TỔNG QUAN
LÝ DO HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI
Trong những năm gần đây, thị trường đặt thức ăn trực tuyến đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ trên toàn cầu nhờ vào tính nhanh chóng, tiện lợi và sự đa dạng của dịch vụ Các thành phố lớn đang trở thành trung tâm phát triển của thị trường này, đặc biệt là nhờ vào sự gia tăng sử dụng điện thoại thông minh và internet Sự phát triển công nghệ, hạ tầng mạng và dân số đô thị đang gia tăng, cùng với xu hướng chi tiêu mạnh mẽ của khách hàng, đã tạo ra một môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt trong lĩnh vực đặt thức ăn trực tuyến.
Dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến mang đến sự tiện lợi và nhanh chóng với đa dạng món ăn, cho phép thực khách dễ dàng đặt hàng qua ứng dụng trên điện thoại thông minh hoặc trang web Các nhà cung cấp dịch vụ ăn uống, như nhà hàng và quán ăn, cũng được hưởng lợi từ lượng khách hàng dồi dào, giảm bớt chi phí nhân công, và đơn giản hóa quy trình phục vụ cũng như thanh toán.
Năm 2019, thị trường đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng di động tại Việt Nam đã bùng nổ, với 99% người dân ở Hà Nội, TP.HCM và Đà Nẵng sử dụng dịch vụ này ít nhất 2-3 lần mỗi tháng Đặc biệt, 39% người tham gia khảo sát đặt thức ăn trực tuyến 2-3 lần mỗi tuần, điều này thể hiện rõ qua sự xuất hiện dày đặc của các giao hàng từ Now, GoFood, GrabFood, Baemin tại các quán ăn Những ứng dụng như GrabFood, Now, GoFood và Baemin đã làm cho việc đặt thức ăn trở nên dễ dàng hơn và thay đổi thói quen tiêu dùng của thực khách.
Theo Euromonitor International, thị trường đặt thức ăn trực tuyến tại Việt Nam đạt giá trị 33 triệu USD vào năm 2018 và dự kiến sẽ tăng lên khoảng 38 triệu USD vào năm 2020, với mức tăng trưởng bình quân 11% trong 5 năm tới Kantar TNS cũng ghi nhận doanh thu của thị trường này đang có xu hướng tăng trưởng mạnh mẽ.
Thị trường đặt thức ăn trực tuyến tại Việt Nam đã đạt 148 triệu USD vào năm 2018 và dự kiến sẽ tăng trưởng trung bình 28,5% mỗi năm, có khả năng đạt 449 triệu USD vào năm 2023 Tuy nhiên, quy mô thị trường này vẫn còn rất tiềm năng so với các nước châu Á như Ấn Độ và Nhật Bản, khi chỉ chiếm 0,2% thị phần toàn cầu trong lĩnh vực đặt thức ăn trực tuyến (Hải Yến, 2019).
Thị trường đặt thức ăn trực tuyến tại Việt Nam đang thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư nhờ quy mô nhỏ nhưng tiềm năng lớn Lối sống hiện đại và nhịp sống nhanh chóng đã thay đổi thói quen ăn uống, đặc biệt ở thế hệ Y (1970-2000), khiến họ ưa chuộng dịch vụ giao hàng tận nơi Sự phổ biến của ứng dụng di động và các hình thức thanh toán trực tuyến như ngân hàng di động và ví điện tử đã tạo điều kiện thuận lợi cho cả người mua, người bán và người giao hàng.
Mở rộng thị trường đặt thức ăn trực tuyến tại Việt Nam không chỉ mang lại lợi ích cho khách hàng mà còn tạo cơ hội cho nhà hàng, quán ăn nhỏ và các gia đình có sở thích nấu nướng Điều này dẫn đến một thị trường ẩm thực phong phú, thu hút cả thực khách địa phương và khách du lịch Theo các công ty nghiên cứu thị trường, đơn vị nào có dịch vụ giao hàng nhanh, nhiều khuyến mãi và thực đơn đa dạng sẽ chiếm ưu thế trong cuộc cạnh tranh này Hiện nay, dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến chủ yếu phát triển mạnh ở Hà Nội, Đà Nẵng và Thành phố Hồ Chí Minh, với lượng đơn đặt hàng gia tăng đáng kể theo nghiên cứu của Gojek và Kantar công bố tháng 03/2019.
Hồ Chí Minh có dân số gấp 6 lần Hà Nội, và chi tiêu trung bình cho dịch vụ đặt món ăn trực tuyến tại đây cao hơn 10% so với Hà Nội, cho thấy thị trường này đang phát triển mạnh mẽ nhất cả nước (Thành Luân, 2020) Gần đây, dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến cũng đang bùng nổ ở khu vực Châu Á và Đông Nam Á, với nhiều nghiên cứu đáng chú ý như của Mensah (2019) tại Trung Quốc, Elago và cộng sự (2018) ở Bangkok, cùng các nghiên cứu khác Điều này chứng tỏ rằng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến đang thu hút sự quan tâm lớn từ các quốc gia trong khu vực.
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng không chỉ giúp các công ty dịch vụ hiểu rõ hơn về động lực mua sắm của khách hàng, mà còn cung cấp thông tin quý giá cho các doanh nghiệp mới tham gia thị trường Kết quả nghiên cứu có thể giúp các cửa hàng thực phẩm tăng doanh thu và tiếp cận khách hàng hiệu quả hơn, đồng thời mang lại lợi ích cho người tiêu dùng với giá cả hợp lý và sự đa dạng trong lựa chọn món ăn Do đó, nghiên cứu mang tên “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng di động: Một nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh” được thực hiện với mục tiêu rõ ràng.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu đƣợc thực hiện nhằm đạt các mục tiêu sau:
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng của khách hàng
Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng của khách hàng
Đề xuất quản trị nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh cho các doanh nghiệp cung ứng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến là rất cần thiết Việc cải thiện các chiến lược quản lý sẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình hoạt động, từ đó thu hút nhiều khách hàng hơn Sự đổi mới trong công nghệ và dịch vụ khách hàng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng, tạo ra sự khác biệt trên thị trường Các doanh nghiệp cần chú trọng đến việc phát triển các tính năng tiện ích và thân thiện với người dùng để tăng cường sự hài lòng và giữ chân khách hàng.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Các yếu tố nào ảnh hưởng đến ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng của khách hàng?
Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng của khách hàng nhƣ thế nào?
Các doanh nghiệp cung ứng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến cần áp dụng các hàm ý quản trị hiệu quả để nâng cao năng lực cạnh tranh Việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, cải thiện quy trình giao hàng, và áp dụng công nghệ tiên tiến là những yếu tố quan trọng Đồng thời, cần chú trọng đến việc xây dựng thương hiệu mạnh mẽ và phát triển các chương trình khuyến mãi hấp dẫn để thu hút khách hàng Sự đổi mới trong dịch vụ và khả năng đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của thị trường cũng sẽ góp phần nâng cao vị thế cạnh tranh trong lĩnh vực này.
ĐỐI TƢỢNG NGHIÊN CỨU, PHẠM VI NGHIÊN CỨU VÀ ĐỐI TƢỢNG KHẢO SÁT
Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng Mục tiêu chính là xác định các yếu tố quyết định sự lựa chọn của người tiêu dùng khi sử dụng ứng dụng để đặt thực phẩm.
- Phạm vi về không gian: Nghiên cứu chỉ thực hiện ở Tp.HCM
- Phạm vi về thời gian: Nghiên cứu đƣợc thực hiện từ tháng 05/2020 đến 11/2020
Đối tượng khảo sát bao gồm những khách hàng đã tìm hiểu hoặc đang sử dụng các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến, hiện sinh sống hoặc làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sẽ được thực hiện bao gồm hai bước, đó là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức:
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua phương pháp định tính, sử dụng thảo luận tay đôi với đối tượng khảo sát Mục tiêu của việc thu thập thông tin từ nghiên cứu này là để khám phá, hiệu chỉnh và bổ sung các yếu tố cũng như khái niệm liên quan.
Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng kỹ thuật thu thập thông tin trực tiếp bằng phỏng vấn qua phiếu khảo sát Mục đích của nghiên cứu này bao gồm: (1) Đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha; (2) Phân tích nhân tố khám phá (EFA); (3) Phân tích tương quan; và (4) Kiểm định mô hình lý thuyết bằng phân tích hồi quy bội sử dụng phần mềm SPSS.
Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài nghiên cứu đem lại một số ý nghĩa về lý thuyết cũng nhƣ thực tiễn, cụ thể nhƣ sau:
Nghiên cứu này sẽ đóng góp vào cơ sở lý luận về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng của khách hàng, đồng thời làm rõ ý định của họ khi sử dụng các ứng dụng này để đặt món ăn.
Kết quả nghiên cứu sẽ giúp các doanh nghiệp cung ứng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn, từ đó xây dựng chiến lược tiếp thị và kinh doanh phù hợp để nâng cao năng lực cạnh tranh Ngoài ra, nghiên cứu này còn là tài liệu tham khảo quý giá cho các doanh nghiệp muốn tham gia vào thị trường này.
