CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
C Ơ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN VIỆC CHẤP NHẬN SỬ DỤNG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
Đề tài này phân tích tác động của lời bình luận trên trang thương mại điện tử đến ý định mua sản phẩm Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các mô hình nổi bật như TRA, TAM và IAM có vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ hành vi người tiêu dùng trên nền tảng thương mại điện tử.
2.2.1 Lý thuyết hành động hợp lý (TRA)
Theo TRA, ý định hành vi được hình thành từ thái độ và chuẩn mực chủ quan (Fishbein & Ajzen, 1975; Madden & ctg, 1992; Zhang & ctg, 2014) Lý thuyết này thường được áp dụng trong các nghiên cứu trước đây để phân tích mối quan hệ giữa truyền miệng trực tuyến và ý định mua hàng (Cheung).
Nghiên cứu này tập trung vào hai thành phần của TRA là thái độ và ý định về hành vi, trong đó ý định mua hàng được chọn thay vì hành vi thực tế Mục tiêu chính là khám phá tác động của lời bình luận trực tuyến đối với ý định mua hàng, vì ý định được coi là tiền đề cho hành vi thực tế theo nhiều lý thuyết như TRA và lý thuyết hành vi theo kế hoạch Tuy nhiên, hành vi mua hàng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài như thay đổi thu nhập và chương trình khuyến mại không lường trước, điều này đã được phản biện bởi các nghiên cứu trước đó Do đó, nghiên cứu này chỉ sử dụng ý định mua hàng để hiểu rõ hơn về tác động của lời bình luận trên trang thương mại điện tử.
Mặc dù các chuẩn chủ quan đã bị bỏ qua, một số nhà nghiên cứu như Miller (2002) đã chỉ ra rằng chúng liên quan đến cách mọi người nghĩ về sự đánh giá của người khác đối với hành động của họ Miller lập luận rằng nếu nhân cách cá nhân không bị ảnh hưởng bởi suy nghĩ của người khác, các quy tắc chủ quan sẽ giảm thiểu khả năng dự đoán ý định hoặc hành vi Do đó, chỉ hai khái niệm về thái độ thông tin và hành vi mua bán được áp dụng Nghiên cứu này cũng bổ sung khái niệm nhu cầu thông tin vào mô hình nghiên cứu, nhấn mạnh vai trò của nó trong hành vi tiêu dùng trực tuyến trong quá trình đánh giá tài liệu (Chu & Kim, 2011; Thurau & ctg, 2004; Wolny).
2.2.2 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
TAM (Mô hình chấp nhận công nghệ) là lý thuyết được phát triển bởi Davis vào năm 1989, nhằm phân tích hành vi của người dùng trong việc chấp nhận công nghệ mới Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng TAM có nguồn gốc từ TRA (Thuyết hành vi lý trí) của Fishbein và Ajzen (1975), nhưng TAM chủ yếu tập trung vào "hệ thống thông tin", trong khi TRA lại chú trọng vào các lý thuyết hành vi.
Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM), được củng cố bởi hai khái niệm chính là Nhận thức về sự hữu ích và Nhận thức về sự dễ sử dụng, dự đoán thái độ cá nhân đối với việc chấp nhận công nghệ (Davis, 1989; Tarhini & ctg, 2015) TAM đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm việc sử dụng internet, phương tiện truyền thông xã hội, ngân hàng trực tuyến, học trực tuyến và chính phủ điện tử (Porter & Donthu, 2006; Rauniar & ctg, 2014; Yiu & ctg, 2007; Tarhini & ctg, 2013; Alenezi & ctg, 2015) Bên cạnh đó, mô hình này cũng được sử dụng để giải thích sự chấp nhận thông tin trong ngữ cảnh truyền miệng trực tuyến (Ayeh, 2015; Elwalda & ctg, 2016; Yang, 2013).
Mặc dù Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) được coi là quan trọng, nó đã gặp phải nhiều phản biện do những hạn chế của mình TAM chủ yếu tập trung vào việc sử dụng máy tính cá nhân và không xem xét các quá trình xã hội quan trọng trong việc phát triển và triển khai thông tin Trong bối cảnh truyền miệng trực tuyến, nơi thông tin được tạo ra bởi cá nhân, TAM có thể không cung cấp cái nhìn đầy đủ về thái độ và ý định của người dùng Hơn nữa, TAM cũng bị chỉ trích vì không xem xét mối quan hệ giữa ý định và hành vi thực tế, trong khi chỉ tập trung vào việc sử dụng Sự chênh lệch thời gian giữa ý định và hành vi có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài như tâm lý và hướng dẫn.
Dựa trên những phản biện đã nêu, việc áp dụng TAM không phù hợp cho nghiên cứu này, mặc dù một số thành phần chính của nó đã được sử dụng Do đó, nghiên cứu đã phát triển một mô hình nghiên cứu riêng để khám phá thông tin thu thập từ các nền tảng truyền thông qua máy tính, được nội bộ hóa và chấp nhận bởi người sử dụng, thông qua IAM (Sussman & Siegal).
2003) đã được mở rộng với các thành phần liên quan của TRA
2.2.3 Mô hình chấp nhận thông tin (IAM)
Các cuộc truyền miệng trực tuyến liên quan đến việc chia sẻ thông tin giữa người gửi và người nhận (Bansal & Voyer, 2000), nhưng mức độ ảnh hưởng của thông tin có thể khác nhau tùy thuộc vào từng cá nhân Một nội dung có thể gợi lên những ý tưởng khác nhau giữa các người nhận (Chaiken & Eagly, 1976; Cheung & ctg, 2008) Để hiểu cách con người tiếp nhận thông tin, các nhà nghiên cứu đã chú trọng vào quá trình chấp nhận thông tin (Nonaka, 1994) Trong lĩnh vực hệ thống thông tin, các mô hình TRA/TAM đã được áp dụng để xác định ảnh hưởng của thông tin đến hành vi mua sắm (Ajzen, 1985; Davis, 1989; Foxall, 2005) Sussman & Siegal (2003) đã mở rộng kiến thức này bằng cách tích hợp chúng với các lý thuyết về quá trình, đề xuất mô hình IAM bằng cách kết hợp TAM (Davis, 1989) với mô hình tương tự ELM (Petty và Cacioppo, 1986).
