BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN PHÙNG GIA HUY CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN VIỆC ĐẶT PHƢƠNG TIỆN DI CHUYỂN TRÊN ỨNG DỤNG GRAB CỦA SINH VIÊN.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Cơ sở lý luận
Theo Kotler.P (2001) “Dịch vụ là bất kỳ hoạt động hay lợi ích nào mà chủ thể này cung cấp cho chủ thể kia, trong đó đối tượng cung cấp nhất thiết phải mang tính vô hình và không dẫn đến quyền sở hữu một vật nào cả, còn việc sản xuất dịch vụ có thể hoặc không có thể gắn liền với một sản phẩm vật chất nào” Trong khi đó, Zeithaml và Bitner (2000) lại nói rằng “Dịch vụ là những hành vi, quá trình, cách thức thực hiện một việc nào đó nhằm tạo giá trị sử dụng cho khách hàng làm thoả mãn nhu cầu và mong đợi của khách hàng” Từ đó ta có thể thấy, nhận định nào cũng đều thể hiện rằng dịch vụ là những hoạt động tạo ra các sản phẩm không tồn tại dưới dạng hình thái vật thể và để phục vụ các nhu cầu của mọi người
Theo Malavolta và đồng sự (2015), ứng dụng di động là loại phần mềm được sử dụng trên các thiết bị di động như điện thoại thông minh, máy tính bảng Người dùng có thể tải ứng dụng về từ các kho ứng dụng với hệ điều hành tương ứng của thiết bị Ví dụ hãng điện thoại Apple sử dụng hệ điều hành IOS có riêng kho ứng dụng là Appstore, còn thiết bị sử dụng hệ điều hành Android của Google thì sử dụng Google play Store Sau khi tải về, ứng dụng sẽ tự động chạy chương trình cài đặt và yêu cầu người dùng cấp phép cho việc liên kết vào dữ liệu của thiết bị như danh bạ, hình ảnh, camera, chế độ định vị hoặc thông tin cuộc gọi
Hiện nay trên thị trường có 3 loại ứng dụng di động:
- Ứng dụng gốc: được lập trình dựa trên các loại ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ riêng cho từng hệ điều hành Một số ứng dụng gốc có thể sử dụng mà không cần kết nối internet như các ứng dụng trò chơi Offline, từ điển…Ngoài ra còn có một số ứng dụng khác bắt buộc cần kết nối mạng để truy cập như Facebook, Zalo
- Ứng dụng web: người dùng có thể sử dụng bằng cách truy cập trên web mà không cần phải thiết lập tải về Ngoài ra, ứng dụng có thể truy cập trên tất cả hệ điều hành và bắt buộc phải kết nối mạng để sử dụng Ví dụ như Webgame, twitter.com…
- Ứng dụng ghép: là ứng dụng kết hợp ưu điểm của hai loại ứng dụng trên Loại ứng dụng này được lập trình bằng ngôn ngữ web và được thể hiện như ứng dụng gốc trên thiết bị di động
2.1.3 Dịch vụ đặt xe trực tuyến
Theo Shaheen và cộng sự vào năm 2019, dịch vụ đặt xe trực tuyến nằm trong lĩnh vực giao thông vận tải Dịch vụ giúp người dùng đặt xe và đồng thời quản lý và chịu trách nhiệm cho quá trình chuyển giao dịch vụ Công ty sẽ là đơn vị kết nối khách hàng và tài xế lái xe, nhận yêu cầu đặt xe và điều phối xe phù hợp với nhu cầu của khách hàng Ứng dụng đặt xe hiện nay là ứng dụng ghép Để sử dụng dịch vụ, khách hàng cần tải ứng dụng trên các kho ứng dụng và cần phải kết nối mạng khi sử dụng Ngoài ra, để đặt xe thì người dùng cần phải chấp nhận yêu cầu truy cập định vị để ứng dụng xác định vị trí của khách hàng và tài xế
2.1.4 Tổng quan về hành vi khách hàng
Theo Michael (1997) cho rằng: “Hành vi tiêu dùng của khách hàng là một quá trình mà một cá nhân hay một nhóm lựa chọn, mua, sử dụng và vứt bỏ một sản phẩm, dịch vụ, ý tưởng hoặc kinh nghiệm nào đó nhằm thõa mãn nhu cầu và mong muốn của họ”
Theo Schiffman và Kanuk (2007): “Hành vi là cái mà người tiêu dùng bày tỏ khi tìm kiếm, mua, sử dụng, đánh giá và xử lý các sản phẩm và dịch vụ mà họ mong đợi sẽ đáp ứng được nhu cầu của họ”
Từ những phát biểu được nêu trên, tác giả rút ra rằng “Hành vi khách hàng” là cách tương tác, suy nghĩ của khách hàng trong quá trình lựa chọn, mua, sử dụng và vứt bỏ sản phẩm, dịch vụ dưới sự ảnh hưởng giữa các nhân tố môi trường xung quanh với nhận thức và hành vi của họ
2.1.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng
Hình 2.1: Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng
Nguồn: Kotler và Armstrong (2012) o Yếu tố văn hóa