BỐ CỤC CỦA NGHIÊN CỨU
Ngoài danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục, bố cục của nghiên cứu này sẽ đƣợc chia thành năm chương, cụ thể như sau:
Chương 1 trình bày lý do hình thành đề tài nghiên cứu, từ đó xác định mục tiêu, câu hỏi, đối tượng nghiên cứu và khảo sát Bên cạnh đó, chương này cũng nêu rõ phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa của đề tài và bố cục tổng thể của nghiên cứu.
Chương 2 trình bày các khái niệm và cơ sở lý thuyết liên quan đến mô hình nghiên cứu Nội dung bao gồm việc đề xuất mô hình nghiên cứu cụ thể và thiết lập các giả thuyết cho mô hình đó Những khái niệm này đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng nền tảng cho nghiên cứu và đảm bảo tính chính xác trong quá trình phân tích.
Chương 3: Trình bày phương pháp nghiên cứu để kiểm định thang đo và mô hình lý thuyết cùng các giả thuyết đề ra
Chương 4 trình bày thống kê mô tả của mẫu thu thập, cùng với kết quả phân tích định lượng nhằm kiểm định thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết, cũng như các giả thuyết đã được đề ra.
Chương 5 của nghiên cứu tóm tắt những kết quả chính và đóng góp quan trọng, đồng thời đưa ra một số kiến nghị nhằm cải thiện nghiên cứu trong tương lai Bên cạnh đó, chương này cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu hiện tại để định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
CÁC KHÁI NIỆM
Theo Kotler và Armstrong (2018), dịch vụ được định nghĩa là những hoạt động, lợi ích hoặc sự hài lòng mà một bên cung cấp cho bên kia Đặc điểm chính của dịch vụ là tính vô hình, và nó không liên quan đến việc sở hữu bất kỳ tài sản nào.
Theo Bùi Thanh Tráng (2014), dịch vụ là một lĩnh vực kinh tế không tạo ra sản phẩm vật chất hữu hình, nhưng mang lại giá trị kinh tế Quá trình sản xuất và tiêu thụ dịch vụ diễn ra đồng thời và không thể lưu trữ Tóm lại, dịch vụ được coi là sản phẩm của lao động, không tồn tại dưới dạng vật thể, nhằm đáp ứng nhu cầu sản xuất và tiêu dùng.
Theo Ford và ctg (2011), dịch vụ là một phần vô hình trong mối quan hệ giao dịch, tạo ra giá trị giữa tổ chức cung ứng và khách hàng Điều này có nghĩa là dịch vụ được thực hiện nhằm phục vụ khách hàng, có thể được cung cấp trực tiếp hoặc gián tiếp Dịch vụ có thể được thực hiện bởi con người hoặc thông qua công nghệ, góp phần quan trọng trong trải nghiệm của người tiêu dùng.
Theo Turban và cộng sự (2015), thương mại điện tử là quá trình sử dụng internet và mạng nội bộ để thực hiện các giao dịch mua, bán, vận chuyển hoặc trao đổi dữ liệu, hàng hóa và dịch vụ.
Thương mại điện tử là việc sử dụng Internet, web và các ứng dụng trên thiết bị di động để tiến hành kinh doanh Mặc dù Internet và web thường bị nhầm lẫn, nhưng thực tế, Internet là mạng lưới máy tính toàn cầu, trong khi web chỉ là một dịch vụ phổ biến của Internet Ứng dụng, hay còn gọi là app, là phần mềm ứng dụng, chủ yếu được sử dụng cho thiết bị di động, mặc dù cũng có thể áp dụng cho máy tính để bàn Trình duyệt di động là phiên bản phần mềm trình duyệt web được thiết kế cho việc truy cập qua các thiết bị di động.
2.1.3 Dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến
Hệ thống dịch vụ đặt thực ăn trực tuyến cho phép người dùng dễ dàng đặt món ăn qua trình duyệt web hoặc ứng dụng trên điện thoại có kết nối Internet Việc áp dụng công nghệ này đã giúp ngành công nghiệp thức ăn nhanh khắc phục những khó khăn trong quy trình đặt thức ăn truyền thống.
Dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến là một hình thức dịch vụ trực tuyến cho phép khách hàng truy cập vào ứng dụng di động hoặc cổng thông tin để đặt đồ ăn theo nhu cầu Theo Elango và ctg (2018), dịch vụ này là sự hợp tác giữa doanh nghiệp cung cấp dịch vụ và các nhà hàng địa phương, giúp đơn giản hóa cuộc sống của khách hàng Nó cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết như thực đơn, bảng giá, thời gian giao hàng dự kiến và thời gian hoạt động, giúp khách hàng dễ dàng thực hiện đơn đặt hàng.
2.1.4 Ứng dụng di động Ứng dụng di động (Mobile application hoặc App) là một phần mềm ứng dụng đƣợc thiết kế để chạy trên điện thoại thông minh, máy tính bảng và các thiết bị di động khác (Inukollu và ctg, 2014)
Theo Laudon và Traver (2016), ứng dụng di động là phần mềm được thiết kế đặc biệt để hoạt động trên các hệ điều hành và phần cứng của thiết bị di động.
CÁC LÝ THUYẾT CÓ LIÊN QUAN
2.2.1 Lý thuyết hành vi hợp lý (Theory of Reasoned Action-TRA)
Lý thuyết hành vi hợp lý của Fishbein và Ajzen (1975) được giải thích bởi Vallerand và cộng sự (1992) cho rằng hành vi được quyết định bởi ý định thực hiện hành vi đó Hai yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định hành vi là yếu tố cá nhân, bao gồm thái độ cá nhân, và yếu tố xã hội, bao gồm chuẩn mực Thái độ cá nhân đối với hành vi cụ thể phản ánh niềm tin về kết quả cảm nhận và sự đánh giá của cá nhân về kết quả hành vi Trong khi đó, chuẩn mực chủ quan là nhận thức của người có ảnh hưởng về việc một cá nhân hoặc nhóm nên thực hiện hành vi hay không, dựa trên chuẩn mực tin tưởng và động cơ tuân thủ Tầm quan trọng của thái độ cá nhân và chuẩn mực chủ quan trong việc xác định hành vi có thể thay đổi tùy theo hành vi, hoàn cảnh và sự khác biệt cá nhân của người có ảnh hưởng.
Niềm tin hành vi Ý định hành vi Đánh giá kết quả
Niềm tin chuẩn mực Động cơ thực hiện
Hình 2.1: Mô hình lý thuyết hành vi hợp lý (TRA)
2.2.2 Lý thuyết hành vi hoạch định (Theory of Planned Behaviour – TPB)
Lý thuyết hành vi được hoạch định của Ajzen (1991) mở rộng lý thuyết hành vi hợp lý nhằm giải quyết những hạn chế của mô hình ban đầu trong việc kiểm soát ý chí Ý định cá nhân là yếu tố trung tâm, phản ánh động cơ và nỗ lực vượt qua khó khăn để thực hiện hành vi Ý định càng mạnh mẽ, khả năng đạt hiệu quả càng cao, nhưng hành vi chỉ diễn ra khi nằm dưới sự kiểm soát ý chí của cá nhân Tuy nhiên, nhiều hành vi phụ thuộc vào các yếu tố bên ngoài như cơ hội và nguồn lực cần thiết, đại diện cho sự kiểm soát hành vi thực tế của cá nhân.
Kiểm soát hành vi nhận thức đề cập đến các nguồn lực và cơ hội mà cá nhân có để nhận ra khả năng thực hiện hành vi của mình Nó ảnh hưởng đến ý định và hành động, quan trọng hơn cả ý định tâm lý về kiểm soát thực tế Trong lý thuyết hành vi được hoạch định, kiểm soát hành vi nhận thức đóng vai trò thiết yếu, khác với lý thuyết hành vi hợp lý ở chỗ bổ sung thêm yếu tố này Kiểm soát hành vi nhận thức bao gồm năng lực bản thân và khả năng nhận thức của cá nhân để thực hiện hành vi mục tiêu.
Chuẩn mực chủ quan Ý định hành vi
Kiểm soát hành vi nhận thức
Thái độ đối với hành vi
Hình 2.2: Mô hình lý thuyết hành vi hoạch định (TPB)
2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)
Để giải thích hành vi sử dụng công nghệ thông tin của cá nhân, Davis (1989) đã phát triển mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) dựa trên thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen (1975) Trong mô hình này, Davis đã thay thế hai biến Thái độ và Chuẩn chủ quan bằng hai biến mới là Hữu ích cảm nhận và Cảm nhận dễ sử dụng, từ đó ảnh hưởng đến ý định hành vi của người dùng.
Cảm nhận dễ sử dụng
Hình 2.3: Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Nghiên cứu của Mensah (2019) đã kiểm định tác động của các yếu tố lên ý định đặt thực ăn trực tuyến và ý định giới thiệu của sinh viên quốc tế tại Trung Quốc Kết quả cho thấy Hiệu suất mong đợi, Nỗ lực mong đợi, Văn hóa (ngôn ngữ) và Chất lượng dịch vụ cảm nhận đều ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến Đặc biệt, yếu tố Văn hóa (ngôn ngữ) cũng tác động đến Chất lượng dịch vụ cảm nhận, Hiệu suất mong đợi và Nỗ lực mong đợi Hơn nữa, Hiệu suất mong đợi và Nỗ lực mong đợi có ảnh hưởng đến Chất lượng dịch vụ cảm nhận, trong khi ý định đặt thực ăn trực tuyến lại tác động đến ý định giới thiệu Tuy nhiên, nghiên cứu còn một số hạn chế, bao gồm kích thước mẫu nhỏ và chỉ tập trung vào đối tượng sinh viên.
