Lý do ch ọn đề tài
Việc áp dụng công nghệ thông tin trong kinh tế toàn cầu đang trở thành xu hướng không thể tránh khỏi Sự xuất hiện của nhu cầu mới và dịch vụ qua Internet đã dẫn đến sự phát triển của thương mại điện tử (Electronic commerce) Thương mại điện tử được hiểu là quá trình mua bán sản phẩm và dịch vụ thông qua các hệ thống điện tử, bao gồm các bước như tiếp thị trực tuyến, đặt hàng, thanh toán điện tử và phân phối.
Thương mại điện tử (TMĐT) ngày càng trở nên phổ biến và linh hoạt, với doanh thu tại Mỹ đạt 231 tỷ USD vào năm 2013 và dự kiến sẽ tăng lên 370 tỷ USD vào năm 2017, chiếm 8% tổng thị trường bán lẻ Sự phát triển này được thúc đẩy bởi sự tiện lợi của việc mua sắm online và sự gia tăng sử dụng thiết bị di động như smartphone và máy tính bảng Mặc dù gặp khó khăn về kinh tế, thị trường bán lẻ châu Âu vẫn tăng trưởng 10.5%, đạt 247.1 tỷ USD vào năm 2017, với 57% người trưởng thành tham gia mua sắm trực tuyến Anh dẫn đầu với doanh thu 45 tỷ USD năm 2013 và dự kiến sẽ chiếm 11.5% thị trường bán lẻ online vào năm 2015 Tuy nhiên, sự phát triển TMĐT không đồng đều giữa các quốc gia châu Âu, với các nước Bắc Âu có tỷ lệ mua sắm online trên 80%, trong khi các nước Nam Âu như Ý và Tây Ban Nha thấp hơn 50%.
2 Jelassi, T and Enders A (2005), Strategies for e-business , Pearson Education
Năm 2012, doanh thu từ giao dịch trực tuyến đạt 212,4 tỷ USD, với tốc độ tăng trưởng trung bình khoảng 71% từ 2009 đến 2012 Số lượng người tham gia mua sắm online đã tăng lên khoảng 242 triệu, so với 158 triệu người vào năm 2010 Dự báo đến năm 2015, doanh thu sẽ đạt 539,07 tỷ USD.
Indonesia đã trở thành một trong những thị trường thương mại điện tử phát triển nhanh nhất thế giới, với tỷ lệ tăng trưởng 70-100% trong những năm gần đây Mặc dù còn gặp nhiều thách thức về cơ sở hạ tầng và thói quen mua sắm của người dân, doanh thu thương mại điện tử tại đây đã đạt khoảng 1,04 tỷ USD vào năm 2012 và dự kiến sẽ tăng lên 1,79 tỷ USD vào năm 2013, theo báo cáo của Emarketer.
Tốc độ phát triển của thương mại điện tử (TMĐT) tại Indonesia và các quốc gia Đông Nam Á như Thái Lan, Malaysia, Philippines, và Việt Nam được dự đoán sẽ bùng nổ trong những năm tới Xu hướng này cho thấy TMĐT trên toàn cầu đang tăng trưởng nhanh chóng và phát triển mạnh mẽ, khẳng định rằng giao dịch qua internet là một xu hướng tất yếu trong thời đại hiện nay.
Mua chương trình du lịch trực tuyến đã trở thành một trong những hình thức thương mại điện tử phát triển nhanh chóng trên toàn cầu Năm 2010, tại Mỹ, 40% du khách đã chọn mua chương trình du lịch trực tuyến, mang lại doanh thu lên tới 93 tỉ USD Tương tự, tại Anh, tỷ lệ này là 47% với doanh thu 26 tỉ USD, trong khi Ấn Độ ghi nhận 25% và 4 tỉ USD, Brazil 20% và 4 tỉ USD, và Trung Quốc đạt 18% với 11 tỉ USD (PhoCusWright).
Từ năm 2008 đến 2011, lượng khách mua chuyến du lịch trực tuyến tăng đều và dự đoán sẽ tiếp tục tăng trong năm 2012 Tại Mỹ, tỷ lệ du khách mua trực tuyến đã tăng từ 35% năm 2008 lên 39% năm 2011, và dự kiến giữ ở mức 39% trong năm 2012 Ở châu Âu, con số này tăng từ 27% lên 35%, với dự đoán đạt 36% năm 2012 Khu vực châu Á Thái Bình Dương ghi nhận sự tăng trưởng từ 15% lên 23%, dự kiến đạt 24% năm 2012 Tại châu Mỹ La Tinh, tỷ lệ khách mua trực tuyến cũng tăng từ 8% lên 18%, với dự đoán đạt 21% trong năm 2012 Sự gia tăng này trên toàn cầu cho thấy một xu hướng mạnh mẽ trong việc mua sắm chuyến du lịch trực tuyến.
3 Paul Carsten, China Shoppers to become world leaders online (2013), Reuters
According to the PhoCusWright (2011) Global Online Travel Overview Second Edition report, travelers are increasingly opting to purchase travel products online rather than visiting traditional travel agencies in person This shift highlights the growing trend of online travel bookings, reflecting changes in consumer behavior and preferences in the travel industry.
Như vậy, trong kỷ nguyên Internet, thương mại điện tử ngày càng tăng, mua
CTDL trực tuyến là một hình thức giao dịch thương mại điện tử phổ biến, đang trở thành xu hướng hiện đại Điều này yêu cầu các doanh nghiệp phải hiểu rõ hành vi của người tiêu dùng trực tuyến để thích ứng và phát triển.
Cuối những năm 1990, thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam vẫn còn mới mẻ, nhưng đã nhanh chóng thu hút sự chú ý của các doanh nghiệp Với tỷ lệ tăng trưởng Internet cao nhất khu vực Châu Á (12.035% giai đoạn 2000 – 2010) và đạt 31.2 triệu người sử dụng vào tháng 10/2012, Việt Nam được xem là quốc gia có tiềm năng lớn trong phát triển TMĐT Tuy nhiên, đến nay, TMĐT tại Việt Nam vẫn chỉ ở giai đoạn tiềm năng và chưa thực sự phát triển, với khoảng 40% người sử dụng tham gia.
Internet ở Việt Nam đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ trong lĩnh vực mua bán và đấu giá trực tuyến, đặc biệt tại TP HCM và Hà Nội Số người truy cập các trang web này đã gần gấp đôi từ năm 2007 đến 2010, tăng từ 28% lên 48% Đồng thời, dịch vụ ngân hàng trực tuyến cũng trở nên phổ biến hơn, với tỷ lệ sử dụng tăng từ 7% lên 12% trong cùng thời gian.
Mặc dù việc mua CTDL trực tuyến đang ngày càng trở nên phổ biến và phát triển trên toàn cầu, hình thức mua CTDL truyền thống vẫn chưa bị thay thế hoàn toàn Tại Việt Nam, thương mại điện tử vẫn còn ở giai đoạn tiềm năng, mở ra nhiều cơ hội cho việc phát triển mua sắm trực tuyến trong tương lai.
5 H oạt động Internet bao gồm thu thập thông tin, giải trí, giao tiếp, blog và mạng xã hội, kinh doanh trực tuyến (TMĐT)
6 Cimigo Netcitizens (2011), Tình hình s ử d ụ ng Internet t ạ i Vi ệ t Nam,
Thị trường thương mại điện tử trong lĩnh vực du lịch tại Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn hình thành, với nhiều công ty du lịch nhận thức được xu hướng mua sắm trực tuyến sẽ trở thành tất yếu trong tương lai và đã đầu tư vào việc phát triển các website bán sản phẩm du lịch Tuy nhiên, doanh thu từ việc mua sắm trực tuyến hiện vẫn còn thấp, chủ yếu do du khách vẫn ưa chuộng đến trực tiếp các đại lý và công ty du lịch Để tồn tại và thu hút khách hàng, các doanh nghiệp du lịch cần hiểu rõ hành vi của người tiêu dùng trực tuyến, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của họ Mặc dù có nhiều tài liệu về tiếp thị Internet và hành vi tiêu dùng, nhưng vẫn thiếu các nghiên cứu cụ thể về sự khác biệt giữa hành vi tiêu dùng trực tuyến và truyền thống, đặc biệt là trong lĩnh vực du lịch Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua sắm trực tuyến sản phẩm du lịch tại Việt Nam, từ đó đưa ra các chính sách thúc đẩy xu hướng này tại Vietravel, một trong những công ty du lịch hàng đầu tại Việt Nam.
M ụ c tiêu nghiên c ứ u
Nhận dạng các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến.
Xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đối với xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến.
Xu hướng chọn mua công nghệ dữ liệu (CTDL) trực tuyến của khách hàng có sự khác biệt rõ rệt theo giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập bình quân Những yếu tố này ảnh hưởng đến cách thức mà khách hàng tìm hiểu và tiếp cận hình thức thương mại điện tử, cũng như mức độ hiểu biết về dịch vụ mua CTDL trực tuyến Việc phân tích các đặc điểm này giúp xác định nhu cầu và thói quen tiêu dùng của từng nhóm khách hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược marketing và nâng cao hiệu quả kinh doanh trong lĩnh vực thương mại điện tử.
Để thúc đẩy xu hướng chọn mua chuyến tour du lịch trực tuyến tại Công ty du lịch – tiếp thị Giao thông vận tải Vietravel, cần xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng và mức độ tác động của từng yếu tố này Việc này sẽ giúp đưa ra những chính sách hiệu quả nhằm khuyến khích khách hàng lựa chọn dịch vụ trực tuyến.
Đối tượn v p m vi n i n cứu
Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua Tour trực tuyến.
Nghiên cứu được thực hiện tại Thành phố Hồ Chí Minh, trung tâm kinh tế tài chính hàng đầu của Việt Nam, nơi có thu nhập bình quân cao và nhiều điều kiện thuận lợi để người dân tiếp cận công nghệ mới.
Mua CTDL trực tuyến là một xu hướng mới nổi tại Việt Nam, do đó nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích hành vi sử dụng hệ thống mua CTDL trực tuyến, mà không xem xét mối quan hệ giữa xu hướng hành vi và hành vi thực tế.
P ư n p p n i n cứu
Đề t i được thực hiện n ư sau:
Nghiên cứu định tính được thực hiện nhằm xác định các chỉ tiêu đánh giá và xây dựng bảng câu hỏi cùng thang đo phù hợp Qua việc phỏng vấn chuyên gia, nghiên cứu đã thu thập thông tin cần thiết để nhận diện các yếu tố liên quan đến đối tượng nghiên cứu, phục vụ cho giai đoạn nghiên cứu định lượng sau này Nghiên cứu diễn ra vào tháng 3/2013 với sự tham gia của 10 người trong giai đoạn này.
