1634
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
ỨNG DỤNG CHATBOT TRONG BÁN LẺ TRỰC TUYẾN TẠI VIỆT NAM:
CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH VÀ TÁC ĐỘNG ĐẾN TRẢI NGHIỆM NGƯỜI DÙNG
Nguyễn Thị Khánh Hà(1)
TÓM TẮT:
Bi bo nghiên cứu cc yu t ảnh hởng đn việc trin khai chatbot trong môi trờng bn lẻ
trực tuyn, đặc biệt trong bi cảnh chuyn đổi s mạnh mẽ v sự pht trin vt bậc của công nghệ
trí tuệ nhân tạo (AI). Chatbot hiện nay l mt công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao dch
vụ khch hng, cải thiện trải nghiệm ngời dùng, v ti u ho quy trình bn hng. Nghiên cứu p
dụng cc mô hình lý thuyt nh Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) v Mô hình Thuyt tip nhận
công nghệ v sử dụng (UTAUT), cùng cc yu t nh Facilitating Conditions, Relative Advantage,
Compatibility v Complexity, đ phân tích sự chấp nhận v hiệu quả của chatbot từ hai nhóm đi
tng chính: khch hng B2C v doanh nghiệp B2B. Kt quả cho thấy cc yu t nh sự tin tởng
v sự hi lòng có tc đng mạnh mẽ đn mức đ chấp nhận v thnh công của chatbot trong cc
doanh nghiệp bn lẻ trực tuyn. Bi bo cũng lm rõ cc thch thức v cơ hi trong việc trin khai
chatbot, đồng thời đa ra những khuyn ngh hữu ích cho doanh nghiệp nhằm ti u ho trải nghiệm
khch hng v chin lc bn lẻ trực tuyn trong môi trờng s ho.
Từ khoá: Chatbot, doanh nghiệp bn lẻ trực tuyn, mua sắm trực tuyn, trải nghiệm ngời
dùng, trin khai công nghệ, B2B, B2C.
ABSTRACT:
This article examines the factors influencing the implementation of chatbots in the online
retail environment, particularly amidst the robust digital transformation and rapid advancements
in artificial intelligence (AI) technologies. Chatbots have become essential tools for businesses to
enhance customer service, improve user experience, and optimize sales processes. The study applies
theoretical models such as the Technology Acceptance Model (TAM) and the Unified Theory of
Acceptance and Use of Technology (UTAUT), along with factors such as Facilitating Conditions,
Relative Advantage, Compatibility, and Complexity, to analyze the acceptance and effectiveness of
chatbots from two main perspectives: B2C customers and B2B businesses.
The findings reveal that factors like trust and satisfaction significantly impact the acceptance
and success of chatbots in online retail enterprises. The article also highlights the challenges and
opportunities in implementing chatbots and provides valuable recommendations for businesses to
optimize customer experience and online retail strategies in the digital era.
Keywords: Chatbot, online retail businesses, online shopping, user experience, technology
implementation, B2B, B2C.
1. Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt - Hàn, Đại học Đà Nẵng. Email: ntkha@vku.udn.vn
1635
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
1. Giới thiệu
Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng, các doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến tại Việt
Nam đang tìm kiếm các phương thức cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hoá quy trình bán
hàng. Chatbot với khả năng tự động hoá giao tiếp nhờ trí tuệ nhân tạo (AI), đã trở thành một giải
pháp hiệu quả giúp các doanh nghiệp nâng cao chất lượng chăm sóc khách hàng mà không cần can
thiệp con người. Theo báo cáo của Gartner (2024), đến năm 2026, 75% doanh nghiệp bán lẻ toàn cầu
sẽ tích hợp chatbot vào hệ thống dịch vụ khách hàng của họ. Một nghiên cứu của McKinsey (2023)
cũng chỉ ra rằng việc ứng dụng chatbot có thể giúp doanh nghiệp giảm 30% chi phí vận hành dịch
vụ khách hàng, đồng thời tăng mức độ hài lòng của khách hàng lên 25%. Ngoài ra, theo Vietnam
Digital Report 2024, thị trường thương mại điện tử Việt Nam đang tăng trưởng mạnh, với tổng giá trị
giao dịch trực tuyến dự kiến đạt 39 tỷ USD vào năm 2025, tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng
các công nghệ hỗ trợ như chatbot. Xu hướng này càng khẳng định vai trò quan trọng của chatbot
trong thương mại điện tử. Tuy nhiên, việc triển khai chatbot không hề đơn giản và thường gặp phải
không ít thách thức. Bài báo này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc triển khai chatbot trong
môi trường bán lẻ trực tuyến tại Việt Nam, đồng thời áp dụng các mô hình lý thuyết như Mô hình
Chấp nhận Công nghệ (TAM), Mô hình Mở rộng Chấp nhận Công nghệ (UTAUT), và Thuyết lan
toả sáng kiến (Diffusion of Innovations) để làm rõ những yếu tố này.