Văn hóa (ngôn ngữ) Ý định đặt thực ăn trực tuyến
Chất lượng dịch vụ cảm nhận Ý định giới thiệu
Hình 2.4: Mô hình nghiên cứu của Mensah (2019)
2.3.2 Nghiên cứu của Elango và ctg (2018)
Nghiên cứu của Elago và ctg (2018) nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao thức ăn theo yêu cầu tại Bangkok Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng những yếu tố này có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hành vi tiêu dùng của người dùng.
Nghiên cứu tại Thái Lan cho thấy Đổi mới cá nhân và Năng lực cá nhân có ảnh hưởng đến Cảm nhận dễ sử dụng, trong khi Đổi mới cá nhân và Cảm nhận dễ sử dụng lại tác động đến Hữu ích cảm nhận Hơn nữa, Năng lực cá nhân, Hữu ích cảm nhận và Ảnh hưởng xã hội đều ảnh hưởng đến Ý định hành vi Tuy nhiên, nghiên cứu còn một số hạn chế như chỉ thực hiện ở Bangkok, sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện và chưa xem xét nhiều yếu tố khác.
Năng lực cá nhân cảm nhận Ý định sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
Cảm nhận dễ sử dụng
Hữu ích cảm nhận Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận tiện Đổi mới cá nhân
Hình 2.5: Mô hình nghiên cứu của Elango và ctg (2018)
2.3.3 Nghiên cứu của Rahmaningtyas và ctg (2017)
Nghiên cứu của Rahmaningtyas và cộng sự (2017) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua thức ăn địa phương trực tuyến của người tiêu dùng Indonesia Kết quả cho thấy niềm tin cảm nhận, rủi ro cảm nhận và giá cảm nhận có tác động đến ý định mua thức ăn trực tuyến, và ý định này ảnh hưởng đến quyết định mua Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ thực hiện với người tiêu dùng hiện hữu mà chưa khảo sát khách hàng tiềm năng.
Hữu ích cảm nhận Ý định mua thức ăn trực tuyến
Cảm nhận dễ sử dụng
Quyết định mua thức ăn trực tuyến
Hình 2.6: Mô hình nghiên cứu của Rahmaningtyas và ctg (2017)
2.3.4 Nghiên cứu của Eun-Yong và ctg (2017)
Nghiên cứu của Eun-Yong và cộng sự (2017) đã khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến tại Hàn Quốc Kết quả cho thấy thông tin từ người sử dụng, thông tin từ công ty và chất lượng hệ thống tác động đến cảm nhận hữu ích Chất lượng hệ thống và chất lượng thiết kế ảnh hưởng đến cảm nhận dễ sử dụng, trong khi cảm nhận dễ sử dụng lại tác động đến cảm nhận hữu ích Hữu ích cảm nhận và cảm nhận dễ sử dụng ảnh hưởng đến thái độ sử dụng ứng dụng, và thái độ này quyết định ý định sử dụng ứng dụng Nghiên cứu cũng chỉ ra một số hạn chế, bao gồm việc chưa xem xét nhiều yếu tố khác, chỉ tập trung vào khía cạnh chất lượng ứng dụng mà không đề cập đến bảo mật thông tin khách hàng, và mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn ở Hàn Quốc, không thể áp dụng cho các quốc gia khác.
Thông tin từ người sử dụng
Thông tin từ công ty
Cảm nhận dễ sử dụng
Hữu ích cảm nhận Ý định sử dụng ứng dụng
Thái độ với việc sử dụng ứng dụng
Hình 2.7: Mô hình nghiên cứu của Eun-Yong và ctg (2017)
2.3.5 Nghiên cứu của Yeo và ctg (2017)
Nghiên cứu của Yeo và cộng sự (2017) đã kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố như động cơ về sự thuận tiện, hữu ích cảm nhận trước khi sử dụng, động cơ khoái lạc, định hướng tiết kiệm chi phí, định hướng tiết kiệm thời gian, trải nghiệm mua sắm trực tuyến, thái độ đối với đặt thức ăn trực tuyến và ý định đặt thực ăn trực tuyến Kết quả cho thấy tất cả các mối quan hệ đều được ủng hộ, ngoại trừ mối quan hệ giữa trải nghiệm mua sắm trực tuyến và hữu ích cảm nhận trước khi mua Hạn chế của nghiên cứu bao gồm kích thước mẫu nhỏ và việc không sử dụng đầy đủ mô hình TAM, điều này hạn chế cái nhìn sâu hơn về ý định hành vi liên quan đến động cơ khoái lạc.
Trải nghiệm mua sắm trực tuyến Định hướng tiết kiệm thời gian Định hướng tiết kiệm chi phí Động cơ về sự thuận tiện
Hữu ích cảm nhận trước khi sử dụng
Thái độ đối với đặt món ăn trực tuyến Ý định hành vi đặt món ăn trực tuyến
Hình 2.8: Mô hình nghiên cứu của Yeo và ctg (2017) 2.3.6 Nghiên cứu của Makanyeza (2017)
Nghiên cứu của Makanyeza (2017) đã chỉ ra rằng các yếu tố như hữu ích cảm nhận, năng lực cá nhân cảm nhận, ảnh hưởng xã hội, lợi thế tương đối và sự tương thích cảm nhận có tác động tích cực đến ý định chấp nhận dịch vụ ngân hàng di động ở Zimbabwe, trong khi rủi ro cảm nhận lại có tác động tiêu cực Các yếu tố như cảm nhận dễ sử dụng, điều kiện thuận tiện, sự phức tạp cảm nhận, tính hữu hình cảm nhận, nhận thức-tri thức và các biến nhân khẩu học không ảnh hưởng đến ý định này Hơn nữa, cảm nhận dễ sử dụng có mối liên hệ tích cực với hữu ích cảm nhận và năng lực cá nhân cảm nhận Ý định hành vi cũng thúc đẩy việc sử dụng dịch vụ ngân hàng di động Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ được thực hiện ở khách hàng tại Chihoyi, do đó chưa thể đại diện cho toàn bộ Zimbabwe.
Cảm nhận dễ sử dụng
Năng lực cá nhân cảm nhận Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận tiện
Sử dụng Lợi thế tương đối
Sự phức tạp cảm nhận
Sự tương thích cảm nhận
Tính hữu hình cảm nhận
Hình 2.9: Mô hình nghiên cứu của Makanyaze (2017)
2.3.7 Nghiên cứu của Ting-Sheng và I-Ching (2013)
CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA CÁC KHÁI NIỆM TRONG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Cảm nhận dễ sử dụng Ý định hành vi
Hình 2.10: Mô hình nghiên cứu của Ting-Sheng và I-Ching
2.4 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA CÁC KHÁI NIỆM TRONG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.4.1 Năng lực cá nhân cảm nhận (Perceived self-efficacy – PSE)
Năng lực cá nhân cảm nhận là khái niệm phản ánh niềm tin của người tiêu dùng khi tiếp cận những đổi mới hoặc công nghệ mới (Koksal, 2016).
Năng lực cá nhân cảm nhận được định nghĩa là khả năng của một cá nhân trong việc sử dụng công nghệ cụ thể để hoàn thành một nhiệm vụ nhất định (Venkatesh và cộng sự, 2003).
Theo Hsu và cộng sự (2011), năng lực cá nhân cảm nhận được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân tin tưởng vào khả năng của bản thân trong việc thực hiện các hoạt động khác nhau.
2.4.2 Cảm nhận dễ sử dụng (Perceived ease of use – PEOU)
Theo Davis (1989), tính dễ sử dụng của công nghệ phụ thuộc vào mức độ mà người dùng cảm thấy họ có thể sử dụng một hệ thống cụ thể mà không tốn nhiều nỗ lực.
Cảm nhận dễ sử dụng liên quan đến nhận thức của người dùng về mức độ nỗ lực trí tuệ cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ kỹ thuật cụ thể.
2.4.3 Hữu ích cảm nhận (Perceived usefulness – PU)
Hữu ích cảm nhận đề cập đến niềm tin của người sử dụng về việc công nghệ sẽ cải thiện hiệu suất công việc của họ Đây là một yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy sự đổi mới công nghệ, liên quan trực tiếp đến giá trị thực tế mà công nghệ mang lại cho khách hàng (Davis, 1989).
Cảm nhận về tính hữu ích đề cập đến mức độ mà người dùng cảm thấy công nghệ có thể mang lại hiệu quả cho công việc của họ (Sledgianowski và Kulviwat, 2009).
2.4.4 Ảnh hưởng xã hội (Social influence – SI) Ảnh hưởng xã hội là mức độ mà một cá nhận tin rằng những người liên quan khác sẽ chấp nhận hành vi nhất định của họ (Koksal, 2016)
Theo Püschel và ctg (2010), ảnh hưởng xã hội là áp lực từ những người xung quanh tác động đến cá nhân trong việc chấp nhận hành vi hoặc đổi mới Những đối tượng có ảnh hưởng bao gồm gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và những người có cùng động cơ với cá nhân đó.
