TỔNG QUAN DỊCH VỤ VIỄN THÔNG OTT CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHHIÊN CỨU
KHÁI NIỆM SỰ CHẤP NHẬN SỬ DỤNG
Chấp nhận sử dụng là quá trình mà khách hàng đồng ý và tiếp tục sử dụng các sản phẩm, dịch vụ hoặc ý tưởng Theo nghiên cứu của Roger và Shoemaker (1971), khách hàng sẽ trải qua các giai đoạn như xem xét, nhận thức, suy nghĩ, thuyết phục, quyết định và xác nhận trước khi sẵn sàng chấp nhận một sản phẩm hoặc dịch vụ.
Hành vi chấp nhận sử dụng dịch vụ là quá trình mà người dùng quyết định chấp nhận và sử dụng một dịch vụ cụ thể Sự chấp nhận này được đánh giá dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm mức độ dễ dàng tiếp cận dịch vụ, sự hài lòng của khách hàng, và những lợi ích mà dịch vụ mang lại Khi người dùng cảm thấy việc sử dụng dịch vụ là một quyết định đúng đắn, điều này không chỉ tạo ra cảm giác hứng thú mà còn dẫn đến cam kết sử dụng dịch vụ trong tương lai.
Chấp nhận dịch vụ Công nghệ viễn thông OTT là hành động của khách hàng đồng ý sử dụng hoặc tiếp tục sử dụng các dịch vụ này trên thiết bị điện thoại thông minh.
CÁC LÝ THUYẾT NỀN LIÊN QUAN
Đề cập đến các ứng dụng OTT, dù chỉ mới phát triển và bùng nổ khoảng từ
Kể từ năm 2012, các ứng dụng OTT đã trở nên phổ biến không chỉ ở các quốc gia khác mà đặc biệt tại thị trường Việt Nam Những ứng dụng này mang lại nhiều lợi ích cho người dùng, nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của ngành viễn thông và Internet Hiện nay, OTT đang dần trở thành xu hướng ưu tiên của người dùng công nghệ.
Kể từ những năm 1960, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và sự chấp nhận sử dụng sản phẩm và dịch vụ công nghệ thông tin, với các lý thuyết này đã được kiểm nghiệm thực tế trên toàn cầu Dưới đây là một số lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu của tác giả.
2.3.1 Lý thuyết khuếch tán đổi mới - IDT ( Innovation Diffusion Theory)
Nhà lý luận & xã hội học Everett Roger đưa ra Lý thuyết khuếch tán đổi mới
Lý thuyết IDT (Diffusion of Innovations) được phát triển vào năm 1983 giải thích quá trình mà người dùng tiếp cận và chấp nhận công nghệ mới, sản phẩm hoặc dịch vụ Theo lý thuyết này, mỗi cá nhân sẽ trải qua năm giai đoạn cơ bản trong quá trình chấp nhận.
Giai đoạn cảm nhận: đây là giai đoạn mỗi cá nhân nhận thức được sự tồn tại của sự đổi mới
Giai đoạn thuyết phục là thời điểm mà các tác động của đổi mới sáng tạo bắt đầu ảnh hưởng đến người dùng Trong giai đoạn này, người dùng không chỉ bộc lộ sự quan tâm mà còn chủ động tìm kiếm thông tin liên quan, đồng thời thể hiện thái độ tích cực hoặc tiêu cực đối với sự đổi mới.
Giai đoạn đưa ra quyết định là thời điểm mà người dùng đã thu thập đủ thông tin để đánh giá những ưu nhược điểm của sự đổi mới Trong giai đoạn này, họ cân nhắc và quyết định xem có chấp nhận áp dụng các ý tưởng, sản phẩm hoặc dịch vụ đổi mới vào thực tiễn hay không Đây là giai đoạn quan trọng, ảnh hưởng đến việc triển khai các đổi mới trong thực tế.
Giai đoạn triển khai là thời điểm người dùng chính thức áp dụng các kết quả của đổi mới để đáp ứng nhu cầu thực tế, đồng thời tiến hành đánh giá tính hữu ích của những thành quả đó.
Trong giai đoạn xác nhận, người dùng tiến hành đánh giá toàn diện về sản phẩm hoặc dịch vụ đổi mới Họ sẽ quyết định xem có nên tiếp tục sử dụng hoặc giới thiệu cho người khác hay không.
Theo IDT, Roger phân chia người dùng thành 05 nhóm dựa trên vòng đời thích nghi công nghệ, giúp nhận diện phản ứng của các nhóm người dùng đối với sự đổi mới.
Hình 2.2 Vòng đời thích nghi công nghệ
Roger (1983) đã nêu ra năm lợi thế chính trong việc chấp nhận ý tưởng, sản phẩm hoặc dịch vụ công nghệ mới, bao gồm: lợi thế tương đối, tức là mức độ cải tiến so với những gì đã có; khả năng tương thích với nhu cầu và giá trị hiện tại; tính phức tạp hay đơn giản của sản phẩm; đặc tính dễ dàng thử nghiệm để người dùng có thể trải nghiệm trước khi quyết định; và tính dễ dàng quan sát, cho phép người tiêu dùng thấy rõ lợi ích và hiệu quả của công nghệ mới.