2. Tổng quan nghiên cứu
2.1. Tổng quan về chatbot trong môi trường bán lẻ trực tuyến
Chatbot là phần mềm mô phỏng cuộc trò chuyện, hỗ trợ khách hàng trong việc tư vấn sản phẩm,
giải quyết vấn đề đơn hàng và thanh toán. Trong môi trường bán lẻ trực tuyến, công nghệ này ngày
càng phổ biến, với 63% người tiêu dùng có trải nghiệm tích cực khi mua sắm trực tuyến (Business
Insider, 2023). Tuy nhiên, việc triển khai chatbot đòi hỏi phải giải quyết các thách thức về tích hợp
hệ thống, tương tác tự nhiên, và bảo mật dữ liệu. Theo Statista (2022), 72% doanh nghiệp gặp khó
khăn trong việc duy trì chất lượng dịch vụ khi sử dụng chatbot.
Tại Việt Nam, ứng dụng chatbot đang phát triển mạnh trên các nền tảng như Shopee và Lazada.
Vietnam Digital Report 2024 ghi nhận tỷ lệ người dùng internet đạt 79,1% và mạng xã hội đạt
73,3%, tạo điều kiện thuận lợi cho sự bùng nổ thương mại điện tử và công nghệ hỗ trợ như chatbot.
Nhờ tiến bộ công nghệ học máy, chatbot ngày càng thông minh, hỗ trợ từ các câu hỏi thường
gặp đến quy trình mua hàng. Tuy nhiên, chúng chưa thể thay thế nhân viên chăm sóc khách hàng
trong các tình huống phức tạp và thiếu dữ liệu chất lượng cao để phát triển, đặc biệt tại các doanh
nghiệp vừa và nhỏ. Đây vẫn là rào cản cần vượt qua để tối ưu hoá tiềm năng của chatbot.
2.2. Tổng quan nghiên cứu hiện có liên quan đến chatbox trong môi trường bán lẻ trực tuyến
Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng chatbot đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện
trải nghiệm khách hàng và tối ưu hoá quy trình bán hàng trong môi trường bán lẻ trực tuyến. Theo
nghiên cứu của Kumar & cộng sự (2021), chatbot có thể giúp doanh nghiệp giảm thời gian phản hồi
khách hàng xuống 50%, đồng thời tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 20% khi được tối ưu hoá phù hợp. Ngoài
ra, nghiên cứu của Luo & cộng sự (2022) nhấn mạnh rằng chatbot có tác động tích cực đến sự hài
1636
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
lòng của khách hàng, nhưng mức độ tin tưởng vào chatbot vẫn là một thách thức lớn, đặc biệt trong
các giao dịch tài chính hoặc mua sắm có giá trị cao.
Một số nghiên cứu khác cũng tập trung vào khả năng tích hợp chatbot vào hệ sinh thái thương
mại điện tử. Nghiên cứu của Nguyen & Tran (2023) cho thấy rằng mặc dù chatbot giúp doanh nghiệp
tiết kiệm chi phí vận hành, nhưng vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn sự tương tác giữa con người và
khách hàng, đặc biệt trong các tình huống phức tạp đòi hỏi sự đồng cảm và xử lý linh hoạt. Trong
khi đó, theo Smith & cộng sự (2023), mức độ chấp nhận chatbot của khách hàng bị ảnh hưởng bởi
yếu tố văn hoá và hành vi tiêu dùng đặc trưng của từng khu vực.
2.3. Khoảng trống nghiên cứu
Dựa trên tổng quan nghiên cứu hiện có, có thể xác định một số khoảng trống cần được nghiên
cứu sâu hơn:
- Thiếu sự tích hợp giữa công nghệ và người dùng: Các nghiên cứu hiện nay chưa xem xét
đầy đủ mối quan hệ giữa yếu tố công nghệ (như tính năng của chatbot) và yếu tố người dùng (sự chấp
nhận và hành vi mua sắm). Những khía cạnh quan trọng như điều kiện hỗ trợ, tính tương thích, và lợi
thế tương đối vẫn chưa được nghiên cứu toàn diện trong bối cảnh bán lẻ trực tuyến.
