Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn qua ứng dụng now của sinh viên tại thành phố hà nội

Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn qua ứng dụng now của sinh viên tại thành phố hà nội Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn qua ứng dụng now của sinh viên tại thành phố hà nội Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn qua ứng dụng now của sinh viên tại thành phố hà nội

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Tổng quan về ứng dụng Now

2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển ứng dụng

Now.vn là dịch vụ trực tuyến cho phép người dùng đặt món và giao hàng tận nơi từ bất kỳ quán ăn nào trong vòng 45 phút, thuộc hệ thống Foody Ban đầu chỉ chuyên cung cấp dịch vụ giao thực phẩm và đồ uống, Now.vn đã mở rộng sang nhiều lĩnh vực khác như hoa tươi, bách hóa, thực phẩm tươi sống và mỹ phẩm Dịch vụ này đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối người tiêu dùng với các nhà cung cấp dịch vụ và sản phẩm.

Foody.vn được thành lập vào tháng 8 năm 2012 bởi Đặng Hoàng Minh, là một nền tảng giúp người dùng tìm kiếm các quán ăn và nhà hàng, đồng thời chia sẻ ý kiến từ cộng đồng về những địa điểm này.

Năm 2015, Foody đã mở rộng nội dung sang các lĩnh vực mới như du lịch, làm đẹp, sức khỏe, mua sắm, giáo dục và dịch vụ cưới hỏi Đồng thời, công ty ra mắt hai sản phẩm mới là dịch vụ giao nhận Deliverynow.vn và dịch vụ đặt bàn từ xa Tablenow.vn, đánh dấu sự mở rộng hoạt động sang các quốc gia Đông Nam Á Ngoài ra, Foody còn cung cấp phần mềm quản lý nhà hàng, góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh cho các cơ sở ẩm thực.

FoodyPOS và hiện nay đã sáp nhập vào Ocha.

- Năm 2016 Deliverynow.vn đổi tên gọi và logo thành Now.vn và là thành viên của MXH đánh giá, chia sẽ địa điểm đồ ăn Foody.vn.

- Foody được đầu tư bởi Sea - công ty công nghệ tại Singapore (tên gọi trước là Garena) từ gian đoạn gọi vốn series B năm 2015 và theo nguồn tin từ

DealstreetAsia thì vào năm 2017 Sea LTD đã mua lại 82% cổ phần của Foody với giá 64 triệu USD, tương đương gần 1500 tỷ đồng.

Sea hoạt động chủ yếu trong ba lĩnh vực kinh doanh: Garena, AirPay và Shopee Do đó, ứng dụng Now.vn thường khuyến khích người dùng sử dụng ví điện tử AirPay để thanh toán.

Now.vn cung cấp đa dạng dịch vụ theo nhu cầu người dùng, từ đặt đồ ăn, đặt bàn, thực phẩm, giặt ủi đến đặt xe và giao hàng, tương tự như các ứng dụng gọi xe công nghệ Với xu hướng phát triển thành một siêu ứng dụng, Now.vn hướng tới việc đáp ứng mọi nhu cầu của người tiêu dùng một cách tiện lợi và nhanh chóng.

Dịch vụ giao đồ ăn Now hiện có hơn 100.000 quán xá trên toàn quốc Việt Nam, trở thành ứng dụng giao đồ ăn phổ biến thứ hai, chỉ sau Grab Food.

2.1.2 Ưu điểm và hạn chế của ứng dụng Now a Ưu điểm:

Now là một kênh bán hàng tiềm năng cho nhà hàng và quán ăn, với hàng triệu người dùng Bán hàng trên nền tảng này giúp quán ăn tiếp cận hàng triệu khách hàng miễn phí, mà không cần đến chiến dịch marketing tốn kém.

Chi phí cho nhân viên bán hàng và shipper giao đồ ăn sẽ được giảm bớt nhờ vào việc các đối tác bán hàng trên Now được cung cấp phần mềm quản lý NowMerchant Phần mềm này cho phép bạn nhận đơn hàng và cập nhật món ăn trực tiếp trên ứng dụng, giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh.

- Rất nhiều chương trình khuyến mãi khác nhau, trải đều mọi thời điểm trong năm. Nhiều deal vô cùng hấp dẫn như giảm 50%, giảm 70k, đồ ăn 0đ…

Chúng tôi cung cấp một lượng đồ ăn phong phú và đa dạng, được cập nhật liên tục từ hơn 3000 quán ăn trên toàn quốc Với tính năng lọc món ăn và địa điểm yêu thích, khách hàng có thể dễ dàng lựa chọn và đặt món.

- Ứng dụng thân thiện dễ sử dụng với tông màu đỏ chủ đạo rất bắt mắt, các đầu mục rõ ràng dễ sử dụng.

- Nhiều phương thức thanh toán phù hợp với nhiều đối tượng, đặc biệt thanh toán Airpay và đánh giá đơn hàng sẽ được nhận xu khi đặt qua Shopee.

