Những yếu tố ảnh hưởng đến ý định truyền miệng điện tử của khách hàng tại sàn thương mại điện tử Shopee khu vực thành phố Hồ Chí Minh

Mục đích của bài nghiên cứu nhằm xác định động lực thúc đẩy truyền miệng điện tử (e-WOM) của người dùng dịch vụ của sàn thương mại điện tử Shopee tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Lý thuyết về hành vi có kế hoạch (TPB) đã được sử dụng để giải thích hành vi này.

ID: YSC3F.342

NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH TRUYỀN MIỆNG ĐIỆN TỬ CỦA KHÁCH HÀNG TẠI SÀN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ SHOPEE KHU VỰC

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LÊ THỊ NHƯ Ý1, ĐÀM TRÍ CƯỜNG1

1 Khoa Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh

17067701.y@student.iuh.edu.vn, damtricuong@iuh.edu.vn

Tóm tắt. Mục đích của bài nghiên cứu nhằm xác định động lực thúc đẩy truyền miệng điện tử (e-WOM) của người dùng dịch vụ của sàn thương mại điện tử Shopee tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh Lý thuyết

về hành vi có kế hoạch (TPB) đã được sử dụng để giải thích hành vi này Bằng phương pháp hồi quy tuyến tính với 318 mẫu khảo sát, kết quả cho thấy những yếu tố tác động đến hành vi truyền miệng điện tử (e-WOM) bao gồm: (1) Động lực kinh tế, (2) Quan tâm đến người khác, (3) Tự nâng cao bản thân, (4) Tìm kiếm lời khuyên đến ý định truyền miệng điện tử (eWOM) Đồng thời, bài viết cũng đề xuất một số ứng dụng thực tiễn và hướng nghiên cứu trong tương lai

Từ khóa. eWOM- truyền miệng điện tử, Đánh giá trực tuyến, Lý thuyết về hành vi có kế hoạch (TPB),

Shopee

THE FACTORS AFFECTING ON ELECTRONIC WORD OF MOUTH (EWOM) INTENTION OF CUSTOMER ON SHOPEE IN THE E-COMMERCE BUSINESS

SECTOR: THE STUDY CASE OF HO CHI MINH CITY USERS

Abstract. This paper aims to illustrate the motivational factors influencing Electronic Word-of-Mouth

providing behavior, Shopee user at Ho Chi Minh City in particular The theory of planned behavior (TPB) has been used to explain this behavior By linear regression method with 318 observations from all around the city, the result demonstrated that e-WOM motivational factors are (1) Economic incentives, (2) Concerned about other customers, (3) Self-enhancement and (4) Advice seeking In addition, this paper also implicated some practical use and future research suggestions

Keywords. eWOM - Electronic Word-of-Mouth, Online review, Theory of planned behavior (TPB), Shopee

1 GIỚI THIỆU

Sự phát triển của công nghệ web 2.0 đã mang lại nhiều thay đổi từ thương mại sang Thương mại điện tử và ảnh hưởng của nó đã mở ra một nền tảng rộng rãi trong các trang mạng xã hội thông thường từ truyền miệng đến truyền miệng điện tử (eWOM) - một hình thức mới phát triển nhanh chóng thu hút sự chú ý đông đảo của các nhà nghiên cứu thị trường Các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu eWOM trong nhiều bối cảnh khác nhau Truyền miệng điện tử trên các nền tảng mạng xã hội có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng (T Wang et al., 2016) Việc sử dụng mạng xã hội và eWOM có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng và niềm tin trực tuyến đóng vai trò trung gian rất quan trọng (Shantanu Prasad et al., 2017) Những nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng eWOM giúp tăng số lượng thành viên trên trang mạng xã hội Internet, các thành viên liên tục được kết nối với nhau và làm phạm vi tiếp cận của eWOM rộng hơn, từ đó làm tăng khả năng thu hút khách hàng mới Đồng thời, người tiêu dùng có thể tiếp cận thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ trước khi mua với sự trợ giúp của eWOM được chia sẻ trên các trang mạng xã hội (Michelle, P Y 2018) EWOM tích cực củng cố thái độ đối với thương hiệu và ý định mua hàng (Kudeshia

& Kumar, 2017), cũng như có tác động tích cực đến hình ảnh thương hiệu, xây dựng lòng trung thành khách hàng và ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng (Setiawan, et al., 2014) Những nghiên cứu trên đã cho thấy sự ảnh hưởng rộng lớn của eWOM trong bối cảnh Internet đang trở thành một phần vô cùng quan

trọng trong cuộc sống của con người Còn rất nhiều tác động của truyền miệng điện tử mà hiện tại còn chưa được nghiên cứu cũng như những thành tố khác tác động lên eWOM