Nghiên cứu định lượng: được thực hiện qua hai bước
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện vào tháng 4/2013 thông qua việc phỏng vấn trực tiếp 64 người dân tại TP HCM nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo sơ bộ, sử dụng hệ số Cronbach’s alpha để đánh giá.
Nghiên cứu chính thức: thực hiện bằng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp người dân tại TP.HCM từ tháng 5/2013 – tháng 7/2013, với cỡ mẫu được chọn là n
Nghiên cứu này nhằm kiểm tra độ tin cậy, tính đơn hướng và độ thích hợp của mô hình nghiên cứu, đồng thời kiểm định các giả thuyết Đối tượng khảo sát bao gồm người dân từ 16 tuổi trở lên sống tại thành phố Hồ Chí Minh, không phân biệt việc họ đã biết hay chưa biết về dịch vụ mua CTDL trực tuyến.
P ư n p p t u t ập dữ liệu: dữ liệu được thu thập thông qua phỏng vấn trực tiếp người dân sống tại TP HCM Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện
Dữ liệu thu thập sẽ được đánh giá để loại bỏ các bảng câu hỏi không đạt tiêu chuẩn cho phân tích thống kê Sau đó, dữ liệu sẽ được xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 17.0.
Thang đo được kiểm định bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, cho phép đánh giá độ tin cậy và tính hợp lệ của các thang đo Sau khi hoàn tất đánh giá sơ bộ, các thang đo này được áp dụng trong phân tích hồi quy bội để xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến Đồng thời, kiểm định ANOVA được sử dụng để so sánh xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến giữa các nhóm khách hàng khác nhau dựa trên các tiêu chí như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập bình quân, sự hiểu biết về thương mại điện tử và dịch vụ mua CTDL trực tuyến.
Ý n ĩa t ự c ti ễ n c ủa đề tài
Nghiên cứu chỉ ra rằng xu hướng mua chuyến tour du lịch trực tuyến là một hiện tượng tất yếu, giúp các công ty du lịch nhận diện tiềm năng thị trường và chủ động xây dựng chiến lược phù hợp để tạo lợi thế cạnh tranh Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng xác định rằng các đối tượng khách hàng khác nhau, dựa trên độ tuổi và kinh nghiệm với thương mại điện tử, sẽ có xu hướng mua sắm trực tuyến khác nhau với độ tin cậy 95% Điều này cho phép các doanh nghiệp đưa ra các chính sách marketing phù hợp cho từng phân khúc thị trường.
Nghiên cứu này sẽ cung cấp thông tin và luận cứ khoa học hữu ích cho các công ty du lịch, nhằm giúp họ xây dựng các biện pháp cụ thể để khuyến khích du khách mua sắm chuyến tour du lịch trực tuyến.
Nghiên cứu này cung cấp các hàm ý chính sách thiết thực nhằm thúc đẩy xu hướng mua Chương trình Tour Du Lịch (CTDL) trực tuyến tại Vietravel Những thông tin này sẽ là tài liệu tham khảo quý giá cho Vietravel cũng như các công ty du lịch khác trong việc xây dựng chiến lược và kích thích nhu cầu mua CTDL trực tuyến từ du khách.
K ế t c ấu đề tài
Kết cấu đề tài gồm:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương 2: Tổng quan về tình hình mua CTDL trực tuyến và thực trạng mua CTDL trực tuyến tại Công ty du lịch – tiếp thị Giao thông vận tải Vietravel
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu
Chương 5: Một số hàm ý chính sách thúc đẩy xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến tại Công ty du lịch – tiếp thị Giao thông vận tải (Vietravel)
CƠ SỞ LÝ THUY Ế T VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN C Ứ U
C sở lý thuy ế t
1.1.1 Các khái niệm a C ư n trìn du lịch (tour)
Luật du lịch 2005 định nghĩa chương trình du lịch là các lịch trình, dịch vụ và giá cả đã được xác định cho chuyến đi của khách từ điểm xuất phát đến điểm đến cuối cùng Chương trình du lịch bao gồm những dịch vụ được lên kế hoạch, đặt chỗ và thanh toán trước bởi hãng du lịch hoặc du khách Đây là một sản phẩm quan trọng trong lĩnh vực kinh doanh du lịch Hành vi mua trực tuyến ngày càng trở nên phổ biến trong việc đặt chương trình du lịch.
Hành vi mua trực tuyến là quá trình mà người tiêu dùng thực hiện giao dịch mua sắm sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua Internet hoặc mạng viễn thông mà không cần đến cửa hàng Đặc biệt, việc mua các chương trình, dữ liệu trực tuyến (CTDL) cho phép người tiêu dùng sử dụng các thiết bị kết nối Internet như máy tính, laptop, smartphone, và máy tính bảng để truy cập và mua sắm từ xa, mang lại sự tiện lợi và linh hoạt Xu hướng mua sắm trực tuyến ngày càng gia tăng, phản ánh sự thay đổi trong thói quen tiêu dùng hiện đại.
Xu hướng mua trực tuyến được hiểu là khả năng của người tiêu dùng trong việc thực hiện giao dịch mua sắm qua mạng (Chen et al., 2002) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng xu hướng này đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi mua sắm trực tuyến Xu hướng mua trực tuyến là một biến phụ thuộc, chịu tác động từ nhiều yếu tố độc lập khác nhau, sẽ được phân tích chi tiết trong các phần tiếp theo.
Thái độ được hiểu là cách mà một người đánh giá kết quả của hành động mà họ thực hiện (Karami, 2006) Trong bối cảnh này, thái độ của người tiêu dùng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành quyết định mua sắm và ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng.
In their 2002 study, Chen et al explored the factors influencing online consumer behavior, emphasizing that attitudes play a crucial role in shaping online purchasing tendencies They argue that these attitudes are rooted in human nature and developed through a process of self-learning Additionally, the concept of perceived usefulness (PU) is highlighted as a significant determinant in the acceptance of online shopping, suggesting that consumers are more likely to engage in online purchases if they recognize the benefits associated with them.
Nhận thức sự hữu ích của một hệ thống hoặc sản phẩm được định nghĩa là mức độ tin tưởng của người dùng vào khả năng của sản phẩm đó trong việc nâng cao hiệu quả công việc của họ Nghiên cứu của Chen và các đồng sự chỉ ra rằng nhận thức sự hữu ích có tác động lớn đến thái độ mua sắm trực tuyến Bên cạnh đó, Gefen và Straub (2000) cũng phát hiện rằng nhận thức sự hữu ích là yếu tố quyết định ảnh hưởng đến xu hướng mua hàng trực tuyến.
Nhận thức về tính dễ sử dụng của một hệ thống hay sản phẩm là mức độ mà người dùng tin rằng họ có thể sử dụng nó một cách dễ dàng mà không cần nỗ lực nhiều (Karami, 2006) Nghiên cứu của Chen và các đồng sự đã chỉ ra rằng nhận thức về sự hữu ích có ảnh hưởng đáng kể đến thái độ của người tiêu dùng đối với việc mua sắm trực tuyến.
Chuẩn chủ quan là nhận thức của con người về ảnh hưởng của áp lực xã hội đối với hành vi của họ Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng chuẩn mực chủ quan đóng vai trò quan trọng trong việc định hình xu hướng hành vi, như trong các nghiên cứu về xác lập tổ chức (Karami, 2006) Bên cạnh đó, nhận thức kiểm soát hành vi cũng là một yếu tố quan trọng trong việc hiểu rõ hành động của cá nhân.
Nhận thức kiểm soát hành vi được định nghĩa là nhận thức của con người về sự dễ dàng hoặc khó khăn trong việc thực hiện hành vi (Karami, 2006).
8 Chen L., Gillenson M and Sherrell D., L., (2002), ‚“Enticting online consumers: An extended Technology Acceptance Perspective”, Information and Management, 39:8, p.705-719
9 Davis, F.D., (1989),”Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information technology”, MIS Quarterly, 13:3, p.319-339
10 Gefen D and Straub W.,(2000),“The relative imprtance of perceived ease of use in IS adoption: A study of E-commerce adoption”, Journal of Association for Information System, 1, p.1-10
Nhận thức kiểm soát hành vi đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu hành vi con người, đặc biệt khi họ có ý định mua sắm nhưng không thể thực hiện do điều kiện thực tế Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, các yếu tố như truy cập máy tính, kết nối Internet và sự hỗ trợ sẵn có ảnh hưởng lớn đến hành vi mua hàng Nghiên cứu gần đây, theo Karami (2006), cho thấy rằng nhận thức kiểm soát hành vi có tác động mạnh mẽ đến xu hướng mua sắm trực tuyến và mối quan hệ giữa nhận thức này và hành vi mua hàng là đáng chú ý trong lĩnh vực nghiên cứu hành vi người tiêu dùng trực tuyến Niềm tin cũng là một yếu tố quan trọng trong quá trình này.
Niềm tin giữa con người được định nghĩa là mức độ mà một người tin rằng hành vi của người khác sẽ đúng như mong đợi Đối tượng ở đây có thể là một cá nhân, một nhóm người, hoặc một tổ chức Niềm tin thường được hình thành từ những trải nghiệm trước đó giữa hai bên Nghiên cứu của Lynch và các đồng sự (2001) chỉ ra rằng niềm tin có ảnh hưởng đáng kể đến xu hướng của người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến.
1.1.2 Thuyết n động hợp lý (TRA – Theory of Resonable Action)
Thuyết hành động hợp lý (TRA) được giới thiệu vào năm 1967, nhấn mạnh rằng xu hướng hành vi của người sử dụng chịu ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính: thái độ và chuẩn chủ quan (Fishbein & Ajzen, 1975) Thái độ phản ánh quan niệm cá nhân về một hành vi cụ thể (Karami, 2006), trong khi chuẩn chủ quan là đánh giá của cá nhân về hành vi đó dựa trên tác động từ những người xung quanh.
12 Gefen D., (2000), Structural equation modeling and regression: Guidelines for research practice, Communication of the Association for information system, Vol4, Article 7
Thái độ của người sử dụng được xác định bởi các niềm tin nổi bật của họ về những kết quả đạt được khi thực hiện hành vi, cùng với việc đánh giá tầm quan trọng và mức độ ảnh hưởng của các kết quả đó.
Chuẩn chủ quan có thể được xác định thông qua việc hiểu niềm tin của người dùng về quan điểm của những cá nhân và nhóm xung quanh họ Điều này bao gồm việc đánh giá mức độ tin tưởng của người dùng đối với các niềm tin này liên quan đến hành vi mà họ thực hiện.