- Phí ship rẻ, nhiều ưu đãi miễn ship. b Nhược điểm:

Việc bán đồ ăn qua các ứng dụng không hoàn toàn miễn phí; các nhà hàng sẽ tiếp cận được lượng khách hàng lớn và được hưởng dịch vụ giao hàng miễn phí Tuy nhiên, họ cần chia sẻ 20% doanh thu với bên cung cấp dịch vụ.

- Đối với 1 số sản phẩm thì giá trên ứng dụng tăng cao hơn so với khi mua tại cửa hàng.

2.1.3 Những tính năng của ứng dụng Now a Đặt đồ ăn online

Now nổi bật với dịch vụ đặt đồ ăn uống trực tuyến, cung cấp gần 100.000 địa điểm đa dạng từ nhà hàng, quán ăn đến quán cà phê Bằng cách chia sẻ vị trí của bạn, Now giúp bạn dễ dàng tìm thấy các quán và cửa hàng xung quanh, đồng thời đảm bảo rằng món ăn bạn đặt sẽ được giao tận nhà.

Kể từ khi ra mắt dịch vụ giao đồ ăn, Now đã khẳng định vị thế cạnh tranh của mình bằng khả năng giao hàng hiệu quả, ngay cả khi chỉ một món ăn đơn giản như một ly cà phê nhỏ Người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm địa chỉ quán yêu thích để đặt hàng nhanh chóng và thuận tiện.

Nếu bạn muốn trải nghiệm trực tiếp các quán ăn thay vì chờ giao hàng, chỉ cần nhập tên quán vào thanh tìm kiếm Dưới tên quán, bạn sẽ thấy địa chỉ rõ ràng để dễ dàng tìm đến Hãy tham khảo những gợi ý về các quán ngon để có sự lựa chọn tốt nhất cho bữa ăn của mình.

Ngoài việc hiển thị các địa điểm ăn uống gần bạn, Now còn giúp bạn khám phá những quán ăn bán chạy và được người dùng đánh giá cao Những địa điểm được ủng hộ và nhận xét tích cực sẽ mang đến cho bạn những trải nghiệm ẩm thực tuyệt vời và hài lòng.

Now cung cấp những bộ sưu tập gợi ý địa điểm ẩm thực hấp dẫn tại địa phương bạn, phù hợp với nhiều sở thích của tín đồ ăn uống Hãy nhận mã giảm giá Now và tận hưởng ưu đãi mỗi ngày để trải nghiệm những món ngon tuyệt vời.

Các mô hình lý thuyết liên quan đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của người tiêu dung

Thuyết hành động hợp lý (TRA), được phát triển bởi Fishbein và Ajzen vào năm 1975, là một lý thuyết trong tâm lý xã hội, nhấn mạnh rằng cá nhân sử dụng lý trí và thông tin có sẵn để đưa ra quyết định hành động Theo TRA, yếu tố quyết định hành vi của cá nhân chủ yếu là ý định hành vi, không phải thái độ Ý định hành vi được hình thành từ sự kết hợp giữa thái độ và chuẩn chủ quan của cá nhân.

Hình 2.1 Mô hình Thuyết hành vi hợp lý (TRA)

Chuẩn chủ quan là ảnh hưởng từ các mối quan hệ xã hội gần gũi, như gia đình, bạn bè, thầy cô và đồng nghiệp, đến quyết định thực hiện hay không thực hiện một hành vi Mô hình TRA, tương tự như mô hình thái độ ba thành phần, kết hợp ba yếu tố: nhận thức, cảm xúc và xu hướng, nhưng sắp xếp chúng theo thứ tự khác Phương pháp đo lường thái độ trong mô hình TRA giống với mô hình thái độ đa thuộc tính, tuy nhiên, TRA cung cấp sự giải thích chi tiết hơn nhờ vào việc bổ sung thành phần chuẩn chủ quan.

Nhược điểm của Thuyết hành động hợp lý (TRA) là sự hạn chế trong việc dự đoán hành vi của người tiêu dùng khi họ không thể kiểm soát, do mô hình này không xem xét đầy đủ vai trò của các yếu tố xã hội, mà thực tế có thể đóng vai trò quyết định trong hành vi cá nhân (Grando & Peter P Mykytyn, 2004).

Yếu tố xã hội bao gồm tất cả những ảnh hưởng từ môi trường xung quanh mà có thể tác động đến hành vi của cá nhân (Ajzen 1991) Đặc biệt, chỉ riêng thái độ đối với hành vi và chuẩn chủ quan không thể giải thích đầy đủ hành động của người tiêu dùng.

2.2.2 Thuyết hành vi hoạch định (Theory of Planned Behavior – TPB)

Thuyết hành vi dự định (TPB) do Ajzen phát triển vào năm 1991, dựa trên lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Ajzen và Fishbein (1975), cho rằng hành vi có thể được dự đoán hoặc giải thích thông qua các xu hướng hành vi Các xu hướng hành vi này phản ánh động cơ ảnh hưởng đến hành vi, được định nghĩa là mức độ nỗ lực mà cá nhân bỏ ra để thực hiện hành vi đó Hơn nữa, xu hướng hành vi là kết quả của ba nhân tố chính.