Theo nghiên cứu của CTG (1981), mọi người có thể tiếp nhận thông điệp qua hai tuyến đường: trung tâm và ngoại vi (Shen & CTG, 2013; Sussman và Siegal, 2003) Tuyến trung tâm tập trung vào cốt lõi của thông điệp, trong khi tuyến ngoại vi đề cập đến các vấn đề liên quan một cách gián tiếp (Cheung & CTG, 2008; Petty & Cacioppo, 1986; Shu & Scott, 2014) Các thành phần quan trọng bao gồm tính đối xứng, thể hiện lộ trình trung tâm; độ tin cậy của nguồn thông tin, đại diện cho tuyến ngoại vi; và tính hữu dụng của thông tin cùng với sự chấp nhận thông tin.
Với sự kết hợp này, IAM đề xuất giải thích cách con người bị ảnh hưởng bởi các thông tin thống kê với các nền tảng truyền thông
Mô hình này giải thích thông tin trên các nền tảng truyền thông thông qua trung gian máy tính, làm cho nó trở nên phù hợp với các nghiên cứu về truyền miệng trực tuyến (Cheung & ctg, 2008; Cheung & ctg, 2009; Shu & Scott, 2014).
Mô hình IAM đã được áp dụng trong các diễn đàn thảo luận trực tuyến (2008) và trong ngữ cảnh truyền thông xã hội bởi Shu & Scott (2014) Đối với nghiên cứu tác động của lời bình luận trên trang thương mại điện tử, IAM là một lựa chọn phù hợp Các thành phần của IAM, bao gồm chất lượng thông tin, uy tín thông tin, tính hữu dụng thông tin và sự chấp nhận thông tin, sẽ được áp dụng trong nghiên cứu này.
Nghiên cứu này tập trung vào các đặc tính của thông tin như chất lượng, uy tín và hữu ích trong mô hình IAM, nhưng cũng nhấn mạnh rằng ảnh hưởng của thông tin không chỉ giới hạn ở những đặc tính này Hành vi của người tiêu dùng đối với thông tin, đặc biệt là lời bình luận trên trang thương mại điện tử, cũng cần được xem xét Nghiên cứu đưa ra giả định rằng lời bình luận không chỉ phụ thuộc vào đặc điểm của chính nó mà còn vào hành vi của người tiêu dùng Mặc dù lập luận này chưa được thực nghiệm, nó được Knoll (2015) ủng hộ Mô hình phát triển trong nghiên cứu mở rộng IAM bằng cách tích hợp hành vi của người tiêu dùng, với các thành phần liên quan được lấy từ TRA.
2.3 Lý thuyết về sự tác động của lời bình luận trên trang thương mại điện tử đối với ý định mua sản phẩm trên trang thương mại điện tử
Nghiên cứu này phân tích tác động của lời bình luận trên trang thương mại điện tử, dựa trên đặc tính của chúng và hành vi của người mua hàng trực tuyến Mô hình IAM (Sussman & Siegal, 2003) được áp dụng thông qua việc tích hợp các yếu tố liên quan từ mô hình TRA (Fishbein & Ajzen, 1975).
C Ơ SỞ LÝ THUYẾT VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA LỜI BÌNH LUẬN TRÊN TRANG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ ĐỐI VỚI Ý ĐỊNH MUA SẢN PHẨM TRÊN TRANG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
Mô hình này mở rộng khái niệm lời bình luận trên trang thương mại điện tử bằng cách tích hợp hành vi của người tiêu dùng, đồng thời giải thích cách mà quá trình này ảnh hưởng đến ý định hành vi của họ.
Tác giả nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố quan trọng trên trang thương mại điện tử, bao gồm chất lượng lời bình luận, uy tín của lời bình luận, thái độ đối với lời bình luận, tính hữu dụng của lời bình luận, sự chấp nhận lời bình luận và ý định mua sản phẩm.
2.3.1 Sự chấp nhận lời bình luận và Ý định mua
Người mua hàng trên các trang thương mại điện tử thường tiếp cận thông tin và bình luận, ảnh hưởng đến ý định mua sắm của họ (See-To & Ho, 2014; Wang et al., 2012) Tuy nhiên, không phải tất cả thông tin đều có tác động giống nhau đến quyết định mua hàng, mà mức độ ảnh hưởng có thể khác nhau (Yang, 2012) Nghiên cứu này dựa trên IAM và TRA để dự đoán rằng người tiêu dùng chấp nhận thông tin sẽ có khả năng cao hơn trong việc hình thành ý định mua hàng.
Giả thuyết H1 cho rằng sự chấp nhận lời bình luận có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua sắm của người tiêu dùng Tính hữu dụng của lời bình luận cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường sự chấp nhận này, từ đó thúc đẩy quyết định mua hàng.
Tính hữu dụng của thông tin phản ánh nhận thức của người dân về việc sử dụng thông tin mới để nâng cao hiệu quả cá nhân Nghiên cứu cho thấy thông tin hữu dụng là yếu tố dự báo quan trọng cho việc chấp nhận thông tin và có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định mua hàng.
Theo nghiên cứu của Koo (2015), con người thường có xu hướng thích thú với thông tin mà họ cho là hữu ích Trong bối cảnh truyền thông xã hội, lượng thông tin được chia sẻ trực tuyến rất phong phú (Chu & Kim, 2011) Vì vậy, tác giả dự đoán rằng người tiêu dùng trực tuyến sẽ dễ dàng chấp nhận các bình luận nếu họ cảm thấy chúng có giá trị.
Giả thuyết H2 Tính hữu dụng của lời bình luận có tác động tích cực đến Sự chấp nhận lời bình luận
2.3.3 Chất lượng lời bình luận
Lời bình luận trên các trang thương mại điện tử có thể được tạo ra bởi bất kỳ ai, do đó, chất lượng và độ tin cậy của những bình luận này ngày càng trở nên quan trọng (Xu, 2014) Người tiêu dùng có xu hướng tìm kiếm sản phẩm và dịch vụ khi họ nhận được thông tin đáp ứng nhu cầu của mình (Olshavsky).
Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng chất lượng đánh giá trực tuyến có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng của người tiêu dùng (Lee & Shin, 2014; Park & ctg, 2007) Vì vậy, tác giả dự đoán rằng chất lượng lời bình luận là một yếu tố quan trọng tác động đến quyết định mua sắm trên các trang thương mại điện tử.
Chất lượng của lời bình luận phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của từng người mua hàng Khi tiếp cận một lời bình luận mà không hiểu rõ ngữ nghĩa, chúng ta không thể khẳng định tính hữu dụng của nó Do đó, một lời bình luận chất lượng sẽ giúp người mua nhận thấy giá trị của thông tin, từ đó tạo ra sự chấp nhận và cuối cùng là ý định mua hàng.