2.3.2 Thuyết hành động hợp lý – TRA (Theory of Reasoned Action)
Thuyết hành động hợp lý (TRA), được phát triển bởi Ajzen và Fishbein từ năm 1967 và điều chỉnh trong những năm 70, chỉ ra rằng dự định của khách hàng là yếu tố dự đoán hành vi tiêu dùng hiệu quả nhất TRA nhấn mạnh hai yếu tố chính: thái độ của người dùng và yếu tố chuẩn chủ quan.
Thái độ của người tiêu dùng phản ánh niềm tin và đánh giá của họ về sản phẩm, được xác định qua các thuộc tính quan trọng Hầu hết mọi người đều chú trọng đến những đặc điểm cần thiết và có lợi trong quá trình tiêu dùng.
Yếu tố chuẩn chủ quan ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng thông qua niềm tin và động cơ của những người xung quanh như người thân, bạn bè và đồng nghiệp Sự ủng hộ hoặc không ủng hộ từ những cá nhân này có thể tác động mạnh mẽ đến quyết định của người tiêu dùng, dẫn đến xu hướng hành động thực tế của họ.
Hình 2.3 Mô hình thuyết hành động hợp lý TRA (Ajzen và Fishbein, 1975)
Thuyết hành động hợp lý dựa trên giả định rằng người dùng ra quyết định một cách lý trí, cân nhắc thông tin và xu hướng hành động cá nhân Điều này dẫn đến quyết định thực hiện hành vi cụ thể, với nhân tố chuẩn chủ quan đóng vai trò trung gian quan trọng trong hành vi tiêu dùng của khách hàng.
2.3.3 Lý thuyết hành vi dự định – TPB (Theory of Planed Behaviour)
Mô hình Thuyết hành vi dự kiến (TPB) do Ajzen và Fishbein phát triển vào năm 1991, được mở rộng từ Thuyết lý thuyết hành vi (TRA) của cùng tác giả năm 1975, với sự bổ sung yếu tố kiểm soát hành vi của người dùng, nhằm nâng cao độ chính xác trong nghiên cứu hành vi.
Nghiên cứu trong mô hình TPB chỉ ra rằng thái độ, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát hành vi cảm nhận đều ảnh hưởng đến xu hướng hành vi của khách hàng Trong đó, kiểm soát hành vi cảm nhận được hiểu là nhận thức của cá nhân về khả năng thực hiện hoặc không thực hiện hành vi khi có sự kiểm soát.
Hình 2.4 Thuyết hành vi dự định TPB (Ajzen và Fishbein, 1991)
MỘT SỐ NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.4.1 Nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng liên lạc miễn phí” (Nguyễn Thị Ngọc Lan, 2015)
Nghiên cứu của Ngọc Lan (2015) kết hợp nhiều lý thuyết về ý định sử dụng ứng dụng liên lạc miễn phí, tập trung vào ba nhóm khái niệm chính: ý định hành vi (theo thuyết TRA), hành vi sử dụng công nghệ (theo thuyết TPR), và chấp nhận công nghệ (theo TAM và UTAUT) Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có năm yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng các ứng dụng này, bao gồm: hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú, và nhận thức về rủi ro (Nguyễn Thị Ngọc Lan, 2015).
Nguồn: Nguyễn Thị Ngọc Lan, 2015
Hình 2.10 Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng liên lạc miễn phí
2.4.2 Chất lượng dịch vụ và ảnh hưởng xã hội trong sự chấp nhận thanh toán điện tử (Nguyễn Duy Thanh và Huỳnh Anh Phúc, 2017)
Nghiên cứu này dựa trên các lý thuyết chấp nhận công nghệ như Lý thuyết về ý định hành vi (TRA, TPB) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM, UTAUT) Đối tượng nghiên cứu gồm hơn 200 khách hàng đang sinh sống và làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh Kết quả nghiên cứu được kiểm định thông qua kỹ thuật mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) Mô hình nghiên cứu đã cho thấy những kết quả quan trọng.
Nguồn: Nguyễn Duy Thanh và Huỳnh Anh Phúc, 2017
Hình 2.11 Mô hình kết quả nghiên cứu Chất lượng dịch vụ và ảnh hưởng xã hội trong sự chấp nhận thanh toán điện tử
Mô hình nghiên cứu cho thấy rằng Ảnh hưởng xã hội có tác động mạnh mẽ hơn so với Chất lượng dịch vụ đối với Sự chấp nhận thanh toán điện tử tại Việt Nam Bên cạnh đó, các yếu tố về sự hữu ích và tính dễ dàng sử dụng cũng không ảnh hưởng nhiều đến quyết định này Hơn nữa, mô hình chỉ ra rằng Chất lượng và Ảnh hưởng xã hội có mối quan hệ cấu trúc với Sự hữu ích và Dễ dàng sử dụng, đóng góp mới cho lý thuyết về Chấp nhận và sử dụng công nghệ.
2.4.3 Nghiên cứu về “Ý định sử dụng dịch vụ thanh toán di động (M-payment) của người dùng Thái Lan (Chanchai Phonthanukititha Worn và ctg, 2015)
Nghiên cứu này dựa trên các lý thuyết về chấp nhận và sử dụng công nghệ, bao gồm Thuyết khuếch tác đổi mới (IDT), Thuyết hành vi dự định (TPB), Thuyết hành động hợp lý (TRA) và Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Mô hình nghiên cứu ban đầu xác định bảy nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng, bao gồm: (1) Chuẩn chủ quan, (2) Nhận thức tính dễ sử dụng, (3) Nhận thức sự hữu ích, (4) Khả năng tương thích, (5) Nhận thức sự tín nhiệm, (6) Nhận thức rủi ro, và (7) Nhận thức giá cả Tác giả đã khảo sát 256 người dùng tại Bangkok, những người đã từng sử dụng dịch vụ thanh toán trên di động, và dữ liệu thu thập được đã được phân tích bằng phần mềm AMOS 21.