Các thái độ được định nghĩa là đánh giá tích cực hoặc tiêu cực về hành vi thực hiện Yếu tố thứ hai là ảnh hưởng xã hội, liên quan đến sức ép xã hội cảm nhận để thực hiện hoặc không thực hiện hành vi (chuẩn chủ quan) Cuối cùng, thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behaviour) do Ajzen phát triển, bổ sung yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận vào mô hình.

Hình 2.2 Mô hình Thuyết hành vi hoạch định (TPB)

Mô hình Thuyết Hành vi Dự đoán (TPB) được coi là ưu việt hơn mô hình Thuyết Sự chấp nhận Công nghệ (TRA) trong việc dự đoán và giải thích hành vi tiêu dùng Điều này là do TPB khắc phục những hạn chế của TRA, mang lại cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi của người tiêu dùng trong các bối cảnh nghiên cứu tương tự.

TRA bằng cách bổ sung thêm yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận.

Nhược điểm: Mô hình TPB có một số hạn chế trong việc dự đoán hành vi

Theo nghiên cứu của Werner (2004), các yếu tố quyết định ý định hành vi bao gồm thái độ, chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi cảm nhận, như được chỉ ra bởi Ajzen (1991) Tuy nhiên, còn nhiều yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến hành vi Thực tế cho thấy chỉ có 40% sự biến động của hành vi có thể được giải thích thông qua lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB).

Theo Ajzen (1991) và Werner (2004), một trong những hạn chế của lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) là có thể xảy ra khoảng cách thời gian đáng kể giữa việc đánh giá ý định hành vi và hành vi thực tế Trong khoảng thời gian này, ý định của cá nhân có thể thay đổi Hạn chế thứ ba là TPB dự đoán hành động của cá nhân dựa trên các tiêu chí nhất định, nhưng thực tế, cá nhân không luôn hành xử như những gì dự đoán từ các tiêu chí đó (Werner 2004).

Thuyết TPB có những hạn chế trong việc dự đoán hành vi con người, mặc dù nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thay đổi hành vi cá nhân Lý thuyết này, do Ajzen phát triển, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của cá nhân, nhưng vẫn cần xem xét thêm những yếu tố khác có thể tác động đến hành vi.

Lý thuyết hành vi dự định (TPB) là một trong những lý thuyết quan trọng trong việc dự đoán hành vi người tiêu dùng, với khả năng đánh giá chính xác thông qua các khái niệm lý thuyết và khảo sát (Armitage & Conner, 2001) Tuy nhiên, TPB dựa trên giả định rằng con người đưa ra quyết định một cách hợp lý dựa trên thông tin có sẵn, do đó không xem xét các động cơ vô thức (Hale, 2003) Một nhược điểm khác là lý thuyết này chủ yếu tập trung vào quá trình nhận thức và mức độ thay đổi hành vi, trong khi các yếu tố cảm xúc như mối đe dọa và sợ hãi lại bị đánh giá hạn chế (Bentler & Nghiên cứu thị trường quốc tế) Thêm vào đó, TPB không xem xét các yếu tố môi trường và kinh tế ảnh hưởng đến ý định hành vi (Johnson, 2002) Để khắc phục những hạn chế này, một số nhà nghiên cứu đã bổ sung các thành phần khác vào mô hình TPB nhằm làm cho nó phù hợp hơn với các điều kiện nghiên cứu khác nhau.

2.2.3 Thuyết nhận thức rủi ro TPR (Theory of Perceived Risk)

Nhận thức rủi ro (Perceived Risk) là sự kết hợp giữa sự không chắc chắn và mức độ nghiêm trọng của các kết quả liên quan (Yang & cộng sự, 2015).

Trong thuyết nhận thức rủi ro TPR (Theory of Perceived Risk) của Bauer (1960), hành vi tiêu dùng sản phẩm công nghệ thông tin được ảnh hưởng bởi nhận thức rủi ro, bao gồm hai yếu tố chính: (1) Nhận thức rủi ro liên quan đến dịch vụ và (2) Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến.

Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm và dịch vụ bao gồm nhiều dạng khác nhau, như mất tính năng, mất tài chính, tốn thời gian, và mất cơ hội Các yếu tố này tạo nên một nhận thức rủi ro toàn diện mà người tiêu dùng phải đối mặt khi sử dụng dịch vụ.

Thành phần nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến bao gồm các rủi ro tiềm ẩn mà người tiêu dùng có thể gặp phải khi thực hiện giao dịch thương mại điện tử trên thiết bị điện tử Những rủi ro này liên quan đến sự bảo mật thông tin cá nhân (privacy), an toàn và xác thực (security- authentication), cũng như nhận thức tổng thể về các rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến.

Hình 2.3 Mô hình nhận thức rủi ro (TPR)

2.2.4 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model- TAM)

Fred Davis (1989) đã giới thiệu mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) nhằm giải thích hành vi sử dụng của cá nhân trong lĩnh vực công nghệ thông tin, dựa trên thuyết hành động hợp lý của Ajzen và Fishbein Trong mô hình này, Davis đã thay thế hai biến thái độ và chuẩn chủ quan bằng hai biến mới, giúp làm rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận công nghệ.