Các yếu tố văn hoá có tác động lớn đến hành vi của khách hàng Chính vì vậy, cần phải tìm hiểu kỹ và rõ ràng vai trò của các yếu tố văn hóa
- Nền văn hóa: là yếu tố cơ bản và có vai trò quan trọng nhất nên yếu tố này cũng tác động lớn nhất đến hành vi khách hàng Yếu tố này bao gồm các loại vật chất như các trang thiết bị, cơ sở vật chất… và phi vật chất như ngôn ngữ, các giá trị tinh thần… Nhu cầu và hành vi khách hàng về dịch vụ ở mỗi quốc gia, vùng miền đều khác nhau do mỗi nơi đều có nền văn hóa khác nhau
- Nhánh văn hóa: nền văn hóa đều chứa đụng những nhánh văn hóa nhỏ hơn với những đặc trưng riêng Mức độ bao phủ của từng nhánh văn hóa cũng là
- Niềm tin và thái độ cơ sở để xác định tầm quan trọng của từng phân khúc thị trường Do đó trong quá trì nghiên cứu phát triển sản phẩm và dịch vụ, nhà quản trị phải tập trung tìm hiểu các yếu tố nhánh văn hóa nếu muốn nhận được sự quan tâm từ người dùng và dịch vụ công ty đáp ứng được nhu cầu của khách hàng Nhánh văn hoá thể hiện sự đồng nhất ở hành vi của người dùng trong nhóm này
- Tầng lớp xã hội: Hầu hết tất cả xã hội loài người đều có sự phân chia tầng lớp Những người thuộc tầng lớp xã hội khác nhau sẽ có sự khác biệt trong hành vi và phương thức lựa chọn dịch vụ và thương hiệu sản phẩm o Yếu tố xã hội
- Nhóm tham khảo: có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến quan điểm và hành vi của nhau, ảnh hưởng lẫn nhau giữa các thành viên trong nhóm Có thể phân nhóm tham khảo thành 2 loại: nhóm sơ cấp là những người có mối quan hệ qua lại thường xuyên nhưng ảnh hưởng không chính thức đến khách hàng như cha mẹ, bạn bè, đồng nghiệp…; nhóm thứ cấp là nhóm ít tiếp cận thường xuyên nhưng có sự ảnh hưởng chính thức hơn như các tổ chức xã hội, tôn giáo…
Cơ sở lý thuyết
2.2.1 Thuyết hành động hợp lý TRA
Vào năm 1975 thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA) được xây dựng hoàn thiện dựa trên những nghiên cứu về tâm lý xã hội trước đây Thuyết được Ajzen & Fishbein (1975) đưa ra để nhấn mạnh sự ảnh hưởng của dự định thực hiện hành vi Dự định thực hiện hành vi là yếu tố được đánh giá là quan trọng nhất trong việc dự đoán hành vi tiêu dùng Có hai yếu tố làm chi phối dự định thực hiện đó là thái độ và chuẩn chủ quan (Fishbein, Ajzen, & Flanders,1975) Thái độ của mỗi cá nhân về dịch vụ, sản phẩm có thể là tích cực hoặc tiêu cực Thái độ tích cực sẽ dẫn đến ý định thực hiện hành vi của người tiêu dùng với dịch vụ và ngược lại Còn chuẩn chủ quan của mỗi người sẽ chịu sự tác động của những nhóm tham khảo đến độ tán thành hay phản đối và từ đó ảnh hưởng đến quyết định việc mua sản phẩm hay không
Hình 2.2: Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA)
Nguồn: Fishbein và Ajzen (1975 ) Nhược điểm của mô hình TRA là mô hình được xây dựng trên cơ sở các hành vi có ý thức (Fishbein và Ajzen, 1975) nên không thể áp dụng vào trường hợp hành vi không ý thức hay hành vi mà các cá nhân không thể kiểm soát
2.2.2 Thuyết hành vi dự định TPB
Thuyết hành vi dự định (Theory of Planed Behavior – TPB) là một phần mở rộng của lý thuyết về hành động hợp lý TRA Thuyết hành vi dự định tuyên bố rằng thái độ, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát hành vi đều ảnh hưởng đến ý định của một cá nhân để thực hiện một hoạt động cụ thể Ý định là một khái niệm cơ bản trong lý thuyết đóng vai trò điều tiết giữa động lực và hành vi cá nhân của người tiêu dùng; nó được cho là tiền thân của hành vi Theo thuyết hành vi dự định, mục đích là kết quả trực tiếp của thái độ, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát hành vi (Ajzen, 2011)
Niềm tin vào nhóm tham khảo
Niềm tin về thuộc tính sản phẩm
Dự định hành vi Hành vi
Hình 2.3: Mô hình thuyết hành vi dự định (TPB)
2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM
Từ mô hình TRA và TPB, David (1986) đã phát triển mô hình chấp nhận công nghệ TAM Trong khi nghiên cứu mô hình TAM, David loại đi yếu tố “Chuẩn chủ quan” do yếu tố này tác động không đáng kể đến “Dự định hành vi” Tiếp tục một số nghiên cứu sau này, ông bổ sung rằng có 2 thành phần tác động đến “Thái độ” là “