Giả thuyết H3 Chất lượng của lời bình luận có tác động tích cực đến Tính hữu dụng lời bình luận
2.3.4 Uy tín của lời bình luận
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng uy tín của thông tin có ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua hàng của người tiêu dùng và sự chấp nhận thông tin Cụ thể, Nabi & Hendriks (2003) và Prendergast & ctg (2010) khẳng định mối liên hệ này, trong khi McKnight & Kacmar (2006) nhấn mạnh vai trò của uy tín trong việc chấp nhận thông tin Wathen & Burkell (2002) cũng cho rằng uy tín của thông tin là yếu tố then chốt trong quá trình thuyết phục cá nhân.
Theo lý luận về chất lượng lời bình luận, những bình luận không uy tín và thiếu cơ sở niềm tin chưa chắc đã mang lại giá trị Dựa trên mô hình IAM, tác giả cho rằng bình luận uy tín sẽ giúp người mua nhận thấy tính hữu ích, từ đó dẫn đến việc chấp nhận lời bình luận và cuối cùng là hình thành ý định mua hàng.
Giả thuyết H4 Uy tín của lời bình luận có tác động tích cực đến Tính hữu dụng lời bình luận
2.3.6 Thái độ đối với lời bình luận
Thái độ của người tiêu dùng đối với lời bình luận là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc đánh giá tính hữu dụng của các bình luận trong truyền miệng trực tuyến Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng thái độ này có thể tác động đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng Cụ thể, nếu người mua có thái độ tích cực đối với các bình luận, họ sẽ coi những bình luận đó là hữu ích hơn, từ đó dẫn đến việc chấp nhận lời bình luận và hình thành ý định mua.
Giả thuyết H5 Thái độ đối với lời bình luận có tác động tích cực đến Tính hữu dụng lời bình luận
2.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Chất lượng lời bình luận
Uy tín của lời bình luận
Thái độ đối với lời bình luận
Tính hữu dụng của lời bình luận
Sự chấp nhận lời bình luận Ý định mua
H5 (+) nh 2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Các giả thuyết nghiên cứu như sau:
- Giả thuyết H1: Sự chấp nhận lời bình luận có tác động tích cực đến Ý định mua sản phẩm
- Giả thuyết H2: Tính hữu dụng của lời bình luận có tác động tích cực đến Sự chấp nhận lời bình luận
- Giả thuyết H3: Chất lượng của lời bình luận có tác động tích cực đến Tính hữu dụng lời bình luận
- Giả thuyết H4: Uy tín của lời bình luận có tác động tích cực đến Tính hữu dụng lời bình luận
- Giả thuyết H5: Thái độ đối với lời bình luận có tác động tích cực đến Tính hữu dụng lời bình luận
Chương 2 trình bày một cách khái quát cơ sở lý thuyết của đề tài Đầu tiên là định nghĩa về lời bình luận trên trang thương mại điện tử và ý định mua sản phẩm trên trang thương mại điện tử Kế đến là các lý thuyết về các yếu tố tác động đến việc chấp nhận sử dụng thương mại điện tử và lý thuyết về sự tác động của lời bình luận trên trang thương mại điện tử đối với ý định mua sản phẩm trên trang thương mại điện tử
Cơ sở lý thuyết về sự tác động của lời bình luận trên trang thương mại điện tử nhấn mạnh vai trò quan trọng của sự chấp nhận lời bình luận trong việc hình thành ý định mua sản phẩm Sự hữu dụng của lời bình luận có ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ chấp nhận này Hơn nữa, chất lượng và uy tín của lời bình luận, cùng với thái độ của người tiêu dùng đối với chúng, đều góp phần quyết định tính hữu dụng của lời bình luận Những yếu tố này kết hợp lại tạo ra một ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định mua sắm của khách hàng trên các nền tảng thương mại điện tử.
Mô hình nghiên cứu bao gồm 5 giả thuyết về sự tác động đã nêu Bên cạnh đó, các yếu tố nhân khẩu học được sử dụng làm cơ sở để phân tích và so sánh sự khác biệt.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Q UY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Với đề tài nghiên cứu này, tác giả đã xác định quá trình nghiên cứu được thực qua các bước chính sau:
Hình 3.1 S đ qui trình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện theo hai giai đoạn: giai đoạn nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính và giai đoạn nghiên cứu chính thức áp dụng phương pháp định lượng, dựa trên mô hình nghiên cứu xây dựng từ lý thuyết liên quan và các đề tài trước đó.
3.1.1 Thiết kế nghiên cứu: Đề tài thực hiện qua hai giai đoạn là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng
Bảng 3.1 Các bước nghiên cứu
MÔ HÌNH VÀ THANG ĐO HIỆU
MÔ HÌNH VÀ THANG ĐO PHÙ
Khảo sát bằng bảng câu hỏi
NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
VÀ THANG ĐO SƠ BỘ
NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH
NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
THỐNG KÊ MÔ TẢ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Bước Loại nghiên cứu Phương pháp Kỹ thuật
1 Sơ bộ Định tính Thảo luận trực tiếp
2 Chính thức Định lượng Khảo sát bằng bảng câu hỏi
3.1.2 Xây dựng thang đo sơ bộ
Đề tài nghiên cứu bao gồm 6 khái niệm chính: chất lượng lời bình luận, uy tín của lời bình luận, thái độ đối với lời bình luận, tính hữu dụng của lời bình luận, sự chấp nhận lời bình luận và ý định mua sản phẩm Mỗi khái niệm được đo lường thông qua các biến quan sát được điều chỉnh từ mô hình gốc Thang đo Likert, phổ biến trong ngành kinh doanh, được sử dụng để đo lường các biến quan sát này, với thang đo 5 điểm từ 1 đến 5.
3 Không đồng ý cũng không phản đối
3.1.2.1 Thang đo Chất lượng lời bình luận
Chất lượng lời bình luận (CQ) trên trang thương mại điện tử được đánh giá dựa trên thang đo của Erkan (2016), phản ánh sự dễ hiểu, rõ ràng và chất lượng cao Biến này được xác định thông qua ba phát biểu quan sát, đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc truyền đạt thông tin.
