GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Nhu cầu giao dịch không tiền mặt đang gia tăng nhanh chóng, đặc biệt sau đại dịch Covid-19, với sự phát triển mạnh mẽ của thanh toán qua internet Ví điện tử đã dần thay thế tiền mặt và thẻ truyền thống, cho phép người dùng thực hiện giao dịch dễ dàng thông qua ứng dụng trên điện thoại thông minh Khách hàng có thể thanh toán cho người bán bằng số điện thoại hoặc mã QR, mang lại sự tiện lợi và nhanh chóng trong các giao dịch hàng ngày.
Năm 2021, nghiên cứu của công ty Cimigo chỉ ra rằng ví điện tử tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, với Momo dẫn đầu về mức độ sử dụng, tiếp theo là Zalo Pay, VT Pay, Grab Pay (Moca) và AirPay.
Momo là ví điện tử đầu tiên tại Việt Nam, chiếm tới 75% tổng số người dùng ví điện tử (Cimigo, 2021) Sau hơn 10 năm ra mắt, Momo đã thu hút hơn 20 triệu người dùng (Momo, 2020) Tuy nhiên, các công ty công nghệ trong lĩnh vực ví điện tử vẫn đang tiếp tục "đốt tiền" để tăng cường khuyến mãi nhằm thu hút thêm người dùng.
Momo đang dẫn đầu thị trường ví điện tử tại Việt Nam, nhưng phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ các đối thủ trong nước và công ty nước ngoài, điều này tạo ra thách thức lớn trong việc mở rộng thị phần Do đó, nghiên cứu "Nghiên cứu về những yếu tố tác động đến ý định sử dụng ví điện tử Momo của khách hàng tại khu vực TP.HCM" được thực hiện nhằm tìm hiểu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử Momo, đặc biệt là trong giới trẻ.
Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán Momo của người dân thành phố Hồ Chí Minh
Nghiên cứu nhằm xác định nguyên nhân và phân tích các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán Momo của cư dân thành phố Hồ Chí Minh Việc đánh giá những yếu tố này sẽ giúp hiểu rõ hơn về thói quen tiêu dùng và sự chấp nhận công nghệ thanh toán điện tử trong cộng đồng.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến ý định sử dụng ví điện tử Momo của người dân tại khu vực TP.HCM
- Không gian: Người dân đang sinh sống tại thành phố Hồ Chí Minh
- Thời gian nghiên cứu: từ ngày 15/4/2022 đến ngày 25/4/2022.
Phương pháp nghiên cứu
Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng:
Bằng cách sử dụng bảng câu hỏi đã được thiết kế sẵn, nghiên cứu tiến hành khảo sát và thu thập dữ liệu, sau đó áp dụng phần mềm SPSS để xử lý Quá trình này bao gồm đánh giá sơ bộ các thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan và hồi quy, nhằm làm rõ các vấn đề liên quan đến giả thuyết nghiên cứu.
- Biến độc lập là những yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử Momo của khách hàng
- Biến phụ thuộc là ý định sử dụng ví điện tử Momo của khách hàng
Phương pháp chọn mẫu: sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên
- Thu thập dữ liệu qua phiếu khảo sát được gửi từ 10:00 ngày 18/04/2022 đến 23:59 ngày 18/04/2022
- Dùng phần mềm thống kê SPSS để xử lý dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu
- Kiểm tra độ tin cậy của thang đo các biến nghiên cứu bằng kiểm định Cronbach’s Alpha
Phân tích hồi quy tuyến tính giúp xác định mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập, từ đó đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Các giả thuyết nghiên cứu
1.5.1 Nhận thức hữu ích (PU)
Nhận thức hữu ích (PU) là một yếu tố quan trọng trong mô hình TAM, được định nghĩa là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ cải thiện hiệu suất và hiệu quả công việc của họ (Davis, 1993; Redzuan và cộng sự, 2016) Tương tự, Khayati và Zouaoui (2013) cũng chỉ ra rằng mức độ hữu ích được cảm nhận là một khía cạnh thiết yếu của mô hình UTAUT, thể hiện mức tăng hiệu suất mà người dùng có thể đạt được khi áp dụng công nghệ mới.
Nghiên cứu của Francisco và cộng sự (2015) chỉ ra rằng tính hữu ích được cảm nhận có tác động trực tiếp đến thái độ của người dùng đối với các công cụ thanh toán Cheng và Huang cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của yếu tố này trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng.