Hình 1.1 Mô ìn n động hợp lí
1.1.3 Thuyết hành vi dự định (Theory of planned behaviour)
Thuyết TRA đã bị chỉ trích vì không xem xét tầm quan trọng của các yếu tố xã hội ảnh hưởng đến hành vi cá nhân (Karami, 2006) Các yếu tố xã hội được hiểu là những yếu tố trong môi trường xung quanh có thể tác động đến hành vi con người Để khắc phục điểm yếu này, Ajzen đã giới thiệu yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi vào năm 1991, từ đó phát triển thuyết hành vi dự định (TPB) Theo TPB, hành vi của con người được quyết định bởi ba yếu tố chính: thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi.
Trong mô hình Thuyết hành vi lý trí (TPB), hai yếu tố chính là thái độ và chuẩn chủ quan tương tự như trong mô hình Thuyết hành vi lý trí (TRA) Bên cạnh đó, nhận thức kiểm soát hành vi được ảnh hưởng bởi hai niềm tin quan trọng: niềm tin về khả năng kiểm soát và tiện nghi cảm nhận.
Hình 1.2 Mô hình hành vi dự định (TPB) 13
1.1.4 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM Technology acceptance model)
Hình 1.3 Mô hình TAM nguyên thủy
Thuyết TAM xuất hiện lần đầu năm 1985 trong luận văn tiến sĩ của Fred Davis tại trường MIT Sloan School of Management trong việc nghiên cứu việc sử
Các nghiên c ứu trước đây
Tác giả Karami đã áp dụng mô hình TAM để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng lựa chọn vé máy bay điện tử tại Iran Các biến được xem xét bao gồm: nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, niềm tin, chuẩn mực chủ quan, thái độ, tiện nghi và năng lực cá nhân Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành quyết định mua sắm của người tiêu dùng trong lĩnh vực vé máy bay điện tử.
Nghiên cứu khảo sát 426 người dùng tại Iran từ ngày 22/05/2005 đến 23/05/2005 cho thấy các yếu tố như chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, thái độ và niềm tin đều ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi tiêu dùng Trong đó, chuẩn chủ quan được xác định là yếu tố quan trọng nhất.
Nghiên cứu của Ngô Trung Kiên (2011).
Bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng dịch vụ 3G tại thành phố Hồ Chí Minh thông qua mô hình kết hợp TAM và TBP Các biến được xem xét bao gồm: rủi ro cảm nhận, lợi ích cảm nhận, sự thuận tiện, ảnh hưởng của người thân, giá trị tri thức, sự hi sinh về tài chính và hình ảnh nhà cung cấp Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc định hình quyết định sử dụng dịch vụ 3G của người tiêu dùng.
Trong một nghiên cứu với 204 người tham gia, tác giả đã xác định các yếu tố ảnh hưởng và không ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng dịch vụ 3G tại thành phố Hồ Chí Minh Kết quả cho thấy rằng rủi ro cảm nhận và ảnh hưởng từ người thân không có tác động đến việc sử dụng dịch vụ 3G trong khu vực này.
Nghiên cứu của Ahn J., Park J., Lee D (2001)
Trong bài nghiên cứu với tiêu đề Risk-Focused e-Commerce Adoption Model
Nghiên cứu xuyên quốc gia đã kiểm chứng mô hình e-Commerce Adoption Model (e-CAM), một mô hình dựa trên lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) nhằm đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Mô hình này bao gồm hai biến cơ bản từ TAM là nhận thức dễ sử dụng và nhận thức sự hữu ích, cùng với hai biến liên quan đến rủi ro trong giao dịch trực tuyến: nhận thức rủi ro đối với sản phẩm/dịch vụ và nhận thức rủi ro trong bối cảnh giao dịch trực tuyến.
Nguồn: Ahn, Park, Lee (2001) – Risk-Focused e-Commerce Adoption Model -
Nghiên cứu đã kiểm định mô hình hành vi tiêu dùng trên hai tập dữ liệu từ Mỹ và Hàn Quốc Kết quả cho thấy, đối với người tiêu dùng Mỹ, cả bốn biến độc lập đều có ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi tiêu dùng Ngược lại, ở Hàn Quốc, chỉ có biến nhận thức dễ sử dụng tác động trực tiếp, trong khi hai biến rủi ro ảnh hưởng gián tiếp đến hành vi người tiêu dùng Điều này chỉ ra rằng, tại các nước đang phát triển, rủi ro là yếu tố quan trọng nhưng không quyết định hành vi tiêu dùng, trong khi ở các nước phát triển, yếu tố rủi ro lại đóng vai trò rất quan trọng.
Nghiên cứu của Safeena R., Date H., Hundewale N., and Kammani A. (2013)
Trong nghiên cứu "Kết hợp TAM và TPB để nghiên cứu xu hướng sử dụng Internet Banking", các tác giả đã kiểm tra mô hình TAM và TPB với 5 biến độc lập: nhận thức dễ sử dụng, nhận thức sự hữu ích (TAM), nhận thức kiểm soát hành vi, chuẩn chủ quan, thái độ (TPB) và 1 biến phụ thuộc là hành vi tiêu dùng trong việc dự đoán hành vi sử dụng Internet Banking Kết quả cho thấy mô hình giải thích được 71.3% dữ liệu thu thập, với các biến nhận thức sự hữu ích, nhận thức kiểm soát hành vi, nhận thức dễ sử dụng, chuẩn chủ quan có tác động mạnh mẽ đến xu hướng sử dụng Internet Banking của người tiêu dùng Ấn Độ, theo thứ tự mức độ ảnh hưởng giảm dần.
Mô hình nghiên c ứ u
Mô hình TAM đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghệ thông tin, và nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi và chuẩn mực chủ quan có ảnh hưởng mạnh đến hành vi sử dụng công nghệ thông tin Các nghiên cứu của Karami (2006), Ngô Trung Kiên (2011), và Safeena R cùng các cộng sự (2013) đã kết hợp mô hình TAM với TPB, cho thấy khả năng giải thích hơn 70% số liệu thống kê Do đó, mô hình kết hợp TAM và TPB được chọn làm nền tảng để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến tại Việt Nam.
Trong mô hình nghiên cứu kết hợp giữa TAM và TPB, niềm tin được xem là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc chấp nhận mua CTDL trực tuyến tại Việt Nam Mặc dù hình thức mua sắm này đang trở thành xu hướng mới, nhưng vẫn tồn tại những lo ngại về độ tin cậy và rủi ro so với mua CTDL truyền thống Du khách quen thuộc với phương thức truyền thống thường nghi ngờ về sự an toàn của hệ thống giao dịch trực tuyến, dẫn đến sự thiếu tin tưởng Điều này chỉ ra rằng niềm tin là một trong những rào cản chính đối với việc chấp nhận mua CTDL trực tuyến, như đã được chứng minh trong nhiều nghiên cứu hành vi, chẳng hạn như của George (2002) và Jarvenpaa et al (2000) Do đó, việc đưa yếu tố niềm tin vào mô hình nghiên cứu sẽ giúp cải thiện khả năng dự báo và khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người tiêu dùng đối với hình thức mua CTDL trực tuyến.
Tác giả đề xuất sáu yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua công nghệ thông tin trực tuyến, bao gồm: (1) Nhận thức về sự hữu ích, (2) Nhận thức về tính dễ sử dụng, (3) Chuẩn chủ quan, (4) Tiện nghi, (5) Năng lực cá nhân, và (6) Niềm tin Những yếu tố này được xác định dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước đây.
Hình 1.8 Mô hình nghiên cứu đề xuất 1.3.1 Xu ướng mua c ư n trìn du lịch trực tuyến:
Xu hướng sử dụng phản ánh ý định của người tiêu dùng trong việc mua hoặc sử dụng hàng hóa và dịch vụ, đồng thời có sự liên kết chặt chẽ với hành vi mua thực tế.
Năm 1989, nghiên cứu chỉ ra rằng du khách có thể có xu hướng tiêu dùng hoặc không tiêu dùng dịch vụ Trong mô hình nghiên cứu này, xu hướng hành vi được định nghĩa là ý định của du khách trong việc lựa chọn mua các sản phẩm du lịch trực tuyến.
1.3.2 Nhận thức sự hữu ích
Nhận thức về sự hữu ích đề cập đến niềm tin của cá nhân rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể có thể nâng cao hiệu quả công việc của họ (Davis, 1989) Khi khách hàng cảm nhận rằng dịch vụ mang lại lợi ích rõ rệt cho bản thân, họ sẽ có xu hướng tích cực hơn trong việc sử dụng dịch vụ đó cho công việc và cuộc sống hàng ngày.
Giả thuyết H1 đề xuất rằng nhận thức về sự hữu ích có mối quan hệ tích cực với xu hướng chọn mua chuyến tour du lịch trực tuyến Cụ thể, khi du khách cảm nhận được sự hữu ích của việc mua sắm online tăng lên, xu hướng lựa chọn mua tour du lịch trực tuyến cũng sẽ gia tăng, và ngược lại.
1.3.3 Nhận thức tính dễ sử dụng
Trong mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), nhận thức về tính dễ sử dụng được định nghĩa là niềm tin của người dùng rằng việc sử dụng một hệ thống sẽ không đòi hỏi nhiều nỗ lực và sẽ diễn ra một cách dễ dàng (Davis, 1989).
Nhận thức về tính dễ sử dụng có mối quan hệ tích cực với xu hướng chọn mua các sản phẩm du lịch trực tuyến Khi du khách cảm thấy tính dễ sử dụng cao hơn, khả năng họ lựa chọn mua sắm trực tuyến cũng sẽ tăng lên, và điều này diễn ra theo chiều ngược lại.
Chuẩn mực chủ quan là nhận thức của con người về áp lực xã hội liên quan đến hành vi của họ (Karami, 2006) Điều này có nghĩa là chuẩn mực chủ quan thể hiện niềm tin của một người về mức độ ủng hộ hoặc phản đối từ những người xung quanh, từ đó ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sản phẩm hoặc dịch vụ.
Giả thuyết H3 cho rằng có mối tương quan tích cực giữa chuẩn chủ quan và xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến Cụ thể, khi chuẩn chủ quan tăng lên, xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến cũng sẽ tăng theo, và ngược lại.
1.3.5 Nhận thức kiểm soát hành vi:
Taylor và Todd (1995) phân loại nhận thức kiểm soát hành vi thành "các điều kiện tiện nghi" và "năng lực cá nhân" "Năng lực cá nhân" phản ánh sự tự tin của mỗi cá nhân trong khả năng thực hiện hành vi Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, nếu cá nhân cảm thấy tự tin về các hoạt động liên quan đến mua sắm trực tuyến, họ sẽ có cái nhìn lạc quan về khả năng kiểm soát hành vi của mình (Karami, 2006).
