GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
Tính c ấp thiết của đề tài
Ngày nay, Internet không chỉ là mạng truyền thông mà còn là nền tảng toàn cầu cho giao dịch tiêu dùng Sự phát triển nhanh chóng của Internet đã làm thay đổi cách thức mua sắm truyền thống, cho phép người tiêu dùng mua sản phẩm và dịch vụ mọi lúc, mọi nơi Tại Việt Nam, ngày càng nhiều người tiêu dùng quen với việc mua hàng trực tuyến, với 38% website cho phép đặt hàng và 3,5% có chức năng thanh toán trực tuyến vào cuối năm 2012 Đặc biệt, tỷ lệ website giới thiệu sản phẩm điện tử đã tăng từ 12,6% lên 17,5% trong cùng năm, cho thấy người tiêu dùng ngày càng ưa chuộng việc chọn lựa sản phẩm trực tuyến Tuy nhiên, tỷ lệ người sử dụng Internet tăng nhanh nhưng sự phát triển của các website bán hàng vẫn chưa theo kịp, điều này cho thấy cần có nghiên cứu sâu hơn về mua sắm trực tuyến để hỗ trợ doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu tiêu dùng.
Mặc dù nhiều lý thuyết và mô hình nghiên cứu đã được phát triển để giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến, hiện tại chưa có nghiên cứu nào tại Việt Nam xác định rõ các yếu tố rủi ro chính tác động đến ý định sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến Việc áp dụng mô hình quốc tế vào bối cảnh Việt Nam có thể không phù hợp do sự khác biệt về kinh tế, văn hóa và xã hội Do đó, nghiên cứu các mô hình hiện đại dựa trên nền tảng nghiên cứu trong nước để xây dựng một mô hình phù hợp với điều kiện Việt Nam là cần thiết Đề tài “Nghiên cứu các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng tại thành phố Hồ Chí Minh” được thực hiện nhằm giải quyết những vấn đề này.
M ục tiêu nghiên cứu
Từ những nhận xét và mong muốn nêu trên, mục tiêu của đề tài sẽ hướng vào nghiên cứu các vấn đề cụ thể như sau:
Xác định các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định sử dụng mua sắm trực tuyến (MHTT) là một nhiệm vụ quan trọng Công việc này bao gồm việc khám phá, phân tích và đánh giá các yếu tố rủi ro có khả năng tác động đến xu hướng thay đổi thái độ của người tiêu dùng đối với việc mua sắm trực tuyến tại Việt Nam.
Để cải thiện trải nghiệm người dùng và giảm thiểu rủi ro, các nhà cung cấp dịch vụ MHTT cần thiết kế các tính năng và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng Việc lắng nghe phản hồi từ khách hàng và cập nhật công nghệ mới sẽ giúp nâng cao chất lượng dịch vụ Hơn nữa, cần chú trọng đến việc bảo mật thông tin và tạo sự tin cậy cho người dùng, từ đó tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
Phương pháp nghiên cứu
- Đề tài được thực hiện theo hai bước:
Bước 1 của nghiên cứu sơ bộ bao gồm việc thực hiện nghiên cứu định tính, tập trung vào các vấn đề lý thuyết về rủi ro trong giao dịch trực tuyến toàn cầu Nghiên cứu này kết hợp các mô hình từ các nghiên cứu trước đó và sử dụng phương pháp thảo luận nhóm để xây dựng bảng câu hỏi, phục vụ cho nghiên cứu chính thức tiếp theo.
Bước 2: Tiến hành nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng để khảo sát đánh giá của những người đã tham gia giao dịch hoặc có ý định mua sắm trực tuyến theo hình thức B2C, nhằm làm rõ các rủi ro tác động đến xu hướng thay đổi thái độ mua sắm trực tuyến tại Việt Nam.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào rủi ro trong MHTT và các yếu tố ảnh hưởng đến ý định MHTT, đồng thời phân tích mối liên hệ và tầm ảnh hưởng của các yếu tố này trong mô hình rủi ro Để thực hiện nghiên cứu, chúng tôi đã thu thập thông tin cấp một từ bảng câu hỏi gửi đến những người được khảo sát, từ đó tiến hành phân tích dữ liệu nhằm làm rõ các vấn đề cần nghiên cứu.
Phạm vi nghiên cứu tập trung vào những khách hàng hiện tại và tiềm năng của dịch vụ mua sắm trực tuyến tại TP HCM.
Ý nghĩa thực tiễn
Nghiên cứu này cung cấp cơ sở ban đầu cho những ai quan tâm về việc xác định chính xác vai trò của các yếu tố rủi ro liên quan đến sự thay đổi thái độ.
Nghiên cứu về MHTT nhằm nâng cao hiểu biết về việc chấp nhận của người dùng trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến, một hoạt động kinh tế còn mới mẻ tại Việt Nam Các yếu tố được xác định trong nghiên cứu có thể áp dụng để tổ chức hệ thống mua sắm trực tuyến phù hợp với môi trường kinh doanh địa phương, giúp doanh nghiệp nhận thức rõ hơn về vai trò của mua sắm trực tuyến trong việc cải thiện dịch vụ khách hàng Phương pháp nghiên cứu cũng định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo về cách đo lường và đánh giá rủi ro ảnh hưởng đến thái độ sử dụng mua sắm trực tuyến, cho phép từng doanh nghiệp điều chỉnh các thang đo và mô hình kinh doanh của mình một cách hiệu quả.
B ố cục luận văn
Luận văn bao gồm 5 chương:
Chương 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
Chương này nhấn mạnh tính cấp thiết của đề tài, xác định mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn của nó Đồng thời, chương cũng giới thiệu cấu trúc tổng thể của đề tài để người đọc dễ dàng theo dõi.
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Trong chương này, chúng tôi sẽ giới thiệu cơ sở lý thuyết và mô hình tham khảo từ các nghiên cứu trước đây, từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu nhằm phân tích các rủi ro liên quan đến việc mua sắm trực tuyến Chương 3 sẽ trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu được áp dụng.
Bài viết trình bày phương pháp nghiên cứu và quy trình xây dựng thang đo cho các khái niệm trong mô hình Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến cách đánh giá và kiểm định thang đo, kiểm tra sự phù hợp của mô hình cũng như kiểm định các giả thuyết đã được đề ra.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu, bao gồm mô tả dữ liệu đã thu thập, đánh giá và kiểm định thang đo, kiểm tra sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, cũng như kiểm định các giả thuyết liên quan đến mô hình.