Kết quả nghiên cứu đã loại bỏ ba yếu tố: nhận thức sự hữu ích, nhận thức rủi ro và nhận thức tính dễ sử dụng, so với đề xuất ban đầu Do đó, ý định thanh toán di động bị ảnh hưởng bởi năm yếu tố, với nhận thức sự tín nhiệm là yếu tố tác động mạnh nhất, trong khi khả năng tương thích có tác động ít nhất.
Mô hình Ý định sử dụng dịch vụ thanh toán di động tại Thái Lan cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng tại Việt Nam, theo nghiên cứu của Lê Tấn Phước (2017) Những yếu tố này bao gồm sự tin tưởng vào công nghệ, tính tiện lợi, và mức độ nhận thức của người dùng về dịch vụ Việc hiểu rõ những nhân tố này sẽ giúp các ngân hàng cải thiện dịch vụ và tăng cường sự chấp nhận của khách hàng.
Tác giả nghiên cứu mô hình dựa trên lý thuyết TAM, với dữ liệu thu thập từ 214 người dùng dịch vụ Ngân hàng điện tử của 26 Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam.
Nghiên cứu cho thấy có 09 yếu tố chính ảnh hưởng tích cực đến thái độ chấp nhận dịch vụ Ngân hàng điện tử, bao gồm: ảnh hưởng xã hội (SI), hiểu biết về dịch vụ và lợi ích (AW), tự tin vào khả năng sử dụng công nghệ (SE), niềm tin vào hệ thống ngân hàng điện tử (TR), hình ảnh của ngân hàng (BI), nhận thức về tính dễ sử dụng (PEOU) và nhận thức về sự hữu ích từ việc sử dụng ngân hàng điện tử (PU).
Hình 2.13 Sự chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Việt Nam
Yếu tố PU và ATT có ảnh hưởng lớn và trực tiếp đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử Trong khi đó, nhận thức dễ sử dụng (PEOU) là yếu tố gián tiếp có tác động mạnh nhất, còn hình ảnh ngân hàng lại có ảnh hưởng ít nhất đến sự chấp nhận này.
2.4.5 Nghiên cứu chấp nhận sử dụng dịch vụ điện thoại di động trong lĩnh vực gần với truyền thông (NFC), (Chen và Chang, 2013)
Nghiên cứu này kết hợp mô hình UTAUT và TAM, chỉ ra rằng các yếu tố như kỳ vọng về hiệu quả, ảnh hưởng xã hội, kỳ vọng về sự nỗ lực và lo ngại của người dùng đều ảnh hưởng đến xu hướng và ý định sử dụng công nghệ Đặc biệt, lo ngại về rủi ro có tác động tiêu cực đến người tiêu dùng, trong khi các yếu tố khác lại có tác động tích cực đến ý định hành vi sử dụng.
Nghiên cứu của Chen và Chang (2013) chỉ ra rằng các yếu tố như kinh nghiệm, tuổi tác và giới tính đều có tác động đáng kể đến hành vi của người tiêu dùng trong lĩnh vực dịch vụ.
Hình 2.14 Mô hình nghiên cứu chấp nhận sử dụng dịch vụ điện thoại di động trong lĩnh vực gần với truyền thông (NFC)
2.4.6 Ảnh hưởng của sự e ngại về bảo mật thông tin riêng tư và sự sẵn sàng đổi mới của khách hàng đến sự chấp nhận LBS (Location Base Service), (Xu và Gupta, 2009)
Nghiên cứu này áp dụng mô hình UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003) để phân tích mối quan ngại của người dùng về bảo mật thông tin cá nhân và mức độ sẵn sàng tiếp nhận đổi mới Mục tiêu là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận của khách hàng đối với dịch vụ định vị vị trí (LBS).
Hình 2.15 Mô hình ảnh hưởng của sự e ngại về bảo mật thông tin riêng tư và sự sẵn sàng đổi mới của cá nhân đến sự chấp nhận LBS
Nghiên cứu của Xu và Gupta (2009) chỉ ra rằng kỳ vọng về nỗ lực, hiệu quả và sự sẵn sàng tiếp nhận đổi mới của cá nhân có ảnh hưởng tích cực đến việc chấp nhận dịch vụ LBS của khách hàng, trong khi lo ngại về bảo mật riêng tư lại có tác động tiêu cực.
2.4.7 Tổng kết các đề tài nghiên cứu trước đây
Bảng 2.2 Bảng tổng hợp các nghiên cứu liên quan
STT Tên đề tài Lý thuyết nền Kết quả nghiên cứu Khoảng cách với đề tài Ứng dụng
Nghiên cứu của Xu & cho thấy rằng sự lo ngại về bảo mật thông tin riêng tư ảnh hưởng đáng kể đến sự chấp nhận dịch vụ vị trí (LBS) của khách hàng Bên cạnh đó, mức độ sẵn sàng đổi mới của khách hàng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định việc chấp nhận các công nghệ mới Kết quả nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng niềm tin và đảm bảo an toàn thông tin cá nhân để thúc đẩy sự chấp nhận LBS trong cộng đồng người tiêu dùng.