"Các điều kiện tiện nghi" được hiểu là mức độ mà mỗi cá nhân cảm nhận rằng có sự hiện diện của các tổ chức hoặc cơ sở hạ tầng kỹ thuật hỗ trợ cho việc sử dụng hệ thống (Karami, 2006).
Theo nghiên cứu của Karami (2006), các yếu tố ảnh hưởng đến việc chọn mua vé trực tuyến ở Việt Nam bao gồm điều kiện về máy tính, truy cập Internet, và thẻ thanh toán Ngoài ra, kiến thức, kỹ năng và sự chủ động trong việc sử dụng các dịch vụ trực tuyến cũng đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích hành vi mua vé trực tuyến Những yếu tố này được coi là các yếu tố kiểm soát hành vi cần thiết để thúc đẩy sự phát triển của thị trường vé trực tuyến tại Việt Nam.
Giả thuyết H4 cho rằng các điều kiện tiện nghi có mối quan hệ tích cực với xu hướng mua sắm các sản phẩm công nghệ trực tuyến Điều này có nghĩa là nếu các điều kiện tiện nghi được cải thiện, xu hướng lựa chọn mua sắm trực tuyến sẽ gia tăng, và ngược lại.
T Ổ NG QUAN V Ề TÌNH HÌNH MUA CTDL TR Ự C
T ổ ng quan v ề tình hình mua CTDL tr ự c tuy ế n
2.1.1 Tìn ìn mua CTDL du lịc trực tuyến tr n t ế iới
Sức mạnh của internet đã làm thay đổi thói quen tiêu dùng, khiến người dùng dành nhiều thời gian hơn cho các hoạt động trực tuyến như đọc tin tức, tìm kiếm thông tin và chia sẻ Với sự phát triển của các thiết bị kết nối Internet như smartphone và máy tính bảng, người dùng có thể học tập, giải trí và làm việc mọi lúc mọi nơi Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho ngành du lịch, khi du khách có thể vừa du lịch vừa làm việc và dễ dàng tìm kiếm, mua sắm các dịch vụ du lịch trực tuyến Xu hướng du lịch trực tuyến đang ngày càng phát triển và dần thay thế hình thức du lịch truyền thống, với lượng du khách mua dịch vụ trực tuyến tăng liên tục từ năm 2008 đến 2011, trong đó Mỹ dẫn đầu, tiếp theo là Châu Âu và Châu Á Thái Bình Dương.
Theo hình 2.1, lượng du khách trực tuyến tại hầu hết các quốc gia đều gia tăng qua các năm, với Mỹ đứng đầu thế giới về thị phần du khách trực tuyến Tuy nhiên, theo PhoCusWright, vị trí tiên phong của Mỹ trong lĩnh vực khách du lịch trực tuyến đang có sự cạnh tranh ngày càng tăng.
Mỹ sẽ bị Châu Âu vượt mặt trong năm 2013 với tỉ lệ là 41% trong khi Mỹ là 40%.
16 PhoCusWright (2011), Global Online Travel Overview Second Edition report
Hình 2.1 Tỷ lệ khách du lịch mua CTDL trực tuyến theo khu vực iai đo n
Nguồn: PhoCusWright (2011), Global Online Travel Overview Second
Châu Âu hiện đang là châu lục có số lượng khách du lịch lớn nhất trên toàn cầu, bất kể hình thức mua vé du lịch là truyền thống hay trực tuyến Dựa trên dự đoán của PhoCusWright, thị phần khách du lịch trực tuyến của Châu Âu sẽ tiếp tục dẫn đầu thế giới trong những năm tới.
Khu vực Châu Á - Thái Bình Dương hiện đang thu hút một lượng du khách quốc tế đáng kể, chiếm 30% thị phần toàn cầu, vượt qua Mỹ với 29% Tuy nhiên, lượng du khách trực tuyến tại đây lại thấp hơn so với Mỹ và Châu Âu, với tỷ lệ lần lượt là 21%, 38% và 38% Đáng chú ý, khu vực này có 895 triệu thuê bao sử dụng điện thoại di động để truy cập Internet băng rộng (3G, 4G), chiếm 42.6% thị phần thế giới vào năm 2013 (theo ITU, 2013) Điều này hứa hẹn rằng số lượng khách du lịch trực tuyến sẽ tăng cao trong những năm tới.
Hình 2.2 Thị phần khách du lịch và khách du lịch mua CTDL trực tuyến trên toàn thế giới năm 2010.
Theo báo cáo của PhoCusWright (2011), ngày càng nhiều khách du lịch sử dụng điện thoại di động để truy cập Internet, điều này đã làm thay đổi cách thức đặt chỗ du lịch Xu hướng này cho thấy sự chuyển dịch từ phương pháp đặt chỗ truyền thống sang việc đặt chỗ qua máy tính và các thiết bị di động.
Ngày càng nhiều du khách sử dụng thiết bị cầm tay thông minh như smartphone và máy tính bảng để đặt các chuyến đi du lịch Theo Amadeus, 3.4% du khách toàn cầu và 7.4% du khách ở châu Á sử dụng điện thoại để kiểm tra chuyến bay hàng ngày Đặc biệt, 18% du khách trong độ tuổi từ 18-35 sử dụng điện thoại để đặt dịch vụ du lịch, trong đó 33% là những người thường xuyên đi du lịch Eyefortravel cũng dự đoán rằng việc đặt dịch vụ du lịch qua thiết bị cầm tay sẽ chiếm 20% tổng doanh thu ngành du lịch vào năm 2013, với 37% người dùng thiết bị cầm tay tìm kiếm thông tin về du lịch.
The 2011 Amadeus report highlights the transformation of air travel, noting a significant rise in online bookings made via mobile devices It reveals that the number of travel providers offering mobile booking services has increased by 63%, reflecting the growing trend of the always-connected traveler.
2.1.2 S lược tìn ìn mua c ư n trìn du lịch trực tuyến t i Việt Nam
Việt Nam, nằm trong khu vực Châu Á Thái Bình Dương, vẫn chưa phát triển mạnh mẽ hoạt động mua sắm chuyến du lịch trực tuyến, mặc dù nhiều công ty du lịch đã xây dựng website để bắt kịp xu hướng Doanh thu từ hoạt động này còn thấp do du khách chưa quen với việc mua CTDL trực tuyến, có thể vì thiếu niềm tin vào hệ thống hoặc không có phương tiện thanh toán phù hợp Tuy nhiên, thống kê từ Google cho thấy hơn 98% người tiêu dùng tìm kiếm thông tin du lịch trực tuyến trước khi đưa ra quyết định Từ năm 2010 đến đầu năm 2011, có khoảng 600.000 đến 800.000 lượt tìm kiếm khu nghỉ dưỡng tại Việt Nam mỗi tháng, và con số này có thể tăng lên hơn 1 triệu trong mùa cao điểm Nhu cầu tìm kiếm khách sạn và CTDL cũng đạt từ 2-3 triệu lượt/tháng, với việc tìm kiếm CTDL chiếm tỷ lệ cao nhất, từ 5-7 triệu lượt/tháng Những con số này chứng tỏ vai trò quan trọng của Internet trong ngành du lịch và là tiền đề cho sự phát triển của thương mại điện tử trong lĩnh vực này tại Việt Nam Mua du lịch trực tuyến đang trở thành xu hướng toàn cầu, và Việt Nam chắc chắn sẽ tham gia vào xu hướng này trong tương lai gần, do đó cần phải hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng trực tuyến của du khách.
18 Eyefortravel (2013), Social Media and Mobile in Travel Distribution Report: Online strategies, consumer and industry trends
T ổ ng quan v ề Công Ty Du l ị ch – Ti ế p th ị Giao thông v ậ n t ả i (Vietravel) và th ự c tr ng mua CTDL tr ự c tuy ế n t i công ty
và thực tr ng mua CTDL trực tuyến t i công ty
2.2.1 Vài nét về quá trình hình thành và phát triển đổi thành
Giai đoạn 1992 - 1995, Công ty du lịch – tiếp thị Giao thông vận tải (Vietravel) được thành lập từ Trung tâm Tracodi CTDLs, thuộc Tổng Công ty Đầu tư và Phát triển GTVT, với số vốn khởi đầu chỉ hơn 6 triệu đồng.
Vào năm 1992, công ty chỉ có 7 nhân sự, nhưng sau những nỗ lực không ngừng, đến năm 1995, Công ty Du lịch và Tiếp thị (Vietravel) đã phát triển thành doanh nghiệp độc lập, trực thuộc Bộ Giao Thông Vận Tải.
Giai đoạn 1996-2000, mặc dù phải đối mặt với khủng hoảng tài chính Châu Á năm 1997, Vietravel đã thể hiện ý chí và nghị lực mạnh mẽ, tiếp tục mở rộng mạng lưới bằng việc khai trương nhiều chi nhánh tại Hà Nội, Đà Nẵng, Quy Nhơn, Nha Trang và các tỉnh thành khác trên toàn quốc.
Giai đoạn 2001 – 2010, Vietravel đã phát triển thương hiệu mạnh mẽ, vượt qua tác động của đại dịch SARS năm 2002 Công ty được vinh danh với Huân chương Lao động từ Chủ tịch nước và nằm trong “Top 10 công ty du lịch hàng đầu Việt Nam” Đặc biệt, năm 2010, Vietravel xác lập kỷ lục doanh thu 1.480 tỷ đồng, đứng đầu trong ngành du lịch Việt Nam.
Giai đoạn 2011 – nay: hiện nay Vietravel đã có đội ngũ nhân sự lên đến hơn
Vietravel, với hệ thống giao dịch rộng khắp cả nước và nhiều quốc gia trên thế giới, đã đạt được nhiều danh hiệu và thành tích đáng kể Năm 2011, công ty được công nhận là "Một trong 16 công ty lữ hành hàng đầu Châu Á" Với mục tiêu trở thành công ty lữ hành đa quốc gia đầu tiên của Việt Nam, Vietravel không ngừng phấn đấu và phát triển.
Công ty áp dụng mô hình tổ chức trực tuyến - chức năng, với cấu trúc gồm công ty mẹ và các chi nhánh thành viên Ban Tổng Giám đốc đứng đầu, bao gồm Tổng Giám đốc và ba phó Tổng Giám đốc.
Công ty mẹ bao gồm hai bộ phận chính: Khối kinh doanh và Khối hỗ trợ kinh doanh, cả hai đều được quản lý trực tiếp bởi Ban Tổng Giám đốc.
Hình 2.3 Mô hình quản lí Vietravel
Nguồn: Công ty du lịch Vietravel
Các chi nhánh của Vietravel trên toàn quốc và các văn phòng tại Thành phố Hồ Chí Minh hoạt động độc lập dưới sự quản lý của Ban Tổng Giám đốc Mỗi chi nhánh được lãnh đạo bởi giám đốc công ty, người đại diện cho quyền lợi và nghĩa vụ của chi nhánh trước công ty mẹ, Bộ Giao Thông Vận tải và Tổng cục Du lịch, đảm bảo kết quả và hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả.
