doanh nghiệp và khách hàng lại với

nhau.

Đi cùng với sự phát triển của mạng xã hội là sự thay đổi cách thức tiếp thị

của các nhà quản trị doanh nghiệp tại Việt Nam. Tiếp thị trên mạng xã hội bao gồm

nhiều hình thức khách nhau trong đó có tiếp thị trên Facebook. Tiếp thị trên

Facebook ra đời dựa trên nền tảng là sự lớn mạnh không thể phủ nhận của mạng xã

hội Facebook trên toàn thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Ưu điểm của tiếp

thị trên mạng xã hội là sự truyền tải thông điệp và tiếp cận khách hàng một cách

2

trực tiếp, rộng rãi và nhanh chóng hơn bất kì phương pháp tiếp thị truyền thống nào.

Việc các doanh nghiệp sử dụng Facebook như một công cụ thông tin giúp giao tiếp

với khách hàng, những người quan tâm đến sản phẩm của doanh nghiệp và làm cho

thương hiệu của doanh nghiệp trở nên quen thuộc với người dùng.

Thực tế các doanh nghiệp tại Việt Nam cũng đã và đang gia nhập xu hướng

tiếp thị mới đầy tiềm năng này bằng cách thiết lập ra các trang Fanpage thương hiệu

trên Facebook và sử dụng nó như một kênh bán hàng qua mạng, giới thiệu thương

hiệu và tiếp cận khách hàng tiềm năng thông qua những tương tác trực tuyến. Tuy

nhiên hiệu quả của việc tiếp thị trên mạng xã hội Facebook cũng chưa được như kì

vọng của các doanh nghiệp.

Vậy làm cách nào để doanh nghiệp có thể gia tăng hiệu quả tiếp thị truyền

thông mạng xã hội, gia tăng sự tương tác trực tuyến với khách hàng và tận dụng thế

mạnh từ sự bùng nổ mạng xã hội để tạo nên một lực đẩy hỗ trợ phát triển thương

hiệu và nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường là một câu hỏi lớn cần giải đáp.

Trong thời gian gần đây, một số nhà nghiên cứu nước ngoài đã tiếp cận vấn đề này

và cũng có một số kết quả nhất định. Tuy nhiên những kết quả này có đúng với thị

trường Việt Nam hay không? Có phù hợp với văn hóa và thói quen người dùng

mạng xã hội tại Việt Nam không thì vẫn chưa được kiểm chứng. Do đó đòi hỏi cần

có một nghiên cứu để giải đáp những vấn đề trên phục vụ cho nhu cầu thực tế của

doanh nghiệp tại Việt Nam. Đó là lý do tác giả quyết định nghiên cứu đề tài: “Phân

tích các yếu tố về bài viết trên Facebook tác động đến sự tương tác trực tuyến của

khách hàng tại Việt Nam”.

1.2. Mục tiêu của đề tài

1.2.1 Mục tiêu tổng quát

- Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu các yếu tố của bài đăng trên

các trang Fanpage thương hiệu của Facebook và ảnh hưởng của các yếu tố này

đến tương tác trực tuyến trong tiếp thị mạng xã hội tại Việt Nam.

- Thông qua kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số hàm ý quản trị

giúp Doanh nghiệp Việt Nam cách thức đăng bài viết như thế nào để làm tăng

lượng tương tác trực tuyến của khách hàng trên Fanpage thương hiệu của

3

Facebook tại Việt Nam và đạt được hiệu quả truyền thông thương hiệu như

mong đợi.

1.2.2 Mục tiêu cụ thể

- Xác định các yếu tố của bài đăng trên các trang Fanpage thương hiệu

của Facebook ảnh hưởng đến tương tác trực tuyến của người dùng.

- Xác định mức độ tác động của các yếu tố này đến sự tương tác trực

tuyến trong tiếp thị mạng xã hội tại Việt Nam.

- Đề xuất hàm ý quản trị giúp doanh nghiệp sử dụng Fanpage thương

hiệu trên Facebook một cách hiệu quả và cách thức đăng bài để tăng tương tác

trực tuyến với khách hàng.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

- Các yếu tố nào của bài đăng trên các trang Fanpage thương hiệu trên

Facebook ảnh hưởng đến tương tác trực tuyến của người dùng tại Việt Nam?

- Các yếu tố của bài đăng trên các trang Fanpage thương hiệu tác động

như thế nào đến tương tác trực tuyến của người dùng tại Việt Nam?

- Cách thức đăng bài trên trang Fanpage thương hiệu Facebook thế nào

để người dùng tương tác nhiều hơn?

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: sự tác động của các yếu tố liên quan đến bài

đăng trên Fanpage Facebook tới tương tác trực tuyến trong tiếp thị mạng xã hội.

- Phạm vi nghiên cứu:

 Nội dung: đề tài tập trung nghiên cứu các yếu tố liên quan đến bài

đăng trên trang Fanpage thương hiệu của Facebook. Các yếu tố liên quan đến

tâm lý người dùng sẽ không được nhắc đến trong nghiên cứu này mà chỉ tập

trung vào các yếu tố liên quan đến bài đăng.

 Không gian: nghiên cứu được tiến hành trong phạm vi tại Việt Nam.

 Thời gian: thời gian thực hiện nghiên cứu từ 1/2017 – 8/2017.

1.5. Phương pháp nghiên cứu

Để phục vụ nghiên cứu, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu và phân tích dữ

liệu các bài đăng của 10 trang Fanpage thương hiệu nổi tiếng tại Việt Nam. Dữ liệu

4

nghiên cứu của các trang này được đăng trên Facebook từ tháng 1/1/2017 -

31/8/2017 (8 tháng). Sau đó, dữ liệu được lấy từ 600 mẫu (bài đăng) trên 10 trang

Fanpage thương hiệu nổi tiếng tại Việt Nam của 6 dòng sản phẩm khác nhau là dầu

gội, đồ uống có cồn, nước ngọt, sản phẩm sữa, gia vị và thực phẩm.

Tác giả tiến hành thu thập dữ liệu bằng cách thủ công là ghi lại lượt thích,

bình luận, chia sẻ trên mỗi bài đăng trên các trang Fanpage thương hiệu. Ngoài ra,

tác giả còn ghi lại thời gian đăng bài, ngày đăng bài và các yếu tố liên quan đến bài

đăng. Các dữ liệu sẽ được sàng lọc, lựa chọn và chuyển đổi thành dữ liệu thứ cấp

để phù hợp với các biến trong mô hình nghiên cứu.

Sau đó tác giả sẽ sử dụng Excel để thực hiện xử lý sơ bộ dữ liệu và thực hiện

thống kê mô tả, kiểm định giữa các nhóm trong cùng biến độc lập thông qua công

cụ là Excel và SPSS. Kế đến là sử dụng phần mềm STATA để phân tích hồi quy và

tìm ra kết quả nghiên cứu. Dựa vào kết quả định lượng và kết quả phân tích định

tính, tác giả đề xuất các hàm ý quản trị cho các nhà quản lý doanh nghiệp.

1.6. Nội dung nghiên cứu

Đề tài sẽ tập trung nghiên cứu tiếp thị trên mạng xã hội Facebook. Nghiên

cứu này sẽ tìm hiểu những nét cơ bản trong cơ chế hoạt động của tiếp thị mạng xã

hội Facebook đề từ đó làm rõ về cách thức các cá nhân, tổ chức tiếp cận đến khách

hàng qua các công cụ truyền thông Fanpage thương hiệu Facebook. Những nghiên

cứu về tổng quan tiếp thị truyền thông mạng xã hội, cộng đồng thương hiệu trực

tuyến, tương tác trực tuyến của khách hàng, mạng xã hội Facebook…sẽ giúp tìm ra

các yếu tố ảnh hưởng đến tương tác trực tuyến của bài đăng trên Facebook. Từ đó

sẽ đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp. Sau đó xử lý số liệu và tìm ra kết quả

nghiên cứu. Từ những kết quả nghiên cứu có được, tác giả sẽ đề xuất một số giải

pháp giúp các nhà quản trị đăng bài và quản lý Fanpage hiệu quả hơn.

1.7. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu

Facebook xuất hiện từ năm 2004 lần đầu tiên tại Mỹ, đến năm 2007

Facebook mới có mặt tại Việt Nam. Tuy nhiên mãi đến năm 2010 Facebook mới

thực sự trở nên phổ biến và bổ sung thêm các công cụ hỗ trợ tiếp thị một cách mạnh

mẽ hơn tại Việt Nam. Chính vì lý do đó, việc nghiên cứu tiếp thị trên Facebook liên

5

quan đến các yếu tố tương tác trực tuyến còn khá mới mẻ, đặc biệt là các nghiên

cứu có liên quan đến đến đề tài mà tác giả đang quan tâm chỉ mới bắt đầu vào năm

2010.

Một số nghiên cứu trên thế giới về lĩnh vực tương tác trên mạng xã hội

Facebook là vào năm 2011 do Lisette de Vries, Sonjia Gensler, Peter S.H. Leeflang

(2011) tiến hành với đề tài: “Popularity of Brand Posts on Brand Fan Pages: An

Investigation of the Effects of Social Media Marketing”.

Kế đến là đầu năm 2012, hãng truyền thông trực tuyến Buddy Media (2012)

đã đưa ra kết quả nghiên cứu qua bài báo cáo: “Strategies for Effective Wall Posts:

A Timeline Analysis”.

Năm 2013, tác giả Irena Pletikosa Cvijikj và Florian Michahelles (2013) đã

tiến hành thực hiện nghiên cứu liên quan đến tương tác trực tuyến trên Facebook

“Online Engagement Factors on Facebook Brand Pages”.

Năm 2014, Ferran Sabate và các cộng sự (2014) đã tiến hành nghiên cứu các

yếu tố ảnh hưởng đến nội dung của các bài đăng trên Facebook với tên đề tài

“Factor influencing popularity of branded content in Facebook Fanpages”.

Năm 2015, tại Việt Nam đã có một nghiên cứu của tác giả Đỗ Hữu Tân về

ảnh hưởng của bài đăng trên Facebook với tên “Ảnh hưởng của bài đăng trên

Facebook đến tương tác trực tuyến trong tiếp thị mạng xã hội tại Việt Nam”.

Trên đây là giới thiệu về tên một số các bài nghiên cứu của các nhà khoa học

trên thế giới. Tác giả sẽ tiến hành phân tích sâu hơn, chỉ rõ những điểm nổi trội của

từng bài nghiên cứu trên trong chương 2.

1.8. Đóng góp của đề tài

Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố liên quan đến bài đăng trên

Facebook như: tính giải trí, tính thông tin, tính sống động, tính tương tác, ngày

đăng bài, số ký tự trong nội dung bài đăng, quản cáo Facebook…ảnh hưởng như

thế nào đến sự tương tác trực tuyến trong Facebook tại Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ tìm ra được những đặc điểm về thói quen

và xu hướng tương tác của người dùng, từ đó hỗ trợ các doanh nghiệp tìm ra giải

6

pháp, chiến lược để có bài đăng phù hợp trên Fanpage thương hiệu Facebook và đạt

được hiệu quả tương tác với người dùng.

Nghiên cứu sẽ tập trung đi sâu vào nghiên cứu biến độc lập mới và làm rõ

biến nội dung tích cực, nội dung tiêu cực sẽ ảnh hưởng như thế nào đến sự tương

tác của khách hàng. Bên cạnh đó việc bổ sung thêm biến phụ thuộc là “tỉ lệ không

thích” sẽ giúp các nhà quản trị có cái nhìn rõ hơn về suy nghĩ của khách hàng, cách

mà họ thể hiện quan điểm và tương tác đến nội dung của Fanpage thương hiệu

muốn truyền tải đến.

Nghiên cứu cũng làm rõ tính hiệu quả của dịch vụ quảng cáo Facebook mà

các doanh nghiệp thường sử dụng để tăng khả năng tiếp cận và tương tác của bài

đăng với người dùng trực tuyến. Và cũng từ kết quả nghiên cứu, Doanh nghiệp Việt

Nam có thể thấy được một phần thói quen, hành vi của người dụng trực tuyến

Facebook tại Việt Nam và đưa ra những chiến tiếp cận thích hợp nhất.

1.9. Bố cục dự kiến của luận văn

Nghiên cứu được trình bày gồm 5 chương chính:

Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu

Trong chương này tác giả sẽ giới thiệu về đề tài nghiên cứu, lý do chọn đề

tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi và phương pháp

nghiên cứu, tính thực tiễn của đề tài và kết cấu đề tài. Trong phần tổng quan về lĩnh

vực nghiên cứu, tác giả sẽ đề cập đến tình hình nghiên cứu trước đó, quá trình kế

thừa và phát triển của các nghiên cứu đến đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý luận và mô hình nghiên cứu

Chương này tác giả sẽ đưa ra các cơ sở lý luận liên quan đến đề tài nghiên

cứu của mình. Trong đó bao gồm các lý thuyết liên quan đến: mạng xã hội (Social

Network), tiếp thị mạng xã hội (Social Media Marketing), tương tác trực tuyến

(Online Engagement), cộng đồng thương hiệu trực tuyến (Online Brand

Community), tổng quan về mạng xã hội Facebook.

Quan trọng nhất, tác giả sẽ đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất, trình bày tính

kế thừa, giải thích các biến của mô hình một cách chi tiết dựa vào kết quả của các

nghiên cứu trước đó.

7

Chương 3: Quy trình nghiên cứu

Trong chương này tác giả sẽ trình bày quy trình nghiên cứu và phương pháp

nghiên cứu một cách chi tiết: nghiên cứu định lượng, dữ liệu thứ cấp, quy trình lấy

dữ liệu, phân tích dữ liệu và các phương pháp phân tích dữ liệu...bằng các phần

mềm hỗ trợ như Excel, SPSS, STATA.

Chương 4: Phân tích dữ liệu và kết quả phân tích

Trình bày các kết quả định lượng đã được thực hiện theo các phương pháp

phân tích đã đề cập ở chương 3: kiểm định, hồi quy...Dựa vào kết quả có được, tác

giả đưa ra những lý giải và kết luận để trả lời các câu hỏi đã đặt ra ở phần giới thiệu

đề tài nghiên cứu.

Chương 5: Hàm ý quản trị trong kinh doanh

Chương cuối cùng này tác giả sẽ tổng hợp lại các kết quả nghiên cứu chính,

liệt kê lại những khám phá mới đã bổ sung so với các kết quả nghiên cứu trước. Tác

giả cũng đề xuất một số kiến nghị để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn.

Ngoài ra trong chương này tác giả còn nêu ra một số hạn chế và định hướng phát

triển của đề tài.

Tóm tắt chương 1

Chương 1 đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về tình hình nghiên cứu của

đề tài. Chương này đã trình bày tổng quan tình hình nghiên cứu của các tác giả

trước đó về lĩnh vực tương tác trực tuyến của khách hàng đối với bài đăng trên

Facebook. Từ các kết quả nghiên cứu này kết hợp các dữ liệu thực tế về các trang

Fanpage thương hiệu để xác định lý do hình thành đề tài. Chương này cũng đã giới

thiệu sơ lược về đối tượng, phạm vi, phương pháp, mục tiêu đề tài hướng tới.

8

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT

Chương 2 sẽ trình bày cơ sở lý thuyết của đề tài và trên cơ sở đó để đề xuất

các giả thuyết, mô hình nghiên cứu. Chương 2 gồm các phần chính: (1) tổng quan

về tiếp thị truyền thông mạng xã hội, tương tác trực tuyến và mạng xã hội

Facebook, (2) giới thiệu về các yếu tố của bài đăng trên Facebook ảnh hưởng đến

tương tác trực tuyến và (3) xây dựng các giả thuyết nghiên cứu và đề xuất mô hình.

2.1. Cơ sở lý thuyết nghiên cứu

2.1.1 Tổng quan về tiếp thị truyền thông mạng xã hội

Truyền thông mạng xã hội

Ngày nay, truyền thông mạng xã hội (Social media) là một trong những thuật

ngữ được nhắc đền ngày càng nhiều trong lĩnh vực truyền thông và marketing.

Người ta coi truyền thông xã hội như một hướng đi mới cho truyền thông thế giới,

khác biệt với truyền thông đại chúng. Mặc dù thu hút được nhiều sự chú ý và quan

tâm của dư luận, song một trong những câu hỏi cơ bản nhất về khái niệm: “Truyền

thông mạng xã hội là gì?” vẫn chưa có câu trả lời thống nhất và chính xác.

Cho đến nay, có không ít những nhà nghiên cứu cố gắng định nghĩa khái

niệm mới mẻ này. Tuy nhiên chưa một định nghĩa nào trong số đó được các chuyên

gia marketing nói riêng và những người quan tâm nói chung coi là hoàn chỉnh. Có

thể kể ra một số định nghĩa phổ biến nhất và được đa số tương đối tán thành:

Theo giáo sư marketing Andreas Kaplan đến từ trường Đại học kinh tế ESCP

Europe và người đồng nghiệp Michael Haenlein đề cập đến trong cuốn sách “Users

of the word, unite! The challenges and opportunities of Social Media” (2010), nhà

xuất bản Business Horizon thì truyền thông xã hội là: “một nhóm các công cụ trên

mạng Internet được xây dựng dựa trên nền tảng ý tưởng và công nghệ của Web 2.0.

Nó cho phép tạo ra và trao đổi những nội dung do người sử dụng tự sản xuất (user-

generated content)”.

Một khái niệm truyền thông mạng xã hội cũng thu hút được khá nhiều sự chú

ý từ phía những người quan tâm là khái niệm của Joseph Thorley- Giám đốc điều

hành của công ty Thorley Faliss. Theo ông này, truyền thông mạng xã hội (Social

media) là: “Các phương tiện truyền thông trực tuyến trong đó có sự di chuyển linh

9

hoạt giữa vai trò tác giả và khán giả của các cá nhân tham gia. Để làm được điều

này, chúng sử dụng các phần mềm mang tính xã hội cho phép cả những người

không chuyên có thể đăng tải, bình luận, chia sẻ hay thay đổi nội dung từ đó hình

thành nên những cộng đồng cùng chung sở thích.”

Tóm lại, mặc dù tồn tại nhiều cách hiểu khác nhau nhưng nhìn chung khái

niệm truyền thông mạng xã hội bao gồm các đặc điểm cơ bản sau:

Truyền thông mạng xã hội (social media) bao gồm những website cung cấp

các công cụ cho phép mọi người chia sẻ thông tin với nhau như phim ảnh, trang

web…, tương tác online với nhau theo nhiều cách như: bình luận, kết nối, chia sẻ về

một nội dung, blog hay trang web nào đó. Giá trị cốt lõi của truyền thông mạng xã

hội là có sự tham gia tương tác của các thành viên và cho phép họ chủ động tạo

dựng và phát triển profile, quảng cáo sản phẩm hay tiết lộ những thông tin có ích,

và xa hơn là hòa nhập và trở thành một phần của cộng đồng.

Tiếp thị truyền thông mạng xã hội (Marketing truyền thông mạng xã hội)

Đối với các doanh nghiệp, truyền thông mạng xã hội thường được sử dụng

trong hoạt động marketing nhằm giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng mục tiêu

của mình. Việc các chuyên gia marketing tìm đến với truyền thông mạng xã hội

đang ngày càng trở nên phổ biến, thậm chí nhiều chuyên gia còn nhận định rằng đây

là hướng đi mới của marketing trong tương lai. Cũng từ đó, một khái niệm mới đã

xuất hiện bên cạnh khái niệm truyền thông mạng xã hội (Social Media). Đó chính là

tiếp thị truyền thông trên mạng xã hội (Social Media Marketing).

Trang web Formic Media định nghĩa marketing truyền thông mạng xã hội là:

“Một dạng của marketing trực tuyến được sử dụng nhằm đạt được các mục tiêu

marketing và thương hiệu thông qua việc tham gia vào các mạng xã hội khác nhau

(MySpace, Facebook, LinkedIn), các mạng đánh dấu và lưu trữ đường link (Digg,

Stumbleupon), các mạng chia sẻ (Flickr, YouTube), và các trang web đánh giá

(ePinions, BizRate), các blog, diễn đàn, hệ thống đọc tin trực tuyến và mạng do 3D

(SecondLife, ActiveWorlds).”

Tóm lại, khái niệm tiếp thị truyền thông trên mạng xã hội (Social media

marketing) được hiểu đơn giản là một phương thức truyền thông đại chúng trên nền

10

tảng các dịch vụ trực tuyến- tức là những trang web trên internet. Người dùng trực

tuyến tạo ra những sản phẩm truyền thông như: tin tức, bài viết, hình ảnh, video

clips…sau đó xuất bản trên Internet thông qua các trang mạng xã hội như Facebook,

Instagram, viber, zalo…Các tin và bài đăng này được cộng đồng mạng chia sẻ và

phản hồi. Đây là một xu hướng truyền thông mới khác hẳn với truyền thông đại

chúng trước đây. Marketing truyền thông trên mạng xã hội thường được sử dụng

với mục đích tạo hiệu quả lan truyền cho các chiến dịch marketing mà doanh nghiệp

đang tiến hành. Nhìn chung có thể hình dung loại hình tiếp thị này giống như

marketing truyền miệng được tiến hành trong môi trường là các công cụ của truyền

thông mạng xã hội. Ngày nay, với xu hướng toàn cầu hóa mạng xã hội trở nên phổ

biến hơn, tiếp thị qua mạng xã hội không còn xa lạ với các doanh nghiệp mà trở

thành một công cụ tương tác hiệu quả giữa doanh nghiệp và khách hàng, xây dựng

các cuộc đối thoại trực tuyến nhằm mục đích marketing, bán hàng trực tuyến, quảng

bá thương hiệu hay giải đáp thắc mắc của khách hàng.

Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam chỉ rõ, năm 2016, mạng xã hội

đã vượt qua công cụ tìm kiếm để trở thành phương tiện tiếp thị trực tuyến được

doanh nghiệp sử dụng nhiều nhất với các tỷ lệ tương ứng là 47% và 41%. Email tiếp

tục là kênh tiếp thị được nhiều doanh nghiệp quan tâm (36%). Marketing qua báo

điện tử và báo giấy khá ổn định với các tỷ lệ tương ứng là 34% và 20%. Tiếp thị

trên truyền hình có xu hướng giảm và ổn định dần ở mức xấp xỉ 10-13%. Từ báo

cáo này có thể thấy, mạng xã hội đã không những được sử dụng nhiều nhất mà còn

được coi là kênh quảng cáo, tiếp thị hiệu quả tương đương với công cụ tìm kiếm,

với 46% doanh nghiệp cho biết tiếp thị trên mạng xã hội đạt hiệu quả cao trong khi

tỷ lệ này với công cụ tìm kiếm là 44%. Có thể thấy, marketing qua mạng xã hội nó

gần như là marketing truyền miệng bởi tốc độ lan truyền chóng mặt của nó, tiếng

lành của doanh nghiệp có thể đồn xa 1 thì tiếng dữ có thể đồn xa 10. Vì vậy, muốn

làm tốt tiếp thị qua mạng xã hội cần rất nhiều đến sự khéo léo và nhiều ý tưởng mới

lạ thu hút và làm hài lòng khách hàng nếu muốn danh tiếng doanh nghiệp vang xa.

11

2.1.2 Tương tác trực tuyến của khách hàng

Trong kỷ nguyên số, thuật ngữ "tương tác trực tuyến của người tiêu dùng

(Online customer engagement)" thường đề cập đến cách người tiêu dùng tương tác

với thương hiệu thông qua các kênh kỹ thuật số, chẳng hạn như trang web của

thương hiệu, blog, các trang web mạng xã hội và video. Tương tác trang được hiểu

là các hành động như thích, bình luận, chia sẻ, hay click chuột với nội dung bài

đăng trực tuyến. Số lượt nhận xét, lượt thích và chia sẻ có liên quan đến số lượng

người hâm mộ trang tại thời điểm đăng, tỷ lệ so với số lượng người hâm mộ.