Những nơi có các hoạt động truyền miệng điện tử sôi nổi có thể là kênh truyền thông hữu hiệu cho các doanh nghiệp nếu khai thác đúng mặt tích cực của eWOM Và, các trang thương mại điện tử là nơi có nhiều bình luận, đánh giá của người tiêu dùng nhất, là nơi rất nhiều khách hàng tiềm năng đã tìm đọc các bình luận như một trong những kênh giúp họ đưa ra quyết định mua Tại đây, các doanh nghiệp có mức độ kiểm soát hành vi tiêu dùng ở mức độ thấp hơn do eWOM ảnh hưởng đến người tiêu dùng ở mức độ cao trong quá trình quyết định mua hàng (Sridhar & Srinivasan, 2012; Cheung & Lee, 2012) Vì khả năng kiểm soát thông tin được tạo ra phụ thuộc vào khả năng giao tiếp của người tiêu dùng (Mangold & Faulds, 2009), người tiêu dùng ngày nay tích cực và chịu trách nhiệm về trải nghiệm phương tiện truyền thông của họ, khiến việc hiểu các yếu tố động lực thúc đẩy mức độ trao đổi eWOM trên các phương tiện truyền thông trở nên quan trọng hơn bao giờ hết (McQuail, 2000) Sự hiểu biết ban đầu về động lực eWOM có thể xác định các yếu tố thúc đẩy các thành viên trao đổi eWOM từ đó khai thác hiệu quả các lợi ích của eWOM và đồng thời hạn chế được những tác động của eWOM tiêu cực Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu đều tập trung vào lợi ích mà eWOM mang lại cho khách hàng và doanh nghiệp, các nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định viết eWOM đối của người tiêu dùng từ góc độ cá nhân, các nghiên cứu về các yếu

tố dự đoán ý định viết đánh giá dành cho mua sắm trực tuyến vẫn còn ít Mục tiêu chính của nghiên cứu hiện tại là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định viết bài đánh giá sản phẩm sau khi mua sắm trực tuyến được thực hiện bằng cách thử nghiệm Lý thuyết về hành động hợp lí (Ajzen & Fishbein, 1975) khách hàng

sử dụng các trang thương mại điện tử ở Việt Nam

Lĩnh vực kinh doanh thương mại điện tử của Việt Nam rất khốc liệt với sự tham gia của các công ty trong nước và quốc tế, những người đang cố gắng xây dựng khán giả của họ trên môi trường trực tuyến, các trang web có lưu lượng truy cập cao hơn sẽ dẫn đến nhận thức về thương hiệu tốt hơn từ người tiêu dùng, cộng với tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và cuối cùng là vượt trội về doanh thu của họ ngang bằng với đối thủ cạnh tranh của họ Theo báo cáo của iPrice, xếp hạng các ứng dụng TMĐT được sử dụng nhiều nhất tại Việt Nam vào năm 2019 có 4 ứng dụng hàng đầu là Shopee, Lazada, Tiki và Sendo (iPrice, 2020) Là ứng dụng mua sắm trực tuyến và sàn giao dịch thương mại điện tử có trụ sở đặt tại Singapore, thuộc sở hữu của tập đoàn SEA (trước đây là Garena), Shopee được giới thiệu lần đầu tại Singapore vào năm 2015, và hiện đã

có mặt tại các quốc gia: Singapore; Malaysia; Thái Lan; Đài Loan; Indonesia; Việt Nam, Philipines và Brazil (Wikipedia) Với hỗ trợ tài chính từ công ty mẹ SEA Limited, Shopee cạnh tranh tốt trên mọi mặt trận Shopee Việt Nam tiếp tục dẫn đầu trong cả năm 2019 về lượng truy cập website, đạt trung bình 38 triệu lượt/than (iPrice, 2020) và cũng đồng nghĩa với việc tại đây các hoạt đồng truyền miệng điện tử được diễn ra sôi động nhất, khiến Shopee trở thành đối tượng nghiên cứu thích hợp nhất trong bối cảnh hiện nay Xuất phát từ sự cần thiết của vấn đề, nghiên cứu mang tên “Những yếu tố ảnh hưởng đến ý định truyền miệng điện tử của khách hàng tại sàn Thương mại điện tử Shopee khu vực Thành phố Hồ Chí Minh” đã ra đời để nghiên cứu hành vi của người dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh

2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behaviour – TPB)