Giúp việc cho giám đốc là các phó giám đốc và kế toán trưởng – chịu trách nhiệm về vấn đề tài chính.
Tất cả các hoạt động trong quá trình xây dựng, chuẩn bị và thực hiện chương trình du lịch đều phải tuân thủ tiêu chuẩn chất lượng sản phẩm và dịch vụ của Vietravel.
Hình 2.4 S đồ tổ chức công ty Vietravel
Nguồn: Công ty du lịch Vietravel
2.2.3 Thị trường – sản phẩm a Thị trường
Vietravel, từ một doanh nghiệp lữ hành nội địa, đã mở rộng hoạt động ra toàn cầu, bao gồm cả thị trường Nhật Bản - nơi có khách hàng khó tính nhưng lại là một trong những thị trường lớn nhất của công ty bên cạnh khách hàng từ Đông Nam Á, Châu Á và Châu Âu Hiện tại, Vietravel tự hào là doanh nghiệp lữ hành có mạng lưới bán hàng rộng nhất Việt Nam, với đối tác trải khắp các châu lục.
Với vị thế của công ty lữ hành tiên phong, Vietravel được phép hoạt động trong các lĩnh vực kinh doanh sau:
Du lịch quốc tế, nội địa.
Chúng tôi cung cấp đa dạng dịch vụ hỗ trợ, bao gồm dịch vụ hỗ trợ hàng không, vận chuyển du lịch, dịch thuật, tư vấn thủ tục xuất nhập cảnh và du học, xuất khẩu lao động, cùng với dịch vụ thu đổi ngoại tệ.
Kinh doanh lữ hành đóng vai trò quan trọng với nhiều loại hình dịch vụ du lịch như du lịch sự kiện, teambuilding, caravan tour, du lịch văn hóa, sinh thái và khám phá Nhờ vào sự đa dạng này, thương hiệu Vietravel đã khẳng định vị thế là một trong những hãng lữ hành hàng đầu tại Việt Nam.
2.2.4 Kết quả ho t động sản xuất kinh doanh
Kết quả hoạt động kinh doanh của công ty Vietravel được thể hiện trong các hình 2.5, 2.6, 2.7.
Hình 2.5 Lượt khách c c năm 2007-2011 của Vietravel (DVT 1000 lượt)
Hình 2.6 Thu nhập sau thuế của Vietravel (ĐVT: n n tỷ đồng)
Nguồn: Công ty du lịch Vietravel
Hình 2.7 Thu nhập bình quân của nhân viên Vietravel (ĐVT: triệu đồng)
Nguồn: Công ty du lịch Vietravel
Trong giai đoạn từ năm 2007 đến 2011, các chỉ số lượt khách, lợi nhuận sau thuế và thu nhập bình quân đầu người của nhân viên công ty đều có xu hướng tăng trưởng rõ rệt, như thể hiện qua các hình 2.3, 2.4, và 2.5.
Lượt du khách đã tăng từ 158 ngàn lên 293 ngàn lượt/năm, với tốc độ tăng trưởng bình quân 16.7% trong giai đoạn này Năm 2010, lượng khách đạt 260 ngàn, tăng mạnh so với 196 ngàn của năm 2009, nhưng lợi nhuận sau thuế không có sự thay đổi đáng kể Nguyên nhân là do xu hướng du lịch nước ngoài theo nhóm, với số lượng lớn nhưng đơn giá thấp hơn so với khách lẻ, dẫn đến tỷ lệ lợi nhuận không cao mặc dù số lượng khách tăng.
Lợi nhuận sau thuế của Vietravel đã tăng mạnh từ 1.33 tỷ đồng/năm lên 7.45 tỷ đồng/năm, với tốc độ tăng trưởng lợi nhuận bình quân đạt 53.8% trong giai đoạn này Năm 2009 được xem là mốc quan trọng, khi lợi nhuận sau thuế tăng từ 2.400 tỷ đồng năm 2008 lên 6.430 tỷ đồng.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨ U
Qui trình nghiên c ứ u
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu sẽ được thực hiện qua ba bước chính:
Nghiên cứu sơ bộ đã được thực hiện bằng phương pháp định tính thông qua thảo luận tay đôi với 6 du khách và 4 nhân viên từ các công ty du lịch Mục tiêu của nghiên cứu là phát hiện, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát cần thiết để đo lường các khái niệm nghiên cứu.
Nghiên cứu thử nghiệm đã áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng bằng cách phỏng vấn trực tiếp 64 cư dân tại TP HCM để kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá độ tin cậy của các thang đo khái niệm nghiên cứu trước khi tiến hành nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu chính thức áp dụng phương pháp định lượng thông qua phỏng vấn trực tiếp và bảng câu hỏi chi tiết Mục tiêu là đánh giá các thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết đã được thiết lập.
Nghiên c ứu đị nh tính
Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng một mô hình giúp khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua chứng từ điện tử (CTDL) trực tuyến tại Việt Nam Vào tháng 3 năm 2013, tác giả đã thực hiện phỏng vấn sâu bằng cách sử dụng bảng câu hỏi mở để thu thập thông tin từ hai nhóm đối tượng.
Nhân viên từ các công ty du lịch hàng đầu tại TPHCM, gồm 2 nam và 2 nữ, sẽ tham gia khảo sát để đánh giá dịch vụ và tính tiện ích của các nhà cung cấp Họ có hiểu biết sâu về công nghệ thương mại điện tử, giúp xác định các dịch vụ hỗ trợ cần thiết Việc này sẽ làm cơ sở cho việc xây dựng bảng câu hỏi, nhằm kiểm tra sự phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
Du khách (6 người : 3 nam, 3 nữ)
Đối tượng phỏng vấn bao gồm đồng nghiệp và bạn bè của tác giả, tất cả đều đang làm việc tại các công ty và thường xuyên đi du lịch Họ có độ tuổi từ 25 đến 35 và sở hữu thu nhập ổn định.
Thông qua phỏng vấn sâu từng cá nhân, tác giả đã khám phá quan điểm của họ về các yếu tố trong mô hình đề nghị, đồng thời phát hiện thêm những yếu tố phù hợp khác để bổ sung Bảng câu hỏi không có hướng dẫn trả lời, cho phép người tham gia bày tỏ quan điểm cá nhân một cách tự nhiên Quá trình này được thực hiện bởi một người có kinh nghiệm, nhằm khai thác động cơ, niềm tin, thái độ và cảm xúc của từng cá nhân về vấn đề đang nghiên cứu.
Xem thông tin các đáp viên ở Phụ lục 1A: Danh sách đáp viên trong nghiên cứu định tính.
Trình tự tiến hành nghiên cứu định tính
Sử dụng kỹ thuật thảo luận tay đôi theo dàn bài đã chuẩn bị, chúng ta sẽ xem xét tất cả các yếu tố liên quan trong mô hình.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu sơ lược về đề tài nghiên cứu, đồng thời làm rõ mục tiêu nghiên cứu cho từng đối tượng khảo sát Mục tiêu này sẽ giúp các đối tượng phỏng vấn hiểu rõ hơn về tầm quan trọng và ý nghĩa của nghiên cứu, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình thu thập thông tin.
Quy trình mua cơ sở dữ liệu (CTDL) trực tuyến cần được giải thích rõ ràng, đồng thời cần thông tin về một hệ thống mua CTDL trực tuyến Các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng dịch vụ mua CTDL trực tuyến của đối tượng khảo sát cũng cần được phân tích Để đo lường các nhân tố trong mô hình, cần so sánh bảng câu hỏi của thang đo sơ bộ với hoàn cảnh thực tế nhằm xác định tính phù hợp Kết quả từ các cuộc phỏng vấn sơ bộ sẽ giúp điều chỉnh và bổ sung thang đo cho phù hợp hơn với mục tiêu nghiên cứu, dịch vụ và thị trường hiện tại.
Kết quả nghiên cứu định tính:
Các cuộc phỏng vấn cho thấy du khách đánh giá cao lợi ích của việc mua chương trình tour du lịch trực tuyến, nhưng cũng bày tỏ lo ngại về một số vấn đề như thiếu thiết bị kết nối Internet, thẻ thanh toán và kiến thức cần thiết để thực hiện giao dịch Họ cũng gặp khó khăn trong việc mua tour nếu không có sự hỗ trợ và tư vấn từ người bán.
Một yếu tố quan trọng mà hầu hết hành khách quan tâm là rủi ro cảm nhận và độ tin cậy của giao dịch trực tuyến, cũng như chất lượng dịch vụ khi mua vé máy bay trực tuyến Khi so sánh giữa hình thức mua vé trực tuyến và truyền thống, du khách thường chú ý đến vấn đề an toàn trong thanh toán và sự đáp ứng của chất lượng dịch vụ.
Sau khi điều chỉnh nội dung các phát biểu cho dễ hiểu hơn, những người được phỏng vấn nhận thấy rằng các phát biểu này đã phản ánh chính xác và đầy đủ suy nghĩ của họ.
Xem thêm dàn bài thảo luận tay đôi t i Phụ lục 1b.
Xây d ựn t an đo
Xu hướng mua CTDL trực tuyến đang ngày càng phát triển nhờ vào công nghệ thông tin và truyền thông Để đo lường xu hướng này, chúng tôi sẽ áp dụng thang đo nhận thức chấp nhận công nghệ từ các nghiên cứu trước, kết hợp với kết quả nghiên cứu định tính đã thực hiện trong mục 4.1.
Các thang đo khái niệm trong mô hình nghiên cứu được kế thừa và hiệu chỉnh cho phù hợp từ các nghiên cứu:
1 Karami M (2006), Các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua vé qua mạng; cho tham khảo về thang đo
2 Ahn J., Park J., Lee D (2001), Mô hình nghiên cứu thương mại điện tử; cho tham khảo về thang đo
3 Wangpipatwong, Chutimaskul, Mongkut (2008), Tìm hiểu xu hướng của công dân sử dụng các các website chính phủ điện tử; cho tham khảo về thang đo.
4 Klopping I M., McKinney E (2004), Mở rộng mô hình TAM và TTFM (Task-Technology Fit Model) cho thương mại điện tử; cho tham khảo về thang đo.