- Thiếu mô hình tích hợp giữa lý thuyết công nghệ và đặc thù bán lẻ: Dù các lý thuyết như
TAM hay UTAUT đã được ứng dụng, việc kết hợp chúng với đặc thù của ngành bán lẻ trực tuyến
còn hạn chế. Các nghiên cứu chưa làm rõ lợi thế mà chatbot mang lại hoặc mức độ tương thích của
chúng với hệ thống doanh nghiệp.
- Chưa rõ vai trò của sự tin tưởng và hài lòng: Hai yếu tố quan trọng này chưa được nghiên
cứu sâu sắc, dù chúng ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm và khả năng giữ chân khách hàng. Hiểu rõ mối
quan hệ này có thể giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả của chatbot.
- Thiếu phân tích sự khác biệt giữa khách hàng B2C và B2B: Các nghiên cứu thường áp
dụng mô hình chung, chưa làm rõ đặc điểm riêng của khách hàng B2B, như quy trình ra quyết định
tập thể và yêu cầu chuyên môn cao. Phân tích sâu sự khác biệt này sẽ tối ưu hoá việc triển khai
chatbot cho từng nhóm đối tượng.
2.4. Các yếu tố ảnh hưởng đến việc triển khai chatbot
Các yếu tố ảnh hưởng đến việc triển khai chatbot có thể chia thành các nhóm: yếu tố từ người
tiêu dùng (dễ sử dụng, hữu ích, tin tưởng vào công nghệ và sự hài lòng) và yếu tố từ doanh nghiệp
(chi phí triển khai, khả năng tương thích với hệ thống hiện có, hỗ trợ kỹ thuật, và sự sẵn sàng đầu
tư vào công nghệ).
3. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
3.1. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Mô hình TAM được Davis (1989) giới thiệu, chỉ ra rằng sự chấp nhận công nghệ dựa trên hai
yếu tố chính: Perceived Usefulness (PU) và Perceived Ease of Use (PEOU). Trong bối cảnh chatbot,
nếu người tiêu dùng nhận thấy chatbot giúp họ giải quyết vấn đề nhanh chóng và hiệu quả (PU)
đồng thời dễ sử dụng mà không gặp khó khăn (PEOU), họ sẽ có xu hướng sử dụng chatbot thường
xuyên hơn.
1637
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Ví dụ, tại các cửa hàng bán lẻ trực tuyến ở Việt Nam, nếu chatbot hỗ trợ khách hàng đặt hàng
nhanh chóng mà không cần gọi điện thoại hay phải chờ đợi lâu, người dùng sẽ đánh giá chatbot vừa
hữu ích vừa dễ sử dụng.
- Satisfaction (SAT): Trong nhiều nghiên cứu dựa trên TAM, mức độ hài lòng của người dùng
(satisfaction) là kết quả của sự chấp nhận công nghệ và trải nghiệm tích cực. Mặc dù không thuộc
mô hình ban đầu, yếu tố này đã được bổ sung trong các nghiên cứu sau như một chỉ số quan trọng
đo lường sự chấp nhận.
- Trust (T): Các phiên bản mở rộng của TAM (như TAM2 và TAM3) đã đưa yếu tố Trust vào
mô hình, thể hiện tầm quan trọng của niềm tin đối với việc chấp nhận và sử dụng công nghệ. Trust
có thể tác động gián tiếp đến PU và PEOU, từ đó ảnh hưởng đến quyết định sử dụng công nghệ.
3.2. Mô hình mở rộng chấp nhận công nghệ (UTAUT)
Mô hình UTAUT mở rộng TAM với các yếu tố bổ sung như Social Influence (Ảnh hưởng xã
hội) và Facilitating Conditions (Điều kiện hỗ trợ). Trong bán lẻ trực tuyến, Social Influence có thể
là tác động từ bạn bè, đồng nghiệp, hoặc đánh giá từ người tiêu dùng khác về việc sử dụng chatbot.
Facilitating Conditions thể hiện sự hỗ trợ từ cơ sở hạ tầng công nghệ và kỹ thuật do doanh nghiệp
cung cấp.
Ví dụ, nếu đồng nghiệp hoặc khách hàng khác giới thiệu rằng chatbot là công cụ hữu ích, khách
hàng mới sẽ có xu hướng thử nghiệm chatbot.
- Trust (T): Trong UTAUT, Trust không phải yếu tố chính thức nhưng có thể ảnh hưởng mạnh
mẽ đến Performance Expectancy (kỳ vọng lợi ích) và Effort Expectancy (kỳ vọng về mức độ nỗ lực),
từ đó tác động đến hành vi sử dụng.