Đề tài nghiên cứu của tác giả Roderick J. Brodie và các cộng sự năm 2011 có

đề cập đến tương tác trực tuyến của khách hàng như sau: “Sự tương tác của người

dùng trong cộng động thương hiệu trực tuyến bao gồm các trải nghiệm cụ thể về

tương tác giữa thương hiệu với khách hàng, hoặc khách hàng với khách hàng trong

cộng đồng. Sự tương tác người dùng là một khái niệm đa chiều bao gồm các đo

lường về nhận thức, cảm xúc, hành vi và nó đóng vai trò trung tâm trong quá trình

trao đổi các vấn đề có liên quan, các hoạt động lặp đi lặp lại trong cộng đồng

thương hiệu”. Tương tác trực tuyến của khách hàng là sự kết nối trong giao tiếp

giữa doanh nghiệp hay các thương hiệu và người dùng trực tuyến thông qua các

trang mạng xã hội như Facebook, zalo, instagram….Sự tương tác đó là phương tiện

mà doanh nghiệp tạo ra mối quan hệ với khách hàng của mình để thúc đẩy sự trung

thành, gắn kết và nhận thức về thương hiệu của công ty. Điều này có thể được thực

hiện thông qua các chiến dịch tiếp thị, các nội dung mới được tạo ra và đăng lên các

trang web, và tiếp cận thông qua các phương tiện truyền thông mạng xã hội.

Sự tương tác của khách hàng được cho là điều quan trọng nhất và thách thức

nhất đối với một doanh nghiệp. Thông qua các hoạt động tương tác trực tuyến của

khách hàng mà doanh nghiệp có cái nhìn tổng quát về một số thói quen, mức độ

quan tâm của khách hàng trực tuyến đối với sản phẩm và thương hiệu, đặc biệt là

những đánh giá tích cực và tiêu cực của khách hàng đối với thương hiệu đóng vai

trò quan trọng trong quá trình xây dựng tương hiệu.

12

2.1.3 Tổng quan về mạng xã hội Facebook và trang Fan page thương hiệu

Mạng xã hội (social network) là một hệ điều hành web kết nối các thành viên

trên Internet với nhau với nhiều mục đích khác nhau mà không phân biệt địa lý và

thời gian. Thế giới hiện nay phát triển hàng trăm mạng xã hội khác nhau với sự

tham gia của hàng trăm triệu thành viên trên thế giới. Những trang mạng xã hội ảo

dần trở thành món ăn tinh thần không thể thiếu đối với phần lớn các cư dân mạng

bởi những tính năng kết nối cộng đồng một cách hoàn hảo. Chúng ta không thể bỏ

qua những hãng nổi tiếng và thành công nhất như Facebook, Myspace, Worldpress,

Flickr, Hi5, tagged, bebo, Blog Y!360… Trong đó, Myspace và Facebook là hai

trang mạng xã hội thống lĩnh tại thị trường Bắc Mỹ và Tây Âu; Orkrut và Hi5 tại

Nam Mỹ; Friendster tại Châu Á và các đảo quốc Thái Bình Dương. Bên cạnh đó

không thể không nhắc đến một số mạng xã hội gặt hái được những thành công đáng

kể tại một số đất nước như Bebo tại Anh Quốc, CyWorld tại Hàn Quốc, Mixi tại

Nhật Bản và đặc biệt ở Việt Nam với sự lan tỏa của mạng blog… Hiện nay, trang

mạng nổi tiếng nhất là Facebook số lượng thành viên lên đến con số hàng trăm

triệu. Cũng bởi lý do này mà Facebook ngày càng trở thành công cụ lý tưởng để

các nhà chiến lược thoả sức tận dụng và khai thác để quảng bá hình ảnh của mình.

Facebook ra đời năm 2003 và là mạng xã hội ảo với đầy đủ các tính năng

như chat, email, phim ảnh, chia sẻ dữ liệu, xã luận, kết nối bạn bè, quảng

cáo…Người sáng lập ra Facebook là Mark Zuckerberg, khi đó đang là sinh viên

đại học Havard. Phiên bản đầu tiên được xây dựng vào 10/2003 với tên gọi

Facemash và đến tháng 2/2004, phiên bản chính thức Facebook ra đời với nhiều

tính năng vượt trội. Tháng 10/2008, Facebook thiết lập trụ sở quốc tế tại Dublin,

Ireland. Đối với các nhà chuyên gia, Facebook với sự ra đời của nó đã đánh dấu một

bước ngoặt lớn trong hệ thống mạng xã hội trực tuyến. Điều đó cũng hoàn toàn dễ

hiểu bởi những ưu việt và nền tảng lập trình “Facebook platform” cho phép các

thành viên tự tìm kiếm, phát triển các ứng dụng trên trang cá nhân cho mình và bạn

bè mình sử dụng. Facebook không chỉ là một công cụ để các thành viên giao tiếp

với nhau mà nó còn là một một mạng xã hội được các nền văn hóa trên khắp toàn

13

cầu chấp nhận. Hiện nay, Facebook đang sở hữu những con số đáng nể tính đến



tháng 8/2017:



Họ có đến 1,15 tỷ người dùng và 699 triệu người dùng sử dụng hàng ngày.



Trung bình 1 người có tham gia và like 89 group/fanpage.



Thời gian trung bình của một người sử dụng Facebook cho 1 ngày là 20 phút.



Trung bình mỗi người có 141,5 người bạn.



Có tất cả 50 triệu fanpage.



Tổng cộng 240 tỷ bức ảnh đã được upload lên.



350 triệu bức ảnh được upload hàng ngày.



Tổng số bài hát và album được chia sẻ lên tới 110 triệu lượt.

50% những người từ 18-34 tuổi nghĩ đến việc check facebook đầu tiên khi



họ thức dậy mỗi sáng.

Độ tuổi 25 – 34 chiếm 29,7% người dùng, là độ tuổi phổ biến nhất (Nguồn



Emarketer 2017).

250 triệu người dùng chơi game trên facebook mỗi tháng, game được chơi



nhiều nhất: Candy Crush Saga, TripAdvisor và Farmville 2.

Facebook có kết nối tới 130 triệu tài khoản Instagram, đăng nhiều hơn 40



triệu bức ảnh mỗi ngày từ Instagram.

Cứ mỗi 60 giây trên Facebook sẽ có: 510.000 comment được post

lên, 293.000 status mới được update và 136.000 bức ảnh được upload (The Social



Skinny).

Mỗi ngày, có hơn 4,75 tỷ mẫu nội dung mới được chia sẻ (cập nhật vào



tháng 5/2013), con số này tăng tới 94% so với tháng 8/2012 (Facebook).

16 triệu trang business địa phương được tạo mới mỗi ngày (tháng 5/2013),

tăng gấp 2 so với con số chỉ 8 triệu vào tháng 6/2012 (Facebook).

Tại Việt Nam thống kê tính tới năm 2017, có hơn 33 triệu người sử dụng

Facebook chiếm hơn 1/3 tổng dân số Việt Nam. Việt Nam lọt top 7 quốc gia có

người sử dụng Facebook nhiều nhất. Trong đó có 45% người dùng là nữ tham gia

Facebook và 55% là Nam (Facebook). Đa số là người dùng ở độ tuổi 18-34, rất phù

hợp với việc kinh doanh trên mạng.

14

Những con số này đã trả lời một cách đầy đủ nhất cho câu hỏi tại sao các nhà

quản lý và đầu tư lại chọn Facebook như một công cụ hữu hiệu để marketing sản

phẩm của mình.

Trang fanpage

Facebook page được chính thức ra mắt vào tháng 11/2007, Facebook page

được tạo ra nhằm giúp cho các đối tượng như cá nhân hay doanh nghiệp phát triển

trên đó và tiếp cận trực tiếp đến người dùng. Các doanh nghiệp tạo Fanpage khi

muốn PR tên tuổi, thương hiệu, muốn quảng bá sản phẩm, thương mại, dịch vụ.

Trong kinh doanh online, Trang Fanpage thậm chí còn quan trọng hơn tài

khoản cá nhân. Trang Fanpage trên Facebook cho phép doanh nghiệp kết nối mạnh

mẽ với người quan tâm. Với mỗi tài khoản Facebook cá nhân chỉ được tối đa 5000

bạn, còn trang fanpage Facebook không bị giới hạn số lượng người theo dõi.

Trang Fanpage là nơi để các doanh nghiệp, các tổ chức và thương hiệu chia

sẻ câu chuyện của họ và kết nối với mọi người. Giống như Timeline, doanh nghiệp

có thể tùy chỉnh trang bằng cách thêm các ứng dụng, đăng các câu chuyện, tổ chức

các sự kiện và nhiều điều hơn nữa. Tham gia và phát triển fan của thương hiệu bằng

cách đăng tải thường xuyên thông tin. Những người thích trang fanpage của doanh

nghiệp thì bạn bè của họ có thể nhận được thông tin khi doanh nghiệp cập nhật

thông tin qua News Feed.

Các công ty muốn quảng bá thương hiệu, hình ảnh của doanh nghiệp trên

Facebook có thể tạo và quản lý trang Fanpage Facebook từ tài khoản cá nhân.

Người quản lý trang fanpage có thể đăng một mục nội dung trên trang của mình và

người dùng trực tuyến có thể tương tác với Fanpage thương hiệu, cộng đồng trực

tuyến hoặc doanh nghiệp bằng nhiều cách khác nhau. Một là bình luận trên bài đăng

đó, hai là thể hiện sự thích thú hoặc những cảm xúc cá nhân thông qua những biểu

tượng cảm xúc là mặt cười, mặt mếu hoặc nút like…Người dùng còn có thể chia sẻ

bài đăng đó dưới dạng phổ biến cho mọi người cùng xem để bạn bè, người thân của

họ cũng được tiếp cận với bài đăng trên trang fanpage thương hiệu. Để đo lường

khả năng tương tác của người dùng trực tuyến, Facebook đưa ra định nghĩa về

15

“Engagement Ratio”, gọi là “tỉ lệ tương tác” hay “tỉ lệ tham gia” dưới dạng công

thức sau:

Tỉ lệ tương tác (ER): là tỉ lệ phần trăm của những người xem đã thích, không

thích, chia sẻ, hoặc nhận xét bài đăng sau khi được tiếp cận bài đăng đó (Facebook

2014). Như vậy tỉ lệ tương tác của một bài đăng bao gồm 4 thành phần, được tính

bằng tổng tỉ lệ thích (LR),tỉ lệ không thích (DLR), tỉ lệ bình luận (CR), tỉ lệ chia sẻ

(SR) của bài viết đó.

ER= LR + DLR + CR +SR

Tỉ lệ thích (LR): tổng số người đã thích bài đăng (NL)/số người tương tác bài đăng

Tỉ lệ không thích (DLR) = Số người không thích bài đăng (DLR)/ số người tương

tác bài đăng

Tỉ lệ bình luận (CR) = Số người đã bình luận bài đăng (NC)/ số người tương tác bài

đăng

Tỉ lệ chia sẻ (SR) = Số người đã chia sẻ bài đăng (SR)/ số người tương tác bài đăng

Tỉ lệ tương tác đối với một bài đăng trên Fanpage thương hiệu phụ thuộc vào

nhiều yếu tố, như số lượng người hâm mộ của trang, số lần tương tác và số lượng

bạn bè mà người hâm mộ của một trang thương hiệu sở hữu. Trong các phương

thức tiếp thị truyền thông trên mạng xã hội hiện nay, tiếp thị qua mạng xã hội

Facebook và sử dụng Fanpage thương hiệu là một cách thức phổ biến nhất và mang

lại hiệu quả nhiều nhất để quảng bá thương hiệu. Cho đến nay, hơn 80% các công ty

quảng cáo lớn tại Mỹ sử dụng Facebook để tự quảng bá, trong khi các doanh nghiệp

cũng bắt đầu coi mạng xã hội này như một môi trường thuận lợi để mở rộng thị

trường.

2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến tương tác trực tuyến của bài đăng trên

Facebook

2.2.1 Đặc điểm về phương tiện truyền thông của bài đăng

2.2.1.1 Tính sống động

Tính sống động là mức độ mà một bài đăng trên Fanpage thương hiệu kích

thích các giác quan khác nhau của người dùng trực tuyến (Steuer, 1992). So với

việc thông tin về sản phẩm được đăng một cách bình thường thông qua bài đăng thì

16

dạng thông tin có sự kết hợp giữa dòng trạng thái và định dạng hình ảnh có thể cung

cấp cho người dùng thông tin sinh động hơn về sản phẩm (Van Der Heide và cộng

sự, 2012). Người dùng trực tuyến có thể cảm nhận không chỉ thông tin sản phẩm từ

hình ảnh mà còn có sự mô tả chi tiết về sản phẩm thông qua dòng trạng thái của bài

đăng trên trang Fanpage thương hiệu. Hơn nữa, bài đăng có dòng trạng thái và

video kết hợp thì sinh động hơn và có khả năng cung cấp thông tin về sản phẩm và

công ty nhiều hơn; do đó họ có thể thu hút người dùng trực tuyến.

Theo các nghiên cứu trước đây bài đăng có tính sinh động cao thì sẽ đạt hiệu

quả cao hơn trong việc nâng cao sự tương tác của người dùng trực tuyến đối với

một trang web (Fortin và Dholakia, 2005) và tăng tỷ lệ nhấp chuột (Lohtia và cộng

sự, 2003). Tỷ lệ nhấp chuột có thể được coi là một hành vi tương tác của khách

hàng. Sự tương tác của người dùng được xem như một khái niệm hữu ích để các

nhà quản trị thương hiệu tăng cường khả năng tiên đoán và giải thích kết quả về

hành vi tiêu dùng của người dùng (Brodie và cộng sự, 2011). Dựa trên các nền tảng

trực tuyến, Facebook hỗ trợ người dùng đăng bài có thể kết hợp được nhiều loại

phương tiện truyền thông để tăng sự tương tác của khách hàng đối với thông điệp.

Các loại phương tiện truyền thông bao gồm: dòng trạng thái, hình ảnh, video và

đường dẫn (đường link) liên kết tới địa chỉ một trang website khác (đường dẫn này

thường có màu xanh dương để gây nổi bật trong bài đăng). Do đó người dùng trực

tuyến trên Facebook có thể tương tác với bài viết bao gồm các các thao tác như:

nhấp chuột, thích, nhận xét và chia sẻ thông tin. Các tính sinh động của thông tin

trên các trang thương hiệu không khác biệt so với các kênh truyền thống, nó cũng

liên quan đến văn bản, hình ảnh, video và liên kết để chia sẻ thông tin. Một số kết

quả nghiên cứu khác cũng cho thấy bài đăng trên trang Fanpage có sự sinh động

khác nhau thì sự tương tác của khách hàng cũng khác nhau. Theo nghiên cứu của

(Vries, et al., 2012), (Cvijikj & Michahelles, 2013), (Sabate, et al., 2014) đều đưa ra

kết luận rằng sự sinh động có ảnh hưởng rất tích cực đến sự tương tác, đặc biết là

lượng thích. Cũng theo Buddy Media (2012) cho thấy bài đăng có đi kèm hình ảnh

thì có sự tương tác cao hơn 39% so với trung bình, bài đăng chỉ với dòng chữ thông

thường để cập nhật thông tin cho tỉ lệ tương tác cao hơn 12% so với trung bình. Vì

17

vậy, từ các kết quả nghiên cứu trên tác giả thấy rằng mức độ sinh động của các bài

đăng cao dẫn đến mức độ tham gia tương tác trực tuyến cao:

H1a: Trên trang thương hiệu thông tin được trình bày với tính sinh động cao

có ảnh hưởng tích cực đến sự tương tác của bài đăng trên trang Fanpage thương

hiệu Facebook.

2.2.1.2 Tính tương tác

Tính tương tác có thể được định nghĩa là mức độ mà hai hoặc nhiều bên giao

tiếp có thể hoạt động với nhau, trên các phương tiện truyền thông, trên các thông

điệp, và mức độ ảnh hưởng được đồng bộ hóa. Ví dụ người dùng cung cấp ý kiến

của họ về sản phẩm hoặc trả lời thông tin liên quan đến sản phẩm được cung cấp

bởi người bán hàng trực tuyến. Quản trị viên của trang thương hiệu Facebook có thể

sử dụng nhiều mức độ tương tác để phổ biến thông tin, sử dụng văn bản, liên kết, bỏ

phiếu, kêu gọi hành động (ví dụ: yêu cầu người hâm mộ đến các trang web nhất

định, nhấp vào nút "thích" và nhận xét về thông tin), cuộc thi, câu hỏi và câu đố (De

Vries và cộng sự, 2012). Một bài đăng trên trang thương hiệu chỉ có văn bản thì là

không tương tác, trong khi bài đăng có một liên kết đến một trang web khác được

cho là có tương tác, bởi vì người dùng có thể click vào nó (Fortin và Dholakia,

2005). Hơn nữa, một câu hỏi đại diện một bài đăng thương hiệu tương tác cao vì nó

khuyến khích câu trả lời từ người hâm mộ. Tương tác được coi là một yếu tố thiết

yếu trong việc xác định hành vi, thói quen và tình cảm cũng như sự hài lòng, thái

độ, quyết định của khách hàng (Fortin và Dholakia, 2005). Mức độ tương tác cao có

thể mang lại hiệu quả truyền thông cao hơn. Vì vậy nghiên cứu này cho thấy thông

tin trình bày với mức độ tương tác cao tạo ra mức độ tương tác trực tuyến của người

dùng đối với bài đăng cao. Vì vậy tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H1b: Trên trang Fanpage thương hiệu Facebook, thông tin trình bày với tính

tương tác cao có ảnh hưởng tích cực đến sự tương tác của người dùng trực tuyến

đối với bài đăng.

18

2.2.2 Đặc điểm về nội dung của bài đăng

2.2.2.1 Tính thông tin

Các bài đăng trên fanpage thương hiệu chứa thông tin thường bao gồm các

thông tin về các sản phẩm, nhãn hiệu, công ty (De Vries et al., 2012, Muntinga và

cộng sự, 2011). Lý do quan trọng nhất người dùng Facebook gia nhập vào cộng

đồng thương hiệu trực tuyến trên các trang mạng xã hội là để tìm kiếm thông tin.

Nội dung thông tin phải bao gồm đầy đủ về tên sản phẩm, giá, mô tả, thông tin liên

hệ (địa chỉ, số điện thoại,…) và đặc biệt là hình ảnh thực tế của sản phẩm. Thông tin

về nội dung bài đăng cho người dùng biết về các lựa chọn thay thế cho sản phẩm,

cho phép họ có sự lựa chọn tốt hơn (Muntinga et al., 2011). Theo những nghiên cứu

trước đây, nếu một bài đăng thương hiệu có chứa thông tin như ngày phát hành sản

phẩm mới và mô tả sản phẩm, người hâm mộ sẽ được thúc đẩy để tương tác và tiêu

dùng (De Vries et al., 2012).

Nếu người dùng có động lực, họ có thể đáp ứng các bài đăng có tính kêu gọi

và một số nghiên cứu cho thấy các bài đăng có thông tin về sản phẩm, dịch vụ hoặc

thương hiệu có ảnh hưởng tích cực đến tỉ lệ tương tác thông qua lượng thích và bình

luận (Cvijikj & Michahelles, 2013). Vì vậy nghiên cứu này tác giả đề xuất rằng mọi

người sẽ tham gia trực tuyến nhiều hơn đối với các bài viết về thông tin hơn là về

các bài viết khác:

H2a: Đặc điểm thông tin có ảnh hưởng tích cực đến sự tương tác trực tuyến

của người dùng đối với bài đăng trên trang fanpage thương hiệu Facebook.

2.2.2.2 Tính giải trí

Các bài đăng về giải trí là một loại thông điệp không liên quan đến thương

hiệu hoặc một sản phẩm cụ thể. Thay vào đó, các bài viết giải trí thường là những

video hài hước, câu chuyện, lời chúc (Cvijikj và Michahelles, 2013). Các nghiên

cứu trước đây đã cho thấy rằng giải trí là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến

hành vi của người sử dụng. Thông tin phong phú cùng với các yếu tố giải trí thường

được đánh giá tích cực bởi người nhận và dẫn đến cơ hội người dùng xem lại một

trang web cao hơn là thông tin không có giải trí các tính năng. Vì vậy, tác giả đề

xuất giả thuyết:

19

H2b: Tính giải trí có ảnh hưởng tích cực đến sự tương tác của bài đăng trên

trang Fanpage thương hiệu Facebook.

2.2.2.3 Tính thưởng

Các bài viết về tính thưởng có chứa thông tin liên quan trực tiếp hoặc gián

tiếp đến lợi ích, chúng bao gồm nội dung quảng cáo, thử nghiệm, phiếu giảm giá,

phiếu mua hàng đặc biệt và các đề xuất khác nhằm thu hút sự chú ý (Cvijikj và

Michahelles, 2011). Ngoài ra các bài viết về tiền thưởng liên quan đến các hoạt

động cụ thể nhằm mục đích quảng bá một công ty và các sản phẩm của nó

(Muntinga et al., 2011). Theo các nghiên cứu trước thì tính thưởng liên quan đến

những người tham gia và liên quan đến các hoạt động trực tuyến của thương hiệu vì

họ mong đợi để có được phần thưởng tương lai hoặc nhận được các ưu đãi kinh tế

(Wang và Fesenmaier, 2003), các phúc lợi liên quan đến việc làm (Nov, 2007) hoặc

mong muốn cá nhân (Hars và Ou, 2001). Dựa vào kết quả của các nghiên cứu trước,

mọi người có nhiều khả năng tham gia với các bài viết có tính thưởng hơn là để làm

các hoạt động khác, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H2c: Bài viết có tính thưởng ảnh hưởng tích cực đến sự tương tác của người

dùng trực tuyến đối với bài đăng trên trang Fanpage thương hiệu của Facebook.

2.2.2.4 Biểu tượng cảm xúc

Biểu tượng cảm xúc là những hình ảnh, biểu tượng mà thông qua đó người

dùng trực tuyến có thể truyền tải tâm trạng hoặc cảm giác vào bài đăng. Biểu tượng

cảm xúc bao gồm tổ hợp các ký tự biểu cảm trên khuôn mặt. Các biểu tượng cảm

xúc đầu tiên trong tài liệu số là mặt cười  “:-)” và mặt buồn  “:-(“. Hiện nay trên

các diễn đàn và Facebook, phiên bản ký tự của biểu tượng cảm xúc được chuyển

sang dạng hình ảnh để tăng tính thu hút với người dùng hơn bởi vì các biểu tượng

cảm xúc sẽ làm cho bài đăng có nhiều cảm xúc hơn. Khi một nhà quản trị viên đăng

bài viết kèm với biểu tượng cảm xúc, sau khi đọc xong bài đăng, người dùng trực

tuyến thường thể hiện sự chia sẻ, đồng ý với cảm xúc đó bằng hoạt động tương tác

trên bài đăng như thích, bình luận hoặc chia sẻ. Theo kết quả nghiên cứu của Buddy

Media (2012), bài đăng có chứa các biểu tượng cảm xúc sẽ làm tăng 52% tỉ lệ tương

20

tác nói chung, tăng 57% tỉ lệ thích, tăng 33% tỉ lệ bình luận, 33% tỉ lệ chia sẻ. Do

đó nghiên cứu này tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H2d: Biểu tượng cảm xúc trong bài đăng có ảnh hưởng tích cực đến sự

tương tác trực tuyến của người dùng đối với bài đăng trên trang Fanpage thương

hiệu Facebook.

2.2.3 Đặc điểm về thời gian đăng bài

2.2.3.1 Ngày đăng bài trong tuần

Khái niệm lập kế hoạch đã được công nhận là một yếu tố quan trọng của các

chiến lược tiếp thị có thể dẫn đến tăng doanh thu (Kumar và cộng sự, 2006). Vì vậy,

đối với việc đăng bài trên Facebook, thời gian là một khía cạnh quan trọng để lập kế

hoạch. Các nghiên cứu trước đây về mô hình tương tác thời gian cho thấy hầu hết

các hoạt động của người sử dụng trên Facebook là được thực hiện trong những ngày

làm việc (Golder và cộng sự, 2007). Tương tự, một nghiên cứu về quảng cáo trực

tuyến báo cáo rằng khối lượng tương tác giảm đáng kể vào cuối tuần (Rutz và

Bucklin 2008). Vì vậy, nếu bài viết được tạo ra trong giai đoạn khi người hâm mộ

trên Facebook đang hoạt động, nghĩa là giờ cao điểm (hoạt động), bài đăng thương

hiệu trên tường của người dùng có khả năng sẽ được nhìn thấy cao hơn và kéo theo

có khả năng tham gia vào bài viết nhiều hơn.