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Nghiên cứu đã tóm tắt các kết quả chính và đưa ra các đề xuất quản lý trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến Đồng thời, luận văn cũng nhấn mạnh những đóng góp của đề tài, chỉ ra các hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
T ổng quan
2.1.1 Khái niệm dịch vụ mua hàng trực tuyến
Các định nghĩa mua hàng trực tuyến (online shopping) như sau:
1 Mua hàng trực tuyến được định nghĩa là hành vi của người tiêu dùng trong việc mua sắm thông qua các cửa hàng trên mạng hoặc website sử dụng các giao dịch mua hàng trực tuyến (Monsuwe, Dellaert và K D Ruyter, 2004)
2 Mua hàng trực tuyếnlà quá trình mua sản phẩm hay dịch vụ thông qua internet Mua hàng qua mạng là một hình thức của thương mại điện tử được dùng trong giao dịch B2B hoặc B2C (theo Wikipedia)
3 Mua hàng trực tuyếnlà một giao dịch được thực hiện bởi người tiêu dùng thông qua giao diện dựa trên máy tính bằng cách máy tính của người tiêu dùng được kết nối và có thể tương tác với các cửa hàng số hóa của nhà bán lẻ thông qua mạng máy tính (Haubl & Trifts, 2000)
Mua hàng trực tuyến là quá trình người tiêu dùng thực hiện giao dịch mua sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua các cửa hàng trực tuyến trên internet.
2.1.2 Các loại hình mua hàng trực tuyến
Có hai mô hình mua hàng trực tuyến chính yếu nhất là: B2B (business-to- business) và B2C (business-to-consumer)
Mô hình B2B (Business to Business) là hình thức mua sắm trực tuyến giữa các doanh nghiệp hoặc tổ chức, hiện đang chiếm ưu thế trong thương mại điện tử Trong mô hình này, các doanh nghiệp có thể mua bán hàng hóa, cung cấp nguyên vật liệu cho nhau, hoặc bán sản phẩm qua mạng cho hệ thống đại lý của mình.
Mô hình B2C (Business to Consumer) là hình thức mua sắm trực tuyến, trong đó doanh nghiệp cung cấp sản phẩm và dịch vụ trực tiếp đến tay người tiêu dùng Ví dụ điển hình cho mô hình này trong lĩnh vực điện tử và viễn thông bao gồm trang web http://www.thegioitructuyen.vn do công ty Thế giới trực tuyến quản lý và www.sieuthivienthong.com thuộc công ty Cổ phần Viễn thông Á Châu.
Ngoài hai mô hình chính trên, hiện nay trên Internet cũng hình thành nhiều mô hình mới:
C2C (consumer-to-consumer) là hình thức giao dịch mà cá nhân bán hàng trực tiếp cho cá nhân khác Các ứng dụng phổ biến của mô hình này bao gồm việc mua bán bất động sản, xe hơi, hàng tiêu dùng, trao đổi đĩa nhạc, phần mềm, bán đấu giá, cung cấp tư vấn và chia sẻ kinh nghiệm.
C2B (consumer-to-business) là mô hình trong đó cá nhân có thể tìm kiếm doanh nghiệp để cung cấp hàng hóa hoặc dịch vụ, như phần mềm Nhiều công ty phần mềm hiện nay sử dụng hình thức thuê viết phần mềm trực tuyến, cho phép cá nhân từ khắp nơi tham gia nhận hợp đồng, phát triển phần mềm theo yêu cầu và gửi sản phẩm qua mạng Sau khi công ty kiểm tra chất lượng sản phẩm, họ sẽ thực hiện thanh toán cho cá nhân thông qua tài khoản ngân hàng.
• G2C (Government-to-citizens): các tổ chức nhà nước thực hiện mua bán hàng hóa, dịch vụ, thông tin với doanh nghiệp và công dân
• Online banking: truy cập vào các dịch vụ ngân hàng về cá nhân hay doanh nghiệp từ dịch vụ thương mại trực tuyến hay qua mạng Internet
Các mô hình này sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai khi công nghệ thông tin có thời gian để thâm nhập sâu hơn vào các hoạt động xã hội.
Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này thì tác giả tập trung nghiên cứu về mô hình B2C
2.1.3 Quy trình mua bán trực tuyến
Hình 2.1:Quy trình mua bán trực tuyến
(Nguồn: Tổng hợp từ các trang web)
1 Người mua hàng truy cập vào trang web (hầu hết các trang web bán hàng trực tuyến đều yêu cầu bạn tạo một tài khoản để đăng nhập và tiến hành mua hàng, nếu chưa có tài khoản thì bạn phải tạo một tài khoản) tìm đến sản phẩm cần mua, thực hiện các thao tác chọn sản phẩm mình quyết định mua và chi và làm theo các thao tác theo sự hướng của web
2 Web mã hoá thông tin thu thập được từ người mua hàng khai báo và gửi yêu cầu đến Trung tâm thanh toán điện tử
3 Nhận được các thông tin từ web hệ thống thanh toán điện tử mã hoá thông tin và gửi đến ngân hàng của người mua hàng để xác thực thông tin tài khoản người mua và xác nhận, hoặc không xác nhận thông tin trên
4 Hệ thống thanh toán điện tử gửi một báo giá về tổng số tiền mà người mua phải thanh toán
5 Hệ thống thanh toán điện tử gửi đơn đặt hàng tới người bán để chuẩn bị đơn hàng theo các thông tin yêu cầu của đơn hàng
6 Người mua nộp tiền vào thẻ hoặc số dư còn đủ hạn mức để mua đơn hàng
7 Ngân hàng phát hành thẻ của người mua tự động chuyển trả tiền cho ngân hàng của người bán để thanh toán số tiền của đơn hàng
8 Ngân hàng của người bán khi nhận được tiền sẽ gửi giấy báo có về cho người bán hàng
2.1.4 Phương thức thanh toán và giao nhận
Thanh toán điện tử đóng vai trò cốt lõi trong việc phát triển mua sắm trực tuyến, là một phần không thể thiếu trong quy trình giao dịch Nó không chỉ giúp thực hiện các giao dịch mà còn xác thực hợp đồng giữa người bán và người mua Khả năng thanh toán trực tuyến là yếu tố phân biệt chính giữa mua sắm trực tuyến và các ứng dụng khác trên Internet Do đó, việc phát triển hệ thống thanh toán trực tuyến sẽ nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến Để thực hiện giao dịch hoàn toàn qua mạng, người mua chỉ cần thao tác trên máy tính cá nhân, trong khi doanh nghiệp sử dụng hệ thống xử lý tiền số tự động Khi thanh toán trực tuyến trở nên an toàn và tiện lợi, sự phát triển của mua sắm trực tuyến toàn cầu sẽ trở nên tất yếu, đặc biệt trong bối cảnh dân số Internet ngày càng tăng.