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu đề tài được tác giả đề xuất dựa theo Nguyễn Đình Thọ
Nguồn: Nguyễn Đình Thọ, 2011
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn: giai đoạn nghiên cứu sơ bộ áp dụng phương pháp định tính và giai đoạn nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng, dựa trên mô hình nghiên cứu đã xây dựng từ lý thuyết nền và các đề tài liên quan trước đó.
3.1.1 Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ
Trong giai đoạn này, phương pháp nghiên cứu định tính được áp dụng để khám phá và điều chỉnh các biến quan sát nhằm đo lường các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Quá trình này bao gồm việc điều chỉnh thang đo và xây dựng bảng hỏi, phục vụ cho nghiên cứu định lượng tiếp theo Tác giả sẽ thực hiện kỹ thuật thảo luận tay đôi để thu thập thông tin.
Thảo luận tay đôi với các chuyên gia có kiến thức và kinh nghiệm sâu rộng là cách hiệu quả để đánh giá và đo lường hiệu quả của ứng dụng OTT Dự kiến, sẽ có cuộc thảo luận với ba chuyên gia trong lĩnh vực này.
Tác giả tiến hành thảo luận để hiệu chỉnh giá trị nội dung và ngôn từ của các phát biểu liên quan đến các biến quan sát Mục tiêu là đánh giá tính đầy đủ và hợp lý của các biến quan sát, từ đó điều chỉnh số lượng các biến đã xây dựng trước đó, bao gồm việc thêm hoặc bớt biến quan sát, nhằm đảm bảo giá trị nội dung của thang đo.
Bảng câu hỏi phỏng vấn định tính: Phụ lục 3 đính kèm
3.1.2 Giai đoạn nghiên cứu chính thức
Trong nghiên cứu chính thức, các biến quan sát được đánh giá bằng thang đo Likert 5 điểm, trong đó (1) biểu thị hoàn toàn không đồng ý và (5) biểu thị hoàn toàn đồng ý Dữ liệu được thu thập thông qua phương pháp lấy mẫu thuận tiện từ các đối tượng đã nêu trong mục 1.1.4.
Tác giả đã tiến hành gửi khảo sát "Bảng câu hỏi khảo sát định lượng" (Phụ lục 5 đính kèm) trực tiếp đến các đối tượng tham gia khảo sát.
Sau khi hoàn tất khảo sát và thu thập dữ liệu, thông tin sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS Quá trình phân tích dữ liệu diễn ra theo các bước cụ thể đã được nêu bởi Nguyễn Đình Thọ (2011).
Bước đầu tiên trong quá trình xử lý dữ liệu là mã hóa và làm sạch, nhằm phát hiện và loại bỏ các giá trị dị biệt cũng như dữ liệu bị khuyết, từ đó đảm bảo tính chính xác và đại diện của dữ liệu thu thập được.
Bước 2: Sử dụng phương pháp thống kê mô tả để mô tả dữ liệu thu thập dựa trên dữ liệu sau khi mã hóa và làm sạch
Bước 3: Kiểm định Cronbach’s Alpha nhằm xác định độ tin cậy của thang đo
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), thang đo chấp nhận được khi có trị số Cronbach’s Alpha từ 0.6 cho mục đích nghiên cứu khám phá
Hệ số tương quan biến – tổng là chỉ số thể hiện mối quan hệ giữa một biến quan sát và điểm trung bình của các biến quan sát khác trong cùng một thang đo Để đảm bảo tính chính xác, hệ số này cần phải lớn hơn 0.3 Những biến có hệ số tương quan biến – tổng dưới 0.3 sẽ được coi là biến rác và sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo.
Bước 4 trong quy trình phân tích dữ liệu là thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) để giảm thiểu số lượng biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp biến ít hơn nhưng có ý nghĩa hơn Để đảm bảo tính phù hợp của phân tích, trị số KMO cần nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1.
Phân tích nhân tố sử dụng Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố cần giữ lại trong mô hình; chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được xem xét và giữ lại.
Nghiên cứu áp dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components kết hợp với phép quay Varimax, yêu cầu các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 để đạt tiêu chuẩn.
Sau khi rút trích các nhân tố, cần lưu lại các nhân số (giá trị của các biến tổng hợp) để tạo ra các biến mới phục vụ cho các phương pháp phân tích tương quan và hồi quy sau này.
Bước 5 trong quá trình kiểm định mô hình bao gồm việc phân tích tương quan và hồi quy đa biến để đánh giá giả thuyết và độ phù hợp tổng thể của mô hình Phân tích tương quan giúp xác định mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc; nếu có biến độc lập không tương quan, cần xem xét loại bỏ nó khỏi mô hình Đồng thời, việc phân tích này cũng phát hiện mối tương quan giữa các biến độc lập, điều này rất quan trọng vì có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng đến kết quả phân tích hồi quy.
Trong phân tích hồi quy, để mô hình được chấp nhận và có ý nghĩa, giá trị thống kê F tính từ R² cần có giá trị sig < 0.05 Hệ số R² hiệu chỉnh cho biết mức độ giải thích của mô hình, và một mô hình được coi là tốt khi R² hiệu chỉnh lớn hơn 0.5.