Tuy nhiên, Buddy Media (2012) lại đưa ra kết quả ngược lại, bài đăng vào

cuối tuần lại có tỉ lệ tương tác cao hơn 14.5% so với các bài đăng vào các ngày khác

trong tuần. Nghiên cứu này cũng đưa ra kết luận người dùng có thói quen sử dụng

mạng xã hội này khi rãnh rỗi, đặc biệt là cuối tuần. Dựa trên lý luận này, tác giả đề

xuất giả thuyết:

H3a: Các bài đăng vào cuối tuần (Thứ 7, chủ nhật) ảnh hưởng tích cực đến

sự tương tác trực tuyến của người dùng đối với bài đăng trên trang Fanpage

thương hiệu Facebook.

2.2.3.2 Thời gian đăng bài trong ngày

Theo một số nghiên cứu thì con người hiện nay có xu hướng sử dụng điện

thoại thông minh để truy cập internet ngay cả trong bữa ăn, lúc xem tivi hay khi làm

một số việc đơn thuần khác. Điều đó cho thấy thời gian trực tuyến (online) của họ

21

gần như là phủ kín trong một ngày. Nhưng, chưa thể đưa ra kết luận rằng có thể

đăng bài bất cứ lúc nào cũng nhận được sự tương tác của người dùng. Người dùng

trực tuyến thường không đưa ra một khoảng thời gian xác định cụ thể để trực tuyến.

Do đó việc xác định khoảng thời gian hợp lý để đăng bài sẽ giúp bài đăng đạt được

hiệu quả tương tác cao nhất và nhiều người tiếp cận hơn. Các nghiên cứu trước chia

thời gian đăng bài trên Facebook trong một ngày thành 2 nhóm (Cvijikj &



Michahelles, 2013); (Media, 2012); (Sabate, et al., 2014):

Thời gian cao điểm (busy hours): là từ 8 giờ sáng – 7 giờ tối từ thứ 2 đến thứ

sáu. Đây là những khoảng thời gian trong ngày mà đa số người dùng bận rộn với



công việc cá nhân hoặc công ty.

Thời gian rãnh (non-busy hours): là 7 giờ tối – 8 giờ sáng các ngày thứ 2 đến

thứ 6, và cả ngày thứ 7, chủ nhật.

Theo nghiên cứu của Golder và các cộng sự, người dùng Facebook tham gia

ít nhất vào buổi sáng và chiều sớm, trong khi tương tác tăng dần vào buổi tối, đạt

đến mức cao ổn định vào ban đêm (Golder et al., 2007). Ngoài ra, nghiên cứu của

Buddy Media (2012) cho rằng bài đăng trong giờ rãnh rỗi thì nhận tỉ lệ tương tác

cao hơn 14% so với các bài đăng vào giờ khác. Bài đăng trong thời gian rãnh có ảnh

hưởng tích cực đến lượt thích và chia sẻ (P. Cvijikj, 2013) và lượt bình luận tăng

nhiều hơn so với thời gian bận rộn (Sabate, 2014). Dựa trên các kết quả nghiên cứu

này, tác giả đề xuất giả thuyết:

H3b: Các bài đăng vào “thời gian rãnh” ảnh hưởng tích cực đến sự tương

tác trực tuyến của người dùng trên bài đăng của các trang Fanpage thương hiệu

Facebook.

2.2.4 Độ dài bài đăng

Một bài đăng trên Facebook bao gồm dòng trạng thái (status) đi kèm với

hình ảnh, video hoặc link liên kết. Do đó, độ dài bài đăng trên Fanpage thương hiệu

chỉ bao gồm số ký tự trong dòng trạng thái và không bao gồm ký tự trên ảnh hoặc

video. Có nhiều nghiên cứu cho thấy rằng độ dài bài đăng có ảnh hưởng đến tỉ lệ

tương tác trực tuyến của người dùng.

22

Theo nghiên cứu của Buddy Media (2012), bài đăng có 80 ký tự trở xuống

nhận được tương tác cao hơn 23% các bài đăng có số ký tự dài hơn. Tuy nhiên, một

vấn đề đối với các trang Fanpage thương hiệu là hơn 75% bài viết vượt quá thời

gian tối ưu này, do đó ảnh hưởng trực tiếp đến lượng tương tác của người dùng trực

tuyến. Vì vậy, các nhà quản trị viên cần dành nhiều thời gian hơn để tìm hiểu làm

thế nào để bài viết ngắn gọn, đầy đủ nội dung và thu lợi từ việc gia tăng sự tương

tác. Từ những kết quả nghiên cứu trên, tác giả đề xuất giả thuyết:

H4: Các bài đăng có dưới 80 từ có ảnh hưởng tích cực đến sự tương tác của

người dùng trực tuyến đối trên trang Fanpage thương hiệu Facebook.

2.2.5 Quảng cáo Facebook

Quảng cáo trên Facebook (Facebook Advertisement) là công cụ hỗ trợ tiếp

thị phổ biến và hiệu quả nhất hiện nay. Quảng cáo trên Facebook giúp doanh nghiệp

đạt được mục tiêu của mình bằng cách đưa bài đăng trên trang Fanpage thương hiệu

tiếp cận được đến nhiều người dùng Facebook hơn. Doanh nghiệp khi sử dụng dịch

vụ quảng cáo trên Facebook có thể thiết lập ngân sách, theo dõi, quản lý đánh giá

hiệu quả của quảng cáo một cách chi tiết, rõ ràng. Đặc biết quảng cáo trên Facebook

cho phép doanh nghiệp nhắm đến đối tượng, mục tiêu cần quảng cáo một cách

chính xác thông qua các đặc điểm về vị trí địa lý, nhân khẩu học, độ tuổi, hành vi,

sở thích của người dùng trực tuyến. Với khả năng lan truyền thông tin nhanh và

mang lại tính tương tác cao, quảng cáo trên Facebook càng được các doanh nghiệp

sử dụng nhiều hơn.

Qua các số liệu thu được từ khảo sát, tác giả thấy rằng những bài đăng có sử

dụng dịch vụ quảng cáo của Facebook thì có lượng người tương tác nhiều hơn so

với bài đăng thông thường. Do đó tác giả đề xuất giả thuyết:

H5: Sử dụng dịch vụ quảng cáo của Facebook có ảnh hưởng tích cực đến sự

tương tác trực tuyến của người dùng đối với các bài đăng trên trang Fanpage

thương hiệu Facebook.

2.3. Tổng quan về các nghiên cứu liên quan

Trước tiên, nghiên cứu đi tiên phong và đi sâu về tương tác trên mạng xã hội

Facebook vào năm 2011 do Lisette de Vries, Sonjia Gensler, Peter S.H. Leeflang

23

(2011) tiến hành với đề tài: “Popularity of Brand Posts on Brand Fan Pages: An

Investigation of the Effects of Social Media Marketing”. Tác giả bài nghiên cứu này

tập trung khảo sát trong vòng 9 tháng với 11 thương hiệu quốc tế. Dữ liệu được lấy

từ 355 bài đăng trên 11 trang Fanpage thương hiệu quốc tế của 6 dòng sản phẩm

khác nhau là mỹ phẩm, đồ uống có cồn, điện thoại di động, đồ mặc, đồ phụ kiện, và

thực phẩm. Thông qua việc tập hợp số liệu nghiên cứu bằng cách thủ công là ghi lại

số “lần thích” và số lần “bình luận” trên mỗi bài đăng. Với 2 biến phụ thuộc là “lượt

thích” và “lượt bình luận”, biến độc lập là tính sống động, tính tương tác, nội dung

tích cực và tiêu cực. Kết quả bài nghiên cứu chỉ ra rằng vị trí khi đăng bài có tác

động tới lượt thích và bình luận bài đăng. Cụ thể là khi bài đăng thương hiệu nằm ở

đầu trang sẽ làm gia tăng lượt thích nhiều hơn. Các nhà quản lý muốn tăng lượt

nhận xét thì nên đăng bài có tính tương tác cao ví dụ như đặt câu hỏi. Ngược lại các

các bài đăng có tính sống động chỉ làm tăng lượt thích và làm giảm lượt bình luận.

Các nhận xét tích cực và tiêu cực giúp tăng sự quan tâm chung của bài đăng thương

hiệu. Mô hình nghiên cứu này đã giúp nhà quản lý xác định được nội dung hoặc đặc

điểm nên đưa vào các bài đăng trên trang Fanpage và từ đó tạo tiền đề cho các nhà

nghiên cứu phát triển các nghiên cứu sâu hơn trong lĩnh vực tiếp thị và tương tác

trực tuyến trên mạng xã hội.

Kế đến là đầu năm 2012, hãng truyền thông trực tuyến Buddy Media (2012)

đã đưa ra kết quả nghiên cứu chiến lược đăng bài của hơn 1800 bài đăng từ các

trang Fanpage nổi tiếng trên thế giới qua bài báo cáo: “Strategies for Effective Wall

Posts: A Timeline Analysis”. Dữ liệu trên các trang Fanpage thương hiệu trong

khoảng thời gian 2 tháng (1/4/2012 – 31/5/2012). Khi Facebook thông báo và

chuyển đổi tất cả các trang sang định dạng thời gian thì bài nghiên cứu này chỉ ra

việc trình bày nội dung sẽ ảnh hưởng như thế nào đến khả năng thu hút người xem.

Nội dung có làm gia tăng tương tác so với thời gian biểu hay không. Và kết quả của

bài nghiên cứu này đã tìm ra một số quy luật và thói quen tương tác của người dùng

trên Facebook toàn cầu, giúp các nhà quản trị thấu hiểu người dùng Facebook hơn

và có được các chiến lược đăng bài hiệu quả hơn. Đặc biệt trong bài báo cáo này có

bổ sung thêm so với nghiên cứu trước đó của Vries (2012) với các kết quả thống kê

24

liên quan đến thời gian đăng bài như ngày đăng bài trong tuần, bài đăng vào ngày

làm việc trong tuần hay cuối tuần sẽ cho tỉ lệ tương tác cao hơn. Hoặc giờ đăng bài

trong ngày vào giờ rãnh rỗi hay giờ làm việc thì người dùng sẽ tương tác nhiều hơn.

Buddy Media đã đưa ra kết quả rằng, người dùng Facebook thích tương tác vào cuối

tuần (thứ 7, chủ nhật) hơn so với các ngày trong tuần. Do đó khi đăng bài vào cuối

tuần sẽ tăng lượng tương tác hơn. Các bài đăng có ít hơn 80 từ có tỉ lệ tương tác

nhiều hơn so với các bài đăng nhiều hơn 80 từ. Nghiên cứu cũng đề xuất các nhà

quản trị nên đăng bài trong khoảng 8h PM – 7h AM hàng ngày sẽ làm tăng tỉ lệ

tương tác vì lúc đó người dùng thường rãnh rỗi. Các kết quả phân tích của Buddy

Media đã đóng góp rất quan trọng trong việc nắm bắt quy luật tương tác cơ bản của

người dùng Facebook, giúp nhà quản trị có chiến lược nhất định trong việc xây

dựng bài đăng trên Facebook nhằm tăng khả năng tương tác trực tuyến với người

dùng.

Bên cạnh đó tác giả Irena Pletikosa Cvijikj và Florian Michahelles (2013) đã

tiến hành thực hiện nghiên cứu liên quan đến tương tác trực tuyến trên Facebook

“Online Engagement Factors on Facebook Brand Pages”. Năm 2013, khi Facebook

có sự điều chỉnh tương đối về thuật toán đăng bài và công thức tính sự tương tác

của bài đăng nên các kết quả nghiên cứu trước về tương tác của Facebook không

còn chính xác. Do đó nghiên cứu của tác giả Cvijikj ra đời dựa trên nền tảng của 2

mô hình trước là Vries (2011) và Buddy Media (2012). Cvijikj đã cập nhật và bổ

sung một số thay đổi của Facebook để nghiên cứu hiệu quả và chính xác hơn. Các

yếu tố mô tả tương tác trên Facebook không còn là “lượt thích”, “lượt bình luận”

mà thay đổi thành “tỉ lệ thích”, “tỉ lệ bình luận”, “tỉ lệ chia sẻ”, “thời gian tương

tác”. Thứ tự bài đăng trên Facebook không còn được sắp xếp theo thứ tự thời gian

mà theo một thuật toán phức tạp, nên biến “thứ tự bài đăng” cũng được Cvijikj loại

bỏ và ông thay vào đó là thời gian đăng bài (ngày đăng trong tuần, giờ đăng trong

ngày) dựa vào kết quả của Buddy Media (2012) để bổ sung vào mô hình nghiên

cứu. Với số lượng dữ liệu được nghiên cứu là 5035 bài đăng trong khoảng 100 trang

Fanpage thương hiệu lớn trên Facebook, nên kết quả của nghiên cứu được đánh giá

là có độ tin cậy và tính ứng dụng cao. Trái với kết quả nghiên cứu của Vries (2011),

25

kết quả nghiên cứu chứng minh được rằng tính giải trí, tính thông tin đều có ảnh

hưởng đến các tỉ lệ tương tác như thích, bình luận, chia sẻ và thời gian tương tác.

Điều này chứng tỏ người dùng Facebook đã thay đổi thói quen khi tương tác trên

Facebook so với năm 2011. Cũng khác với kết quả của Buddy Media, nghiên cứu

chỉ ra rằng bài đăng vào cuối tuần chỉ tăng tỉ lệ bình luận và làm giảm tỉ lệ thích.

Bài đăng vào giờ rãnh rỗi cũng tác động làm giảm tỉ lệ thích và chia sẻ, chỉ làm tăng

thời gian tương tác. Ngoài ra tính tương tác và tính sống động đều làm tăng các yếu

tố tương tác (chỉ trừ tính sống động làm giảm tỉ lệ bình luận). Với kết quả của

nghiên cứu này, Cvijikj đã đưa ra một mô hình gần như hoàn chỉnh trong việc

nghiên cứu tương tác trên Facebook. Các nhà quản trị trong giai đoạn này đã sử

dụng kết quả nghiên cứu này để tạo ra các chiến lược đăng bài phù hợp cho

Fanpage của mình, nhằm hướng đến mục tiêu tăng chỉ số tương tác một cách cụ thể.

Năm 2014, Ferran Sabate và các cộng sự (2014) đã tiến hành nghiên cứu các

yếu tố ảnh hưởng đến nội dung của các bài đăng trên Facebook với tên đề tài

“Factor influencing popularity of branded content in Facebook Fanpages”. Trong

nghiên cứu này tác giả đã xây dựng một mô hình nghiên cứu đơn giản hơn các mô

hình trước. Thông qua biến sinh động và thời gian đăng bài để mô tả đặc điểm bài

đăng. Ngoài ra mô hình còn có các yếu tố như độ dài bài viết, lượng người theo dõi

trên Fanpage. Bài nghiên cứu đã phân tích và kiểm tra các yếu tố ảnh hưởng này với

5 trang Fanpage về du lịch của Tây Ban Nha. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng việc

bài đăng có hình ảnh và video sẽ làm tăng lượt thích và bình luận trên Facebook.

Bài đăng vào giờ rãnh rỗi cũng làm tăng tỉ lệ bình luận của người dùng. Đặc biệt,

nghiên cứu chỉ ra rằng, các trang Fanpage thương hiệu trên Facebook có càng nhiều

người dùng theo dõi (Follower) thì càng dễ tăng lượt thích và bình luận. Tuy nhiên

kết quả nghiên cứu này chỉ phục vụ cho các trang Fanpage thương hiệu về lĩnh vực

du lịch, không mang tính tổng quát cao đối với các lĩnh vực khác.

Năm 2015, tại Việt Nam đã có một nghiên cứu của tác giả Đỗ Hữu Tân về

ảnh hưởng của bài đăng trên Facebook với tên “Ảnh hưởng của bài đăng trên

Facebook đến tương tác trực tuyến trong tiếp thị mạng xã hội tại Việt Nam”. Trong

nghiên cứu này tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu với các yếu tố kết hợp từ

26

các nghiên cứu trước đó. Các yếu tố bao gồm: tính sống động, tính tương tác, giải

trí, thông tin, thưởng, thời gian đăng bài, độ dài bài đăng, quảng cáo Facebook tác

động đến tỉ lệ tương tác là tỉ lệ thích, bình luận, chia sẻ và nhấp chuột. Bài nghiên

cứu đã chỉ ra các yếu tố về nội dung như tính thưởng hay biểu tượng cảm xúc cơ

bản cũng làm tăng tỉ lệ thích, tương tác. Bài đăng mang tính kêu gọi sẽ làm tăng tỉ

lệ bình luận hơn. Tuy nhiên bài nghiên cứu vẫn chưa thể hiện được cụ thể về yếu tố

nội dung tích cực và tiêu cực ảnh hưởng đến bài đăng như thế nào.

Tóm lại, các nghiên cứu về các yếu tố của bài đăng trên trang Fanpage

thương hiệu Facebook ảnh hưởng đến tương tác của người dùng trực tuyến trên thế

giới và ở Việt Nam có thể được tóm tắt qua bảng sau:

Bảng 2.1: Các nghiên cứu về các yếu tố của bài đăng trên trang Fanpage

thương hiệu tác động đến tương tác trực tuyến của khách hàng

STT Tác giả nghiên cứu Các yếu tố tác động Biến phụ thuộc

1 Lisette de Vries, Tính sống động (+) Lượt like

Sonjia Gensler, Peter Tính tương tác (+) Lượt bình luận

S.H. Leeflang (2011) Thông tin (+)

Giải trí (+)

Vị trí bài đăng (+)

2 Buddy Media (2012) Tính sống động (+) Tỉ lệ thích

Tính tương tác (+) Tỉ lệ bình luận

Tỉ lệ chia sẻ Thưởng (+)

Ngày đăng (+)

Giờ đăng (+)

Biểu tượng cảm xúc (+)

Độ dài bài đăng (+)

3 Pletikosa Cvijikj và Tính sống động (+) Tỉ lệ thích

Florian Michahelles Tính tương tác (-) Tỉ lệ bình luận

(2013) Giải trí (+) Tỉ lệ chia sẻ

Thông tin (+) Thời gian tương tác

27

Tiền thưởng (+)

Ngày làm việc (+)

Giờ cao điểm(+)

4 Ferran Sabate và các Tính sống động (+) Thích

cộng sự (2014) Thời gian đăng bài (+) Bình luân

Độ dài bài đăng (+) Chia sẻ

Lượng người theo dõi (+)

5 Pin Luarn, Yu-Fan Tính tương tác (+) Thích

Lin và Yu-Ping Chiu Tính sống động (+) Bình luận

(2015) Giải trí (+) Chia sẻ

Tính thưởng (+)

Bài xã hội (+)

6 Đỗ Hữu Tân (2015) Tính sống động (+) Tỉ lệ thích

Tính tương tác (+) Tỉ lệ bình luận

Tỉ lệ chia sẻ Thông tin (+)

Tỉ lệ nhấp chuột Thưởng (+)

Giải trí (+)

Biểu tượng cảm xúc (+)

Thời gian đăng bài (+)

Độ dài bài đăng (+)

Quảng cáo Facebook (+)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

2.4. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên những nghiên cứu trước đó về tổng quan các nghiên cứu trong lĩnh

vực này, tác giả đã kế thừa những kết quả nghiên cứu trước đó, tác giả lựa chọn mô

hình của Pletikosa Cvijikj và Michahelles (2013) làm mô hình cơ sở để tiến hành

nghiên cứu vì mô hình này có khá nhiều ưu điểm so với các mô hình trong các bài

nghiên cứu liên quan khác. Đặc điểm nổi bật đầu tiên của nghiên cứu này là số

lượng dữ liệu nghiên cứu khá lớn với hơn 3500 dữ liệu bài đăng trong 150 trang

Fanpage thương hiệu nổi tiếng trên thế giới. Điều này làm cho kết quả của nghiên

28

cứu này có độ tin cậy cao hơn các bài nghiên cứu khác. Ngoài ra một đặc điểm rất

quan trọng trong nghiên cứu của P. Cvijikj chính là sự thay đổi về công thức tính tỉ

lệ tương tác của Facebook. Các biến phụ thuộc của mô hình mô tả tính tương tác

như thích, bình luận, chia sẻ đều được tính toán theo công thức chuẩn của Facebook

và thay đổi lượt thích, bình luận, chia sẻ thành tỉ lệ thích, tỉ lệ bình luận và tỉ lệ chia

sẻ.

Nội dung

H1a (+) Giải trí

Thông tin H1b (+)

H1c (+) Tỷ lệ tương tác Tiền thưởng

Tỷ lệ thích

Loại phương tiện truyền thông Tỷ lệ bình luận H2a (+) Tính sống động Tỷ lệ chia sẻ

Tính tương tác H2b (-) Thời gian tương tác

Thời gian đăng bài

H3a (+) Ngày làm việc Biến kiểm soát

Giờ cao điểm Phân loại trang H3b (+)

Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu của P. CVijikj, F. Michaehelles (2013)

Tuy nhiên, mô hình của tác giả có những kế thừa và những cập nhật mới để

mô hình được đầy đủ và phù hợp với môi trường nghiên cứu tại Việt Nam trong

thời điểm hiện tại.

Năm 2016, với sự thay đổi lớn về các thuật toán của Facebook đã tạo điều

kiện cho người dùng hơn và gây nên một số bất lợi cho các Fanpage thương hiệu.

29

Thay đổi thứ nhất là Facebook sẽ không hiển thị trên News Feed (tường) những bài

đăng mà bạn bè của người dùng “Like” (thích) hoặc” Comment” (bình luận). Và

thay đổi thứ 2 là Facebook sẽ ưu tiên hiển thị các bài đăng từ bạn bè cao hơn trong

News Feed so với bài đăng từ Fanpage các bạn đã “Like”. Điều này có nghĩa sẽ làm

hạn chế sự xuất hiện của các bài đăng thương hiệu và giảm lượt tương tác của các

bài đăng đối với người dùng. Bên cạnh đó, Facebook đã thay đổi nút “Like” trên

tương tác Facebook bằng cách bổ sung thêm các biểu tượng thể hiện cảm xúc là:

“love” (yêu), “haha”(cười), “wow”(ngạc nhiên), “sad” (buồn), “angry” (giận dữ).

Do đó người dùng có thể tương tác và thể hiện rõ ràng quan điểm của mình trên các

bài đăng, không chỉ là “like” mà còn là buồn, nổi giận…

Dựa trên những thay đổi quan trọng đó, tác giả đã lựa chọn nghiên cứu đề tài

này và đề xuất một mô hình mới với sự kế thừa một số yếu tố của mô hình cũ của

các tác giả nước ngoài và bổ sung thêm yếu tố mới về biến phụ thuộc là sự tương

tác.

30

Loại phương tiện truyền thông

H1a (+) Tính sống động

Tính tương tác H1b (+)

Tỉ lệ tương tác

Tỉ lệ thích

Nội dung Tỉ lệ không thích Tính thông tin H2a (+)

Tỉ lệ bình luận H2b (+) Tính giải trí

H2c (+) Tính thưởng Tỉ lệ chia sẻ

H2d (+) Biểu tượng cảm xúc

Thời gian đăng bài

H3a (+) Ngày làm việc

Giờ cao điểm H3b (+)

Độ dài bài đăng H4 (+)

Quảng cáo Facebook H5 (+)

Hình 2.2: Mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất

31

Tác giả đề xuất mô hình mới với sự kế thừa một số yếu tố của mô hình cũ

của các tác giả nước ngoài và bổ sung thêm yếu tố mới về biến phụ thuộc là tỉ lệ

không thích và biến độc lập là tính thông tin. Đầu tiên với biến phụ thuộc, tác giả sẽ

nhóm 4 biểu tượng cảm xúc là “like”, “love”, “haha”, “wow” thành một nhóm là

“tỉ lệ thích” (tỉ lệ like). Hai yếu tố còn lại là “sad” và “angry” tác giả gộp thành

nhóm “tỉ lệ không thích” (tỉ lệ dislike). Biến “Thời gian tương tác” được tác giả lượt

bỏ và mô hình các biến phụ thuộc bao gồm: tỉ lệ thích, tỉ lệ không thích, tỉ lệ bình

luận và tỉ lệ chia sẻ. Đối với biến độc lập, tính thông tin tác giả sẽ thay đổi và bổ

sung thành: thông tin thường, thông tin tích cực, thông tin tiêu cực, thay vì là thông

tin thường và thông tin nổi bật bởi vì tác giả nhận thấy rằng trong quá trình tương

tác với khách hàng, những bài đăng có chứa các thông tin tiêu cực sẽ làm khách

hàng đánh giá nhiều hơn bằng các biểu tượng cảm xúc buồn, tức giận hoặc khách

hàng sẽ tham gia bình luận thể hiện quan điểm đối với một số bài đăng có thông tin

tiêu cực.