5 Ajzen I (2006), Xây dựng bảng câu hỏi trong mô hình TPB: khái niệm và phương pháp luận; cho tham khảo về thang đo.
6 Legris P., Ingham J., Collerette P (2003), Tại sao mọi người sử dụng công nghệ thông tin, một bài review mô hình TAM cho tham khảo về thang đo
7 Primack B A, Switzer G E., & Dalton M A (2007), Cải tiến việc đo lường niềm tin tiêu chuẩn về hút thuốc ở thanh niên, cho tham khảo về thang đo
8 Davis, F (1989), Nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng và mô hình TAM cho tham khảo về thang đo.
Dựa trên kết quả nghiên cứu định tính và kế thừa thang đo từ các nghiên cứu trước, tác giả đã điều chỉnh, bổ sung và xây dựng một thang đo hoàn chỉnh cho các thành phần trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 3.1 T an đo đề tài
Yếu tố T an đo trước T an đo của đề tài Giải thích
Tôi sẽ học cách để sử dụng dịch vụ X (Karami, 2006)
Tôi sẽ học cách mua CTDL trực tuyến
Tôi dự định sử dụng dịch vụ X trong tương lai (Karami, 2006)
Tôi có ý định sẽ mua CTDL trực tuyến trong tương lai
Tôi cho rằng những người khác cũng sẽ mua dịch vụ này (Karami, 2006))
Tôi cho rằng những người khác cũng sẽ mua dịch vụ này.
Tôi mong muốn sử dụng dịch vụ X nhiều hơn trong tương lai (Wangpipatwong, Chutimaskul, Mongkut, 2008)
Tôi mong muốn dùng dịch vụ mua CTDL trực tuyến trong thời gian tới
Tôi đã lên kế hoạch mua CTDL trực tuyến trong thời gian tới
Biến quan sát do nghiên cứu định tính có được.
Nhận thức sự hữu ích
Dịch vụ X giúp tiết kiệm thời gian (Davis, 1989))
Mua CTDT trực tuyến giúp tiết kiệm thời gian so với việc phải trực tiếp đến công ty du lịch mua CTDL
Dịch vụ X giúp tiết kiệm chi phí (Ahn, Park, Lee, 2001)
Mua CTDT trực tuyến giúp tiết kiệm chi phí so với việc phải trực tiếp đến công ty du lịch mua CTDL
Dịch vụ X giúp tôi thực hiện công việc nhanh hơn (Klopping, Mckinney, 2004)
Hệ thống mua CTDL trực tuyến sẽ giúp việc mua vé của tôi được thưc hiện nhanh hơn
Nhìn chung dịch vụ X đem lại lợi ích cho tôi (Davis, 1989)
Nói chung, mua CTDT trực tuyến đem lại lợi ích cho tôi.
Nhận thức tính dễ sử dụng
Dễ dàng tìm kiếm các thông tin về dịch vụ X (Ahn, Park, Lee, 2001)
Tôi có thể dễ dàng tìm kiếm được các chương trình du lịch trực tuyến.
Rất khó học cách sử dụng dịch vụ X (Klopping, Mckinney, 2004)
Tôi nghĩ không khó để học cách sử dụng dịch vụ mua CTDL trực tuyến.
Tôi thường cảm thấy rối khi sử dụng dịch vụ X Tôi sẽ không bối rối khi sử
(Klopping, Mckinney, 2004)) dụng hệ thống mua CTDL trực tuyến
Có thể sử dụng dịch vụ X mọi lúc nơi (Ahn, Park, Lee, 2001)
Tôi có thể mua CTDL trực tuyến mọi lúc, mọi nơi thông qua Internet
Nói chung dịch vụ X dễ sử dụng (Ahn, Park, Lee, 2001)
Nhìn chung, hệ thống mua CTDL trực tuyến rất dễ sử dụng
Theo cha mẹ, tôi nên thực hiện dịch vụ X (Primack, Switzer, Dalton, 2007)
Gia đình tôi khuyên tôi nên mua CTDL trực tuyến
Theo bạn bè, tôi nên thực hiện dịch vụ X (Primack, Switzer, Dalton, 2007)
Bạn bè tôi khuyên tôi nên mua CTDL trực tuyến Đồng nghiệp tôi khuyên tôi nên mua CTDL trực tuyến
Biến quan sát có được từ nghiên cứu định tính
Những người có ảnh hưởng đến tôi muốn tôi sử dụng dịch vụ X (Ajzen, 2006))
Nói chung, những người quan trọng với tôi khuyên tôi nên mua CTDL trực tuyến.
Tôi có thiết bị kết nối mạng Internet (máy vi tính, Laptop, SmartPhone…) có thể truy cập các CTDL trực tuyến.
Biến quan sát có được từ nghiên cứu định tính
Tôi có hệ thống thẻ thanh toán (ATM, Visa…) có thể mua CTDL trực tuyến khi cần.
Biến quan sát có được từ nghiên cứu định tính
Tôi có đủ điều kiện (thiết bị, đường truyền) để sử dụng dịch vụ X online (Karami, 2006)
Tôi có sẵn những trang thiết bị, nguồn lực cần thiết (máy tính, mạng Internet, thẻ thanh toán) để có thể mua CTDL trực tuyến
Tôi có đủ kiến thức và khả năng để sử dụng dịch vụ X online (Karami, 2006)
Tôi có đủ kiến thức và khả năng cần thiết để mua CTDL trực tuyến
Tôi hoàn toàn có thể sử dụng dịch vụ X cho dù xung quanh tôi không có
Tôi có thể mua CTDT trực tuyến cho dù xung quanh tôi bất cứ ai giúp đỡ (Karami, 2006) không có ai giúp đỡ, hỗ trợ
Bạn có hoàn toàn chủ động trong việc sử dụng dịch vụ
Tôi hoàn toàn chủ động trong việc sử dụng dịch vụ mua CTDL trực tuyến
Tôi tự tin về các kỹ năng thao tác máy tính và mua sắm trực tuyến
Biến quan sát có được do nghiên cứu định tính
Trả tiền cho dịch vụ X online rất an toàn (Karami, 2006)
Theo tôi việc thanh toán tiền cho CTDL trực tuyến là an toàn
Tôi có thể tin tưởng dịch vụ X bảo vệ an toàn các thông tin cá nhân của tôi (Karami, 2006)
Tôi tin hệ thống mua CTDL bảo đảm an toàn những thông tin cá nhân của tôi.
Tôi nghĩ rằng hệ thống cung cấp dịch vụ có tính bảo mật (an ninh mạng) cao.
Tôi nghĩ rằng hệ thống mua CTDL trực tuyến có tính bảo mật (an ninh mạng) cao.
Tôi nghĩ không có sự chênh lệch về chất lượng dịch vụ giữa mua CTDL trực tuyến với CTDL được mua trực tiếp tại công ty du lịch
Biến quan sát có được do nghiên cứu định tính
Tôi nghĩ vé sử dụng dịch vụ X rất đáng tin cậy (Karami, 2006)
Nói chung, mua CTDL trực tuyến đáng tin cậy
Nghiên cứu này tập trung vào 6 khái niệm chính: xu hướng mua sắm trực tuyến, nhận thức về tính dễ sử dụng, nhận thức về tính hữu ích, niềm tin, chuẩn chủ quan, năng lực cá nhân và tiện nghi Tất cả các khái niệm này được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm, trong đó 1 điểm thể hiện sự hoàn toàn không đồng ý, 2 điểm là không đồng ý, 3 điểm là trung lập, 4 điểm là đồng ý và 5 điểm là hoàn toàn đồng ý.
T an đo xu ướng chọn mua CTDL trực tuyến
Thang đo xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến (XH) gồm 5 biến quan sát, ký hiệu từ XH1 đến XH5 như sau:
XH1: Sẽ học cách mua CTDL trực tuyến
XH2: Sẽ mua CTDL trực tuyến trong thời gian tới
XH3: Lên kế hoạch mua CTDL trực tuyến trong thời gian tới
XH4: Mong muốn dùng dịch vụ mua CTDL trực tuyến trong thời gian tới
XH5: Cho rằng người khác cũng sẽ mua CTDL trực tuyến
T an đo nhận thức sự hữu ích
Thang đo nhận thức sự hữu ích (HI) gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ HI1 đến HI4 như sau:
HI1: Mua CTDL trực tuyến giúp tiết kiệm thời gian hơn
HI2: Mua CTDL trực tuyến giúp tiết kiệm chi phí hơn
HI3: Mua CTDL trực tuyến được thực hiện nhanh hơn
HI4: Nói chung, mua CTDL trực tuyến mang lại lợi ích
Thang đo n ận thức tính dễ sử dụng
Thang đo nhận thức tính dễ sử dụng (DSD) gồm 5 biến quan sát, ký hiệu từ DSD1 đến DSD5 như sau:
DSD1: Dễ dàng tìm kiếm các CTDL qua mạng Internet.
DSD2: Không khó để học cách sử dụng dịch vụ mua CTDL trực tuyến.
DSD3: Không bối rối khi sử dụng hệ thống mua CTDL trực tuyến
DSD4: Có thể mua CTDL trực tuyến mọi lúc, mọi nơi thông qua Internet
DSD5: Nhìn chung, hệ thống mua CTDL trực tuyến rất dễ sử dụng
T an đo chuẩn chủ quan
Thang đo chuẩn chủ quan (CCQ) gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ CCQ1 đến CCQ4 như sau:
CCQ1: Gia đình có ảnh hưởng đến việc mua CTDL trực tuyến
CCQ2: Bạn bè có ảnh hưởng đến việc mua CTDL trực tuyến
CCQ3: Đồng nghiệp có ảnh hưởng đến việc mua CTDL trực tuyến
CCQ4: Những người quen biết tôi có ảnh hưởng đến việc mua CTDL trực tuyến của tôi.
T an đo niềm tin sau:
Thang đo niềm tin (NT) gồm 5 biến quan sát, ký hiệu từ NT1 đến NT5 như
NT1: Thanh toán tiền khi mua CTDL trực tuyến là an toàn
NT2: Hệ thống mua CTDL trực tuyến có tính bảo mật cao
NT3: Hệ thống mua CTDL trực tuyến bảo đảm an toàn những thông tin cá nhân
NT4: Không có sự chênh lệch về chất lượng dịch vụ giữa mua CTDL trực tuyến và đến mua CTDL trực triếp tại công ty du lịch
NT5: Nói chung, mua CTDL trực tuyến là đáng tin cậy.
Thang đo tiện nghi gồm 3 biến quan sát, ký hiệu từ TN1 đến TN3 như sau:
TN1: có thiết bị kết nối mạng Internet để truy cập các CTDL trực tuyến.
TN2: có hệ thống thẻ thanh toán (ATM, Visa…) để mua CTDL trực tuyến.