• Hệ thống thanh toán ngân hàng hiện đại, trong đó phần lớn các giao dịch được tiến hành thông qua phương tiện điện tử
• Hạ tầng kỹ thuật của xã hội đạt trình độ tiên tiến, phần lớn các doanh nghiệp được nối mạng và kết nối với hệ thống ngân hàng
Cơ sở pháp lý cho thanh toán điện tử đã được thiết lập một cách đồng bộ, đảm bảo rằng giá trị pháp lý của hình thức thanh toán này được công nhận Đồng thời, có những quy định tài chính và kế toán tương ứng để hỗ trợ và quản lý hoạt động thanh toán điện tử.
• Hạ tầng an toàn bảo mật trong thanh toán điện tử được đảm bảo
Thói quen mua sắm và tập quán kinh doanh của người tiêu dùng hiện nay đã đạt đến trình độ tiên tiến Về mặt kỹ thuật, có nhiều công nghệ và phương pháp liên quan đến lĩnh vực này, và chúng ta có thể phân loại chúng thành các nhóm khác nhau.
• Công nghệ phục vụ khách hàng: thẻ tín dụng, thẻ cho vay, các máy rút tiền tự động (ATM), thẻ lưu giá trị và ngân hàng điện tử
• Công nghệ trợ giúp cho Thương mại điện tử: tiền điện tử, séc điện tử, thẻ thông minh và thẻ tín dụng mã hóa
Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp, đặc biệt là thông qua các hệ thống thanh toán ngân hàng Những hệ thống này, như thanh toán hối đoái tự động, không chỉ giúp khách hàng thực hiện giao dịch một cách nhanh chóng và tiện lợi mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Các hình thức vận chuyển phổ biến như:
- Gởi hàng (shipping): sản phẩm được chuyển trực tiếp đến địa chỉ người tiêu dùng
Các y ếu tố rủi ro ảnh hưởng ý định mua sắm trực tuyến
2.3.1 Các mô hình nghiên cứu rủi ro trong mua sắm trực tuyến
2.3.1.1 Thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
Theo thuyết nhận thức rủi ro TPR (Theory of Perceived Risk) của Bauer (1960), hành vi tiêu dùng sản phẩm công nghệ thông tin chịu ảnh hưởng bởi nhận thức rủi ro, bao gồm hai yếu tố chính.
(1) nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ và
(2) nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
Hình 2.5: Thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
Thành phần nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm và dịch vụ bao gồm các yếu tố như mất tính năng, thiệt hại tài chính, tốn thời gian, mất cơ hội và sự nhận thức tổng thể về rủi ro đối với sản phẩm hoặc dịch vụ.
Thành phần nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến bao gồm các yếu tố quan trọng như sự bí mật, an toàn và nhận thức tổng thể về các rủi ro có thể xảy ra Người tiêu dùng cần chú ý đến những rủi ro này khi thực hiện giao dịch trên các phương tiện điện tử để đảm bảo an toàn cho thông tin cá nhân và tài chính của mình.
Dưới đây tác giả sẽ trình bày về một số nghiên cứu liên quan đến hai yếu tố rủi ro trên
2.3.1.2 Các nghiên cứu liên quan nhận thức rủi ro sản phẩm dịch vụ
Theo Bauer (1960), niềm tin về nhận thức rủi ro là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng, đóng vai trò then chốt trong việc chuyển đổi từ người duyệt web sang người mua hàng thực sự.
Cox và Rich (1964) định nghĩa nhận thức rủi ro là tổng hợp các yếu tố không chắc chắn mà người tiêu dùng cảm nhận trong một tình huống mua sắm cụ thể.
• Cunningham (1967) nhận thức rủi ro từ kết quả thực hiện không tốt, nguy hiểm, rủi ro sức khỏe và chi phí
• Roselius (1971) nhận dạng bốn loại tổn thất liên quan đến các loại rủi ro, đó là: thời gian, sự may rủi, bản ngã và tiền bạc
Jacoby và Kaplan (1972) đã phân loại nhận thức rủi ro của người tiêu dùng thành sáu loại chính, bao gồm rủi ro tài chính, rủi ro kết quả thực hiện, rủi ro vật lý, rủi ro tâm lý, rủi ro xã hội và nhận thức chung về rủi ro.
Tài chính có thể gặp rủi ro khi sản phẩm không hoạt động hiệu quả hoặc không mang lại giá trị tương xứng Đặc biệt, giá của sản phẩm có thể cao hơn so với mức giá tại các cửa hàng thông thường, gây lo ngại cho người tiêu dùng.
Kết quả thực hiện: Rủi ro mà sản phẩm sẽ không thực hiện như kỳ vọng
Vật lý: Rủi ro về sự an toàn của người mua hàng hay những người khác trong việc sử dụng sản phẩm
Tâm lý học: Rủi ro mà sản phẩm sẽ có chất lượng/hình ảnh thấp hơn mong đợi/ hình dung của khách hàng
Xã hội: Rủi ro mà một sự lựa chọn sản phẩm có thể mang lại kết quả bối rối trước bạn bè/gia đình/đồng nghiệp…
Nhận thức về rủi ro là yếu tố quan trọng mà người mua cần xem xét khi quyết định mua một sản phẩm mới lạ Việc hiểu rõ các yếu tố rủi ro liên quan sẽ giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong quá trình mua sắm.
Theo Taylor (1974), sự bất định và nhận thức về rủi ro có thể tạo ra những lo ngại, ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định tiêu dùng sản phẩm của khách hàng.
Theo Murphy và Enis (1986), nhận thức rủi ro được định nghĩa là sự đánh giá chủ quan của người tiêu dùng về khả năng xảy ra sai lầm trong quá trình mua sắm.
Khi người tiêu dùng không thể tiếp xúc trực tiếp với sản phẩm hoặc dịch vụ trong thị trường điện tử, họ dễ cảm thấy băn khoăn và không chắc chắn khi giao dịch trực tuyến Sản phẩm có thể không đáp ứng mong đợi, và người tiêu dùng có thể phải chịu chi phí vận chuyển và bốc dỡ khi trả lại hoặc đổi hàng Những yếu tố này dẫn đến tổn thất về kết quả thực hiện và tài chính, tạo ra rủi ro cho người tiêu dùng và trở thành rào cản trong việc tham gia các giao dịch trực tuyến.
Nhận thức rủi ro đối với sản phẩm/dịch vụ (PRP) được định nghĩa là tổng hợp các bất định và lo ngại mà người tiêu dùng cảm nhận khi mua sắm trực tuyến.