Bảng 3.2 Các phát biểu trong thang đo Chất lượng lời bình luận
CQ1 Nội dung lời bình luận trên trang thương mại điện tử dễ hiểu
CQ2 Nội dung lời bình luận trên trang thương mại điện tử rõ ràng
CQ3 Nhìn chung, lời bình luận trên trang thương mại điện tử có chất lượng cao
3.1.2.2 Thang đo Uy tín của lời bình luận
Uy tín của lời bình luận (CC) trên trang thương mại điện tử được đánh giá thông qua thang đo của Erkan (2016), bao gồm các yếu tố như tính thuyết phục, ý nghĩa quan trọng, độ tin cậy và sự chính xác Biến này được đo lường thông qua bốn phát biểu quan sát, phản ánh những khía cạnh cốt lõi của uy tín trong đánh giá sản phẩm.
Bảng 3.3 Các phát biểu trong thang đo Uy tín của lời bình luận
CC1 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử có tính thuyết phục
CC2 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử có ý nghĩa quan trọng
CC3 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử đáng tin
CC4 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử đúng với thực tế
3.1.2.3 Thang đo Thái độ đối với lời bình luận
Thái độ đối với lời bình luận (ATC) được đánh giá theo thang đo của Erkan (2016), thể hiện qua việc người mua trên trang thương mại điện tử đọc và nhận thấy lời bình luận hữu ích, giúp họ tự tin hơn khi quyết định mua hàng trực tuyến Biến này được đo lường thông qua ba phát biểu quan sát cụ thể.
Bảng 3.4 Các phát biểu trong thang đo Thái độ đối với lời bình luận
ATC1 Tôi luôn đọc các lời bình luận trên trang thương mại điện tử trước khi mua hàng trên trang thương mại điện tử
ATC2 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp ích cho tôi khi ra quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử
ATC3 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử làm tôi thấy tự tin hơn khi mua hàng trên trang thương mại điện tử
3.1.2.4 Thang đo Tính hữu dụng của lời bình luận
Tính hữu dụng của lời bình luận (UoC) được đánh giá qua thang đo của Erkan (2016), phản ánh lợi ích mà lời bình luận trên các trang thương mại điện tử mang lại cho người mua hàng trực tuyến trong quá trình ra quyết định mua sắm Biến UoC được xác định thông qua hai phát biểu quan sát cụ thể.
Bảng 3.5 Các phát biểu trong thang đo Tính hữu dụng của lời bình luận
UoC1 Nhìn chung, lời bình luận trên trang thương mại điện tử hữu ích với tôi
UoC2 Nhìn chung, lời bình luận trên trang thương mại điện tử cung cấp nhiều thông tin
3.1.2.5 Thang đo Sự chấp nhận lời bình luận
Sự chấp nhận lời bình luận (CA) được đánh giá thông qua thang đo của Erkan (2016), nhằm giúp người mua hàng trực tuyến dễ dàng đưa ra quyết định mua sắm dựa trên nội dung lời bình luận trên các trang thương mại điện tử Biến này được xác định qua hai phát biểu quan sát.
Bảng 3.6 Các phát biểu trong thang đo Sự chấp nhận lời bình luận
CA1 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp tôi đưa ra quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử dễ dàng hơn
CA2 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp tôi tăng hiệu quả của việc đưa ra quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử
3.1.2.6 Thang đo Ý định mua sản phẩm Ý định mua sản phẩm (PI) được đo lường dựa vào thang đo Ý định mua hàng của Erkan (2016) Ý định mua sản phẩm (PI) đề cập đến khả năng đưa quyết định mua sản phẩm sau khi đọc lời bình luận Biến này được đo lường dựa trên 4 biến quan sát là 4 phát biểu như sau:
Bảng 3.7 Các phát biểu trong thang đo Ý định mua sản phẩm
Sau khi đọc các nhận xét về sản phẩm trên trang thương mại điện tử, tôi thường đưa ra quyết định mua hàng dựa trên những thông tin đó.
Sau khi đọc các đánh giá trên trang thương mại điện tử, tôi quyết định mua sản phẩm đó trong lần tiếp theo nếu có nhu cầu.
PI3 Sau khi xem các lời bình luận trên trang thương mại điện tử về một sản phẩm, tôi chắc chắn dùng thử sản phẩm ấy
Sau khi xem xét các đánh giá trên trang thương mại điện tử, tôi hoàn toàn tin tưởng và sẵn sàng giới thiệu sản phẩm này cho người khác.
P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.1.1 Thiết kế nghiên cứu định tính
Giai đoạn này nhằm khám phá và điều chỉnh các biến quan sát để đo lường các khái niệm nghiên cứu trong mô hình, đồng thời điều chỉnh thang đo và xây dựng bảng hỏi cho nghiên cứu định lượng tiếp theo.
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, phương pháp định tính được áp dụng, cụ thể là thảo luận tay đôi Lý do lựa chọn phương pháp này là do đặc trưng nghề nghiệp của đối tượng nghiên cứu gặp khó khăn trong việc tập hợp nhóm Thảo luận tay đôi cũng cho phép đào sâu vào các vấn đề chuyên môn cao và hành vi mua sắm trên các trang thương mại điện tử, vốn mang tính trải nghiệm cá nhân Đối tượng khảo sát trong giai đoạn nghiên cứu định tính bao gồm các chuyên gia trong ngành thương mại điện tử và những người có kinh nghiệm mua hàng trên các trang thương mại điện tử ít nhất trong 1 năm qua.
Chuyên gia trong lĩnh vực thương mại điện tử có kiến thức sâu rộng về tổ chức và đo lường hiệu quả hoạt động mua sắm trực tuyến Trong cuộc thảo luận với hai chuyên gia, nội dung chủ yếu xoay quanh sự thay đổi trong hành vi khách hàng và vai trò của các bình luận trong quá trình mua hàng Tác giả cũng thu thập ý kiến từ các chuyên gia để xây dựng thang đo cho các biến trong mô hình, nhằm đảm bảo các phát biểu dễ hiểu và phù hợp với hoạt động bình luận và mua sắm trực tuyến Thời gian phỏng vấn diễn ra trong khoảng 20 – 30 phút.
Trong một năm qua, những người mua sắm trực tuyến và đã từng đọc bình luận trên các trang thương mại điện tử đã được chọn tham gia thảo luận Những người này có khả năng giao tiếp tốt và cung cấp phản hồi chi tiết về thói quen mua hàng và quá trình tìm kiếm thông tin sản phẩm Thảo luận tay đôi với 10 người mua hàng tập trung vào ý kiến của họ về bình luận trên các trang thương mại điện tử, cũng như việc hiểu biết về các biến trong mô hình nghiên cứu Cuộc phỏng vấn kéo dài khoảng thời gian nhất định để xác định sự hiểu biết của người tham gia về các biến quan sát và thang đo liên quan.