TN3: có đầy đủ trang thiết bị, nguồn lực để mua CTDL trực tuyến
T an đo năn lực cá nhân sau:
Thang đo năng lực cá nhân gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ NL1 đến NL4 như
NL1: có kiến thức và khả năng cần thiết để mua CTDL trực tuyến
NL2: tự tin về các kỹ năng thao tác máy tính và mua sắm qua mạng
NL3: Có thể mua CTDL trực tuyến mà không cần ai giúp đỡ, hỗ trợ
NL4: Nói chung, hoàn toàn chủ động trong việc mua CTDL trực tuyến
Nghiên c ứu địn lượn s bộ c o t an đo
Sau khi hoàn thành giai đoạn nghiên cứu định tính, các thang đo của đề tài đã được sử dụng để tiến hành khảo sát sơ bộ với 80 người dân tại TP HCM Dữ liệu thu thập được đã được phân tích bằng phần mềm SPSS 17.0 để kiểm tra độ tin cậy của từng khái niệm thông qua hệ số Cronbach’s alpha.
Vào tháng 5 năm 2013, một nghiên cứu sơ bộ đã được tiến hành thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp, với 80 bảng câu hỏi được phát ra Kết quả thu về là 71 bảng, trong đó có 7 bảng không đạt yêu cầu, dẫn đến mẫu nghiên cứu sơ bộ cuối cùng là 64.
Kết quả phân tích Cronbach’s cho nghiên cứu sơ bộ về các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến được trình bày trong bảng 3.2.
Bảng 3.2 Kết quả p ân tíc Cronbac ’s alpha
Biến quan sát Hệ số tư n quan biến tổng Hệ số Cronback Alpha nếu lo i bỏ biến
Nhận thức sự hữu ích (HI), Cronbach’s alpha =0.918
Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD), Cronbach’s alpha = 0.915
Chuẩn chủ quan (CCQ), Cronbach’s alpha = 0.870
Tiện nghi (TN), Cronbach’s alpha = 0.912
Năng lực cá nhân, Cronbach’s alpha = 0.895
Niềm tin (NT), Cronbach’s alpha = 0.862
Xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến (XH), Cronbach’s alpha = 0.851
(Nguồn: Trích từ Phụ lục 3)
Theo bảng 3.2, các thang đo như nhận thức sự hữu ích (HI), nhận thức tính dễ sử dụng (DSD), chuẩn chủ quan (CCQ), tiện nghi (TN), năng lực cá nhân (NLCN), niềm tin (NT) và xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến (XH) đều đạt mức độ tin cậy cao Tất cả các biến quan sát của các nhân tố này có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Do đó, các biến đo lường các thành phần trong nghiên cứu sơ bộ sẽ được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Chương này trình bày kết quả của nghiên cứu định tính và định lượng sơ bộ, trong đó nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật phỏng vấn sâu để điều chỉnh các thang đo biến trong mô hình Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện qua phỏng vấn trực tiếp với bảng câu hỏi, với mẫu n = 64 Kết quả cho thấy các thang đo đạt yêu cầu và mô hình nghiên cứu vẫn giữ nguyên Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng chính thức, bao gồm thống kê mô tả dữ liệu, đánh giá thang đo, phân tích nhân tố khám phá, hồi quy đa biến và phân tích Anova.
K Ế T QU Ả NGHIÊN C Ứ U
Mô t ả m ẫ u
4.1.1 P ư n p p t u t ập dữ liệu và tỷ lệ hồi đ p
Mẫu nghiên cứu được thu thập theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện Để thực hiện phân tích nhân tố (EFA), kích thước mẫu tối thiểu cần đạt là N ≥ 5*x, trong đó x là tổng số biến quan sát (Hair & ctg, 1998 – trích từ Michele, 2005) Với tổng số biến quan sát là 30, số mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu này là 150 mẫu.
Dữ liệu được thu thập trong 6 tuần từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2013 thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp tại các siêu thị, trường học và khu công nghiệp Tổng cộng, 400 bảng câu hỏi đã được phát ra, trong đó thu về 363 bảng, đạt tỷ lệ hồi đáp 91%.
Sau khi tiến hành sàng lọc, 278 bảng câu hỏi hợp lệ đã được giữ lại, chiếm 77% tổng số mẫu thu thập Những bảng câu hỏi không đầy đủ, bỏ trắng hoặc chứa dữ liệu không đáng tin cậy đã được loại bỏ Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 17.0.
4.1.2 Mô tả thông tin mẫu
Theo bảng 4.1 Tóm tắt thông tin mẫu khảo sát, ta thấy:
Trong một cuộc khảo sát với 278 người tham gia, có 123 nam (chiếm 44,2%) và 155 nữ (chiếm 55,8%) Tỉ lệ giới tính trong mẫu khảo sát này khá đồng đều, phản ánh sự cân bằng giữa nam và nữ.
Về độ tuổi: mẫu khảo sát chủ yếu tập trung ở lứa tuổi 23-29 tuổi 107 người (chiếm 38.5%), kế đến là lứa tuổi 30-40 tuổi 80 người (chiếm 28.8%), dưới 23 tuổi
43 người (chiếm 15.5%), độ tuổi 41 -55 tuổi 39 người (chiếm 14%) và cuối cùng là số người ở độ tuổi trên 55 tuổi: 9 người (chiếm 3.2%).
Đối tượng khảo sát chủ yếu là những người có thu nhập bình quân từ 4-10 triệu đồng mỗi tháng, chiếm 46% với 128 người, trong khi 34.2% với 95 người có thu nhập trung bình trên 10 triệu đồng/tháng Đây là nhóm người có thu nhập trung bình khá tại TP.HCM Bên cạnh đó, có 55 người (chiếm 19.8%) có thu nhập dưới 4 triệu đồng/tháng, chủ yếu là học sinh, sinh viên và công nhân lao động phổ thông.
Chiếm tỉ lệ lớn nhất trong mẫu khảo sát là nhân viên kỹ thuật – văn phòng
141 người (chiếm 50.7%), kế tiếp đó, học sinh – sinh viên 49 người (chiếm 17.6
%), cán bộ quản lý – doanh nhân 45 người (chiếm 16.2%), khác 18 người (chiếm 6.5%), nghề tự do: 13 người (chiếm 4.7%), và cuối cùng LĐPT – công nhân: 12 người (4.3%)
Tìm hiểu về mua bán hàng hóa, dịch vụ trực tuyến:
Gần 93.2% đối tượng khảo sát đã từng tìm hiểu về giao dịch trực tuyến qua Internet, cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng của khách hàng đối với thương mại điện tử Chỉ có 6.8% người chưa tìm hiểu về mua bán hàng hóa và dịch vụ trực tuyến, điều này cho thấy họ sẵn sàng chấp nhận các hoạt động thương mại điện tử trong tương lai, bao gồm cả dịch vụ mua CTDL trực tuyến.
Từng nghe nói về dịch vụ mua CTDL trực tuyến: Đa số đối tượng khảo sát đều đã nghe nói về dịch vụ mua CTDL trực tuyến:
Trong một khảo sát, 236 người (84.9%) chưa nghe về dịch vụ mua CTDL trực tuyến, trong khi 42 người (15.1%) đã biết đến dịch vụ này Đáng chú ý, nguồn thông tin chính về dịch vụ mua CTDL trực tuyến chủ yếu đến từ Internet (71.4%), tiếp theo là từ bạn bè và người thân (15%), báo chí (8.1%), tivi (4.8%) và các nguồn khác (0.7%) Việc đa số du khách đã nhận thức về dịch vụ này là tín hiệu tích cực cho sự phát triển của dịch vụ mua CTDL trực tuyến tại thị trường Việt Nam trong tương lai.
Tóm tắt thông tin mẫu khảo s t n ư sau:
Bảng 4.1 Tóm tắt thông tin mẫu khảo sát.
Phân bố mẫu Tần suất Phần trăm
Nữ 155 55.8% Độ tuổi Dưới 23 tuổi 43 15.5%
Thu nhập Dưới 4 triệu/tháng 55 19.8%
Cán bộ quản lý – doanh nhân 45 16.2%
Tìm hiểu về mua bán hàng hóa, dịch vụ trực tuyến
Có nghe nói về dịch vụ mua
Biết thông tin về dịch vụ mua
(Nguồn: Trích từ Phụ lục 4)
Ki ể m đị n v đ n i t an đo
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố EFA, việc sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là cần thiết để loại bỏ các biến không phù hợp, nhằm tránh tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) Các biến quan sát có hệ số tương quan biển tổng (item – total correlation) dưới 0.3 sẽ bị loại bỏ, và tiêu chuẩn để chọn thang đo là hệ số Cronbach’s alpha phải đạt từ 0.6 trở lên (Nunnally).
Kết quả phân tích Cronbach’s của các nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến của đề tài được thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2 Kết quả p ân tíc Cronbac ’s Alp a
Biến quan sát Hệ số tư n quan biến tổng
Hệ số Cronback Alpha nếu lo i bỏ biến Nhận thức sự hữu íc (HI), Cronbac ’s alp a =0.862
Nhận thức tính dễ sử dụn (DSD), Cronbac ’s alp a = 0.466
Chuẩn chủ quan (CCQ), Cronbac ’s alp a = 0.872
Năn lực cá n ân (N ), Cronbac ’s alp a = 0.921
Niềm tin (NT), Cronbac ’s alp a = 0.875
Xu ướng chọn mua CTDL trực tuyến (XH), Cronbac ’s alp a = 0.879
(Nguồn: Trích từ Phụ lục 5)
Từ bảng 4.2 ta thấy, các thang đo: nhận thức sự hữu ích (HI), chuẩn chủ quan
(CCQ), tiện nghi (TN), năng lực cá nhân (NL), niềm tin (NT), xu hướng chọn mua
Các thang đo của CTDL trực tuyến (XH) đều có độ tin cậy cao với hệ số Cronbach’s alpha trên 0.6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho phép sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá Tuy nhiên, thang đo nhận thức tính dễ sử dụng (DSD) có hệ số Cronbach’s alpha dưới 0.6 Khi loại bỏ biến quan sát DSD1, hệ số Cronbach’s alpha đạt 0.835, cho thấy DSD1 (dễ dàng tìm kiếm CTDT qua Internet) cần được loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu do không đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.3 Kết quả p ân tíc Cronbac ’s alp a c o biến DSD sau khi lo i bỏ biến quan sát DSD1
Biến quan sát Hệ số tư n quan biến tổng
Hệ số Cronback Alpha nếu lo i bỏ biến
Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD), Cronbach’s alpha = 0.835
Nguồn: Trích từ phụ lục 5
Kiểm định Cronbach’s alpha cho thang đo nhận thức tính dễ sử dụng (DSD) cho thấy, sau khi loại bỏ biến DSS1, hệ số Cronbach’s alpha của tất cả các biến quan sát trong thang đo DSS đều lớn hơn 0.6, và hệ số tương quan biến tổng vượt quá 0.3 Kết quả này chứng minh rằng nhận thức về tính dễ sử dụng là đáng tin cậy.