Nghiên cứu của năm 2013 cho thấy tính hữu ích của dịch vụ đặt vé qua điện thoại di động có ảnh hưởng tích cực đến hành vi sử dụng thiết bị di động Tương tự, Wang et al (2006) chỉ ra rằng mức độ hữu ích được cảm nhận cao sẽ dẫn đến ý định sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử nhiều hơn.
H1: Yếu tố “Nhận thức hữu ích” được cảm nhận ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử Momo của khách hàng
1.5.2 Nhận thức dễ sử dụng (PEU)
Nhận thức dễ sử dụng là cảm giác của cá nhân về mức độ nỗ lực cần thiết để sử dụng một hệ thống cụ thể (Davis, 1993) Người dùng sẽ có xu hướng sử dụng ứng dụng ví điện tử Momo nhiều hơn nếu họ cảm thấy nó dễ dàng và không tốn nhiều công sức Tuy nhiên, một số hạn chế như sự phức tạp và thao tác khó khăn có thể dẫn đến sự không hài lòng, đặc biệt là đối với người tiêu dùng lớn tuổi và thiếu kinh nghiệm Do đó, tính dễ học và dễ sử dụng là yếu tố quan trọng đối với các dịch vụ M-wallet, bất kể khả năng kỹ thuật của người tiêu dùng (Dai & Palvi, 2009) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng cảm nhận dễ sử dụng có mối liên hệ tích cực với ý định sử dụng (Pousttchi & Wiedemann, 2007; Rigopoulos & Askounis, 2007; Jayasingh & Eze).
H2: Yếu tố “Nhận thức dễ sử dụng” được cảm nhận ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử Momo của khách hàng
Niềm tin vào nhà cung cấp dịch vụ được xác định là sự tin tưởng của khách hàng vào tính chính trực và độ tin cậy của họ (Shin, 2013) Để phát triển ứng dụng thanh toán di động thành công, các nhà cung cấp cần chú trọng đến việc xây dựng và duy trì lòng tin từ khách hàng, vì những ứng dụng này thường yêu cầu thông tin cá nhân và tài chính Khách hàng thường lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư khi thực hiện giao dịch qua internet (Kim và cộng sự, 2009; Toufaily và cộng sự, 2013) hoặc thanh toán di động (Zhou).
Người tiêu dùng ngày càng quan tâm đến việc đảm bảo giao dịch được thực hiện đúng như mong đợi và thông tin cá nhân của họ không bị rò rỉ hay tấn công (Chellappa và cộng sự, 2002) Theo Jarvenpaa và cộng sự (1999), lòng tin đóng vai trò quan trọng trong quyết định mua sắm của người tiêu dùng, đặc biệt trong các tình huống không chắc chắn như thanh toán điện tử T Lee (2005) cũng chỉ ra rằng lòng tin có thể là yếu tố quyết định trong việc sử dụng ví di động Nhiều nghiên cứu trước đó đã xác nhận rằng lòng tin có mối liên hệ tích cực với ý định hành vi của người tiêu dùng (Gao và Waechter, 2017).
Khalilzadeh và cộng sự, 2017; Shin, 2009; Luo và cộng sự, 2010; Zhang và cộng sự,
H3: Yếu tố “Niềm tin” ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử Momo
1.5.4 Ảnh hưởng xã hội (SI) Ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là mức độ mà người dùng nhận thấy rằng những người quan trọng, có mối quan hệ chặt chẽ với họ đưa ra những lời khuyên và tạo niềm tin rằng họ nên sử dụng hệ thống thông tin mới (Venkatesh và cộng sự, 2003)
Những người có ảnh hưởng trong cuộc sống, như chị em, cha mẹ, bạn bè và người thân, đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích cá nhân áp dụng hệ thống công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003; Junadi & Sfenrianto, 2015) Hiện nay, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, truyền thông kỹ thuật số và mạng xã hội, cá nhân ngày càng chịu tác động lớn từ những yếu tố này.
5 từ các nhóm và cộng đồng (Nguyen et al., 2014; Han, 2020) Venkatesh và cộng sự
Nghiên cứu năm 2003 chỉ ra rằng ảnh hưởng xã hội là một trong bốn yếu tố chính tác động tích cực đến ý định của khách hàng Trong giai đoạn đầu sử dụng công nghệ, các cá nhân thường bị ảnh hưởng bởi lời khuyên và phản hồi từ những người xung quanh do thiếu kinh nghiệm và niềm tin.