2.4.5 Điều kiện thuận lợi (Facilitating conditions – FC) Điều kiện thuận lợi là mức độ mà một cá nhân tin rằng tổ chức hay nền tảng kỹ thuật hiện tại sẽ hỗ trợ cho họ trong việc sử dụng công nghệ mới (Venkatesh và ctg,
Theo Terzis và Economides (2011), điều kiện thuận lợi là những yếu tố trong môi trường giúp cho việc áp dụng công nghệ vào công việc cụ thể trở nên dễ dàng hơn Điều này được định nghĩa là nhận thức của người tiêu dùng về các nguồn lực và sự hỗ trợ có sẵn, cho phép họ thực hiện một hành vi nhất định (Vankatesh và các cộng sự, 2012).
2.4.6 Rủi ro cảm nhận (Perceived risk – PR)
Theo Koenig-Lewis và ctg (2010), rủi ro cảm nhận liên quan đến khả năng xảy ra một sự kiện nào đó và những hậu quả không mong muốn nếu sự kiện đó xảy ra.
Rủi ro cảm nhận liên quan đến sự không chắc chắn về kết quả khi áp dụng công nghệ đổi mới, cũng như mức độ không chắc chắn về tính bảo mật của công nghệ đó (Gerrard và Cunningham, 2003).
2.4.7 Ý định hành vi sử dụng Ý định hành vi đƣợc giải thích là mức độ ý định của một cá nhân nhằm thực hiện một hành vi cụ thể Ý định hành vi cũng đƣợc giải thích là một các nhân sẽ sử dụng một công nghệ (Davis, 1989)
Ajzen và Fishbein (1975) đã phát triển thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action) từ cuối thập niên 60 và mở rộng vào thập niên 70, trở thành một trong những lý thuyết quan trọng trong nghiên cứu ý định hành vi Lý thuyết này nhấn mạnh rằng ý định hành vi là yếu tố chính để dự đoán hành vi tiêu dùng thực tế, và bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính: thái độ và chuẩn chủ quan Tiếp theo, Davis (1989) đã giới thiệu mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model) dựa trên lý thuyết TRA, nhằm giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận công nghệ và hành vi của người dùng Trong mô hình TAM, ý định được coi là yếu tố quyết định trực tiếp dẫn đến hành vi sử dụng công nghệ.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến ý định đặt thực ăn trực tuyến của khách hàng cá nhân Dựa trên các nghiên cứu trước, mô hình của Elango và cộng sự (2018) được xác định là phù hợp với mục tiêu nghiên cứu này Do đó, mô hình nghiên cứu đề xuất sẽ kế thừa từ mô hình của Elango và cộng sự.
Năm 2018, nghiên cứu đã bổ sung yếu tố rủi ro cảm nhận, một khía cạnh quan trọng được nhiều nhà nghiên cứu đưa vào các nghiên cứu về mua sắm và giao dịch trực tuyến Các nghiên cứu tiêu biểu như của Makanyeza (2017) trong lĩnh vực dịch vụ ngân hàng di động và Ariffin cùng cộng sự (2018) trong bối cảnh mua sắm trực tuyến đã nhấn mạnh tầm quan trọng của yếu tố này.
(2015) trong bối cảnh sử dụng hệ thống thanh toán điện tử,… Từ những lập luận trên, mô hình nghiên cứu đề xuất đƣợc trình bày trong Hình 2.10
Năng lực cá nhân cảm nhận Ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Cảm nhận dễ sử dụng
CÁC GIẢ THUYẾT
2.6.1 Năng lực cá nhân cảm nhận và ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Nghiên cứu của Elango và cộng sự (2018) cho thấy năng lực cá nhân cảm nhận có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến Tương tự, Khalifa và Shen (2008) cũng chỉ ra rằng năng lực cá nhân cảm nhận tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến qua ứng dụng di động.
Vì vậy, giả thuyết H1 có thể đƣợc phát biểu nhƣ sau:
H1+: Năng lực cá nhân cảm nhận có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến ứng dụng
2.6.2 Cảm nhận dễ sử dụng và ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Theo Püschel và ctg (2010), sự dễ sử dụng được định nghĩa là cảm giác hoặc mức độ mà người dùng tin rằng việc áp dụng một đổi mới cụ thể là dễ dàng và không đòi hỏi nhiều nỗ lực Khi một người cảm nhận rằng công nghệ hoặc đổi mới đó dễ sử dụng, khả năng chấp nhận công nghệ hoặc đổi mới sẽ tăng lên.
Nghiên cứu của Hanafizadeh và cộng sự (2014) chỉ ra rằng cảm nhận về tính dễ sử dụng có tác động tích cực đến ý định sử dụng ngân hàng di động Tương tự, Juwaheer và cộng sự (2012) cũng xác nhận rằng cảm nhận dễ sử dụng ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng ngân hàng trực tuyến tại Mauritius.
Vì vậy, giả thuyết H2 có thể đƣợc phát biểu nhƣ sau:
H2+: Cảm nhận dễ sử dụng có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến ứng dụng
2.6.3 Hữu ích cảm nhận và ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Elango và ctg (2018) cũng đã chứng minh hữu ích cảm nhận có tác động tích cực lên ý định đặt thức trực tuyến qua ứng dụng di động
Nghiên cứu của Theo Shaik và Karjaluoto (2015) cùng Riquelme và Rios (2010) chỉ ra rằng cảm nhận về sự hữu ích có tác động tích cực đến ý định chấp nhận ngân hàng di động Tương tự, Juwaheer và các cộng sự (2012) cũng kết luận rằng cảm nhận sự hữu ích ảnh hưởng trực tiếp đến việc áp dụng ngân hàng trực tuyến tại Mauritius.
Vì vậy, giả thuyết H3 có thể đƣợc phát biểu nhƣ sau:
H3+: Hữu ích cảm nhận có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
2.6.4 Ảnh hưởng xã hội và ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng Ảnh hưởng xã hội đã được sử dụng trong lý thuyết về hành vi theo kế hoạch (TPB) của Ajzen (1991) và kết quả của nhiều nghiên cứu cho thấy rằng đây là một yếu tố quan trọng quyết định ý định chấp nhận dịch vụ dựa trên công nghệ (Chong và ctg, 2012; Oliveira và ctg, 2016; Ting và ctg, 2016)
Nghiên cứu của Elango và cộng sự (2018) đã chỉ ra rằng ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng di động Tương tự, Du và cộng sự (2012) đã chứng minh rằng ảnh hưởng xã hội cũng thúc đẩy ý định sử dụng dịch vụ 3G tại Trung Quốc Hơn nữa, Riquelme và Rios (2010) đã phát hiện ra rằng ảnh hưởng xã hội có tác động trực tiếp đến ý định áp dụng ngân hàng di động ở Singapore.
Vì vậy, giả thuyết H4 có thể đƣợc phát biểu nhƣ sau:
H4+: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
2.6.5 Điều kiện thuận lợi và ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTUAT) của Venkatesh và cộng sự (2003) cùng với lý thuyết phù hợp với công nghệ Task (TTF) của Goodhue và Thompson (1995) nhấn mạnh rằng các điều kiện thuận lợi (FC) đóng vai trò quan trọng như một tiền đề trong việc áp dụng các công nghệ hoặc hệ thống thông tin mới.
Công nghệ mới thường gây ra sự sợ hãi và lo lắng cho người dùng mới, khiến họ trở nên thận trọng hơn Tuy nhiên, những điều kiện thuận lợi sẽ tạo điều kiện cho con người dễ dàng chấp nhận sự đổi mới Nếu những điều kiện này càng thuận lợi, khả năng người tiêu dùng áp dụng công nghệ mới sẽ tăng cao (Shambare, 2012).
Vì vậy, giả thuyết H5 có thể đƣợc phát biểu nhƣ sau:
H5+: Điều kiện thuận lợi có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến ứng dụng
2.6.6 Rủi ro cảm nhận và Ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Người tiêu dùng thường cảm thấy sản phẩm và dịch vụ bán trực tuyến có nguy cơ cao, dẫn đến việc họ ít có khả năng mua sắm hơn khi gặp phải nhiều rủi ro (Javadi và ctg, 2012).
Nghiên cứu của Makanyeza (2017) chỉ ra rằng khi khách hàng cảm thấy có nhiều rủi ro liên quan đến việc sử dụng dịch vụ ngân hàng di động, sự sẵn lòng chấp nhận sử dụng dịch vụ này sẽ giảm.
Nghiên cứu của Rahmaningtyas và ctg (2017) cũng cho thấy rủi ro cảm nhận có tác động tiêu cực lên ý định đặt thực ăn địa phương trực tuyến
Vì vậy, giả thuyết H6 có thể đƣợc phát biểu nhƣ sau:
H6-: Rủi ro cảm nhận có tác động tiêu cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến ứng dụng.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Chương này trình bày các khái niệm quan trọng trong nghiên cứu như Năng lực cá nhân cảm nhận, Cảm nhận dễ sử dụng, Hữu ích cảm nhận, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Rủi ro cảm nhận và Ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng Dựa trên các khái niệm này, chương cũng đề xuất mô hình nghiên cứu và các giả thuyết liên quan.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu bao gồm hai bước chính: nghiên cứu sơ bộ (định tính) và nghiên cứu chính thức (định lƣợng) Quy trình nghiên cứu đƣợc trình bày trong Hình 3.1
Lý do hình thành đề tài Mục tiêu nghiên cứu Các nghiên cứu trước và cơ sở lý thuyết Mô hình nghiên cứu
Thang đo chính Phiếu khảo sát thức
Nghiên cứu sơ bộ định tính
Nghiên cứu chính thức định lượng
Thống kê mô tả - Mô tả các đặc tính của mẫu
Để kiểm định phân phối chuẩn của các biến quan sát, cần đánh giá độ tin cậy của các thang đo Các thang đo có giá trị Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,95 được coi là đạt yêu cầu.