(DSD) đã đạt mức độ tin cậy, và được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Sau khi phân tích hệ số tin cậy, phương pháp phân tích nhân tố EFA được áp dụng để giảm thiểu và nhóm các biến thành các nhân tố, đồng thời kiểm tra mức độ hội tụ (convergent validity) của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt (discriminant validity) giữa các nhân tố Việc thực hiện phân tích nhân tố EFA cần tuân thủ các nguyên tắc nhất định.
Kiểm định Bartlett được sử dụng để kiểm tra giả thuyết H0 về việc các biến không có mối tương quan trong tổng thể Giá trị chi bình phương (chi-square) càng lớn thì mức độ tương quan giữa các biến càng cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, trang 30, 32).
Phân tích nhân tố được thực hiện bằng phương pháp trích yếu tố phân tích nhân tố chính (Principal components) và áp dụng phép xoay nhân tố Varimax để giữ nguyên góc nhân tố, theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
Để đảm bảo thang đo đạt giá trị hội tụ, hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) cần phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 trong mỗi nhân tố sau khi xoay các nhân tố.
• Trị số KMO ((Kaiser – Meyer – Olkin)): 0.5 < KMO < 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
• Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tốnẻ có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn
1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Tổng phương sai trích (Variance explained criteria) phải lớn hơn 50%. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). a Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các biến độc lập
Kết quả phân tích EFA trình bày ở bảng 4.4 cho thấy:
Kiểm định Barlett’s: Sig = 0.000 < 5%: các biến quan sát trong phân tích nhân tố trên có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.4 Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập
Biến quan sát Yếu tố
(Nguồn: Trích từ phụ lục 6)
Hệ số KMO = 0.885 >0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Có 5 nhân tố được trích ra từ phân tích EFA
Hệ số Cumulative % = 70.934% cho biết 5 nhân tố trên giải thích được 70.934% sự biến thiên của dữ liệu.
Giá trị Eigenvalues của các nhân tố đều vượt quá 1, cho thấy đạt yêu cầu Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.4, cũng đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có sự thay đổi trong nhóm biến so với nghiên cứu định lượng sơ bộ, với 6 nhân tố ban đầu được giảm xuống còn 5 nhân tố sau khi phân tích EFA, trong khi số biến quan sát vẫn giữ nguyên là 24 Hiện tượng này xảy ra do biến Năng lực cá nhân (NL) và Tiện nghi (TN) đã hợp nhất thành một nhân tố mới, tạm gọi là Năng lực kiểm soát hành vi, trong khi các nhân tố khác không có sự thay đổi so với mô hình nghiên cứu ban đầu.
Sau khi thực hiện phân tích EFA, mô hình nghiên cứu chỉ còn lại 5 nhân tố, bao gồm nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, chuẩn chủ quan và niềm tin không thay đổi Đồng thời, các biến quan sát thuộc hai nhân tố năng lực cá nhân và niềm tin đã được gộp lại thành một biến duy nhất.
Nhân tố này được xác định gồm 7 biến quan sát, bao gồm: TN1 - sở hữu thiết bị kết nối Internet để truy cập các cơ sở dữ liệu trực tuyến; TN2 - có hệ thống thẻ thanh toán như ATM, Visa để thực hiện giao dịch mua sắm trực tuyến; TN3 - trang bị đầy đủ thiết bị và nguồn lực cần thiết cho việc mua dữ liệu trực tuyến Về năng lực cá nhân, NL1 - có kiến thức và khả năng cần thiết để thực hiện giao dịch mua sắm trực tuyến; NL2 - tự tin với kỹ năng thao tác máy tính và mua sắm qua mạng; NL3 - có khả năng thực hiện giao dịch mà không cần sự hỗ trợ; NL4 - thể hiện sự chủ động hoàn toàn trong việc mua dữ liệu trực tuyến Nhân tố này tạm được gọi là nhận thức kiểm soát hành vi, ký hiệu là KSHV, và sẽ được phân tích qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho biến phụ thuộc.
Thực hiện phân tích EFA cho biến phụ thuộc theo phương pháp trích yếu tố Principal components với phép quay Varimax.
Bảng 4.5 Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Biến quan sát Xu ướng chọn mua CTDL trực tuyến
(Nguồn: Trích từ phụ lục 6)
Kết quả phân tích EFA cho thấy:
Kiểm định Barlett’s: Sig = 0.000 < 5%: các biến quan sát trong phân tích nhân tố trên có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số KMO = 0.852 >0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Có 1 nhân tố được trích ra từ phân tích EFA
Hệ số Cumulative % = 67.609% đạt yêu cầu.
Giá trị hệ số Eigenvalues lớn hơn 1: đạt yêu cầu.
Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.4: đạt yêu cầu.
Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA):
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình đạt giá trị hội tụ và phân biệt chấp nhận được, chứng tỏ phân tích EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Từ mô hình ban đầu với 6 nhân tố đo lường biến phụ thuộc, sau khi thực hiện EFA, chỉ còn lại 5 nhân tố với 24 biến quan sát, do biến tiện nghi và năng lực cá nhân được hợp nhất thành nhận thức kiểm soát hành vi Tất cả các biến quan sát trong từng nhân tố đều đạt yêu cầu và sẽ được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Do vậy, mô hình nghiên cứu ban đầu được hiệu chỉnh như sau:
Phân tích h ồ i quy tuy ế n tính b ộ i
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được tiến hành theo các bước sau:
Tính giá trị biến mới trong mô hình nghiên cứu.
Để đánh giá mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như giữa các biến độc lập với nhau, hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là công cụ phù hợp Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần 1, thì mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sử dụng phương pháp Enter trong SPSS, người dùng có thể xử lý tất cả các biến cùng một lúc và phân tích các kết quả thống kê liên quan đến các biến đã được đưa vào mô hình.
Kiểm định F về độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định t trong bảng các thông số thống kê của từng biến độc lập để kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến: R 2 , R 2 hiệu chỉnh Hệ số
R² hiệu chỉnh là một chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, giúp loại bỏ ảnh hưởng của việc tăng số biến độc lập trong mô hình, từ đó cung cấp cái nhìn chính xác hơn về khả năng giải thích biến phụ thuộc.
Thống kê Durbin – Watson dùng để kiểm định tương quan giữa các phần dư.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là công cụ quan trọng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy Nếu giá trị VIF vượt quá 10, điều này cho thấy có dấu hiệu rõ ràng của đa cộng tuyến, cần được xem xét và xử lý trong mô hình thống kê.
Sử dụng biểu đồ tần số của các phần dư để kiểm tra giả định phân phối chuẩn Nếu giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1, có thể khẳng định rằng giả định về phân phối chuẩn vẫn được giữ nguyên.
Cuối cùng, chúng tôi sẽ điều chỉnh mô hình lý thuyết và xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bội Qua đó, chúng tôi sẽ xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến xu hướng lựa chọn mua chứng từ điện tử trực tuyến.
4.3.1 P ân tíc tư n quan iữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Bảng 4.6 P ân tíc tư n quan iữa biến phụ thuộc và biến độc lập
KSHV NT HI CCQ DSD XH
Ngu ồn: Trích từ phụ lục 7
Kết quả từ bảng 4.6 cho thấy tất cả các biến độc lập đều có hệ số sig nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ chúng có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 1% Trong số đó, yếu tố kiểm soát hành vi có hệ số tương quan cao nhất là 0.501, trong khi yếu tố chuẩn chủ quan có hệ số tương quan thấp nhất là 0.249 Do đó, có thể kết luận rằng 5 yếu tố này có thể được đưa vào mô hình để giải thích xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến của khách hàng.
4.3.2 Đ n i độ phù hợp của mô hình
Hệ số R² đã hiệu chỉnh đạt 0.707 cho thấy 70.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc XH được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình Điều này có nghĩa là mô hình có khả năng giải thích 70.7% sự biến thiên trong xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến.
Bảng 4.7 Kết quả hệ số R 2 hiệu chỉnh
Model R R 2 R 2 đã hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng
Ngu ồn: Trích từ phụ lục 8
4.3.3 Kiểm địn độ phù hợp của mô hình
Để kiểm định giả thiết H0, cần xác định rằng tồn tại ít nhất một β khác không (β ≠ 0) Ta sử dụng đại lượng F để thực hiện kiểm định này; nếu xác suất F nhỏ, giả thiết H0 sẽ bị bác bỏ Giá trị F được tra cứu từ bảng phân tích phương sai Anova.
Bảng 4.8 Bảng kết quả p ân tíc p ư n sai
Model Tổn bìn p ư n Df Bìn p ư n trung bình F Sig.
Ngu ồn: Trích từ phụ lục 8
Kết quả kiểm định cho bởi bảng 4.8 cho thấy trị thống kê F = 134.862 với giá trị sig
Mô hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, cho thấy các biến độc lập có mối quan hệ rõ ràng với biến phụ thuộc, do đó mô hình này có thể được sử dụng hiệu quả.
4.3.4 Ý n ĩa của các hệ số hồi quy
Kết quả phân tích trên bảng 4.9 cho thấy giá trị Sig của 5 biến độc lập KSHV,
NT, HI, CCQ, DSD đều có ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến (Sig.0.05), điều này chỉ ra rằng sự khác biệt về giới tính của khách hàng không có ý nghĩa Do đó, cả nam và nữ đều có ảnh hưởng tương đương đến xu hướng chọn mua CTDL trực tuyến.
4.4.2 Ản ưởng của biến độ tuổi với xu ướng chọn mua CTDL trực tuyến
Kết quả phân tích Anova tại phụ lục 10, phần (b) cho thấy :
Kiểm định Levence cho thấy mức ý nghĩa là 0.310 (>0.05), cho thấy phương sai giữa xu hướng chọn mua của các nhóm khách hàng ở độ tuổi khác nhau là giống nhau Phân tích ANOVA được áp dụng hiệu quả trong trường hợp này.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa sig=0.00 (0.05), cho thấy phương sai giữa xu hướng chọn mua của các nhóm khách hàng có thu nhập bình quân khác nhau là tương đương Phân tích Anova đã được áp dụng hiệu quả trong trường hợp này.
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa sig=0.937 (>0.05), điều này chứng tỏ không có sự khác biệt đáng kể về thu nhập bình quân của du khách Do đó, thu nhập bình quân khác nhau không ảnh hưởng đến xu hướng chọn mua chuyến đi trực tuyến của du khách.
4.4.4 Ản ưởng của biến nghề nghiệp với xu ướng chọn mua CTDL trực tuyến
Kết quả phân tích Anova tại phụ lục 10, phần (d) cho thấy kiểm định Levene có mức ý nghĩa 0.039 (