2.3.1.3Các nghiên cứu liên quan nhận thức rủi ro giao dịch trực tuyến
Nghiên cứu về giao dịch trực tuyến cho thấy rằng sự tin cậy của khách hàng có thể được cải thiện thông qua việc tăng cường tính minh bạch trong quá trình giao dịch Điều này bao gồm việc công khai đầy đủ các đặc tính, nguồn gốc và nghĩa vụ của nhà cung cấp, đồng thời lưu giữ tối thiểu dữ liệu cá nhân từ yêu cầu của người tiêu dùng Việc tạo ra một trạng thái rõ ràng và hợp pháp cho mọi thông tin được cung cấp cũng là yếu tố quan trọng trong việc xây dựng niềm tin của khách hàng.
Bhimani (1996) chỉ ra rằng sự đe dọa đối với việc chấp nhận Thương mại điện tử có thể xuất phát từ các hành động bất hợp pháp như lộ mật khẩu, chỉnh sửa dữ liệu, lừa dối và không thanh toán nợ đúng hạn Để giải quyết vấn đề này, Bhimani (1996) và Ratnasingham (1998) đã xác định các yêu cầu cơ bản cho Thương mại điện tử, bao gồm sự chứng thực (authentication), sự cấp phép (authorization), sự sẵn sàng (availability), sự tin cậy (confidentiality), toàn vẹn dữ liệu (data integrity), không khước từ (non-repudiation) và các dịch vụ ứng dụng có khả năng chọn lựa (selective application services).
Swaminathan và các cộng sự (1999) chỉ ra rằng người tiêu dùng rất chú trọng đến việc đánh giá các nhà bán hàng trực tuyến trước khi tiến hành giao dịch Do đó, các đặc điểm của người bán hàng có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các giao dịch trực tuyến.
Đề xuất mô hình lý thuyết và giả thuyết
2.4.1 Đề xuất mô hình lý thuyết
Sự phát triển của hoạt động mua sắm trực tuyến được thể hiện qua thái độ và hành vi mua hàng trên Internet Dựa vào các mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và mô hình chấp nhận sử dụng Thương mại điện tử (e-CAM), tác giả phân tích mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro và hành vi tiêu dùng, cùng với thực trạng thói quen thanh toán tại thị trường Việt Nam, từ đó đưa ra một mô hình lý thuyết phù hợp.
Hình 2.6: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Tổng hợp các yếu tố nghiên cứu:
Yếu tố Mô tả Các tham khảo
Tài chính - Sản phẩm không đáng giá tài chính, giá của sản phẩm trên web cao hơn giá ở các cửa hàng
- Người tiêu dùng có thể bị mất tiền nhưng nhà cung cấp không giao hàng hoặc nhận được sản phẩm bị hư
- Người tiêu dùng có thể được yêu cầu chịu các loại chi phí vận chuyển và bốc dỡ khi trả lại hay đổi sản phẩm/dịch vụ
- Chi phí ẩn (phí làm hàng ) có phát sinh nếu người mua không để ý đến
Sản phẩm - Sản phẩm không có các tính năng và hiệu quả như được quảng cáo
- Sản phẩm được giao không đúng thời gian yêu cầu
- Sản phẩm có chất lượng kém gây rủi ro khi sử dụng cho người tiêu dùng
- Sản phẩm không/ khó được bảo hành hoặc đổi trả
- Thông tin cá nhân của khách hàng không được bảo mật (tài khoàn ngân hàng, địa chỉ nhà)
- Thông tin yêu cầu của khách hàng bị thất lạc, sai lệch
- Mật khẩu bị tiết lộ
Bhimani (1996) Swaminathan và cộng sự (1999) Rose và cộng sự
Vào năm 1999, hệ thống thanh toán điện tử gặp sự cố, dẫn đến việc giao dịch không hoàn tất Khách hàng đã bị trừ tiền trong tài khoản nhưng nhà cung cấp lại không nhận được đơn hàng.
- Gặp sự cố khi thanh toán điện tử (tiền trong tài khoản đã bị trừ nhưng hệ thống của nhà cung cấp vẫn báo là chưa nhận được tiền)
- Thanh toán cho mộ trang web ảo, không có thật
Bhimani (1996) Swaminathan và cộng sự (1999) Rose và cộng sự
Các giả thuyết H1, H2, H3, H4 tập trung vào việc khám phá mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến và nhận thức rủi ro đối với sản phẩm/dịch vụ Nghiên cứu này nhằm làm rõ cách mà người tiêu dùng đánh giá và phản ứng với các rủi ro liên quan đến hoạt động mua sắm trực tuyến.
Mô hình Jacoby và Kaplan (1972) chỉ ra rằng rủi ro tài chính có tác động tiêu cực đến hành vi mua sắm trực tuyến Nghiên cứu này tập trung vào rủi ro liên quan đến tiền bạc và chi phí mà người tiêu dùng có thể gặp phải khi mua sắm trực tuyến Do đó, có thể đưa ra giả thuyết rằng rủi ro tài chính ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng.
Gi ả thuyết H1: Rủi ro tài chính có tác động âm (-) lên hành vi mua sắm điện tử trực tuyến của người tiêu dùng
Rủi ro sản phẩm đề cập đến khả năng sản phẩm thực tế không đáp ứng mong đợi ban đầu khi được xem trên mạng Ngoài ra, còn có các rủi ro liên quan đến quá trình vận chuyển, giao hàng và chế độ bảo hành của sản phẩm.
Theo mô hình của Jacoby và Kaplan (1972) cùng với nghiên cứu của Hong Youl Ha (2002), người tiêu dùng thường cảm nhận rủi ro vật lý của sản phẩm khi thực hiện giao dịch mua sắm trực tuyến.
Gi ả thuyết H2: Rủi ro sản phẩm có tác động âm (-) lên hành vi mua sắm điện tử trực tuyến của người tiêu dùng
Rủi ro thông tin cá nhân:
Theo nghiên cứu của Bhimani (1996), Swaminathan và cộng sự (1999), cũng như Rose và các tác giả khác (1999), người tiêu dùng nhận thức rằng việc mua sắm trực tuyến tiềm ẩn rủi ro liên quan đến việc lộ thông tin cá nhân, chẳng hạn như nguy cơ mất tài khoản.