H4: Yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử Momo
1.6 Lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) và lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) của Venkatesh et al (2003), cùng với thuyết hành vi dự định (TPB), nhóm tác giả đã phát triển một mô hình nghiên cứu về việc sử dụng ví điện tử Mô hình này bao gồm năm yếu tố quan trọng: (1) Nhận thức hữu ích, (2) Nhận thức dễ sử dụng, (3) Niềm tin vào ví điện tử Momo, và (4) Ảnh hưởng xã hội.
1.7 Kết cấu đề tài Đề tài được trình bày theo kết cấu gồm 3 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về nghiên cứu
Chương 2: Xử lý dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Chương 3: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị
Hình 1.1: Mô hình nghiên cứu của nhóm tác giả đề xuất
Trong chương này, nhóm sẽ trình bày tổng quan về đề tài nghiên cứu, bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa của nghiên cứu, phương pháp thực hiện, các giả thuyết, lý thuyết và mô hình nghiên cứu, cùng với kết cấu đề tài Những nội dung này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quát về đề tài, tạo nền tảng cho việc tìm hiểu sâu hơn về cơ sở lý thuyết trong chương tiếp theo.
Kết cấu đề tài
Đề tài được trình bày theo kết cấu gồm 3 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về nghiên cứu
Chương 2: Xử lý dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Chương 3: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị
Hình 1.1: Mô hình nghiên cứu của nhóm tác giả đề xuất
Trong chương này, nhóm trình bày tổng quan về đề tài nghiên cứu, bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa của nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, các giả thuyết, lý thuyết và mô hình nghiên cứu, cũng như kết cấu của đề tài Những nội dung này cung cấp cái nhìn tổng quát về đề tài, tạo nền tảng cho việc khám phá sâu hơn về cơ sở lý thuyết trong chương tiếp theo.
XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp tóm tắt và phân tích các đặc điểm của một tập hợp dữ liệu thu thập được Mục tiêu chính của thống kê mô tả là cung cấp cái nhìn tổng quan về mẫu dữ liệu mà không dựa vào lý thuyết xác suất.
1 Chọn Analyze =>Descriptive Statistics => Frequencies
Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu ban đầu
2 Chọn lần lượt từng nhóm nhân khẩu học cần xử lý vào khung Variable (giới tính, độ tuổi, thu nhập, )
Hình 2.2:Hình phân tích tần số
Bảng 2.1: Bảng thống kê mô tả đặc điểm người khảo sát
Nam 75 37,5 Độ tuổi Từ 18-21 tuổi 67 33,5
Trình độ học vấn Từ trung học phổ thông trở xuống
Thu nhập/tháng Dưới 5 triệu 94 47,0
Khảo sát với 200 người cho thấy có 75 nam (37,5%) và 125 nữ (62,5%), cho thấy đối tượng sử dụng chủ yếu là nữ Điều này phản ánh thực tế rằng phụ nữ thường là người quản lý tài chính trong gia đình, họ có xu hướng chi tiêu và mua sắm online nhiều hơn, bao gồm các giao dịch như đặt vé máy bay, trả học phí và mua bảo hiểm Vì vậy, việc sử dụng ví điện tử Momo để thanh toán trực tuyến trở nên phổ biến hơn ở nhóm đối tượng này.
Sau khi phân tích dữ liệu, tỷ lệ khách hàng thuộc độ tuổi từ 18-21 tuổi được khảo sát là 67 người (chiếm 33,5%), từ 22-30 tuổi là 82 người (chiếm 41%), từ 31-45 tuổi có
37 người (chiếm 18,5%) và trên 45 tuổi có 14 người (chiếm 7%)
Tỷ lệ khách hàng sử dụng ví điện tử Momo chủ yếu thuộc độ tuổi 22-30, với 82 người, và 18-21 tuổi, với 67 người Những nhóm tuổi này chủ yếu là học sinh, sinh viên và nhân viên có thu nhập, họ ưa chuộng công nghệ mới và tính tiện lợi, do đó thường xuyên sử dụng Momo để thanh toán Ngược lại, người dùng trên 45 tuổi chiếm tỷ lệ thấp do khó khăn trong việc thích nghi với công nghệ mới và hạn chế trong việc sử dụng hình thức thanh toán số hóa.