Lý thuyết hành vi có kế hoạch hay lý thuyết hành vi hoạch định (The Theory of Planning Behaviour) được Ajzen (1985) phát triển dựa trên lý thuyết hành động hợp lý (TRA) (Fishbein và Ajzen, 1975) năm 1985 và hoàn thiện năm 1991 (Ajzen, 1985; Ajzen 1991) Do lý thuyết hành động hợp lí (TRA) bị giới hạn khi dự đoán hành vi của người tiêu dùng trong những tình huống và ở đó các cá nhân không thể kiểm soát hoàn toàn hành vi của họ khi thái độ đối với hành vi và chuẩn mực chủ quan không đủ để giải thích cho hành vi của họ (Hansen at el 2004) Vì vậy, thuyết hành vi có hoạch định (TBP) được Ajzen xây dựng bằng cách

bổ sung thêm nhân tố nhận thức kiểm soát hành vi vào mô hình TRA Nhân tố nhận thức kiểm soát hành vi phản ảnh việc dễ dàng hay khó khăn khi thực hiện hành vi, điều này phụ thuộc vào sự sẵn có của các nguồn lực và các cơ hội để thực hiện hành vi (Ajzen, 1991) TBP cho rằng hành vi thực tế của khách hàng chịu sự

tác động bởi cả ý định hành vi và nhận thức kiểm soát hành vi của họ Trong khi đó, ý định hành vi của khách hàng lại bị tác động bởi thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi

2.2 Truyền miệng điện tử

Truyền miệng điện tử (eWOM) cho phép người dùng tiếp nhận, chia sẻ và chọn lọc thông tin một cách có hiệu quả, vượt qua những trở ngại cả về không gian và thời gian (Cheung, 2014) Sự tiến bộ của công nghệ

đã cho phép người tiêu dùng chia sẻ thông tin liên quan đến sản phẩm qua mạng Internet, do đó làm tăng khả năng tác động của truyền miệng (Chevalier & Mayzlin, 2006; Cheung & Thadani, 2012) Theo Hennig– Thurau & cộng sự (2004: 39), thì “eWOM là bất kỳ lời phát biểu tích cực hay tiêu cực của những khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại hay khách hàng cũ về một sản phẩm hoặc công ty, được cung cấp cho mọi người và tổ chức thông qua Internet” Qua đó, người tiêu dùng có thể so sánh giá cả, chất lượng của sản phẩm và dịch vụ, cũng như trao đổi với người bán hàng và người tiêu dùng khác Kết quả là, nó đã trở nên rõ ràng người tiêu dùng sử dụng Internet để trao đổi thông tin liên quan đến sản phẩm và chia sẻ trải nghiệm thương hiệu giống như cách họ làm trực tiếp (Goldsmith & Horowitz, 2006) Như vậy, truyền miệng điện tử có thể được xem như phần mở rộng của truyền miệng truyền thống giữa các cá nhân trong thời đại mới (Yolanda et al., 2011) và có thể khắc phục những hạn chế của truyền miệng truyền thống (Godes & Mayzlin, 2004) Nó làm thay đổi hành vi của người tiêu dùng, ý kiến của người tiêu dùng khác trên môi trường trực tuyến ngày càng trở thành cơ sở, ảnh hưởng đến cộng đồng người tiêu dùng khi đưa

ra các quyết định (Chu, 2009)

Tương tự, “e-WOM liên quan đến tuyên bố tích cực hoặc tiêu cực của khách hàng tiềm năng, thực tế và khách hàng cũ của một sản phẩm hoặc công ty trên Internet” (Hennig-Thurau et al., 2004) Fur- thermore, Cheung và Thandani vào năm 2010 đã phát hiện ra rằng “một trong những hình thức của e-WOM đang tạo

ra một khuôn khổ trong tâm trí người tiêu dùng về một thương hiệu trên các phương tiện trực tuyến hoặc internet như trang web, blog, diễn đàn thương mại, mạng xã hội, v.v ” (Cheung & Thadani, 2010)

2.3 Yếu tố tác động đến ý định Truyền miệng điện tử (eWOM)

Nghiên cứu được thực hiện bởi Hennig-Thurau at el., (2004) là nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất, và là một trong những nghiên cứu đầu tiên đề cập đến các yếu tố thúc đẩy người dùng tham gia eWOM Các tác giả đã tiến hành nghiên cứu, phát triển một mô hình chứa 8 biến độc lập chính là: sự hỗ trợ từ nền tảng, quan tâm đến người khác, lợi ích kinh tế, lợi ích xã hội, tự nâng cao bản thân, tìm kiếm lời khuyên, giúp đỡ công ty và trút bỏ cảm giác tiêu cực Đây là sự tích hợp giữa các động cơ truyền miệng truyền thống (WOM) (Dicher, 1966; Sundaram et al., 1998) và các yếu tố thu thập được từ việc xem xét các đặc điểm của eWOM Nghiên cứu trước đây cho thấy rằng động cơ chính của người tiêu dùng tham gia vào việc truyền bá e-WOM là lòng vị tha, sự tự nâng cao, trút bỏ cảm giác tiêu cực, lợi ích xã hội và động lực kinh tế (Cheung

