Mục tiêu nghiên cứu của luận văn nhằm Xác định yếu tố rủi ro tác động đến ý định sử dụng mua hàng trực tuyến. Công việc này bao gồm việc khám phá, phân tích và đánh giá những yếu tố rủi ro có khả năng tác động đến xu hướng thay đổi thái độ sử dụng mua sắm trực tuyến tại Việt Nam. Mời các bạn cùng tham khảo!
GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
Tính c ấp thiết của đề tài
Ngày nay, Internet không chỉ là mạng truyền thông mà còn là phương tiện toàn cầu cho giao dịch tiêu dùng Sự phát triển nhanh chóng của Internet đã thay đổi cách mua sắm truyền thống, cho phép người tiêu dùng mua sản phẩm và dịch vụ mọi lúc, mọi nơi Tại Việt Nam, ngày càng nhiều người quen với việc mua sắm trực tuyến, với 38% website cho phép đặt hàng và 3,5% có chức năng thanh toán trực tuyến vào cuối năm 2012 Đặc biệt, tỷ lệ website giới thiệu sản phẩm điện tử đã tăng từ 12,6% lên 17,5% trong cùng năm, cho thấy sự chuyển mình trong thói quen mua sắm của người tiêu dùng Tuy nhiên, sự phát triển của các website bán hàng vẫn chưa theo kịp với tốc độ tăng trưởng của Internet, điều này nhấn mạnh nhu cầu nghiên cứu về mua sắm trực tuyến để hỗ trợ doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng.
Mặc dù có nhiều lý thuyết và mô hình nghiên cứu về hành vi mua hàng trực tuyến, nhưng chưa có nghiên cứu nào tại Việt Nam xác định rõ các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến (MHTT) Việc áp dụng mô hình lý thuyết toàn cầu vào bối cảnh Việt Nam có thể không phù hợp do các yếu tố kinh tế, văn hóa và xã hội đặc thù Do đó, nghiên cứu các mô hình hiện đại dựa trên các nghiên cứu trong nước để xây dựng mô hình phù hợp với điều kiện Việt Nam là rất cần thiết Đề tài “Nghiên cứu các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng tại thành phố Hồ Chí Minh” được thực hiện nhằm giải quyết những vấn đề này.
M ục tiêu nghiên cứu
Từ những nhận xét và mong muốn nêu trên, mục tiêu của đề tài sẽ hướng vào nghiên cứu các vấn đề cụ thể như sau:
Xác định các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định sử dụng mua sắm trực tuyến (MHTT) là một nhiệm vụ quan trọng Công việc này bao gồm việc khám phá, phân tích và đánh giá những yếu tố rủi ro có khả năng tác động đến xu hướng thay đổi thái độ sử dụng MHTT tại Việt Nam.
Các nhà cung cấp dịch vụ MHTT nên xem xét việc thiết kế các tính năng và dịch vụ mới nhằm đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người tiêu dùng Đồng thời, họ cần triển khai các biện pháp giảm thiểu rủi ro để đảm bảo an toàn và bảo mật cho người dùng Việc này không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn tạo dựng lòng tin và sự trung thành từ phía người tiêu dùng.
Phương pháp nghiên cứu
- Đề tài được thực hiện theo hai bước:
Bước đầu tiên trong nghiên cứu là thực hiện nghiên cứu sơ bộ thông qua phương pháp định tính, tập trung vào các vấn đề lý thuyết về rủi ro trong giao dịch trực tuyến toàn cầu Nghiên cứu này kết hợp các mô hình từ những nghiên cứu trước và sử dụng phương pháp thảo luận nhóm để xây dựng bảng câu hỏi cho nghiên cứu chính thức tiếp theo.
Bước 2: Tiến hành nghiên cứu định lượng chính thức để khảo sát đánh giá của những người đã tham gia hoặc có ý định tham gia giao dịch mua sắm trực tuyến B2C, nhằm nhận diện các rủi ro tác động đến xu hướng thay đổi thái độ mua sắm trực tuyến tại Việt Nam.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào rủi ro trong MHTT, phân tích các yếu tố tác động đến ý định MHTT và mối liên hệ giữa chúng trong mô hình rủi ro Thời gian nghiên cứu có hạn, do đó, thông tin được thu thập từ bảng câu hỏi gửi đến người tham gia khảo sát Dữ liệu thu thập sẽ được phân tích để làm rõ các vấn đề nghiên cứu liên quan đến rủi ro trong MHTT.
Phạm vi nghiên cứu bao gồm những khách hàng hiện tại và tiềm năng đang tham gia vào hoạt động mua sắm trực tuyến tại TP HCM.
Ý nghĩa thực tiễn
Nghiên cứu này cung cấp cơ sở ban đầu cho những ai quan tâm đến việc xác định vai trò của các yếu tố rủi ro trong xu hướng thay đổi thái độ.
Nghiên cứu này nhằm đóng góp vào hiểu biết về sự chấp nhận của người sử dụng MHTT, một hoạt động kinh tế mới mẻ và cần thiết cho việc áp dụng thành công trong thực tế Các yếu tố nghiên cứu có thể giúp tổ chức hệ thống mua sắm trực tuyến phù hợp với môi trường kinh doanh tại Việt Nam, từ đó nâng cao nhận thức của doanh nghiệp về vai trò của mua sắm trực tuyến trong việc cải thiện dịch vụ khách hàng Phương pháp nghiên cứu cũng định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo về xác định, đo lường và đánh giá rủi ro ảnh hưởng đến thái độ sử dụng mua sắm trực tuyến, cho phép từng doanh nghiệp điều chỉnh các thang đo và tổ chức mô hình kinh doanh trực tuyến riêng biệt.
B ố cục luận văn
Luận văn bao gồm 5 chương:
Chương 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
Chương này nhấn mạnh tầm quan trọng của đề tài, xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, phạm vi và ý nghĩa thực tiễn của nó, đồng thời giới thiệu cấu trúc tổng thể của đề tài.
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Chương 3 sẽ giới thiệu cơ sở lý thuyết và mô hình tham khảo, cùng với các nghiên cứu trước đây liên quan đến rủi ro trong mua sắm trực tuyến Dựa trên những thông tin này, chúng tôi sẽ trình bày mô hình nghiên cứu nhằm phân tích và đánh giá các rủi ro khi thực hiện giao dịch mua sắm trực tuyến.
Bài viết trình bày phương pháp nghiên cứu xây dựng thang đo, bao gồm cách đánh giá và kiểm định thang đo cho các khái niệm trong mô hình Đồng thời, bài viết cũng đề cập đến việc kiểm định sự phù hợp của mô hình và kiểm tra các giả thuyết đã được đề ra.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu, bao gồm mô tả dữ liệu thu thập, đánh giá và kiểm định thang đo, kiểm tra sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, cũng như kiểm định các giả thuyết liên quan đến mô hình nghiên cứu.