2.2.3 Phân tích trình độ học vấn:
Tỷ lệ khách hàng theo trình độ học vấn cho thấy 15% có trình độ từ trung học phổ thông trở xuống, 16,5% có trình độ trung cấp/cao đẳng, 58,5% có trình độ đại học và 10% có trình độ sau đại học.
Tỷ lệ người sử dụng thanh toán điện tử cao nhất thuộc về nhóm có trình độ đại học với 117 người, trong khi nhóm sau đại học chỉ có 20 người Điều này phản ánh thực tế giáo dục ngày càng phát triển, dẫn đến số người có trình độ đại học tăng lên Họ có thu nhập ổn định và nhận thức rõ về lợi ích của thanh toán điện tử như giảm giá và voucher, cũng như tính an toàn và tiện lợi của phương thức này Ngược lại, nhóm sau đại học thường ít hơn trong xã hội, họ ưu tiên đầu tư cho khởi nghiệp và ít chú trọng đến mua sắm trực tuyến hay ví điện tử Giao dịch thanh toán của họ thường lớn, vì vậy họ có xu hướng gửi tiền và chuyển khoản qua ngân hàng thay vì sử dụng ví điện tử như Momo.
Tỷ lệ khách hàng có thu nhập dưới 5 triệu chiếm 47%, từ 5-10 triệu chiếm 35,5%, từ 10-20 triệu chiếm 12% và trên 20 triệu chiếm 5%
Khách hàng có thu nhập dưới 5 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao nhất trong việc sử dụng ví điện tử Momo, với 94 người, do họ có nhu cầu tiết kiệm chi phí khi thanh toán trực tuyến Ngược lại, nhóm khách hàng có thu nhập trên 20 triệu đồng chỉ có 11 người, chủ yếu vì họ ưu tiên gửi tiền ngân hàng để nhận lãi suất và thực hiện các giao dịch lớn, do đó ít sử dụng Momo hơn.
Kiểm định độ tin cậy và tính giá trị của thang đo với hệ số Cronbach’s
Tính nhất quán nội bộ là khái niệm quan trọng trong nghiên cứu, chỉ ra rằng các biến quan sát trong thang đo phải có mối tương quan chặt chẽ với nhau Điều này đảm bảo rằng thang đo phản ánh chính xác khái niệm mà nó đại diện, từ đó nâng cao độ tin cậy và tính chính xác của các kết quả nghiên cứu.
Cronbach's Alpha là chỉ số đo lường tính nhất quán nội bộ, phản ánh mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong một thang đo Nếu các biến trong thang đo có sự liên kết chặt chẽ, thì tính nhất quán của thang đo sẽ cao hơn, dẫn đến giá trị Cronbach's Alpha cũng tăng lên.
Mỗi một thang đo sẽ được đo lường bằng một số lượng các câu hỏi khác nhau
Nhóm nghiên cứu cần phân tích xem các câu hỏi có thực sự phù hợp với các thang đo hay không Những câu hỏi phù hợp sẽ được giữ lại, trong khi những câu không phù hợp sẽ bị loại bỏ.
Muốn biết điều này chúng ta dùng chỉ số Cronbach’s Alpha
- Chọn Analyze → Scale → Reliability Analysis
- Sau đó chọn từng thang đo đưa vào phân tích
To ensure the reliability of the measurement scale, navigate to the Statistics options, select "Scale if item deleted," and click "Continue" followed by "OK." It is essential to evaluate the conditions where the Cronbach's Alpha (CA) should be between 0.6 and 1, and the correlation coefficient must exceed 0.3.
Hình 2.3: Thống kê mô tả tần số Đọc kết quả:
2.3.1 Nhận thức hữu ích (PU)
Nhận thức dễ sử dụng (PEU)
Bảng 2.3: Cronbach’s Alpha của biến nhận thức dễ sử dụng (PEU)
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Ở bảng Reliability Statistics, hệ số Cronbach's Alpha = 0.737 > 0.6, suy ra biến
“Nhận thức dễ sử dụng” đạt độ tin cậy
Ở bảng Item-Total Statistics, cột Corrected Item-Total Correlation, các hệ số tương quan đều > 0.3, do vậy ta không cần loại biến nào.
Niềm tin (TRU)
Bảng 2.4: Cronbach’s Alpha của biến niềm tin (TRU)
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Ở bảng Reliability Statistics, hệ số Cronbach's Alpha = 0.795 > 0.6, suy ra biến
“Niềm tin” đạt độ tin cậy
Ở bảng Item-Total Statistics, cột Corrected Item-Total Correlation, các hệ số tương quan đều > 0.3, do vậy ta không cần loại biến nào.