THIẾT KẾ MẪU
Do hạn chế về nguồn lực và thông tin, nghiên cứu không thể sử dụng phương pháp chọn mẫu xác suất, mà thay vào đó áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện Bảng câu hỏi sẽ được gửi đến các đối tượng đáp ứng tiêu chí tại mục 1.4.1 Những người đồng ý tham gia sẽ được đưa vào mẫu nghiên cứu.
Theo Nguyễn Đình Thọ, kích thước mẫu cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý và độ tin cậy cần thiết Mặc dù kích thước mẫu lớn mang lại lợi ích, nhưng điều này lại tốn thời gian và chi phí Hiện tại, các nhà nghiên cứu xác định kích thước mẫu cần thiết bằng cách sử dụng các công thức kinh nghiệm phù hợp với từng phương pháp xử lý.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, trong phân tích nhân tố, số quan sát tối thiểu cần gấp 5 lần số biến quan sát Với 31 biến quan sát trong đề tài, cỡ mẫu cần thiết là 155 Để tăng độ tin cậy, nghiên cứu sẽ khảo sát 500 người có kiến thức về các ứng dụng OTT trên điện thoại thông minh.
XÂY DỰNG THANG ĐO SƠ BỘ
Đề tài nghiên cứu bao gồm 7 nhân tố, mỗi nhân tố được đo lường thông qua các biến quan sát khác nhau Những biến quan sát này được phát triển dựa trên mô hình gốc và được điều chỉnh phù hợp với đề tài thông qua nghiên cứu định tính.
3.3.1 Thang đo Kỳ vọng về hiệu quả
Nhân tố Kỳ vọng về hiệu quả (HQ) liên quan đến niềm tin của người tiêu dùng rằng việc sử dụng các ứng dụng OTT sẽ mang lại kết quả tích cực và lợi ích cao trong việc liên lạc Nhân tố này được đánh giá thông qua 6 phát biểu cụ thể.
Bảng 3.1 Thang đo Kỳ vọng về hiệu quả (HQ)
1 Tôi thấy các ứng dụng OTT giúp tôi thực hiện các hình thức liên lạc nhanh hơn
2 Tôi thấy các ứng dụng OTT giúp tôi tiết kiệm chi phí cho việc liên lạc
3 Tôi thấy các ứng dụng OTT thuận tiện cho tôi sử dụng mọi lúc mọi nơi
4 Tôi thấy các ứng dụng OTT cung cấp nhiều tính năng liên lạc hiệu quả (gọi thoại, nhắn tin, chat group, gọi video, )
5 Tôi tìm kiếm và làm quen được nhiều bạn bè qua các ứng dụng OTT
6 Nhìn chung Tôi thấy các ứng dụng OTT là hiệu quả
3.3.2 Thang đo Kỳ vọng về sự nỗ lực
Nhân tố Kỳ vọng về sự nỗ lực (NL) thể hiện mức độ cảm nhận của khách hàng về sự dễ dàng trong việc cài đặt, thao tác và sử dụng các ứng dụng OTT trên điện thoại thông minh Điều này được đo lường thông qua các phát biểu liên quan đến trải nghiệm người dùng.
Bảng 3.2 Thang đo Kỳ vọng về sự nỗ lực (NL)
1 Tôi thấy các ứng dụng OTT dễ dàng cài đặt
2 Tôi dễ dàng tạo tài khoản và thao tác trên các ứng dụng OTT
3 Tôi thấy các giao diện ứng dụng OTT rõ ràng và dễ hiểu
4 Ngôn ngữ trên các ứng dụng OTT phù hợp và dễ hiểu
3.3.3 Thang đo Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội (AH) được thể hiện qua việc người dùng nhận thức rằng những người xung quanh như gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, người thân hoặc các đối tượng khác sẽ ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng các ứng dụng OTT của họ
Bảng 3.3 Thang đo Ảnh hưởng xã hội (AH)
1 Tôi thấy các ứng dụng OTT được nhắc tới nhiều và đánh giá cao trên các phương tiện thông tin
2 Người thân của tôi khuyến khích tôi sử dụng các ứng dụng OTT
3 Bạn bè của tôi khuyến khích tôi sử dụng các ứng dụng OTT
4 Tôi thấy việc sử dụng các ứng dụng OTT hiện đang là xu hướng chung của xã hội.
3.3.4 Thang đo Cảm nhận sự thích thú
Theo mô hình TAM mở rộng và UTAUT 2, Cảm nhận sự thích thú là cảm giác hứng thú và tò mò của người dùng đối với các ứng dụng công nghệ, cũng như niềm vui và sự sung sướng khi sử dụng chúng trên điện thoại thông minh Thang đo của nhân tố này bao gồm các phát biểu thể hiện mức độ cảm nhận của người dùng về sự hấp dẫn của các ứng dụng.