Sự hữu ích cảm nhận” và “Sự dễ sử dụng cảm nhận”
Hình 2.4: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM
Dự định hành vi Hành vi thực sự
Sự hữu ích cảm nhận
Sự dễ sử dụng cảm nhận
Thái độ Dự định hành vi
Vào năm 1989, David cùng cộng sự tiến hành nghiên cứu và nhận ra rằng “Sự hữu ích cảm nhận” và Sự dễ sử dụng cảm nhận” đều tác động trực tiếp đến “ Dự định hành vi” nên ông đã rút gọn mô hình TAM bằng cách loại bỏ đi “ Thái độ” khỏi mô hình
Hình 2.5: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM rút gọn
Nguồn: Davis và đồng sự (1989)
2.2.4 Thuyết nhận thức rủi ro TPR
Tác giả của Thuyết nhận thức rủi ro TPR, Bauer (1960) cho rằng hành vi tiêu dùng các sản phẩm công nghệ đều có thể xuất hiện cảm nhận rủi ro Hai khía cạnh chính của rủi ro là – một yếu tố liên quan đến sự không chắc và yếu tố thứ hai liên quan đến hệ quả (Bauer R A., 1969)
Bauer cho rằng nhận thức rủi ro trong việc tiêu dùng công nghệ thông tin gồm 2 yếu tố:
- Nhận thức rủi ro liên quan đến liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (PRP) thể hiện ở việc các cá nhân lo ngại về rủi ro lãng phí tài chính, mất thời gian cũng như cơ hội
- Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PRT): bao gồm các rủi ro có thể xảy ra khi người dùng giao dịch trực tuyến qua thẻ ngân hàng hay trên các thiết bị điện tử như bảo mật thông tin, sự an toàn, quyền riêng tư và các rủi ro khi thực hiện giao dịch
Sự hữu ích cảm nhận
Sự dễ sử dụng cảm nhận
Hình 2.6: Mô hình thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
Các nghiên cứu liên quan
Nghiên cứu: “The Factors Influencing Thai Passenger’s Intention To Reuse Grab Car Service In Bangkok” của tác giả Chutikarn Homniem và Nathaya Pupat (2020) Đối tượng nghiên cứu là những người sống ở Bangkok và đã từng sử dụng Grab Car trong vòng 3 tháng Kích thước mẫu là 400 người
Mục đích nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến dự định sử dụng lại dịch vụ Grab Car ở Bangkok Nhóm tác giả sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ TAM với mục tiêu là xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến dự định sử dụng lại dịch vụ Grab Car
Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng 4 biến độc lập là Nhận thức sự hữu ích, Nhận thức giá cả, Nhận thức sự an toàn, Hình ảnh thương hiệu có ảnh hưởng tích cực đến
Dự định sử dụng lại và trong các yếu tố đó thì Nhận thức sự an toàn là yếu tố ảnh hưởng đáng kể nhất
Nghiên cứu: “The effect of perceived usefulness, perceived ease of use, and trustworthiness on the consumer’s intention to use (A Case Study of Go-Jek
Nhận thức rủi ro liên quan đến liên quan đến sản phẩm/dịch vụ
Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PRT)
Hành vi người tiêu dùng
Indonesia)” của nhóm tác giả Ivan Prasetya Tanimukti, Christian Wibisonoa, Vincentius Josef Wisnu Wardhonoa, Agus Hasan Pura Anggawijayaa (2016) Đối tượng nghiên cứu là những người có tuổi từ 17 đến 26 ở Bandung, Indonesia và trong đó chủ yếu là các sinh viên từ trường Đại học Công giáo Parahyangan Kích thước mẫu là 372 người
Mục đích của nghiên cứu này là tìm hiểu sự ảnh hưởng của các yếu tố Nhận thức sự hữu ích, Nhận thức dễ sử dụng và Sự tin cậy lên Dự định của người tiêu dùng trong việc sử dụng dịch vụ Go-Jek ở Bandung Trong bài nghiên cứu, nhóm tác giả còn tìm hiểu về sự tác động của hai yếu tố Chất lượng kết nối Internet và Sự hiệu quả khi sử dụng điện thoại thông minh lên yếu tố Nhận thức dễ sử dụng, mức độ ảnh hưởng từ hai yếu tố là Ảnh hưởng xã hội và Kiến thức thương hiệu đến yếu tố Sự tin cậy
Bài nghiên cứu cho thấy ba biến là Nhận thức sự hữu ích, Sự tin cậy, Nhận thức dễ sử dụng thì Nhận thức sự hữu ích là yếu tố có mức độ ảnh hưởng lớn nhất đến Dự định sử dụng Ngoài ra, Chất lượng kết nối Internet có ảnh hưởng tới yếu tố Nhận thức dễ sử dụng lớn hơn so với Sự hiệu quả khi sử dụng điện thoại thông minh và Kiến thức thương hiệu có ảnh hưởng tới yếu tố Sự tin cậy lớn hơn so với Ảnh hưởng xã hội Đồng thời, Nhận thức dễ sử dụng và Nhận thức sự hữu ích cũng có tác động tích cực đến lẫn nhau
