nhau như video game các thể loại, video hot, video theo các ngôn ngữ …hoặc theo các tiêu chí như lượt xem, top kills.1.2 Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu lần này nhóm chúng tôi tập trung
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Ngành stream là biểu tượng của kỷ nguyên công nghệ 4.0, mở ra cơ hội nghề nghiệp mới cho giới trẻ Streaming là hoạt động giao lưu trực tuyến giữa streamer và người xem qua Internet, đem lại nhiều hình thức như chơi game, ca nhạc, cuộc thi hoặc sự kiện, tạo cơ hội xây dựng mối quan hệ thoải mái và chia sẻ qua các thiết bị công nghệ.
4 nền tảng stream tốt nhất hiện nay là Facebook live, Youtube, Twitch và Nimo TV.
Nimo TV là nền tảng livestream chơi game hàng đầu trên cả PC và mobile app, thuộc sở hữu của HUYA Inc (NYSE: HUYA) Ra mắt tại Indonesia vào tháng 4 năm 2018, Nimo TV đã đặt mục tiêu trở thành nền tảng phát sóng trực tuyến toàn cầu hàng đầu, thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp trò chơi và kinh doanh trên toàn thế giới Những tính năng nổi bật của Nimo TV bao gồm khả năng phát trực tiếp game, giao diện thân thiện và cộng đồng người dùng đa dạng, giúp người dùng dễ dàng chia sẻ và thưởng thức nội dung game chất lượng cao.
Xem video livestream về game, trận đấu thể thao, và nội dung giải trí với chất lượng cao nhất Các video chơi game từ các streamer nổi tiếng như Độ Mixi, Mimosa, Meowpeo, Snake, Rambo, QTV cùng những trận đấu PK giữa các đội và các sự kiện e-Sport hấp dẫn đều có mặt trên Nimo TV Truy cập Nimo TV để thưởng thức các video chất lượng cao, cập nhật các trận đấu thể thao, game và giải trí mới nhất từ cộng đồng streamer hàng đầu Việt Nam.
Livestream chơi game và tương tác với fan để nhận thưởng.
Nimo TV giúp bạn dễ dàng tìm kiếm video từ các streamer hoặc tựa game yêu thích bằng công cụ tìm kiếm thông minh Nền tảng này phân loại nội dung theo nhiều chuyên mục như video game các thể loại, video hot, video theo ngôn ngữ, hay theo các tiêu chí như lượt xem và top kills Điều này giúp người dùng nhanh chóng tiếp cận những nội dung phù hợp, tối ưu trải nghiệm xem và khám phá các video nổi bật nhất trên nền tảng.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu của nhóm tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Nimo TV, đặc biệt là đối tượng giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Phân tích dữ liệu giúp đưa ra những đánh giá khách quan về xu hướng tiêu dùng hiện nay trong cộng đồng này Mục tiêu nghiên cứu là khai thác sâu các yếu tố tác động và phát triển những giải pháp phù hợp để nâng cao trải nghiệm người dùng trên nền tảng Nimo TV.
- Những yếu tố và sự tác động ảnh hưởng đến ý định lựa chọn sử dụng ứng dụng Nimo TV của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh.
- Giới trẻ nhìn nhận thế nào đối với xu hướng sử dụng ứng dụng Nimo TV hiện nay?
Đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung khảo sát và phân tích hành vi của các người tiêu dùng đã và đang sử dụng ứng dụng Nimo TV tại TPHồ Chí Minh Mục tiêu chính là hiểu rõ nhu cầu, thói quen tiêu dùng và các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn của người dùng đối với Nimo TV Kết quả nghiên cứu giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng thị trường và tối ưu hoá các chiến lược tiếp thị để thu hút và giữ chân khách hàng.
Phạm vi nghiên cứu
- Về thời gian: Các thông tin, số liệu thu thập và phân tích trong khoảng thời gian từ tháng 9 đến tháng 10 năm 2022.
- Về không gian: Các thông tin, số liệu được thu nhập xoay giới trẻ trong độ tuổi từ 15 đến 30 tuổi trên phạm vi địa bàn TP HCM.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
khái niệm và nghiên cứu về Nimo TV
2.1.1 Khái niệm về Nimo TV
Nimo TV là nền tảng chuyên phục vụ việc live stream game và tương tác giữa streamer và người theo dõi Ứng dụng hoạt động ổn định trên cả điện thoại và máy tính, bao gồm cả iOS và Android Kể từ khi ra mắt, Nimo TV đã nhận được hàng triệu lượt tải về nhờ vào khả năng kết nối mượt mà và dịch vụ chất lượng cao.
Nimo TV được đánh giá cao nhờ vào bố cục thiết kế và nội dung các chuyên mục rất chỉnh chu, giúp người xem dễ dàng tìm kiếm nội dung yêu thích Nền tảng này sở hữu kho tựa game phong phú, gồm game mobile, game trên PC và nhiều thể loại khác, mang lại trải nghiệm đa dạng Sự góp mặt của các streamer nổi bật như Misthy, Độ Mixi, Pewpew chính là một trong những lý do khiến Nimo TV trở nên hấp dẫn và thu hút đông đảo người theo dõi.
Nimo là nền tảng cho phép mọi người trở thành streamer, thậm chí trở thành “hot” streamer nhờ nội dung hấp dẫn và chất lượng cao Bạn có thể nhận lương cố định từ Nimo, với mức thưởng phù hợp theo độ nổi tiếng của bạn, đồng thời giữ toàn bộ tiền hoa hồng từ quà tặng của người xem Việc kiếm tiền qua livestream game trên Nimo là hoàn toàn khả thi và tiềm năng.
2.1.2 Khái niệm người tiêu dùng
Tại Việt Nam, theo Luật số 59/2010/QH12 về Bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng, người tiêu dùng được định nghĩa là người mua và sử dụng hàng hóa, dịch vụ cho mục đích tiêu dùng cá nhân, gia đình hoặc tổ chức Trong góc độ kinh tế, từ điển kinh tế học hiện đại xác định người tiêu dùng là bất kỳ đơn vị kinh tế nào có nhu cầu tiêu dùng hàng hoá và dịch vụ cuối cùng, thường là cá nhân nhưng có thể là cơ quan, nhóm cá nhân hoặc tổ chức Điều quan trọng cần lưu ý là trong các quyết định tiêu dùng, đơn vị tiêu dùng chủ yếu là hộ gia đình chứ không phải là cá nhân đơn lẻ.
Theo quan điểm pháp luật quốc tế, cách tiếp cận và định nghĩa về Người tiêu dùng (NTD) khác nhau giữa các khu vực Tại Hoa Kỳ, NTD được xác định là người mua hàng hóa, dịch vụ nhằm mục đích sử dụng cá nhân, gia đình, mà không có ý định bán lại (Bryan A Garner) Trong khi đó, ở châu Âu, NTD là bất kỳ cá nhân nào thực hiện mua hàng theo hợp đồng theo Chỉ thị số 1999/44/EC, nhằm mục đích không liên quan đến hoạt động thương mại hay kinh doanh (Council).
Trong các quốc gia châu Á, định nghĩa về người tiêu dùng (NTD) thường xuyên được quy định rõ ràng nhằm bảo vệ quyền lợi của họ Tại Hàn Quốc, NTD được hiểu là người sử dụng hàng hóa, dịch vụ do các tổ chức, cá nhân kinh doanh cung cấp nhằm mục đích tiêu dùng hoặc hoạt động sản xuất, theo quy định của Nghị định của Tổng thống (Luật về NTD của Hàn Quốc) Trong khi đó, Malaysia định nghĩa NTD là người nhận hàng hóa, dịch vụ để sử dụng cho mục đích cá nhân, trong hộ gia đình hoặc tiêu dùng và không sử dụng hàng hóa hoặc dịch vụ này vào mục đích thương mại hoặc sản xuất (Luật bảo vệ NTD Malaysia, 1999, sửa đổi 2016) Các quy định này góp phần đảm bảo quyền lợi của người tiêu dùng trong quá trình tiêu dùng hàng hóa và dịch vụ.
Định nghĩa người tiêu dùng (NTD) của các nước thường phản ánh các bối cảnh khác nhau, bao gồm ba chủ thể chính: (1) người mua hàng hoá, dịch vụ nhưng không sử dụng trực tiếp; (2) người mua hàng hoá, dịch vụ đồng thời là người sử dụng; và (3) người sử dụng hàng hoá, dịch vụ thông qua quan hệ mua bán từ người khác Đối với Nimo TV, người tiêu dùng là tất cả các đối tượng yêu thích xem livestream, góp phần tạo nên cộng đồng người xem đa dạng và sôi động.