Bảng 3.4 Thang đo Cảm nhận sự thích thú (TT)
1 Tôi thấy các ứng dụng OTT có giao diện đẹp và sinh động
2 Tôi thích các tính năng tích hợp kèm theo của các ứng dụng OTT (Nghe nhạc, tải sticker, post hình, cập nhật trạng thái, )
3 Tôi hứng thú với các tính năng mới của OTT như chat group, gọi video,…
4 Kho sticker của các ứng dụng OTT thật dễ thương và thú vị
5 Tôi cảm nhận các ứng dụng OTT giúp tôi vui vẻ và thích thú hơn
Nguồn:Moon Ji Won và Kim Young Gul, 2001
3.3.5 Thang đo Nhận thức rủi ro
Yếu tố nhận thức rủi ro (RR) được hình thành dựa trên Thuyết nhận thức rủi ro - TPR (Bauer, 1960) Người dùng ứng dụng OTT thường lo ngại về các rủi ro tiềm ẩn, bao gồm việc bị lộ vị trí cá nhân và bảo mật thông tin cá nhân.
Dựa vào nghiên cứu trên, nhân tố rủi ro trong mô hình được đo lường thông qua các biến quan sát:
Bảng 3.5 Thang đo Nhận thức rủi ro (RR)
1 Tôi cảm thấy lo lắng về việc bảo mật về thông tin cá nhân khi sử dụng các ứng dụng OTT
2 Tôi lo lắng điện thoại của tôi sẽ bị lây lan các virus, mã độc khi dùng các ứng dụng OTT
3 Tôi e ngại về việc bảo mật các nội dung liên lạc (tin nhắn, cuộc gọi, hình ảnh, )
4 Tôi lo lắng sẽ bị mất danh bạ hiện tại
5 Tôi e ngại về việc chia sẻ vị trí người dùng
Nguồn: Nguyễn Thị Ngọc Lan, 2015
3.3.6 Thang đo Điều kiện thuận tiện
Theo mô hình UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003), điều kiện thuận lợi như hạ tầng kỹ thuật (mạng internet, điện thoại thông minh) và việc cài đặt sẵn ứng dụng sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng Khi có các yếu tố này, người dùng sẽ dễ dàng chấp nhận và sử dụng các ứng dụng OTT Các biến quan sát để đo lường yếu tố này bao gồm
Bảng 3.6 Thang đo Điều kiện thuận tiện (DK)
1 Tôi có phương tiện để có thể sử dụng các ứng dụng OTT
2 Tôi thấy việc kết nối Internet hiện nay rất phổ biến và dễ dàng (wifi, 3G, 4G, )
3 Các ứng dụng OTT có sẵn trong kho ứng dụng và cài đặt hoàn toàn miễn phí
4 Tôi có đủ kiến thức để sử dụng các ứng dụng OTT
3.3.7 Thang đo Chấp nhận sử dụng
Chấp nhận sử dụng là hành động mà người tiêu dùng đồng ý và sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ Việc đo lường mức độ chấp nhận sử dụng được thực hiện thông qua ba phát biểu cụ thể.
Bảng 3.7 Thang đo Chấp nhận sử dụng (CN)
1 Tôi dự định sẽ tìm hiểu thêm thông tin về các ứng dụng OTT để sử dụng/ tiếp tục sử dụng
2 Tôi dự định sẽ sử dụng các ứng dụng OTT thường xuyên thay cho cách liên lạc truyền thống (bằng mạng viễn thông)
3 Tôi sẽ sử dụng các ứng dụng OTT và giới thiệu người khác dùng
Các biến quan sát trong thang đo được đo lường bằng thang đo Likert 5 mức như sau:
MÔ TẢ BẢNG CÂU HỎI
Nội dung bảng câu hỏi dự kiến gồm 2 phần
Phần 1: bao gồm những câu hỏi sàng lọc về độ một số tiêu chí như tuổi, giới tính, thu nhập, nghề nghiệp, sự hiểu biết về OTT, tần suất truy cập Internet để lựa chọn và tiếp cận đúng đối tượng khảo sát theo những điều kiện được trình bày ở mục
Phần 2: gồm những câu hỏi chính được xây dựng dựa trên các biến quan sát nhằm đo lường các biến trong mô hình (Dự kiến 31 câu hỏi)
Với tổng số 40 câu hỏi, thời gian hoàn thành bảng câu hỏi dự kiến là 25 – 30 phút.
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
ĐẶC ĐIỂM MẪU KHẢO SÁT
Về giới tính, khảo sát thu thập được thông tin từ 158 nam (chiếm 39%), và
248 nữ (chiếm 61%) Phân bố giới tính được thể hiện qua Đồ thị 4.1 Đồ thị 4.1 Thông tin về giới tính
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu khảo sát
Thống kê giới tính khảo sát
Nhóm tuổi 25 – 34 tuổi là nhóm được khảo sát nhiều nhất, với 312 đối tượng, chiếm 77% tổng số Ngoài ra, nhóm tuổi 16 – 24 tuổi cũng được khảo sát, chiếm 15%, trong khi nhóm 35 – 44 tuổi chiếm 8%.
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu khảo sát
Khảo sát cho thấy nhân viên văn phòng chiếm tỷ lệ cao nhất với 38%, tiếp theo là nhân viên Sale với 27% Nhóm học sinh, sinh viên đứng thứ ba, chiếm 11% Các nhóm nghề nghiệp khác ít hơn và được gộp lại thành một nhóm khác, chiếm 24%.