Nghiên cứu: “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Uber tại Hà Nội” của tác giả Đỗ Đình Nam (2018) Đối tượng nghiên cứu là những người dân sống tại thủ đô Hà Nội Kích thước mẫu là 221 người
Mục đích của bài nghiên cứu là kiểm định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động lên Ý định sử dụng dịch vụ Uber và đưa ra các kiến nghị về giải pháp phù hợp với khách hàng tại thủ đô Hà Nội Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng Lý thuyết hành vi dự định TPB kết hợp với Mô hình chấp nhận công nghệ TAM để phân tích tầm ảnh hưởng từ các yếu tố là Nhận thức sự hữu ích, Chuẩn mực chủ quan, Rào cản kỹ thuật, Nhân khẩu học, Phương tiện cá nhân và cuối cùng là Giá trị giá cả
Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố Ý định sử dụng các dịch vụ Uber chịu ảnh hưởng tích cực bởi các yếu tố Nhận thức sự hữu ích, Chuẩn chủ quan, Rào cản kỹ thuật, Phương tiện cá nhân, Giá cả Trong đó, yếu tố Giá trị giá cả có tác động mạnh nhất đến Ý định sử dụng dịch vụ Uber và theo thứ tự mức độ ảnh hưởng giảm dần là Rào cản kỹ thuật, Phương tiện cá nhân, Nhận thức sự hữu ích và Chuẩn chủ quan Bên cạnh đó theo kết quả kiểm định các biến định tính cho thấy các yếu tố về nhân khẩu học không tạo ra sự khác biệt trong Ý định sử dụng dịch vụ Uber
Nghiên cứu: “Các yếu tố tác động đến quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động” của tác giả Nguyễn Thị Hồng Liên (2018) Đối tượng nghiên cứu là là những khách hàng đã và đang sử dụng ứng dụng đặt xe trực tuyến trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh Kích thước mẫu là 341 người
Mục tiêu của nghiên cứu là tìm ra các yếu tố ra các yếu tố tác động đến Quyết định đặt xe sử dụng công nghệ di động và đề xuất một số khuyến nghị có liên quan dựa trên kết quả nghiên cứu để đưa ra đề xuất cho các doanh nghiệp từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ và thu hút khách hàng sử dụng tại Việt Nam
Kết quả từ bài nghiên cứu cho thấy các yếu tố Nhận thức về tính hữu dụng, Dễ sử dụng, Ảnh hưởng xã hội, Giá trị Giá cả, Độ tin cậy, Điều kiện thuận lợi đều có ảnh hưởng tích cực đến biến phụ thuộc là Quyết định đặt xe với các ứng dụng công nghệ di động
Nghiên cứu: “Chấp nhận và sử dụng công nghệ: Một nghiên cứu về dịch vụ taxi Uber” của tác giả Nguyễn Duy Thanh, Huỳnh Thị Minh Châu, Nguyễn Mạnh Tuấn (2015) Đối tượng nghiên cứu của tác giả là khách hàng từng sử dụng Uber tại Việt Nam và bài nghiên cứu có kích thước mẫu là 295 người
Mục tiêu của bài nghiên cứu là đánh giá và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến Sự chấp nhận và Sử dụng dịch vụ Uber cũng như đề xuất mô hình chấp nhận và sử dụng dịch vụ Uber
Kết quả nghiên cứu chỉ ra các yếu tố như Kiến thức pháp luật, Dễ dàng sử dụng, Chuẩn chủ quan, Giá trị giá cả có tác động tích cực đến Sự chấp nhận dịch vụ Uber ở Việt Nam Bên cạnh đó, Kiến thức pháp luật và Sự chấp nhận dịch vụ Uber có ảnh hưởng thuận chiều đến việc Sử dụng dịch vụ Uber
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Bảng 4.1: Thống kê mô tả theo Giới tính
Tần số (người) Tỉ lệ (%)
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Dựa vào bảng 4.1, có thể thấy tỉ lệ nữ nhiều hơn so với nam tuy nhiên hai tỉ lệ này không chênh lệch nhau quá nhiều Cụ thể, nữ chiếm 56.9% và nam chiếm 43.1%
Bảng 4.2: Thống kê mô tả theo Năm học
Tần số (người) Tỉ lệ (%)
Nguồn: Kết quả từ SPSS Đối với năm học, có sự chênh lệch giữa 4 năm Năm 4 chiếm tỉ lệ cao nhất (30.1%) và năm 1 chiếm tỉ lệ thấp nhất (17.6%) Hai năm còn lại chiếm tỉ lệ trung bình, năm
Bảng 4.3: Thống kê mô tả theo Thu nhập
Tần số (người) Tỉ lệ (%)
Nguồn: Kết quả từ SPSS Đối với thu nhập hàng tháng, có sự chênh lệch giữa 3 nhóm Nhóm có thu nhập từ 1 đến 3 triệu chiếm tỉ lệ cao nhất (52.3%), 2 nhóm còn lại là nhóm thu nhập từ 3 đến