2.1.3 Khái niệm nhu cầu của người tiêu dùng
Nhu cầu luôn là đối tượng nghiên cứu quan trọng trong các ngành khoa học xã hội, đặc biệt trong lĩnh vực kinh tế - xã hội Các nhà khoa học nổi bật như Jeremy Bentham, William Stanley Jevons, và Edward S Herman đã nghiên cứu sâu về các vấn đề liên quan đến nhu cầu Theo Philip Kotler và Gary Armstrong, nhu cầu của con người là những trạng thái cảm xúc khi họ cảm thấy thiếu một điều gì đó, điều này đóng vai trò quan trọng trong nguyên lý tiếp thị và hiểu rõ hành vi tiêu dùng.
Nhu cầu hiện đang chưa có một định nghĩa chung nhất, nhưng có thể hiểu là một hiện tượng tâm lý thể hiện đòi hỏi, mong muốn và nguyện vọng của con người về vật chất và tinh thần để tồn tại và phát triển Nhu cầu đơn giản là sự cần thiết về một điều gì đó, và mức độ cũng như loại nhu cầu này thường khác nhau tùy thuộc vào trình độ nhận thức, môi trường sống và đặc điểm tâm sinh lý của từng cá nhân.
Theo tổ chức Isocert, nhu cầu của người tiêu dùng thể hiện qua khả năng và sự sẵn lòng của họ để mua sản phẩm, hàng hóa hoặc dịch vụ trong một khoảng thời gian cụ thể Điều này phản ánh mức độ tiêu dùng và ý định mua sắm của khách hàng tại một thời điểm nhất định, góp phần quan trọng vào hoạt động kinh doanh và chiến lược marketing Hiểu rõ về nhu cầu tiêu dùng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị và nâng cao trải nghiệm khách hàng, từ đó thúc đẩy doanh số bán hàng hiệu quả hơn.
2.1.4 Khái niệm hành vi người tiêu dùng
Hành vi người tiêu dùng là một định nghĩa xuất hiện ở nhiều giáo trình trong
Khái niệm “Hành vi người tiêu dùng” của Philip Kotler là nền tảng quan trọng được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu và học thuật Theo Kotler, hành vi người tiêu dùng bao gồm việc nghiên cứu cách các cá nhân, nhóm và tổ chức lựa chọn, mua, sử dụng và loại bỏ hàng hóa, dịch vụ, ý tưởng và trải nghiệm nhằm mục đích thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ.
Hành vi người tiêu dùng gồm các phản ứng, suy nghĩ và hành động của người tiêu dùng trong quá trình mua sắm và sử dụng hàng hóa, dịch vụ Quá trình này bắt đầu từ khi người tiêu dùng hình thành nhu cầu cho đến khi họ quyết định mua hàng và sau đó sử dụng sản phẩm Quá trình ra quyết định mua hàng đóng vai trò trung tâm trong hành vi tiêu dùng, ảnh hưởng đến chiến lược tiếp thị và hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Hiểu rõ hành vi người tiêu dùng giúp các thương hiệu xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả, thúc đẩy quyết định mua hàng nhanh chóng và tăng sự trung thành của khách hàng.
Hành vi người tiêu dùng được định nghĩa là quá trình ra quyết định và hành động thực tế của các cá nhân khi đánh giá, mua sắm, sử dụng hoặc loại bỏ hàng hóa và dịch vụ, nhằm thỏa mãn nhu cầu của họ Theo David L Loudon và Albert J Della Bitta, hành vi này bao gồm các bước từ đánh giá ban đầu đến hành động thực tế Leon G Schiffman và Leslie Lazar Kanuk mở rộng quan điểm bằng cách nhấn mạnh rằng hành vi người tiêu dùng bao gồm toàn bộ các hoạt động như điều tra, mua sắm, sử dụng, đánh giá và xử lý thải bỏ sản phẩm và dịch vụ Những quan điểm này tương tự với nhận định của Philip Kotler đã trình bày trước đó, thể hiện sự thống nhất trong hiểu biết về hành vi tiêu dùng trong lĩnh vực marketing.
Hành vi người tiêu dùng là sự tác động qua lại giữa các yếu tố kích thích của môi trường và nhận thức của con người, qua đó hình thành nên các hành vi tiêu dùng Theo Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ (AMA), hành vi này phản ánh cách môi trường ảnh hưởng đến quyết định mua sắm và sở thích của người tiêu dùng Các yếu tố môi trường như xã hội, văn hóa, kinh tế đều tác động đến nhận thức, từ đó thúc đẩy sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng của cá nhân Hiểu rõ hành vi người tiêu dùng giúp các doanh nghiệp xây dựng chiến lược marketing hiệu quả hơn để đáp ứng nhu cầu thị trường.
Hành vi người tiêu dùng bao gồm các khía cạnh liên quan đến quá trình ra quyết định mua hàng như xác định nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các lựa chọn, hành động mua sắm và phản ứng sau mua hàng Quá trình này chịu tác động trực tiếp hoặc gián tiếp từ các yếu tố bên ngoài, tạo ra mối liên hệ chặt chẽ giữa các yếu tố này và hành vi tiêu dùng Hiểu rõ về các giai đoạn trong quá trình tiêu dùng giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Lý thuyết kinh tế
2.2.1 Thuyết tháp nhu cầu – Maslow
Trên thế giới có nhiều học thuyết về tâm lý học từ các nhà nghiên cứu khác nhau, nhưng "Học thuyết Tháp Nhu Cầu" của Abraham Maslow, được đề xuất năm 1943, vẫn giữ vị trí quan trọng và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như học thuật, nghiên cứu và kinh tế Trong các nghiên cứu của mình, Maslow đã trình bày 5 nhu cầu chính của con người, được sắp xếp thành các tầng của kim tự tháp, bao gồm nhu cầu sinh lý, an toàn, xã hội, tôn trọng và tự thể hiện, qua cuốn sách "Motivation and Personality".
Hình 2.1 Thuyết tháp nhu cầu – Maslow
Tầng thứ nhất: Nhu cầu sinh lý là nhu cầu cơ bản nhất ở đáy kim tự tháp.
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
Tầng thứ tư: Nhu cầu được kính trọng - Giống như mong muốn được sự yêu thương, chúng ta cũng cần có nhu cầu nhận được sự tôn trọng.
Tầng thứ năm: Nhu cầu tự thể hiện bản thân, là nhu cầu cao nhất trong tháp nhu cầu sau khi con người đạt được tất cả mọi thứ
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
Dựa trên thuyết về tháp nhu cầu của Maslow, nhu cầu xã hội, bao gồm việc xem stream, trở thành cách mọi người đáp ứng mong muốn kết nối và giải trí sau một ngày làm việc căng thẳng Khi nhu cầu sinh lý được thỏa mãn với đầy đủ thực phẩm, nước uống, giấc ngủ, con người bắt đầu hướng đến việc cảm thấy an toàn về sức khỏe và thể chất Sau đó, họ tìm kiếm cảm giác kết nối xã hội thông qua xem stream cùng bạn bè, gia đình hoặc tìm kiếm nửa kia, để thỏa mãn nhu cầu được yêu thương và gắn kết Chính vì vậy, xem stream là một phương thức giải trí quan trọng giúp con người thư giãn, phục hồi tinh thần sau những giờ làm việc mệt mỏi.
2.2.2 Lý thuyết mô hình hộp đen hành vi người tiêu dùng – Philip Kotler Philip Kotler là một trong những đại diện tiêu biểu về học thuyết kinh tế. Trong ứng dụng marketing, thuyết mô hình hộp đen hành vi người tiêu dùng được sử dụng rộng rãi trong cuốn sách Marketing Management (1976) Nghiên cứu của ông về thuyết mô hình hộp đen hành vi người tiêu dùng nói về những tác động đến hành vi mua hàng của con người và có 4 yếu tố cơ bản như sau:
Hình 2.2 Mô hình hộp đen người tiêu dùng
Văn hóa, bao gồm vùng miền, tôn giáo, sắc tộc và phong tục tập quán, đóng vai trò là yếu tố quan trọng hình thành nên các hoạt động và quyết định hành vi của con người.
Trong các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng, xã hội đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là các mối quan hệ như gia đình, bạn bè và người thân Trong đó, nhánh gia đình thường được ưu tiên hàng đầu khi đưa ra quyết định mua sắm, thể hiện vai trò quan trọng của các thành viên trong gia đình trong quá trình tham khảo và lựa chọn sản phẩm hoặc dịch vụ.
Cá nhân bao gồm các yếu tố như tuổi tác, giới tính, nghề nghiệp, năng lực tài chính, lối sống và cá tính, góp phần tạo nên những đặc điểm riêng biệt trong hành vi của mỗi người.
Tâm lý người tiêu dùng trong hộp đen có thể được phân tích thông qua mô hình tháp nhu cầu của Maslow, giúp hiểu rõ động cơ thúc đẩy hành vi mua hàng Ngoài ra, niềm tin về sản phẩm và thông tin cá nhân có thể ảnh hưởng lớn đến quyết định tiêu dùng, khi khách hàng đánh giá sản phẩm tích cực hay tiêu cực dựa trên quan điểm cá nhân của mình Hiểu rõ tâm lý này giúp các thương hiệu xây dựng chiến lược marketing phù hợp và tăng cường sự tin tưởng từ phía người tiêu dùng.