Biến “Biểu tượng cảm xúc” (H2d) tác giả bổ sung dựa vào kết quả nghiên

cứu của Buddy Media (2012) nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của biểu tượng

cảm xúc đến lượng tương tác của người dùng trực tuyến. Biến độc lập là “Tính sống

động” (H1a) và “Tính tương tác” (H1b) trong mô hình được kế thừa từ nghiên cứu

của Vries (2012). Biến độc lập là “Độ dài bài đăng” (H4) được tác giả bổ sung theo

kết quả nghiên cứu của Vries (2012), Buddy Media (2012) và F. Sabte (2014). Biến

“Quảng cáo Facebook” (H5) được tác giả thêm vào để đánh giá mức độ hiệu quả

khi bài đăng có sử dụng quảng cáo so với bình thường. Như vậy mô hình mới với

các yếu tố bổ sung sẽ phù hợp với những thay đổi mới trên Facebook và cho ra kết

quả nghiên cứu chính xác hơn đối với thời điểm hiện tại.

Tóm tắt chương 2

Tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu mới dựa trên các mô hình nghiên cứu

chính của tác giả Pletikosa Cvijikj và Florian Michahelles (2013) và bổ sung các

yếu tố mới để mô hình phù hợp với thời điểm nghiên cứu và mang tính khoa học

thực tiễn. Mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất sẽ làm cơ sở để tác giả tiến hành thiết

kế phương pháp và quy trình nghiên cứu ở chương tiếp theo.

32

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 nhằm mục đích giới thiệu phương pháp nghiên cứu được sử dụng

để đánh giá các yếu tố tác động của bài đăng trên trang Fanpage thương hiệu trên

Facebook. Chương này bao gồm 3 phần chính: trình bày về phương pháp nghiên

cứu, quy trình nghiên cứu và giải thích kết quả nghiên cứu.

3.1. Thiết kế nghiên cứu

3.1.1 Phương pháp nghiên cứu

Để phục vụ nghiên cứu, tác giả tiến hành phân tích dữ liệu các bài đăng của

10 trang Fanpage thương hiệu nổi tiếng tại Việt Nam (xem phụ lục 1). Dữ liệu

nghiên cứu của các trang này được đăng trên Facebook từ tháng 1/1/2017 -

31/8/2017 (8 tháng). Sau đó, dữ liệu được lấy từ 600 mẫu (bài đăng) trên 10 trang

Fanpage thương hiệu nổi tiếng tại Việt Nam của 6 dòng sản phẩm khác nhau là dầu

gội, đồ uống có cồn, nước ngọt, sản phẩm sữa, gia vị và thực phẩm. Thông qua việc

tập hợp số liệu nghiên cứu bằng cách thủ công là ghi lại số “lần thích”, số lần

“không thích”, số lần “bình luận” và số lần share trên mỗi bài đăng. Ngoài ra, tác

giả còn ghi lại thời gian đăng bài, ngày đăng bài và các yếu tố liên quan đến bài

đăng. Các dữ liệu sẽ được sàng lọc, lựa chọn và chuyển đổi thành dữ liệu thứ cấp

để phù hợp với các biến trong mô hình nghiên cứu. Sau đó tác giả sẽ tiến hành các

phương pháp xử lý dữ liệu như kiểm định, hồi quy…để tìm ra kết quả nghiên cứu.

Dựa vào kết quả định lượng, tác giả tiến hành phân tích định tính, giải thích và đưa

ra kết luận về thói quen tương tác trên Facebook của người dùng Việt Nam và sự

khác biệt của người dùng tại Việt Nam so với một số quốc gia khác.

3.1.2 Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện thông qua hai giai đoạn là nghiên cứu sơ bộ và

nghiên cứu chính thức. Mỗi giai đoạn được tiến hành theo các kỹ thuật tương ứng.

33

Đặt vấn đề nghiên cứu, mục đích nghiên cứu và tổng quan về đề tài nghiên cứu

Cơ sở lý luận và đề xuất mô hình nghiên cứu

Thu thập dữ liệu và tiến hành xử lý dữ liệu thông qua Excel, n =600

- Thống kê mô tả (Excel, SPSS) - Kiểm tra phân phối chuẩn (SPSS) - Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm trong cùng biến độc lập (SPSS) - Chạy mô hình hồi quy nhị thức âm (STATA)

Kết luận và viết báo cáo

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu (Nguồn: tác giả tổng hợp)

Trích xuất dữ liệu thứ cấp

Việc thu thập dữ liệu được tác giả tiến hành thủ công trên từng trang

Fanpage thương hiệu của các công ty. Mỗi trang Fanpage thương hiệu tác giả ghi lại

chi tiết về số lượng tương tác của người dùng trực tuyến: lượt thích, không thích,

bình luận, chia sẻ cũng như thông tin về ngày giờ đăng bài và chi tiết từng yếu tố

của bài đăng.

Sàng lọc và lựa chọn dữ liệu thứ cấp

Trong quá trình thu thập dữ liệu từ khoảng thời gian 1/1/2017 – 31/8/2017,

có một số bài đăng không phù hợp như Fanpage thay đổi hình ảnh đại diện, thay đổi

thông tin…sẽ được loại bỏ trong quá trình thu thập dữ liệu. Các bài đăng này không

có nội dung dòng trạng thái và không chứa đựng thông tin. Sau khi sàn lọc và lựa

chọn dữ liệu, tác giá có được bộ dữ liệu bao gồm 600 bài đăng hợp lệ. Dữ liệu được

34

tổng hợp trong file Excel sẽ bao gồm dòng trạng thái, loại (hình ảnh, video, link

dẫn), thời gian đăng bài, ngày đăng bài, lượng tương tác như: thích, bình luận, chia

sẻ.

Đo đạc biến thứ cấp

Quá trình đo đạc và gán giá trị cho biến được tác giả tiến hành khi lấy dữ liệu

thủ công của từng bài đăng trên trang Fanpage thương hiệu.

Biến độc lập

Các giá trị của các biến mức độ này có giá trị dạng nhị phân, do đó chỉ nhận

2 mức giá trị là 0 và 1. Biến nhận giá trị 1 khi bài đăng có điều kiện giống như mô

tả của biến, ngược lại, giá trị 0 khi bài đăng thể hiện không đúng với mô tả của biến

trước đó. Một số biến như tính sống động, tính tương tác, tính thông tin, tính giải trí

được chia thành một số biến nhỏ hơn để tiến hành phân tích sâu hơn. Dưới đây là

mô tả của các biến và ví dụ cho từng biến cụ thể.

Tính sống động

Biến tính sống động thể hiện mức độ sinh động của một bài viết có ảnh

hưởng đến tương tác của người dùng. Để nghiên cứu sâu hơn về mức độ tác động

của tính sống động đến lượt tương tác, tác giả chia tính sống động thành 3 biến độc

lập nhỏ bao gồm dòng trạng thái kết hợp với hình ảnh, link hoặc video. Các biến

này đều là biến nhị phân và có giá trị 0 hoặc 1. Khi một bài đăng trên Fanpage

thương hiệu Facebook có các yếu tố thể hiện đúng với mô tả của biến tính sống thì

có giá trị là 1, ngược lại bài đăng không thể hiện được đúng với mô tả sẽ mang giá

trị 0. Bảng mô tả chi tiết các biến của tính sống động được mô tả dưới đây:

Bảng 3.1: Mô tả biến “Tính sống động”

Mô tả biến Giá trị biến Tính sống

động Đúng với Sai với

(TSD) mô tả mô tả

TSD1 Bài đăng có dòng trạng thái và link liên kết 1 0

TSD2 Bài đăng có dòng trạng thái và hình ảnh 1 0

TSD3 Bài đăng có dòng trạng thái và video 1 0

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

35

Trong một số trường hợp nếu bài đăng có đường link nhưng không có các

thông tin về dòng trạng thái thì biến TSD1 không được gán giá trị 1.Chính vì vậy

một bài đăng có tính sống động phải thể hiện được đầy đủ một trong số 3 yếu tố mà

tác giả nêu trên. Ngoài ra, Facebook đưa ra thuật toán để kiểm soát nhà quản trị khi

đăng bài bằng cách không được đăng dòng trạng thái, video, hình ảnh và link cùng

thời điểm mà có sự chọn lựa 1 là video hoặc hình ảnh hoặc. Khi người dùng đăng

bài bao gồm hình ảnh và link đồng thời thì Facebook sẽ nhận diện hình ảnh là loại

phương tiện để liên kết, còn đường link sẽ tự động chuyển sang dòng màu xanh.

Lúc này đường link không còn mang tính sống động nữa mà mang tính tương tác,

cho phép người dùng click chuột vào. Do đó, không có trường hợp xảy ra đồng thời

2 biến có giá trị bằng 1.

Tính tương tác

Dựa vào các nghiên cứu của Vires (2012), Cvijikj & Michahelles (2013),

Buddy Media (2012), tác giả chia tính tương tác ra làm 3 biến độc lập nhỏ hơn để

mô tả 3 kĩ thuật gây tương tác mà nhà quản trị sử dụng trong bài đăng. Các biến này

đều là biến nhị phân và có giá trị 0 hoặc 1. Khi bài đăng thể hiện được đúng với mô

tả của biến đó thì có giá trị là 1, ngược lại bài đăng không thể hiện được đúng với

mô tả biến sẽ mang giá trị 0. Bảng mô tả chi tiết các biến của tính tương tác được

mô tả dưới đây:

36

Bảng 3.2: Mô tả biến “tính tương tác”

Mô tả biến Tính Giá trị biến

tương tác Đúng Sai

(TTT) với mô với

tả mô tả

TTT1 Bài đăng có đường link mở rộng (có màu xanh khác 1 0

với dòng chữ màu đen của các chữ còn lại) nhằm

mục đích hướng người dùng nhấp chuột vào link để

tìm hiểu thông tin cặn kẽ hơn về bài viết.

TTT2 Bài đăng kêu gọi người dùng hành động tương tác 1 0

trực tuyến tại bài đăng (kêu gọi người dùng thích

trang, bình luận, nhấp link, tag, chia sẻ…)

TTT3 Bài đăng có câu hỏi ở cuối hoặc kế cuối dòng trạng 1 0

thái nhằm mục đích nhận được ý kiến của người

dùng. Các câu hỏi này không có đáp án trong cùng

bài đăng.

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Các hoạt động tương tác ở đây phải thể hiện khả năng tương tác với khách

hàng trực tuyến. Các bài đăng có yêu cầu các hoạt động tương tác khách hàng

không trực tuyến trên Facebook thì xem như không có tính tương tác (bài đăng yêu

cầu mua hàng giảm giá, yêu cầu tham dự chương trình hoặc sự kiện…). Trong một

bài đăng có thể có nhiều hoạt động tương tác (bài đăng vừa có link, vừa có yêu cầu

người dùng hành động và cả câu hỏi…). Tuy nhiên, để đơn giản bài nghiên cứu, tác

giả sẽ ưu tiên cho hoạt động mang lại tương tác nhiều hơn, giả thiết là các hoạt động

tương tác ít hơn sẽ không ảnh hưởng nhiều. Thứ tự hoạt động mang tính tương tác

nhiều hơn là TTT3>TTT2>TTT1. Do đó, mỗi bài đăng sẽ chỉ có 1 trong 3 biến có

giá trị là 1. Dưới đây là ví dụ mô tả các trường hợp mô tả của các biến tương tác:

37

Bảng 3.3: Mô tả ví dụ các trường hợp biến “Tính tương tác”

Bài đăng Giá trị biến

TT1 TT2 TT3

1 0 0 Phụ nữ quý phái chỉ dùng Comfort Hương Nước Hoa

0 0 Thiên Nhiên, ngát hương nước hoa sang trọng bền lâu, trang 1

nhã như quý cô Pháp. Thử ngay Comfort Hương Nước Hoa

Thiên Nhiên hôm nay, dễ tìm dễ mua tại bất kỳ cửa hàng nào

trên toàn quốc, càng dễ hơn khi mua online

tại http://bit.ly/comfortnuochoathiennhien.(ComfortVietnam,

25/7/2017, 18:40 PM)

0 1 0 Đố mẹ ‘miêu tả’ được tình yêu của bố dành cho con

1 0 0 nào? Tình yêu của bố là thế này nhé:

Là sự vụng về dỗ dành khi con khóc,

Là sự lúng túng tìm cách ru con ngủ,

Nhưng đôi khi cũng tinh tế lạ kì,

Và tỉ mỉ cho con tình yêu mềm dịu nhất.

Mẹ hãy tag bố vào phần comment cùng

hashtag #soaichamemmai trước ngày 6/8/2017 để nhận ngay 5

bộ áo gia đình mềm mại gồm 1 áo cho bố và 1 áo cho bé yêu

mẹ nhé! (Comfort Vietnam, 31/7/2017, 11:37 AM)

Mang trong mình nguồn dinh dưỡng thuần khiết, hương 0 0 1

vị thanh mát từ thiên nhiên, dòng sữa chua mới ra mắt của 0 0 1

Vinamilk chắc chắn sẽ trở thành người bạn đồng hành cho

những ai theo đuổi xu hướng sống xanh hiện đại. Các tín đồ

Vinamilk có đoán được tên của loại sữa chua độc đáo và

đầy bất ngờ này không? (Vinamilk Vietnam, 8/8/2017, 20:00

PM)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

38

Tính thông tin

Trong nghiên cứu Vries (2012), Cvijikj & Michahelles (2013), các nhà

nghiên cứu chỉ mô tả biến thông tin chỉ là biến độc lập nhị phân (giá trị 1 cho bài

đăng có tính thông tin và giá trị 0 cho bài đăng không có tính thông tin). Tuy

nhiên,để mong muốn xác định rõ ảnh hưởng của từng kiểu kĩ thuật tạo ra các thông

tin, tác giả đã tiến hành chia nhỏ biến này thành 3 biến độc lập nhỏ hơn. Cả 3 biến

này là biến nhị phân với giá trị là 0 hoặc 1, một biến mô tả bài đăng có thông tin

quảng cáo thông thường, một biến mô tả bài đăng có tính thông tin quảng cáo nổi

bật và biến còn lại mô tả bài đăng có tính thông tin tiêu cực.

Bảng 3.4: Mô tả biến “Tính thông tin”

Mô tả biến Giá trị biến Tính

thông tin Đúng với Sai với

(INF) mô tả mô tả

INF1 Thông tin quảng cáo bình thường liên quan 1 0

đến sản phẩm như: tên sản phẩm, giá bán, nơi

bán, đặc tính sản phẩm, hướng dẫn sử dụng,

các chính sách bảo hành, bảo đảm,…

INF2 Thông tin quảng cáo mang tính nổi bật hơn: 1 0

sản phẩm mới, khuyến mãi, giảm giá, liên

quan đến các sự kiện, khai trương sản phẩm

hoặc cửa hàng mới…

INF3 Thông tin bài đăng mang tính tiêu cực như: bài 1 0

đăng viết sai sự thật, đưa thông tin sai lệch,

chê bai đối thủ, thông tin tiêu cực về sản phẩm

của các đối thủ…

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Bài đăng có dòng trạng thái không mang tính thông tin nhưng có hình ảnh

kèm theo mang tính thông tin (tên sản phẩm, giá…) hoặc video quảng cáo thì xem

như có mang tính thông tin, nên giá trị biến INF1 bằng 1.

39

Bài đăng có cả thông tin của INF1 lẫn INF2 (ví dụ bài đăng vừa có khuyến

mãi vừa có thông tin mô tả sản phẩm) thì sẽ ưu tiên cho INF2 vì INF2 có khả năng

tạo ra tính tương tác cao hơn với người dùng (theo kết quả nghiên cứu của Buddy

Media 2012). Như vậy chỉ có duy nhất một trong 3 biến INF có giá trị là 1. Dưới

đây là ví dụ mô tả cho các trường hợp xảy ra với các biến của tính thông tin:

Bảng 3.5: Mô tả ví dụ các trường hợp của biến “Tính thông tin”

Bài đăng Giá trị biến

INF1 INF2 INF3

Các mẹ ơi, mùa vu lan năm nay sẽ nhân đôi vị 1 0 0

ngon với Knorr Nấm Hương mới gấp đôi vị nấm.

Có tuyệt chiêu Knorr Nấm Hương, mỗi bữa chay sẽ

thơm ngon tròn vị. Mẹ đã sẵn sàng vào bếp cho bữa

chay chưa nào??? Hãy truy

cập https://goo.gl/XQKte1 để sẵn sàng cho bữa

chay tròn vị nha! (Knorr Vietnam, 18/8/2017, 20:50

PM)

Coca-Cola xin chúc mừng 50 bạn đã may mắn đã 1 0 0

nhận được một cặp vé xem xuất chiếu đặc biệt của

Glee phiên bản Việt ở TP. Hồ Chí Minh vào ngày

Thứ 6, 15/09/2017.

Hãy tìm ngay tên mình trong danh sách dưới đây và

inbox cho Coca-Cola những thông tin bao gồm: họ

tên thật, CMND và số điện thoại để nhận cặp vé

online nhé các bạn.

*Lưu ý: thời gian gửi thông tin xác nhận vé chỉ đến

3PM Thứ 6, 15/09/2017. (Coca cola, 14/8/2017,

22:16 PM)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

40

Tính giải trí

Các nghiên cứu của Vries (2012), Cvijikj & Michahelles (2013) trước đây

chỉ mô tả biến tính giải trí là biến độc lập nhị phân, giá trị 0 thể hiện bài đăng không

có tính giải trí và giá trị 1 thể hiện bài đăng có tính giải trí. Tuy nhiên, sau khi phân

tích dữ liệu của 600 bài đăng trong nghiên cứu này, tác giả phát hiện ra rằng các giả

thuyết để bài đăng có tính giải trí của 2 nghiên cứu trên không đáp ứng đầy đủ, hoặc

không để cập đầy đủ các phương thức giải trí có trong dữ liệu do các nhà quản trị

đăng trong 10 Fanpage thương hiệu tại Việt Nam. Ngoài các kiểu giải trí thông

dụng như: trò chơi, hình ảnh, hài hước…các nhà quản trị ở Việt Nam thường đăng

các bài đăng có tính giải trí nhằm chia sẻ các kĩ năng, các mẹo, hướng dẫn, bí

quyết…cho người dùng. Do đó, để đánh giá và so sánh mức độ ảnh hưởng của các

kiểu giải trí thông dụng và kiểu chia sẻ hữu ích, tác giả chia biến tính giải trí thành 2

biền độc lập nhị nhân nhỏ hơn như sau:

Bảng 3.6: Mô tả biến “Tính giải trí”

Mô tả biến Giá trị biến Tính

giải trí Đúng với Sai với

(ENT) mô tả mô tả

ENT1 Bài đăng thể hiện các kiểu giải trí thông dụng: 1 0

- Chơi game, nghe nhạc, hình ảnh du lịch

- Chuyện, hình ảnh, clip hài hước, vui vẻ

- Các lời nói chia sẻ cảm xúc tình yêu, lời

chúc mừng

- Tâm sự trò chuyện, trao đổi với khách hàng

các thông tin không liên quan đến sản phẩm

ENT2 Bài đăng thể hiện chia sẻ hữu ích không liên quan 0 1

đến sản phẩm nhằm chia sẻ cho người dùng: mẹo

vặt, hướng dẫn, bí quyết…

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

41

Các bài đăng thể hiện tính giải trí tuyệt đối không mang tính thông tin quảng

cáo. Một số bài đăng mang tính giải trí nhưng dòng trạng thái có các chữ thể hiện

tính thông tin (tên sản phẩm, đặc điểm…) thì được xem là quảng cáo mang tính ẩn

dụ và liên tưởng. Các bài đăng đó không nhằm mục tiêu giải trí mà nhằm mục tiêu

truyền thông tin nhiều hơn, do đó tác giả quy ước các bài đăng này chỉ có tính thông

tin, không có tính giải trí. Ngoài ra, các bài đăng có nội dung không thuộc các mô tả

của bảng trên thì xem như không có tính giải trí. Vì vậy, một số bài đăng có thể

không có tính giải trí lẫn tính thông tin. Dưới đây là ví dụ mô tả cho các trường hợp

xảy ra với các biến của tính giải trí:

Bảng 3.7: Mô tả ví dụ các trường hợp của biến “Tính giải trí”

Bài đăng Giá trị biến

ENT1 ENT2

Pepsiers hỡi, Ta đã yêu chưa vậy? 😍 😍 😍 1 0

Nếu muốn “ngất ngây” thì xem ngay MV hot cực này của

Isaac nha.

Bật mí là sắp tới sẽ có cuộc thi cover của bài hát này. Các chế

nhà mình đón chờ để chuẩn bị nhận quà nhé!

#pepsi #daquapepsioi #Isaac #tadayeuchuavay (Pepsi Vietnam,

4/8/2017, 20:00 PM)

BẠN CÓ BIẾT? 0 1

Bàn chải của bạn chứa đến 4 triệu* vi khuẩn sau 3 tháng. Vi

khuẩn sau đó xâm nhập vào cơ thể qua đường máu nếu bạn bị

nhiệt miệng. Vì vậy, Nha sỹ khuyên thay bàn chải 3 tháng/lần.

Nguyên nhân là khi giật nước toilet, các vi khuẩn theo hơi nước

bắn ra ngoài xa tới 3 mét, bám vào lông bàn chải.

Còn bạn? Đã bao lâu rồi nhà bạn chưa thay bàn chải? Tag người

thân để cùng nhắc nhở nhé!

(*) Theo nghiên cứu của viện quốc tế BIOTECA. (P/S Bảo vệ

nụ cười Việt Nam, 1/8/2017, 18:26 PM)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

42

Tính thưởng

Theo nghiên cứu của Cvijikj & Michahelles (2013), bài đăng có tính thưởng

sẽ cho tương tác cao hơn, có nghĩa là bài đăng có yếu tố thưởng, quà tặng sẽ thu hút

người dùng trực tuyến tương tác nhiều hơn. Do đó, biến “tính thưởng” được gán là

biến độc lập phân loại chỉ có 2 giá trị 0 và 1. Giá trị 1 thể hiện cho bài đăng có các

phần thưởng miễn phí và giá trị 0 thể hiện bài đăng không có các phần thưởng miễn

phí. Mô tả chi tiết biến “tính thưởng như sau:

Bảng 3.8: Mô tả biến “Tính thưởng”

Mô tả biến Tính Giá trị biến

thưởng Đúng Sai

với với

mô tả mô tả

REW Bài đăng có nội dung thể hiện tính thưởng đối với khách 1 0

hàng nhằm kích thích sự tương tác trực tuyến (không

phải tương tác bên ngoài): tặng quà,bốc thăm trúng

thưởng, sản phẩm miễn phí…

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Bài đăng được xem là có tính thưởng khi và chỉ khi các hoạt động tham gia

để nhận thưởng là các hoạt động tương tác trực tuyến ngay trên bài đăng (bình luận

câu trả lời để nhận quà, gắn thẻ 2 người bạn để bốc thăm trúng thưởng…). Các hình

thức thưởng nhằm tăng các hoạt động tương tác ngoại tuyến (đến cửa hàng bốc

thăm trúng thưởng, đến siêu thị chơi game nhận quà miến phí…) được coi là các

hoạt động tiếp thị bên ngoài. Các bài đăng này không mang tính thưởng mà mang

tính thông tin (INF2). Dưới đây là ví dụ điển hình của bài đăng có tính thưởng:

43

Bảng 3.9: Ví dụ về bài đăng có biến tính thưởng

Bài đăng Giá trị biến

REW

😍 CHỤP NGAY MÓN #MÌHOÀNGĐẠO CỦA BẠN! 1

Này những ngón tay nhanh nhẹn và tinh thần yêu đồ ăn không ngại

gian khó, hãy screenshot đúng cung của bạn để tìm ra món mì hoàng

đạo dành riêng cho mình!

😍 Những phần quà hoàng đạo siêu cưng sẽ lao vào vòng tay của

10 bạn may mắn!