- Loại các biến có tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
- 1 ≥ KMO ≥ 0,5, kiểm định Barlett có p nhỏ hơn 5% và tổng phương sai trích lớn hơn 50% thì phân tích EFA được xem là thích hợp
Phương pháp trích Principal Axis Factoring kết hợp với phép quay Promax được áp dụng để xác định số lượng nhân tố, với tiêu chí là dừng lại ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng 1.
Phân tích tương quan giúp xác định mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến số, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ hồi quy tuyến tính.
Phân tích hồi quy bội Kiểm định các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu với mức ý nghĩa 5%
Kiến nghị hàm ý quản trị
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ này được tiến hành bằng phương pháp nghiên cứu định tính, nhằm khám phá, hiệu chỉnh và bổ sung các yếu tố cũng như khái niệm liên quan Thông tin thu thập từ nghiên cứu định tính đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển nội dung nghiên cứu.
Nghiên cứu này sẽ tiến hành một nghiên cứu sơ bộ định tính thông qua kỹ thuật thảo luận tay đôi, sử dụng dàn bài lập sẵn để phỏng vấn 5 khách hàng đã đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng di động Chi tiết về dàn bài thảo luận được trình bày trong Phụ lục 1.
Nghiên cứu này được tiến hành thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng kỹ thuật thu thập dữ liệu bằng cách phỏng vấn qua phiếu khảo sát với các đối tượng tham gia.
THIẾT KẾ THANG ĐO VÀ PHIẾU KHẢO SÁT
Nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng di động: Một nghiên cứu tại Tp.HCM" đã kế thừa và điều chỉnh các thang đo từ nghiên cứu của Makanyeza (2017) Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, các thang đo chính thức cùng ký hiệu và nội dung được trình bày trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1: Ký hiệu và nội dung của các thang đo chính thức
STT Ký hiệu Thang đo Nguồn
I Năng lực cá nhân cảm nhận
Tôi tự tin sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến ngay cả khi không có ai xung quanh chỉ cho tôi cách thực hiện
2 NLCN2 Tôi dễ dàng hiểu cách thức hoạt động của ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
3 NLCN Tôi cảm thấy thoải mái khi sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến một mình
II Cảm nhận dễ sử dụng
1 CNSD1 Việc sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến là dễ dàng đối với tôi
2 CNSD2 Việc học cách sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến là dễ dàng đối với tôi
3 CNSD3 Với tôi thì việc sử dụng thuần thục ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến thật dễ dàng
4 CNSD4 Tôi thấy rất dễ dàng khi tiếp cận ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
5 CNSD5 Ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến thật rõ ràng và dễ hiểu
III Hữu ích cảm nhận
1 HICN1 Việc sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến giúp tôi đặt món ăn/uống nhanh hơn
2 HICN2 Việc sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến giúp tôi dễ dàng đặt món ăn/uống
3 HICN3 Ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến là hữu ích đối với tôi
4 HICN4 Ứng dụng đặt thực ăn trực tuyến giúp tôi có nhiều lựa chọn hơn trong ăn uống
IV Ảnh hưởng xã hội
1 AHXH1 Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
2 AHXH2 Hầu hết những người xung quanh tôi đều sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
3 AHXH3 Những người quen thuộc với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
1 DKTL1 Đội ngũ giao hàng của dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến có mặt khắp mọi nơi
2 DKTL2 Công ty cung cấp dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến luôn sẵn sàng hỗ trợ tôi bất cứ lúc nào tôi cần
3 DKTL3 Các hướng dẫn về cách thức sử dụng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến là hiệu quả đối với tôi
4 DKTL4 Tôi có thể đặt món ăn/uống qua ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến bất cứ khi nào tôi muốn
VI Rủi ro cảm nhận
Thông tin liên quan đến các giao dịch qua ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến của tôi có thể bị người khác giả mạo
Tôi nghĩ việc sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến tiềm ẩn nhiều rủi ro (tiết lộ thông tin cá nhân, mất tiền,…)
Việc sử dụng ứng dụng đặt thực ăn trực tuyến có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn so với các phương thức đặt thức ăn truyền thống như gọi điện thoại hoặc mua trực tiếp.
4 RRCN4 Tôi có thể không nhận đƣợc đúng món ăn/uống mà tôi đã đặt qua ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
Tôi có thể không biết đƣợc chính xác chất lƣợng món ăn/uống mà tôi đã đặt qua ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
VII Ý định sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến
1 YDSD1 Tôi sẽ sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến trong tương lai
2 YDSD2 Tôi sẽ sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến thường xuyên hơn trong tương lai
3 YDSD3 Tôi sẽ sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến bất cứ khi nào có nhu cầu
3.2.2 THIẾT KẾ PHIẾU KHẢO SÁT
Phiếu khảo sát sẽ được thiết kế dựa trên nội dung các biến quan sát từ các thang đo dự kiến, kết hợp với những đặc điểm liên quan đến đối tượng khảo sát.
Nội dung Phiếu khảo sát gồm 4 phần:
Giới thiệu liên quan đến việc thực hiện nghiên cứu
Thông tin chung và câu hỏi gạn lọc
Đánh giá mức độ đồng ý/không đồng ý đối với các phát biểu
Thông tin cá nhân của đối tƣợng tham gia khảo sát
Các biến quan sát được sử dụng để đo lường các khái niệm liên quan được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ, cụ thể nhƣ sau:
Lựa chọn “1” tương ứng với mức độ “Hoàn toàn không đồng ý”
Lựa chọn “5” tương ứng với mức độ “Hoàn toàn đồng ý”
THIẾT KẾ MẪU
Nghiên cứu này tập trung vào đối tượng khách hàng từ 18 tuổi trở lên, những người đã hoặc đang sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến, cũng như những cá nhân đã tìm hiểu về các ứng dụng này tại Việt Nam.
Khung chọn mẫu bao gồm những khách hàng từ 18 tuổi trở lên, những người đã hoặc đang sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến, cũng như những cá nhân đã tìm hiểu về dịch vụ này và hiện đang sinh sống hoặc làm việc tại Tp.HCM.
Theo Hair và ctg (2014), để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu tối thiểu cần có là 50 mẫu, nhưng tốt nhất là 100 mẫu, với tỷ lệ quan sát trên biến quan sát là 5:1 Điều này có nghĩa là mỗi biến quan sát cần ít nhất 5 quan sát Trong nghiên cứu này, với 27 biến quan sát dự kiến, kích thước mẫu tối thiểu yêu cầu sẽ được tính toán dựa trên quy tắc này.
Theo Hair và cộng sự (2014), công thức kinh nghiệm để tính kích thước mẫu cho phân tích hồi quy bội là n ≥ 50 + 8p, trong đó n là kích thước mẫu tối thiểu và p là số yếu tố độc lập trong mô hình Với 6 yếu tố độc lập trong mô hình, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là n ≥ 50 + 8*6 = 98 mẫu.
Kết hợp hai điều kiện trên thì mẫu tối thiểu sử dụng cho phân tích định lƣợng trong nghiên cứu này là 135
Mẫu khảo sát được thu thập thông qua phương pháp thuận tiện, bằng cách phát bảng câu hỏi trực tiếp, gửi qua email hoặc chia sẻ trên mạng xã hội đến các đối tượng tham gia khảo sát.
KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Dữ liệu thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS, bao gồm các bước mã hóa và làm sạch dữ liệu trước khi tiến hành phân tích.
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng như một công cụ thống kê quan trọng, giúp kiểm tra sự chặt chẽ và mối tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2014) Các tiêu chí cần thiết để đánh giá kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo cũng cần được xác định rõ ràng.
Thang đo sẽ được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7, và nếu hệ số này vượt quá 0,95, điều đó cho thấy nhiều biến trong thang đo không có sự khác biệt, tức là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
- Các biến có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Nunnally và Bernstein, 1994)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp quan trọng để đánh giá giá trị của các biến quan sát liên quan đến khái niệm, theo Nguyễn Đình Thọ (2014) Các tiêu chí chính để đánh giá kết quả của EFA bao gồm độ tin cậy và tính hợp lệ của các yếu tố được xác định.
- 0,5 ≤ KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≤ 1, thì phép phân tích nhân tố đƣợc xem là thích hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2014)
- Kiểm định Barlett có giá trị p nhỏ hơn 5%
- Các biến quan sát có trọng số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại (Hair et al., 2006)
- Tổng phương sai trích được phải lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2014)
- Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1) (Nguyễn Đình Thọ, 2014)
Phân tích tương quan là phương pháp được sử dụng để xác định mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến số, đóng vai trò quan trọng trong hồi quy đa biến Nếu không có mối liên hệ tuyến tính, hệ số tương quan (r) sẽ bằng 0; ngược lại, nếu r càng xa giá trị 0, thì mối liên hệ giữa hai biến càng mạnh Theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2017), nguyên tắc này giúp đánh giá chính xác sự tương quan giữa các biến trong nghiên cứu.