Cảm nhận hữu ích (Perceived Usefullness) và Cảm nhận dễ sử dụng ( Perceived

Hình 2.4 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết

Qua phân tích cơ sở lý thuyết, mô hình nghiên cứu được đề nghị như sau:

Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu đề xuất

- H1: Sự tiện lợi có có ảnh hưởng tích cực đến ý định đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội

- H2: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội

- H3: Sự hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến ý định đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội

- H4: Chương trình khuyến mãi có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội

- H5: Thái độ có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thang đo các biến trong mô hình

3.1.1 Thang đo sự tiện lợi

Sản phẩm tiện lợi giúp giảm thiểu thời gian và công sức trong việc nấu nướng, với định hướng thuận tiện được hiểu là mức độ mà người tiêu dùng chú trọng vào việc tiết kiệm thời gian và công sức Sự khan hiếm thời gian là động lực chính thúc đẩy người tiêu dùng chuyển sang các lựa chọn nhanh chóng và hiệu quả Gần đây, sự đa dạng hóa về chủng loại đã tạo ra nhiều lựa chọn cho người tiêu dùng Người tiêu dùng thực phẩm tiện lợi thường không nhạy cảm với giá cả, sẵn sàng chi thêm tiền để đổi lấy sự tiện lợi, cho thấy nhu cầu về thực phẩm tiện lợi là không co giãn.

Thang đo “Sự tiện lợi” với 7 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với

1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, 5 hoàn toàn đồng ý.

3.1.2 Thang đo ảnh hưởng xã hội

Theo công thức B = f (P, E) của Lewin (1936), hành vi (B) của một người (P) bị ảnh hưởng bởi sự tương tác với những người khác và môi trường xã hội (E) Điều này cho thấy rằng nếu môi trường hỗ trợ việc chấp nhận công nghệ, thì hành vi và thái độ của cá nhân đối với công nghệ sẽ trở nên tích cực hơn.

Thang đo “Ảnh hưởng xã hội” với 9 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý.

3.1.3 Thang đo sự hữu ích

“Mức độ hữu ích được cảm nhận” là khả năng công nghệ nâng cao hiệu suất công việc của cá nhân, trong khi “tính dễ sử dụng” phản ánh mức độ nỗ lực cần thiết để sử dụng công nghệ đó (Davis, 1989) Davis (1989) nhấn mạnh rằng tính hữu ích được nhận thức là yếu tố quan trọng, vì khi người tiêu dùng cảm thấy công nghệ có thể cải thiện hiệu suất, họ có xu hướng sử dụng nó nhiều hơn trong tương lai (Lee, Lee & Jeon, 2017) Nghiên cứu của Kim (2014) và Xu, Gan & Yan (2010) cũng cho thấy mối quan hệ tích cực giữa nhận thức về tính hữu ích và ý định sử dụng công nghệ.

Nghiên cứu này tập trung vào ứng dụng Now và nhận định rằng nếu người dùng cảm thấy ứng dụng này hữu ích, họ sẽ có xu hướng thử nghiệm và sử dụng nó nhiều hơn Theo Chang (2013), tính hữu ích được nhận thức có thể ảnh hưởng đến tuổi thọ hiệu suất của ứng dụng Do đó, nếu người dùng kỳ vọng rằng Now sẽ cải thiện hiệu suất trong việc đặt thức ăn, khả năng họ sử dụng ứng dụng sẽ tăng lên.

Thang đo “sự hữu ích” với 5 biến quan sát và dùng thang Likert 5 điểm, với

1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, 5 hoàn toàn đồng ý.

3.1.4 Thang đo chương trình khuyến mãi

Các chương trình khuyến mãi ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn Now Khi Now cung cấp các ưu đãi hấp dẫn và phù hợp hơn so với các ứng dụng khác, người dùng sẽ có xu hướng lựa chọn sử dụng Now nhiều hơn Ngược lại, nếu khuyến mãi không hấp dẫn, ý định sử dụng ứng dụng này sẽ giảm đi.

Thang đo “chương trình khuyến mại” với 04 biến quan sát và dùng thang

Likert 5 điểm, với 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường,

Thái độ hướng đến tâm lý của khách hàng về việc mua hàng qua internet

Thái độ đối với mua sắm trực tuyến bị ảnh hưởng bởi cả yếu tố tích cực và tiêu cực Các yếu tố tiêu cực chủ yếu liên quan đến rủi ro trong quá trình mua sắm trực tuyến, trong khi các yếu tố tích cực lại liên quan đến chính sách chăm sóc khách hàng và chất lượng hạ tầng của website thương mại điện tử.

Thang đo "ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua app Now" được thiết kế với 02 biến quan sát và sử dụng thang Likert 5 điểm Trong đó, các mức độ đồng ý được quy định như sau: 1 = hoàn toàn không đồng ý, 2 = không đồng ý, 3 = bình thường, 4 = đồng ý, và 5 = hoàn toàn đồng ý.