Thống kê độ tuổi khảo sát
51 Đồ thị 4.3 Thông tin về nghề nghiệp
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu khảo sát
Thu nhập của các nhóm đối tượng khảo sát rất đa dạng Trong đó, nhóm có thu nhập dưới 5 triệu đồng/tháng chiếm 14%, nhóm thu nhập từ 5 đến 10 triệu đồng/tháng chiếm 4%, nhóm thu nhập 10-15 triệu đồng/tháng chiếm tỷ lệ cao nhất với 57% Nhóm có thu nhập từ 15-20 triệu đồng/tháng chiếm 18%, và nhóm thu nhập trên 20 triệu đồng/tháng khoảng 7%.
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu khảo sát
Thống kê theo Nghề nghiệp
SV/HS NVVP Sale Khác
Thống kê theo Thu nhập
4.2.5 Sự hiểu biết về các ứng dụng OTT
Theo khảo sát, tác giả đã nêu tên 10 ứng dụng OTT phổ biến với lượng người dùng lớn Kết quả cho thấy, 5 ứng dụng được nhiều người tiêu dùng biết đến nhất là Zalo, Facebook Messenger, Viber, Skype và Whatsapp Đặc biệt, gần như 100% đối tượng khảo sát nhận diện được Zalo và Facebook Messenger, chứng tỏ mức độ phổ biến vượt trội của hai ứng dụng này.
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu khảo sát
4.2.6 Mức độ thường xuyên sử dụng điện thoại thông minh truy cập Internet
Theo khảo sát, 89% người tham gia sử dụng smartphone để truy cập internet hàng ngày, 7% sử dụng vài lần mỗi tuần, và chỉ 4% sử dụng ít hơn một lần mỗi tuần Không có ai trong số họ không sử dụng smartphone Điều này cho thấy rằng việc sở hữu điện thoại thông minh ngày càng dễ dàng và việc truy cập internet đã trở thành thói quen phổ biến của người dùng.
Zalo Viber Facebook Skype Whatapp
Mức độ nhận biết các ứng dụng OTT
53 Đồ thị 4.6 Mức độ thường xuyên sử dụng điện thoại thông minh truy cập
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu khảo sát
Dựa trên các số liệu thống kê, nhóm đối tượng khảo sát được lựa chọn là phù hợp và đáp ứng đầy đủ các tiêu chí cần thiết, đảm bảo tính đại diện cho mẫu Tất cả các đối tượng đều có hiểu biết về các ứng dụng OTT và có đủ điều kiện để sử dụng chúng Hơn nữa, nhóm khảo sát bao gồm các cá nhân thuộc nhiều ngành nghề và độ tuổi khác nhau, đáp ứng tiêu chí tại Mục 1.4.1, do đó, dữ liệu thu thập được có độ tin cậy cao và có tính đại diện.
KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các thang đo trong mô hình được tóm tắt trong bảng 4.2
Bảng 4.2 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha Thang đo Cronbach’s
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại
Kỳ vọng về hiệu quả
Hàng ngày Vài lần/tuần Khoảng 1 lần/tuần hoặc ít hơn Không bao giờ
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại
Kỳ vọng về sự nỗ lực 0 912
NL4 838 875 Ảnh hưởng xã hội 0.795
Cảm nhận sự thích thú 0.904
RR4 695 796 Điều kiện thuận tiện 0.830
Để tăng độ tin cậy của thang đo, tác giả đã loại bỏ hai biến quan sát (HQ5 và AH4) trước khi thực hiện phân tích EFA Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các thang đo trong mô hình được tóm tắt như sau.
Bảng 4.3 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha sau khi loại bỏ 2 biến quan sát
Cronbach’s Alpha của Thang đo
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại
Kỳ vọng về hiệu quả
Kỳ vọng về sự nỗ lực 0 912
NL4 838 875 Ảnh hưởng xã hội 0.829
Cảm nhận sự thích thú 0.904
RR4 695 796 Điều kiện thuận tiện 0.830
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS
Kết quả từ Bảng 4.3 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều lớn hơn 0.7, trong đó thang đo Ảnh hưởng xã hội có hệ số 0.829 và thang đo Kỳ vọng về sự nỗ lực cao nhất với 0.912 Điều này chứng tỏ các thang đo đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố EFA.
Hệ số tương quan giữa các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, với giá trị nằm trong khoảng từ 0.602 đến 0.822 Điều này cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ giữa các biến quan sát trong nghiên cứu.
Bảng 4.3) đều được giữ lại và đưa vào phân tích EFA.
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
4.4.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập
Thực hiện phân tích nhân tố EFA với 24 biến quan sát, kết quả cho thấy:
Hệ số KMO = 0.886 > 0.5: cho thấy phân tích này là thích hợp
Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 < 5% cho thấy các biến quan sát trong phân tích EFA có tương quan với tổng thể
Kết quả phân tích EFA có 6 nhân tố được trích ra Cả 6 nhân tố này có Eigenvalue > 1, cho thấy cả 6 nhân tố đều phù hợp
Tổng phương sai trích đạt 74.066%, vượt mức 50%, cho thấy phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu Điều này cho thấy 6 nhân tố được trích ra giải thích 74.066% sự biến thiên của dữ liệu.
Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát được trình bày trong Bảng 4.4 Tất cả
Sau khi thực hiện phân tích EFA, 24 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, không có sự xáo trộn nào Điều này cho thấy các nhân tố độc lập vẫn giữ nguyên về số lượng, và do đó, các biến này sẽ được giữ lại để tiếp tục phân tích tương quan và hồi quy.