(Mì ăn liền Hảo Hảo, 24/8/2017, 19:16 PM)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Biểu tượng cảm xúc trong bài đăng

Dựa vào các kết quả nghiên cứu của Buddy Media (2012), biến mô tả biểu

tượng cảm xúc trong các bài đăng là biến phân loại nhị phân, có giá trị 0 hoặc 1. Bài

đăng có biểu tượng cảm xúc trong dòng trạng thái sẽ được gán giá trị là 1, còn bài

đăng không có biểu tượng cảm xúc trong dòng trạng thái sẽ có giá trị là 0. Việc

phân loại thành 2 nhóm nhằm giúp tác giả thấy được sự ảnh hưởng của 2 nhóm này

với tương tác trên Facebook. Một số biểu tượng cảm xúc thường gặp trong bài đăng

như sau:

Hình 3.2: Mô tả các biểu tượng cảm xúc thường sử dụng trong bài đăng

(Nguồn: Facebook)

44

Dưới đây là ví dụ bài đăng có biểu tượng cảm xúc:

Bảng 3.10: Mô tả ví dụ của biến “Biểu tượng cảm xúc”

Bài đăng Giá trị biến

EMO

1 Một ngày của Song Tử: ☹️ 😍 😍 😍 😍 😍

Đứa bạn đi cùng Song Tử thì: 😍 😍 😍 😍 😍 😍 😍

Tag Song Tử vào đây và không nói thêm gì cả.

MÌ SONG TỬ - MÌ HAI MẶT

Cách nấu:

Bước 1: Trụng mì và trộn với dầu mì, chia làm 2 phần

Bước 2: Xếp nguyên liệu của 'mặt 1' lên nửa phần mì

Bước 3: Trộn nguyên liệu của 'mặt 2' với nửa còn lại

Bước 4: Nấu nước dùng với gói gia vị mì, tiêu và hành lá

Bước 5: Ăn phần mì khô trộn, đổ nước vào phần còn lại và ăn kiểu

mì nước

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Ngày đăng bài trong tuần

Dựa vào kết quả nghiên cứu của Cvijikj & Michahelles (2013), bài đăng vào

cuối tuần thường có tương tác cao hơn so với bài đăng vào các ngày khác trong

tuần. Do đó, biến “ngày đăng bài trong tuần” không cần thiết phải phân thành 7 biến

nhỏ theo các ngày trong tuần mà chỉ cần phân thành 2 nhóm nhỏ là bài đăng vào các

ngày cuối tuần và các ngày khác trong tuần. Theo mô tả biến, các bài đăng bao gồm

ngày thứ 7 và chủ nhật sẽ được nhận giá trị là 1. Các bài đăng vào ngày khác trong

tuần (thứ 2 – thứ 6) sẽ nhận giá trị là 0. Bảng mô tả giá trị biến “ngày đăng bài trong

tuần như sau:

45

Bảng 3.11: Mô tả biến “Ngày đăng bài trong tuần”

Ngày đăng Mô tả biến Giá trị biến

bài (DAY) Đúng Sai

với mô với

tả mô tả

1 0 DAY Bài đăng vào cuối tuần (thứ 7, chủ nhật)

0 1 Bài đăng vào các ngày khác (thứ 2 – thứ 6)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Giờ đăng bài trong ngày

Dựa vào kết quả nghiên cứu của Cviikj & Michahelles (2013), bài đăng vào

nhóm thời gian rảnh sẽ cho tương tác cao hơn. Do đó, biến “giờ đăng bài trong

ngày” là biến phân loại, được phân chia thành 2 nhóm và có giá trị nhị phân là 0

hoặc 1. Biến này có giá trị 1 mô tả bài đăng được đăng trong khoảng thời gian rảnh,

ngược lại giá trị 0 mô tả bài đăng được đăng trong thời gian bận rộn. Việc phân loại

biến “giờ đăng bài trong ngày” thành 2 nhóm thời gian rảnh hoặc bận bịu nhằm

nghiên cứu ảnh hưởng của 2 nhóm này. Bảng mô tả biến “giờ đăng bài” như sau:

Bảng 3.12: Mô tả biến “Giờ đăng bài trong ngày”

Mô tả biến Giá trị biến Giờ đăng

bài Đúng Sai

(TIM)

TIM Bài đăng vào thời gian rảnh: 1

Cả ngày thứ 7, chủ nhật -

- Từ 7h tối – 8h sáng các ngày thứ 2 – thứ 6

Bài đăng thời gian bận rộn: 0

- Từ 8h sáng – 7h tối, thứ 2 – thứ 6

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Độ dài bài đăng

Bằng cách đếm số lượng từ trong một bài đăng (không tính số chữ trong hình

ảnh kèm theo), tác giả sẽ biết được bài đăng có dòng trạng thái ít hay nhiều hơn 80

46

từ. Với biến này, bài đăng nào có dưới 80 từ sẽ được nhận giá trị 1, bài đăng có trên

80 từ sẽ nhận giá trị 0.

Bảng 3.13: Mô tả biến “Độ dài bài đăng”

Độ dài bài Mô tả biến Giá trị biến

đăng (LEN) Đúng với mô tả Sai với mô tả

LEN Dòng trạng thái có dưới 80 từ 1

Dòng trạng thái có trên 80 từ 0

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Quảng cáo Facebook

Biến “Quảng cáo Facebook” là biến phân loại và phân thành 2 nhóm: bài

đăng có sử dụng và bài đăng không có sử dụng dịch vụ quảng cáo của Facebook.

Việc phân thành 2 nhóm sẽ giúp tác giả nghiên cứu sâu về ảnh hưởng của việc sử

dụng dịch vụ quảng cáo của Facebook với tương tác.

Bảng 3.14: Mô tả biến “Quảng cáo Facebook”

Mô tả biến Giá trị biến Quảng cáo

Facebook Đúng với Sai với

(ADV) mô tả mô tả

ADV Có sử dụng dịch vụ quảng cáo của 1

Facebook (Facebook Ads, Sposored

Stories)

Không có sử dụng bất kỳ dịch vụ quảng 0

cáo nào của Facebook

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Biến phụ thuộc

Các dữ liệu của các biến về lượt thích, bình luận, chia sẻ sẽ được lấy từ dữ

liệu của trang Fanpage thương hiệu. Sau khi có giá trị của các biến này, tác giả sẽ

tính ra được tỉ lệ thích, tỉ lệ bình luân, tỉ lệ chia sẻ và tỉ lệ tương tác dựa vào công

thức đã nêu ở chương 2.

47

Phân tích định lượng

Tác giả sử dụng phần mềm EXCEL, SPSS và STATA để tiến hành phân tích



định lượng. Bao gồm các phương pháp phân tích:

Kiểm định Mann- Whitney: là phép kiểm định phổ biến nhất để

kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của trung bình 2 mẫu độc lập

(Independent Samples design) khi các giả định không thỏa mãn. Kiểm định

Mann- Whitney không yêu cầu các giả định về hình dạng của phân phối đang

xem xét. Kiểm định Mann- Whitney dùng để phân tích có sự khác biệt giữa các

nhóm với nhau trong cùng 1 biến độc lập hay không, tác giả dùng kiểm định



Mann-Whitney cho biến chỉ có 2 nhóm.

Kiểm định Kruskal- Wallis: để kiểm định sự khác biệt về phân phối

giữa ba (hay nhiều hơn ba) tổng thể từ các dữ liệu mẫu của chúng. Đây là một

dạng kiểm định mở rộng của Mann- Whitney. Với bản chất này, kiểm định

Kruskal- Wallis cũng là phương pháp kiểm định giả thuyết trị trung bình của

nhiều nhóm tổng thể bằng nhay hay chính là phương pháp phân tích phương sai

một yếu tố mà không đòi hỏi bất kỳ giả định nào về phân phối chuẩn của tổng

thể. Mục tiêu của kiểm định Kruskal- Wallis trong nghiên cứu này là cho thấy

được tỉ lệ tương tác giữa các nhóm trong các yếu tố: sinh động, tương tác, thông



tin, giải trí…có khác nhau hay không.

Hồi quy nhị thức âm: được sử dụng để ước lượng mô hình với dữ

liệu của biến phụ thuộc có dạng đếm và phân tán rộng hoặc không có phân phối

chuẩn. Các giá trị trung bình của tỉ lệ tương tác là tỉ lệ thích, không thích, bình

luận và chia sẻ đều có sai số chuẩn lớn hơn giá trị trung bình. Do đó nghiên cứu

này không thể sử dụng hồi quy thông thường mà phải sử dụng hồi quy nhị thức

âm.

3.2. Giải thích kết quả nghiên cứu

Sau khi có các kết quả phân tích định lượng, tác giả sẽ tiến hành giải thích

các kết quả có được bằng phương pháp định tính. Các giải thích biện luận được hình

thành từ các lý thuyết có ở chương 2, và bao gồm các lý thuyết của các nghiên cứu

có liên quan. Việc giải thích các kết quả này sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc

48

trả lời các câu hỏi nghiên cứu của đề tài và tìm ra được thói quen tương tác của

người dùng Facebook tại Việt Nam.

Tóm tắt chương 3

Chương 3 đã giới thiệu chi tiết về phương pháp và quy trình thực hiện nghiên

cứu của đề tài. Chương này cũng giới thiệu chi tiết các bước xử lý và phân tích số

liệu. Chương 3 đóng vai trò nền tảng để tác giả tiến hành các nghiên cứu tiếp theo

của chương 4.

49

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Ở chương 4, tác giả sẽ tiến hành một số thống kê mô tả biến độc lập và biến

phụ thuộc từ đó thực hiện một số kiểm định và tiến hành chạy mô hình hồi quy.

Chương 4 gồm các phần chính sau: (1) mô tả đặc điểm của mẫu số liệu và kiểm

định phân phối chuẩn, (2) kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm trong biến độc lập,

(3) tiến hành chạy hồi quy và đưa ra kết quả nghiên cứu.

4.1. Thống kê mô tả

4.1.1 Thống kê biến phụ thuộc – biến độc lập

Bảng dữ liệu bên dưới mô tả giá trị trung bình của tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia

sẻ, tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích của từng mục đối với biến độc lập và biến phụ

thuộc nhằm xác định được tỷ lệ phần trăm của các biến phụ thuộc với từng mục của

biến độc lập.

Kết quả bảng 4.1 cho thấy, bài đăng có tính thưởng có tỷ lệ bình luận cao

nhất so với các bài đăng khác với tỷ lệ 0.75%. Bài đăng có quảng cáo thì có tỷ lệ

thích cao nhất so với các bài đăng có các đặc điểm khác với giá trị là 0.27%.

Bên cạnh đó, bài đăng có tính thưởng có tỷ lệ chia sẻ cao nhất trong tất cả

các bài đăng có đặc điểm khác với giá trị là 0.38%.

Đối với những bài đăng có thông tin tiêu cực thì tỷ lệ không thích là cao nhất

với 0.51%.

50

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

lệ

lệ

lệ %

Số bài đăng

Biến độc lập

Phân nhóm

Tỷ tổng số bài

Tỷ lệ bình luận (%)/số bài

Tỷ thích (%)/số bài

lệ Tỷ chia sẻ (%)/số bài

Tỷ không thích (%)/số bài

66

11.00

0.02

0.15

0.11

0.16

Tính sống động

298 236

49.67 39.33

0.03 0.38

0.21 0.12

0.10 0.27

0.13 0.21

81

13.50

0.01

0.03

0.04

0.08

Tính tương tác

249 142

41.50 23.67

0.23 0.28

0.21 0.17

0.22 0.16

0.19 0.13

128

21.33

0.02

0.161

0.146

0.22

314

52.33

0.02

0.17

0.12

0.17

Tính thông tin

285 1

47.50 0.17

0.33 0.00

0.16 0.03

0.22 0.09

0.16 0.51

194

32.33

0.47

0.25

0.27

0.21

42

7.00

0.01

0.09

0.13

0.08

Tính giải trí

364

60.67

0.03

0.13

0.12

0.15

Link liên kết Hình ảnh Video Link xanh Kêu gọi Câu hỏi Không có Thông thường Tích cực Tiêu cực Game, chuyện, lời chúc Mẹo vặt, hướng dẫn, bí quyết Không có Có Không Có

123 477 130

20.5 79.5 21.67

0.75 0.02 0.04

0.22 0.15 0.14

0.38 0.11 0.17

0.20 0.158 0.08

Không

470

78.33

0.20

0.17

0.17

0.19

Tính thưởng Biểu tượng cảm xúc

97

16.17

0.02

0.14

0.15

0.16

Ngày đăng

503

83.83

0.20

0.17

0.17

0.17

285

47.5

0.32

0.18

0.34

0.17

Giờ đăng

315

52.5

0.03

0.16

0.16

0.16

403

67.17

0.03

0.19

0.14

0.19

Độ dài

197

32.83

0.46

0.13

0.23

0.13

Quảng

Thứ 7- CN Thứ 2-6 Giờ cao điểm Giờ rãnh Nhỏ hơn 80 ký tự Lớn hơn 80 ký tự Có

363

60.5

0.27

0.27

0.25

0.24

cáo

Không

237

39.5

0.01

0.02

0.04

0.06

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ EXCEL)

51

4.1.2 Thống kê dữ liệu theo từng trang Fanpage

Bảng thống kê 4.2 mô tả số bài đăng của từng trang Fanpage trong tổng số

600 bài đăng và tỷ lệ bình luận, tỷ lệ thích, không thích, chia sẻ trung bình của mỗi

bài theo từng trang Fanpage.

Bảng 4.2: Thống kê dữ liệu theo từng trang Fanpage

Trang Fanpage

Comfort

Heineken

Coca cola

Pepsi

Vinamilk

Knorr Viet Nam

Hảo hảo Acecook

Head and Shoulders

P/S

Omo VN

Tỷ lệ bình luận(%) 0.025 53 1.419 60 0.043 94 0.089 59 0.009 140 0.007 40 0.012 59 0.044 17 0.012 51 0.016 27 0.168 600

Tỷ lệ thích (%) 0.047 53 0.299 60 0.279 94 0.353 59 0.099 140 0.039 40 0.058 59 0.686 17 0.025 51 0.021 27 0.191 600

Tỷ lệ không thích (%) 0.11 53 0.307 60 0.224 94 0.305 59 0.051 140 0.167 40 0.048 59 0.862 17 0.081 51 0.045 27 0.22 600

Trung bình N Trung bình N Trung bình N Trung bình N Trung bình N Trung bình N Trung bình N Trung bình N Trung bình N Trung bình N Trung bình N

Tổng

Tỷ lệ chia sẻ (%) 0.182 53 0.349 60 0.145 94 0.444 59 0.057 140 0.077 40 0.127 59 0.2 17 0.092 51 0.107 27 0.178 600 (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ EXCEL)

Tỷ lệ bình luận trung bình của trang Heineken là cao nhất với 1.4%; tiếp theo

là trang Pepsi với 0.089% và thấp nhất là trang Knorr Việt Nam với giá trị là

0.007%.

Tỷ lệ thích trung bình của trang Head and Shoulders là cao nhất với giá trị là

0.68%, tiếp đến là trang Pepsi có tỷ lệ thích trung bình thứ hai với giá trị là 0.35%,

trang Omo VietNam có tỷ lệ thích trung bình thấp nhất với giá trị là 0.021%.

52

Tỷ lệ chia sẻ trung bình của trang Pepsi cao nhất với giá trị là 0.44%, tiếp

đến là trang Heineken có giá trị là 0.34%; trang Vinamilk có tỷ lệ chia sẻ trung bình

thấp nhất với giá trị 0.05%.

Tỷ lệ không thích trung bình của trang Head and Shoulders cao nhất với giá

trị 0.86% và thấp nhất là trang Omo VN với giá trị 0.04%.

4.1.3 Giá trị trung bình và sai số chuẩn của biến phụ thuộc

Việc nghiên cứu giá trị trung bình của các biến phụ thuộc trong nghiên cứu

này rất quan trọng vì chính các dữ liệu này sẽ định hướng cho các bước nghiên cứu

tiếp theo.

Bảng 4.3: Giá trị trung bình và sai số chuẩn của biến phụ thuộc

Giá trị trung bình Bài đăng Độ lệch chuẩn Thống kê

Tỷ lệ bình luận Tỷ lệ chia sẻ Tỷ lệ thích Tỷ lệ không thích Thống kê 0.167 0.191 0.178 0.220 Sai số chuẩn 0.093 0.017 0.013 0.017 2.280 0.423 0.311 0.423

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Giá trị trung bình của tỷ lệ bình luận trong 1 bài đăng 0.167% (độ sai số

chuẩn là 2.28%), giá trị trung bình của tỷ lệ chia sẻ trong 1 bài đăng 0.191% (độ sai

số chuẩn là 0.42%), giá trị trung bình của tỷ lệ thích trong 1 bài đăng là 0.178% (độ

sai số chuẩn là 0.31%), giá trị trung bình của tỷ lệ không thích tronng 1 bài đăng là

0.22% (độ sai số chuẩn là 0.422%).

Như vậy các biến phụ thuộc tỷ lệ bình luận, tỷ lệ thích, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ

không thích có giá trị trung bình thấp hơn so với độ lệch chuẩn. Kết quả này chứng

minh rằng dữ liệu của các biến này bị phân tán rất nhiều và không thuộc phân phối

chuẩn.

Việc phân tích định lượng cho 3 biến này phải là các phương pháp phân tích

phi tham số (non –parametric) như: Kruskal-Wallis, Mann-Whitney, ước lượng mô

hình bằng hồi quy nhị thức âm (Negative Binomial Regression).

53

4.2. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm trong cùng 1 biến độc lập

Để phân tích có sự khác biệt giữa các nhóm với nhau trong cùng 1 biến độc

lập hay không, tác giả dùng kiểm định Kruskal-Wallis cho các biến có phân loại từ

3 nhóm trở lên; kiểm định Mann-Whitney cho biến chỉ có 2 nhóm. Việc kiểm định

được tiến hành với giả thuyết sau (các giả thuyết này sẽ được áp dụng cho tất cả các

biến độc lập trong quá trình kiểm định):

H0: Không có sự khác biệt về tỷ lệ bình luận, tỷ lệ thích, chia sẻ, không thích

đối với các nhóm trong cùng 1 biến độc lập.

H1: Có sự khác biệt về tỷ lệ bình luận, chia sẻ, thích và không thích đối với

các nhóm trong cùng 1 biến độc lập.

Kết quả kiểm định giữa các nhóm trong cùng 1 biến cho ta kết quả như sau.

4.2.1 Tính sống động

Biến độc lập tính sống động được chia thành 3 quan sát (link liên kết, hình

ảnh, video) nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis.

Bảng 4.4: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính sống động”

Biến

Mô tả

Loại kiểm định

Tỷ lệ chia sẻ

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ không thích

0.346

1.403

3.106

1.303

TSD1

Kruskal- Wallis

0.556

0.236

0.078

0.254

25.77

30.832

31.312

11.468

TSD2

Kruskal- Wallis

Tính sống động

0.000

0.000

0.000

0.001

23.224

41.501

21.147

7.480

TSD3

Kruskal- Wallis

0.000

0.000

0.000

0.006

Chi- Square Asymp. Sig. Chi- Square Asymp. Sig. Chi- Square Asymp. Sig.

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Đối với biến TSD1, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 0.346>0; 1.403>0; 3.106>0; 1.303>0 và hệ số Sig. lần lượt của các

biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không thích

0.556>0.05; 0.236>0.05; 0.078<0.1; 0.254>0.05.

54

Đối với biến TSD2, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 25.770>0; 30.832>0; 31.312>0; 11.468>0 và hệ số Sig. lần lượt

của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không

thích 0.000<0.05; 0.00<0.05; 0.00<0.05; 0.001<0.05.

Đối với biến TSD3, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 23.224>0; 41.501>0; 21.147>0; 7.480>0 và hệ số Sig. lần lượt của

các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không

thích 0.000<0.05; 0.00<0.05; 0.00<0.05; 0.006<0.05.

Như vậy, đối với biến tỷ lệ thích, bác bỏ giả thuyết H0 (do Sig. ở cả 3 biến

TSD1, TSD2, TSD3 đều nhỏ hơn 0.1), tức là có sự khác biệt về tỷ lệ thích của 3

nhóm quan sát link liên kết, hình ảnh, video của tính sống động. Còn đối với các

biến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ không thích có Sig. của biến TSD1>0.05 nên

chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy không có sự khác biệt về tỷ lệ bình luận, tỷ lệ

chia sẻ và tỷ lệ không thích trong 3 nhóm link liên kết, hình ảnh, video.

4.2.2 Tính tương tác

Biến độc lập tính tương tác được chia thành 3 quan sát (link xanh, kêu gọi,

câu hỏi) nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis.

Bảng 4.5: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính tương tác”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Loại kiểm định

Tỷ lệ không thích

5.706

14.642

43.073

0.943

TTT1

Kruskal- Wallis

0.017

0.000

0.000

0.331

40.694

31.415

13.894

3.930

TTT2

Kruskal- Wallis

Tính tương tác

0.000

0.000

0.000

0.047

1.089

0.000

15.781

0.003

TTT3

Kruskal- Wallis

0.297

1.000

0.000

0.953

Chi- Square Asymp. Sig. Chi- Square Asymp. Sig. Chi- Square Asymp. Sig.

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

55

Đối với biến TTT1, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 5.760>0; 14.642>0; 43.073>0; 0.943>0 và hệ số Sig. lần lượt của

các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không

thích 0.017<0.05; 0.000<0.05; 0.000<0.05; 0.331>0.05.

Đối với biến TTT2, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 40.694>0; 31.415>0; 13.894>0; 3.930>0 và hệ số Sig. lần lượt của

các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không

thích 0.000<0.05; 0.00<0.05; 0.00<0.05; 0.047<0.05.

Đối với biến TTT3, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 1.089>0; 0.000=0; 15.781>0; 0.003>0 và hệ số Sig. lần lượt của

các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không

thích 0.297>0.05;1>0.05; 0.00<0.05; 0.953>0.05.

Như vậy, đối với biến tỷ lệ thích, bác bỏ giả thuyết H0 (do Sig. ở cả 3 biến

TTT1, TTT2, TTT3 đều nhỏ hơn 0.5), tức là có sự khác biệt về tỷ lệ thích của 3

nhóm quan sát link xanh, kêu gọi, câu hỏi của tính tương tác. Còn đối với các biến

tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ không thích có Sig. của TTT2, TTT3>0.05 nên

chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy không có sự khác biệt về tỷ lệ bình luận, chia sẻ

và tỷ lệ không thích trong 3 nhóm link xanh, kêu gọi, câu hỏi.

4.2.3 Tính thông tin

Biến độc lập tính thông tin được chia thành 3 nhóm (thông tin thông thường,

thông tin tích cực, tiêu cực) nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis.

56

Bảng 4.6: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính thông tin”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Loại kiểm định

Tỷ lệ không thích

32.139

19.547

0.004

1.991

INF1

Kruskal- Wallis

0.000

0.000

0.948

0.158

33.766

20.164

0.008

1.562

Chi- Square Asymp. Sig. Chi- Square

INF2

Kruskal- Wallis

Tính thông tin

0.000

0.000

0.928

0.211

Asymp. Sig.

0.320

0.216

0.221

2.185

Chi- Square

Kruskal- I Wallis

NF3

0.572

0.642

0.638

0.139

Asymp. Sig.

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Đối với biến INF1, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 32.193>0; 19.547>0; 0.004>0; 1.991>0 và hệ số Sig. lần lượt của

các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không

thích 0.00<0.05; 0.00<0.05; 0.948>0.05; 0.158>0.05.

Đối với biến INF2, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 33.766>0; 20.164>0; 0.008>0; 1.562>0 và hệ số Sig. lần lượt của

các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không

thích 0.00<0.05; 0.00<0.05; 0.928>0.05; 0.211>0.05.

Đối với biến INF3, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 0.320>0; 0.216>0; 0.221>0; 2.185>0 và hệ số Sig. lần lượt của các

biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không thích

0.572>0.05; 0.642>0.05; 0.638>0.05; 0.139>0.05.

Hệ số Sig. không đồng thời nhỏ hơn 0.05 ở cả ba biến nên chấp nhận giả

thuyết H0, cho thấy không có sự khác biệt về tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ

57

thích và tỷ lệ không thích trong 3 nhóm thông tin thông thường, thông tin tích cực

và thông tin tiêu cực của tính thông tin.

4.2.4 Tính giải trí

Biến độc lập tính giải trí được chia thành 3 nhóm (không có tính giải trí;

game, chuyện, lời chúc; mẹo vặt, hướng dẫn, bí quyết) nên sử dụng kiểm định

Kruskal-Wallis.