Sau khi phỏng vấn các đối tượng, chúng tôi thu thập dữ liệu và tiến hành hiệu chỉnh bảng câu hỏi Bảng câu hỏi đã được điều chỉnh sẽ được trao đổi lại với người được phỏng vấn để đảm bảo sự đồng tình và nhất quán Quá trình trao đổi và hiệu chỉnh sẽ được lặp lại nhiều lần cho đến khi đạt được sự đồng thuận từ tất cả các đối tượng khảo sát mà không có sự thay đổi nào.
3.2.1.2 Kết quả nghiên cứu định tính và hiệu chỉnh thang đo
Nghiên cứu định tính cho thấy mô hình nghiên cứu phù hợp với mục tiêu và câu hỏi của đề tài Hầu hết các câu hỏi đều dễ hiểu và thuận tiện cho việc trả lời Tuy nhiên, phát biểu thứ hai của thang đo Sự chấp nhận lời bình luận - “Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp tôi tăng hiệu quả của việc đưa ra quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử” - chưa rõ nghĩa Sau khi thảo luận, tác giả và các đáp viên đã thống nhất điều chỉnh phát biểu này thành “Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp tôi đưa ra quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử chính xác và đúng đắn hơn”.
Như vậy, thang đo được thống nhất, điều chỉnh như sau:
Bảng 3.8 Thang đo điều chỉnh sau nghiên cứu định tính
Ký hiệu Phát biểu ban đầu Kết quả định tính Phát biểu được hiệu chỉnh
1 Chất lượng lời bình luận
Nội dung lời bình luận trên trang thương mại điện tử dễ hiểu Đồng ý Nội dung lời bình luận trên trang thương mại điện tử dễ hiểu
Nội dung lời bình luận trên trang thương mại điện tử rõ ràng Đồng ý Nội dung lời bình luận trên trang thương mại điện tử rõ ràng
Lời bình luận trên trang thương mại điện tử thường có chất lượng cao, phản ánh sự đồng thuận trong việc đánh giá sản phẩm và dịch vụ Những đánh giá này không chỉ cung cấp thông tin hữu ích cho người tiêu dùng mà còn góp phần nâng cao độ tin cậy của nền tảng mua sắm trực tuyến.
2 Uy tín của lời bình luận
Lời bình luận trên trang thương mại điện tử có tính thuyết phục Đồng ý Lời bình luận trên trang thương mại điện tử có tính thuyết phục
Lời bình luận trên trang thương mại điện tử có ý nghĩa quan trọng Đồng ý Lời bình luận trên trang thương mại điện tử có ý nghĩa quan trọng
Lời bình luận trên trang thương mại điện tử đáng tin cậy và đúng với thực tế là yếu tố quan trọng giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định mua sắm thông minh Những nhận xét chân thực từ khách hàng không chỉ tăng cường độ tin cậy của sản phẩm mà còn tạo ra sự kết nối giữa người mua và người bán.
3 Thái độ đối với lời bình luận
Trước khi quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử, tôi luôn xem xét các lời bình luận từ người tiêu dùng Những đánh giá này giúp tôi có cái nhìn rõ hơn về chất lượng sản phẩm và dịch vụ, từ đó đưa ra lựa chọn thông minh hơn.
Lời bình luận trên các trang thương mại điện tử đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ người tiêu dùng đưa ra quyết định mua sắm Những đánh giá từ khách hàng trước đó giúp tôi có cái nhìn rõ hơn về sản phẩm, từ đó nâng cao khả năng lựa chọn hàng hóa phù hợp và chất lượng.
Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp tôi cảm thấy tự tin hơn khi quyết định mua sắm Những đánh giá từ người dùng khác mang lại sự an tâm và minh bạch, tạo điều kiện thuận lợi cho việc lựa chọn sản phẩm phù hợp.
4 Tính hữu dụng của lời bình luận
Lời bình luận trên trang thương mại điện tử rất hữu ích cho tôi, giúp tôi đưa ra quyết định mua sắm chính xác hơn.
Lời bình luận trên các trang thương mại điện tử cung cấp nhiều thông tin hữu ích, giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định mua sắm thông minh hơn.
5 Sự chấp nhận lời bình luận
Lời bình luận trên các trang thương mại điện tử đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quyết định mua sắm của tôi, giúp tôi dễ dàng hơn trong việc lựa chọn sản phẩm.
Lời bình luận trên trang thương mại điện tử đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả quyết định mua hàng Những phản hồi từ người dùng giúp tôi đưa ra quyết định chính xác và đúng đắn hơn khi lựa chọn sản phẩm trên các nền tảng thương mại điện tử.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỐNG KÊ MÔ TẢ
4.1.1 Phân tích thống kê tần số
Chúng tôi đã thu thập mẫu bằng phương pháp thuận tiện thông qua bảng khảo sát phát giấy trực tiếp và khảo sát trực tuyến trên Google.docs Sau khi loại bỏ các phiếu không đáp ứng tiêu chí hoặc không hợp lệ do thiếu thông tin quan trọng, còn lại 268 phiếu hợp lệ để tiến hành phân tích định lượng.
Bảng 4.1 Hình thức thu thập dữ liệu
Hình thức thu thập dữ liệu Số lượng phát hành
Tỷ lệ hợp lệ so với lượng phản hồi Đăng trực tuyến trên
Google.docs, mời khảo sát qua Facebook
Nguồn: thu thập dữ liệu của tác giả
4.1.2 Phân tích thống kê mô tả thói quen sử dụng internet và mua hàng trực tuyến
4.1.2.1 Về những hoạt động được thực hiện trên internet
Khảo sát cho thấy 100% đối tượng tham gia mua sắm trên các trang thương mại điện tử, bên cạnh đó, 84.3% xem báo và tạp chí, 84.3% xem video hoặc nghe nhạc trực tuyến, và 83.6% tham gia tương tác trên mạng xã hội Hơn nữa, 55.1% người dùng sử dụng dịch vụ trực tuyến từ ngân hàng và hàng không Kết quả cho thấy đối tượng khảo sát không chỉ mua sắm mà còn có xu hướng đa dạng hóa các hoạt động trên internet, đặc biệt là giao dịch trực tuyến, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao.