Các yếu tố kích thích như tặng quà và các ưu đãi hấp dẫn khác đều ảnh hưởng đáng kể đến hành vi xem stream của người dùng Những yếu tố này thúc đẩy người xem tương tác nhiều hơn và có xu hướng lựa chọn các kênh stream phù hợp, đồng thời tạo động lực để họ ưa thích và gắn bó với các streamer yêu thích của mình.
Theo thuyết hộp đen của Philip Kotler, hành vi tiêu dùng và tâm lý con người bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nghiên cứu của ông, đặc biệt là các kích thích marketing cùng các tác nhân kích thích khác như văn hóa, xã hội, cá nhân và tâm lý người tiêu dùng Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định xem stream của người tiêu dùng, giúp các nhà marketing hiểu rõ hơn về hành vi tiêu dùng trong môi trường số.
2.2.3 Lý thuyết hành vi dự định - Ajzen (Theory of Planned Behaviour, TPB)
Trong các nghiên cứu về tâm lý học xã hội của Ajzen, thuyết hành vi dự định (TPB) được sử dụng phổ biến để nghiên cứu quyết định mua hàng của người tiêu dùng Theo Ajzen, ba biến chủ yếu giúp dự đoán ý định mua hàng và hành vi của người tiêu dùng gồm chuẩn chủ quan, thái độ và kiểm soát hành vi (Fishbein, Ajzen, 1980) Mặc dù mô hình tập trung vào hai yếu tố chính là thái độ và chuẩn chủ quan để dự đoán ý định mua hàng, thái độ của người tiêu dùng phản ánh niềm tin dựa trên các giá trị đầu ra, hình thành từ các cảm nhận tích cực và tiêu cực về hành động Chuẩn chủ quan đề cập đến các tiêu chuẩn xã hội và ảnh hưởng xã hội hoặc niềm tin về sự chấp nhận của cá nhân (Ajzen, The Theory of Planned Behavior, 1991).
Hình 2.3 Mô hình hành vi dự định
(Ajzen, The Theory of Planned Behavior, 1991)
Theo nghiên cứu, ba yếu tố chính quyết định cơ hội thành công bao gồm: yếu tố cá nhân, thể hiện qua thái độ tích cực hoặc tiêu cực đối với hành vi; ý định dựa trên nhận thức về áp lực xã hội, phản ánh mức độ chịu đựng và phản ứng trước các áp lực hoặc bắt buộc xã hội; và yếu tố thứ ba liên quan đến chuẩn chủ quan, chính là cảm nhận của cá nhân về những kỳ vọng xã hội và quy tắc bắt buộc, ảnh hưởng đến quyết định hành vi của họ.
Yếu tố quyết định về sự tự nhận thức (self-efficacy) hoặc khả năng thực hiện hành vi là kiểm soát nhận thức hành vi, theo Ajzen (2005) Ajzen nhấn mạnh rằng thái độ đối với hành vi, chuẩn chủ quan và kiểm soát nhận thức hành vi hình thành nên ý định hành vi Nghiên cứu về ý định này cung cấp cho các nhà tiếp thị những góc nhìn sâu sắc về quan niệm của khách hàng về sản phẩm, giúp người mua đưa ra quyết định tiêu dùng sáng suốt.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp tiếp cận nghiên cứu
Nghiên cứu tập trung vào đối tượng giới trẻ từ 18 đến 30 tuổi đang sinh sống tại TP Hồ Chí Minh, nhằm hiểu rõ hành vi và nhu cầu của nhóm này Công cụ thu thập dữ liệu được sử dụng giúp đảm bảo độ chính xác và đầy đủ thông tin, từ đó hỗ trợ phân tích hiệu quả hơn về thói quen tiêu dùng và sở thích của giới trẻ tại thành phố năng động này.
Nghiên cứu này chúng tôi sử dụng hai phương pháp thu thập dữ liệu:
Để thu thập dữ liệu sơ cấp, nghiên cứu tiến hành gửi phiếu khảo sát trực tuyến qua Google Forms nhằm khảo sát đối tượng là giới trẻ sinh sống và làm việc tại TP Hồ Chí Minh Các câu hỏi trong bảng khảo sát được thiết kế dựa trên thang đo Likert 5 mức độ, giúp thu thập ý kiến chính xác và dễ dàng mã hóa thành dạng số liệu cho các phân tích thống kê Thang đo này gồm các mức từ "Hoàn toàn không đồng ý" (1) đến "Hoàn toàn đồng ý" (5), giúp đánh giá mức độ đồng tình của người tham gia một cách rõ ràng và khách quan Nhờ đó, dữ liệu thu thập có độ chính xác cao và thuận tiện cho quá trình phân tích, rút ra các kết luận chính xác về ý kiến của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh.
Thu thập dữ liệu thứ cấp là bước quan trọng trong quá trình nghiên cứu, giúp bạn có thêm thông tin từ các nguồn bên ngoài như Tổng cục Thống kê, tạp chí khoa học, website, sách, báo và các nghiên cứu trong và ngoài nước Việc này đảm bảo dữ liệu phong phú, cập nhật và đáng tin cậy để hỗ trợ phân tích và đưa ra quyết định chính xác.
Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua thực phẩm chức năng của người tiêu dùng tại TPHCM bao gồm các yếu tố tâm lý như nhận thức về lợi ích sức khỏe và sự tin tưởng vào sản phẩm Nền tảng stream Nimo TV có đặc điểm nổi bật về khả năng tạo cộng đồng và tương tác trực tiếp, góp phần thay đổi xu hướng tiêu dùng Các yếu tố nhóm tham khảo, như lời khuyên từ người thân và bạn bè, ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua hàng Yếu tố về Streamer, bao gồm uy tín và khả năng truyền cảm hứng, đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy mua sắm qua các nền tảng streaming Các chiến lược chiêu thị hấp dẫn, cùng với các yếu tố về giá trị cảm nhận của người tiêu dùng, giúp tăng khả năng chuyển đổi từ xem thành mua hàng Tổng thể, các yếu tố này tương tác phức tạp để hình thành hành vi tiêu dùng thực phẩm chức năng trong cộng đồng người tiêu dùng tại TPHCM.
“Sự lựa chọn về việc sử dụng Nimo TV của giới trẻ tại TPHCM.”
3.1.5 Quy trình nghiên cứu Đề tài nghiên cứu này được nhóm chúng tôi thực hiện thông qua quy trình nghiên cứu gồm có 9 bước cụ thể như sau:
Bước 1: Lựa chọn vấn đề nghiên cứu
Bước 2: Xác định mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Bước 4: Thu thập dữ liệu
Bước 5: Xây dựng mô hình khảo sát
Bước 6: Tiến hành khảo sát thực tế
Bước 7: Kiểm tra, rà soát và loại bỏ những khảo sát không hợp lệ
Bước 8: Kiểm định kết quả nghiên cứu
Bước 9: Kết luận và đánh giá kết quả nghiên cứu
Bảng câu hỏi, cách thức chọn mẫu và xây dựng thang đo
Nội dung bảng hỏi bao gồm 3 phần chính:
Trong phần giới thiệu của bài viết, chúng tôi đề cập đến nguyên nhân dẫn đến đề tài nghiên cứu để làm rõ tầm quan trọng của vấn đề Mục đích của nghiên cứu nhằm nâng cao nhận thức và cung cấp những thông tin hữu ích cho độc giả Nội dung này cũng nhấn mạnh ý nghĩa của cuộc khảo sát trong việc thu thập dữ liệu chính xác, từ đó đóng góp vào sự phát triển của lĩnh vực nghiên cứu Chúng tôi kính mời bạn đọc tham gia trả lời khảo sát để góp phần vào thành công của dự án.
Phần nội dung chính: Các tiêu chí được đưa ra cùng với mức độ phù hợp.
Người tham gia khảo sát bình chọn câu trả lời với các mức độ ý kiến của họ cho những tiêu chí được đề xuất.
Trong phần thông tin thống kê, người tham gia khảo sát cung cấp các thông tin cá nhân cần thiết để bổ sung dữ liệu về đối tượng, phục vụ mục đích thống kê và mô tả chi tiết cho cuộc khảo sát Các dữ liệu này giúp phân tích chính xác hơn về nhóm đối tượng tham gia, từ đó nâng cao hiệu quả nghiên cứu và đưa ra những nhận định phù hợp Việc thu thập thông tin cá nhân một cách đầy đủ và chính xác đảm bảo tính khách quan và tin cậy của kết quả khảo sát, góp phần vào quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế.