3.1.6 Thang đo ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now Ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua app Now của các cá nhân có thể được đo lường bằng cách nhìn vào động lực và nỗ lực của họ để tìm hiểu hoặc duy trì để sử dụng app (Dixit & Prakash, 2018).

Thang đo “ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua app Now” được xây dựng dựa trên 02 biến quan sát và áp dụng thang Likert 5 điểm Cụ thể, thang đo này có các mức đánh giá từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý), giúp phản ánh rõ ràng mức độ đồng thuận của người dùng đối với dịch vụ.

1 Tôi có thể đặt đồ ăn qua ứng dụng Now bất cứ lúc nào TL1

2 Tôi thấy đồ ăn trên ứng dụng Now rất đa dạng TL2

3 Đặt đồ ăn qua ứng dụng Now giúp tôi không phải đi ra ngoài mua đồ ăn vào những khi thời tiết xấu

4 Tôi cảm thấy dịch vụ giao hàng khi đặt đồ ăn qua ứng dụng Now rất nhanh chóng TL4

5 Tôi thấy ứng dụng Now có nhiều hình thức thanh toán TL5

6 Tôi thấy việc thanh toán khi đặt đồ ăn qua ứng dụng Now rất dễ dàng TL6

7 Tôi có thể thanh toán khi đặt đồ ăn qua ứng dụng Now mọi lúc mọi nơi TL7 ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI

1 Người thân và bạn bè của tôi thường xuyên sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now AH1

2 Người thân và bạn bè của tôi phản hồi tích cực về dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now AH2

3 Người thân và bạn bè của tôi thường xuyên khuyên tôi nên sử dụng ứng dụng để đặt đồ ăn AH3

4 Tôi tải ứng dụng Now vì thấy phản hồi trên App Store/ CH Play rất tích cực AH4

5 Quảng cáo của ứng dụng Now hấp dẫn, xuất hiện nhiều thu hút tôi AH5

6 Quảng cáo của ứng dụng Now đáng tin cậy AH6

7 Quảng cáo của ứng dụng Now cung cấp cho tôi đầy đủ thông tin hữu ích AH7

8 Giao diện của ứng dụng Now rất đẹp và bắt mắt AH8

9 Giao diện của ứng dụng Now rất khoa học và dễ dùng AH9

1 Tôi cảm thấy mình không phải mất công ra ngoài ăn hoặc nấu ăn khi đặt đồ ăn qua ứng dụng Now

2 Tôi thấy mình tiết kiệm được thời gian khi đặt đồ ăn qua ứng dụng

3 Sử dụng ứng dụng Now để đặt đồ ăn giúp tôi tăng năng suất công việc HI3

4 Tôi thấy ứng dụng Now hữu dụng trong cuộc sống HI4

5 Tôi thấy mình vẫn đảm bảo chất lượng dinh dưỡng mà không cần phải nấu ăn HI5

1 Ứng dụng đặt đồ ăn Now có rất nhiều các chương trình khuyến mãi KM1

2 Tôi bị thu hút bởi các chương trình khuyến mãi của ứng dụng Now KM2

3 Các chương trình khuyến mãi của ứng dụng Now giảm được rất nhiều tiền KM3

4 Tôi thích các chương trình khuyến mãi trên ứng dụng Now KM4

1 Tôi cảm thấy hài lòng khi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng

2 Tôi cảm thấy hài lòng về chính sách vận chuyển của ứng dụng Now TĐ2

3 Tôi cảm thấy lo lắng về giá khi mua qua ứng dụng Now sẽ đắt hơn mua bên ngoài

4 Tôi cảm thấy hài lòng về chính sách chăm sóc khách hàng của ứng dụng Now

5 Tôi cảm thấy phiền khi nhận các quảng cáo của ứng dụng Now TĐ5

6 Tôi nghĩ sử dụng Now là một sự lựa chọn thông minh TĐ6 Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ ĐẶT ĐỒ ĂN QUA ỨNG DỤNG

1 Tôi thường có kế hoạch ăn gì trước khi vào ứng dụng Now YĐ1

2 Tôi sẽ giới thiệu người khác sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng

3 Tôi có dự định sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng

Now trong tương lai YĐ3

4 Tôi sẽ sử dụng lại ứng dụng Now nếu có nhiều chương trình khuyến mãi hơn YĐ4

Bảng 3.1 Bảng câu hỏi khảo sát

Nghiên cứu chính thức

3.2.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu này được thực hiện thông qua bảng câu hỏi với 45 biến quan sát và một số câu hỏi đặc trưng Để xác định cỡ mẫu, nhóm nghiên cứu áp dụng công thức n=5*m, trong đó m là số biến độc lập (Comrey, 1973; Roger, 2006).