Ảnh hưởng xã hội (SI)
Bảng 2.5: Cronbach’s Alpha của biến ảnh hưởng xã hội (SI)
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Ở bảng Reliability Statistics, hệ số Cronbach's Alpha = 0.784 > 0.6, suy ra biến
“Ảnh hưởng xã hội” đạt độ tin cậy
Ở bảng Item-Total Statistics, cột Corrected Item-Total Correlation, các hệ số tương quan đều > 0.3, do vậy ta không cần loại biến nào.
Ý định sử dụng (BI)
Bảng 2.6: Cronbach’s Alpha của biến ý định sủ dụng (BI)
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Ở bảng Reliability Statistics, hệ số Cronbach's Alpha = 0.807 > 0.6, suy ra biến
“Ý định sử dụng” đạt độ tin cậy
Ở bảng Item-Total Statistics, cột Corrected Item-Total Correlation, các hệ số tương quan đều > 0.3, do vậy ta không cần loại biến nào
Kết luận cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các nhóm đều lớn hơn 0.6, và hệ số tương quan giữa các biến quan sát với biến tổng đều vượt quá 0.3 Điều này chứng tỏ thang đo có độ tin cậy cao và được đo lường tốt, với sự tương quan tích cực giữa các biến quan sát và tổng thể thang đo Vì vậy, thang đo này hoàn toàn phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố EFA trong các bước tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích khám phá nhân tố (EFA) là một phương pháp thống kê giúp rút gọn nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp các nhân tố ít hơn, mang lại ý nghĩa rõ ràng hơn trong khi vẫn giữ lại hầu hết thông tin từ tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
- Tiếp theo, chọn tất cả các biến đưa vào (trừ biến đã bị loại và thông tin cá nhân)
- Descriptives: Chọn mục Initial Solution và mục KMO and Barlett’s test of sphericity → Continue
- Rotation: Tích chọn phép quay Varimax → Continue
To optimize your data analysis, check the boxes for "Sorted by size" and "Suppress small coefficients." In the section labeled "Absolute value below," enter 0.5, considering the sample data size of 200 Then, click "Continue" and confirm by selecting "OK."
Bảng 2.7: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1
Xét biến nhân tố TRU4: 0.540 – 0.518 = 0.022 < 0.3 => loại TRU4
Xét biến nhân tố PU2: 0.540 – 0.518 = 0.022 < 0.3 => loại PU2
Xét biến nhân tố PEU3: không nằm trên bất kỳ cột nào => loại PEU3
Sau khi loại bỏ 3 biến TRU4, PU2, PEU3, ta phân tích nhân tố EFA lần 2, thu được kết quả:
Bảng 2.8: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2
PU4 890 Đọc bảng Rotated Component Matrix có 16 biến được chia thành 3 nhân tố sau:
Nhân tố 1 bao gồm 10 biến quan sát, được đo lường qua 2 biến niềm tin (TRU), 2 biến nhận thức dễ sử dụng (PEU), 2 biến ảnh hưởng xã hội (SI) và 4 biến ý định sử dụng (BI) Với số lượng biến ý định sử dụng (BI) chiếm ưu thế, nhân tố 1 này được xác định để đo lường ý định sử dụng ví điện tử Momo của khách hàng Do đó, nhân tố 1 sẽ được đặt tên là "Ý định sử dụng" và ký hiệu là BI.
Nhân tố 2 bao gồm 4 biến quan sát, được đo lường bởi 2 biến thuộc thành phần nhận thức hữu ích (PU) và 1 biến thuộc thành phần niềm tin (TRU).
Trong nghiên cứu về thành phần ảnh hưởng xã hội (SI), biến nhận thức hữu ích (PU) được xác định là yếu tố quan trọng nhất Nhân tố này được sử dụng để đo lường mức độ nhận thức của khách hàng đối với ví điện tử Momo Do đó, nhân tố này sẽ được gọi là Nhận thức hữu ích và được ký hiệu là PU.
Nhân tố 3 được xác định gồm 2 biến quan sát, trong đó có 1 biến thuộc thành phần ảnh hưởng xã hội (SI) và 1 biến thuộc thành phần nhận thức hữu ích (PU) Với số lượng biến bằng nhau và biến nhận thức hữu ích đã được đề cập trước đó, nhân tố 3 này sẽ được sử dụng để đo lường ảnh hưởng xã hội của ví điện tử Momo đến khách hàng Nhân tố 3 này được đặt tên là "Ảnh hưởng xã hội" và được ký hiệu là SI.