Gi ả thuyết H3: Rủi ro thông tin cá nhân có tác động âm (-) lên hành vi mua sắm điện tử trực tuyến của người tiêu dùng
Rủi ro thanh toán trong giao dịch trực tuyến, bao gồm các vấn đề như tiền chuyển không nhận được và thanh toán bị trục trặc, đã được nghiên cứu bởi Bhimani (1996), Swaminathan et al (1999), và Rose et al (1999), cho thấy rằng chúng có ảnh hưởng tiêu cực đến hành vi mua sắm trực tuyến Do đó, có thể giả thuyết rằng rủi ro thanh toán là một yếu tố quan trọng cần xem xét trong việc cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
Gi ả thuyết H4: Rủi ro thanh toán có tác động âm (-) lên hành vi mua sắm điện tử trực tuyến của người tiêu dùng
Chương 2 này đã giới thiệu các định nghĩa về mua hàng qua mạng cũng như các phương thức thanh toán, giaonhận vàhệ thống được các vấn đề lý thuyết liên quan đến các rủi ro khi mua sắm điện tử trực tuyến.Trên cơ sở đó, chương này đã đưa ra các giả thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định thay đổi thái độ sử dụng dịch vụ MHTT.Tác giả đã đưa ra mô hình nghiên cứu các yếu tốrủi ro tác động âm lên ý định sử dụng dịch vụ MHTTlà: Rủi ro tài chính, Rủi ro sản phẩm, Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro thanh toán
Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng để thu thập và xử lý số liệu nhằm rút ra những kết luận cần thiết.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên c ứu
Quy trình nghiên cứu được thể hiện ở hình 3.1:
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Các biến quan sát sử dụng cho các khái niệm này sẽ được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
Nghiên c ứu định tính
Thực hiện nghiên cứu định tính
Thực hiện nghiên cứu định tính nhằm khám phá, bổ sung và điều chỉnh các biến
Trong giai đoạn nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu sẽ áp dụng kỹ thuật thảo luận tay đôi với những đối tượng được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện, đảm bảo phản ánh đặc trưng của mẫu quan sát Đối tượng tham gia nghiên cứu định tính là các chuyên gia trong lĩnh vực MHTT, với kinh nghiệm sử dụng trên 2 năm.
- Đại diện cho quan điểm người tiêu dùng đã từng sử dụng dịch vụ MHTT:
Các đối tượng là những người có nhiều kinh nghiệm trong việc tìm kiếm, mua các sản phẩm điện tử trên mạng cho công ty Lazada
- Đại diện cho quan điểm người tiêu dùng chưa từng sử dụng dịch vụ MHTT:
Các đối tượng là những người có kiến thức về mua hàng qua mạng, nhưng chưa từng mua các sản phẩm qua mạng
Anh Phạm Văn Phương – Trưởng phòng kinh doanh công ty cổ phần Misa – Điện thoại: 098 223 5993
Anh Võ Văn Nhi – Trưởng nhóm kinh doanh công ty cổ phần Misa – Điện thoại: 098 6868 227
- Đại diện cho quan điểm người thiết kế các trang bán hàng điện tử trực tuyến:
Anh Nguyễn Trung Kiên là trưởng nhóm thiết kế trang web bán hàng tại công ty Lazada, với số điện thoại liên lạc là 090 3615 239 Đối tượng khảo sát bao gồm những người có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực thiết kế website bán hàng trực tuyến.
Phương pháp thu thập dữ liệu định tính: sử dụng bảng thảo luận tay đôi, theo một dàn bài được chuẩn bị trước
Nội dung thảo luận tập trung vào việc phân tích các yếu tố rủi ro có ảnh hưởng đến hành vi MHTT, cùng với việc xác định các biến quan sát cho từng thang đo các thành phần trong mô hình nghiên cứu Để hiểu rõ hơn, xin tham khảo bảng câu hỏi phỏng vấn được trình bày ở phụ lục 1.
• Tiến hành thảo luận tay đôi giữa người nghiên cứu với từng đối tượng được chọn tham gia nghiên cứu định tính để thu nhận dữ liệu liên quan
• Sau khi phỏng vấn hết các đối tượng, dựa trên dữ liệu thu thập được, tiến hành hiệu chỉnh bảng câu hỏi
Dữ liệu đã được hiệu chỉnh sẽ được trao đổi lại với các đối tượng tham gia một lần nữa Quá trình nghiên cứu định tính sẽ kết thúc khi các câu hỏi thảo luận cho ra kết quả lặp lại với những kết quả trước đó, đồng thời không phát hiện thêm bất kỳ sự thay đổi nào mới.
Kết quả hiệu chỉnh thang đo trong nghiên cứu định tính
Các ý kiến đều thống nhất rằng các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến là quan trọng Nhiều người cho rằng các phát biểu nên được diễn đạt ngắn gọn để không làm người được khảo sát cảm thấy nản lòng trong quá trình trả lời câu hỏi.
Tóm tắt kết quả nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính đã giúp hiệu chỉnh thang đo cho các thành phần trong mô hình nghiên cứu như sau:
- Hiệu chỉnh từ ngữ trong các thang đo để dễ hiểu hơn
Mô hình nghiên cứu "Các yếu tố rủi ro tác động đến ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng tại TP HCM" bao gồm 4 khái niệm thành phần ảnh hưởng đến ý định sử dụng, với tổng cộng 25 biến quan sát được xác định trong nghiên cứu này.
Xây d ựng thang đo
Bài nghiên cứu này sử dụng thang đo dựa trên lý thuyết và các công cụ đã được áp dụng trên toàn cầu Những thang đo này đã được điều chỉnh và bổ sung để phù hợp với người tiêu dùng tại thị trường Việt Nam, dựa trên kết quả từ nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm.
(a) Thang đo sơ bộ rủi ro tài chính
Mua sắm trực tuyến có thể khiến tôi phải chi trả nhiều hơn so với giá sản phẩm tại cửa hàng Hơn nữa, tôi cũng có nguy cơ mất tiền mà vẫn nhận được sản phẩm kém chất lượng hoặc bị hư hỏng.
TC3 Tôi có thể bị mất tiền nhưng nhà cung cấp không giao hàng
TC4 Tôi có thể phải trả các chi phí vận chuyển và bốc dỡ khi trả lại hay đổi sản phẩm.
TC5 Tôi có thể phải chịu chi phí ẩn có phát sinh mà tôi không biết trước (phí làm hàng )
(b) Thang đo sơ bộ rủi ro sản phẩm
Sản phẩm tôi mua không đáp ứng được các tính năng và hiệu quả như đã được quảng cáo, đồng thời cũng không được giao đúng thời gian yêu cầu.
SP3 Sản phẩm tôi mua có chất lượng kém gây rủi ro khi sử dụng
SP4 Sản phẩm tôi mua sẽ có chất lượng/hình ảnh thấp hơn mong đợi/ hình dung của tôi
SP5 Sản phẩm tôi mua không/ khó được bảo hành hoặc đổi trả
(c) Thang đo sơ bộ rủi ro thông tin cá nhân
CN1 Thông tin yêu cầu mua hàng của tôi không được nhà cung ứng hiểu đầy đủ và chính xác
CN2 Mật khẩu của tôi bị tiết lộ
CN3 Thông tin cá nhân của tôi không được bảo mật (tài khoản ngân hàng, địa chỉ nhà)
CN4 Tôi bị chỉnh sửa dữ liệu thông tin cá nhân
CN5 Thông tin yêu cầu mua hàng của tôi bị sai lệch
CN6 Thông tin yêu cầu mua hàng của tôi bị thất lạc
(d) Thang đo sơ bộ rủi ro thanh toán
TT1 Tôi đã bị trừ tiền trong tài khoản nhưng hệ thống của nhà cung cấp vẫn báo là chưa nhận được tiền
TT2 Tôi đã bị trừ tiền trong tài khoản nhưng nhà cung cấp không nhận được đơn hàng
TT3 Tôi gặp rủi ro đã thanh toán cho một nhà cung cấp ảo, không có thật.