Các tập biến quan sát cụ thể được đo lường trên thang đo Likert 5 được gán với ý nghĩa khác nhau.
Nghiên cứu này được thiết kế dưới dạng nghiên cứu định lượng thông qua bảng câu hỏi (trên nền tảng Google Forms) để thu thập thông tin.
Bảng câu hỏi sẽ được thiết kế trên Google Forms, sau đó gửi đến người khảo sát thông qua địa chỉ email hoặc trực tiếp.
Tóm tắt mục tiêu khảo sát:
A Thông tin cá nhân: thu thập và chắt lọc thông tin về đối tượng hướng đến của cuộc khảo sát.
B Thu thập thông tin: dựa trên 5 nhân tố với 25 câu hỏi với mục đích thu thập thông tin về các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng Nimo TV của giới trẻ đã được xây dựng
C Ý kiến của khách hàng: những câu hỏi nhằm mục đích loại bỏ những đối tượng không phù hợp, không có độ tin cậy cho khảo sát Đồng thời mở rộng cảm nhận của người tiêu dùng về Nimo TV.
Chi tiết khảo sát được trình bày như sau:
Ngành công nghiệp streaming ngày càng phát triển mạnh mẽ và được quảng bá rộng rãi trên nhiều quốc gia, nhờ vào sự ảnh hưởng lớn của các KOL trên mạng xã hội và các phương tiện truyền thông Nhu cầu giải trí và thư giãn của giới trẻ ngày càng gia tăng, trở thành yếu tố thiết yếu sau một ngày dài học tập và làm việc.
Nimo TV là một nền tảng phát trực tiếp đang phát triển mạnh mẽ không chỉ tại Đông Nam Á mà còn trên nhiều quốc gia khác trên thế giới Nhóm sinh viên từ trường Đại học Kinh Tế - Tài Chính, thuộc các khoa Quản trị Kinh doanh và Kinh tế, đang tiến hành nghiên cứu về mức độ yêu thích ứng dụng Nimo TV tại Thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu này nhằm đánh giá sự phổ biến và mức độ ưa chuộng của người dùng đối với nền tảng streaming này Nimo TV thu hút đông đảo người xem trẻ tuổi nhờ vào nội dung đa dạng và khả năng tương tác cao, góp phần nâng cao trải nghiệm giải trí của cộng đồng người dùng Việt Nam.
Chúng tôi mong bạn dành thời gian quý báu để tham gia khảo sát của chúng tôi nhằm thu thập thông tin khách quan, giúp hoàn thành nghiên cứu Các dữ liệu bạn cung cấp sẽ được bảo mật hoàn toàn và chỉ phục vụ mục đích nghiên cứu, không sử dụng cho bất kỳ mục đích thương mại nào Xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ quý báu của bạn đối với dự án của chúng tôi.
Chúng tôi, sinh viên trường Đại học Kinh tế - Tài chính Tp HCM, đang tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Nimo Nghiên cứu này nhằm hiểu rõ các yếu tố thúc đẩy người dùng lựa chọn Nimo làm phương tiện thanh toán Kết quả sẽ giúp cải thiện dịch vụ và nâng cao trải nghiệm của khách hàng khi sử dụng Nimo.
Vui lòng dành chút thời gian quý báu của bạn để trả lời các câu hỏi liên quan đến xu hướng sử dụng TV của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh Nghiên cứu này nhằm hiểu rõ sở thích và thói quen xem TV của giới trẻ thành phố để cung cấp nội dung phù hợp và cập nhật xu hướng mới nhất Tham gia khảo sát giúp chúng tôi thu thập dữ liệu chính xác và góp phần cải thiện chất lượng các sản phẩm truyền hình dành cho giới trẻ.
Xin chân thành cảm ơn !!!
Bạn đã từng nghe đến stream game chưa ?
Rồi (vẫn tiếp tục tham gia khảo sát)
Chưa (vẫn tiếp tục tham gia khảo sát)
Các tiêu chí đánh giá sẽ dựa trên thang đo Likert 5, từ 1= “Hoàn toàn không đồng ý” đến 5 = “Hoàn toàn đồng ý”.
Hoàn toàn không đồng ý Không đồng ý Trung lập Đồng ý Hoàn toàn đồng ý
CÁC NHÓM TIÊU CHÍ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ LỰA CHỌN SỬ DỤNG NIMO TV
Yếu tố TÂM LÝ ảnh hưởng như thế nào đến quyết định sử dụng Nimo TV của bạn
4 Nhận được những phần quà 1 2 3 4 5
5 Muốn được tương tác với KOL 1 2 3 4 5
Yếu tố STREAMER ảnh hưởng như thế nào đến quyết định sử dụng Nimo TV của bạn
1 Trình độ chơi game của streamer 1 2 3 4 5
3 Tương tác giữa streamer với viewers 1 2 3 4 5
4 Thể loại game streamer thường chơi 1 2 3 4 5
Yếu tố NHÓM THAM KHẢO ảnh hưởng như thế nào đến quyết định sử dụng
2 Các sự kiện offline về game
4 Những người sáng tạo nội dung
Yếu tố CHIÊU THỊ ảnh hưởng như thế nào đến quyết định sử dụng Nimo TV của bạn
1 Ứng dụng xuất hiện thường xuyên trên mạng xã hội
2 Đa dạng phương thức marketing 1 2 3 4 5
3 Nhiều lượt đánh giá tốt trên các nền tảng
4 Tổ chức các sự kiện lớn 1 2 3 4 5
5 Feedback trên các trang công nghệ, mạng xã hội
Yếu tố GIÁ TRỊ CẢM NHẬN ảnh hưởng như thế nào đến việc quyết định sử dụng Nimo TV của bạn
1 Xem stream giúp bạn cân bằng cuộc sống 1 2 3 4 5
2 Xem stream giúp bạn tìm ra hướng đi mới 1 2 3 4 5
3 Xem stream giúp bạn giải trí 1 2 3 4 5
4 Xem stream mang lại cảm xúc thăng hoa 1 2 3 4 5
5 Xem stream giúp bạn gần gũi hơn với idol của mình
XU HƯỚNG SỬ DỤNG NIMO TV TRONG TƯƠNG LAI
Bạn đã sử dụng Nimo TV chưa ?
Rồi (vẫn tiếp tục tham gia khảo sát)
Chưa (kết thúc khảo sát)
Phần này, các tiêu chí đánh giá sẽ tiếp tục dựa trên thang đo Likert 5 Cụ thể như sau:
Bạn nghĩ như thế nào về việc sử dụng Nimo TV
1 Tôi cảm thấy được thư giản khi xem stream 1 2 3 4 5
2 Các streamer mạng lại buổi stream năng động
3 Tôi sẽ xem stream mỗi khi buồn chán 1 2 3 4 5
4 Tôi sẽ giới thiệu Nimo TV cho người khác 1 2 3 4 5
5 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng ứng dụng Nimo TV 1 2 3 4 5
Nhóm nghiên cứu xin gửi lời cảm ơn chân thành đến bạn vì đã dành thời gian quý báu của mình để tham gia thực hiện khảo sát.
XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN!!!
Từ 5 nhân tố cùng 26 câu hỏi được phân bổ như sau:
NHÓM THAM KHẢO – 5 câu hỏi
GIÁ TRỊ CẢM NHẬN – 5 câu hỏi
Chúng tôi dựa trên nguyên tắc lấy mẫu Bollen 5:1 (1989), hiện đang được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu Nguyên tắc này yêu cầu mẫu nghiên cứu tối thiểu phải gấp 5 lần số câu hỏi được gán vào các yếu tố phân tích Trong khảo sát của chúng tôi, số câu hỏi dựa trên 5 nhân tố trong bảng câu hỏi (không bao gồm phần thông tin cá nhân và ý kiến khách hàng) đã được sử dụng để xác định kích thước mẫu phù hợp.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã thu thập tổng cộng 473 mẫu và sau quá trình lọc, chọn ra 421 mẫu hợp lệ để đảm bảo độ tin cậy cao cho kết quả Việc loại bỏ những mẫu không đáp ứng tiêu chuẩn giúp tăng tính đại diện và giá trị chính xác cho nghiên cứu Đây là bước quan trọng nhằm nâng cao độ tin cậy của phân tích và kết luận cuối cùng của dự án.
Các loại thang đo đại diện cho 5 nhân tố sẽ được xây dựng dựa trên nguyên tắc trong bảng câu hỏi, sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố Mỗi thang đo liên kết với các câu hỏi cụ thể, trong đó người phản hồi sẽ đánh giá mức độ theo thang điểm từ 1 đến 5, giúp xác định chính xác mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến đối tượng nghiên cứu.