Bảng 4.2 Tỷ lệ thực hiện các hoạt động trên internet
Thứ tự Hoạt động Số người lựa chọn trong tổng khảo sát (n = 268)
Mua hàng trực tuyến qua các website thương mại điện tử 268 100.0%
Tham gia/ tương tác trên các trang mạng xã hội trực tuyến 224 83.6%
Sử dụng dịch vụ trực tuyến của ngân hàng, hãng hàng không, 149 55.6%
5 Xem video/ nghe nhạc trực tuyến 224 83.6%
4.1.2.2 Về những sản phẩm được mua trên các trang thương mại điện tử
Nói về những sản phẩm được mua trên các trang thương mại điện tử, có 141 người đã từng mua quần áo (chiếm 79.2%), 114 người đã từng mua sách (chiếm 64%),
Trong một khảo sát, 99 người (chiếm 55.6%) đã từng mua hóa mỹ phẩm, trong khi 94 người (52.8%) đã mua phụ kiện thời trang Sản phẩm chăm sóc cá nhân thu hút 92 người (51.7%), còn 62 người (34.8%) đã chọn mua phụ kiện đồ điện tử Đồ điện gia dụng được 59 người (33.1%) ưa chuộng, trong khi 55 người (30.9%) đã mua đồ điện tử Cuối cùng, 52 người (29.2%) đã mua dụng cụ nhà bếp.
Theo khảo sát, danh mục sản phẩm mà người tiêu dùng chọn mua trên các trang thương mại điện tử rất phong phú, với trung bình mỗi người tiêu dùng mua khoảng 4 trong số 9 mặt hàng được đề cập.
Bảng 4.3 Tỷ lệ sản phẩm được mua qua trang thương mại điện tử
Thứ tự Tên sản phẩm Số người lựa chọn trong tổng khảo sát (n = 268)
7 Sản phẩm chăm sóc cá nhân 141 52.6%
9 Phụ kiện đồ điện tử 94 35.1%
4.1.2.3 Về những trang thương mại điện tử được đối tượng khảo sát mua sắm
Việc mua sắm trực tuyến được thực hiện trên nhiều trang thương mại điện tử
Theo khảo sát, trong số 206 người tham gia, 76.8% đã mua sắm trên lazada.vn, 66.8% trên tiki.vn, 30.2% trên adayroi.com, 29.5% trên thegioididong.com, 23.5% trên sendo.vn, 20.1% trên dienmayxanh.com, 18.7% trên chotot.vn và 11.2% trên nguyenkim.com Nhiều trang khác có tỷ lệ người mua dưới 10%.
Kết quả nghiên cứu cho thấy người tiêu dùng trực tuyến không chỉ mua sắm trên một trang thương mại điện tử duy nhất mà thường xuyên truy cập và mua sắm từ nhiều trang khác nhau Trung bình, mỗi người tiêu dùng đã thực hiện giao dịch trên khoảng 3 trang thương mại điện tử khác nhau.
Bảng 4.4 Tỷ lệ các trang thương mại điện tử được mua sắm
Thứ tự Trang thương mại điện tử Số người lựa chọn trong tổng khảo sát (n = 268)
Theo thống kê, tiki.vn và lazada.vn là hai trang web mua sắm phổ biến nhất, chiếm tỉ lệ lần lượt là 44.4% và 29.9%.
Bảng 4.5 Tỷ lệ các trang thương mại điện tử được mua sắm thường xuyên nhất
Thứ tự Trang thương mại điện tử Số người lựa chọn trong tổng khảo sát (n = 268)
4.1.2.4 Về những nguồn thông tin từng tìm hiểu trước khi mua sản phẩm trên trang thương mại điện tử
Trong quá trình mua sắm trực tuyến, 100% người khảo sát cho biết họ tham khảo bình luận trên các trang thương mại điện tử Ngoài ra, 69% tìm hiểu thông tin từ các bài báo trực tuyến về sản phẩm, 55.6% thảo luận với bạn bè và người thân trên các nền tảng trực tuyến, và 35.8% theo dõi tin tức, quảng cáo trên tivi.
Bảng 4.6 Tỷ lệ thông tin tham khảo khi mua hàng trực tuyến
Thứ tự Thông tin tham khảo Số người lựa chọn trong tổng khảo sát (n = 268)
Lời bình luận về sản phẩm ngay trên trang thương mại điện tử 268 100.0%
Thảo luận với bạn bè/ người thân trên các trang trực tuyến 149 55.6%
Các bài báo trực tuyến liên quan đến sản phẩm 185 69.0%
4 Tin tức, quảng cáo,… trên tivi 96 35.8%
4.1.2 Phân tích thống kê mô tả về mẫu nghiên cứu
Thống kê về giới tính của người tham gia khảo sát ghi nhận sự tham gia của
Trong một nghiên cứu về thói quen mua sắm trực tuyến, có 149 nữ (chiếm 55.6%) và 119 nam (chiếm 44.4%) Sự phân bố này cho thấy rằng mua sắm trên các trang thương mại điện tử đang trở thành một hoạt động phổ biến đối với cả hai giới.
Tác giả sẽ so sánh sự khác biệt giữa nam và nữ trong việc ảnh hưởng của lời bình luận trên các trang thương mại điện tử đến ý định mua sản phẩm.
Đối tượng khảo sát có độ tuổi đa dạng, trong đó 39.2% (105 người) thuộc độ tuổi 18 – 24, 50% (134 người) ở độ tuổi 25 – 34, 9.0% (24 người) từ 35 – 44 tuổi, và 1.9% (5 người) ở độ tuổi 45 – 50.
Nhu cầu mua sắm trên các trang thương mại điện tử đang gia tăng mạnh mẽ, đặc biệt phổ biến ở nhóm tuổi 18 – 24 và 25 – 34, cho thấy sự đa dạng trong độ tuổi người tiêu dùng.
Nhóm người trẻ tuổi từ 18 đến 34 có xu hướng ưa chuộng mua sắm trên các trang thương mại điện tử hơn so với các nhóm tuổi khác Sự phân bổ này cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa nhóm tuổi 18 – 24 và 25 - 34, đặc biệt là về tác động của các bình luận trên các trang thương mại điện tử đối với ý định mua sản phẩm.
Nghề nghiệp của đối tượng khảo sát rất đa dạng, bao gồm 170 nhân viên công sở, giáo viên và bác sĩ, chiếm 63.4% Ngoài ra, có 65 học sinh và sinh viên (24.3%), 14 người làm nghề tự do (5.2%), 14 người tự kinh doanh (5.2%) và 5 người nội trợ (1.9%).