và Lee 2012; Bronner và de Hoog 2011; Gheorghe và Liao 2012; Ahrens at el., 2013) Dựa trên một nghiên cứu trước đây được thực hiện bởi Yoo và Gretzel (2009), xác định 7 động cơ khác nhau để người tiêu dùng hiểu rõ về e-WOM: động lực hưởng thụ, sự thể hiện quyền lực tập thể đối với công ty, loại bỏ cảm giác tiêu cực, quan tâm đến người khác, giúp đỡ công ty, thể hiện cảm xúc tích cực và nâng cao bản thân Nghiên cứu này cho thấy rằng việc giúp đỡ công ty, mối quan tâm đến người khác và sự thích thú hoặc nâng cao bản thân là những yếu tố chính dẫn đến các đánh giá về du lịch trực tuyến Nghiên cứu được thực hiện bởi Jeonga và Jang (2011) tập trung vào e-WOM tích cực cho thấy rằng việc giúp đỡ công ty, thể hiện cảm giác tích cực, quan tâm đến người khác là một số điều có thể kích hoạt e-WOM tích cực

3 GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1 Động lực kinh tế (Economic incentives)

Động lực kinh tế được coi là một yếu tố thúc đẩy bên ngoài quan trọng (Henning-Thurau at el., 2004) Khi một cá nhân cho rằng phần thưởng vượt quá chi phí thực hiện một hành vi nhất định, hành vi đó có xu hướng xảy ra thường xuyên hơn (Son at el., 2012) Nghiên cứu trước đây cho thấy rằng việc sử dụng tiền như một phần thưởng là một yếu tố động lực bên ngoài quan trọng, giúp cải thiện mức độ tham gia và mức

độ thực hiện của các cá nhân (Orlikowski, 1993) Động lực kinh tế trong bối cảnh này đề cập đến phần thưởng của các lợi ích kinh tế (ví dụ: tiền, mã giảm giá, giao hàng miễn phí) khi tham gia vào các hành vi eWOM (Cui at el 2014; Henning-Thurau at el., 2004) Một nghiên cứu được thực hiện bởi Henning-Thurau

at el (2004) nhận thấy rằng các Động lực kinh tế là một yếu tố quan trọng trong việc truyền bá eWOM và

góp phần vào việc chia sẻ kinh nghiệm và kiến thức trực tuyến giữa người tiêu dùng Do đó, dựa trên các cuộc thảo luận trước đó, giả thuyết sau được đưa ra:

Giả thuyết 1 (H1): Động lực kinh tế có quan hệ thuận chiều đến ý định truyền miệng điện tử (eWOM)

3.2 Tự nâng cao bản thân (Self-enhancement)

Các cá nhân có mong muốn mạnh mẽ để duy trì/tăng tính tích cực của khái niệm về bản thân của họ (Leary, 2007) Tự nâng cao (hay tự cải thiện) đề cập đến tình huống khi các cá nhân cố gắng thể hiện bản thân một cách tích cực bằng cách chia sẻ thông tin (Berger, 2014); điều này được phân loại là động lực bên trong bên ngoài (Tong at el 2007) Người ta đã phát hiện ra rằng các động cơ thúc đẩy tự nâng cao tạo ra truyền thông WOM truyền thống (Engel at el., 1993) và cả truyền thông eWOM (Wu at el., 2016) Người ta khẳng định rằng quan điểm về bản thân của một cá nhân ảnh hưởng đến các chiến lược nâng cao bản thân của họ (Gebauer at el., 2013) Bằng cách sử dụng hệ thống phản hồi trực tuyến, các cá nhân có nhiều cơ hội cải thiện hình ảnh của mình và được người khác công nhận bằng cách chia sẻ thông tin về sản phẩm/dịch vụ Nghiên cứu trước đây đã phát hiện ra rằng động lực tự nâng cao có mối tương quan tích cực với động lực cung cấp eWOM trong hệ thống phản hồi trực tuyến (Cui at el., 2014) Do đó, giả thuyết sau được đề xuất: Giả thuyết 2 (H2): Tự nâng cao có quan hệ thuận chiều đến ý định truyền miệng điện tử (eWOM)