Dựa trên ý kiến đóng góp từ chuyên gia TS Nguyễn Phúc Quỳnh Như, Giảng viên trường đại học Kinh tế - Tài chính TP.HCM, chúng tôi đã xây dựng 5 loại thang đo khác nhau, trong đó có thang đo về tâm lý Thang đo này giúp đánh giá chính xác các yếu tố tâm lý liên quan đến đối tượng nghiên cứu, góp phần nâng cao độ tin cậy và hiệu quả trong phân tích dữ liệu.
Dựa trên lý thuyết về hành vi người tiêu dùng đã trình bày ở Chương 2, yếu tố quyết định chính đến quyết định sử dụng Nimo là các yếu tố tâm lý, nhu cầu cá nhân và nhận thức về giá trị sản phẩm Hiểu rõ các yếu tố này giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược marketing phù hợp để thu hút và giữ chân khách hàng Nhiều nghiên cứu cho thấy, sự hài lòng và trải nghiệm tích cực của người tiêu dùng ảnh hưởng lớn đến quyết định lựa chọn sử dụng Nimo Thấu hiểu hành vi tiêu dùng còn giúp tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, nâng cao hiệu quả tiếp thị và tăng doanh số bán hàng nhanh chóng.
TV của mọi người là Tâm lý Thang đo sản phẩm với ký hiệu TL ứng với TL1 đến TL6:
TL 2: Muốn được thư giãn
TL 4: Nhận được những phần quà
TL 5: Muốn được tương tác với KOL b Thang đo về STREAMER:
Streamer đóng vai trò quan trọng trong ảnh hưởng đến nhóm tham khảo, đặc biệt trong bối cảnh nền tảng Nimo TV đang phổ biến trong giới trẻ hiện nay Thang đo streamer (ký hiệu là SM, từ SM1 đến SM5) được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của streamer đối với người xem, góp phần xác định năng lực tác động và mức độ tin cậy của nhóm tham khảo trong nghiên cứu.
SM1: Trình độ chơi game của streamer
SM2: Danh tiếng của streamer
SM3: Tương tác giữa streamer với viewers
SM4: Thể loại game streamer thường chơi
SM5: Giới tính của streamer c Thang đo về NHÓM THAM KHẢO:
Phương pháp nghiên cứu
3.3.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính là bước đầu tiên để xây dựng mô hình nghiên cứu, xác định các biến ảnh hưởng và thiết kế mô hình khảo sát.
Dữ liệu phương pháp định tính được thu thập qua thảo luận nhóm gồm 4 sinh viên năm 2 đến từ trường Đại học Kinh tế - Tài chính TP Hồ Chí Minh Các nội dung thảo luận được xây dựng dựa trên các lý thuyết kinh tế và nghiên cứu liên quan để chọn ra các biến phù hợp cho bảng khảo sát, đảm bảo tính chính xác và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Dữ liệu thu thập từ nghiên cứu định tính được tổng hợp để xây dựng bảng khảo sát trong nghiên cứu định lượng Công việc này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thực phẩm chức năng của giới trẻ tại thành phố Bảng câu hỏi khảo sát được hoàn thiện dựa trên các biến đã xác định, nhằm đảm bảo tính chính xác và phù hợp của công cụ nghiên cứu.
3.3.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng a Phương pháp điều tra
Sau khi tổng hợp dữ liệu từ nghiên cứu định tính, chúng tôi đã xây dựng bảng câu hỏi phù hợp để đảm bảo tính khách quan và chính xác Tiếp theo, tiến hành nghiên cứu thử để hiệu chỉnh mô hình, thang đo và bảng hỏi, nhằm nâng cao độ tin cậy của công cụ nghiên cứu Cuối cùng, nghiên cứu định lượng được thực hiện qua hai bước chính, đảm bảo thu thập dữ liệu chính xác và toàn diện để phân tích kỹ lưỡng.
- Khảo sát sơ bộ 5 đối tượng để điều chỉnh bảng hỏi.
- Khảo sát chính thức bằng bảng câu hỏi.
Phần 1: Các câu hỏi về thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát như: giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp, trình độ học vấn Sử dụng thang đo định danh, thang đo thứ bậc.
Phần 2: Câu hỏi về xu hướng tiêu dùng như “Bạn đã sử dụng Nimo TV chưa ?” Sử dụng thang đo định danh.
Phần 3: Các câu hỏi đánh giá các nhóm tiêu chí ảnh hưởng đến quá sự lựa chọn sử dụng Nimo TV ở giới trẻ Đưa ra các biến quan sát với từng yếu tố, sử dụng thang đo Likert 5 mức độ ảnh hưởng:
Phần 4: Câu hỏi xác định xu hướng sử dụng Nimo TV trong tương lai như và có ý định giới thiệu cho người khác “Bạn nghĩ như thế nào về việc sử dụngNimo TV ?” Sử dụng thang đo định danh.
Phần 5: Các câu hỏi đánh giá sự hài lòng khi sử dụng Nimo TV của đối tượng khảo sát Đưa ra các biến quan sát, sử dụng thang đo Likertt 5 mức độ hài lòng:
Sau khi hoàn thành bộ câu hỏi và tiến hành khảo sát sơ bộ trên 5 đối tượng, chúng tôi kiểm tra khả năng hiểu đúng từ ngữ, mục đích và ý nghĩa của các câu hỏi Đồng thời, chúng tôi đánh giá việc trả lời đúng logic và ghi nhận các nhận xét của họ về bảng câu hỏi để cải thiện nội dung.
Tiến hành chỉnh sửa và hoàn thiện bảng câu hỏi, tiến hành điều tra khảo sát. b Phương pháp chọn mẫu và quy mô mẫu
Chọn mẫu bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện (convenient sampling) là phương pháp chọn mẫu dựa trên sự thuận lợi và dễ tiếp cận của đối tượng nghiên cứu Trong đề tài này, phương pháp được sử dụng là gửi phiếu khảo sát online đến giới trẻ tại TP.HCM để thu thập dữ liệu một cách nhanh chóng và tiện lợi Phương pháp lấy mẫu thuận tiện giúp tiết kiệm thời gian và chi phí nhưng vẫn đảm bảo thu thập thông tin phù hợp từ nhóm đối tượng mục tiêu.
Kích thước mẫu được xác định dựa trên kỹ thuật phân tích nhân tố (EFA), với yêu cầu tối thiểu là số biến độc lập phải gấp 4 hoặc 5 lần số biến quan sát trong bảng câu hỏi Do đó, đối với bảng khảo sát có 26 biến quan sát, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là ít nhất 25 x 5, đảm bảo tính hợp lệ và đáng tin cậy của phân tích nhân tố.
50 = 175 c Phương pháp xử lý và phân tích số liệu
Sau khi thu thập dữ liệu từ các đối tượng khảo sát, bước tiếp theo là kiểm tra, loại bỏ các bảng trả lời không đạt yêu cầu, nhập dữ liệu và thực hiện làm sạch dữ liệu để đảm bảo độ chính xác Phần mềm SPSS 20 được sử dụng để phân tích dữ liệu thu thập được, trong đó các bước xử lý số liệu bao gồm kiểm tra dữ liệu, xử lý các dữ liệu thiếu, và thực hiện các phân tích thống kê phù hợp để đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác và tin cậy.
Phương pháp thống kê mô tả
Sử dụng các bảng tần suất và biểu đồ là phương pháp hiệu quả để đánh giá các đặc điểm cơ bản của mẫu nghiên cứu, giúp hình dung rõ ràng về phân bố dữ liệu Phân tích thống kê mô tả về các yếu tố nhân khẩu học như tuổi, giới tính, nghề nghiệp, thu nhập cung cấp cái nhìn toàn diện về đặc điểm của nhóm khảo sát Đồng thời, thống kê mô tả các câu hỏi định tính giúp tổng hợp thông tin một cách sinh động, dễ hiểu và trực quan, từ đó hỗ trợ việc đưa ra phân tích chính xác hơn.
Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo là bước quan trọng giúp loại bỏ các biến không phù hợp và giảm thiểu biến rác trong nghiên cứu Độ tin cậy của thang đo được kiểm định bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), đảm bảo tính chính xác và độ ổn định của kết quả nghiên cứu.
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại bỏ các biến không phù hợp trước khi phân tích, đảm bảo tính nhất quán của thang đo Một hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến 1 thể hiện độ tin cậy cao, trong khi từ 0.7 đến 0.8 được xem là đủ để sử dụng, còn đối với các nghiên cứu về các khái niệm mới hoặc với nhóm trả lời mới, hệ số >0.6 vẫn được chấp nhận Ngoài ra, các biến có hệ số tương quan biến số với tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo để nâng cao độ tin cậy của nghiên cứu.
Chúng tôi bắt đầu bằng việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Nimo TV của giới trẻ tại TP.HCM Phân tích này giúp xác định các yếu tố tiềm ẩn, làm rõ những yếu tố thúc đẩy hoặc hạn chế việc sử dụng nền tảng truyền hình trực tuyến Nimo TV trong cộng đồng trẻ Kết quả từ EFA sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng của giới trẻ tại TP.HCM.