- Satisfaction (SAT): Trong UTAUT, Satisfaction được xem như kết quả của sự chấp nhận công
nghệ, đặc biệt khi người dùng cảm thấy công nghệ vừa hữu ích vừa dễ sử dụng.
3.3. Thuyết lan toả sáng kiến (Diffusion of Innovations - DOI)
Thuyết lan tỏa sáng kiến của Rogers (2003) mô tả cách công nghệ mới được lan truyền trong xã
hội thông qua năm yếu tố chính: relative advantage (lợi thế tương đối), compatibility (tính tương thích),
complexity (tính phức tạp), trialability (khả năng thử nghiệm) và observability (tính quan sát được).
Mô hình này hỗ trợ phân tích các yếu tố quyết định sự lan toả của chatbot trong môi trường bán
lẻ trực tuyến. Ví dụ, lợi thế mà chatbot mang lại, mức độ tương thích với thói quen người dùng, khả
năng thử nghiệm công nghệ, và khả năng quan sát hiệu quả sử dụng sẽ là các yếu tố thúc đẩy việc áp
dụng rộng rãi chatbot trong lĩnh vực này.
4. Phương pháp nghiên cứu
4.1. Mô hình nghiên cứu
Dựa trên các yếu tố tổng hợp từ TAM, UTAUT và thuyết lan toả sáng kiến, mô hình nghiên cứu
được đề xuất để phân tích sự chấp nhận và sử dụng chatbot trong bán lẻ trực tuyến. Mô hình bao
gồm các yếu tố chính sau: Facilitating Conditions (FC), Relative Advantage (RA), Compatibility
(C), Complexity (CM), Trust (T), và Satisfaction (SAT).
1638
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Bảng 1. Bin quan st v câu hỏi khảo st cho nhóm B2B
Yếu tố đo lường Biến quan sát Câu hỏi khảo sát Tài liệu tham khảo
Facilitating
Conditions (FC)
Hạ tầng công
nghệ
Cơ sở hạ tầng công nghệ của
doanh nghiệp có hỗ trợ tốt cho
việc triển khai chatbot không?
Venkatesh, V., & cộng sự
(2003)
Kiến thức của
nhân viên
Nhân viên doanh nghiệp có đủ
kiến thức để sử dụng và triển
khai chatbot không?
Venkatesh, V., & cộng sự
(2003)
Relative
Advantage (RA)
Lợi ích cảm
nhận
Việc sử dụng chatbot mang lại
lợi ích gì so với phương thức
truyền thống?
Davis, F. D. (1989)
Tiết kiệm chi
phí
Chatbot giúp bạn tiết kiệm chi
phí hoạt động doanh nghiệp như
thế nào?
Venkatesh & Davis (2000)
Compatibility
(C)
Tính phù hợp
với hệ thống
hiện tại
Chatbot có dễ dàng tích hợp với
hệ thống bán hàng và quản lý
của doanh nghiệp không?
Moore & Benbasat (1991)
Phù hợp với
quy trình làm
việc
Chatbot có phù hợp với quy
trình làm việc và mục tiêu dài
hạn của doanh nghiệp không?
Venkatesh, V., & cộng sự
(2003)
Complexity
(CM)
Độ phức tạp
trong triển khai
Việc triển khai chatbot có dễ
dàng hay phức tạp trong môi
trường doanh nghiệp của bạn?
Davis, F. D. (1989)
Khả năng sử
dụng của hệ
thống
Chatbot có dễ dàng sử dụng đối
với nhân viên và khách hàng
của bạn không?
Venkatesh, V., & cộng sự
(2003)
Trust (T)
Độ tin cậy của
chatbot
Bạn cảm thấy chatbot có đáng
tin cậy trong việc cung cấp
thông tin và giải đáp thắc mắc
không?
McKnight, D. H., &
Chervany, N. L. (2001)
Độ bảo mật
trong giao dịch
Chatbot có đảm bảo bảo mật
thông tin doanh nghiệp và khách
hàng không?
Pavlou, P. A. (2003)
Satisfaction
(SAT)
Mức độ hài lòng
với chatbot
Bạn hài lòng như thế nào với
sự hỗ trợ và dịch vụ mà chatbot
cung cấp?
Bhattacherjee, A. (2001)
Sự hài lòng với
giải pháp tổng
thể
Bạn có hài lòng với việc triển
khai chatbot như một giải pháp
bán hàng trong doanh nghiệp
không?
DeLone, W. H., &
McLean, E. R. (1992)