Vẽ mô hình nghiên cứu sau khi kiểm định thang đo
Hình 2.5: Mô hình nghiên cứu sau khi kiểm định thang đo
Phân tích tương quan
Hệ số tương quan Pearson là công cụ hiệu quả nhất để đo lường mối quan hệ giữa các biến, dựa trên phương pháp hiệp phương sai Nó không chỉ cung cấp thông tin về mức độ và hướng của mối tương quan mà còn giúp phát hiện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập có sự tương quan mạnh.
Trước khi thực hiện phân tích tương quan, ta cần phải tính giá trị trung bình của các biến, gồm các bước sau:
Bấm chọn Transform → Compute Variable…
Đặt tên nhóm nhân tố đại diện ở ô Target Variable
Cuối cùng, ta nhập hàm công thức MEAN = ( , , , ) ở ô Numeric Expression với các biến thuộc nhóm mới được đặt vào chỗ trống → OK
Hình 2.6: Tính giá trị trung bình
Kế tiếp ta thực hiện thao tác phân tích tương quan, gồm các bước:
Bấm chọn Analyze → Correlate → Bivariate
Chuyển các giá trị trung bình đã tính vào ô Variable
Hình 2.7: Phân tích tương quan
Bảng 2.9: Bảng phân tích Pearson
- PU có mối tương quan với BI bởi vì: giá trị sig = 0.000 < 5% và có r = 0.72 (0.5
< 0.72) => Nên nhận thức hữu ích có hệ quả tương cùng chiều mạnh với ý định sử dụng
- SI có mối tương quan với BI bởi vì: giá trị sig = 0,000 < 5% và có r = 0.590 (0.5
< 0.59) => Nên ảnh hưởng xã hội có hệ quả tương quan cùng chiều mạnh với ý định sử dụng.
Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi qui nhằm trả lời cho hai câu hỏi
Trong các biến độc lập đề xuất ban đầu thì yếu tố nào thực sự có tác động đến biến phụ thuộc
Trong các biến có tác động thì biến nào tác động mạnh và biến nào tác dụng yếu
Analyze Regression Liner Đưa các biến phụ thuộc vào Dependent Đưa tất cả các biến độc lập mà còn giữ lại ở bước phân tích tương quan vào Independent
Hình 2.8: Phân tích hồi quy
Statistic Collinearity Diagostics, Dubin – waston
Plot Histogram, Normal probability plot => Continue => OK
Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate
Standardi zed Coefficie nts t Si g
Mô hình nghiên cứu cho thấy R² = 0.572 và R² điều chỉnh = 0.568, cho thấy 5 biến độc lập có khả năng giải thích 56,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc Điều này đồng nghĩa với việc 43,2% vấn đề vẫn chưa được giải quyết, cho thấy mô hình có tiềm năng tốt Các biến SI và PU đóng góp 56,8% vào mô hình, trong khi 43,2% còn lại là các biến khác cần được nghiên cứu và tìm hiểu thêm.
+ SI có Sig=0.000 < 5% và B = 0,206 có giá trị dương nên SI có tác động cùng chiều đến BI vì thế H1: giả thuyết đúng với mức ý nghĩa 5%
+ PU có Sig=0.000 < 5% và B = 0,503 có giá trị dương nên SI có tác động cùng chiều đến BI vì thế H2: giả thuyết đúng với mức ý nghĩa 5%
- Xét cột Beta của SI và PU ta thấy hệ số Beta của PU = 0,567 lớn hơn SI = 0,277, nên ta sẽ ưu tiên giải quyết PU trước
* Để biết được cần phải giải quyết vấn đề nào trước trong một biến đó, ta thực hiện như sau:
+ Chọn Analyze => Descriptive Statistics => Descriptives
+ Sau đó đưa nhóm mô hình đã hiệu chỉnh vào => OK
+ Thực hiện tương tự với các biến còn lại
Hình 2.9: Thống kê mô tả từng biến
2.7.1 Thống kê mô tả của Nhận thức hữu ích (PU)
Bảng 2.11: Thống kê mô tả của nhận thức hữu ích (PU)
Tôi cảm thấy an toàn khi thực hiện giao dịch thông qua ví điện tử Momo
Tôi nghĩ sử dụng ví điện tử Momo giúp tôi thanh toán thuận tiện hơn (PU1)
Những người thân xung quanh (Gia đình, bàn bè, đồng nghiệp, ) của tôi đang sử dụng thanh toán bằng ví điện tử Momo
Tôi có thể dễ dàng học cách sử dụng ví điện tử Momo
So sánh giá trị cột Mean cho thấy SI1 có giá trị thấp nhất, do đó cần ưu tiên đề xuất giải pháp cho SI1 trước Tiếp theo là PU3, sau đó là TRU3 và cuối cùng là PU1.