KẾT QUẢ KHẢO SÁT
Thông tin về mẫu nghiên cứu
4.1.1 Thống kê mẫu nghiên cứu
Kết quả khảo sát giới tính cho thấy tỷ lệ nữ chiếm 39,5% trong tổng số mẫu nghiên cứu, trong khi nam chiếm 60,5% Với chủ đề nghiên cứu là ứng dụng Nimo TV chuyên về streaming game, tỷ lệ nam giới chiếm đa số phản ánh xu hướng phổ biến trong cộng đồng người chơi game online Do đó, nghiên cứu này phản ánh rõ xu hướng giới tính của người dùng Nimo TV, tập trung chủ yếu vào đối tượng nam giới.
Hình 4.1 Biểu đồ thể hiện GIỚI TÍNH của mẫu nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Theo kết quả khảo sát, 57,3% đối tượng nằm trong độ tuổi từ 20 – 25, cho thấy nhóm này chiếm đa số Ngoài ra, 22,4% các đối tượng nằm trong độ tuổi từ 15 – 20, còn 17,5% thuộc độ tuổi từ 25 – 30, phần còn lại là những người trên 30 tuổi Điều này cho thấy đa phần người tham gia khảo sát là các thanh thiếu niên dưới 30 tuổi, trong đó không ít là học sinh, sinh viên Ở độ tuổi này, họ thường ít gặp áp lực về tài chính, nên nhu cầu giải trí cao hơn, là nhóm đối tượng mà nghiên cứu hướng tới để phát triển nội dung phù hợp.
Hình 4.2 Biểu đồ thể hiện NHÓM TUỔI của mẫu nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Kết quả khảo sát về Trình độ học vấn cho thấy, có tới 87.7% sinh viên đang theo học đại học, trong khi đó, số người học trung cấp và cao đẳng chiếm tỷ lệ khá thấp hơn Đa phần những người tham gia khảo sát đều là học sinh, sinh viên, phản ánh rõ xu hướng phát triển trình độ học vấn trong cộng đồng hiện nay.
Hình 4.3 Biểu đồ thể hiện TRÌNH ĐỘ HỌC VẤN của mẫu nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Kết quả về khảo sát NGHỀ NGHIỆP: theo kết quả khảo sát, sinh viên chiếm
49,5%, người đi làm chiếm 44,8% và học sinh chiếm 5,7% tỷ lệ mẫu Thể hiện rằng đa số trong mẫu khảo sát là sinh viên và người đi làm.
Hình 4.4 Biểu đồ thể hiện NGHỀ NGHIỆP của mẫu nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Theo kết quả khảo sát về thu nhập hàng tháng, gần phân nửa người dân (49%) có mức thu nhập dưới 5 triệu đồng Mức thu nhập từ 5-10 triệu chiếm 15,2%, trong khi đó, từ 10-15 triệu chiếm 20,1% Người có thu nhập trên 20 triệu đồng chiếm tỷ lệ 15,6% trong tổng số mẫu nghiên cứu.
Hình 4.5 Biểu đồ thể hiện THU NHẬP HÀNG THÁNG của mẫu nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
4.1.2 Mô tả sự hài lòng của mẫu nghiên cứu
Dựa theo biểu đồ ‘BẠN NGHĨ NHƯ THẾ NÀO VỀ MỘT NỀN TẢNG
STREAM NIMO TV’ của mẫu nghiên cứu và mức độ hài lòng của các đối tượng khảo sát nghiên cứu đối với những phát biểu sau đây::
1: Hoàn toàn không hài lòng
Dựa trên biểu đồ, đa số người khảo sát đánh giá mức độ hài lòng từ hài lòng đến hoàn toàn hài lòng, đặc biệt tỷ lệ cao nhất nằm ở mức hoàn toàn hài lòng, cho thấy người dùng có sự hài lòng cao về ứng dụng Nimo TV Mặc dù vẫn có một số người lựa chọn mức bình thường, nhưng tỷ lệ này rất thấp, trong khi các mức không hài lòng hoặc hoàn toàn không hài lòng gần như không xuất hiện, phản ánh sự tích cực về trải nghiệm của người dùng đối với Nimo TV.
- Câu hỏi 1 “Tôi cảm thấy được thư giản khi xem stream”
Dựa trên kết quả khảo sát, có 316 trên 473 phiếu bày tỏ sự hài lòng, cho thấy phần lớn người tham gia đồng tình rằng việc xem streamer yêu thích livestream mang lại nguồn năng lượng tích cực Mặc dù phần lớn phản hồi tích cực, vẫn có một số phiếu đánh giá bình thường và rất hài lòng, trong khi tỷ lệ không hài lòng là rất thấp, phản ánh sự đa dạng trong mức độ hài lòng của người xem.
- Câu hỏi 2 “Các streamer mang lại buổi stream năng động”
Dựa trên kết quả khảo sát, có 328/473 phiếu cho biết hoàn toàn hài lòng với Nimo TV, cho thấy nhu cầu giải trí qua ứng dụng này rất cao khi người dùng cảm thấy buồn chán hoặc sau những giờ học tập, làm việc mệt mỏi.
- Câu hỏi 3 “Tôi sẽ xem stream mỗi khi buồn chán”
Phần lớn người dùng đều đánh giá từ mức độ hài lòng đến hoàn toàn hài lòng, thể hiện qua tỉ lệ cao phiếu bình chọn trong các câu hỏi Cụ thể, số phiếu hài lòng và hoàn toàn hài lòng của Câu hỏi 4 lần lượt là 195 và 100, phản ánh sự đồng thuận trong mức độ đánh giá tích cực về sản phẩm Điều này cho thấy những người có trải nghiệm tích cực sẵn sàng giới thiệu sản phẩm cho người thân, góp phần khẳng định sự hài lòng và tin tưởng của khách hàng.
- Câu hỏi 4 “Tôi sẽ giới thiệu Nimo TV cho người khác”
Dựa trên biểu đồ, phần lớn người tham gia khảo sát thể hiện sự đồng ý hoặc rất đồng ý về việc tiếp tục sử dụng ứng dụng Nimo TV trong tương lai, cho thấy xu hướng duy trì và gắn bó của người dùng Điều này chứng tỏ rằng, những người đang sử dụng Nimo TV có xu hướng lựa chọn tiếp tục đồng hành với ứng dụng này trong thời gian tới Đây là dấu hiệu tích cực thể hiện mức hài lòng và sự trung thành của người dùng đối với Nimo TV.
Hình 4.6 Biểu đồ thể hiện BẠN NGHĨ NHƯ THẾ NÀO VỀ MỘT NỀN TẢNG STREAM NIMO TV
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Dựa trên các biểu đồ, có thể kết luận rằng phần lớn người tham gia khảo sát đồng ý rằng Nimo TV mang lại năng lượng tích cực cho họ Nimo TV là một phương thức giải trí hiệu quả để xả stress, giúp người xem thư giãn sau những ngày làm việc căng thẳng Đa số đối tượng khảo sát còn có xu hướng tiếp tục sử dụng Nimo TV và giới thiệu nền tảng này đến với bạn bè và người thân, góp phần mở rộng cộng đồng người dùng.
Kiểm định sự khác biệt giữa nhân khẩu học với xu hướng sử dụng Nimo TV
Bảng 4.2 Bảng biểu thị độ tương quan giữa các biến mô tả
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Mối quan hệ tương quan giữa biến x1 và các biến còn lại
Chỉ số Sig của biến x3 và x4 đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy hai biến này có mối tương quan tuyến tính với biến x1 Đồng thời, phân tích hệ số tương quan Pearson giữa tất cả các biến cho thấy mối quan hệ tuyến tính rõ ràng giữa biến x1 và các biến x3, x4.
Biến x1 và các biến còn lại sẽ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Mối quan hệ tương quan giữa biến x2 và các biến còn lại
Chỉ số Sig của biến x3 và x4 đều nhỏ hơn 0.05 cho thấy hai biến này có mối tương quan tuyến tính rõ ràng với biến x2 Đồng thời, chỉ số tương quan Pearson của chúng gần 1, cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa biến x2 và các biến x3, x4 là mạnh mẽ và chặt chẽ, phản ánh sự liên kết chặt chẽ giữa các biến này.
Biến x2 và các biến còn lại không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.2.1: Independent Samples T-test giữa biến giới tính và xu hướng sử dụng Nimo TV
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means
95% Confidence Interval of the Difference
Dựa trên kết quả Bảng Independent Samples Test, giá trị Sig Levene = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05, cho thấy phương sai giữa hai giới tính khác biệt đáng kể Do đó, ta sẽ sử dụng giá trị khác biệt có ý nghĩa thống kê để phân tích xu hướng sử dụng ứng dụng Nimo TV của hai nhóm giới tính khác nhau.