Bảng 4.7: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính giải trí”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Loại kiểm định

Tỷ lệ không thích

44.852

44.517

53.163

14.010

ENT1

Kruskal- Wallis

0.000

0.000

0.000

0.000

Tính giải trí

6.945

0.076

0.551

11.101

ENT2

Kruskal- Wallis

0.008

0.783

0.458

0.001

Chi- Square Asymp. Sig. Chi- Square Asymp. Sig.

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Đối với biến ENT1, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 44.582>0; 44.517>0; 53.163>0; 14.010>0 và hệ số Sig. của các

biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không thích

đều = 0.00<0.05.

Đối với biến ENT2, kết quả kiểm định bằng SPSS cho thấy hệ số Chi-Square

lần lượt của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ

lệ không thích là 6.945>0; 0.076>0; 0.551>0; 11.101>0 và hệ số Sig. lần lượt của

các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không

thích là 0.008<0.05; 0.783>0.05; 0.458>0.05; 0.001<0.05.

Như vậy, đối với biến tỷ lệ bình luận và tỷ lệ không thích, bác bỏ giả thuyết

H0 (do Sig. ở cả 2 biến ENT1, ENT2 đều nhỏ hơn 0,1), tức là có sự khác biệt về tỷ

lệ bình luận và tỷ lệ không thích của các yếu tố của tính giải trí (game, chuyện, lời

chúc; mẹo vặt, hướng dẫn, bí quyết). Còn đối với các biến tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích

58

có Sig.>0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy không có sự khác biệt về tỷ lệ

chia sẻ và tỷ lệ thích trong các nhóm.

4.2.5 Tính thưởng

Tính thưởng được chia thành 2 nhóm (không có thưởng và có thưởng) nên sử

dụng kiểm định Mann-Whitney.

Bảng 4.8: Mô tả kết quả kiểm định của biến “tính thưởng”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Loại kiểm định

Tỷ lệ không thích

8126

11668

20737

21158

Mann- Whitney U

REW

-12.373

-10.308

-5.016

-4.790

Mann- Whitney

Tính thưởng

0.000

0.000

0.000

0.000

Z Asymp. Sig. (2- tailed)

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Kết quả kiểm định cho thấy, hệ số Sig. của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ

bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không thích đều = 0.00<0.05 và giá trị

Mann-Whitney U đều lớn hơn 0. Như vậy, đối với biến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ,

tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích, bác bỏ giả thuyết H0, tức là có sự khác biệt về tỷ lệ

bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích của các nhóm quan sát.

4.2.6 Biểu tượng cảm xúc

Biểu tượng cảm xúc được chia thành 2 nhóm (có biểu tượng cảm xúc và

không có) nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney.

59

Bảng 4.9: Mô tả kết quả kiểm định của biến “biểu tượng cảm xúc”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Loại kiểm định

Tỷ lệ không thích

26836.5

27417

30193

24462.5

Mann- Whitney U

EMO

-2.123

-1.791

-0.204

-3.494

Mann- Whitney

Biểu tượng cảm xúc

0.034

0.073

0.838

0.000

Z Asymp. Sig. (2- tailed)

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Kết quả kiểm định cho thấy, hệ số Sig. của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ

bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ không thích đều <0.1 (riêng tỷ lệ thích Sig.=0.838

>0.1) và giá trị Mann-Whitney U đều lớn hơn 0. Như vậy, đối với biến tỷ lệ bình

luận, tỷ lệ chia sẻ, và tỷ lệ không thích, bác bỏ giả thuyết H0, tức là có sự khác biệt

về tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ và tỷ lệ không thích của các nhóm quan sát. Riêng tỷ

lệ thích chấp nhận giả thuyết H0, có nghĩa là không có sự khác biệt về tỷ lệ thích

giữa các nhóm.

4.2.7 Ngày đăng

Ngày đăng được chia thành 2 nhóm (từ thứ 2-6 và 7-CN) nên sử dụng kiểm

định Mann-Whitney.

Bảng 4.10: Mô tả kết quả kiểm định của biến “ngày đăng”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Loại kiểm định

Tỷ lệ không thích

19657

20384.5

23103

19757

DAY

-3.031

-2.566

-0.827

-2.979

Mann- Whitney U Z

Mann- Whitney

Ngày đăng

0.002

0.010

0.408

0.003

Asymp. Sig. (2- tailed)

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Kết quả kiểm định cho thấy, hệ số Sig. của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ

bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ không thích đều <0.1 (riêng tỷ lệ thích Sig. =0.408>

60

0.1) và giá trị Mann-Whitney U đều lớn hơn 0. Như vậy, đối với biến tỷ lệ bình

luận, tỷ lệ chia sẻ, và tỷ lệ không thích, bác bỏ giả thuyết H0, tức là có sự khác biệt

về tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ và tỷ lệ không thích của các nhóm quan sát. Riêng tỷ

lệ thích chấp nhận giả thuyết H0, có nghĩa là không có sự khác biệt về tỷ lệ thích

giữa các nhóm.

4.2.8 Giờ đăng

Giờ đăng được chia thành 2 nhóm (rảnh và giờ bận làm việc) nên sử dụng

kiểm định Mann-Whitney.

Bảng 4.11: Mô tả kết quả kiểm định của biến “giờ đăng”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ chia sẻ

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ không thích

Loại kiểm định

43538.0

43682.0

40259.0

38847.5

Mann- Whitney U

Giờ đăng TIM

-0.643

-0.575

-2.189

-2.866

Mann- Whitne y

0.520

0.565

0.029

0.004

Z Asymp.Sig .(2-tailed)

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Kết quả kiểm định cho thấy, hệ số Sig. của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ

thích và tỷ lệ không thích đều <0,1 và giá trị Mann-Whitney U đều lớn hơn 0. Như

vậy, đối với biến tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích, bác bỏ giả thuyết H0, tức là có sự

khác biệt về tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích của các nhóm quan sát. Riêng tỷ lệ bình

luận và tỷ lệ chia sẻ có Sig >0.1 nên chấp nhận giả thuyết H0, có nghĩa là không có

sự khác biệt về tỷ lệ bình luận và tỷ lệ chia sẻ giữa các nhóm.

4.2.9 Độ dài bài đăng

Độ dài bài đăng được chia thành 2 nhóm (từ 80 ký tự trở lên và dưới 80 ký

tự) nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney.

61

Bảng 4.12: Mô tả kết quả kiểm định của biến “độ dài bài đăng”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Loại kiểm định

Tỷ lệ không thích

35479.5

37291

32763

35986.5

Mann- Whitney U

LEN

-2.114

-1.206

-3.477

-1.868

Mann- Whitney

Độ dài bài đăng

0.034

0.228

0.001

0.062

Z Asymp. Sig. (2- tailed)

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Kết quả kiểm định cho thấy, hệ số Sig. của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ

bình luận, tỷ lệ thích, tỷ lệ không thích đều <0.1 (riêng tỷ lệ chia sẻ Sig. =0.228>

0.1) và giá trị Mann-Whitney U đều lớn hơn 0. Như vậy, đối với biến tỷ lệ bình

luận, tỷ lệ thích, và tỷ lệ không thích, bác bỏ giả thuyết H0, tức là có sự khác biệt về

tỷ lệ bình luận, tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích của các nhóm quan sát. Riêng tỷ lệ

chia sẻ chấp nhận giả thuyết H0, có nghĩa là không có sự khác biệt về tỷ lệ thích

giữa các nhóm.

4.2.10 Quảng cáo

Quảng cáo được chia thành 2 nhóm (có và không) nên sử dụng kiểm định

Mann-Whitney.

Bảng 4.13: Mô tả kết quả kiểm định của biến “quảng cáo”

Biến

Mô tả

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Loại kiểm định

Tỷ lệ không thích

24470

21454

2367

22532

ADV

Mann- Whitney U Z

-8.935

-10.389

-19.583

-9.908

Mann- Whitney

Quảng cáo Facebook

0.000

0.000

0.000

0.000

Asymp. Sig. (2- tailed)

(Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS)

Kết quả kiểm định cho thấy, hệ số Sig. của các biến phụ thuộc bao gồm tỷ lệ

bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không thích đều <0.1 và giá trị Mann-

62

Whitney U đều lớn hơn 0. Như vậy, đối với biến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ

thích và tỷ lệ không thích, bác bỏ giả thuyết H0, tức là có sự khác biệt về tỷ lệ bình

luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích của các nhóm quan sát.

4.3. Kết quả hồi quy

4.3.1 Hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận

Với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận, kết quả được phân tích như sau:

Biến Day (ngày đăng): có P-value = 0.062<0.1; hệ số hồi quy Beta = - 0.241.

Như vậy, biến ngày đăng tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác,

các bài đăng vào các ngày cuối tuần (thứ 7- CN) thường được ít bình luận hơn so

với các ngày khác trong tuần (thứ 2 – thứ 6).

Biến TIM (giờ đăng): có P-value = 0.766>0.1 nên biến này không có ý nghĩa

thống kê trong mô hình.

Biến TSD1 (link liên kết): có P-value = 0.037<0.1; hệ số hồi quy Beta = -

0.36. Như vậy, biến TSD1 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác,

các bài đăng với dòng trạng thái có link liên kết thường được ít bình luận hơn so với

các bài đăng không có link liên kết.

Biến TSD2 (hình ảnh): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.607.

Như vậy, biến TSD2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các

bài đăng với hình ảnh thường được ít bình luận hơn so với các bài đăng không có

hình ảnh.

Biến TSD3: loại trừ ra khỏi mô hình vì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Biến TTT1 (link xanh): có P-value = 0.480>0.1 nên không có ý nghĩa thống

kê trong mô hình.

Biến TTT2 (kêu gọi): có P-value = 0.007<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.348.

Như vậy, biến TTT2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các

bài đăng với dòng trạng thái kêu gọi thường được ít bình luận hơn so với các bài

đăng không có kêu gọi.

Biến TTT3 (câu hỏi): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.543.

Như vậy, biến TTT3 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các

63

bài đăng có các câu hỏi thường được ít bình luận hơn so với các bài đăng không có

câu hỏi.

Biến INF1 (thông tin thông thường): có P-value = 0.112>0.1 nên biến này

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến INF2 (thông tin tích cực): có P-value = 0.037<0.1; hệ số hồi quy Beta =

1.269. Như vậy, biến INF2 tác động tích cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác,

các bài đăng với thông tin tích cực được người dùng bình luận cao hơn.

Biến INF3 (thông tin tiêu cực): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =

-2.004. Như vậy, biến INF3 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách

khác, các bài đăng với thông tin tiêu cực được người dùng ít bình luận.

Biến ENT1 (game, chuyện, lời chúc): có P-value = 0.247>0.1 nên biến này

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến ENT2 (mẹo vặt, hướng dẫn, bí quyết): có P-value = 0.007<0.1; hệ số

hồi quy Beta = -0.52. Như vậy, biến ENT2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận.

Hay nói cách khác, các bài đăng có tính giải trí với các mẹo vặt, chuyện, hay lời

chúc thì không được người dùng tương tác bình luận.

Biến REW (tính thưởng): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta

=1.0951. Như vậy, biến REW tác động tích cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách

khác, các bài đăng có tính thưởng thì được người dùng tương tác bình luận cao hơn.

Biến EMO (biểu tượng): có P-value = 0.880>0.1; nên biến này không có ý

nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến LEN (độ dài bài đăng): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =-

0.496. Như vậy, biến LEN tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác,

các bài đăng có độ dài dưới 80 ký tự thì được người dùng ít bình luận hơn so với

các bài đăng có độ dài hơn 80 ký tự.

Biến ADV (quảng cáo): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =-0.998.

Như vậy, biến ADV tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các

bài đăng có quảng cáo thì được người dùng ít bình luận hơn so với các bài đăng

không có quảng cáo.

64

Bảng 4.14: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận

Số quan sát = 600

LR chi2(16)=316.17

Prob>chi2=0.000

Pseudo R2=0.0895

Tỷ lệ bình luận

Hệ số Coef.

Sai số chuẩn

P>z

DAY

0.129 0.062 -0.241

TIM

0.094 0.766 0.028

TSD1

0.146 0.037 -0.307

TSD2

0.101 0 -0.607

TSD3

(omitted) 0

TTT1

0.155 0.48 -0.110

TTT2

0.129 0.007 -0.348

TTT3

0.145 0 -0.543

INF1

0.605 0.112 0.963

INF2

0.607 0.037 1.269

INF3

1.354 0.139 -2.004

ENT1

0.114 0.247 -0.132

ENT2

0.194 0.007 -0.520

REW

0.133 0 1.095

EMO

0.113 0.88 -0.017

LEN

0.102 0 -4.964

ADV

0.097 0 -0.999

Hằng số

0.628 0.003 1.892

alpha

0.060 0.849

(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy bằng STATA)

65

4.3.2 Hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ chia sẻ

Với biến phụ thuộc là tỷ lệ chia sẻ, kết quả được phân tích như sau:

Biến Day (ngày đăng): có P-value = 0.352>0.1 nên biến này không có ý

nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến TIM (giờ đăng): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = 0.34.

Như vậy, biến TIM tác động tích cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác, các bài

đăng vào giờ rãnh thì được người dùng tương tác và chia sẻ bài đăng nhiều hơn.

Biến TSD1 (link liên kết): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -

0.714. Như vậy, biến TSD1 tác động tiêu cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác,

các bài đăng với dòng trạng thái có link liên kết thường được ít chia sẻ hơn so với

các bài đăng không có link liên kết.

Biến TSD2 (hình ảnh): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.948.

Như vậy, biến TSD2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác, các bài

đăng với hình ảnh thường được ít chia sẻ hơn so với các bài đăng không có hình

ảnh.

Biến TSD3: loại trừ ra khỏi mô hình vì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Biến TTT1 (link xanh): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.722.

Như vậy, biến TTT1 tác động tiêu cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác, các bài

đăng có link xanh thường được ít chia sẻ hơn so với các bài đăng không có.

Biến TTT2 (kêu gọi): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.588.

Như vậy, biến TTT2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác, các bài

đăng với dòng trạng thái kêu gọi thường được ít chia sẻ hơn so với các bài đăng

không có kêu gọi.

Biến TTT3 (câu hỏi): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.685.

Như vậy, biến TTT3 tác động tiêu cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác, các bài

đăng có các câu hỏi thường được ít chia sẻ hơn so với các bài đăng không có câu

hỏi.

Biến INF1 (thông tin thông thường): có P-value = 0.010<0.1; hệ số hồi quy

Beta = 1.57. Như vậy, biến INF1 tác động tích cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách

khác, các bài đăng với thông tin thông thường được người dùng quan tâm chia sẻ.

66

Biến INF2 (thông tin tích cực): có P-value = 0.002<0.1; hệ số hồi quy Beta =

1.939. Như vậy, biến INF2 tác động tích cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác,

các bài đăng với thông tin tích cực được người dùng chia sẻ cao.

Biến INF3 (thông tin tiêu cực): có P-value = 0.84>0.1 nên không có ý nghĩa

thống kê trong mô hình.

Biến ENT1 (game, chuyện, lời chúc): có P-value = 0.472>0.1 nên biến này

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến ENT2 (mẹo vặt, hướng dẫn, bí quyết): có P-value = 0.685>0.1 nên biến

này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến REW (tính thưởng): có P-value = 0.001<0.1; hệ số hồi quy Beta =0.44.

Như vậy, biến REW tác động tích cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác, các bài

đăng có tính thưởng thì được người dùng tương tác chia sẻ cao.

Biến EMO (tính thưởng): có P-value = 0.452>0.1; nên biến này không có ý

nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến LEN (độ dài bài đăng): có P-value = 0.013<0.1; hệ số hồi quy Beta =-

0.244. Như vậy, biến LEN tác động tiêu cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác,

các bài đăng có độ dài dưới 80 ký tự thì được người dùng ít chia sẻ hơn so với các

bài đăng có độ dài hơn 80 ký tự.

Biến ADV (quảng cáo): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =-0.879.

Như vậy, biến ADV tác động tiêu cực đến tỷ lệ chia sẻ. Hay nói cách khác, các bài

đăng có quảng cáo thì được người dùng ít chia sẻ hơn so với các bài đăng không có

quảng cáo.

67

Bảng 4.15: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ chia sẻ

Số quan sát = 600

LR chi2(16)=309.83

Prob>chi2=0.000

Pseudo R2 = 0.0895

Tỷ lệ chia sẻ Hệ số Coef. Sai số chuẩn P>z

DAY -0.116 0.125 0.352

TIM 0.342 0.091 0.000

TSD1 -0.714 0.145 0.000

TSD2 -0.949 0.097 0.000

TSD3 0 (omitted)

TTT1 -0.723 0.148 0.000

TTT2 -0.588 0.121 0.000

TTT3 -0.685 0.136 0.000

INF1 1.571 0.609 0.010

INF2 1.938 0.611 0.002

INF3 0.894 1.065 0.401

ENT1 -0.078 0.109 0.472

ENT2 -0.071 0.176 0.685

REW 0.442 0.127 0.001

EMO -0.082 0.109 0.452

LEN -0.244 0.098 0.013

ADV -0.879 0.091 0.000

Hằng số 0.334 0.631 0.596

alpha 0.479 0.051

(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy bằng STATA)

68

4.3.3 Hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ thích

Với biến phụ thuộc là tỷ lệ thích, kết quả được phân tích như sau:

Biến Day (ngày đăng): có P-value = 0.127>0.1; nên biến này không có ý

nghĩa thống kê trong mô hình

Biến TIM (giờ đăng): có P-value = 0.246>0.1 nên biến này không có ý nghĩa

thống kê trong mô hình.

Biến TSD1 (link liên kết): có P-value = 0.007<0.1; hệ số hồi quy Beta

=0.044. Như vậy, biến TSD1 tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Hay nói cách khác,

các bài đăng với dòng trạng thái có link liên kết thường được thích hơn so với các

bài đăng không có link liên kết.

Biến TSD2 (hình ảnh): có P-value = 0.001<0.1; hệ số hồi quy Beta = 0.0377.

Như vậy, biến TSD2 tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Hay nói cách khác, các bài

đăng với Hình ảnh thường được người dùng tương tác thích hơn so với các bài đăng

không có Hình ảnh.

Biến TSD3: loại trừ ra khỏi mô hình vì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Biến TTT1 (link xanh): có P-value = 0.01<0.1; hệ số hồi quy Beta = 0.450.

Như vậy, biến TTT2 tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Hay nói cách khác, các bài

đăng với link xanh thường được thích hơn so với các bài đăng không có link xanh.

Biến TTT2 (kêu gọi): có P-value = 0.001<0.1; hệ số hồi quy Beta = 0.046.

Như vậy, biến TTT2 tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Hay nói cách khác, các bài

đăng với dòng trạng thái kêu gọi thường được người dùng thích hơn so với các bài

đăng không có kêu gọi.

Biến TTT3 (câu hỏi): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = 0.052.

Như vậy, biến TTT3 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các

bài đăng có các câu hỏi thường được thích hơn so với các bài đăng không có câu

hỏi.

Biến INF1 (thông tin thông thường): có P-value = 0.001<0.1; hệ số hồi quy

Beta = -0.217. Như vậy, biến INF2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ thích. Hay nói cách

khác, các bài đăng với thông tin thông thường thì không được người dùng thích.

69

Biến INF2 (thông tin tích cực): có P-value = 0.004<0.1; hệ số hồi quy Beta

=-0.244. Như vậy, biến INF2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ thích.

Biến INF3 (thông tin tiêu cực): có P-value = 0.819>0.1 nên biến này không

có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến ENT1 (game, chuyện, lời chúc): có P-value = 0.481>0.1 nên biến này

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến ENT2 (mẹo vặt, hướng dẫn, bí quyết): có P-value = 0.021<0.1; hệ số

hồi quy Beta = 0.045. Như vậy, biến ENT2 tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Hay

nói cách khác, các bài đăng có tính giải trí với các Mẹo vặt, chuyện, hay lời chúc thì

được người dùng thích.

Biến REW (tính thưởng): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =-

0.900. Như vậy, biến REW tác động tiêu cực đến tỷ lệ thích. Hay nói cách khác, các

bài đăng có tính thưởng thì không được người dùng thích.

Biến EMO (tính thưởng): có P-value = 0.588>0.1; nên biến này không có ý

nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến LEN (độ dài bài đăng): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta

=0.042. Như vậy, biến LEN tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Hay nói cách khác,

các bài đăng có độ dài dưới 80 ký tự thì được người dùng thích hơn so với các bài

đăng có độ dài hơn 80 ký tự.

Biến ADV (quảng cáo): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =0.0918.

Như vậy, biến ADV tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Hay nói cách khác, các bài

đăng có quảng cáo thì được người dùng thích hơn so với các bài đăng không có

quảng cáo.

70

Bảng 4.16: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ thích

Số quan sát = 600

LR chi2 (16)=204.66

Prob>chi2 =0.000

Pseudo R2=0.0419

Tỷ lệ thích Hệ số Coef. Sai số chuẩn P>z

0.013 0.127 DAY 0.021

TIM

0.01 0.016 0.246 0.007 TSD1 -0.012 0.044

TSD2 0.011 0.001 0.038

TSD3 (omitted) 0

TTT1

0.017 0.014 0.010 0.001 TTT2 0.045 0.046

0.014 0.000 TTT3 0.052

0.084 0.010 INF1 -0.217

INF2 0.084 0.004 -0.244

INF3 0.144 0.819 -0.033

ENT1 0.011 0.481 0.008

ENT2

0.019 0.015 0.021 0.000 REW 0.045 -0.09

0.012 0.558 EMO 0.007

0.012 0.000 LEN 0.042

ADV

0.011 0.086 0.000 0.000 Hằng số 0.091 4.601

alpha 0.001 0.002

(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy bằng STATA)

71

4.3.4 Hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ không thích

Với biến phụ thuộc là tỷ lệ không thích, kết quả được phân tích như sau:

Biến Day (ngày đăng): có P-value = 0.063<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.481.

Như vậy, biến DAY tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các

bài đăng vào ngày rãnh thì người dùng không thích.

Biến TIM (giờ đăng): có P-value = 0.248>0.1 nên biến này không có ý nghĩa

thống kê trong mô hình.

Biến TSD1 (link liên kết): có P-value = 0.156>0.1 nên biến này không có ý

nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến TSD2 (hình ảnh): có P-value = 0.826>0.1 nên biến này không có ý

nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến TSD3: loại trừ ra khỏi mô hình vì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Biến TTT1 (link xanh): có P-value = 0.021<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.546.

Như vậy, biến TTT1 tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các

bài đăng có link xanh thì tỷ lệ không thích ít hơn.

Biến TTT2 (kêu gọi): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.960.

Như vậy, biến TTT2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các

bài đăng với dòng trạng thái kêu gọi thường tỷ lệ không thích ít hơn so với các bài

đăng không có kêu gọi.

Biến TTT3 (câu hỏi): có P-value = 0.001<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.583.

Như vậy, biến TTT3 tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các

bài đăng có các câu hỏi thường thì tỷ lệ không thích ít hơn so với các bài đăng

không có câu hỏi.

Biến INF1 (thông tin thông thường): có P-value = 0.742>0.1 nên không có ý

nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến INF2 (thông tin tích cực): có P-value = 0.581>0.1 nên không có ý nghĩa

thống kê trong mô hình.

Biến INF3 (thông tin tiêu cực): có P-value = 0.120>0.1 nên không có ý nghĩa

thống kê trong mô hình.

72

Biến ENT1 (game, chuyện, lời chúc): có P-value = 0.133>0.1 nên biến này

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến ENT2 (mẹo vặt, hướng dẫn, bí quyết): có P-value = 0.044<0.1; hệ số

hồi quy Beta =-0.88. Như vậy, biến REW tác động tiêu cực đến tỷ không thích. Hay

nói cách khác, các bài đăng có tính thưởng thì tỷ lệ không thích ít hơn.

Biến REW (tính thưởng): có P-value = 0.670>0.1 nên biến này không có ý

nghĩa thống kê.

Biến EMO (tính thưởng): có P-value = 0.048<0.1; hệ số hồi quy Beta =-

0.478. Như vậy, biến EMO tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách

khác, các bài đăng có tính thưởng thì người dùng không thích ít hơn.

Biến LEN (độ dài bài đăng): có P-value = 0.019<0.1; hệ số hồi quy Beta =-

0.418. Như vậy, biến LEN tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách

khác, các bài đăng có độ dài dưới 80 ký tự thì tỷ lệ người dùng không thích ít hơn

so với các bài đăng có độ dài hơn 80 ký tự.