- SI1: Những người thân xung quanh (Gia đình, bàn bè, đồng nghiệp, ) của tôi đang sử dụng thanh toán bằng ví điện tử Momo
=> Có voucher khuyến mãi hoặc nhận tiền vào tài khoản khi giới thiệu người thiệu người thân, bạn bè đăng ký sử dụng Momo
- PU3: Tôi có thể dễ dàng học cách sử dụng ví điện tử Momo
Chúng tôi cung cấp video hướng dẫn chi tiết về cách đăng ký và thực hiện giao dịch trên các trang mạng xã hội, đảm bảo rõ ràng và minh bạch Đội ngũ của chúng tôi liên tục cập nhật những thay đổi mới trong ứng dụng để khách hàng luôn nắm bắt thông tin kịp thời Ngoài ra, chúng tôi sẽ thông báo qua tin nhắn về các tiện ích mới của Momo cùng với hướng dẫn cụ thể để khách hàng dễ dàng thực hiện.
- TRU3: Tôi cảm thấy an toàn khi thực hiện giao dịch thông qua ví điện tử Momo
Chúng tôi áp dụng các lớp bảo mật thông tin khách hàng đạt tiêu chuẩn quốc tế, cam kết không sử dụng thông tin cá nhân vào mục đích tư lợi Khách hàng sẽ nhận thông báo qua số điện thoại khi thực hiện giao dịch trên ví điện tử Momo và cần xác nhận giao dịch bằng mã OTP để hoàn tất thanh toán.
- PU1: Tôi nghĩ sử dụng ví điện tử Momo giúp tôi thanh toán thuận tiện hơn
=> Đơn giản hóa thao tác thực hiện, thời gian giao dịch nhanh chóng, chính xác
2.7.2 Thống kê mô tả của Ảnh hưởng xã hội (SI)
Bảng 2.12: Thống kê mô tả của ảnh hưởng xã hội (SI)
Những người nổi tiếng có ảnh hưởng xã hội đang sử dụng ví điện tử
Momo để thanh toán (SI2)
Tôi cho rằng quá trình giao dịch sẽ nhanh hơn khi sử dụng ví điện tử Momo thay cho thanh toán tiền mặt (PU4)
So sánh giá trị cột Mean, ta thấy SI2 có giá trị thấp nhất nên cần đề xuất giải pháp trước sau đó đến PU4 Đề xuất giải pháp:
- SI2: Những người nổi tiếng có ảnh hưởng xã hội đang sử dụng ví điện tử Momo để thanh toán
Hợp tác với người nổi tiếng và influencer để quay video quảng cáo trên các nền tảng như Facebook, Instagram và TikTok giúp gia tăng sự nhận biết của người dùng Bên cạnh đó, tổ chức các cuộc thi nhảy challenges với các TikToker nổi bật như Quang Đăng và Đào Lê Phương Thoa, kèm theo yêu cầu tải ứng dụng, sẽ thu hút sự chú ý và tương tác từ cộng đồng.
30 dụng Momo và thực hiện thử thách, người đạt giải sẽ được nhận quà hoặc voucher giảm giúp quảng bá rộng rãi thương hiệu với người dùng hơn.
- PU4: Tôi cho rằng quá trình giao dịch sẽ nhanh hơn khi sử dụng ví điện tử Momo thay cho thanh toán tiền mặt.
Mở rộng hình thức thanh toán qua mã QR giúp quá trình giao dịch diễn ra nhanh chóng chỉ trong vài giây Thanh toán trực tuyến qua Momo trở nên dễ dàng hơn, không còn lo ngại về số tiền lẻ, đồng thời kết nối ví điện tử Momo với nhiều dịch vụ thanh toán tiện lợi.