3.3 Lợi ích xã hội (Social benefits)

Động cơ của khách hàng để thực hiện các chuyến thăm thường xuyên trên các nền tảng quan điểm là vì lợi ích xã hội và mong muốn có được cảm giác thân thuộc Hành vi như vậy có thể thấy ở chỗ khách hàng chọn trở thành một phần của cộng đồng trực tuyến để tìm kiếm sự hòa nhập và nhận dạng xã hội (Hennig-Thurau

at el 2004) Cheung và Lee (2012) định nghĩa rằng hành động truyền bá eWOM của một cá nhân được thực hiện với mục đích mang lại lợi ích cho nhóm Khi các cá nhân xác định mình là một phần của cộng đồng, họ sẽ có động lực đóng góp với eWOM để mang lại lợi ích cho cả nhóm hơn là cho bản thân (Cheung

& Lee, 2012)

Nhu cầu cảm thấy gắn bó với một nhóm xã hội cũng đã được nhấn mạnh như một yếu tố thiết yếu trong nghiên cứu của Bronner và de Hoog’s (2011) liên quan đến động cơ viết đánh giá của những người đi nghỉ Cheung và Lee (2012) đã phát hiện ra rằng ý định eWOM của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi cảm giác thân thuộc, đó là mối quan hệ tình cảm mà một cá nhân có với một nhóm Điều này có nghĩa là khi người tiêu dùng có ý thức mạnh mẽ về việc thuộc về một cộng đồng, điều này ảnh hưởng đến việc họ viết (Cheung

& Lee, 2012)

Giả thuyết 3 (H3): Lợi ích xã hội có quan hệ thuận chiều đến ý định truyền miệng điện tử (eWOM)

3.4 Trút bỏ cảm giác tiêu cực (Venting negative feelings)

Kể lại những trải nghiệm tiêu cực về sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua các nền tảng ý kiến là một cách để người tiêu dùng giảm bớt sự không hài lòng (Hennig-Thurau at el., 2004) Tuy nhiên, Hennig-Thurau at el (2004) nhận thấy rằng người tiêu dùng có mong muốn chia sẻ cảm xúc tiêu cực thường ít truy cập các nền tảng quan điểm để chia sẻ eWOM hơn Jeong và Jang (2011) đã thực hiện một nghiên cứu về ý định truyền

bá eWOM tích cực của khách hàng dựa trên trải nghiệm nhà hàng Chất lượng dịch vụ là một yếu tố được phát hiện để thúc đẩy khách hàng lan truyền eWOM tích cực vì lý do để thể hiện cảm xúc tích cực Jeong

và Jang (2011) còn có nghĩa là khách hàng hài lòng với dịch vụ sẽ được kích hoạt để bày tỏ cảm xúc Giả thuyết 4 (H4): Trút bỏ cảm giác tiêu cực có quan hệ ngược chiều đến ý định truyền miệng điện tử (eWOM)

3.5 Tìm kiếm lời khuyên (Advice seeking)

Tìm kiếm lời khuyên như một động lực để tham gia vào hoạt động truyền miệng điện tử Sunduram và các đồng nghiệp (1998) cũng kết luận rằng việc tìm kiếm lời khuyên là một yếu tố quan trọng để tham gia vào việc truyền miệng truyền thống Mọi người có thể thảo luận về sản phẩm hoặc thương hiệu chẳng hạn khi

có điều gì đó không rõ ràng hoặc khi người tiêu dùng cần phản hồi Hennig-Thurau và các đồng nghiệp (2004) đã tuyên bố rằng người tiêu dùng có thể tạo ra UGC mô tả trải nghiệm của họ với yêu cầu trợ giúp Mặt khác, mọi người cũng có thể hỏi phản hồi khi họ không chắc chắn có nên mua một sản phẩm hay không, chẳng hạn như vì họ đã có trải nghiệm tồi tệ với một sản phẩm khác của thương hiệu trước đó Giả thuyết 5 (H5): Tìm kiếm lời khuyên có quan hệ thuận chiều đến ý định truyền miệng điện tử (eWOM)

3.6 Quan tâm đến người khác (Concern about others)

Yếu tố tiếp theo từ nghiên cứu tài liệu liên quan đến mối quan tâm đối với những người tiêu dùng khác (Hennig-Thurau at el 2004; Bronner & de Hoog, 2011; Cheung & Lee, 2012; Yap, Soetarto & Sweeney, 2013; Yoo, Sanders & Moon, 2013; Gretzel & Yoo, 2007; Ho & Dempsey, 2012) Mong muốn giúp người tiêu dùng khác đưa ra quyết định của họ và cứu người khác khỏi trải nghiệm tiêu cực là vị tha, tức là người tạo ra nội dung muốn giúp người tiêu dùng khác mà không đạt được phần thưởng cá nhân Nội dung do người dùng tạo có thể là nội dung tích cực và tiêu cực Yap, Soetarto và Sweeney (2013) đã phân biệt “giúp

đỡ những người tiêu dùng khác” và “cảnh báo những người tiêu dùng khác” để làm rõ sự khác biệt giữa việc tạo ra eWOM tích cực và tiêu cực