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Nghiên cứu này tóm tắt các kết quả chính và đưa ra những đề xuất quản lý trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến Đồng thời, luận văn cũng chỉ ra những đóng góp của đề tài, các hạn chế hiện có và hướng nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
T ổng quan
2.1.1 Khái niệm dịch vụ mua hàng trực tuyến
Các định nghĩa mua hàng trực tuyến (online shopping) như sau:
1 Mua hàng trực tuyến được định nghĩa là hành vi của người tiêu dùng trong việc mua sắm thông qua các cửa hàng trên mạng hoặc website sử dụng các giao dịch mua hàng trực tuyến (Monsuwe, Dellaert và K D Ruyter, 2004)
2 Mua hàng trực tuyếnlà quá trình mua sản phẩm hay dịch vụ thông qua internet Mua hàng qua mạng là một hình thức của thương mại điện tử được dùng trong giao dịch B2B hoặc B2C (theo Wikipedia)
3 Mua hàng trực tuyếnlà một giao dịch được thực hiện bởi người tiêu dùng thông qua giao diện dựa trên máy tính bằng cách máy tính của người tiêu dùng được kết nối và có thể tương tác với các cửa hàng số hóa của nhà bán lẻ thông qua mạng máy tính (Haubl & Trifts, 2000)
Mua hàng trực tuyến là quá trình mà người tiêu dùng thực hiện việc mua sắm sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua các cửa hàng trực tuyến trên internet.
2.1.2 Các loại hình mua hàng trực tuyến
Có hai mô hình mua hàng trực tuyến chính yếu nhất là: B2B (business-to- business) và B2C (business-to-consumer)
Mô hình B2B (Business to Business) là hình thức mua sắm trực tuyến chủ yếu giữa các doanh nghiệp hoặc tổ chức Hiện nay, B2B chiếm ưu thế trong giao dịch trực tuyến, với ví dụ điển hình là các doanh nghiệp trao đổi hàng hóa, cung cấp nguyên vật liệu cho nhau, và bán hàng qua mạng cho hệ thống đại lý.
B2C là mô hình thương mại điện tử, nơi doanh nghiệp bán hàng trực tiếp cho người tiêu dùng Trong lĩnh vực điện tử và viễn thông, một số ví dụ điển hình về mô hình B2C bao gồm trang web Thế Giới Trực Tuyến và Siêu Thị Viễn Thông.
Ngoài hai mô hình chính trên, hiện nay trên Internet cũng hình thành nhiều mô hình mới:
C2C (consumer-to-consumer) là hình thức giao dịch mà cá nhân bán hàng trực tiếp cho cá nhân khác Các ứng dụng phổ biến trong mô hình này bao gồm việc bán bất động sản, xe hơi, hàng tiêu dùng, trao đổi đĩa nhạc, phần mềm, đấu giá, tư vấn và chia sẻ kinh nghiệm.
C2B (consumer-to-business) là mô hình trong đó cá nhân tìm kiếm doanh nghiệp để bán hàng hóa hoặc phần mềm Nhiều công ty phần mềm hiện nay thuê viết phần mềm trực tuyến, cho phép cá nhân từ khắp nơi tham gia nhận hợp đồng, phát triển phần mềm theo yêu cầu và gửi sản phẩm qua mạng Sau khi kiểm tra chất lượng, doanh nghiệp sẽ thanh toán cho cá nhân thông qua tài khoản ngân hàng.
• G2C (Government-to-citizens): các tổ chức nhà nước thực hiện mua bán hàng hóa, dịch vụ, thông tin với doanh nghiệp và công dân
• Online banking: truy cập vào các dịch vụ ngân hàng về cá nhân hay doanh nghiệp từ dịch vụ thương mại trực tuyến hay qua mạng Internet
Các mô hình này sẽ tiếp tục tiến hóa trong tương lai khi công nghệ thông tin có đủ thời gian để tích hợp vào các hoạt động xã hội.
Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này thì tác giả tập trung nghiên cứu về mô hình B2C
2.1.3 Quy trình mua bán trực tuyến
Hình 2.1:Quy trình mua bán trực tuyến
(Nguồn: Tổng hợp từ các trang web)
1 Người mua hàng truy cập vào trang web (hầu hết các trang web bán hàng trực tuyến đều yêu cầu bạn tạo một tài khoản để đăng nhập và tiến hành mua hàng, nếu chưa có tài khoản thì bạn phải tạo một tài khoản) tìm đến sản phẩm cần mua, thực hiện các thao tác chọn sản phẩm mình quyết định mua và chi và làm theo các thao tác theo sự hướng của web
2 Web mã hoá thông tin thu thập được từ người mua hàng khai báo và gửi yêu cầu đến Trung tâm thanh toán điện tử
3 Nhận được các thông tin từ web hệ thống thanh toán điện tử mã hoá thông tin và gửi đến ngân hàng của người mua hàng để xác thực thông tin tài khoản người mua và xác nhận, hoặc không xác nhận thông tin trên
4 Hệ thống thanh toán điện tử gửi một báo giá về tổng số tiền mà người mua phải thanh toán
5 Hệ thống thanh toán điện tử gửi đơn đặt hàng tới người bán để chuẩn bị đơn hàng theo các thông tin yêu cầu của đơn hàng
6 Người mua nộp tiền vào thẻ hoặc số dư còn đủ hạn mức để mua đơn hàng
7 Ngân hàng phát hành thẻ của người mua tự động chuyển trả tiền cho ngân hàng của người bán để thanh toán số tiền của đơn hàng
8 Ngân hàng của người bán khi nhận được tiền sẽ gửi giấy báo có về cho người bán hàng
2.1.4 Phương thức thanh toán và giao nhận
Thanh toán điện tử đóng vai trò cốt lõi trong sự phát triển của mua sắm trực tuyến, là khâu không thể thiếu trong quy trình giao dịch và là biện pháp xác thực hợp đồng giữa người bán và người mua Sự khác biệt chính giữa mua sắm trực tuyến và các ứng dụng khác trên Internet chính là khả năng thanh toán trực tuyến Do đó, việc phát triển thanh toán trực tuyến sẽ nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến Để thực hiện giao dịch hoàn toàn qua mạng, người mua chỉ cần sử dụng máy tính cá nhân, trong khi doanh nghiệp cần có hệ thống xử lý tiền số tự động Khi thanh toán trực tuyến trở nên an toàn và tiện lợi, sự phát triển của mua sắm trực tuyến toàn cầu sẽ trở nên tất yếu, đặc biệt trong bối cảnh dân số Internet ngày càng tăng.
• Hệ thống thanh toán ngân hàng hiện đại, trong đó phần lớn các giao dịch được tiến hành thông qua phương tiện điện tử
• Hạ tầng kỹ thuật của xã hội đạt trình độ tiên tiến, phần lớn các doanh nghiệp được nối mạng và kết nối với hệ thống ngân hàng
Cơ sở pháp lý cho thanh toán điện tử đã được thiết lập một cách đồng bộ, với giá trị pháp lý được công nhận và các quy định tài chính kế toán tương ứng.