Bảng 4.2.2: ANOVA giữa biến giới tính và và xu hướng sử dụng Nimo TV
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Dựa vào bảng Test of Homogeneity of Variances, ta thấy giá trị Sig = 0.000
Kết quả phân tích thống kê cho thấy giá trị Sig = 0.001 < 0.05, xác nhận sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về xu hướng sử dụng Nimo TV giữa hai nhóm giới tính Điều này cho thấy phương sai giữa các nhóm không đồng nhất, và kết quả từ bảng ANOVA giúp chứng minh sự khác biệt rõ rệt này.
Bảng 4.2.3: Independent Samples T-test giữa biến nhóm tuổi và xu hướng sử dụng Nimo TV
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means
95% Confidence Interval of the Difference
Dựa vào Bảng Independent Samples Test, giá trị Sig Levene là 0.347 > 0.05, cho thấy phương sai của 4 biến tuổi không khác nhau Vì vậy, chúng tôi sử dụng giá trị Sig của "Equal variances assumed", là 0.641, và do giá trị này lớn hơn 0.05 nên kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về xu hướng sử dụng ứng dụng Nimo TV giữa 4 nhóm tuổi khác nhau.
Bảng 4.2.4: ANOVA giữa biến độ tuổi và và xu hướng sử dụng Nimo TV
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Dựa vào bảng Test of Homogeneity of Variances, ta thấy giá trị Sig = 0.000
Dựa trên kết quả kiểm định ANOVA, với giá trị Sig = 0.000 < 0.05, chứng tỏ có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về xu hướng sử dụng Nimo TV giữa 4 nhóm độ tuổi khác nhau Điều này cho thấy rằng các nhóm tuổi thể hiện sự khác biệt rõ rệt trong hành vi truy cập và sử dụng nền tảng này Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân tích xu hướng theo độ tuổi để hiểu rõ hơn về thói quen người dùng Nimo TV trên các nhóm tuổi khác nhau.
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
4.3.1 Cronbach’s Alpha và các giá trị hệ số phù hợp
Việc thực hiện đo độ tin cậy của thang đo, đặc biệt là kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, là rất cần thiết trong nghiên cứu để xác định mức độ đáng tin cậy của các biến quan sát trong một nhân tố Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát cùng một nhân tố và giúp xác định biến nào đóng góp vào việc đo lường khái niệm, biến nào không Hệ số Cronbach’s Alpha cung cấp thông tin về độ tin cậy của thang đo, đảm bảo rằng kết quả nghiên cứu phản ánh chính xác và nhất quán các khái niệm đang được đo lường.
Hệ số Cronbach’s Alpha đo mức độ nhất quán của thang đo, với giá trị từ 0 đến 1 Theo lý thuyết, hệ số này càng cao càng thể hiện độ tin cậy của thang đo càng cao Tuy nhiên, nếu hệ số này vượt quá 0.95, điều đó có nghĩa là các biến trong thang đo có sự trùng lắp, không mang lại thông tin mới, làm giảm khả năng phân biệt giữa các phản hồi.
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected – TotalCorrelation 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally, 1978).
Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha:
- Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
- Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt.
- Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của nhóm biến quan sát.
Bảng 4.3.3 Biến Tâm Lí
Total 430 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3), chứng tỏ các biến đều góp phần đáng kể vào thang đo Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.672, vượt mức 0.6, cho thấy thang đo có độ tin cậy cao và đáp ứng yêu cầu về tính nhất quán trong đo lường.Điều này cho thấy thang đo được xây dựng phù hợp, đảm bảo độ tin cậy trong nghiên cứu.
Total 430 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp ( 0.3) và hệ số Cronbach’s Alpha = 0.702 0.6, chứng tỏ thang đo lường có độ tin cậy cao và sử dụng tốt trong nghiên cứu.
Bảng4.3.5: Nhóm tham khảo
Total 430 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach'sAlpha if ItemDeleted
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3), giúp xác nhận tính liên kết mạnh mẽ giữa các biến trong khảo sát Thang đo lường còn đạt giá trị Cronbach’s Alpha là 0.775, vượt mức tối thiểu 0.6, cho thấy độ tin cậy của bộ công cụ đo lường khá cao và phù hợp để sử dụng trong nghiên cứu.
Bảng 4.4.6: Biến chiêu thị
Total 430 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3), đảm bảo tính khách quan của dữ liệu Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.884, vượt qua ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy của công cụ đo lường rất tốt và đạt yêu cầu về độ tin cậy trong nghiên cứu.
Bảng 4.3.7: Biến Giá trị cảm nhận
Total 430 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3), đảm bảo tính nội tại của các biến trong mô hình Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.816 vượt mức 0.6, cho thấy thang đo lường có độ tin cậy cao, đáp ứng các yêu cầu về độ tin cậy trong nghiên cứu Những kết quả này khẳng định tính hợp lý và chính xác của công cụ đo lường used trong phân tích.
Bảng 4.3.8 Bảng thống kê kết quả tổng hợp sau khi kiểm định
T Yếu tố Biến quan sát ban đầu
Biến quan sát còn lại
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) giúp rút gọn một tập hợp các biến quan sát phức tạp thành những nhân tố có ý nghĩa hơn, giảm số lượng biến ban đầu xuống còn nhiều hơn một nhân tố Thay vì phải phân tích 20 đặc điểm nhỏ của một đối tượng, EFA cho phép chúng ta chỉ tập trung vào 4 đặc điểm lớn, mỗi đặc điểm lớn gồm 5 đặc điểm nhỏ có mối liên hệ chặt chẽ, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí nghiên cứu Phân tích nhân tố khám phá là công cụ hữu ích trong nghiên cứu khoa học, giúp tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu và tạo ra các nhân tố phản ánh đúng bản chất của tập dữ liệu.
4.4.2 Các tiêu chí trong phân tích EFA
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của phân tích nhân tố, trong đó giá trị KMO cần đạt từ 0.5 trở lên để đảm bảo độ tin cậy của kết quả Trị số KMO thể hiện khả năng của dữ liệu mẫu trong việc phân tích thành các yếu tố chính, giúp xác định xem dữ liệu có phù hợp để thực hiện phương pháp phân tích nhân tố hay không Nếu KMO thấp hơn 0.5, khả năng phân tích sẽ kém chính xác và cần xem xét lại tập dữ liệu hoặc áp dụng các bước xử lý phù hợp Do đó, việc kiểm tra hệ số KMO là bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu nhằm đảm bảo kết quả chính xác và tin cậy.
Điều kiện đủ để phân tích nhân tố là trị số này phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 Nếu trị số này thấp hơn 0.5, khả năng phân tích nhân tố không phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu sẽ cao, gây ảnh hưởng đến tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả phân tích.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) nhằm xác định xem các biến quan sát trong nhân tố có thực sự tương quan với nhau hay không, là điều kiện tiên quyết để thực hiện phân tích nhân tố Để áp dụng phân tích nhân tố hiệu quả, các biến phản ánh các khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố cần có mối tương quan thống kê rõ ràng, liên quan đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA Nếu kết quả kiểm định Bartlett cho thấy không có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s), thì không nên tiến hành phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét Ngược lại, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê cho thấy các biến có mối liên hệ phù hợp để phân tích nhân tố.
Test < 0.05) , chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Trị số Eigenvalue là một tiêu chí quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), được sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố cần thiết Theo tiêu chí này, chỉ những nhân tố có trị số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được xem là có ý nghĩa và nên được giữ lại trong phân tích Việc sử dụng Eigenvalue giúp tối ưu hóa mô hình, đảm bảo các nhân tố phản ánh đúng các yếu tố quan trọng trong dữ liệu nghiên cứu Do đó, xác định số lượng nhân tố dựa trên trị số Eigenvalue là bước quan trọng để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của phân tích EFA.
Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt mức từ 50% trở lên cho thấy mô hình EFA phù hợp và đáng tin cậy Khi biến thiên là 100%, trị số này thể hiện phần trăm biến thiên của các nhân tố được trích ra, giúp xác định mức độ giải thích của các yếu tố này đối với tổng biến thiên của dữ liệu Đồng thời, chỉ số này còn phản ánh lượng biến thiên bị mất mát (hoặc không giải thích) trong quá trình trích xuất các nhân tố, từ đó đánh giá độ chính xác của mô hình phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.4.3: thể hiện Hệ số KMO và Bartlett’s
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .853
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 3630.928
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Dựa vào bảng thể hiện Hệ số KMO, chúng ta nhận thấy giá trị KMO = 0.853 nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, cho thấy phân tích nhân tố phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu Ngoài ra, giá trị Sig của Bartlett's Test cũng xác nhận tính khả thi của phương pháp phân tích nhân tố trong nghiên cứu này.
Test of Sphericity = 0.000 < 0.05, phân tích nhân tố là phù hợp.