Nghiên c ứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách sử dụng bảng câu hỏi khảo sát đã được hiệu chỉnh từ bước nghiên cứu định tính Sau khi bảng câu hỏi chính thức được hoàn thiện, quá trình thu thập dữ liệu sẽ được tiến hành Thông tin thu thập được sẽ được sử dụng để đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo, cũng như kiểm định thang đo và sự phù hợp của mô hình.
Mẫu sẽ được chọn theo phương pháp thuận tiện, thuộc hình thức chọn mẫu phi xác suất, cho phép nhà nghiên cứu lựa chọn đối tượng một cách linh hoạt Phương pháp này thường được áp dụng khi có giới hạn về thời gian và chi phí Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là không thể xác định chính xác sai số do việc lấy mẫu.
Kích cỡ mẫu nghiên cứu được xác định theo công thức của Tabachnick là N≥50 + 8p, trong đó p là số biến độc lập (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 499) Với mô hình có 4 biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là 82 Tuy nhiên, tác giả mong muốn có số lượng mẫu lớn hơn để đảm bảo kết quả xử lý có ý nghĩa hơn, do đó đã tiến hành gửi 300 bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng Đối tượng nghiên cứu là những người đã đi làm việc, trong độ tuổi từ
Khảo sát được thực hiện đối với những người từ 22 tuổi trở lên, sử dụng các phương pháp như thiết kế bảng câu hỏi trực tuyến qua Google Docs và gửi qua email để thu thập thông tin Ngoài ra, bảng câu hỏi in sẵn cũng được phát cho người tham gia khảo sát và nhận lại kết quả sau khi hoàn tất Sau khi nhập và làm sạch dữ liệu, tác giả thu thập được 205 mẫu hợp lệ, do đó kích thước mẫu cuối cùng dùng để xử lý là 205.
(Chi tiết đặc điểm mẫu xem tại chương 4) Địa điểm nghiên cứu: TP Hồ Chí Minh
Các mẫu trả lời được chọn sẽ nhập vào chương trình SPSS 20.0 và phân tích dữ liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu:
Nghiên cứu áp dụng nhiều công cụ phân tích dữ liệu, bắt đầu bằng việc kiểm định thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha và loại bỏ các biến có hệ số tương quan giữa biến và tổng nhỏ Tiếp theo, phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để loại bỏ các biến có thông số nhỏ, kiểm tra các hệ số tải nhân tố và phương sai trích Cuối cùng, độ thích hợp của mô hình được kiểm tra bằng phân tích tương quan hệ số Pearson, và mô hình hồi quy bội được xây dựng để kiểm định các giả thuyết.
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha là công cụ quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo, với giá trị lớn hơn 0.6 cho thấy độ tin cậy đáng kể Hệ số tương quan biến - tổng phản ánh mức độ tương quan giữa một biến và điểm trung bình của các biến khác trong cùng thang đo; do đó, giá trị này càng cao thì mối liên hệ giữa biến đó và các biến khác càng mạnh Để đảm bảo độ tin cậy, hệ số tương quan biến tổng cần phải lớn hơn 0.3.
Theo Nunally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan tổng dưới 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo Để đánh giá sơ bộ độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của thang đo, phân tích nhân tố EFA được thực hiện Để đạt được giá trị hội tụ, hệ số tương quan đơn giữa các biến và hệ số chuyển tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.4 trong cùng một nhân tố Đối với độ giá trị phân biệt, sự khác biệt giữa các hệ số chuyển tải cần phải lớn hơn hoặc bằng 0.3.
Số lượng nhân tố trong nghiên cứu được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue, phản ánh phần biến thiên được giải thích bởi từng nhân tố Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm xây dựng và đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết, bao gồm hai giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ (định tính) và nghiên cứu chính thức (định lượng) Nghiên cứu định tính được thực hiện qua kỹ thuật thảo luận tay đôi để khám phá các yếu tố rủi ro tác động đến ý định MHĐTTT tại TP HCM Nghiên cứu chính thức được tiến hành bằng khảo sát trực tiếp với mẫu n = 205, trong đó ý định MHĐTTT được đo lường qua 4 thành phần với 25 biến quan sát Dữ liệu thu thập sẽ được mã hóa và nhập vào SPSS 20.0 để phân tích thông tin và kết quả nghiên cứu Kết quả phân tích dữ liệu, bao gồm đánh giá thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA, sẽ được trình bày trong chương tiếp theo.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thông tin thu ộc tính đối tượng nghiên cứu
Trong một cuộc khảo sát với 205 người tham gia, có 98 nam và 107 nữ, cho thấy tỷ lệ giới tính khá đồng đều, với 48% là nam và 52% là nữ.
Đối tượng khảo sát chủ yếu nằm trong độ tuổi từ 22 đến 30, chiếm 66%, trong khi nhóm từ 30 đến 40 tuổi chiếm 27% Tỷ lệ người trên 40 tuổi là thấp nhất.
Khoảng 9% người tiêu dùng trong độ tuổi 40 tham gia vào nghiên cứu, cho thấy rằng nhóm đối tượng này có sự quan tâm đến mua sắm trực tuyến Đặc biệt, những người từ 22 đến 30 tuổi, thuộc thế hệ trẻ, có xu hướng thích mua hàng qua mạng hơn so với các độ tuổi khác.
- Về thu nhập: Phần lớn đối tượng khảo sát có thu nhập từ 7 – 12 triệu (chiếm
58%) Kế tiếp những người có thu nhập dưới 7 triệu chiếm gần 26% Số lượng người khảo sát có thu nhập hơn 12 triệu chiếm tỷ lệ thấp nhất, hơn 17%
Bảng 4.4: Thống kê mẫu khảo sát
Từ 7 triệu đến dưới 12 triệu/ tháng
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sử dụng công cụ SPSS 20.0 để thiết kế, mã hóa và nhập liệu, tiếp theo là tiến hành làm sạch dữ liệu Việc này là cần thiết do dữ liệu thu thập từ điều tra có thể chứa sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán, đặc biệt là từ mẫu điều tra nhập thô và dữ liệu thu thập qua Google Documents Làm sạch dữ liệu đảm bảo tính đầy đủ và thống nhất, từ đó giúp tác giả phân tích và cung cấp thông tin chính xác với độ tin cậy cao.