• Hạ tầng an toàn bảo mật trong thanh toán điện tử được đảm bảo
Thói quen mua sắm của người tiêu dùng và phương thức kinh doanh trong xã hội hiện đại đã đạt được những bước tiến đáng kể Về mặt kỹ thuật, có rất nhiều công nghệ và phương pháp liên quan đến lĩnh vực này, có thể phân loại thành các nhóm khác nhau.
• Công nghệ phục vụ khách hàng: thẻ tín dụng, thẻ cho vay, các máy rút tiền tự động (ATM), thẻ lưu giá trị và ngân hàng điện tử
• Công nghệ trợ giúp cho Thương mại điện tử: tiền điện tử, séc điện tử, thẻ thông minh và thẻ tín dụng mã hóa
Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp, đặc biệt là thông qua các hệ thống thanh toán ngân hàng Những hệ thống này cung cấp cho khách hàng nhiều tiện ích, như ví dụ điển hình là hệ thống thanh toán hối đoái tự động, giúp tối ưu hóa quy trình giao dịch và nâng cao trải nghiệm người dùng.
Các hình thức vận chuyển phổ biến như:
- Gởi hàng (shipping): sản phẩm được chuyển trực tiếp đến địa chỉ người tiêu dùng
Các y ếu tố rủi ro ảnh hưởng ý định mua sắm trực tuyến
2.3.1 Các mô hình nghiên cứu rủi ro trong mua sắm trực tuyến
2.3.1.1 Thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
Theo thuyết nhận thức rủi ro TPR của Bauer (1960), hành vi tiêu dùng sản phẩm công nghệ thông tin chịu ảnh hưởng bởi nhận thức rủi ro, trong đó bao gồm hai yếu tố chính.
(1) nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ và
(2) nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
Hình 2.5: Thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
Thành phần nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm dịch vụ bao gồm các yếu tố như mất tính năng, mất tài chính, tốn thời gian, mất cơ hội, và nhận thức rủi ro tổng thể đối với sản phẩm hoặc dịch vụ.
Thành phần nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến bao gồm các yếu tố quan trọng như sự bí mật, an toàn và nhận thức tổng thể về rủi ro Người tiêu dùng cần chú ý đến những rủi ro có thể xảy ra khi thực hiện giao dịch trên các phương tiện điện tử, nhằm bảo vệ thông tin cá nhân và tài chính của mình.
Dưới đây tác giả sẽ trình bày về một số nghiên cứu liên quan đến hai yếu tố rủi ro trên
2.3.1.2 Các nghiên cứu liên quan nhận thức rủi ro sản phẩm dịch vụ
Bauer (1960) nhấn mạnh rằng niềm tin về nhận thức rủi ro là yếu tố quan trọng, ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng và có thể quyết định sự chuyển đổi từ người duyệt web sang người mua hàng thực sự.
Cox và Rich (1964) định nghĩa nhận thức rủi ro là tổng hợp các yếu tố bất định mà người tiêu dùng cảm nhận trong một tình huống mua sắm cụ thể.
• Cunningham (1967) nhận thức rủi ro từ kết quả thực hiện không tốt, nguy hiểm, rủi ro sức khỏe và chi phí
• Roselius (1971) nhận dạng bốn loại tổn thất liên quan đến các loại rủi ro, đó là: thời gian, sự may rủi, bản ngã và tiền bạc
Jacoby và Kaplan (1972) đã phân loại nhận thức rủi ro của người tiêu dùng thành sáu loại chính, bao gồm rủi ro tài chính, rủi ro về kết quả thực hiện, rủi ro vật lý, rủi ro tâm lý, rủi ro xã hội và nhận thức chung về rủi ro.
Trong lĩnh vực tài chính, có những rủi ro liên quan đến việc sản phẩm không hoạt động hiệu quả hoặc không đáng giá về mặt tài chính, chẳng hạn như giá sản phẩm cao hơn so với giá tại các cửa hàng thông thường.
Kết quả thực hiện: Rủi ro mà sản phẩm sẽ không thực hiện như kỳ vọng
Vật lý: Rủi ro về sự an toàn của người mua hàng hay những người khác trong việc sử dụng sản phẩm
Tâm lý học: Rủi ro mà sản phẩm sẽ có chất lượng/hình ảnh thấp hơn mong đợi/ hình dung của khách hàng
Xã hội: Rủi ro mà một sự lựa chọn sản phẩm có thể mang lại kết quả bối rối trước bạn bè/gia đình/đồng nghiệp…
Nhận thức chung về rủi ro là yếu tố quan trọng mà người mua cần xem xét khi quyết định mua một sản phẩm chưa quen thuộc Sự kết hợp của các yếu tố rủi ro này có thể ảnh hưởng đến sự tự tin và lựa chọn của người tiêu dùng.
Theo Taylor (1974), sự bất định và nhận thức về rủi ro có thể tạo ra những lo ngại, từ đó ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định tiêu dùng sản phẩm của khách hàng.
Theo Murphy và Enis (1986), nhận thức rủi ro được định nghĩa là sự đánh giá chủ quan của người tiêu dùng về những hậu quả có thể xảy ra từ một sai lầm trong quá trình mua hàng.
Khi người tiêu dùng không thể tiếp xúc trực tiếp với sản phẩm hoặc dịch vụ trong thị trường điện tử, họ thường cảm thấy băn khoăn và không chắc chắn khi giao dịch với người bán trực tuyến Sản phẩm hoặc dịch vụ có thể không đáp ứng mong đợi, và người tiêu dùng có thể phải chịu chi phí vận chuyển và bốc dỡ khi trả lại hoặc đổi hàng Những rủi ro này dẫn đến tổn thất về kết quả thực hiện và tài chính, tạo ra rào cản cho người tiêu dùng trong việc tham gia các giao dịch trực tuyến.
Nhận thức rủi ro đối với sản phẩm/dịch vụ (PRP) được các nhà nghiên cứu định nghĩa là tổng hợp các bất định và lo ngại mà người tiêu dùng cảm nhận khi mua sắm trực tuyến.
2.3.1.3Các nghiên cứu liên quan nhận thức rủi ro giao dịch trực tuyến
Nghiên cứu trong lĩnh vực giao dịch trực tuyến cho thấy rằng sự tin cậy của khách hàng có thể được nâng cao thông qua việc tăng cường tính minh bạch trong quá trình giao dịch Điều này bao gồm việc cung cấp đầy đủ thông tin về đặc tính, nguồn gốc và nghĩa vụ của nhà cung cấp trong các giao dịch trực tuyến, đồng thời hạn chế việc lưu trữ dữ liệu cá nhân của người tiêu dùng đến mức tối thiểu Việc tạo ra một trạng thái rõ ràng và hợp pháp cho mọi thông tin được cung cấp cũng góp phần quan trọng vào việc xây dựng lòng tin của khách hàng.