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Dựa trên bảng thể hiện Tổng phương sai trích, giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 cho thấy các nhân tố được thu được có ý nghĩa trong việc tóm tắt thông tin Mô hình EFA trích xuất được 4 nhân tố đại diện cho các yếu tố chính, giúp giải thích tốt hơn sự biến thiên của dữ liệu Tổng phương sai trích đạt 50%, cho thấy mô hình phù hợp và các nhân tố này có khả năng giải thích phần lớn biến thiên của 25 biến quan sát đều tham gia vào EFA.
Bảng 4.4.4: thể hiện Ma trận xoay
Extraction Method: Principal Component Analysis
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a a Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Dựa trên kết quả từ ma trận xoay, bài phân tích đã xác định 5 nhóm yếu tố với tổng cộng 25 biến Sau quá trình loại bỏ 7 biến không phù hợp, còn lại 18 biến phù hợp để xây dựng 4 nhân tố mới Điều này giúp nâng cao tính hợp lý và phù hợp của mô hình phân tích, hỗ trợ đưa ra các quyết định chính xác trong nghiên cứu.
Trong quá trình phân tích, nhóm tâm lý đã giảm từ 5 biến xuống còn 4 biến, giúp đơn giản hóa các yếu tố liên quan đến cảm xúc và nhận thức Nhóm streamer cũng giảm từ 5 biến xuống còn 3 biến, tập trung vào các yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi người xem Nhóm tham khảo giảm từ 5 biến xuống còn 4 biến, phản ánh các yếu tố then chốt trong quá trình lựa chọn và ra quyết định Nhóm chiêu thị giảm từ 5 biến còn 3 biến, nhấn mạnh các yếu tố quan trọng trong chiến lược tiếp thị Cuối cùng, nhóm giá trị cảm nhận giảm từ 5 biến xuống còn 4 biến, tập trung vào các yếu tố quyết định giá trị mà người tiêu dùng cảm nhận được.
4.4.3 Phân tích nhóm yếu tố mới
Dựa trên kết quả phân tích yếu tố khám phá (EFA), các biến trong từng nhóm nhân tố mới đều được tính trung bình để đại diện cho nhóm đó Quá trình tổng hợp và phân tích giúp xác định các điểm chung, từ đó lựa chọn một “tên gọi” phù hợp cho mỗi nhóm nhân tố mới Các bước này nhằm đảm bảo sự rõ ràng, dễ hiểu và phù hợp với nội dung nghiên cứu, đồng thời tối ưu hóa cho các tiêu chí SEO liên quan đến phân tích yếu tố và phương pháp nghiên cứu.
• Nhóm yếu tố đầu tiên bao gồm: CT1,CT2,CT4,NTK2,NTK3,NTK4,NTK5
Nhóm yếu tố tiếp thị
CT1 Ứng dụng xuất hiện thường xuyên trên mxh
CT2 Đa dạng phương thức marketing
CT4 Tổ chức các sự kiện lớn
NTK2 Các sự kiện offline về game
NTK3 Bạn bè, người thân
Những người sáng tạo nộidung
Nhóm yếu tố Tiếp thị được hình thành từ hai yếu tố chính là Nhóm chiêu thị và Nhóm tham khảo Cả hai yếu tố này đều nhằm mục đích lan tỏa ứng dụng rộng rãi đến mọi người thông qua hoạt động quảng bá, marketing và truyền tải từ những người đã sử dụng ứng dụng đến những người chưa từng trải nghiệm Chính vì vậy, nhóm chúng tôi đã quyết định đặt tên cho yếu tố mới này là “Nhóm yếu tố Tiếp thị” để thể hiện vai trò và mục đích của các hoạt động này trong việc thúc đẩy sự nhận biết và sử dụng ứng dụng.
Nhóm nhân tố thứ hai chủ yếu bao gồm các biến liên quan đến Nhóm giá trị cảm nhận, do đó, chúng tôi đã quyết định đặt tên cho nhóm này theo tên của Nhóm giá trị cảm nhận để phản ánh rõ nội dung và ý nghĩa của nó.
Nhóm yếu tố thứ 2 bao gồm: GTCN1,GTCN2,GTCN3,GTCN4,SM5
Nhóm yếu tố giá trị cảm nhận
GTCN1 Xem stream giúp bạn cân bằng cuộc sống
GTCN2 Xem stream giúp bạn tìm ra hướng đi mới
GTCN3 Xem stream giúp bạn giải trí
GTCN4 Xem stream mang lại cảm xúc thăng hoa
SM5 Giới tính của streamer
Nhóm yếu tố giá trị cảm nhận bao gồm hai thành phần chính là Nhóm giá trị cảm nhận và Nhóm Streamer Do sự đồng thuận và tương tác chặt chẽ giữa hai yếu tố này, chúng đã được gộp thành một nhóm yếu tố mới giúp nâng cao trải nghiệm của người dùng Việc hiểu rõ giá trị cảm nhận và vai trò của Streamer góp phần thúc đẩy sự phát triển của nội dung số và tăng cường sự kết nối giữa nhà sáng tạo nội dung và khán giả.
Nhóm yếu tố thứ 3 vẫn giữ tên cũ như nhóm yếu tố thứ 2, bởi vì không có sự thay đổi nào đáng kể trong thành phần, chỉ loại bỏ duy nhất một biến để đảm bảo tính chính xác và tối ưu của phân tích.
Nhóm yếu tố thứ 3 bao gồm: TL2,TL3,TL4,TL5
Nhóm yếu tố tâm lí TL1 Tò mò
TL2 Muốn được thư giản
TL4 Nhận được những phần quà
Nhóm yếu tố thứ 4 cũng sẽ để theo tên cũ bao gồm: SM3,SM4
SM3 Tương tác giữa streamer và viewers
SM4 Thể loại game streamer thường chơi
Bảng Pearson
Nhóm yếu tố tiếp thị đóng vai trò quan trọng trong chiến lược quảng bá của doanh nghiệp, bao gồm các phương pháp như ứng dụng xuất hiện thường xuyên trên mạng xã hội và đa dạng phương thức marketing để tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả Ngoài ra, việc tổ chức các sự kiện lớn, cả trực tiếp và trực tuyến về trò chơi, giúp tăng cường tương tác và nhận diện thương hiệu Các hoạt động gây dựng cộng đồng qua bạn bè, người thân cũng đóng vai trò quan trọng trong việc lan tỏa thông điệp Không thể thiếu các nội dung sáng tạo của người sáng tạo nội dung, influencer và KOL, giúp nâng cao hiệu quả marketing và mở rộng phạm vi tiếp cận khách hàng mục tiêu.
Nhóm yếu tố giá trị cảm nhận của người xem khi xem stream bao gồm các yếu tố như giúp cân bằng cuộc sống, tìm ra hướng đi mới, mang lại sự giải trí và cảm giác thăng hoa Cụ thể, các yếu tố GTCN1 nhấn mạnh việc xem stream giúp người xem duy trì sự cân bằng trong cuộc sống hàng ngày, còn GTCN2 cho thấy việc xem stream có thể giúp khán giả tìm ra những hướng phát triển mới Ngoài ra, GTCN3 đề cập đến lợi ích giải trí mà stream mang lại, còn GTCN4 nhấn mạnh cảm giác thăng hoa, phấn khích khi thưởng thức nội dung trực tuyến Thêm vào đó, yếu tố giới tính của streamer (SM) cũng ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm và giá trị cảm nhận của người xem.
X3: Nhóm yếu tố tâm lý gồm: ( TL1 – tò mò, TL2 – muốn được thư giản, TL3 – theo phong trào, TL4 – nhận được những phần quà)
X4: Nhóm yếu tố streamer: (SM3 – tương tác giữa streamer và viewers, SM4 – thể loại game streamer thường chơi )
Dựa trên bảng phân tích tương quan, tất cả các yếu tố đều có giá trị Sig (2 – tailed) bằng 0,000, đáp ứng yêu cầu về ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) Ngoài ra, các chỉ số r xuất hiện hai dấu sao (**) cho thấy mối tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức độ 0,01 (độ tin cậy 99%), xác nhận sự tồn tại của mối liên hệ chặt chẽ giữa các yếu tố được phân tích.
Trong nghiên cứu, các biến phụ thuộc như Sudung cho thấy các giá trị X1 = 0,826, X2 = 0,523, X3 = 0,715 đều tiến dần tới -1, chứng tỏ các nhân tố này có hệ số tương quan âm và mối quan hệ đồng chiều ngày càng mạnh Điều này có nghĩa là khi các yếu tố X1, X2, X3 được cải thiện và nâng cao, thì tần suất người tiêu dùng lựa chọn sử dụng thực phẩm chức năng sẽ tăng lên rõ rệt Đồng thời, các kết quả kiểm tra cho thấy không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (r < 0,90), đảm bảo tính độc lập và chính xác của mô hình nghiên cứu.