So sánh giá trị trung bình
2.8.1 Giữa giới tính và ý định sử dụng
- Vào Analyze chọn Compare Means sau đó chọn Independent Sample T Test
- Test Variable(s) chọn biến BI, Grouping Variable chọn Gender
Hình 2.10: So sánh giới tính và ý định sử dụng
Bảng 2.13: Bảng so sánh giá trị trung bình giữa giới tính và ý định sử dụng
N Mean Std Deviation Std Error Mean
Variances t-test for Equality of Means
95% Confidence Interval of the Difference
Cá c ph ươ ng sai bằ ng nh au đư ợc gi ả đị nh
T ươ ng đư ơn g kh ôn g gi ả đị nh
Số lượng nam và nữ có tổng là 200 người, quyết định sử dụng của 75 nam là 3,86% và của 125 nữ là 3,96%
Về sơ bộ thì ý định sử dụng của nữ cao hơn nam là 0,1%
Với Sig = 0.912 > 5% nên ta có phương sai bằng nhau, xét bảng 2 Vì Sig (2- tailed) = 0.318 > 5% nên ý định sử dụng không có ý nghĩa.
Ta kết luận không có sự khác biệt giữa nam và nữ về quyết định sử dụng ở mức ý nghĩa 5%.
2.8.2 Giữa độ tuổi và ý định sử dụng
- Vào Analyze chọn Compare Means
- Dependent List chọn biến phụ thuộc, Fator chọn nhân tố cần so sánh
- Chọn Post Hoc , mục Equal Variances Assumed chọn Tukey, mục Equal Variances Not Assumed chọn Dunnett’s C sau đó nhấn Continue
- Chọn Options chọn Homogeneity of variance test chọn Continue
- Tiếp tục với các nhân tố còn lại
34 Hình 2.11: So sánh với ANOVA
Bảng 2.14: Bảng so sánh giá trị trung bình giữa độ tuổi và ý định sử dụng
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Với Sig= 0.389 > 5% ta có phương sai bằng nhau nên ta xét cột Tukey HSD
Từ 18-25 tuổi và từ 22-30 tuổi: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Từ 18-25 tuổi và từ 31-45 tuổi: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Từ 18-25 tuổi và trên 45 tuổi: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Từ 22-30 tuổi và 31-45 tuổi: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Từ 22-30 tuổi và trên 45 tuổi: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Từ 31-45 tuổi và trên 45 tuổi: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
2.8.3 Giữa trình độ học vấn và ý định sử dụng
Bảng 2.15: Bảng so sánh giá trị trung bình giữa trình độ học vấn và ý định sử dụng Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Từ trung học phổ thông trở xuống
Từ trung học phổ thông
.336 192 300 -.16 83 Đại học Từ trung học phổ thông trở xuống
Từ trung học phổ thông trở xuống
Từ trung học phổ thông trở xuống
Từ trung học phổ thông
.336 185 -.18 85 Đại học Từ trung học phổ thông trở xuống
Từ trung học phổ thông trở xuống
Với Sig= 0.807 > 5% ta có phương sai bằng nhau nên ta xét cột Tukey HSD
Trung học phổ thông trở xuống và trung cấp, cao đẳng: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Trung học phổ thông trở xuống và đại học: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Trung học phổ thông trở xuống và sau đại học: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Trung cấp, cao đẳng và đại học: Không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Trung cấp, cao đẳng và sau đại học không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về YDSD Tương tự, giữa đại học và sau đại học cũng không tồn tại sự khác biệt đáng kể nào về YDSD.
2.8.4 Giữa thu nhập và ý định sử dụng
Bảng 2.16: Bảng so sánh giá trị trung bình giữa thu nhập và ý định sử dụng
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Với Sig= 0 022 < 5% ta có phương sai không bằng nhau nên ta xét cột Dunnett
Dưới 5 triệu và Từ 5-10 triệu: không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Dưới 5 triệu và Từ 10-20 triệu: không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Dưới 5 triệu và Trên 20 triệu: không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Từ 5-10 triệu và Từ 10-20 triệu: không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Từ 5-10 triệu và Trên 20 triệu: không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Từ 10-20 triệu và Trên 20 triệu: không có ý nghĩa thống kê => không có YDSD giống nhau
Trong chương 2, nhóm tác giả đã sử dụng phần mềm SPSS để phân tích dữ liệu thu thập được từ 200 người Họ thực hiện các thống kê mô tả, xây dựng mô hình, phân tích mối tương quan và hồi quy, cũng như so sánh giá trị trung bình.