Bảng 4.4 Kết quả phân tích EFA đối với biến độc lập
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS
Kết quả thu được từ phân tích EFA, mô hình vẫn giữ lại gồm 6 khái niệm độc lập và 24 biến quan sát
4.4.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy:
Hệ số KMO = 0.732 > 0.5: cho thấy phân tích này là thích hợp
Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 < 5% cho thấy các biến quan sát trong phân tích EFA có tương quan với tổng thể
Có 1 nhân tố được trích với có Eigenvalue = 2.444 > 1, tổng phương sai trích
= 81.452% > 50% cho thấy phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu
Trọng số của các biến quan sát đều cao Như vậy, các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho tiến hành phân tích tiếp theo
Bảng 4.5 Kết quả phân tích EFA đối với biến phụ thuộc
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS
Sau khi thực hiện phân tích EFA, mô hình chính thức được xác định bao gồm 6 biến độc lập với 24 biến quan sát và 1 biến phụ thuộc với 3 biến quan sát.
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THIẾT
Phân tích được thực hiện để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu có biến độc lập không tương quan với biến phụ thuộc, cần xem xét loại bỏ biến đó khỏi mô hình Đồng thời, việc phân tích tương quan cũng giúp phát hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập, vì những mối tương quan này có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích tương quan thể hiện trong bảng 4.6
Bảng 4.6 Kết quả phân tích tương quan Pearson
HQ NL AH TT RR DK CN
HQ NL AH TT RR DK CN
** Tương quan ở mức ý nghĩa 1% (Kiểm định 2 phía)
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích tương quan cho thấy:
Các biến Kỳ vọng về hiệu quả, Kỳ vọng sự nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội, Cảm nhận sự thích thú, Nhận thức rủi ro và Điều kiện thuận tiện đều có mối tương quan tuyến tính với biến Chấp nhận sử dụng ở mức ý nghĩa 0.01, vì vậy các biến này sẽ được đưa vào phân tích hồi quy.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập không cao, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến này không đáng lo ngại Mô hình hồi quy tuyến tính sẽ được áp dụng để phân tích sâu hơn về hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Dựa trên kết quả phân tích tương quan, một mô hình hồi quy đã được xây dựng với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc Phương trình hồi quy được thiết lập như sau:
CN = β0 + β1*HQ + β2*NL + β3*AH + β4*TT – β5*RR + β6* DK + ε
- CN: Sự chấp nhận sử dụng dịch vụ công nghệ viễn thông OTT trên điện thoại thông minh
- HQ: Kỳ vọng về hiệu quả
- NL: Kỳ vọng về sự nỗ lực
- TT: Cảm nhận thích thú
- AH: Ảnh hưởng xã hội
- RR: Nhận thức rủi ro
- DK: Điều kiện thuận tiện
- β1, β2, β3, β4, β5, β6: các hệ số hồi quy riêng phần
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp chọn biến Enter, trong đó tất cả các biến được đưa vào cùng một lúc Kết quả phân tích này được trình bày chi tiết trong bảng 4.7.
Bảng 4.7 Kết quả phân tích hồi quy
1 872 a 761 757 38692 2.069 a Predictors: (Constant), DIEUKIEN, ANHHUONG, THICHTHU, RUIRO, NOLUC,
B Std Error Beta Tolerance VIF
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS
Trị số thống kê F từ R² của mô hình cho thấy mức ý nghĩa rất nhỏ (sig = 0), chứng tỏ mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận của khách hàng phù hợp với tập dữ liệu và có thể áp dụng Các biến độc lập như Kỳ vọng về hiệu quả, Kỳ vọng sự Nỗ lực, Cảm nhận sự thích thú, Nhận thức rủi ro, và Điều kiện thuận tiện đều có hệ số Sig < 5%, chỉ ra rằng chúng có tác động đến biến phụ thuộc là Sự chấp nhận OTT.
Sig=0.884, cho thấy yếu tố này không có sự tác động hoặc có sự tác động không đáng kể đến biến phụ thuộc (Sự chấp nhận OTT)
Hệ số R 2 hiệu chỉnh đạt 0.757, cho thấy 75.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình Điều này có nghĩa là sự chấp nhận dịch vụ công nghệ viễn thông OTT trên điện thoại thông minh phụ thuộc vào các yếu tố như kỳ vọng về hiệu quả, kỳ vọng sự nỗ lực, cảm nhận sự thích thú, nhận thức rủi ro và điều kiện thuận tiện Trong khi đó, 24.3% sự chấp nhận sử dụng còn lại được giải thích bởi các biến khác không nằm trong mô hình.
Hệ số Durbin-Watson là 2,069 cho thấy các sai số trong mô hình độc lập với nhau.
KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT
Kết quả nghiên cứu và kiểm định giả thuyết được trình bày ở Bảng 4.8
Bảng 4.8 Tóm tắt kết quả nghiên cứu và kiểm định giả thuyết
Biến Giả thuyết Kết quả nghiên cứu Kết luận
Kỳ vọng về hiệu quả
Giả thuyết H1: Kỳ vọng về hiệu quả có tác động dương (+) lên Sự chấp nhận dịch vụ Công nghệ viễn thông OTT trên điện thoại thông minh
Giá trị β1 = 0.352 và sig.( β1) = 0.00