Giả thuyết 6 (H6): Quan tâm đến người khác có liên quan tích cực đến ý định truyền miệng điện tử (eWOM)

3.7 Mô hình nghiên cứu

Dựa vào thực trạng cũng như cơ sở lập luận phía trên, tác giả đưa ra mô hình đề xuất:

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ giả thuyết nghiên cứu)

4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

4.1 Phương pháp chọn mẫu

Tổng thể mẫu là tất cả nam, nữ ở tất cả các độ tuổi, những người hiện đang sinh sống tại Tp.HCM Theo Hair at el., (2010), trong phân tích nhân tố thì số quan sát ít nhất là 4 hay 5 lần số biến quan sát Nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố và trong mô hình nghiên cứu có 28 biến quan sát, do đó tối thiểu cần mẫu n = 5x28= 140 Trong nghiên cứu này tác giả chọn số lượng mẫu trong nghiên cứu chính thức là 320 được xem là đủ lớn thỏa mãn điều kiện

4.2 Thang đo nghiên cứu

Tác giả tiến hành khảo sát người dùng tại Tp.HCM bằng hình thức trực tuyến cung cấp dữ liệu cho bài nghiên cứu Thang đo Likert 5 điểm (1 – hoàn toàn không đồng ý đến 5 – hoàn toàn đồng ý) được áp dụng cho 7 yếu tố với 28 biến quan sát Nội dung cụ thể như sau:

Bảng 1: Thang đo nghiên cứu

khảo ĐỘNG LƯC KINH TẾ

1 KT1 Tôi nhận được phần thưởng từ việc viết đánh giá

trực tuyến (Shopee xu, mã giảm giá, ) Likert 5 Hennig-Thurau, T., Gwinner, K

P., Walsh, G., & Gremler, D

D (2004)

2 KT2 Những phần thưởng nhận được khi viết đánh giá

trực tuyến thúc đẩy tôi đưa ra các đánh giá sau khi

mua hàng

Likert 5

3 KT3 Tôi tham gia đánh giá trực tuyến vì những phần

thưởng mà Shopee/ người bán đưa ra Likert 5 Ismagilova, E., Rana, N P.,

Slade, E L., & Dwivedi, Y K (2020)

4 KT4 Các phần thưởng đưa ra càng hấp dẫn tôi càng

muốn viết đánh giá trực tuyến

Likert 5

TỰ NÂNG CAO BẢN THÂN

5 NC1 Bằng cách viết đánh giá trực tuyến tôi có thể cho

mọi người thấy niềm vui của mình về lần mua

hàng như ý

Likert 5 Hennig-Thurau,

T., Gwinner, K P., Walsh, G., & Gremler, D D (2004)

6 NC2 Tôi cảm thấy vui khi tôi có thể kể cho mọi người

nghe về lần mua hàng thành công của mình Likert 5

7 NC3 Sự chia sẻ của tôi về lần mua hàng thành công sẽ

cho mọi người thấy rằng tôi là một người tiêu

dùng thông minh

Likert 5

8 NC4 Tôi muốn chia sẻ trải nghiệm tích cực của mình

với mọi người

Likert 5

LỢI ÍCH XÃ HỘI

9 XH1 Tôi thấy rằng nói chuyện với những người có

cùng nhu cầu là một điều thú vị Likert 5 Hennig-Thurau, T., Gwinner, K

P., Walsh, G., & Gremler, D D (2004)

10 XH2 Giao tiếp thông qua các đánh giá trực tuyến mang

lại niềm vui cho tôi Likert 5

11 XH3 Tôi gặp được nhiều người tốt thông qua tham gia

trao đổi thông tin trực tuyến trên Shopee Likert 5

12 XH4 Tôi cảm thấy mình là một thành viên trong cộng

đồng Shopee khi tham gia vào các hoạt động đánh

giá trực tuyến

Likert 5 Bjørndalen, S

S (2014)

TRÚT BỎ CẢM GIÁC TIÊU CỰC

T., Gwinner, K P., Walsh, G., & Gremler, D D (2004)

14 CG2 Người bán đã gây thiệt hại cho tôi, tôi sẽ gây thiệt

hại lại cho người bán bằng những đánh giá trực

tuyến

Likert 5

15 CG3 Đưa ra các đánh giá trực tuyến giúp tôi trút bỏ sự

thất vọng vì có những đơn hàng tệ

Likert 5

TÌM KIẾM LỜI KHUYÊN

17 LK1 Tôi mong muốn nhận được những chia sẻ kinh

nghiệm từ những người dùng khác Likert 5 Hennig-Thurau, T., Gwinner, K

P., Walsh, G., & Gremler, D D (2004)