- Giá trị tuyệt đối của r lớn hơn 0,8 (> 0,8): Tương quan tuyến tính rất mạnh
- Giá trị tuyệt đối của r nằm trong khoảng từ 0,6 đến 0,8: Tương quan tuyến tính mạnh
- Giá trị tuyệt đối của r nằm trong khoảng từ 0,4 đến 0,6: Có tương quan tuyến tính
- Giá trị tuyệt đối của r nằm trong khoảng từ 0,2 đến 0,4 : Tương quan tuyến tính yếu
- Giá trị tuyệt đối của r nhỏ hơn 0,2: Tương quan tuyến tính rất yếu hoặc không có tương quan tuyến tính
Phân tích hồi quy bội nhằm kiểm định mô hình lý thuyết với các giả thuyết ở mức ý nghĩa 5% Nếu giá trị p trong phương trình hồi quy nhỏ hơn 5% (< 5%), các mối quan hệ được xem là có ý nghĩa thống kê.
Theo mô hình lý thuyết, phương trình hồi quy chuẩn hóa thể hiện rằng ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng được xác định bởi các yếu tố như năng lực cá nhân cảm nhận, cảm nhận dễ sử dụng, hữu ích cảm nhận, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi và rủi ro cảm nhận.
Trong nghiên cứu này, phương pháp Enter trong phần mềm SPSS sẽ được sử dụng để thực hiện phân tích hồi quy bội
Ngoài ra, khi thực hiện phân tích hồi quy bội thì cần chú ý một số vấn đề sau:
Hệ số R² hiệu chỉnh là một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập, hay còn gọi là biến dự báo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2017).
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm tra giả thuyết về ý nghĩa toàn diện của mô hình hồi quy tuyến tính, nhằm xác định xem có ít nhất một biến độc lập nào trong mô hình có khả năng giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc một cách có ý nghĩa Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 5%, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính có ý nghĩa toàn diện (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2017).
Đa cộng tuyến là một yếu tố quan trọng trong mô hình hồi quy đa biến, yêu cầu rằng các biến độc lập không có mối tương quan chặt chẽ với nhau Để kiểm tra hiện tượng này, nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) Nếu VIF của một biến độc lập nhỏ hơn 3, điều này cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến đó và các biến độc lập khác (Hair và cộng sự, 2014).
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu bao gồm hai bước: nghiên cứu sơ bộ định tính qua thảo luận tay đôi và nghiên cứu chính thức định lượng thông qua khảo sát Bài viết đề cập đến thiết kế mẫu, phương pháp thu thập mẫu, cùng các tiêu chí đánh giá thang đo Đặc biệt, chương còn phân tích độ tin cậy của thang đo và thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), cũng như kiểm định mô hình nghiên cứu và giả thuyết bằng phân tích hồi quy bội.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Trong nghiên cứu, chúng tôi đã phát đi 100 phiếu khảo sát giấy và 200 phiếu khảo sát trực tuyến, thu về tổng cộng 282 mẫu, bao gồm 90 phiếu khảo sát giấy và 192 phản hồi từ email cùng mạng xã hội Sau khi kiểm tra, có khoảng 29 mẫu không hợp lệ do thông tin không đầy đủ hoặc đối tượng khảo sát không phù hợp, do đó, số mẫu hợp lệ sử dụng cho nghiên cứu là 253 mẫu Số mẫu này sẽ được đưa vào phân tích định lượng.
Với 253 mẫu, số lượng này vượt quá mức tối thiểu yêu cầu là 135, do đó được coi là đủ để tiến hành các bước phân tích định lượng tiếp theo Thông tin về mẫu các biến định tính được trình bày chi tiết trong Bảng 4.1.
Bảng 4.1: Mô tả mẫu Ứng dụng đƣợc tìm hiểu/đƣợc sử dụng để đặt thức ăn trực tuyến nhiều nhất Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % tích lũy
Giới tính Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % tích lũy
Total 253 100,0 Độ tuổi Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % tích lũy
Nghề nghiệp Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % tích lũy
Trình độ học vấn Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % tích lũy
Trung học phổ thông trở xuống 25 9,9 9,9
Thu nhập hàng tháng Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % tích lũy
Kết quả thống kê mô tả các biến định tính ở Bảng 4.1 cho thấy:
Theo khảo sát, ứng dụng đặt thực ăn trực tuyến phổ biến nhất là Now, chiếm 36,8% với 93 khách hàng Tiếp theo là GrabFood với 21,7% (55 khách hàng), GoFood (Gojek) chiếm 18,2% (46 khách hàng), Foody 7,5% (19 khách hàng), Baemin 6,7% (17 khách hàng), Ahamove 6,3% (16 khách hàng) và cuối cùng là Loship với 2,8% (7 khách hàng).
Số khách hàng nam chiếm 54,9% (139 khách hàng) và khách hàng nữ chiếm 45,1% (114 khách hàng)
Trong số khách hàng, độ tuổi từ 18 đến 29 chiếm 47,4% với 120 khách hàng, tiếp theo là nhóm tuổi từ 30 đến 39 chiếm 32,8% (83 khách hàng) Khách hàng từ 40 đến 49 tuổi chiếm một tỷ lệ nhỏ hơn, trong khi những người từ 49 tuổi trở lên chiếm 11,5% (29 khách hàng).
Gần 29% khách hàng sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến là sinh viên, tương đương với 73 người Trong khi đó, 25,3% là khách hàng hưu trí và nội trợ với 64 người, và 24,1% là nhân viên văn phòng.
(61 khách hàng) Còn những khách hàng làm nghề kinh doanh tự do chiếm 16,6% (42 khách hàng và những khách hàng lao động phổ thông chỉ chiếm 5,1% (13 khách hàng
Khách hàng có trình độ cao đẳng và đại học chiếm tỷ lệ lớn nhất với 48,6% (123 khách hàng), tiếp theo là khách hàng có trình độ trung cấp với 37,9% (96 khách hàng) Trong khi đó, khách hàng có trình độ trung học phổ thông chỉ chiếm 9,9% (25 khách hàng) và khách hàng có trình độ sau đại học chiếm 3,6% (9 khách hàng).
Khách hàng có thu nhập từ 11 đến 20 triệu VNĐ chiếm 48,2% với 122 khách hàng, trong khi 36% (91 khách hàng) có thu nhập từ 5 đến 10 triệu VNĐ Khách hàng có thu nhập trên 20 triệu VNĐ chiếm 8,3% (21 khách hàng) và 7,5% (19 khách hàng) thuộc nhóm thu nhập dưới 5 triệu VNĐ.
Mô tả các biến định lƣợng đƣợc trình bày ở Bảng 4.2
Bảng 4.2: Thống kê các biến định lƣợng
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Skewness Kurtosis
Kết quả kiểm định phân phối chuẩn cho thấy tất cả các biến quan sát đều có Skewness trong khoảng từ -0,855 đến 0,245 và Kurtosis từ -1,440 đến 0,574, nằm trong giới hạn cho phép từ -2 đến +2 Do đó, có thể kết luận rằng các biến quan sát này đạt phân phối chuẩn và đủ tiêu chuẩn để sử dụng cho các phân tích định lượng tiếp theo.
ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY
Bài viết sẽ tiến hành đánh giá độ tin cậy của 7 thang đo với 27 biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), việc này cần thực hiện trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) để loại bỏ các biến rác, tức là những biến không có mối quan hệ với các biến đo lường khác Các biến rác có thể tạo ra các nhân tố giả trong EFA, làm cho việc giải thích các nhân tố này trở nên không có cơ sở.
4.2.1 Thang đo năng lực cá nhân cảm nhận
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo năng lực cá nhân cảm nhận cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,828, vượt mức 0,7, và các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng từ 0,673 đến 0,709, đều lớn hơn 0,3 Do đó, thang đo này được xác nhận là có độ tin cậy cao.
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo năng lực cá nhân cảm nhận cho thấy chỉ số Cronbach's Alpha đạt 0,828, cho thấy mức độ tin cậy cao Bảng 4.3 trình bày các biến quan sát cùng với tương quan biến-tổng và giá trị Cronbach's Alpha nếu loại biến.
4.2.2 Thang đo cảm nhận dễ sử dụng
Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo cảm nhận dễ sử dụng lần đầu cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,769, lớn hơn ngưỡng 0,7 Tuy nhiên, biến quan sát CNSD2 có hệ số tương quan biến-tổng là 0,109, nhỏ hơn 0,3 Do đó, cần loại bỏ biến này và tiến hành đánh giá lại độ tin cậy của thang đo cảm nhận dễ sử dụng.
Bảng 4.4: Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo cảm nhận dễ sử dụng lần 1
Cronbach's Alpha = 0,769 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo cảm nhận dễ sử dụng lần 2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,846, vượt mức 0,7, cho thấy độ tin cậy cao Các biến quan sát còn lại có hệ số tương quan biến-tổng từ 0,585 đến 0,757, đều lớn hơn 0,3, khẳng định rằng thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.5: Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo cảm nhận dễ sử dụng lần 2
Cronbach's Alpha = 0,846 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.2.3 Thang đo hữu ích cảm nhận
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo hữu ích cảm nhận cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,850, vượt ngưỡng 0,7, và các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng từ 0,310 đến 0,846 đều lớn hơn 0,3 Do đó, thang đo này được xác nhận là có độ tin cậy cao.