Bhimani (1996) chỉ ra rằng sự chấp nhận Thương mại điện tử có thể bị đe dọa bởi các hành động bất hợp pháp như lộ mật khẩu, chỉnh sửa dữ liệu, lừa đảo và không thanh toán đúng hạn Để đảm bảo an toàn cho Thương mại điện tử, Bhimani (1996) và Ratnasingham (1998) đã đề xuất các yêu cầu cơ bản cần thiết, bao gồm: chứng thực (authentication), cấp phép (authorization), sẵn sàng (availability), tin cậy (confidentiality), toàn vẹn dữ liệu (data integrity), không khước từ (non-repudiation) và các dịch vụ ứng dụng có khả năng chọn lựa (selective application services).
Swaminathan và cộng sự (1999) chỉ ra rằng người tiêu dùng rất chú trọng đến việc đánh giá các nhà bán hàng trực tuyến trước khi thực hiện giao dịch Do đó, các đặc tính của người bán hàng đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy giao dịch trực tuyến.
Đề xuất mô hình lý thuyết và giả thuyết
2.4.1 Đề xuất mô hình lý thuyết
Sự phát triển của hoạt động mua sắm trực tuyến được thể hiện qua thái độ và hành vi mua hàng trên Internet Dựa vào mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và mô hình chấp nhận sử dụng Thương mại điện tử (e-CAM), cùng với việc xem xét mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro và hành vi tiêu dùng, tác giả đề xuất một mô hình lý thuyết phù hợp với thói quen thanh toán hiện tại tại thị trường Việt Nam.
Hình 2.6: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Tổng hợp các yếu tố nghiên cứu:
Yếu tố Mô tả Các tham khảo
Tài chính - Sản phẩm không đáng giá tài chính, giá của sản phẩm trên web cao hơn giá ở các cửa hàng
- Người tiêu dùng có thể bị mất tiền nhưng nhà cung cấp không giao hàng hoặc nhận được sản phẩm bị hư
- Người tiêu dùng có thể được yêu cầu chịu các loại chi phí vận chuyển và bốc dỡ khi trả lại hay đổi sản phẩm/dịch vụ
- Chi phí ẩn (phí làm hàng ) có phát sinh nếu người mua không để ý đến
Sản phẩm - Sản phẩm không có các tính năng và hiệu quả như được quảng cáo
- Sản phẩm được giao không đúng thời gian yêu cầu
- Sản phẩm có chất lượng kém gây rủi ro khi sử dụng cho người tiêu dùng
- Sản phẩm không/ khó được bảo hành hoặc đổi trả nếu mua từ nước ngoài
- Thông tin cá nhân của khách hàng không được bảo mật (tài khoàn ngân hàng, địa chỉ nhà)
- Thông tin yêu cầu của khách hàng bị thất lạc, sai lệch
- Mật khẩu bị tiết lộ
Bhimani (1996) Swaminathan và cộng sự (1999) Rose và cộng sự
Vào năm 1999, hệ thống thanh toán điện tử gặp sự cố, dẫn đến việc giao dịch không được hoàn tất Khách hàng đã bị trừ tiền trong tài khoản, nhưng nhà cung cấp lại không nhận được đơn hàng.
- Gặp sự cố khi thanh toán điện tử (tiền trong tài khoản đã bị trừ nhưng hệ thống của nhà cung cấp vẫn báo là chưa nhận được tiền)
- Thanh toán cho mộ trang web ảo, không có thật
Bhimani (1996) Swaminathan và cộng sự (1999) Rose và cộng sự
Các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được xây dựng nhằm khám phá mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến và nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ Nghiên cứu này tập trung vào việc hiểu rõ cách mà người tiêu dùng đánh giá và phản ứng với các rủi ro khi tham gia vào các giao dịch trực tuyến.
Mô hình Jacoby và Kaplan (1972) chỉ ra rằng rủi ro tài chính tác động tiêu cực đến hành vi mua sắm trực tuyến, đặc biệt là rủi ro liên quan đến tiền bạc và chi phí mà người tiêu dùng có thể gặp phải khi thực hiện giao dịch trực tuyến.
Gi ả thuyết H1: Rủi ro tài chính có tác động âm (-) lên hành vi mua sắm điện tử trực tuyến của người tiêu dùng
Rủi ro sản phẩm là những nguy cơ xảy ra khi sản phẩm thực tế không giống như mong đợi ban đầu khi được xem trên mạng Ngoài ra, còn có các rủi ro liên quan đến quá trình vận chuyển, giao hàng và bảo hành sản phẩm.
Theo nghiên cứu của Jacoby và Kaplan (1972) cùng với Hong Youl Ha (2002), người tiêu dùng thường cảm nhận được rủi ro vật lý của sản phẩm khi thực hiện mua sắm trực tuyến.
Gi ả thuyết H2: Rủi ro sản phẩm có tác động âm (-) lên hành vi mua sắm điện tử trực tuyến của người tiêu dùng
Rủi ro thông tin cá nhân:
Bhimani (1996), Swaminathan và cộng sự (1999), cùng với Rose và cộng sự (1999) đã chỉ ra rằng người tiêu dùng nhận thức được rủi ro liên quan đến việc mua sắm trực tuyến, đặc biệt là nguy cơ lộ thông tin cá nhân và mất tài khoản.
Gi ả thuyết H3: Rủi ro thông tin cá nhân có tác động âm (-) lên hành vi mua sắm điện tử trực tuyến của người tiêu dùng
Rủi ro thanh toán là những rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến, như tiền chuyển không nhận được hoặc thanh toán bị trục trặc Nghiên cứu của Bhimani (1996), Swaminathan et al (1999), và Rose et al (1999) cho thấy rằng rủi ro thanh toán có tác động tiêu cực đến hành vi mua sắm trực tuyến Do đó, có thể giả thuyết rằng rủi ro thanh toán ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng.
Gi ả thuyết H4: Rủi ro thanh toán có tác động âm (-) lên hành vi mua sắm điện tử trực tuyến của người tiêu dùng
Chương 2 này đã giới thiệu các định nghĩa về mua hàng qua mạng cũng như các phương thức thanh toán, giaonhận vàhệ thống được các vấn đề lý thuyết liên quan đến các rủi ro khi mua sắm điện tử trực tuyến.Trên cơ sở đó, chương này đã đưa ra các giả thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định thay đổi thái độ sử dụng dịch vụ MHTT.Tác giả đã đưa ra mô hình nghiên cứu các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ MHTT Môhình gồm có 4 nhóm yếu tốrủi ro tác động âm lên ý định sử dụng dịch vụ MHTTlà: Rủi ro tài chính, Rủi ro sản phẩm, Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro thanh toán
Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng để thu thập và xử lý số liệu nhằm rút ra những kết luận cần thiết.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên c ứu
Quy trình nghiên cứu được thể hiện ở hình 3.1:
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Các biến quan sát sử dụng cho các khái niệm này sẽ được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
Nghiên c ứu định tính
Thực hiện nghiên cứu định tính
Thực hiện nghiên cứu định tính nhằm khám phá, bổ sung và điều chỉnh các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm trong mô hình
Trong giai đoạn nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu sẽ áp dụng kỹ thuật thảo luận tay đôi với những đối tượng được chọn theo phương pháp thuận tiện, đảm bảo phản ánh đặc trưng của mẫu quan sát Đối tượng tham gia nghiên cứu định tính bao gồm các chuyên gia trong lĩnh vực MHTT, những người có kinh nghiệm sử dụng trên 2 năm.