5 triệu chiếm 37.9 % và 5 triệu trở lên chiếm 9.8 %
Bảng 4.4: Thống kê mô tả theo Tần suất sử dụng
Tần số (người) Tỉ lệ (%)
Một hoặc hai lần trong năm 40 13.1
Một hoặc hai lần trong tháng 133 43.5
Một hoặc hai lần trong tuần 92 30.1
Hơn hai lần trong tuần 41 13.4
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 4.4 cho thấy phần lớn các đối tượng khảo sát sử dụng Ứng dụng Grab “Một hoặc hai lần trong tháng”, nhóm này chiếm tỉ lệ đến 43.5% Và ít nhất là nhóm sử dụng “Một hoặc hai lần trong năm” chỉ chiếm 13.1%
Bảng 4.5: Thống kê mô tả theo Phương tiện sử dụng
Tần số (người) Tỉ lệ (%)
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 4.5 cho thấy đa số các đối tượng được phỏng vấn thường lựa chọn Xe máy làm phương tiện di chuyển, chiếm tỷ lệ đến 82.7% Xe ô tô chỉ chiếm 17.3%
4.1.6 Thống kê mô tả biến dữ liệu biến định lƣợng
Bảng 4.6: Kết quả thống kê mô tả biến định lƣợng
Ký hiệu Biến quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Nhận thức sự hữu ích
Tôi thấy ứng dụng đặt phương tiện di chuyển trực tuyến Grab phù hợp với xu hướng và nhu cầu thực tế
HI2 Ứng dụng Grab giúp tôi có nhiều lựa chọn để di chuyển hơn 3.98 737
HI3 Việc sử dụng ứng dụng Grab giúp tôi tiết kiệm chi phí di chuyển 3.43 946
HI4 Tôi có thể sử dụng ứng dụng Grab ở bất cứ đâu và khi nào 3.80 859
HI5 Tôi nhận thấy ứng dụng Grab hữu ích trong đời sống hằng ngày 4.12 765
Nhận thức dễ sử dụng
DSD1 Tôi nhận thấy ứng dụng Grab dễ sử dụng 3.81 750 DSD2 Tôi thấy việc cài đặt ứng dụng Grab là dễ dàng 4.08 802
DSD3 Tôi nhận thấy phương thức đặt xe trên ứng dụng
DSD4 Tôi nhận thấy việc đánh giá tài xế sau chuyến đi thật dễ dàng 4.01 808
DSD5 Tôi thấy các phương thức thanh toán thật đơn giản 3.89 802 Ảnh hưởng xã hội
AHXH1 Gia đình có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab của tôi 3.32 989
AHXH2 Bạn bè có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab của tôi 3.46 822
AHXH3 Người nổi tiếng có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab của tôi 3.18 1.080
Các phương tiện truyền thông, mạng xã hội có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab của tôi
GC1 Ứng dụng Grab có giá cả phù hợp với chất lượng phục vụ 3.65 860
GC2 Giá cả của dịch vụ đặt xe qua ứng dụng Grab thấp hơn các dịch vụ xe ôm truyền thống 3.74 1.096
GC3 Đặt PTDC qua ứng dụng Grab giúp tôi tiết kiệm được chi phí 3.95 783
GC4 Tôi bị ảnh hưởng bởi các chương trình khuyến mãi
(giảm giá, tích điểm, quà tặng, ) 3.65 894
TC1 Tôi nhận thấy những thông tin mà tôi cung cấp cho ứng dụng Grab được bảo mật an toàn 3.76 801
TC2 Tôi tin rằng việc tính giá so với khoảng cách đường đi của Grab là trung thực 3.62 798 TC3 Tôi cảm thấy an toàn khi sử dụng ứng dụng Grab 3.60 804
Tôi tin tưởng Grab sẽ giải quyết nhanh chóng và chính xác các vấn đề phát nhanh chóng và chính xác các vấn đề phát sinh
TC5 Tôi tin đánh giá của khách hàng về tài xế Grab là đúng sự thật 3.85 798 Điều kiện thuận lợi
TL1 Tôi có đủ nguồn lực cần thiết để sử dụng ứng dụng
Grab (mạng điện thoại, wifi, 4G,…) 3.95 798
TL2 Tôi có khả năng thanh toán khi sử dụng ứng dụng
TL3 Tác nhân bên ngoài (thời tiết, tắc đường, ) ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab 3.97 757
Tôi có thể nhận được sự giúp đỡ từ những người khác khi tôi gặp khó khăn khi sử dụng ứng dụng
Quyết định đặt PTDC bằng ứng dụng Grab
QD1 Tôi cảm thấy hài lòng khi đặt PTDC bằng ứng dụng Grab 3.81 809
QD2 Trong tương lai tôi vẫn sẽ dùng ứng dụng Grab để đặt PTDC 3.84 758
QD3 Tôi sẽ giới thiệu cho mọi người về ứng dụng Grab 3.72 813
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép lọc đi những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu Nhìn vào bảng kết quả có thể thấy rằng các biến quan sát đều có Cronbach’s Alpha > 0.7 và các hệ số tương quan biến đều đạt giá trị > 0.4 Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được giữ lại dùng để phân tích dữ liệu cho các phần tiếp theo của mô hình nghiên cứu Bảng tổng hợp kết quả kiểm định thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha cụ thể của từng biến như sau:
Bảng 4.7: Bảng tổng hợp hệ số tin cậy Cronbach's Alpha
Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến BIẾN ĐỘC LẬP
I NHẬN THỨC SỰ HỮU ÍCH
HI1 Tôi thấy ứng dụng đặt phương tiện 0.685 0.777 di chuyển trực tuyến Grab phù hợp với xu hướng và nhu cầu thực tế
HI2 Ứng dụng Grab giúp tôi có nhiều lựa chọn để di chuyển hơn
HI3 Việc sử dụng ứng dụng Grab giúp tôi tiết kiệm chi phí di chuyển
HI4 Tôi có thể sử dụng ứng dụng Grab ở bất cứ đâu và khi nào
HI5 Tôi nhận thấy ứng dụng Grab hữu ích trong đời sống hằng ngày
II NHẬN THỨC DỄ SỬ DỤNG
DSD1 Tôi nhận thấy ứng dụng Grab dễ sử dụng
DSD2 Tôi thấy việc cài đặt ứng dụng
DSD3 Tôi nhận thấy phương thức đặt xe trên ứng dụng Grab thật dễ dàng
DSD4 Tôi nhận thấy việc đánh giá tài xế sau chuyến đi thật dễ dàng
DSD5 Tôi thấy các phương thức thanh toán thật đơn giản
III ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI
AHXH1 Gia đình có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab của tôi
AHXH2 Bạn bè có ảnh hưởng đến quyết 0.596 0.748 định sử dụng ứng dụng Grab của tôi
AHXH3 Người nổi tiếng có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab của tôi
AHXH4 Các phương tiện truyền thông, mạng xã hội có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab của tôi
IV GIÁ TRỊ GIÁ CẢ
GC1 Ứng dụng Grab có giá cả phù hợp với chất lượng phục vụ
GC2 Giá cả của dịch vụ đặt xe qua ứng dụng Grab thấp hơn các dịch vụ xe ôm truyền thống
GC3 Đặt PTDC qua ứng dụng Grab giúp tôi tiết kiệm được chi phí
GC4 Tôi bị ảnh hưởng bởi các chương trình khuyến mãi (giảm giá, tích điểm, quà tặng, )
TC1 Tôi nhận thấy những thông tin mà tôi cung cấp cho ứng dụng Grab được bảo mật an toàn
TC2 Tôi tin rằng việc tính giá so với khoảng cách đường đi của Grab là trung thực
TC3 Tôi cảm thấy an toàn khi sử dụng ứng dụng Grab
TC4 Tôi tin tưởng Grab sẽ giải quyết nhanh chóng và chính xác các vấn đề phát nhanh chóng và chính xác các vấn đề phát sinh
TC5 Tôi tin đánh giá của khách hàng về tài xế Grab là đúng sự thật
VI ĐIỀU KIỆN THUẬN LỢI
Tôi có đủ nguồn lực cần thiết để sử dụng ứng dụng Grab (mạng điện thoại, wifi, 4G,…)
TL2 Tôi có khả năng thanh toán khi sử dụng ứng dụng Grab
Tác nhân bên ngoài (thời tiết, tắc đường, ) ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng Grab
Tôi có thể nhận được sự giúp đỡ từ những người khác khi tôi gặp khó khăn khi sử dụng ứng dụng Grab
BIẾN PHỤ THUỘC QUYẾT ĐỊNH ĐẶT PHƯƠNG TIỆN DI CHUYỂN BẰNG ỨNG DỤNG GRAB
QD1 Tôi cảm thấy hài lòng khi đặt
PTDC bằng ứng dụng Grab
QD2 Trong tương lai tôi vẫn sẽ dùng ứng 0.677 0.746 dụng Grab để đặt PTDC
QD3 Tôi sẽ giới thiệu cho mọi người về ứng dụng Grab
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố EFA lần đầu sau khi kiểm tra điều kiện về hệ số KMO và kiểm định Bartlett đều thỏa mãn ( KMO = 0.802, sig.= 0.000 < 0.05) và ở bảng Communalities có phần trích cuối cùng đều thỏa lớn hơn 0.5 Tuy nhiên tác giả nhận thấy biến DSD1, TC5, HI3, GC4 không đạt yêu cầu do các biến trên lại đo lường và giải thích cho 2 nhân tố nên không đảm bảo giá trị phân biệt và cần loại bỏ Sau khi loại các biến DSD1, TC5, HI3 và GC4 thì tác giả tiến hành phân tích nhân tố lần 2 và kết quả được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.8: Giá trị KMO và kiểm định Bartlett’s test các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .883
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 2322.915 df 253
Nguồn: Kết quả từ SPSS Kết quả bảng 4.7 cho thấy:
* “KMO = 0.883 > 0.5, kết luận phương pháp phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu
Kiểm định Bartlett, gỉa thuyết được đặt ra như sau:
- H 0 : Các biến không tương quan với nhau trong tổng thể
- H 1 : Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
Tại mức ý nghĩa 5%, ta thấy Sig = 0.000 < 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H 0 và kết luận rằng: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