Bảng 4.6: Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo hữu ích cảm nhận
Cronbach's Alpha = 0,850 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.2.4 Thang đo ảnh hưởng xã hội
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo ảnh hưởng xã hội cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,786, vượt ngưỡng 0,7 Ngoài ra, các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng từ 0,520 đến 0,690, đều lớn hơn 0,3 Do đó, thang đo này được xác nhận là có độ tin cậy cao.
Bảng 4.7: Kết quả đánh giá độ tin cây của thang đo ảnh hưởng xã hội
Cronbach's Alpha = 0,786 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.2.5 Thang đo điều kiện thuận lợi
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo điều kiện thuận lợi lần 1 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,647, thấp hơn mức 0,7 Biến quan sát DKTL2 có hệ số tương quan biến-tổng là 0,106, nhỏ hơn 0,3 Do đó, cần loại bỏ biến DKTL2 và thực hiện đánh giá lại độ tin cậy của thang đo này.
Bảng 4.8: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo điều kiện thuận lợi lần 1
Cronbach's Alpha = 0,647 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo rủi ro cảm nhận lần 2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,809, vượt mức 0,7, và các biến quan sát còn lại có hệ số tương quan biến-tổng từ 0,542 đến 0,756, đều lớn hơn 0,3 Do đó, thang đo này được xác nhận là có độ tin cậy cao.
Bảng 4.9: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo điều kiện thuận lợi lần 2
Cronbach's Alpha = 0,809 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.2.6 Thang đo rủi ro cảm nhận
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo rủi ro cảm nhận lần 1 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,803, mặc dù nhỏ hơn 0,7 Biến quan sát RRCN2 có hệ số tương quan biến-tổng là 0,295, thấp hơn 0,3 Do đó, biến này sẽ được loại bỏ và thang đo rủi ro cảm nhận sẽ được đánh giá lại.
Bảng 4.10: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo rủi ro cảm nhận lần 1
Cronbach's Alpha = 0,803 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo rủi ro cảm nhận lần 2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,837, vượt mức 0,7 Tuy nhiên, biến quan sát RRCN3 có hệ số tương quan biến-tổng chỉ 0,216, nhỏ hơn 0,3 Do đó, cần loại bỏ biến này và tiến hành đánh giá lại độ tin cậy của thang đo.
Bảng 4.11: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo rủi ro cảm nhận lần 2
Cronbach's Alpha = 0,837 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo rủi ro cảm nhận cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,942, vượt mức 0,7, cho thấy độ tin cậy cao Các biến quan sát trong thang đo cũng có hệ số tương quan biến-tổng từ 0,871 đến 0,891, tất cả đều lớn hơn 0,3, khẳng định rằng thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.12: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo rủi ro cảm nhận lần 3
Cronbach's Alpha = 0,942 Biến quan sát Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.2.7 Thang đo ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,882, vượt mức 0,7 Các biến quan sát trong thang đo có hệ số tương quan biến-tổng từ 0,759 đến 0,788, đều lớn hơn 0,3 Do đó, có thể khẳng định rằng thang đo này đạt độ tin cậy cao.
Bảng 4.13 trình bày kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng, với hệ số Cronbach's Alpha đạt 0,882 Ngoài ra, bảng cũng cung cấp thông tin về tương quan giữa các biến quan sát và biến tổng, cũng như hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến.
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy, 7 thang đo đã được xác định có độ tin cậy cao với 23 biến quan sát Những biến còn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá lần đầu tiên
Kết quả phân tích cho thấy chỉ số KMO đạt 0,745, vượt ngưỡng 0,5, và kiểm định Bartlett có p = 0,000, nhỏ hơn 0,05 Tổng phương sai trích được ghi nhận là 66,874%, lớn hơn 0,5, do đó, có thể khẳng định rằng phân tích nhân tố này là phù hợp.
Kết quả từ Bảng 4.15 chỉ ra rằng biến quan sát HICN3 không có sự tải lên nào vào các nhân tố, vì vậy cần loại bỏ biến này và thực hiện phân tích lại nhân tố khám phá.
Bảng 4.14: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Bảng 4.15: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần đầu tiên
Eigen Value 5,361 2,754 2,586 2,097 1,875 1,749 1,051 Tổng phương sai trích: 66,874%
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá lần cuối cùng
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0,742, vượt mức 0,5, trong khi kiểm định Bartlett có p = 0,000, nhỏ hơn 0,05 Tổng phương sai trích đạt 69,332%, cũng lớn hơn 0,5 Do đó, phân tích nhân tố này được xác nhận là thích hợp.
Bảng 4.16: KMO và kiểm định Bartlett
Chi-Square 3534,170 df 231 p 0,000 Đồng thời, kết quả ở Bảng 4.17 cho thấy:
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy có 7 nhân tố được xác định, phù hợp với 7 nhân tố ban đầu, cho thấy các nhân tố này có giá trị phân biệt cao.
Các biến quan sát trong cùng một nhân tố có hệ số tải cao (> 0,5) lên nhân tố đó và thấp (< 0,5) lên các nhân tố khác, cho thấy các thang đo này đạt giá trị hội tụ.
Bảng 4.17: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần cuối cùng
Cảm nhận dễ sử dụng Điều kiện thuận lợi
Năng lực cá nhân Ý định sử dụng Ảnh hưởng xã hội
Eigen Value 5,280 2,752 2,572 2,064 1,864 1,733 1,005 Tổng phương sai trích: 69,332%
Sau đây, sẽ tiến hành đặt tên cho các nhân tố nhƣ sau:
Nhân tố 1 bao gồm ba biến quan sát: HICN1, HICN2 và HICN4, tất cả đều thuộc nhóm hữu ích cảm nhận Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các biến này được giữ nguyên tên gọi là hữu ích cảm nhận để đảm bảo tính chính xác và nhất quán trong nghiên cứu.
Nhân tố 2 bao gồm ba biến quan sát: RRCN1, RRCN4 và RRCN5, tất cả đều thuộc thang đo rủi ro cảm nhận Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, tên gọi của các biến này vẫn được giữ nguyên là rủi ro cảm nhận.
Nhân tố 3 bao gồm bốn biến quan sát: CNSD1, CNSD3, CNSD4 và CNSD5, tất cả đều thuộc thang đo cảm nhận dễ sử dụng Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, tên gọi của thang đo này vẫn được giữ nguyên là cảm nhận dễ sử dụng.
Nhân tố 4 bao gồm ba biến quan sát: DKTL1, DKTL3 và DKTL4 Các biến này thuộc thang đo điều kiện thuận lợi và được giữ nguyên tên gọi là điều kiện thuận lợi trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Nhân tố 5 bao gồm ba biến quan sát: NLCN1, NLCN2 và NLCN3, tất cả đều thuộc thang đo năng lực cá nhân cảm nhận Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, tên gọi của các biến này vẫn được giữ nguyên là năng lực cá nhân cảm nhận.
Nhân tố 6 bao gồm ba biến quan sát YDSD1, YDSD2 và YDSD3, đại diện cho thang đo ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng Trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá, ba biến này vẫn được giữ nguyên tên gọi là ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng.
Nhân tố 7 bao gồm ba biến quan sát là AHXH1, AHXH2 và AHXH3, tất cả đều thuộc thang đo ảnh hưởng xã hội Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các biến này vẫn được giữ nguyên tên gọi là ảnh hưởng xã hội.
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Kết quả phân tích tương quan cho thấy các yếu tố như năng lực cảm nhận, cảm nhận dễ sử dụng, cảm nhận hữu ích, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi đều có mối tương quan dương với ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng, với hệ số tương quan từ 0,235 đến 0,457 và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) Tuy nhiên, mối quan hệ giữa rủi ro cảm nhận và ý định đặt thức ăn trực tuyến không có ý nghĩa thống kê (p > 0,05) Cần lưu ý rằng phân tích tương quan chỉ phản ánh sự biến chuyển cùng nhau của hai yếu tố và nên được sử dụng như một công cụ hỗ trợ cho phân tích hồi quy tuyến tính.
Bảng 4.18: Kết quả phân tích tương quan
Cảm nhận dễ sử dụng
Hữu ích cảm nhận Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận lợi
Rủi ro cảm nhận Ý định sử dụng
Năng lực cá nhân cảm nhận 1
Cảm nhận dễ sử dụng
PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI
Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết cho thấy các yếu tố năng lực cá nhân cảm nhận, cảm nhận dễ sử dụng, hữu ích cảm nhận, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận tiện đều có tác động dương lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng, với hệ số hồi quy chuẩn hóa từ 0,138 đến 0,310 và giá trị p từ 0,000 đến 0,005, cho thấy ý nghĩa thống kê ở mức 5% Ngược lại, yếu tố rủi ro cảm nhận có tác động âm với hệ số hồi quy chuẩn hóa -0,044, nhưng giá trị p là 0,361, lớn hơn 0,05, do đó không có ý nghĩa thống kê Ngoài ra, hệ số VIF từ 1,011 đến 1,116 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố độc lập trong mô hình nghiên cứu.
Giá trị p của F là 0,000, nhỏ hơn 5%, cho thấy mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê Điều này có nghĩa là ít nhất một yếu tố độc lập trong mô hình có khả năng giải thích ý nghĩa cho sự biến thiên trong biến phụ thuộc, cụ thể là ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng.