Đánh giá thang đo
4.2.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach Anpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha, một phép kiểm định thống kê đánh giá mức độ tương quan giữa các mục hỏi trong thang đo Hệ số Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên cho thấy thang đo đạt chất lượng tốt, trong khi từ 0,7 đến gần 0,8 cho thấy thang đo có thể sử dụng được Ngoài ra, một số nghiên cứu cũng cho rằng hệ số từ 0,6 trở lên có thể chấp nhận được, đặc biệt khi khái niệm đang đo lường là mới hoặc chưa quen thuộc với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Tác giả đã tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng cách loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3, đồng thời lựa chọn thang đo đạt yêu cầu với Cronbach Alpha từ 0,7 trở lên.
Kết quả kiểm định độ tin cậy cho thấy tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu, cho phép sử dụng trong các phân tích EFA và hồi quy tiếp theo (chi tiết xem phụ lục 3).
Bảng 4.5: Kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Rủi ro tài chính Cronbach Alpha = 796
Rủi ro sản phẩm Cronbach Alpha = 880
Rủi ro thông tin cá nhân Cronbach Alpha = 896
Rủi ro thanh toán Cronbach Alpha = 861
TT3 6.60 5.446 629 900 Ý định hành vi Cronbach Alpha = 927
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là một phương pháp thống kê giúp rút gọn nhiều biến quan sát có mối tương quan thành một số lượng biến ít hơn, được gọi là các nhân tố Phương pháp này không chỉ giúp làm rõ ý nghĩa của dữ liệu mà còn giữ lại hầu hết thông tin quan trọng từ tập biến ban đầu.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽđược sử dụngtrong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
• Hệsố KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
• Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5
• Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1
Hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố cần phải có sự khác biệt lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố.
Trong quá trình phân tích EFA các thành phần yếu tố rủi ro, tác giả áp dụng phương pháp Principal Component Analysis kết hợp với phép xoay Varimax, đồng thời chọn lọc các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1 để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 19 biến quan sát thuộc 4 thành phần rủi ro đã được nhóm thành 4 nhân tố Hệ số KMO đạt 0.905, cho thấy phân tích EFA phù hợp với dữ liệu.
Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 2366.134 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau
Phương sai trích đạt 68.55%, cho thấy 4 nhân tố giải thích gần 69% biến thiên của dữ liệu, chứng tỏ các thang đo rút ra là chấp nhận được Điểm dừng trích tại nhân tố thứ 4 với Eigenvalue là 1.012, và tất cả hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5.
(Kết quả cụ thể được trình bày ở Phụ lục 4)
Bảng 4.6: Kết quả phân tích EFA thang đo các thành phần rủi ro
STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố
Rủi ro thông tin cá nhân
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát như lúc đầu, nhân tố này được đặt tên là Rủi ro sản phẩm, ký hiệu: RRSP
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát, trong nhân tố này loại 2 biến CN5
Rủi ro thông tin cá nhân (RRTTCN) xảy ra khi thông tin mua hàng của tôi bị sai lệch, dẫn đến việc yêu cầu mua hàng bị thất lạc.
Nhân tố mới được tạo ra đã được kiểm tra độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach's Alpha, với kết quả cho thấy hệ số này đạt 0.871 Ngoài ra, tương quan biến tổng nhỏ nhất là 0.58, tương ứng với biến CN1.
Bảng 4.7:Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố CN
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến Rủi ro thông tin cá nhân Cronbach Alpha = 871
Nhân tố thứ ba gồm 3 biến quan sát như lúc đầu, nhân tố này được đặt tên là
Rủi ro thanh toán, ký hiệu: RRTT
Nhân tố thứ tư, được gọi là Rủi ro tài chính (ký hiệu: RRTC), bao gồm 4 biến quan sát Trong quá trình phân tích, biến TC5 “Tôi có thể phải trả chi phí ẩn có phát sinh mà tôi không biết trước” đã được loại bỏ so với 5 biến quan sát ban đầu.
Kiểm định lại độ tin cậy bằng hệ số cronbach anpha.Kết quả cho thấy, cronbach anpha của TC đạt 0.792, tương quan biến tổng nhỏ nhất đạt 0.529 (biến TC1)
Bảng 4.8:Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố TC
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Rủi ro tài chính Cronbach Alpha = 792
Ki ểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Kiểm định hệ số tương quan Pearson được sử dụng để xác định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Khi các biến có sự tương quan mạnh mẽ, cần chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến trong quá trình phân tích hồi quy.
Theo ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức
0.01 Hệ số tương quan biến phụ thuộc là ý định hành vi với các biến độc lập ở mức tương đối, trong đó Rủi ro thông tin cá nhân có tương quan cao nhất với xu hướng tiêu dùng (-0.571) Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến xu hướng tiêu dùng
Bảng 4.9: Ma trận tương quan giữa các biến
Rủi ro thông tin cá nhân
Rủi ro thanh toán Ý định hành vi
Rủi ro sản phẩm 1 575 ** 594 ** 491 ** -.460 ** Rủi ro thông tin cá nhân
Rủi ro thanh toán 1 -.548 ** Ý định hành vi 1
Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm: Rủi ro sản phẩm,
Rủi ro thông tin cá nhân, rủi ro tài chính, rủi ro thanh toán và biến phụ thuộc đều phản ánh ý định hành vi Kết quả thống kê mô tả các biến được đưa vào phân tích hồi quy cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa các yếu tố này.
Bảng 4.10: Thống kê mô tả các biến phân tích hồi quy
Trung bình Độ lệch chuẩn
Kích thước mẫu Ý định hành vi 2.6602 96843 205
Rủi ro thông tin cá nhân 3.2720 99484 205
Giá trị trung bình của các biến độc lập được tính dựa trên các biến quan sát thành phần, trong khi giá trị của biến phụ thuộc cũng được xác định bằng phương pháp Enter Tất cả các biến được đưa vào phân tích đồng thời để xác định biến nào được chấp nhận Kết quả phân tích hồi quy đã được trình bày.
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình hồi quy đạt mức ý nghĩa 0.05, với hệ số R² hiệu chỉnh là 0.435, cho thấy 43.5% phương sai trong ý định hành vi mua sắm điện tử trực tuyến được giải thích bởi bốn biến độc lập: Rủi ro sản phẩm, Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro tài chính và Rủi ro thanh toán Phần còn lại, 56.5%, được giải thích bởi các yếu tố khác.