18 LK2 Tôi hy vọng sẽ nhận được những lời khuyên từ

người khác để giải quyết vướng mắc của mình Likert 5

19 LK3 Tôi nhận được những lời khuyên hữu ích nhờ vào

việc tham khảo các đánh giá trực tuyến tại

Shopee

Likert 5 Ismagilova, E.,

Rana, N P., Slade, E L., &

20 LK4 Những lời khuyên người dùng khác đưa ra giúp

tôi tìm ra những sản phẩm phù hợp với nhu cầu

của mình hơn

Likert 5 Dwivedi, Y K

(2020)

QUAN TÂM ĐẾN NGƯỜI KHÁC

21 QT1 Tôi muốn cảnh báo người mua khác về một sản

phẩm tệ Likert 5 Hennig-Thurau, T., Gwinner, K

P., Walsh, G., & Gremler, D D (2004)

22 QT2 Tôi muốn giúp mọi người tránh khỏi cảm giác tiêu

23 QT3 Tôi muốn giúp mọi người bằng chính trải nghiệm

mua hàng tích cực của mình Likert 5

24 QT4 Tôi muốn cho mọi người cơ hội để mua được sản

phẩm tốt

Likert 5

Ý ĐỊNH THAM GIA EWOM

25 YD1 Việc tham khảo các đánh giá trực tuyến về sản

phẩm là điều chắc chắn tôi sẽ làm Likert 5 Mendes Filho, L A M., Tan,

F B., & Mills,

A (2012)

26 YD2 Tôi đã có ý định tham gia đánh giá trực tuyến tại

27 YD3 Tôi có thể sẽ tham gia đánh giá trực tuyến sau khi

mua hàng

Likert 5

28 YD4 Tôi chắc chắn sẽ tham gia đánh giá trực tuyến sau

khi mua hàng tại Shopee

Likert 5

(Nguồn: Tác giả điều chỉnh dựa vào thang đo của nghiên cứu trước)

5 KẾT QUẢN VÀ THẢO LUẬN

5.1 Đặc điểm mẫu thống kê

Sau khi tổng hợp và làm sạch dữ liệu của 320 phiếu khảo sát, số mẫu hợp lệ là 318 Vì vậy, tác giả tiến hành phân tích dữ liệu với 318 mẫu

Bảng 2: Thống kê mô tả mẫu theo đặc điểm cá nhân

Độ tuổi Từ 15 - 25 tuổi: 88,4%; Từ 26 - 35 tuổi: 10,1%; Trên 35 tuổi: 1,6%

Nghề nghiệp Học sinh - sinh viên: 75,2%; Nhân viên văn phòng: 7,2%; Công nhân:

4,1%; Tự do: 8,5%; Khác: 5%

Học vấn Cao đẳng/đại học: 78,6%; Tôt nghiệp phổ thông: 14,2%; Chưa hoàn thành

chương trình THPT: 7,3%

Thu nhập Dưới 5 triệu: 71,7%; Từ 6 - 10 triệu: 23,9%; Từ 11 - 20 triệu: 2,2%; Trên

20 triệu: 2,2%

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ dữ liệu khảo sát)

5.2 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo

Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho biến độc lập và biến phụ thuộc đều đáp ứng được hai điều kiện: (1) hệ số tương quan biến tổng của tất cả biến trong thang đo đều lớn hơn 0,3; (2) hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0,6 và có giá trị lớn nhất Từ đó, tác giả tiến hành phân tích nhân tố với 318 mẫu khảo sát

Kết quả kiểm định cho thấy các thang đo có độ tin cậy của các biến cao từ 0,6 < Cronbach’s Alpha < 1 Có

27 biến có hệ số tương quan biến tổng đề lớn hơn 0,3 đủ độ tin cậy để thực hiện các bước tiếp theo, biến NC4 bị loại bỏ khỏi mô hình vì có hệ số Cronbach’s Alpha không thỏa mãn yêu cầu (0,017 < 0,3)

Bảng 3: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha

Động lực kinh tế KT1, KT2, KT3, KT4 0,878

Tự nâng cao bản thân NC1, NC2, NC3 0,888

Lợi ích xã hội XH1, XH2, XH3, XH4 0,668

Trút bỏ cảm giác tiêu cực CG1, CG2, CG3, CG4 0,807

Tìm kiếm lời khuyên LK1, LK2, LK3, LK4 0,877

Quan tâm đến người khác QT1, QT2, QT3, QT4 0,884

Ý định tham gia eWOM YD1, YD2, YD3, YD4 0,909

(Nguồn: Phân tích dữ liệu thu thập từ phần mềm SPSS 20.0)

5.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Kiểm định EFA cho biến độc lập