Biến ADV (quảng cáo): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =-1.09.

Như vậy, biến ADV tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các

bài đăng có quảng cáo thì tỷ lệ người dùng không thích ít hơn.

73

Bảng 4.17: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc tỷ lệ không thích

Số quan sát = 600

LR chi2(16)=168.16

Prob>chi2 =0.0000

Pseudo R2=0.1886

Tỷ lệ không thích Hệ số Coef. Sai số chuẩn P>z

DAY -0.481 0.258 0.063

TIM

TSD1 -0.181 -0.372 0.157 0.262 0.248 0.156

TSD2 -0.041 0.189 0.826

TSD3 0 (omitted)

TTT1

TTT2 -0.546 -0.961 0.236 0.216 0.021 0.000

TTT3 -0.853 0.253 0.001

INF1 0.488 1.483 0.742

INF2 0.819 1.484 0.581

INF3 2.575 1.657 0.120

ENT1 -0.332 0.221 0.133

ENT2

REW -0.884 -0.113 0.440 0.265 0.044 0.670

EMO -0.478 0.242 0.048

LEN -0.418 0.178 0.019

ADV

Hằng số -1.095 -0.063 0.183 1.508 0.000 0.947

alpha 0.044 0.075

(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy bằng STATA)

74

4.3.5 Tổng hợp kết quả hồi quy

Do mô hình nghiên cứu có 4 biến phụ thuộc nên cũng sẽ có 4 mô hình phù

hợp cho 4 biến đó. Đối với kết quả hồi quy, chỉ xét những biến có hệ số P-value

<0.1 (tức là có ý nghĩa thống kê trong mô hình ở mức sai số 10%).

Như vậy, có thể thấy biến độc lập DAY có ý nghĩa thống kê ở mô hình có

biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận và tỷ lệ không thích và không có ý nghĩa thống kê

trong 2 mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ chia sẻ và tỷ lệ thích.

Biến TIM: có hệ số P-value=0.000<0.1 ở tỷ lệ chia sẻ; không có ý nghĩa

thống kê ở 3 biến phụ thuộc còn lại là tỷ lệ bình luận, tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích

do P-value>0.1.

Biến TSD1 có ý nghĩa thống kê ở 3 mô hình với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình

luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích với các hệ số P-value = 0.037, P-value = 0.000, P-

value = 0.007 và không có ý nghĩa thống kê ở mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ

không thích (P-value >0.1).

Biến TSD2 có ý nghĩa thống kê ở 3 mô hình với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình

luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích với các hệ số P-value = 0.000, P-value = 0.000, P-

value = 0.001 và không có ý nghĩa thống kê ở mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ

không thích (P-value >0.1).

TSD3 loại trừ ra khỏi mô hình do xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Biến TTT1 có ý nghĩa thống kê ở 3 mô hình với biến phụ thuộc là tỷ lệ chia

sẻ, tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích với các hệ số P-value = 0.000, P-value = 0.010,

P-value = 0.021 và không có ý nghĩa thống kê ở mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ

bình luận (P-value >0.1).

Biến TTT2 có ý nghĩa thống kê ở 4 mô hình do có P-value đều nhỏ hơn 0.1.

Biến TTT3 có ý nghĩa thống kê ở 4 mô hình do có P-value đều nhỏ hơn 0.1.

Biến INF1 có ý nghĩa thống kê ở 2 mô hình với biến phụ thuộc là tỷ lệ chia

sẻ, tỷ lệ thích với các hệ số P-value = 0.010, P-value = 0.010, và không có ý nghĩa

thống kê ở mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận và tỷ lệ không thích (P-

value >0.1).

75

Biến INF2 có ý nghĩa thống kê ở 3 mô hình với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình

luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích với các hệ số P-value = 0.037, P-value = 0.002, và P-

value=0.004; không có ý nghĩa thống kê ở mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ không

thích (P-value >0.1).

Biến INF3 không có ý nghĩa thống kê ở 4 mô hình do P-value đều lớn hơn

0.1.

Biến ENT2 có ý nghĩa thống kê ở 3 mô hình với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình

luận, tỷ lệ thích và tỷ lệ không thích với các hệ số P-value = 0.007, P-value = 0.021,

và P-value=0.044; không có ý nghĩa thống kê ở mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ

chia sẻ (P-value >0.1).

Biến REW có ý nghĩa thống kê ở 3 mô hình với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình

luận và tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích với các hệ số P-value = 0.000, P-value = 0.001. P-

value=0.000 và không có ý nghĩa thống kê ở mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ

không thích (P-value >0.1).

Biến EMO: có hệ số P-value=0.048<0.1 ở tỷ lệ không thích; không có ý

nghĩa thống kê ở 3 biến phụ thuộc còn lại là tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích và tỷ lệ bình

luận do P-value >0.1.

Biến LEN có ý nghĩa thống kê ở 4 mô hình do P-value đều nhỏ hơn 0.1.

Biến ADV có ý nghĩa thống kê ở 4 mô hình do P-value đều nhỏ hơn 0.1.

76

Bảng 4.18: Kết quả hồi quy 4 mô hình

Biến

Tỷ lệ bình luận

Tỷ lệ chia sẻ

Tỷ lệ thích

Tỷ lệ không thích

Coefficient

Sai

số

P>z

Coefficient

Sai

số

P>z

Coefficient

Sai

số

P>z

Coefficient

Sai số chuẩn P>z

chuẩn

chuẩn

chuẩn

DAY

-0.241

0.129

0.062

-0.116

0.125

0.021

0.014

0.127

-0.481

0.258

0.063

0.352

TIM

0.028

0.094

0.766

0.342

0.091

-0.012

0.010

0.246

-0.181

0.157

0.248

0.000

TSD1

-0.307

0.147

0.037

-0.714

0.145

0.044

0.017

0.007

-0.372

0.262

0.156

0.000

TSD2

-0.607

0.101

0.000

-0.949

0.097

0.038

0.011

0.001

-0.042

0.189

0.826

0.000

TSD3

0

(omitted)

(omitted)

(omitted)

(omitted)

0

0

0

TTT1

-0.11

0.156

0.480

-0.723

0.148

0.045

0.017

0.010

-0.547

0.236

0.021

0.000

TTT2

-0.348

0.129

0.007

-0.588

0.122

0.047

0.014

0.001

-0.961

0.216

0.000

0.000

TTT3

-0.543

0.145

0.000

-0.685

0.136

0.052

0.015

0.000

-0.853

0.253

0.001

0.000

INF1

0.963

0.605

0.112

1.571

0.609

-0.217

0.084

0.010

0.488

1.483

0.742

0.010

INF2

1.269

0.607

0.037

1.938

0.611

-0.244

0.084

0.004

0.819

1.484

0.581

0.002

INF3

-2.004

1.354

0.139

0.894

1.065

-0.033

0.144

0.819

2.575

1.657

0.120

0.401

ENT1

-0.132

0.114

0.247

-0.078

0.109

0.008

0.012

0.481

-0.332

0.221

0.133

0.472

ENT2

-0.520

0.194

0.007

-0.072

0.176

0.045

0.019

0.021

-0.884

0.440

0.044

0.685

REW

1.095

0.133

0.000

0.442

0.128

-0.090

0.015

0.000

-0.113

0.265

0.670

0.001

EMO

-0.017

0.113

0.880

-0.082

0.109

0.007

0.012

0.558

-0.478

0.241

0.048

0.452

LEN

-4.964

0.102

0.000

-0.245

0.098

0.043

0.012

0.000

-0.418

0.178

0.019

0.013

ADV

-0.999

0.098

0.000

-0.879

0.091

0.092

0.011

0.000

-1.095

0.183

0.000

0.000

Cons

1.892

0.627

0.003

0.334

0.631

4.601

0.086

0.000

-0.063

1.508

0.947

0.596

(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy bằng STATA

77

Tính sống động (H1a)

Biến TSD1, TSD2 có P-value <0.1 nên có ý nghĩa trong 3 mô hình với biến

phụ thuộc là tỷ lệ bình luân, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích hay nói cách khác tính sống

động tác động đến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ và tỷ lệ thích.

Tính tương tác (H1b)

Tính tương tác ảnh hưởng đến tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ thích, tỷ lệ không thích (do

P-value của TTT1, TTT2, TTT3 đều nhỏ hơn 0.1).

Đối với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận thì tính tương tác có ý nghĩa thống

kê ở hai biến TTT2, TTT3 (do P-value <0.1), riêng TTT1 không có ý nghĩa thống

kế (do P-value >0.1) điều này cho thấy người dùng không có thói quen bình luận

đối với những bài đăng có đường link xanh.

Như vậy, tính tương tác có tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ,

tỷ lệ không thích (hệ số Beta âm và P-value <0.1). Kết quả này cho thấy các bài

đăng mang tính tương tác có xu hướng làm giảm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ

không thích. Tính tương tác có tác động tích cực đến tỷ lệ thích do hệ số beta lớn

hơn 0.

Tính thông tin (H2a)

Kết quả ở trên cho thấy tính thông tin ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ chia sẻ và

tỷ lệ thích, tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận và không có ý nghĩa thống kê ở mô

hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ không thích.

Tính giải trí (H2b)

Tính giải trí tác động một phần đến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ thích và tỷ lệ không

thích (do có ENT2 có P-value <0.1).

Như vậy, tính giải trí tác động đến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ thích và tỷ lệ không

thích.

Tính thưởng (H2c)

Từ kết quả hồi quy ở trên cho thấy, tính thưởng tác động tích cực đến tỷ lệ

bình luận, tỷ lệ chia sẻ, và tác động tiêu cực đến tỷ lệ thích và không tác động đến

78

tỷ lệ không thích. Đối với những bài đăng có tính thưởng thì được người dùng bình

luận, chia sẻ và thích.

Biểu tượng cảm xúc (H2d)

Kết quả cho thấy, biểu tượng cảm xúc tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích

bài đăng (hệ số Beta = -0.478, Prob = 0.048<0.1) trong khi đó biểu tượng cảm xúc

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình đối với tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ

thích do P-value >0.1.

Ngày đăng bài (H3a)

Từ kết quả hồi quy ở trên cho thấy, ngày đăng bài tác động tiêu cực đến tỷ lệ

bình luận và tỷ lệ không thích và không tác động đến tỷ lệ chia sẻ và tỷ lệ thích.

Giờ đăng bài (H3b)

Kết quả cho thấy, giờ đăng bài tác động tích cực đến tỷ lệ chia sẻ (hệ số Beta

= 0.341, Prob = 0.000). Kết quả này cho thấy nếu các nhà quản trị đăng bài trong

khoảng thời gian rảnh thường tăng tỷ lệ chia sẻ.

Độ dài bài đăng (H4)

Độ dài bài đăng tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ và tỷ lệ

không thích và tác động tích cực đến tỷ lệ thích.

Điều này được giải thích là đối với những bài đăng có độ dài dưới 80 ký tự

thường ít được người dùng quan tâm và bình luận, chia sẻ hơn so với những bài

đăng trên 80 ký tự. Tuy vậy, bài đăng dưới 80 ký tự được người dùng rất thích.

Quảng cáo Facebook (H5)

Quảng cáo tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ và tỷ lệ không

thích và tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Điều này cho thấy, đối với những bài

đăng có quảng cáo thường ít được người dùng quan tâm và bình luận, chia sẻ hơn so

với những bài đăng không có quảng cáo. Tuy vậy, bài đăng có quảng cáo thường

được người dùng rất thích.

79

Bảng 4.19: Kết quả nghiên cứu mô hình so với giả thuyết

Kết quả

Giả

Biến

Tỷ lệ bình

Tỷ lệ không

thuyết

Tỷ lệ chia sẻ

Tỷ lệ thích

luận

thích

Tính sống động

Tác động tiêu

Tác động tiêu

Tác động tích

Không tác

+

(H1a)

cực (-)

cực (-)

cực (+)

động

Tính tương tác

Tác động tiêu

Tác động tiêu

Tác động tích

Tác động tiêu

+

(H1b)

cực (-)

cực (-)

cực (+)

cực (-)

Tính thông tin

Tác động tích

Tác động tích

Tác động tiêu

Không tác

+

(H2a)

cực (+)

cực (+)

cực (-)

động

Tính giải trí

Tác động tiêu

Không tác

Tác động tích

Tác động tiêu

+

(H2b)

cực (-)

động

cực (+)

cực (-)

Tính thưởng

Tác động tích

Tác động tích

Tác động tiêu

Không tác

+

(H2c)

cực (+)

cực (+)

cực (-)

động

Biểu tượng cảm

Không tác

Không tác

Không tác

Tác động tiêu

+

xúc (H2d)

động

động

động

cực (-)

Ngày đăng

Tác động tiêu

Không tác

Không tác

Tác động tiêu

+

(H3a)

cực (-)

động

động

cực (-)

Không tác

Tác động tích

Không tác

Không tác

Giờ đăng (H3b)

+

động

cực (+)

động

động

Độ dài bài đăng

Tác động tiêu

Tác động tiêu

Tác động

Tác động tiêu

+

(H4)

cực (-)

cực (-)

tích cực (+)

cực (-)

Quảng cáo

Tác động tiêu

Tác động tiêu

Tác động tích

Tác động tiêu

+

Facebook H5

cực (-)

cực (-)

cực (+)

cực (-)

(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy bằng STATA)

Kết luận chương 4

Mục tiêu của chương này là kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm trong

cùng 1 biến độc lập và kiểm định mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất trước đó.Với

kết quả hồi quy của 600 mẫu ở trên cho thấy, một số các yếu tố về bài viết trên

facebook tác động đến sự tương tác trực tuyến của khách hàng đó là tính sống động,

tính tương tác, tính thông tin, tính giải trí, tính thưởng, biểu tưởng cảm xúc, ngày

80

đăng, giờ đăng, độ dài bài đăng, quảng cáo facebook. Bài đăng trên trang Fanpage

thương hiệu có chứa các yếu tố về tính thưởng và đặc điểm thông tin thì tác động

tích cực đến tỷ lệ bình luận và tỷ lệ chia sẻ. Ngoài ra những bài đăng có các yếu tố

mang tính giải trí, tính sống động và tính tương tác cho người dùng thì thường làm

tăng tỷ lệ thích. Kết quả hồi quy cũng chỉ ra rằng đối với bài đăng có sử dụng dịch

vụ quảng cáo cũng làm tăng tỷ lệ thích của người dùng trực tuyến. Tuy nhiên, bài

đăng sử dụng quảng cáo thì làm giảm tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ. Một số kết quả

trong đề tài nghiên cứu của tác giả cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đó của

các tác giả khác liên quan đến lĩnh vực này. Bên cạnh đó cũng có một số kết quả

khác với các nghiên cứu lý do là vì mỗi nghiên cứu ở tại một thời điểm khác nhau

và thuật toán và thói quen sử dụng Facebook của người dùng trực tuyến cũng khác

nhau. Do đó, kết quả trên là cơ sở để tác giả đề xuất một số hàm ý cho các nhà quản

trị ở chương 5, từ đó giúp các nhà quản lý doanh nghiệp, quản lý fanpage một cách

hiệu quả hơn và đăng bài làm tăng lượng tương tác của khách hàng hơn.

81

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ TRONG KINH DOANH

Chương 5 sẽ trình bày kết luận và ý nghĩa của đề tài. Chương này gồm 3

phần chính: (1) đóng góp của đề tài, (2) tóm tắt kết quả nghiên cứu chính và hàm ý

cho nhà quản trị, (3) các hạn chế và định hướng nghiên cứu tiếp theo.

5.1. Đóng góp của đề tài nghiên cứu

Đề tài đã sử dụng phương pháp phân tích định lượng các mẫu nghiên cứu

dựa trên dữ liệu thứ cấp có sẵn. Các dữ liệu này được máy tính ghi chép lại hành vi

của người dùng theo thời gian thực tế nên có tính khách quan và độ tin cậy cao hơn

so với phương pháp thường là phát phiểu khảo sát. Mô hình của tác giả có kế thừa

mô hình nghiên cứu của nước ngoài nên có độ tin cậy cao trong lĩnh vực nghiên cứu

về tương tác trực tuyến của khách hàng trên Facebook. Bên cạnh đó, tác giả còn bổ

sung một vài yếu tố mới để phù hợp với nhu cầu thực tế của các Doanh nghiệp tại

Việt Nam.

Đề tài nghiên cứu đã giải quyết được yêu cầu hiện tại của các doanh nghiệp

đang sử dụng Fanpage thương hiệu trên Facebook như là công cụ để tiếp thị và tiếp

cận khách hàng. Kết quả nghiên cứu đã giúp các doanh nghiệp giải quyết khó khăn

trong việc tiếp cận khách hàng và gia tăng sự tương tác trực tuyến của khách hàng

đối với thương hiệu và bài đăng trên trang Fanpage thương hiệu. Từ đó các doanh

nghiệp có thể đưa ra một số chiến lược hợp lý trong việc quản lý Fanpage và phát

triển thương hiệu trên mạng xã hội.

5.2. Hàm ý cho nhà quản trị

Ngày càng nhiều doanh nghiệp, cá nhân tại Việt Nam sử dụng Facebook làm

kênh truyền thông và kinh doanh hiệu quả. Bên cạnh những công ty có khả năng chi

tiền cho các công ty dịch vụ chăm sóc fanpage, không ít doanh nghiệp sử dụng

nguồn nhân lực tự có. Nghĩa là họ tự đưa ra các nội dung đăng tải. Điều này đòi hỏi

các doanh nghiệp cần phải có sự kiểm soát chặt chẽ về nội dung, cách thức đăng bài

viết như thế nào để làm tăng lượng tương tác trực tuyến của khách hàng trên

82

Fanpage thương hiệu của Facebook tại Việt Nam và đạt được hiệu quả truyền thông

thương hiệu như mong đợi.

Với kết quản phân tích hồi quy, có các yếu tố về bài viết trên facebook tác

động đến sự tương tác trực tuyến của khách hàng đó là tính tương tác, tính giải trí,

tính thưởng, biểu tưởng cảm xúc, giờ đăng, độ dài bài đăng, quảng cáo facebook.

Trong đó có các yếu tố tác động tích cực bao gồm: tính giải trí, tính thưởng, quảng

cáo Facebook; các yếu tố tác động tiêu cực là tính tương tác, biểu tượng cảm xúc,

giờ đăng, độ dài bài đăng; các yếu tố không có ý nghĩa thống kê mô hình hay không

tác động là tính sống động, tính thông tin, ngày đăng tin.

Do vậy, để gia tăng sự tương tác của khách hàng với các bài đăng, các nhà

quản trị cần lưu ý đến các yếu tố sau.

5.2.1 Tăng tỷ lệ bình luận với các bài đăng

Bình luận và hành động tương tác quan trọng hơn thích. Vì người dùng bình

luận bài đăng thể hiện họ thật sự quan tâm và chú ý đến bài đăng đó. Người dùng

phải bỏ ra nhiều thời gian tương tác hơn là thích bài đăng. Dựa trên kết quả hồi quy

cho thấy, đối với mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận thì có ý nghĩa thống

kê ở các biến độc lập là Day (P-value =0.,062<0.1; hệ số beta=-0.2412); TSD1 (P-

value =0.037<0,1; hệ số beta=-0.306); TSD2 (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=-

0.607); TTT2 (P-value =0.007<0.1; hệ số beta=-0.348); TTT3 (P-value =0.000<0.1;

hệ số beta=-0.543); INF2 (P-value =0.037<0.1; hệ số beta=1.26); ENT2 (P-value

=0.007<0.1; hệ số beta=-0.520); REW (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=1.09); LEN

(P-value =0.000<0.1; hệ số beta=-4.964); ADV (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=-

0.9988).

Do đó, để gia tăng tỷ lệ bình luận với các bài đăng thì các bài đăng vào các

ngày làm việc (thứ 2- thư 6), bởi vì khách hàng họ thường có xu hướng online trong

giờ làm bằng các thiết bị cá nhân, do đó họ sẽ tương tác bằng cách bình luận bên

dưới bài đăng nhiều hơn. Các bài đăng nên hạn chế các link liên kết cũng như đính

kèm hình ảnh; đồng thời các bài đăng không nên có các câu hỏi hay kêu gọi và các

bài đăng nên đăng có thông tin tích cực đối với người dùng. Ngoài ra các bài đăng

83

nên có các tính thưởng như tặng quà, bốc thăm… Bên cạnh đó, để tăng tỷ lệ bình

luận thì bài đăng nên dài hơn 80 ký tự bởi vì những bài đăng ngắn thường không

chứa đựng đầy đủ thông tin cần thiết cho khách hàng. Và việc sử dụng quảng cáo để

tăng bình luận sẽ không mang lại hiệu quả vì theo các nghiên cứu thì quảng cáo chỉ

giúp gia tăng khả năng tiếp cận chứ không tăng tỉ lệ bình luận.

5.2.2 Tăng tỷ lệ chia sẻ đối với các bài đăng

Trong 4 yếu tố tương tác của Facebook thì tỉ lệ chia sẻ là yếu tố quan trọng

nhất thúc đẩy tốc độ lan truyền của bài đăng một cách tự nhiên. Với kết quả hồi quy

cho thấy, đối với mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ chia sẻ thì có ý nghĩa thống kê

ở các biến độc lập là TIM (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=0.34); TSD1 (P-value

=0.000<0.1; hệ số beta=-0.714); TSD2 (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=-0.948);

TTT1 (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=-0.722); TTT2 (P-value =0.000<0.1; hệ số

beta=-0.588); TTT3 (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=-0.685); INF1 (P-value

=0.001<0.1; hệ số beta =1.57); INF2 (P-value =0.002<0.1; hệ số beta=1.93); REW

(P-value =0.001<0.1; hệ số beta=0.44); LEN (P-value =0.013<0.1; hệ số beta=-

0.244); ADV (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=-0.879).

Do vậy, để gia tăng tỷ lệ chia sẻ đối với các bài đăng thì các bài đăng nên

đăng vào các giờ rãnh; hạn chế các link liên kết và hình ảnh đồng thời các bài đăng

không nên có các link xanh, câu hỏi hay kêu gọi. Bên cạnh đó các thông tin của bài

đăng phải là thông tin tích cực và bài đăng nên có tính thưởng. Ngoài ra, để tăng tỷ

lệ chia sẻ các bài đăng nên dài hơn 80 kỳ tự và không nên có các quảng cáo.

5.2.3 Tăng tỷ lệ thích và hạn chế tỉ lệ không thích đối với các bài đăng

Thích là hành động tương tác thể hiện cảm xúc tích cực của người dùng đối

với bài đăng ví dụ như sự đồng tình, quan tâm, đồng ý. Với kết quả hồi quy cho

thấy, đối với mô hình có biến phụ thuộc là Tỷ lệ thích thì có ý nghĩa thống kê ở các

biến độc lập là TSD1 (P-value =0.007<0.1; hệ số beta=0.444); TSD2 (P-value

=0.001<0.1; hệ số beta=0.037); TTT1 (P-value =0.010<0.1; hệ số beta=0.045);

TTT2 (P-value =0.001<0.1; hệ số beta=0.046); TTT3 (P-value =0.000<0.1; hệ số

beta=0.052); INF1 (P-value =0.010<0.1; hệ số beta=-0.217); INF2 (P-value

84

=0.004<0.1; hệ số beta=-0.244); ENT2 (P-value =0.021<0.1; hệ số

beta=0.045);REW (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=-0.090); LEN (P-value

=0.000<0.1; hệ số beta=0.042); ADV (P-value =0.000<0.1; hệ số beta=0.091).

Để gia tăng tỷ lệ thích đối với các bài đăng thì các bài đăng nên có các link

liên kết và hình ảnh đồng thời nên có các link xanh, kêu gọi và các câu hỏi và các

bài đăng nên có tính giải trí và có quảng cáo, hạn chế các bài đăng có độ dài trên 80

ký tự.

Để hạn chế tỷ lệ không thích của người dùng trực tuyến thì nhà quản trị nên

đăng bài chú trọng vào nội dung và thường xuyên sử dụng các biểu tượng cảm xúc

vui vẻ, tích cực. Ngoài ra hãy đăng bài vào những ngày rãnh rỗi của khách hàng.

Thường thì vào các ngày thứ 7, chủ nhật hoặc buổi tối sau giờ làm việc.