Bảng 4.11: Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình
Sai số chuẩn dự đoán
Biến dự đoán: (Hằng số), Rủi ro sản phẩm, Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro tài chính, Rủi ro thanh toán
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) là công cụ để kiểm tra độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Kết quả cho thấy giá trị sig rất nhỏ (sig = 0.000), chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể được áp dụng hiệu quả.
Bảng 4.12:Phân tích phương sai (hồi quy)
Tổng các bình phương df
Bình phương trung bình F Sig
Biến phụ thuộc: Ý định hành vi
Biến dự đoán: (Hằng số), Rủi ro sản phẩm, Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro tài chính, Rủi ro thanh toán
Bảng 4.13: Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi chuẩn quy hóa t Sig
Rủi ro sản phẩm -.043 083 -.037 -.517 605 555 1.803 Rủi ro thông tin cá nhân
Rủi ro thanh toán -.192 067 -.212 -2.858 005 505 1.979 Rủi ro tài chính -.324 072 -.288 -4.465 000 664 1.505
Kết quả cho thấy nếu giá trị sig nhỏ hơn 0.05, tương ứng với độ tin cậy 95%, và giá trị tuyệt đối của t lớn hơn 2, thì nhân tố đó được chấp nhận, chứng tỏ nó có ảnh hưởng đến ý định sử dụng.
MHTT Kết quả hồi quy cho thấy có 3 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro thanh toán, Rủi ro tài chính
Hình 4.1: Kết quả phân tích hồi quy
Rủi ro thông tin cá nhân
Rủi ro thanh toán Ý định hành viMHĐTTT β = - 0.272 Sig.= 0.000 β = - 0.212 Sig.= 0.05 β = - 0.288 Sig.= 0.000
Hệ số hồi quy có hai dạng chính: hệ số chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và hệ số chuẩn hóa (Standardized) Hệ số chưa chuẩn hóa (B) phụ thuộc vào thang đo, do đó không thể so sánh mức độ tác động của các biến độc lập trong cùng một mô hình Ngược lại, hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) cho phép chúng ta so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Biến độc lập nào có trọng số lớn hơn sẽ có tác động mạnh hơn đến biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy tuyến tính cho ý định hành vi sử dụng mua sắm trực tuyến được biểu diễn như sau: Ý định hành vi sử dụng mua sắm trực tuyến = – 0.288 * Rủi ro tài chính – 0.272 * Rủi ro thông tin cá nhân – 0.212 * Rủi ro thanh toán.
Kết luận cho thấy rằng ý định sử dụng mua sắm trực tuyến bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi nhận thức rủi ro tài chính, với hệ số β = -0.288, khiến người tiêu dùng lo ngại về việc mất tiền mà không nhận được hàng hoặc mua phải sản phẩm với giá cao Bên cạnh đó, rủi ro mất thông tin cá nhân, như số tài khoản ngân hàng và mật khẩu, cũng làm giảm ý định mua sắm trực tuyến (β = -0.272) Nhận thức về rủi ro trong thanh toán, bao gồm nỗi lo bị trừ tiền trước khi nhận hàng và gặp phải nhà cung cấp lừa đảo, cũng ảnh hưởng đến hành vi mua sắm Mặc dù rủi ro sản phẩm không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy này, nhưng điều đó không có nghĩa là người tiêu dùng không quan tâm đến chất lượng sản phẩm Chất lượng sản phẩm là yếu tố thiết yếu trước khi người tiêu dùng quyết định mua sắm trực tuyến Những kết quả phân tích này sẽ là cơ sở cho các khuyến nghị dành cho nhà quản trị trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến, sẽ được trình bày trong chương cuối cùng của nghiên cứu.
4.3.3 Giả định không có mối tương quan giữa các biến độclập(đolường đa cộng tuyến) Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau.Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor)
Nếu chỉ số VIF của một biến độc lập vượt quá 10, biến đó gần như không có khả năng giải thích sự biến thiên của Y trong mô hình hồi quy đa biến (MLR) (Hair & cộng sự, 2006 trích dẫn trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo bảng hệ số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.803 đến
1.979 (tất cả đều nhỏ hơn 10).Vì vậy có thể luận, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
4.3.4 Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến xu hướng tiêu dùng
Mục tiêu: Để trả lời câu hỏi có sự khác biệt hay không về ý định hành viMHTT giữa nam và nữ và giữa ba nhóm thu nhập
4.3.4.1 Kiểm định sự khác nhau về ý định hành vi mua sắm trực tuyến theo giới tính
Kiểm định Independent-sample T-test sẽ cho ta biết có sự khác biệt về ý định hành vi mua sắm trực tuyến giữa phái nam và nữ
Giả thuyết Ho:Trong nhận thức về rủi ro mua hàng trực tuyến, không có sự khác
Kết quả từ kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig > 0.05 (Sig = 0.477), cho thấy phương sai giữa nam và nữ không khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, giá trị Sig trong kiểm định t cũng lớn hơn 0.05 (Sig = 0.15), dẫn đến kết luận không có sự khác biệt về trung bình giữa hai nhóm khách hàng nam và nữ Do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết không (Ho).
K ết luận: Trongnhận thức về rủi ro, yếu tố giới tính không ảnh hưởng đến ý định hành viMHTT
Bảng 4.14: Kiểm định T-test đối với biến giới tính
Trung bình Độ lệch chuẩn
Trung bình sai số chuẩn Ý định hành vi
Kiểm định Levene Kiểm định T cho sự bằng nhau của giá trị trung bình
(2- tailed) lệch Sai trung bình lệch Sai của SE Độ tin cậy 95%
Dưới Trên Ý định hành vi
Giả định phương sai bằng nhau
Giả định phương sai khác nhau
4.3.4.2 Kiểm định sự khác nhau về ý định hành vi mua sắm trực tuyến theo thu nhập
Phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để đánh giá sự khác biệt trong ý định hành vi mua sắm trực tuyến giữa các nhóm thu nhập khác nhau, đồng thời xem xét nhận thức rủi ro của họ trong lĩnh vực này Nghiên cứu này giúp hiểu rõ hơn về cách thức mà thu nhập ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến và mức độ rủi ro mà người tiêu dùng cảm nhận.
Giả thuyết Ho:Trong nhận thức về rủi ro MHTT, không có sự khác nhau về ý định hành viMHTT giữa các nhóm thu nhập
Kết quả kiểm định phương sai từ bảng Test of Homogeneity of Variances cho thấy mức ý nghĩa sig = 0.395 > 0.05, cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong phương sai đánh giá xu hướng tiêu dùng giữa ba nhóm thu nhập Do đó, kết quả phân tích ANOVA được sử dụng là hợp lý.