Tóm lại, dựa vào hệ số KMO và kiểm định Bartlett có thể thấy: Phân tích nhân tố EFA là phương pháp phù hợp với dữ liệu”
Bảng 4.9: Tổng phương sai giải thích - Total Variance Explained
Hệ số Eigenvalues khởi tạo Tổng bình phương nhân tố tải mở rộng
% Tổng % Phương sai Tích lũy %
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Từ bảng 4.8 trên, ta thấy có 6 yếu tố được trích ra tại hệ số Eigenvalues là 1.260 >
1 Vì vậy, phép phân tích dừng ở nhân tố thứ 6 và 6 nhân tố đều được giữ lại Tổng phương sai trích bằng 62.311% (>50%) giải thích được 62.311 % mô hình
Bảng 4.10: Ma trận xoay - Rotated Component Matrixa
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 4.9 thể hiện ma trận các nhân tố đã xoay theo phép xoay vuông góc Varimax, các hệ số nhân tố tải đều thoả > 0.5 và chỉ đo lường cho một nhân tố
Nhân tố 1: Bao gồm các biến quan sát AHXH1, AHXH2, AHXH3, AHXH4 Đặt tên cho nhân tố này là Ảnh hưởng xã hội và mã hóa là AHXH
Nhân tố 2: Bao gồm các biến quan sát HI1, HI2, HI4, H5 Đặt tên cho nhân tố này là Nhận thức sự hữu ích và mã hóa là HI
Nhân tố 3: Bao gồm các biến quan sát TL1, TL2, TL3, TL4 Đặt tên cho nhân tố này là Sự tiện lợi và mã hóa là TL
Nhân tố 4: Bao gồm các biến quan sát DSD2, DSD3, DSD4, DSD5 Đặt tên cho nhân tố này là Nhận thức dễ sử dụng và mã hóa là DSD
Nhân tố 5: Bao gồm các biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4 Đặt tên cho nhân tố này là Sự tin cậy và mã hóa là TC
Nhân tố 6: Bao gồm các biến quan sát GC1, GC2, GC3 Đặt tên cho nhân tố này là Giá trị giá cả và mã hóa là GC
Bảng 4.11: Giá trị KMO và kiểm định Bartlett’s test các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .712
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Kết quả bảng 4.10 cho thấy:
* “KMO = 0.712 > 0.5, kết luận phương pháp phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu
* Kiểm định Bartlett, giả thuyết được đặt ra như sau:
- H 0 : Các biến không tương quan với nhau trong tổng thể
- H 1 : Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
Tại mức ý nghĩa 5%, ta thấy Sig = 0.000 < 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H 0 , kết luận rằng: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể Từ đó kết luận rằng phân tích nhân tố EFA là phương pháp phù hợp với dữ liệu bài nghiên cứu.”
Bảng 4.12: Tổng phương sai trích - Communalities
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 4.11 cho thấy các biến quan sát đều thỏa phần trích cuối cùng > 0.5 Phần trích của biến QD3 “Tôi sẽ giới thiệu cho mọi người về ứng dụng Grab.” là cao nhất vì vậy biến QD3 đo lường càng tốt
Bảng 4.13: Tổng phương sai giải thích - Total Variance Explained
Hệ số Eigenvalues khởi tạo Tổng bình phương nhân tố tải mở rộng
Tổng % Phương sai Tích lũy % Tổng % Phương sai Tích lũy %
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 4.12 cho thấy có 1 nhân tố được trích ra tại eigenvalue là 2.204, thỏa điều kiện Eigenvalue ≥ 1 Giá trị Cumulative % là 73.452% > 50% cho thấy mô hình EFA phù hợp và nhân tố được trích giải thích được 73.452% sự biến thiên của dữ liệu
Bảng 4.14: Ma trận thành phần - Component Matrixa
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Chỉ có một yếu tố được trích ra và các hệ số nhân tố tải đều thoả lớn hơn 0.5 Yếu tố được trích được kết hợp từ 3 biến đo lường của thang đo “Quyết định đặt phương tiện di chuyển bằng ứng dụng Grab”, tác giả sẽ đặt tên cho yếu tố này là “Quyết định đặt phương tiện di chuyển bằng ứng dụng Grab” và mã hóa là “QD”
Phân tích hồi quy
Trước khi phân tích hồi quy “ta cần xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến, phân tích hệ số tương quan sẽ giúp tác gỉa kiểm định được mối quan hệ giữa các biến định lượng với nhau Và trước khi phân tích hệ số tương quan, ta cần tính giá trị của các nhân tố vừa trích được trong phần phân tích nhân tố EFA bằng cách lấy giá trị trung bình của các biến đo lường cho nhân tố đó.”