Từ kết quả hồi quy ở trên cho thấy, tính thưởng ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ

bình luận cũng như tỷ lệ chia sẻ. Đối với những bài đăng có tính thưởng. Điều này

cho thấy người dùng Facebook rất thích thú và hào hứng với các bài đăng có tính

thưởng, do vậy các nhà quản trị bài đăng cần chú ý xây dựng tính thưởng trong các

bài đăng nhằm tăng tỷ lệ tương tác của người dùng. Đối với những bài đăng có tính

giải trí cụ thể là có các trò chơi, hay những lời chúc tốt đẹp thương được người

dùng thích hơn.

Ngoài các yếu tố trên để gia tăng tỷ lệ tương tác của người dùng thì các

Doanh nghiệp nên chú trọng đến việc khắc phục những tác động tiêu cực như:

không nên đăng tải các nội dung quá ngắn, không thể hiện đầy đủ hết nội dung

muốn truyền tải. Bên cạnh đó kết quả nghiên cứu cho thấy nếu các nhà quản trị

đăng bài trong khoảng thời gian rảnh thường làm giảm tỷ lệ bình luận, hay nói khác

hơn người dùng có xu hướng tương tác bình luận trong giờ làm việc nên để gia tăng

tỷ lệ tương tác thì cần đẩy mạnh việc đăng bài nhiều hơn trong các giờ làm việc.

5.3. So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu khác

So với kết quả nghiên cứu của P. Cvijikj, F. Michahelles (2013), bài nghiên

cứu trên cũng đưa ra những kết quả tương tự là tính sống động, tính tương tác và

tính giải trí tác động tích cực đến tỷ lệ thích. Tính thông tin và tính thưởng cũng tác

85

động tích cực đến tỷ lệ bình luận. Tuy nhiên, ngược với kết quả của Cvijikj &

Michahelles (2013), biến tính sống động, tính tương tác, tính giải trí và ngày đăng

tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận.

Bài nghiên cứu cũng cho ra một số kết quả khác với Buddy Media (2012)

rằng người dùng Facebook thích tương tác bằng cách bình luận vào các ngày làm

việc trong tuần hơn là vào cuối tuần. Trong khi đó Buddy Media đưa ra kết quả rằng

người dùng thích tương tác vào cuối tuần. Điều này có thể được lý giải bởi thói

quen, sở thích và văn hóa sử dụng Facebook của người dùng khác nhau ở mỗi quốc

gia. Đối với những bài đăng có ít ký tự hơn 80 từ sẽ làm tăng tỷ lệ thích, giảm tỷ lệ

không thích nhưng lại làm giảm tỷ lệ bình luận và tỷ lệ chia sẻ trong khi Buddy

Media cho rằng bài đăng dưới 80 từ sẽ tăng tỷ lệ tương tác bao gồm tỷ lệ thích, bình

luận và chia sẻ.

Bài nghiên cứu của tác giả Đỗ Hữu Tân (2015) cho rằng biến độ dài bài đăng

và biến quảng cáo Facebook không tác động đến tỷ lệ tương tác của người dùng.

Tuy nhiên, kết quả bài nghiên cứu của tác giả chỉ ra bài đăng có độ dài dưới 80 từ

và bài đăng có sử dụng quảng cáo tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận, tỷ lệ chia sẻ

nhưng lại tác động tích cực đến tỷ lệ thích và làm giảm tỷ lệ không thích của người

dùng trực tuyến.

5.4. Hạn chế và định hướng nghiên cứu tiếp theo

Đề tài này tập trung nghiên cứu các yếu tố về bài viết trên Facebook tác động

đến sự tương tác trực tuyến của khách hàng tại Việt Nam mặc dù đã đạt được một

số kết quả nhất định nhưng vẫn còn những hạn chế. Hạn chế của đề tài cũng là

những giới hạn trong phạm vi nghiên cứu.

Mặc dù có được công cụ hỗ trợ thu thập dữ liệu là Facebook Insights (2014)

của Facebook nhưng không có được sự hỗ trợ từ phía các nhà quản lý của các trang

Fanpage thương hiệu nên tác giả không thể thu thập dữ liệu qua công cụ Facebook

Insights mà phải tiến hành lấy thủ công. Do đó dữ liệu bị hạn chế ở 10 trang

Fanpage thương hiệu là 600 mẫu và thiếu một số yếu tố như số lượng nhấp chuột,

số người nhìn thấy bài đăng nhưng bỏ qua tương tác…

86

Do quá trình thu thập và xử lý dữ liệu bằng thủ công nên tốn rất nhiều thời

gian. Vì vậy nghiên cứu chỉ tập trung vào các yếu tố của bài đăng trên trang

Fanpage Facebook mà bỏ qua một số yếu tố như lượng người hâm mộ theo dõi

trang và lượng người hâm mộ thích trang Fanpage cũng tác động đến tỉ lệ tương tác.

Vì vậy, để khái quát hóa cao cho các nghiên cứu về các yếu tố của bài viết

trên Fanpage Facebook tác động đến sự tương tác trực tuyến của khách hàng tại

Việt Nam thì cần có những nhiên cứu với số lượng Fanpage nhiều hơn, mẫu nghiên

cứu lớn hơn thì sẽ mang lại kết quả chính xác hơn. Bên cạnh đó, trong những

nghiên cứu tiếp theo, việc chia các Fanpage thương hiệu theo cùng nhóm sản phẩm

sẽ mang đến kết quả nghiên cứu cho từng ngành cụ thể. Ví dụ tập trung nghiên cứu

riêng từng ngành như ngành thời trang, ngành thực phẩm, mỹ phẩm…thì kết quả

nghiên cứu sẽ cụ thể và đúng với từng lĩnh vực hơn.

Tổng kết chương 5

Chương 5 đã trình bày tóm tắt những kết quả nghiên cứu chính của đề tài. Từ

các kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số hàm ý cho nhà quản trị sử dụng các

kết quả nghiên cứu của đề tài để ứng dụng trong thực tiễn kinh doanh của doanh

nghiệp. Bên cạnh những kết quả đạt được thì đề tài vẫn còn những hạn chế nhất

định. Những hạn chế này đã gợi ý những hướng nghiên cứu mới cho những đề tài

tiếp theo. Nhìn chung, kết quả của nghiên cứu đã đạt được những mục tiêu ban đầu

tác giả đề ra.

87

KẾT LUẬN

Đề tài nghiên cứu đã đưa ra một số kết quả và những đóng góp rất quan

trọng cho các nhà quản trị trong việc điều hành Fanpage thương hiệu trên Facebook

của mình.Trong quá trình thực hiện nghiên cứu tuy gặp nhiều khó khăn và vẫn còn

thiếu sót song đề tài đã đạt được những kết quả nhất định và đạt được mục tiêu ban

đầu đề ra. Đề tài đã trả lời cho các câu hỏi ở chương 1, đồng thời nghiên cứu cũng

mang những yếu tố mới, mang tính khoa học thực tiễn và phù hợp với thời điểm

hiện tại khi sử dụng Fanpage thương hiệu để đăng bài và quảng bá sản phẩm cũng

như hình ảnh của doanh nghiệp. Đề tài này giúp các nhà quản trị xây dựng được

một Fanpage thương hiệu thu hút khách hàng trực tuyến thông qua những bài đăng

có các yếu tố làm tăng hiệu quả tương tác của người dùng. Tác giả đã chỉ ra một số

hạn chế của đề tài đang gặp phải, và tác giả hy vọng những nghiên cứu tiếp theo sẽ

khắc phục những thiếu sót của đề tài và tìm thêm những hướng nghiên cứu mới

mang tính khoa học và thực tiễn hơn.

88

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Đỗ Hữu Tân, 2015, Ảnh hưởng của bài đăng trên Facebook đến tương tác trực

tuyến trong tiếp thị mạng xã hội tại Việt Nam, luận văn thạc sĩ, trường Đại học

Kinh tế - Luật, TPHCM.

Tiếng Anh

1. Brodie RJ, Ilic A, Juric B, Hollebeek L, 2011, "Consumer engagement in a

virtual brand community: an exploratory analysis", Journal Bus Res.

2. Bronstein, J., 2013, “Like me! Analyzing the 2012 presidential candidates’

Facebook pages”, Online Information Review, Vol. 37 No. 2, pp. 173-192.

3. Buddy Media, 2012, “Strategies for Effective Wall Posts: A Timeline Analysis”,

The Buddy Media.

4. Coyle, J.R. and Thorson, E. 2001, “The effects of progressive levels of

interactivity and vividness in web marketing sites”, Journal of Advertising, Vol.

30 No. 3, pp. 65-77.

5. Dokyun Lee, Kartik Hosanagar, HariKesh S. Nair, 2013, The Effect of Social

Media Marketing Content on Consumer Engagement: Evidence from Facebook.

6. Ferran Sabat, 2014, “Factor influencing popularity of branded content in

Facebook Fanpages”, European Management Journal, Vol 32, pp. 1001-1011.

7. Fortin DR, Dholakia RR, 2005, "Interactivity and vividness effects on social

presence and involvement with a web-based advertisement", Journal Bus Res,

Vol.58 No.3, pp. 387–396.

8. Fortin, D.R. and Dholakia, R.R. 2005, “Interactivity and vividness effects on

social presence and involvement with a web-based advertisement”, Journal of

Business Research, Vol. 58 No. 3, pp. 387-396.

9. Golder S, Wilkinson D, Huberman BS, 2007, "Rhythms of social interaction:

messaging within a massive online network", Communities and Technologies,

pp. 41–66.

89

10. Hars, A. and Ou, S. 2001, “Working for free? Motivations of participating in

open source projects”, paper presented at the 34th Annual Hawaii International

Conference on System Sciences, January 3-6, Maui, HI.

11. Irena Pletikosa Cvijikj và Florian Michahelles, 2013, “Online Engagement

Factors on Facebook Brand Pages”, Social Network Analysis and Mining,Vol.3

No. 4, pp. 843-861.

12. Jeanjean, L. 2012, “5 tips to increase your Facebook fan base”, Journal of

Financial Planning, Vol. 1 No. 1, pp. 20-21.

13. Kumar S, Jacob VS, Sriskandarajah C. 2006, "Scheduling advertisements on a

web page to maximize revenue", Eur Journal Oper Res, Vol. 173 No. 3,

pp.1067–1189.

14. Lin, K.-Y. and Lu, H.-P, 2011, “Intention to continue using Facebook fan pages

from the perspective of social capital theory”, Cyberpsychology, Behavior, and

Social Networking, Vol. 14 No. 10, pp. 565-570.

15. Lisette de Vries, Sonjia Gensler, Peter S.H. Leeflang, 2011, “Popularity of

Brand Posts on Brand Fan Pages: An Investigation of the Effects of Social

Media Marketing”, Journal of Interactive Marketing, 2012, Vol.26 No. 2, pp.

83-91.

16. Liwei Chen, 2014, “The influence of social media on consumer behavior: An

empirical study on factors influencing consumer purchase intention in China

under the social media context".

17. Lohtia R, Donthu N, Hershberger EK, 2003, "The impact of content and design

elements on banner advertising click-through rates", Journal Advert Res, Vol.

43, pp. 410–418.

18. Moore, K. and McElroy, J.C. 2012, “The influence of personality on Facebook

usage, wall postings, and regret”, Computers in Human Behavior, Vol. 28 No.

1, pp. 267-274.

90

19. Muntinga DG, Moorman M, Smit EG, 2011, "Introducing COBRA’s: exploring

motivations for brand-related social media use", Int J Advert, Vol.30 No.1,

pp.13–46.

20. Nov, O. 2007, “What motivates wikipedians?”, Communications of the ACM,

Vol. 50 No. 11, pp. 60-64.

21. Pin Luarn, Yu-Ping Chiu, Yu-Fan Lin, 2015,“Influence of Facebook brand-

page posts on online engagement", Online Information Review, Vol. 39 No. 4,

pp. 1-16.

22. Roderick J. Brodie, Linda D. Hollebeek, Biljana Juric and Ana llic, 2011,

"Customer Engagement: Conceptual domain, fundamental propositions, and

implications for research", Journal of Service Research, Vol. 14 No. 3, pp. 202-

271.

23. Rutz OJ, Bucklin RE, 2008, "From generic to branded: a model of spillover in

paid search advertising", Journal Mark Res, Vol. 48 No.1, pp.87–102.

24. Simona Vinerean, Iuliana Cetina, Luigi Dumitrescu and Mihai Tichindelean,

2013, "The effects of Social Media Marketing on Online Consumer Behavior"

International Journal of Business and Management, Vol. 8.

25. Smith, A.N., Fischer, E. and Yongjian, C. 2012, “How does brand-related user-

generated content differ across Youtube, Facebook, and Twitter?”, Journal of

Interactive Marketing, Vol. 26, No. 2, pp. 102-113.

26. Steuer J, 1992, "Defining virtual reality: dimensions determining telepresence",

Journal of Communication, Vol. 42 No. 4, pp. 73–93.

27. Sudarsan Jayasingh và R. Venkatesh, 2015, "Customer Engagement Factors in

Facebook brand Page", Asian Social Science, Vol. 11 No. 26.

28. Van Der Heide, B., D’Angelo, J.D. and Schumaker, E.M, 2012, “The effects of

verbal versus photographic self-presentation on impression formation in

Facebook”, Journal of Communication, Vol. 62 No. 1, pp. 98-116.

91

29. Van Der Heide, B., D’Angelo, J.D. and Schumaker, E.M. 2012, “The effects of

verbal versus photographic self-presentation on impression formation in

Facebook”, Journal of Communication, Vol. 62 No. 1, pp. 98-116.

30. Wallace, E. 2014, “Who likes you and why? A typology of Facebook fans: from

‘fan’-atics and self-expressives to utilitarians and authentics”, Journal of

Advertising Research, Vol. 54 No. 1, pp. 92-109.

31. Wang, S.S., Moon, S.-I., Kwon, K.H., Evans, C.A. and Stefanone, M.A, 2010,

“Face off: implications of visual cues on initiating friendship on Facebook”,

Computers in Human Behavior, Vol. 26 No. 2, pp. 226-234.

32. Wang, Y. and Fesenmaier, D.R, 2003, “Assessing motivation of contribution in

online communities: an empirical investigation of an online travel community”,

Electronic Markets, Vol. 13 No. 1, pp. 33-45.

33. Wood, C.A., Ray, S. and Messinger, P. 2013, “Leaving the tier: an examination

of asymmetry in pricing patterns in online high tech shops”, in Co-created

Effective, Agile, and Trusted eServices, Springer, Berlin, pp. 63-73.

34. Zulqurnain ALI và các cộng sự, 2016, "To Assess the Impact of Social Media

Marketing on Consumer Perception", International Journal of Academic

Research in Accounting, Finance and Management Sciences, Vol. 6, pp. 69-77.

92

PHỤ LỤC 1

Bảng mô tả danh mục các trang Fanpage thương hiệu được sử dụng

trong nghiên cứu này

STT Fanpage Thông tin

Sản phẩm nước xả vải của tập đoàn Unilever 1

https://www.facebook.com/comfortvietnam/?ref=br_rs Comfort Vietnam

Sản phẩm bia của Heineken 2

https://www.facebook.com/HeinekenVN/

Sản phẩm nước giải khát của Coca-cola 3

https://www.facebook.com/Coca-Cola-684491471670573/

Sản phẩm nước giải khát của Pepsico 4

https://www.facebook.com/Pepsivietnam/ Heineken Coca- cola Pepsi

Sản phẩm sữa của công ty Vinamilk 5

https://www.facebook.com/vinamilkbiquyetngonkhoetuthiennhien/

Sản phẩm gia vị của công ty Unilever 6

https://www.facebook.com/KnorrVN/ Vinamilk Knorr Viet Nam

Sản phẩm mì ăn liền của công ty Acecook Việt Nam 7

https://www.facebook.com/HaoHaoAcecook/ Mì ăn liền Hảo Hảo

Sản phẩm dầu gội đầu của công ty P&G 8

https://www.facebook.com/Head-and-Shoulders-

1483432275274419/

Sản phẩm kem đánh răng của Unilever 9

https://www.facebook.com/baovenucuoivn/

10 Sản phẩm nước giặt quần áo của Unilever

https://www.facebook.com/OMOVietnam/ Head and Shoulders P/S bảo vệ nụ cười Việt Nam OMO Việtnam

93

PHỤ LỤC 2

Mô hình nghiên cứu của P. Vijikj, F. Michaehelles (2013)

94

PHỤ LỤC 3 Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính sống động 1” trong kiểm định Krukal- Wallis Ranks

Mean Rank TSD1 N

tylebinhluan khong 534 299.04

Co 66 312.34

Total 600

khong tylechiase 534 303.45

Co 66

276.66 Total 600

khong tylethich 534 304.88

Co 66

265.02 Total 600

tylekhongthich khong 534 297.67

Co 66

323.39 Total 600

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

95

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính sống động 2” trong kiểm định Krukal- Wallis

Ranks

Mean Rank N TSD2

tylebinhluan 302 khong 336.19

298 Co 264.34

600 Total

tylechiase 302 khong 339.53

298 Co

260.95 600 Total

tylethich 302 khong 261.16

298 Co

340.37 600 Total

302 324.21 tylekhongthich khong

298 Co

276.47 600 Total

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

96

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính sống động 3” trong kiểm định Krukal- Wallis Ranks

TSD3 N Mean Rank

tylebinhluan khong 364 273.04

co 236 342.85

Total 600

tylechiase khong 364 263.80

co 236

357.11 Total 600

tylethich khong 364 326.70

co 236

260.08 Total 600

tylekhongthich khong 364 284.98

co 236

324.44 Total 600

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

97

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính tương tác 1” trong kiểm định Krukal- Wallis

Ranks

TTT1 N Mean Rank

tylebinhluan khong 519 307.18

co 81 257.71

Total 600

khong 519 tylechiase 311.20

co 81

231.96 Total 600

khong 519 tylethich 318.85

co 81

182.93 Total 600

519 tylekhongthich khong 303.20

co 81 283.17

Total

600 (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

98

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính tương tác 2” trong kiểm định Krukal- Wallis

Ranks

TTT2 Mean Rank N

tylebinhluan Khong 351 262.48

249 Co 354.10

600 Total

351 Khong tylechiase 267.10

249 Co

347.59 600 Total

351 Khong tylethich 278.28

249 Co

331.82 600 Total

351 tylekhongthich Khong 288.73

249 Co

317.09 Total

600 (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

99

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính tương tác 3” trong kiểm định Krukal- Wallis

Ranks

TTT3 Mean Rank N

tylebinhluan Khong 458 304.61

142 Co 287.24

600 Total

458 Khong tylechiase 300.50

142 Co

300.51 600 Total

458 Khong tylethich 284.85

142 Co

350.99 600 Total

458 tylekhongthich Khong 300.73

142 Co 299.75

Total

600 (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

100

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính thông tin 1” trong kiểm định Krukal- Wallis

Ranks

INF1 Mean Rank N

tylebinhluan Khong 286 342.54

314 262.21 Co

600 Total

286 333.28 tylechiase Khong

314 Co

270.64 600 Total

286 300.98 tylethich Khong

314 Co

300.06 600 Total

286 310.92 tylekhongthich Khong

314 291.01 Co

600 Total

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

101

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính thông tin 2” trong kiểm định Krukal- Wallis

Ranks

INF2 N Mean Rank

tylebinhluan Khong 315 261.39

Co 285 343.73

Total 600

tylechiase Khong 315 270.28

Co 285

333.91 Total 600

tylethich Khong 315 299.89

Co 285

301.18 Total 600

315 292.12 tylekhongthich Khong

Co 285

309.76 Total 600

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

102

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính thông tin 3” trong kiểm định Krukal- Wallis Ranks

INF3 N Mean Rank

tylebinhluan Khong 599 300.66

Co 1 202.50

Total 600

tylechiase Khong 599 300.37

Co 1

381.00 Total 600

tylethich Khong 599 300.64

Co 1

219.00 Total 600

tylekhongthich Khong 599 300.07

Co 1

555.50 Total 600

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

103

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính giải trí 1” trong kiểm định Krukal- Wallis

Ranks

ENT1 N Mean Rank

tylebinhluan Khong 406 267.74

194 Co 369.06

600 Total

406 Khong tylechiase 267.86

194 Co

368.80 600 Total

406 Khong tylethich 264.83

194 Co

375.15 600 Total

406 tylekhongthich Khong 282.26

194 Co

338.66 Total

600 (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

104

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính giải trí 2” trong kiểm định Krukal- Wallis Ranks

ENT2 N Mean Rank

tylebinhluan Khong 558 305.62

Co 42 232.52

Total 600

tylechiase Khong 558 301.04

Co 42

293.38 Total 600

tylethich Khong 558 301.94

Co 42

281.36 Total 600

tylekhongthich Khong 558 306.94

Co 42

214.90 Total 600

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

105

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Tính thưởng” trong kiểm định Mann- Whitney

Ranks

REW N Mean Rank Sum of Ranks

tylebinhluan Khong 256.04 122129.00 477

123 Co 472.93 58171.00

600 Total

tylechiase 477 Khong 263.46 125671.00

123 Co

444.14 54629.00 600 Total

tylethich 477 Khong 282.47 134740.00

123 Co

370.41 45560.00 600 Total

477 tylekhongthich Khong 283.36 135161.00

123 Co

366.98 45139.00 600 Total

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

106

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Biểu tượng cảm xúc” trong kiểm định Mann- Whitney

Ranks

EMO N Mean Rank Sum of Ranks

tylebinhluan Khong 308.40 144948.50 470

Co 130 271.93 35351.50

Total 600

tylechiase Khong 470 307.17 144368.00

Co 130

276.40 35932.00 Total 600

tylethich Khong 470 301.26 141592.00

Co 130

297.75 38708.00 Total 600

470 tylekhongthich Khong 313.45 147322.50

Co 130

253.67 32977.50 Total 600

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

107

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Ngày đăng bài” trong kiểm định Mann- Whitney

Ranks

DAY N Mean Rank Sum of Ranks

tylebinhluan Khac 503 309.92 155890.00

T7,CN 97 251.65 24410.00

600 Total

308.47 155162.50 tylechiase 503 Khac

T7,CN 97

259.15 25137.50 600 Total

303.07 152444.00 tylethich 503 Khac

T7,CN 97

287.18 27856.00 600 Total

503 tylekhongthich Khac 309.72 155790.00

T7,CN 97

252.68 24510.00 Total 600

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

108

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Thời gian đăng bài” trong kiểm định Mann- Whitney

Ranks

N TIM Mean Rank Sum of Ranks

tylebinhluan 286 Khac 305.27 87307.00

314 Ranh 296.16 92993.00

600 Total

tylechiase 286 Khac 296.23 84723.00

314 Ranh

304.39 95577.00 600 Total

tylethich 286 Khac 316.73 90586.00

314 Ranh

285.71 89714.00 600 Total

tylekhongthich Khac 286 321.67 91997.50

314 Ranh

281.22 88302.50 600 Total

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

109

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Độ dài bài đăng” trong kiểm định Mann- Whitney

Ranks

N Mean Rank Sum of Ranks LEN

tylebinhluan 197 321.90 63414.50 >=80

403 290.04 116885.50 <80

600 Total

tylechiase 197 312.71 61603.00 >=80

403 <80

294.53 118697.00 600 Total

tylethich 197 265.31 52266.00 >=80

403 <80

317.70 128034.00 600 Total

197 tylekhongthich >=80 281.67 55489.50

403 <80

309.70 124810.50 600 Total

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

110

Bảng mô tả giá trị hạng trung bình của biến “Quảng cáo” trong kiểm định Mann- Whitney

Ranks

ADV N Mean Rank Sum of Ranks

tylebinhluan Khong 222.25 52673.00 237

Co 363 351.59 127627.00

Total 600

tylechiase Khong 237 209.52 49657.00

Co 363

359.90 130643.00 Total 600

tylethich Khong 237 128.99 30570.00

Co 363

412.48 149730.00 Total 600

237 tylekhongthich Khong 214.07 50735.00

Co 363

356.93 129565.00 Total 600

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

111

PHỤ LỤC 4

Bảng mô tả kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận

(Nguồn: Kết quả phân tích STATA)

112

Bảng mô tả kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ thích

(Nguồn: Kết quả phân tích STATA)

113

Bảng mô tả kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ chia sẻ

(Nguồn: Kết quả phân tích STATA)

114

Bảng mô tả kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ không thích

(Nguồn: Kết quả phân tích STATA)