- Về thu nhập cá nhân hàng tháng
Với sự đa dạng về độ tuổi và nghề nghiệp, thu nhập cá nhân hàng tháng của người tiêu dùng trải rộng từ trên 25 triệu đồng (chiếm 18.5%) đến dưới 10 triệu đồng (22.4%) Điều này cho thấy rằng việc mua sắm trực tuyến trên các trang thương mại điện tử đã thu hút nhiều tầng lớp thu nhập khác nhau, dẫn đến sự đa dạng về khả năng chi trả cho hoạt động mua sắm trực tuyến.
- Về kinh nghiệm sử dụng internet
PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các thang đo trong mô hình được tóm tắt trong bảng 4.9
Bảng 4.9 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha lần thứ nhất
Thang đo Cronbach’s Alpha của thang đo
Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại
Chất lượng lời bình luận 887
Uy tín của lời bình luận 734
Thái độ đối với lời bình luận
Tính hữu dụng cũa lời bình luận
Sự chấp nhận lời bình luận
Kết quả phân tích cho thấy các biến quan sát đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6, cho thấy độ tin cậy đạt yêu cầu Tuy nhiên, biến quan sát CC2 không đạt yêu cầu về hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, nên đã được loại bỏ khỏi thang đo Sau khi loại bỏ, thang đo được phân tích lại và kết quả được cập nhật.
Bảng 4.10 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha lần thứ hai
Thang đo Cronbach’s Alpha của thang đo
Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại
Uy tín của lời bình luận 821
Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các biến quan sát đều đạt hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6, với biến Uy tín lời bình luận có hệ số 0.821, trong khi biến Tính hữu dụng của lời bình luận đạt hệ số cao nhất là 0.899 Điều này chứng tỏ rằng các thang đo đều phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố EFA.
Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3, với các hệ số dao động từ 0.570 (biến PI3) đến 0.833 (biến CQ3) Do đó, tất cả các biến quan sát sẽ được giữ lại và đưa vào phân tích EFA.
THANG ĐO ĐƯỢC ĐIỀU CHỈNH SAU KHI PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY
Dựa trên kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, mô hình được điều chỉnh với 17 biến quan sát thuộc 6 thang đo như sau
Bảng 4.11 Thang đo điều chỉnh sau khi phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
I Thang đo Chất lượng lời bình luận
CQ1 Nội dung lời bình luận trên trang thương mại điện tử dễ hiểu
CQ2 Nội dung lời bình luận trên trang thương mại điện tử rõ ràng
CQ3 Nhìn chung, lời bình luận trên trang thương mại điện tử có chất lượng cao
II Thang đo Uy tín của lời bình luận
CC1 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử có tính thuyết phục
CC3 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử đáng tin
CC4 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử đúng với thực tế
III Thang đo Thái độ đối với lời bình luận
ATC1 Tôi luôn đọc các lời bình luận trên trang thương mại điện tử trước khi mua hàng trên trang thương mại điện tử
ATC2 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp ích cho tôi khi ra quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử
ATC3 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử làm tôi thấy tự tin hơn khi mua hàng trên trang thương mại điện tử
IV Thang đo Tính hữu dụng của lời bình luận
UoC1 Nhìn chung, lời bình luận trên trang thương mại điện tử hữu ích với tôi
UoC2 Nhìn chung, lời bình luận trên trang thương mại điện tử cung cấp nhiều thông tin
V Thang đo Sự chấp nhận lời bình luận
CA1 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp tôi đưa ra quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử dễ dàng hơn
CA2 Lời bình luận trên trang thương mại điện tử giúp tôi tăng hiệu quả của việc đưa ra quyết định mua hàng trên trang thương mại điện tử
VI Thang đo Ý định mua
Sau khi đọc các bình luận trên trang thương mại điện tử về một sản phẩm, tôi thường có thể đưa ra quyết định mua hàng một cách dễ dàng.
Sau khi đọc các bình luận về sản phẩm trên trang thương mại điện tử, tôi sẽ quyết định mua sản phẩm đó trong lần tiếp theo nếu có nhu cầu.
PI3 Sau khi xem các lời bình luận trên trang thương mại điện về một sản phẩm, tôi chắc chắn dùng thử sản phẩm ấy
PI4 Sau khi xem các lời bình luận trên trang thương mại điện về một sản phẩm, tôi chắc chắn giới thiệu về sản phẩm ấy cho người khác
P HÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Tiến hành phân tích nhân tố EFA, kết quả cho thấy:
- Hệ số KMO = 0.724 > 0.5: cho thấy phân tích này là thích hợp
- Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 < 5% cho thấy các biến quan sát trong phân tích EFA có tương quan với tổng thể
- Kết quả phân tích EFA có 6 nhân tố được trích ra Cả 3 nhân tố này có Eigenvalue > 1, cho thấy cả 6 nhân tố đều phù hợp
Tổng phương sai trích đạt 77.25%, vượt mức 50%, cho thấy phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu Điều này cho thấy 6 nhân tố được trích ra giải thích 77.25% biến thiên của dữ liệu.
- Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát được trình bày trong Bảng 4.12 Tất cả
Bài viết chỉ ra rằng 17 biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, vì vậy những biến này sẽ được giữ lại và đưa vào mô hình để thực hiện phân tích tương quan và hồi quy.
Bảng 4.12 Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát
Ma trận nhân tố xoay
Sau khi thực hiện phân tích EFA, mô hình vẫn duy trì 6 thang đo với 17 biến quan sát mà không hình thành biến mới Kết quả này sẽ là nền tảng cho việc tiến hành phân tích tương quan và hồi quy nhằm kiểm định mô hình nghiên cứu và giả thuyết.
K IỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
Phân tích tương quan là quá trình xác định mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu một biến độc lập không có sự tương quan với biến phụ thuộc, cần xem xét loại bỏ biến đó khỏi mô hình Đồng thời, phân tích này cũng giúp phát hiện mối tương quan giữa các biến độc lập, vì những tương quan này có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả của phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích tương quan cho thấy:
Các biến Chất lượng lời bình luận, Uy tín của lời bình luận và Thái độ đối với lời bình luận có mối tương quan tuyến tính với Tính hữu dụng của bình luận ở mức ý nghĩa 0.05 Do đó, các biến này được đưa vào phân tích hồi quy nhằm đánh giá tác động của chúng đối với Tính hữu dụng của bình luận.
Biến Tính hữu dụng của bình luận có mối quan hệ tuyến tính với biến Sự chấp nhận lời bình luận ở mức ý nghĩa 0.05 Do đó, biến này có thể được chấp nhận và đưa vào mô hình phân tích hồi quy để nghiên cứu sâu hơn về tác động của Tính hữu dụng của bình luận đối với Sự chấp nhận lời bình luận.