Nhóm chúng tôi đã thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi được thiết kế trên Google Docs và gửi đến đối tượng khảo sát qua các mạng xã hội như Facebook, Messenger, và Zalo Phương pháp này đã giúp chúng tôi thu được 218 bảng khảo sát hợp lệ, sau khi loại bỏ 2 bảng không phù hợp, và toàn bộ 218 mẫu này đã được đưa vào xử lý dữ liệu.

3.2.3 Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu

Sau khi loại bỏ các bảng hỏi không hợp lệ, chúng tôi tiến hành mã hóa và nhập liệu, sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 16 để xử lý dữ liệu Nghiên cứu được phân tích bằng các phương pháp thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích hồi quy.

3.2.4 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009)

Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng để xác định mối liên kết giữa các đo lường và xem xét xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cụ thể hay không Để đánh giá mức độ đóng góp của từng biến, cần xem xét hệ số tương quan biến tổng (corrected item-total correlation) Việc tính toán hệ số này giúp xác định những biến quan sát không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo, từ đó phân loại chúng thành các biến chính và biến phụ thuộc.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là có thể sử dụng được.

Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên có thể được xem xét cho các nghiên cứu mới Để thang đo được sử dụng, hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) cần đạt từ 0.3 trở lên (Hair và cộng sự, 2010).

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả áp dụng mô hình hồi quy bội để xác định các yếu tố chính có ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi sử dụng Mô hình hồi quy bội được đề xuất bởi nhóm tác giả sẽ được trình bày chi tiết trong bài viết.

- AHHV là hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng now của sinh viên

- F1, F2,…, Fn là các nhân tố (biến độc lập) ảnh hưởng đến hành vi sử dụng

- � �, � �,…, �� là hệ số hồi quy từng phần (Trong bài nghiên cứu này nhóm tác giả sử dụng hế số β chưa chuẩn hóa)

- ε là sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn, trung bình bằng 0, phương sai không đổi và độc lập.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thông tin mẫu nghiên cứu

Nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát trực tuyến với sinh viên tại Hà Nội, thu về 263 mẫu hợp lệ sau khi loại bỏ những mẫu không đạt yêu cầu như chỉ chọn một đáp án duy nhất hoặc không phải sinh viên khu vực Hà Nội Các bảng câu hỏi hợp lệ này được mã hóa và phân tích bằng phần mềm SPSS.

Trung bình đặt đồ ăn qua ứng dụng trong 1 tháng

Bảng 4.1 Thống kê thông tin mẫu khảo sát

Theo bảng 4.1, ta thấy được:

 Về giới tính: kết quả khảo sát cho thấy trong 218 mẫu khảo sát có 99 sinh viên nam (chiếm 45,4%) và 119 sinh viên nữ (chiếm 54.6%) Như vậy nữ tham gia

Kết quả khảo sát cho thấy trong 218 mẫu, 78% người tham gia nằm trong độ tuổi từ 18-20, 20.2% từ 21-23 tuổi, và chỉ 1.8% trên 23 tuổi Điều này cho thấy đa số người tham gia khảo sát đều thuộc nhóm tuổi trẻ.

20 tuổi tham gia đông hơn

 Về thu nhập : Kể quả từ bảng khảo sát chp thấy trong 218 mẫu khảo sát có

102 người có thu nhập dưới 3 triệu (chiếm 46.8%) và là người tham gia đông nhất

Trong một cuộc khảo sát với 218 mẫu, tần suất đặt hàng trong một tháng cho thấy 150 người (68.8%) đặt hàng trung bình từ 1-5 lần 54 người (21.8%) đặt hàng từ 5-11 lần, trong khi 11 người (11%) đặt hàng từ 16-30 lần Cuối cùng, chỉ có 3 người (1.4%) đặt hàng từ 30-60 lần trong tháng.

Mẫu khảo sát được phân bổ đồng đều giữa các bậc sinh viên và các đối tượng nam nữ, điều này đảm bảo độ tin cậy và khách quan cho quá trình phân tích dữ liệu tiếp theo.

Kiểm định chất lượng thang đo

Về lý thuyết, hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt. xi

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted

TL7 24.84 18.160 0.718 0.883 Chấp nhận Ảnh hưởng xã hội (AH):=0.902

TD6 18.81 13.327 0.717 0.832 Chấp nhận Ý định (YD):=0.803

Bảng 4.2.Chỉ số kiểm định chất lượng thang đo

Nguồn: Kết quả phân tích SPSS

Nhìn vào bảng kết quả, hệ số Cronbach’s Alpha đều khá cao (>0.7), các hệ số đều lớn hơn 0.7 nên ta không loại yếu tố nào.

Các biến quan sát trong mỗi yếu tố đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy sự tương quan tích cực giữa chúng Do đó, tất cả các biến đều đạt độ tin cậy, và không có biến nào cần loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu.

Sau khi kiểm định chất lượng thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đã đạt yêu cầu về độ tin cậy và sẵn sàng cho bước phân tích hồi quy tiếp theo.