Khi thực hiện phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA cho các khẳng định được đảm bảo: độ tin cậy của các biến quan sát (Factor loading > 0.5), kết quả kiểm định tính thích hợp của mô hình và hệ số 0.5 < KMO = 0.0849 < 1 nên mô hình phù hợp với dữ liệu thống kê

Giá trị của khẳng định Bartlett đạt giá trị Sig= 0.000 < 0.005 do vậy, các biến quan sát có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể (Trọng và Ngọc, 2005)

Kiểm định EFA cho biến độc lập

Khi phân tích kết quả EFA tại bảng ma trận xoay nhân tố, các biến quan sát XH1, XH2, XH3, XH4 đã được loại bỏ bởi vì 4 biến quan sát này không hội tụ với nhau

Tổng phương sai trích = 71,107% (>50%) đạt yêu cầu và cho biết nhóm nhân tố phân tích giải thích được 71,107 % độ biến thiên dữ liệu, còn lại 28,893% sẽ được giải thích bởi những yếu tố khác Đồng thời, điều này cho thấy phân tích EFA là hoàn toàn thích hợp

Kết quả phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc với hệ số KMO = 0,849 và giá trị Sig (Bartlett’s Test) = 0,000 < 0,05 kết luận phân tích nhân tố là phù hợp và có ý nghĩa thống kê Hệ số Eigenvalue = 1,121 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thống kê tốt nhất

Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố 23 quan sát mô hình đã loại bỏ các biến rác Kết quả còn 19 quan sát, các biến quan sát này thuộc 5 yếu tố có ảnh hưởng đến hành vi truyền miệng điện tử trên sàn thương mại điện tử Shopee khu vực TP.HCM Các yếu tố lần lượt là trút bỏ cảm giác tiêu cực, động lực kinh tế, quan tâm đến người khác, tìm kiếm lời khuyên và tự nâng cao bản thân

Bảng 4: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

Ma trận xoay

Biến quan sát Hệ số tải nhân tố

Quan tâm đến người khác QT2 0,828

Tổng phương sai trích 71,107%

Giá trị Sig trong kiểm định

Barlett

0,000

(Nguồn: Phân tích dữ liệu thu thập từ phần mềm SPSS 20.0)

Kiểm định EFA cho biến phụ thuộc

Tổng phương sai trích bằng 78,684% > 50% nói lên 78,684% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố, còn lại 21,316% sẽ được giải thích bởi các yếu tố khác

Thước đo KMO có giá trị bằng 0,839 thỏa mãn điều kiện (0,5 < KMO < 1) nên phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu thực tế

Kết quả kiểm định sự tương quan nhau trong mỗi nhóm nhân tố, kiểm định Bartlett’s Test có giá trị Sig = 0,000 < 0,05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố

Eigenvalue = 3,147 > 1 đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin là tốt nhất

Hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên kết luận thoả điều kiện khi phân tích nhân tố Số nhân

tố tạo ra là 1 nhân tố của biến phụ thuộc, bao gồm các biến quan sát: YD1, YD2, YD3, YD4 và không có biến quan sát nào bị loại

Bảng 5: Kết quả phân tích nhân tố phụ thuộc Qua bảng 5 cho thấy các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0

Hệ số tải nhân tố

1

(Nguồn: Phân tích dữ liệu thu thập từ phần mềm SPSS 20.0)

5.4 Kiểm định hệ số tương quan Pearson

Tiến hành phân tích để kiểm định hệ số tương quan Pearson, kết quả cho thấy các biến độc lập: động lực kinh tế (KT), tìm kiếm lời khuyên (LK), quan tâm đến người khác (QT), tự nâng cao bản thân (NC) có mối tương quan với biến phụ thuộc ý định truyền miệng điện tử (YD) vì hệ số Sig của các biến độc lập này đều

bé hơn 0,05 và các hệ số tương quan (Pearson Correlation) của các biến này đều dương Biến độc lập trút

bỏ cảm giác tiêu cực (CG) bị loại bỏ bởi vì có sig lớn hơn 0,05 (0,114) và hệ số tương quan âm (-0,18) nên biến này không có mối tương quan với biến phụ thuộc và bị loại bỏ khỏi mô hình

5.5 Kết quả phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết

Kết quả hồi quy cho thấy 4 nhân tố động lực kinh tế, tìm kiếm lời khuyên quan tâm đến người khác và tự nâng cao bản thân đều tác động với biến ý định tham gia truyền miệng điện tử Kết quả chung được thể hiện qua bảng 6:

Bảng 6: Kết quả phân tích hồi quy

chuẩn hóa

Mức ý nghĩa Đa cộng tuyến

chuẩn

NC: Tự nâng

cao

0,109 0,054 0,090 0,046 0,746 1,340