Sự chấp nhận lời bình luận có mối tương quan tuyến tính với ý định mua ở mức ý nghĩa 0.05, cho phép biến này được đưa vào mô hình phân tích hồi quy Điều này giúp nghiên cứu sâu hơn về tác động của sự chấp nhận lời bình luận đối với ý định mua của người tiêu dùng.
Hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc rất nhỏ và không có ý nghĩa, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến này Mô hình hồi quy tuyến tính sẽ được áp dụng để phân tích kỹ lưỡng hơn về hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến phụ thuộc.
Bảng 4.13 Kết quả phân tích tương quan
CQ CC ATC UoC CA PI
Chất lượng lời bình luận (CQ) 1
Uy tín của lời bình luận (CC) 092 1
Thái độ đối với lời bình luận (ATC) 125 058 1
Tính hữu dụng của lời bình luận
Sự chấp nhận lời bình luận (CA) 159 140 062 293 1 Ý định mua hàng (PI) 097 087 008 233 255 1
Dựa trên kết quả phân tích sự tương quan, một mô hình hồi quy đã được xây dựng với ba biến độc lập, hai biến trung gian và một biến phụ thuộc Các phương trình hồi quy được thiết lập theo dạng cụ thể.
- CQ: Chất lượng lời bình luận trên trang thương mại điện tử
- CC: Uy tín của lời bình luận trên trang thương mại điện tử
- ATC: Thái độ đối với lời bình luận trên trang thương mại điện tử
- UoC: Tính hữu dụng của lời bình luận trên trang thương mại điện tử
- CA: Sự chấp nhận lời bình luận trên trang thương mại điện tử
- PI: Ý định mua sản phẩm trên trang thương mại điện tử
- β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5, β 6 , β 7 : các hệ số hồi quy riêng phần
Tiến hành phân tích hồi quy với thủ tục chọn biến là các biến được đưa vào cùng một lúc (phương pháp Enter)
4.5.2.1 Phân tích hồi quy về tác động của Sự chấp nhận lời bình luận đối với Ý định mua sản phẩm
Bảng 4.14 Tóm tắt mô hình hồi quy
R 2 hiệu chỉnh Ước lượng sai số chuẩn
Bảng 4.15 Bảng phân tích ANOVA
Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig
Bảng 4.16 Hệ số hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
Trị số thống kê F từ R² của mô hình cho thấy sự tác động của việc chấp nhận lời bình luận trên trang thương mại điện tử đến ý định mua sản phẩm là có ý nghĩa thống kê rất cao (sig = 0), cho thấy mô hình này phù hợp với tập dữ liệu và có thể áp dụng hiệu quả.
Hệ số R² hiệu chỉnh là 0.061, cho thấy rằng biến độc lập trong mô hình chỉ giải thích được 6.1% biến phụ thuộc Điều này có nghĩa là ý định mua sản phẩm trên trang thương mại điện tử được ảnh hưởng bởi yếu tố sự chấp nhận lời bình luận với tỷ lệ 6.1%.
Sự chấp nhận lời bình luận trên trang thương mại điện tử được giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình là 93.9%
Hệ số Durbin-Watson là 1.989 cho thấy các sai số trong mô hình độc lập với nhau
4.5.2.2 Phân tích hồi quy về ảnh hưởng của Tính hữu dụng của lời bình luận đối với Sự chấp nhận lời bình luận
Bảng 4.17 Tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Ước lượng sai số chuẩn
Bảng 4.18 Bảng phân tích ANOVA
Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig
Bảng 4.19 Hệ số hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
Trị số thống kê F từ R² của mô hình cho thấy mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig = 0), chứng tỏ rằng mô hình tác động của tính hữu dụng của lời bình luận trên trang thương mại điện tử đến sự chấp nhận lời bình luận là phù hợp với tập dữ liệu và có thể áp dụng hiệu quả.
Hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.083, cho thấy rằng biến độc lập trong mô hình chỉ giải thích được 8.3% biến phụ thuộc Cụ thể, sự chấp nhận lời bình luận trên trang thương mại điện tử chủ yếu được ảnh hưởng bởi yếu tố tính hữu dụng của lời bình luận, chiếm 8.6%, trong khi 91.7% còn lại được giải thích bởi các yếu tố khác ngoài mô hình.
Hệ số Durbin-Watson là 1.847 cho thấy các sai số trong mô hình độc lập với nhau
4.5.2.2 Phân tích hồi quy về tác động của Chất lượng lời bình luận, Uy tín của lời bình luận, Thái độ đối với lời bình luận đối với Tính hữu dụng của lời bình luận
Bảng 4.20 Tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Ước lượng sai số chuẩn
Bảng 4.21 Bảng phân tích ANOVA
Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig
Bảng 4.22 Hệ số hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa t Sig
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
Trị số thống kê F, được tính từ R² của mô hình, với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig = 0), cho thấy rằng mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu dụng của lời bình luận trên trang thương mại điện tử phù hợp với tập dữ liệu và có thể được áp dụng hiệu quả.
Hệ số R² hiệu chỉnh đạt 0.224, cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 22.4% sự biến đổi của biến phụ thuộc Điều này có nghĩa là tính hữu dụng của lời bình luận trên trang thương mại điện tử được xác định bởi các yếu tố như chất lượng lời bình luận.
Uy tín của lời bình luận đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành nhu cầu và thái độ của người tiêu dùng, chiếm 22.4% Ngoài ra, tính hữu dụng của lời bình luận trên các trang thương mại điện tử còn được giải thích bởi các yếu tố khác, chiếm 77.6% Hệ số Durbin-Watson là 1.991, cho thấy các sai số trong mô hình là độc lập.
4.5.3 Kiểm định các giả thuyết
Kết quả nghiên cứu và kiểm định giả thuyết được trình bày ở Bảng 4.23
Bảng 4.23 Tóm tắt kết quả nghiên cứu và kiểm định giả thuyết
Biến Giả thuyết Kết quả nghiên cứu Kết luận
Sự chấp nhận lời bình luận
Giả thuyết H1 cho rằng việc chấp nhận lời bình luận trên trang thương mại điện tử có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua sản phẩm của người tiêu dùng Khi người mua thấy các đánh giá và phản hồi tích cực, họ có xu hướng tin tưởng hơn vào sản phẩm và quyết định mua sắm dễ dàng hơn Sự tương tác này không chỉ nâng cao lòng tin mà còn thúc đẩy hành vi mua hàng trên các nền tảng thương mại điện tử.