- Đại diện cho quan điểm người tiêu dùng đã từng sử dụng dịch vụ MHTT:
Các đối tượng là những người có nhiều kinh nghiệm trong việc tìm kiếm, mua các sản phẩm điện tử trên mạng cho công ty Lazada
- Đại diện cho quan điểm người tiêu dùng chưa từng sử dụng dịch vụ MHTT:
Các đối tượng là những người có kiến thức về mua hàng qua mạng, nhưng chưa từng mua các sản phẩm qua mạng
Anh Phạm Văn Phương – Trưởng phòng kinh doanh công ty cổ phần Misa – Điện thoại: 098 223 5993
Anh Võ Văn Nhi – Trưởng nhóm kinh doanh công ty cổ phần Misa – Điện thoại: 098 6868 227
- Đại diện cho quan điểm người thiết kế các trang bán hàng điện tử trực tuyến:
Anh Nguyễn Trung Kiên là trưởng nhóm thiết kế trang web bán hàng tại công ty Lazada, với số điện thoại liên hệ là 090 3615 239 Đối tượng khảo sát bao gồm những người có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực thiết kế các trang web bán hàng trực tuyến.
Phương pháp thu thập dữ liệu định tính: sử dụng bảng thảo luận tay đôi, theo một dàn bài được chuẩn bị trước
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến hành vi MHTT và các biến quan sát liên quan đến từng thang đo trong mô hình Bảng câu hỏi phỏng vấn được trình bày trong phụ lục 1 sẽ hỗ trợ cho việc thu thập dữ liệu và phân tích các thành phần này.
• Tiến hành thảo luận tay đôi giữa người nghiên cứu với từng đối tượng được chọn tham gia nghiên cứu định tính để thu nhận dữ liệu liên quan
• Sau khi phỏng vấn hết các đối tượng, dựa trên dữ liệu thu thập được, tiến hành hiệu chỉnh bảng câu hỏi
Dữ liệu hiệu chỉnh sẽ được trao đổi lại với các đối tượng tham gia một lần nữa Quá trình nghiên cứu định tính kết thúc khi các câu hỏi thảo luận cho kết quả lặp lại với các kết quả trước mà không phát hiện sự thay đổi mới nào.
Kết quả hiệu chỉnh thang đo trong nghiên cứu định tính
Các ý kiến đều nhất trí rằng các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến cần được trình bày một cách ngắn gọn và rõ ràng Việc hạn chế sự phức tạp trong các phát biểu sẽ giúp người tham gia khảo sát không cảm thấy nản lòng trong quá trình trả lời câu hỏi.
Tóm tắt kết quả nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính đã giúp hiệu chỉnh thang đo cho các thành phần trong mô hình nghiên cứu như sau:
- Hiệu chỉnh từ ngữ trong các thang đo để dễ hiểu hơn
Mô hình nghiên cứu về các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng tại TP HCM bao gồm 4 khái niệm thành phần chính, với tổng cộng 25 biến quan sát được sử dụng trong nghiên cứu này.
Xây d ựng thang đo
Trong nghiên cứu này, thang đo được xây dựng dựa trên lý thuyết và các thang đo hiện có trên thế giới, được điều chỉnh và bổ sung để phù hợp với người tiêu dùng tại thị trường Việt Nam Quá trình này dựa vào kết quả của nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm.
(a) Thang đo sơ bộ rủi ro tài chính
Khi mua sắm trực tuyến, tôi có thể phải trả giá cao hơn so với giá tại các cửa hàng Đồng thời, có nguy cơ tôi sẽ mất tiền mà sản phẩm nhận được lại không đạt chất lượng hoặc bị hư hỏng.
TC3 Tôi có thể bị mất tiền nhưng nhà cung cấp không giao hàng
TC4 Tôi có thể phải trả các chi phí vận chuyển và bốc dỡ khi trả lại hay đổi sản phẩm.
TC5 Tôi có thể phải chịu chi phí ẩn có phát sinh mà tôi không biết trước (phí làm hàng )
(b) Thang đo sơ bộ rủi ro sản phẩm
Sản phẩm tôi mua không đáp ứng được các tính năng và hiệu quả như đã quảng cáo, và việc giao hàng cũng không đúng thời gian yêu cầu.
SP3 Sản phẩm tôi mua có chất lượng kém gây rủi ro khi sử dụng
SP4 Sản phẩm tôi mua sẽ có chất lượng/hình ảnh thấp hơn mong đợi/ hình dung của tôi
SP5 Sản phẩm tôi mua không/ khó được bảo hành hoặc đổi trả
(c) Thang đo sơ bộ rủi ro thông tin cá nhân
CN1 Thông tin yêu cầu mua hàng của tôi không được nhà cung ứng hiểu đầy đủ và chính xác
CN2 Mật khẩu của tôi bị tiết lộ
CN3 Thông tin cá nhân của tôi không được bảo mật (tài khoản ngân hàng, địa chỉ nhà)
CN4 Tôi bị chỉnh sửa dữ liệu thông tin cá nhân
CN5 Thông tin yêu cầu mua hàng của tôi bị sai lệch
CN6 Thông tin yêu cầu mua hàng của tôi bị thất lạc
(d) Thang đo sơ bộ rủi ro thanh toán
TT1 Tôi đã bị trừ tiền trong tài khoản nhưng hệ thống của nhà cung cấp vẫn báo là chưa nhận được tiền
TT2 Tôi đã bị trừ tiền trong tài khoản nhưng nhà cung cấp không nhận được đơn hàng
TT3 Tôi gặp rủi ro đã thanh toán cho một nhà cung cấp ảo, không có thật.
Nghiên c ứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách sử dụng bảng câu hỏi khảo sát đã được hiệu chỉnh từ bước nghiên cứu định tính Sau khi bảng câu hỏi chính thức được hoàn thiện, quá trình thu thập dữ liệu được tiến hành Thông tin thu thập sẽ được sử dụng để đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo, cũng như kiểm định thang đo và sự phù hợp của mô hình.
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện, thuộc hình thức chọn mẫu phi xác suất, cho phép nhà nghiên cứu lựa chọn đối tượng dễ tiếp cận Ưu điểm của phương pháp này là khả năng tiếp cận nhanh chóng và tiết kiệm thời gian, chi phí Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là không thể xác định sai số do quá trình lấy mẫu, điều này có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
Kích cỡ mẫu nghiên cứu được xác định theo công thức của Tabachnick là N≥50 + 8p, trong đó p là số biến độc lập Với mô hình có 4 biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là 82 Tuy nhiên, tác giả mong muốn có số lượng mẫu lớn hơn để đảm bảo kết quả phân tích có ý nghĩa hơn, vì vậy đã gửi 300 bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng, đối tượng nghiên cứu là những người đã đi làm việc và có độ tuổi từ
Khảo sát được thực hiện đối với người từ 22 tuổi trở lên bằng cách sử dụng bảng câu hỏi trực tuyến qua ứng dụng Google Docs và gửi qua email để thu thập phản hồi Ngoài ra, bảng câu hỏi in sẵn cũng được phát cho người tham gia để nhận lại kết quả sau khi hoàn tất Sau khi nhập và làm sạch dữ liệu, tác giả đã thu thập được 205 mẫu hợp lệ, tạo thành kích thước mẫu cuối cùng để xử lý.
(Chi tiết đặc điểm mẫu xem tại chương 4) Địa điểm nghiên cứu: TP Hồ Chí Minh
Các mẫu trả lời được chọn sẽ nhập vào chương trình SPSS 20.0 và phân tích dữ liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu:
Nghiên cứu sử dụng nhiều công cụ phân tích dữ liệu, bắt đầu bằng việc kiểm định thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha và loại bỏ các biến có hệ số tương quan thấp Tiếp theo, phân tích nhân tố khám phá (EFA) được áp dụng để loại bỏ các biến không phù hợp dựa trên hệ số tải nhân tố và phương sai trích Cuối cùng, độ thích hợp của mô hình được kiểm tra thông qua phân tích tương quan hệ số Pearson, và mô hình hồi quy bội được xây dựng để kiểm định các giả thuyết.
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo, với giá trị lớn hơn 0.6 cho thấy thang đo có độ tin cậy đáng kể Hệ số tương quan biến - tổng phản ánh mối quan hệ giữa một biến và điểm trung bình của các biến khác trong cùng thang đo; do đó, hệ số này càng cao thì mối tương quan giữa các biến càng mạnh Để đảm bảo tính chính xác, hệ số tương quan biến tổng cần phải lớn hơn 0.3.
Theo Nunally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo Để đánh giá sơ bộ độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của thang đo, phân tích nhân tố EFA được thực hiện Hệ số tương quan đơn giữa các biến và hệ số chuyển tải nhân tố cần phải lớn hơn hoặc bằng 0.4 trong một nhân tố để đạt giá trị hội tụ Đối với độ giá trị phân biệt, sự khác biệt giữa các hệ số chuyển tải phải lớn hơn hoặc bằng 0.3.
Số lượng nhân tố trong nghiên cứu được xác định dựa trên chỉ số eigenvalue, phản ánh phần biến thiên mà mỗi nhân tố giải thích Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu.
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm xây dựng và đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết, được thực hiện qua hai giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ (định tính) và nghiên cứu chính thức (định lượng) Nghiên cứu định tính sử dụng thảo luận tay đôi để khám phá các yếu tố rủi ro tác động đến ý định MHĐTTT tại TP HCM, trong khi nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua khảo sát trực tiếp với kích cỡ mẫu n = 205 Ý định MHĐTTT được đo lường qua 4 thành phần với 25 biến quan sát Dữ liệu thu thập sẽ được mã hóa và nhập vào SPSS 20.0 để phân tích thông tin Kết quả phân tích dữ liệu, bao gồm đánh giá thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan hệ số Pearson, phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết, sẽ được trình bày trong chương tiếp theo.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô t ả mẫu
4.1.1 Thông tin nhận biết việc sửdụng dịch vụ MHTT a) Tỷlệnhận biết các trang bán hàng qua mạng phổbiến ởViệt Nam
Theo cuộc khảo sát, ebay.vn là trang web được biết đến nhiều nhất với tỷ lệ 88.22% Các trang web khác như vatgia.com, chodientu.vn, 123mua.com.vn và 5giay.vn lần lượt đạt 68.09%, 59.10%, 51.61% và 51.18%.
Bảng 4.1: Tỷlệnhận biết các trang web bán hàng trực tuyến phổbiến
Tên trang bán hàng trực tuyến Sốlượng Tỷlệ(%) ebay.vn 181 88.3% vatgia.com 140 68.3% chodientu.vn 121 59.0%
eBay.vn là trang web bán hàng trực tuyến nổi tiếng nhất hiện nay, nhờ vào thương hiệu toàn cầu và phương thức thanh toán linh hoạt Ngoài eBay, các trang web như vatgia.com, 123mua.com.vn, chodientu.vn và 5giay.vn cũng đang ngày càng được nhiều người tiêu dùng biết đến.
Trong số 205 đối tượng khảo sát, có 20 người (9,75%) chưa từng sử dụng MHTT mặc dù đã biết đến Hơn 61% người tham gia thường truy cập vào các trang MHTT từ 10-30 phút, trong khi 17,07% dành thời gian truy cập trên 30 phút.
Bảng 4.2:Thời giantrung bình một lần truy cập MHTT
Thời gian truy cập Số lượng Tỷ lệ(%)
Tổng cộng 205 100% c) Tần suất truy cập vào MHTT
Trong số 205 đối tượng quan sát, có 46 đối tượng (9.85%) chưa sử dụng dịch vụ MHTT Trong khi đó, 161 đối tượng (34.48%) chỉ truy cập dưới 2 lần trong một tháng, 117 đối tượng (25.05%) truy cập từ 3-5 lần, 59 đối tượng (12.63%) truy cập từ 6-10 lần, và 17.99% còn lại truy cập trên 10 lần một tháng.
Bảng 4.3: Tần suất truy cập các trang web bán hàng điện tử trực tuyến
Số lần truy cập/tháng Số lượng Tỷ lệ(%)
4.1.2 Thông tin thuộc tính đối tượng nghiên cứu
Kết quả khảo sát cho thấy trong số 205 người tham gia, có 98 nam và 107 nữ, với tỷ lệ giới tính khá đồng đều (nam: 48%, nữ: 52%).
Đối tượng khảo sát chủ yếu nằm trong độ tuổi từ 22 đến 30, chiếm 66%, trong khi đó, những người từ 30 đến 40 tuổi chiếm 27% Tỷ lệ người trên 40 tuổi là thấp nhất.
Khoảng 9% đối tượng nghiên cứu là những người từ 40 tuổi trở lên Điều này có thể giải thích bởi vì nhóm nghiên cứu chủ yếu là những người có nhu cầu mua sắm trực tuyến, trong đó độ tuổi từ 22 đến 30 thường có xu hướng quan tâm đến việc mua hàng qua mạng nhiều hơn so với các độ tuổi khác.
- Về thu nhập: Phần lớn đối tượng khảo sát có thu nhập từ 7 – 12 triệu (chiếm
58%) Kế tiếp những người có thu nhập dưới 7 triệu chiếm gần 26% Số lượng người khảo sát có thu nhập hơn 12 triệu chiếm tỷ lệ thấp nhất, hơn 17%
Bảng 4.4: Thống kê mẫu khảo sát
Từ 7 triệu đến dưới 12 triệu/ tháng
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả đã sử dụng công cụ SPSS 20.0 để thiết kế, mã hóa và nhập liệu, đồng thời tiến hành làm sạch dữ liệu Việc làm sạch này là cần thiết do dữ liệu thu thập từ điều tra có thể chứa các mẫu sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán, đặc biệt khi kết hợp với dữ liệu thu thập qua internet bằng Google Documents Đảm bảo dữ liệu đầy đủ và thống nhất là điều kiện quan trọng để phân tích, từ đó giúp tác giả cung cấp thông tin chính xác và có độ tin cậy cao.
Đánh giá thang đo
4.2.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach Anpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha, một phép kiểm định thống kê đánh giá mức độ tương quan giữa các mục hỏi trong thang đo Hệ số Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên cho thấy thang đo có độ tin cậy cao, trong khi hệ số từ 0,7 đến gần 0,8 cho thấy thang đo có thể sử dụng được Ngoài ra, một số nghiên cứu cũng cho rằng hệ số từ 0,6 trở lên có thể chấp nhận được khi khái niệm đo lường là mới hoặc chưa quen thuộc với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng cách loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 và chỉ chọn thang đo khi Cronbach Alpha đạt từ 0,7 trở lên.
Kết quả kiểm định độ tin cậy cho thấy tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu, vì vậy chúng được sử dụng trong các phân tích EFA và hồi quy tiếp theo (xem chi tiết tại phụ lục 3).
Bảng 4.5: Kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Rủi ro tài chính Cronbach Alpha = 796
Rủi ro sản phẩm Cronbach Alpha = 880
Rủi ro thông tin cá nhân Cronbach Alpha = 896
Rủi ro thanh toán Cronbach Alpha = 861
TT3 6.60 5.446 629 900 Ý định hành vi Cronbach Alpha = 927
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là một phương pháp thống kê giúp rút gọn nhiều biến quan sát có mối tương quan thành một tập hợp biến ít hơn, gọi là các nhân tố Phương pháp này không chỉ làm cho dữ liệu trở nên dễ hiểu hơn mà còn đảm bảo giữ lại hầu hết thông tin quan trọng từ tập biến ban đầu.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽđược sử dụngtrong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
• Hệsố KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
• Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5
• Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1
Hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố cần phải khác biệt lớn hơn 0,3 để đảm bảo rằng giá trị phân biệt giữa các nhân tố là rõ ràng.
Trong phân tích EFA, tác giả áp dụng phương pháp Principal Component Analysis kết hợp với phép xoay Varimax để xác định các thành phần yếu tố rủi ro, với tiêu chí dừng trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.
Kết quả phân tích nhân tố chỉ ra rằng 19 biến quan sát thuộc 4 thành phần rủi ro đã được nhóm thành 4 nhân tố khác nhau Với hệ số KMO đạt 0.905, cho thấy rằng phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phù hợp với dữ liệu thu thập.
Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 2366.134 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau
Phương sai trích đạt 68.55%, cho thấy 4 nhân tố giải thích gần 69% biến thiên của dữ liệu, chứng tỏ các thang đo rút ra là chấp nhận được Điểm dừng trích các yếu tố được xác định tại nhân tố thứ 4 với Eigenvalue = 1.012, và tất cả hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5.
(Kết quả cụ thể được trình bày ở Phụ lục 4)
Bảng 4.6: Kết quả phân tích EFA thang đo các thành phần rủi ro
STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố
Rủi ro thông tin cá nhân
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát như lúc đầu, nhân tố này được đặt tên là Rủi ro sản phẩm, ký hiệu: RRSP
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát, trong nhân tố này loại 2 biến CN5
Rủi ro thông tin cá nhân (RRTTCN) xảy ra khi thông tin mua hàng của tôi bị sai lệch, dẫn đến tình trạng yêu cầu mua hàng bị thất lạc.
Nhân tố mới được tạo ra đã được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach Alpha, với kết quả đạt 0.871 Đồng thời, tương quan biến tổng nhỏ nhất là 0.58, cụ thể là biến CN1.
Bảng 4.7:Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố CN
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến Rủi ro thông tin cá nhân Cronbach Alpha = 871
Nhân tố thứ ba gồm 3 biến quan sát như lúc đầu, nhân tố này được đặt tên là
Rủi ro thanh toán, ký hiệu: RRTT
Nhân tố thứ tư, được gọi là Rủi ro tài chính (ký hiệu: RRTC), bao gồm 4 biến quan sát Trong quá trình phân tích, biến TC5 “Tôi có thể phải trả chi phí ẩn có phát sinh mà tôi không biết trước” đã được loại bỏ so với 5 biến quan sát ban đầu.
Kiểm định lại độ tin cậy bằng hệ số cronbach anpha.Kết quả cho thấy, cronbach anpha của TC đạt 0.792, tương quan biến tổng nhỏ nhất đạt 0.529 (biến TC1)
Bảng 4.8:Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố TC
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Rủi ro tài chính Cronbach Alpha = 792
Ki ểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Kiểm định hệ số tương quan Pearson được sử dụng để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Khi các biến có sự tương quan mạnh mẽ, cần lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến trong quá trình phân tích hồi quy.
Theo ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức
0.01 Hệ số tương quan biến phụ thuộc là ý định hành vi với các biến độc lập ở mức tương đối, trong đó Rủi ro thông tin cá nhân có tương quan cao nhất với xu hướng tiêu dùng (-0.571) Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến xu hướng tiêu dùng
Bảng 4.9: Ma trận tương quan giữa các biến
Rủi ro thông tin cá nhân
Rủi ro thanh toán Ý định hành vi
Rủi ro sản phẩm 1 575 ** 594 ** 491 ** -.460 ** Rủi ro thông tin cá nhân
Rủi ro thanh toán 1 -.548 ** Ý định hành vi 1
Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm: Rủi ro sản phẩm,
Rủi ro thông tin cá nhân, rủi ro tài chính, rủi ro thanh toán và biến phụ thuộc đều liên quan đến ý định hành vi Kết quả thống kê mô tả cho thấy các biến này đã được đưa vào phân tích hồi quy.
Bảng 4.10: Thống kê mô tả các biến phân tích hồi quy
Trung bình Độ lệch chuẩn
Kích thước mẫu Ý định hành vi 2.6602 96843 205
Rủi ro thông tin cá nhân 3.2720 99484 205
Giá trị trung bình của các biến độc lập được tính dựa trên các biến quan sát thành phần, trong khi giá trị của biến phụ thuộc phản ánh xu hướng tiêu dùng của khách hàng Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, cho phép đưa tất cả các biến vào cùng một lúc để xác định biến nào được chấp nhận Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được trình bày sau đây.
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình hồi quy đạt mức ý nghĩa 0.05, với hệ số R² hiệu chỉnh là 0.435, cho thấy khoảng 43.5% phương sai ý định hành vi mua sắm điện tử trực tuyến được giải thích bởi bốn biến độc lập: Rủi ro sản phẩm, Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro tài chính và Rủi ro thanh toán Phần còn lại, 56.5%, được giải thích bởi các yếu tố khác.
Bảng 4.11: Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình
Sai số chuẩn dự đoán
Biến dự đoán: (Hằng số), Rủi ro sản phẩm, Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro tài chính, Rủi ro thanh toán
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, tập trung vào mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Kết quả cho thấy giá trị sig rất nhỏ (sig = 0.000), chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể được áp dụng hiệu quả.
Bảng 4.12:Phân tích phương sai (hồi quy)
Tổng các bình phương df
Bình phương trung bình F Sig
Biến phụ thuộc: Ý định hành vi
Biến dự đoán: (Hằng số), Rủi ro sản phẩm, Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro tài chính, Rủi ro thanh toán
Bảng 4.13: Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi chuẩn quy hóa t Sig
Rủi ro sản phẩm -.043 083 -.037 -.517 605 555 1.803 Rủi ro thông tin cá nhân
Rủi ro thanh toán -.192 067 -.212 -2.858 005 505 1.979 Rủi ro tài chính -.324 072 -.288 -4.465 000 664 1.505
Nếu giá trị sig nhỏ hơn 0.05, tương ứng với độ tin cậy 95%, và giá trị |t| lớn hơn 2, thì nhân tố đó được chấp nhận, cho thấy nó có ảnh hưởng đến ý định sử dụng.
MHTT Kết quả hồi quy cho thấy có 3 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: Rủi ro thông tin cá nhân, Rủi ro thanh toán, Rủi ro tài chính
Hình 4.1: Kết quả phân tích hồi quy
Rủi ro thông tin cá nhân
Rủi ro tài chính Ý định hành viMHĐTTT β = - 0.272 Sig.= 0.000 β = - 0.212 Sig.= 0.05 β = - 0.288 Sig.= 0.000
Hệ số hồi quy được thể hiện dưới hai dạng: chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và chuẩn hóa (Standardized) Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B) phụ thuộc vào thang đo, do đó không thể so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mô hình Ngược lại, hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) đã được chuẩn hóa, cho phép so sánh mức độ tác động của các biến độc lập Biến độc lập nào có trọng số chuẩn hóa lớn hơn đồng nghĩa với việc biến đó có tác động mạnh hơn đến biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy tuyến tính mô tả ý định hành vi sử dụng mua sắm trực tuyến được xác định bởi các yếu tố rủi ro tài chính, rủi ro thông tin cá nhân và rủi ro thanh toán, với các hệ số lần lượt là -0.288, -0.272 và -0.212.
Kết luận cho thấy rằng, trong các yếu tố nhận thức rủi ro, ý định sử dụng mua sắm trực tuyến bị ảnh hưởng mạnh nhất bởi rủi ro tài chính (β = -0.288), khi người tiêu dùng lo ngại về việc mất tiền mà không nhận được hàng hoặc mua phải sản phẩm với giá cao Thêm vào đó, rủi ro mất thông tin cá nhân như tài khoản ngân hàng và mật khẩu cũng làm giảm ý định mua hàng trực tuyến (β = -0.272) Rủi ro trong thanh toán, như việc bị trừ tiền trước khi nhận hàng hoặc gặp phải nhà cung cấp lừa đảo, cũng ảnh hưởng đến hành vi mua sắm Mặc dù yếu tố rủi ro sản phẩm không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy này, không có nghĩa là người tiêu dùng không quan tâm đến chất lượng sản phẩm Chất lượng sản phẩm là yếu tố thiết yếu trước khi người tiêu dùng quyết định mua sắm trực tuyến Những kết quả phân tích này sẽ là cơ sở để đưa ra các khuyến nghị cho các nhà quản trị trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến, sẽ được trình bày trong chương cuối cùng của nghiên cứu.
4.3.3 Giả định không có mối tương quan giữa các biến độclập(đolường đa cộng tuyến) Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau.Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor)
Nếu chỉ số VIF của một biến độc lập vượt quá 10, biến đó gần như không có khả năng giải thích biến thiên của Y trong mô hình hồi quy tuyến tính bội (MLR) (Hair & cộng sự, 2006 trích dẫn từ Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo bảng hệ số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.803 đến
1.979 (tất cả đều nhỏ hơn 10).Vì vậy có thể luận, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
4.3.4 Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến xu hướng tiêu dùng
Mục tiêu: Để trả lời câu hỏi có sự khác biệt hay không về ý định hành viMHTT giữa nam và nữ và giữa ba nhóm thu nhập
4.3.4.1 Kiểm định sự khác nhau về ý định hành vi mua sắm trực tuyến theo giới tính
Kiểm định Independent-sample T-test sẽ cho ta biết có sự khác biệt về ý định hành vi mua sắm trực tuyến giữa phái nam và nữ
Giả thuyết Ho:Trong nhận thức về rủi ro mua hàng trực tuyến, không có sự khác nhau về ý định hành viMHTTgiữa 2 nhóm khách hàng nam và nữ
Kết quả kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig > 0.05 (Sig = 0.477), cho thấy phương sai giữa nam và nữ không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê Thêm vào đó, giá trị Sig trong kiểm định t cũng lớn hơn 0.05 (Sig = 0.15), dẫn đến kết luận không có sự khác biệt về trung bình giữa hai nhóm khách hàng nam và nữ Do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0.
K ết luận: Trongnhận thức về rủi ro, yếu tố giới tính không ảnh hưởng đến ý định hành viMHTT
Bảng 4.14: Kiểm định T-test đối với biến giới tính
Trung bình Độ lệch chuẩn
Trung bình sai số chuẩn Ý định hành vi
Kiểm định Levene Kiểm định T cho sự bằng nhau của giá trị trung bình
(2- tailed) lệch Sai trung bình lệch Sai của SE Độ tin cậy 95%
Dưới Trên Ý định hành vi
Giả định phương sai bằng nhau
Giả định phương sai khác nhau
4.3.4.2 Kiểm định sự khác nhau về ý định hành vi mua sắm trực tuyến theo thu nhập
Phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để đánh giá sự khác biệt về ý định hành vi mua sắm trực tuyến giữa các nhóm thu nhập khác nhau, đồng thời xem xét nhận thức rủi ro của họ trong lĩnh vực này Nghiên cứu này giúp hiểu rõ hơn về cách mà thu nhập ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến và mức độ chấp nhận rủi ro của người tiêu dùng.
Giả thuyết Ho:Trong nhận thức về rủi ro MHTT, không có sự khác nhau về ý định hành viMHTT giữa các nhóm thu nhập
Kết quả kiểm định phương sai trong bảng Test of Homogeneity of Variances cho thấy rằng với mức ý nghĩa sig = 0.395 > 0.05, phương sai đánh giá xu hướng tiêu dùng của ba nhóm thu nhập không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê Điều này cho thấy phân tích ANOVA được thực hiện là hợp lý.