Phân tích hồi quy

Trước khi đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, nhóm đã rút gọn các biến lại như sau:

Tiện lợi: gồm 7 biến quan sát đạt yêu cầu bao gồm: TL1, TL2, TL3,TL4,

TL5, TL6, TL7 Khi đấy biến mới TL sẽ được hình thành như sau:

TL = TL1 + TL2 + TL3 + TL4 + TL5 + TL6 + TL7 Để tạo ra biến mới HI, cần có 5 biến quan sát đạt yêu cầu, bao gồm HI1, HI2, HI3, HI4 và HI5.

HI được cấu thành từ năm yếu tố: HI1, HI2, HI3, HI4 và HI5 Ảnh hưởng xã hội được xác định qua chín biến quan sát: AH1, AH2, AH3, AH4, AH5, AH6, AH7, AH8 và AH9 Từ đó, biến mới AH sẽ được hình thành.

AH=AH1+AH2+AH3+AH4+AH5+AH6+AH7+AH8+AH9

Khuyến mãi: gồm 4 biến quan sát đạt yêu cầu bao gồm: KM1, KM2, KM3, KM4 Khi đấy biến mới KM sẽ được hình thành như sau:

KM = KM1 + KM2 + KM3 + KM4 Thái độ được xác định bởi 6 biến quan sát: TD1, TD2, TD3, TD4, TD5, TD6 Khi đó, biến mới TD sẽ được hình thành dựa trên các biến này.

TD=TD1+TD2+TD3+TD4+TD5+TD6

4.3.1 Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình

Kiểm nghiệm F được sử dụng để kiểm định các giả thuyết về sự phù hợp của mô hình, nhằm chỉ ra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Giả thuyết được xét gồm Ho: Không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, và H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, giả thuyết Ho sẽ bị bác bỏ.

- Bảng … cho ta thấy giá trị F,930 tại mức ý nghĩa Sig rất nhỏ (Sig

< 0,001) Vì vậy, ta có thể kết luận các biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc và giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Nguồn: Kết quả phân tích SPSS

 Sử dụng kiểm nghiệm t: Kiểm định mối quan hệ tuyến tính của một biến độc lập cụ thể và biến phụ thuộc.

Trong nghiên cứu này, chúng tôi xem xét giả thuyết H0, cho rằng không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc (YD) và các biến độc lập (TL, AH, HI, KM, TĐ) Ngược lại, giả thuyết H1 cho rằng tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Chúng tôi sẽ bác bỏ giả thuyết H0 nếu giá trị sig nhỏ hơn 0.05.

Dựa vào bảng dữ liệu, giá trị sig của biến độc lập TL lớn hơn 0,05, cho thấy không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập này Do đó, giả thuyết H0 được chấp nhận.

Bảng 4.4 Kết quả hệ số hồi quy

Nguồn: Kết quả phân tích SPSS

 Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Từ bảng … , hệ số xác định R² (R-quare) là 0,693 và R² điều chỉnh

(Adjusted R-quare) là 0,686 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng

40 phù hợp, các biến độc lập trong mô hình đã giải thích được 68,6% (>50%) sự biến thiên của biến phụ thuộc.

Bảng 4.5 Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình

Nguồn: Kết quả phân tích SPSS

4.3.2 Kiểm định các giả định phần dư

Giả định liên hệ tuyến tính được kiểm tra thông qua biểu đồ phân tán giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa Kết quả từ biểu đồ cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường thẳng qua điểm 0, không hình thành một mẫu cụ thể nào Do đó, giả định liên hệ tuyến tính đã được đáp ứng.

Hình 4.1 Biểu đồ phần dư phân tán

Nguồn: Kết quả phân tích SPSS

Giả định không có tương quan giữa các phần dư được kiểm tra bằng thống kê Durbin-Watson, với điều kiện 1 < Durbin-Watson < 3 nằm trong vùng chấp nhận Theo bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình, hệ số Durbin-Watson là 1,966, cho thấy không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.

Mô hình hồi quy đã được kiểm định và cho thấy tính phù hợp cùng ý nghĩa thống kê Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa được xác định là: YD = 0,308 + 0,225*AH + 0,312*KM + 0,306*TD, trong đó các hệ số phản ánh ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.

Hệ số β2 = 0,225 cho thấy rằng khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu ảnh hưởng xã hội đối với ứng dụng Now tăng hoặc giảm 1 đơn vị, thì hành vi sử dụng ứng dụng Now để đặt đồ ăn của sinh viên Hà Nội sẽ tăng hoặc giảm 0,225 đơn vị.

Khi khuyến mãi ứng dụng Now tăng hoặc giảm 1 đơn vị, hành vi sử dụng ứng dụng này để đặt đồ ăn của sinh viên Hà Nội sẽ thay đổi tương ứng 0,312 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Khi thái độ của sinh viên Hà Nội đối với ứng dụng Now tăng hoặc giảm 1 đơn vị, hành vi sử dụng ứng dụng này để đặt đồ ăn cũng sẽ thay đổi tương ứng 0,306 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác giữ nguyên.

Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa chủ yếu mang ý nghĩa toán học, vì nó chỉ cho thấy sự thay đổi của biến phụ thuộc khi từng biến độc lập thay đổi, trong khi các biến độc lập khác được giữ cố định.

Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, ta sử dụng hệ số hồi quy chuẩn hóa Hệ số càng lớn cho thấy mức độ tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc càng mạnh Kết quả phân tích cho thấy thứ tự ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội là: KHUYẾN MÃI > THÁI ĐỘ > ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI, với độ lớn hệ số Beta chuẩn hóa lần lượt là β4 > β5 > β2.

BÌNH LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Bình luận

Sự gia tăng nhanh chóng của các ứng dụng đặt đồ ăn trực tuyến tại Việt Nam đã tạo ra một môi trường cạnh tranh khốc liệt Việc nghiên cứu ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now là rất quan trọng, giúp doanh nghiệp hiểu rõ tâm lý và hành vi của khách hàng Từ đó, doanh nghiệp có thể phát triển các phiên bản dịch vụ tốt hơn và xây dựng chính sách hiệu quả nhằm khai thác và mở rộng thị phần Nghiên cứu này đặc biệt giúp nhà quản trị nắm bắt hành vi của nhóm khách hàng sinh viên, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ của họ tại Hà Nội.

Sau khi tổng hợp, phân tích các kết quả của dữ liệu điều tra đã thu thập được, nghiên cứu có một kết luận như sau:

Mô hình đề xuất cho thấy sự phù hợp và độ tin cậy cao trong việc phân tích ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội Kết quả phân tích hồi quy chỉ ra ba yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định này, bao gồm ảnh hưởng xã hội, chương trình khuyến mãi và thái độ của người tiêu dùng.

Nghiên cứu cho thấy rằng ảnh hưởng của xã hội có mối tương quan dương với ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now, với kết quả kiểm định giả thuyết cho thấy sự liên hệ này có ý nghĩa thống kê (sig = 0,000 < 0,05 và β = 0,225) Điều này chứng tỏ rằng yếu tố xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy ý định đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên Hà Nội Hầu hết sinh viên có thái độ tích cực đối với dịch vụ trực tuyến có xu hướng cao hơn trong việc thực hiện các giao dịch đặt đồ ăn qua ứng dụng Ngoài ra, việc bạn bè và người thân giới thiệu về ứng dụng Now cũng góp phần làm tăng cường ý định sử dụng dịch vụ này.

Giả thuyết H4 cho rằng có mối tương quan tích cực giữa chương trình khuyến mãi và ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now Kết quả kiểm định cho thấy giả thuyết này được xác nhận, cho thấy chương trình khuyến mãi có ảnh hưởng tích cực đến hành vi sử dụng ứng dụng.

Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê với giá trị sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05, và hệ số β = 0,346, cho thấy tác động tích cực Điều này cung cấp cơ sở vững chắc để chấp nhận giả thuyết H4 Đặc biệt, yếu tố khuyến mãi và giảm giá được xác định là có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên.

Hà Nội, sinh viên thường ưu tiên các yếu tố khuyến mãi và giảm giá khi đặt đồ ăn Các chương trình khuyến mãi lớn không chỉ làm tăng ý định sử dụng ứng dụng Now mà còn giúp sinh viên tiết kiệm chi phí đáng kể Sự xuất hiện thường xuyên của các ưu đãi hấp dẫn sẽ tạo ra động lực mạnh mẽ cho sinh viên Hà Nội trong việc sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng này.

Giả thuyết H5 cho thấy thái độ có mối tương quan dương với ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now Kết quả kiểm định cho thấy mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê với sig = 0,000 < 0,05 và hệ số β = 0,277 (β > 0) Điều này chứng tỏ rằng thái độ là yếu tố có tác động mạnh thứ hai đến ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên.

Hà Nội có đủ lý do để chấp nhận H5, cho thấy rằng thái độ của khách hàng, đặc biệt là sinh viên, sẽ thúc đẩy ý định đặt đồ ăn qua ứng dụng Now Thực tế cho thấy hầu hết sinh viên đều có thái độ tích cực đối với việc đặt đồ ăn trực tuyến.

Kiến nghị

Nghiên cứu chỉ ra rằng ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng Now của sinh viên tại Hà Nội bị tác động bởi các yếu tố xã hội, chương trình khuyến mãi và thái độ của người tiêu dùng.

Để tăng cường số lượng người đặt đồ ăn qua ứng dụng Now, cần tối ưu hóa các chương trình khuyến mãi và kiểm soát hiệu quả các tác động từ xã hội đến người dùng Nâng cao thái độ của khách hàng đối với ứng dụng cũng rất quan trọng Now nên cải thiện giao diện ứng dụng để trở nên khoa học và thu hút hơn, đồng thời hợp tác với nhiều quán ăn để đa dạng hóa dịch vụ Việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng sẽ giúp họ có đánh giá tích cực hơn về ứng dụng Cuối cùng, tăng cường truyền thông về xu hướng ẩm thực cũng là một yếu tố cần thiết.

44 hướng đặt đồ ăn qua ứng dụng điện tử sẽ đem lại cho người tiêu dùng một số lợi ích.