Bảng 4.19: Kết quả phân tích hồi quy bội
Hệ số hồi quy không chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t p VIF
Năng lực cá nhân cảm nhận
Ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Cảm nhận dễ sử dụng Ý định đặt thức ăn trực tuyến
0,149 0,138 2,810 0,005 1,032 Ủng hộ qua ứng dụng
Hữu ích cảm nhận Ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
0,241 0,303 5,943 0,000 1,116 Ủng hộ Ảnh hưởng xã hội Ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
0,382 0,310 6,198 0,000 1,076 Ủng hộ Điều kiện thuận lợi Ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Rủi ro cảm nhận Ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Kết quả phân tích cho thấy hệ số R² = 0,414, cho thấy các yếu tố độc lập trong mô hình nghiên cứu giải thích 41,4% sự biến thiên của ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng.
Bảng 4.20: Hệ số xác định
Phương trình hồi quy chuẩn hóa từ kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy rằng ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng được ảnh hưởng bởi các yếu tố sau: Năng lực cá nhân cảm nhận (0,199), Cảm nhận dễ sử dụng (0,138), Hữu ích cảm nhận (0,303), Ảnh hưởng xã hội (0,310) và Điều kiện thuận lợi (0,168).
THẢO LUẬN KẾT QUẢ
4.6.1 Các giả thuyết đƣợc ủng hộ
4.6.1.1 Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Bảng 4.21: Giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc thang đo ảnh hưởng xã hội Biến quan sát Giá trị trung bình
Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực mạnh mẽ lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng, với hệ số β = 0,310 và p < 0,05 Điều này cho thấy khi ảnh hưởng xã hội tăng lên 1 đơn vị, ý định đặt thức ăn trực tuyến của khách hàng cũng sẽ tăng tương ứng Nghiên cứu chỉ ra rằng phần lớn khách hàng hiện hữu và tiềm năng cho rằng việc họ đặt thực ăn trực tuyến hay tìm hiểu dịch vụ này chủ yếu do sự tác động từ những người quan trọng và quen thuộc như người thân, bạn bè, đồng nghiệp (điểm số trung bình 3,526 và 3,561) Bên cạnh đó, sự chứng kiến những người xung quanh, từ nơi làm việc đến các khu vực công cộng hoặc những người nổi tiếng cũng ảnh hưởng đến quyết định của họ (điểm số 3,538) Những ảnh hưởng này khuyến khích khách hàng tìm hiểu và sử dụng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến, nhờ vào những lợi ích như sự đa dạng trong lựa chọn món ăn và sự tiện lợi trong việc thưởng thức ẩm thực mà không cần phải nấu nướng.
4.6.1.2 Hữu ích cảm nhận có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Bảng 4.22: Giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc thang đo hữu ích cảm nhận Biến quan sát Giá trị trung bình
Hữu ích cảm nhận có ảnh hưởng tích cực mạnh đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng, với β = 0,303 và p < 0,05, cho thấy khi hữu ích cảm nhận tăng lên, ý định đặt thức ăn cũng tăng theo Mặc dù khách hàng cảm thấy ứng dụng đặt thức ăn chưa thực sự dễ sử dụng và còn khó hiểu, họ vẫn đánh giá cao về số lượng lựa chọn món ăn (điểm 3,032) và sự dễ dàng trong việc đặt món (điểm 3,008), cũng như khả năng đặt món nhanh hơn (điểm 3,055) Tuy nhiên, điểm số còn thấp cho thấy sự đa dạng trong lựa chọn món ăn vẫn chưa đáp ứng nhu cầu của khách hàng Thêm vào đó, sự không rõ ràng của ứng dụng và các bước thực hiện phức tạp như chọn món kèm theo và các lựa chọn ở bước đặt hàng, như nhập mã giảm giá hay chọn đồ dùng, khiến khách hàng cảm thấy lúng túng Mặc dù dịch vụ giao hàng nhanh, nhưng đôi khi vẫn không đáp ứng kịp thời do các yếu tố như thời tiết và giao thông.
4.6.1.3 Năng lực cá nhân cảm nhận có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Bảng 4.23: Giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc thang đo năng lực cá nhân cảm nhận Biến quan sát Giá trị trung bình
Năng lực cá nhân cảm nhận có ảnh hưởng tích cực mạnh đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng, với hệ số β = 0,199 và p = 0,000 Điều này cho thấy khi năng lực cá nhân cảm nhận tăng lên 1 đơn vị, ý định đặt thức ăn trực tuyến của khách hàng cũng tăng lên 1 đơn vị Việc sử dụng các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến đòi hỏi người dùng phải có kiến thức và kỹ năng nhất định Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng khách hàng hiện hữu tự tin sử dụng ứng dụng mà không cần hướng dẫn (điểm trung bình 3,466), cho rằng các ứng dụng này dễ hiểu (điểm trung bình 3,597) và cảm thấy thoải mái khi tự đặt thức ăn (điểm trung bình 3,648) Đặc biệt, 85,5% khách hàng tham gia khảo sát nằm trong độ tuổi từ 18 đến 49, nhóm tuổi sử dụng điện thoại thông minh nhiều nhất, điều này lý giải cho sự tự tin của họ trong việc sử dụng công nghệ mới.
4.6.1.4 Điều kiện thuận lợi có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Bảng 4.24: Giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc thang đo điều kiện thuận lợi Biến quan sát Giá trị trung bình
Điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng tích cực mạnh đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng, với hệ số β = 0,168 và p = 0,001 Khi điều kiện thuận lợi tăng lên 1 đơn vị, ý định đặt thức ăn của khách hàng cũng tăng tương ứng Khách hàng hiện hữu và tiềm năng cho rằng đội ngũ giao hàng của các doanh nghiệp dịch vụ có mặt hầu hết tại các quán ăn trên ứng dụng, với điểm số 3,387 Nhiều thương hiệu nổi tiếng có đội ngũ giao hàng sẵn sàng phục vụ, giúp khách hàng dễ dàng đặt món ăn bất cứ lúc nào (điểm số trung bình 3,241) Hướng dẫn cách đặt thức ăn trực tuyến được đánh giá là khá hiệu quả (điểm số 3,423), tuy nhiên, sự hiện diện của đội ngũ giao hàng chủ yếu tập trung ở khu vực trung tâm, trong khi các khu vực khác vẫn thiếu Số lượng quán ăn phục vụ 24/24 còn hạn chế và đội ngũ giao hàng vào ban đêm vẫn ít, dẫn đến sự thiếu lựa chọn cho khách hàng Mặc dù hướng dẫn sử dụng được đánh giá cao hơn, nhưng vẫn chưa đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng.
4.6.1.5 Cảm nhận dễ sử dụng có tác động tích cực lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng
Bảng 4.25: Giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc thang đo cảm nhận dễ sử dụng Biến quan sát Giá trị trung bình
Cảm nhận về sự dễ sử dụng có tác động tích cực yếu lên ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng (β = 0,138; p = 0,005 < 0,05), cho thấy khi cảm nhận dễ sử dụng tăng lên 1 đơn vị, ý định đặt thức ăn của khách hàng cũng tăng theo Mặc dù khách hàng tự tin vào khả năng sử dụng công nghệ, họ lại gặp khó khăn khi thao tác trên ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến, với điểm số chỉ đạt 2,719 cho sự dễ dàng thực hiện Họ cũng cảm thấy không thuần thục trong việc sử dụng ứng dụng (điểm số 2,668) Mặc dù đánh giá việc tiếp cận ứng dụng là khá dễ dàng (điểm số 3,269), nhưng họ cho rằng giao diện và bố cục của ứng dụng còn chưa rõ ràng và dễ hiểu, dẫn đến khó khăn trong việc tìm kiếm quán ăn và chương trình khuyến mãi Điều này cho thấy khách hàng, dù tự tin vào khả năng của mình, vẫn gặp trở ngại khi sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến.
4.6.2 Giả thuyết không đƣợc ủng hộ
Bảng 4.26: Giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc thang đo rủi ro cảm nhận Biến quan sát Giá trị trung bình
Rủi ro cảm nhận không ảnh hưởng đến ý định đặt thức ăn trực tuyến qua ứng dụng (β = -0,044; p = -0,915 > 0,05) Khách hàng cảm thấy yên tâm về thông tin cá nhân nhờ các chế tài nghiêm khắc từ Nhà nước đối với doanh nghiệp vi phạm Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng đã thiết lập quy trình khiếu nại hiệu quả qua đường dây nóng và tương tác trực tuyến, giúp giảm lo lắng về chất lượng món ăn và việc giao hàng sai Mặc dù khách hàng vẫn quan tâm đến rủi ro giả mạo thông tin và chất lượng sản phẩm (điểm số trung bình lần lượt là 3,166, 3,123 và 3,142), nhưng mức độ quan tâm này không cao, cho thấy họ không quá lo lắng về rủi ro khi sử dụng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Chương này trình bày thông tin về mẫu thu thập, kết quả kiểm định các thang đo và mô hình lý thuyết Sau khi đánh giá độ tin cậy, cả 7 thang đo với 23 biến quan sát (trong đó 4 biến bị loại) đều đạt độ tin cậy cao Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy có 7 nhân tố với 22 biến quan sát (1 biến bị loại) được trích ra Kết quả kiểm định hồi quy bội cho thấy chỉ có 5 giả thuyết được ủng hộ ở mức ý nghĩa 5%.