Bảng 4.15: Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson - Correlations
QD HI DSD AHXH GC TC TL
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 4.14 cho thấy, “với độ tin cậy 99%, các giá trị Sig (2-tailed) của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.01, cho thấy có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và mỗi biến độc lập Như vậy, phân tích hồi quy là phù hợp Hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc khá cao và cả 6 biến độc lập đều có mối tương quan dương với biến phụ thuộc.”
Bảng 4.16: Tóm tắt mô hình - Model Summary b
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin-
1 787 a 620 612 42336 1.983 a Predictors: (Constant), TL, AHXH, HI, GC, DSD, TC b Dependent Variable: QD
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 4.15 cho thấy R² hiệu chỉnh bằng 0.620 cho biết sự biến thiên đồng thời của các biến độc lập giải thích được 62% tổng biến thiên của biến phụ thuộc Quyết định đặt PTDC bằng ứng dụng Grab Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp Hệ số Durbin- Waston = 1.983 ∈ (1,3), vì vậy có thể kết luận mô hình không có tự tương quan
Mô hình Tổng độ lệch bình phương df
Giá trị trung bình của các độ lệch bình phương
Tổng 141.001 305 a Dependent Variable: QD b Predictors: (Constant), TL, AHXH, HI, GC, DSD, TC
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 4.16 cho biết kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình Giả thuyết được đặt ra:
− H 1 : Có ít nhất 1 hệ số β i của biến độc lập khác 0
Ta thấy giá trị kiểm định F = 81.280 với giá trị Sig = 0.000 < 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H 0 Vì vậy với độ tin cậy 95% kết luận mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu
Hình 4.1: Biểu đồ tần số Histogram
Nguồn: Kết quả từ SPSS Kết quả biểu đồ tần số Histogram được sử dụng để kiểm tra phân phối của phần dư cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số Đồng thời với giá trị trung bình Mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std Dev 0.990 xấp xỉ bằng 1, có thể thấy rằng phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn hay có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn phần dư không bị vi phạm
Hình 4.3: Biểu đồ phân tán Scatterplot
Nguồn: Kết quả từ SPSS Đồ thị phân tán cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 và không tạo ra hình dạng nào Như vậy giả định liên hệ tuyến tính và giả định phương sai phần dư thay đổi không bị vi phạm
Bảng 4.18: Bảng hệ số hồi quy của mô hình Coefficients a
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig Đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Theo bảng 4.17 ta thấy Tolerance của các biến độc lập đều nhỏ hơn 1 và hệ số VIF đều lớn hơn 1 và nhỏ hơn 10 chứng minh rằng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽ có dạng như sau:
Quyết định đặt PTDC bằng ứng dụng Grab = β 0 + β 1 * Nhận thức sự hữu ích + β 2 * Nhận thức dễ sử dụng + β 3 * Ảnh hưởng xã hội + β 4 * Giá trị giá cả+ β 5 * Sự tin cậy + β 6 * Điều kiện thuận lợi
- β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5 , β 6 : Các hệ số hồi quy
− H 0 : β i = 0 (Biến thứ i lần lượt là Nhận thức sự hữu ích, Nhận thức dễ sử dụng, Ảnh hưởng xã hội, Giá trị giá cả, Sự tin cậy, Điều kiện thuận lợi đều không có tác động đến biến phụ thuộc Quyết định đặt PTDC bằng ứng dụng Grab)
Bảng 4.17 cho thấy tất cả các giá trị sig (β i ) đều bé hơn 0.05, vì vậy ta bác bỏ H 0
Và kết luận rằng, tất cả các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc với cùng độ tin cậy 95% Đồng thời, tất cả các hệ số β i đều lớn hơn 0 vì vậy các giả thuyết sau đều được chấp nhận:
Giả thuyết H1: Nhận thức sự hữu ích có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt phương tiện di chuyển trên ứng dụng Grab của sinh viên Đại học Ngân hàng TP.HCM
Giả thuyết H2: Nhận thức dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt phương tiện di chuyển trên ứng dụng Grab của sinh viên Đại học Ngân hàng TP.HCM
Giả thuyết H3: Ảnh hưởng của xã hội có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt phương tiện di chuyển trên ứng dụng Grab của sinh viên Đại học Ngân hàng TP.HCM
Giả thuyết H4: Giá trị giá cả có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt phương tiện di chuyển trên ứng dụng Grab của sinh viên Đại học Ngân hàng TP.HCM Giả thuyết H5: Sự tin cậy có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt phương tiện di chuyển trên ứng dụng Grab của sinh viên Đại học Ngân hàng TP.HCM
Giả thuyết H6: Điều kiện thuận lợi có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt phương tiện di chuyển trên ứng dụng Grab của sinh viên Đại học Ngân hàng TP.HCM
Mô hình hồi quy có đƣợc nhƣ sau: