Phương pháp nghiên cứu Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng: - Phương pháp định tính: thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm tập trung đ
CƠ SỞ LÝ THUYẾT - MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Giới thiệu về thương mại điện tử
2.1.1 Khái niệm thương mại điện tử
Có nhiều khái niệm về thương mại điện tử, nhưng hiểu một cách tổng quát, thương mại điện tử là việc tiến hành một phần hay toàn bộ hoạt động thương mại bằng những phương tiện điện tử Thương mại điện tử vẫn mang bản chất như các hoạt động thương mại truyền thống Tuy nhiên, thông qua các phương tiện điện tử mới, các hoạt động thương mại được thực hiện nhanh hơn, hiệu quả hơn, giúp tiết kiệm chi phí và mở rộng không gian kinh doanh
- Theo Ủy ban thương mại điện tử của Tổ chức Hợp tác kinh tế châu Á - Thái Bình Dương (APEC) định nghĩa: "Thương mại điện tử liên quan đến các giao dịch thương mại trao đổi hàng hóa và dịch vụ giữa các nhóm (cá nhân) mang tính điện tử chủ yếu thông qua các hệ thống có nền tảng dựa trên Internet." Các kỹ thuật thông tin liên lạc có thể là email, EDI, Internet và Extranet có thể được dùng để hỗ trợ thương mại điện tử
- Theo Ủy ban châu Âu: “Thương mại điện tử có thể định nghĩa chung là sự mua bán, trao đổi hàng hóa hay dịch vụ giữa các doanh nghiệp, gia đình, cá nhân, tổ chức tư nhân bằng các giao dịch điện tử thông qua mạng Internet hay các mạng máy tính trung gian (thông tin liên lạc trực tuyến) Thuật ngữ bao gồm việc đặt hàng và dịch vụ thông qua mạng máy tính, nhưng thanh toán và quá trình vận chuyển hàng hay dịch vụ cuối cùng có thể thực hiện trực tuyến hoặc bằng phương pháp thủ công.”
- Theo Tổ chức thương mại thế giới WTO: “Thương mại điện tử bao gồm việc sản xuất, quảng cáo, bán hàng và phân phối sản phẩm được mua bán và thanh toán trên mạng Internet, nhưng được giao nhận một cách hữu hình”
2.1.2 Các hình thức thương mại điện tử
Hiện nay có nhiều tranh cãi về các hình thức tham gia cũng như cách phân chia các hình thức này trong thương mại điện tử Nếu phân chia theo đối tượng tham gia thì có 3 đối tượng chính bao gồm: Chính phủ (G - Goverment), Doanh nghiệp (B - Business) và Khách hàng (C - Customer hay Consumer) Nếu kết hợp đôi một 3 đối tượng này sẽ có 9 hình thức theo đối tượng tham gia: B2C, B2B, B2G, G2B, G2G, G2C, C2G, C2B, C2C Trong đó, các dạng hình thức chính của thương mại điện tử bao gồm:
- Doanh nghiệp với Doanh nghiệp (B2B)
- Doanh nghiệp với Khách hàng (B2C)
- Doanh nghiệp với Chính phủ (B2G)
- Khách hàng với Khách hàng (C2C)
- Thương mại đi động (mobile commerce hay viết tắt là m-commerce)
2.1.3 Lợi ích của thương mại điện tử
- Giúp doanh nghiệp nắm được thông tin phong phú về thị trường và đối tác
- Giúp giảm chi phí sản xuất
- Giúp giảm chi phí bán hàng và tiếp thị
- Tạo điều kiện cho việc thiết lập và củng cố mối quan hệ giữa các thành phần tham gia vào quá trình thương mại
- Tạo điều kiện sớm tiếp cận nền kinh tế số hoá
2.1.4 Tác động của thương mại điện tử đến thị trường
Các nhà kinh tế học đã đưa ra giả thuyết rằng thương mại điện tử sẽ dẫn đến việc cạnh tranh giá cả sản phẩm Thực vậy, thương mại điện tử giúp người tiêu dùng thu thập nhanh chóng và dễ dàng thông tin đa dạng về sản phẩm, giá cả và người bán Ngày nay đã xuất hiện nhiều trang web chuyên cung cấp dịch vụ đánh giá về sản phẩm và nhà cung cấp, so sánh giá cả giữa các trang web bán hàng Hơn nữa, người tiêu dùng có thể trực tiếp đưa ra các đánh giá của mình về nhiều khía cạnh liên quan tới giao dịch mua sắm, giúp cho những người khác có nhiều cơ hội chọn lựa sản phẩm phù hợp nhất, hoặc chọn được người bán cung cấp dịch vụ tốt nhất, hoặc mua được sản phẩm với giá rẻ nhất.
Ý định mua lại trực tuyến
Theo Chiu (2009), ý định mua lại là khả năng chủ quan mà một khách hàng sẽ tiếp tục mua sản phẩm, dịch vụ trong tương lai Ý định mua lại là trạng thái mà một khách hàng đã từng mua ít nhất một lần trước đây mong muốn mua lại sản phẩm, dịch vụ Ý định mua lại là một yếu tố không thể thiếu cho sự thành công của một công ty hay một trang web bán hàng trực tuyến Đa phần doanh số có được là từ sự ổn định và trung thành của khách hàng có ý định mua lại
Trong nghiên cứu này, tác giả đã khảo sát ý định mua lại chứ không đề cập đến hành vi mua lại của khách hàng Theo lý thuyết về hành động hợp lý của Ajzen
(1991), ý định là yếu tố trực tiếp nhất trong mối quan hệ giữa thái độ và hành vi và là yếu tố thích đáng để đánh giá hành vi của khách hàng Giữ chân khách hàng trực tuyến là vấn đề quan trọng trong cả hai lĩnh vực công nghệ thông tin và tiếp thị Ý định tiếp tục sử dụng một hệ thống công nghệ thông tin hay ý định mua lại trực tuyến chịu ảnh hưởng bởi việc sử dụng lần đầu hoặc kinh nghiệm mua lần đầu Tuy nhiên ý định mua lại trực tuyến nhấn mạnh đến hành vi của người tiêu dùng và là một cấu trúc kết hợp giữa lý thuyết hệ thống thông tin (IS) và lý thuyết tiếp thị Trong cấu trúc này, khách hàng không chỉ đóng vai trò là một người sử dụng
Internet mà còn là một người tiêu dùng Mục tiêu của nghiên cứu này là để hiểu được tầm quan trọng tương đối và sự khác biệt giữa các yếu tố hưởng thụ hoặc các yếu tố tiện dụng ảnh hưởng đến sự tiếp tục sử dụng trang web thương mại điện tử của khách hàng để mua sản phẩm hoặc dịch vụ Ý định mua lại của khách hàng lại rất có ích đối với hình thức kinh doanh trực tuyến Ý định mua lại được thừa nhận như yếu tố then chốt để xác định hành vi mua lại Trong một vài nghiên cứu, ý định mua lại, hành vi mua lại mang ý nghĩa gần gũi với lòng trung thành của khách hàng Cả nghiên cứu thực tiễn và lý thuyết đều nhận thấy tầm quan trọng của khách hàng trung thành Họ thường chi tiêu nhiều hơn, mua thường xuyên hơn, có động lực tìm kiếm thông tin nhiều hơn, có khả năng kháng cự lại sự lôi kéo của đối thủ cạnh tranh hơn, đồng thời là kênh quảng cáo truyền miệng tích cực đến những khách hàng khác (Jiang and Rosenbllom, 2005) Để hiểu rõ hơn về mối quan hệ gần gũi giữa ý định mua lại và lòng trung thành, ta sẽ xem xét một vài khái niệm về lòng trung thành của khách hàng :
Lòng trung thành đối với thương hiệu được hiểu là sự lặp lại việc mua sản phẩm/dịch vụ của một thương hiệu nào đó của người tiêu dùng mà không cần bất cứ một cam kết nào (Bloemer và Kasper, 1995)
Lòng trung thành của khách hàng đối với một thương hiệu nói lên xu hướng của khách hàng mua và sử dụng một thương hiệu nào trong một họ sản phẩm và lặp lại hành vi này (Chaudhuri, 1999)
Oliver (1997) định nghĩa lòng trung thành như một sự cam kết sâu sắc và bền vững sẽ mua lại một sản phẩm hoặc quay lại một dịch vụ ưa thích trong tương lai Rossister và Percy (1987) lại cho rằng lòng trung thành được đặc trưng bởi thái độ thiện cảm đối với một thương hiệu và mua lại thương hiệu đó qua thời gian Yoo và Donthu (2001) định nghĩa lòng trung thành là khuynh hướng trung thành với một thương hiệu trọng tâm, được minh chứng bởi dự định mua thương hiệu đó như lựa chọn đầu tiên
Như vậy, hành vi mua lại của một khách hàng trung thành không diễn ra một cách ngẫu nhiên, do tiện lợi, vô thức mà nó trở thành một xu hướng hành động xuất phát từ những tình cảm và những đánh giá tốt đẹp của người tiêu dùng đối với thương hiệu mà họ trung thành.
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Năm 1989 Fred Davis giới thiệu mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model), trong đó ông trình bày về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của người sử dụng khi họ tiếp cận một công nghệ mới Có hai yếu tố quan trọng trong mô hình sau này được các nhà nghiên cứu khác đồng tình, phát triển và sử dụng khi nghiên cứu về hành vi khách hàng trong môi trường thương mại điện tử đó là: hữu dụng cảm nhận (perceived usefulness) và dễ sử dụng cảm nhận (perceived ease-of-use)
- Hữu dụng cảm nhận được Fred Davis định nghĩa đó là “mức độ mà một người tin rằng bằng cách sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc của mình”
- Dễ sử dụng cảm nhận là “mức độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không đòi hỏi sự nỗ lực"
Hình 2.1 Mô hình TAM (Technology Acceptance Model) (Davis, 1989)
Thái độ đối với việc sử dụng
Các biến ngoài Ý định sử dụng
Những năm gần đây, rất nhiều nhà khoa học trên thế giới đã lấy mô hình TAM làm nền tảng cho các nghiên cứu về hành vi khách hàng khi mua sắm trực tuyến Kết hợp TAM và mô hình đo lường chất lượng dịch vụ SERVQUAL của Parasuraman, Chung-Hoon Park và Young-Gul Kim (2003) đã giới thiệu mô hình nghiên cứu:
Hình 2.2 Mô hình nghiên cứu hành vi tiêu dùng của Chung-Hoon Park và
Qua nghiên cứu của mình, Chung-Hoon Park và Young-Gul Kim (2003) cũng khẳng định vai trò của các yếu tố: chất lượng thông tin sản phẩm (Product Information Quality), chất lượng thông tin dịch vụ (Service Information Quality), sự nhận thức về bảo mật (Security Perception) và sự nhận thức về trang web (Site Awareness) có tác động tích cực đến cam kết và hành vi mua lại của khách hàng
Một nghiên cứu khác của Chai Har Lee và Nelson Oly Ndubisi (2011) thực hiện tại Malaysia về ý định mua lại trực tuyến đã đưa ra mô hình cũng dựa trên TAM làm nền tảng, trong đó nhóm tác giả đã đề xuất 8 yếu tố bao gồm: giá trị cảm nhận (perceived value), dễ sử dụng cảm nhận (perceived ease of use), hữu dụng cảm nhận (perceived usefulness), danh tiếng công ty (firm reputation), sự bảo mật (privacy), sự tín nhiệm (trust), sự tin cậy (reliability) và tiện ích chức năng
Chất lƣợng thông tin sản ph m
Chất lƣợng thông tin dịch vụ
Cảm nhận về bảo mật
(functionality) Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các yếu tố được xác định trong mô hình đều có ảnh hưởng đến ý định mua lại của khách hàng Điều này không chỉ củng cố những khám phá của các nghiên cứu trước đó mà còn đưa ra một mô hình hữu ích trong việc tìm hiểu hành vi mua lại trực tuyến của khách hàng
Hình 2.3 Mô hình nghiên cứu ý định mua lại trực tuyến của Chai Har Lee và
2.3.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua lại của khách hàng khi mua hàng qua mạng Internet
Dựa trên các nghiên cứu của Chung-Hoon Park và Young-Gul Kim (2003) cũng như Chai Har Lee và Nelson Oly Ndubisi (2011) thì trong điều kiện công nghệ thông tin ở Việt Nam vẫn còn chưa ở trình độ cao, sự nhận thức của khách hàng về giá trị cũng như chất lượng của việc mua hàng trực tuyến còn ở mức tương đối và khá thiếu kinh nghiệm, ta nhận thấy theo định nghĩa các thành phần chất lượng thông tin sản phẩm (Wolfinbarger và Gilly, 2001), giá trị cảm nhận (Monliner và ctg, 2007; Oh, 2003), chất lượng thông tin dịch vụ (Wolfinbarger và Gilly, 2001) và tiện ích chức năng (Chung và Law, 2003; Law và Bai, 2008)
Dễ sử dụng cảm nhận
Tiện ích chức năng Ý định mua lại trực tuyến cũng như hữu dụng cảm nhận được (David, 1989; Chiu và ctg, 2009) cũng tương đồng nhau về mặt định nghĩa và câu hỏi có thể gộp chung lại thành một thang đo là giá trị cảm nhận được; sự nhận thức về trang web và danh tiếng công ty (Brown và ctg, 2005; Hess, 2008) khá tương đồng nhau, sự tín nhiệm (Román, 2007; Chiu và ctg, 2009) và sự tin cậy (Pavlou và Fygenson, 2006; Chiu và ctg
(2009) cũng tương đồng có thể gộp chung lại thành một thang đo là sự tin cậy Chính vì thế, nhằm rút gọn bớt khái niệm cần thiết tác động đến ý định mua lại của khách hàng trực tuyến cần phải sử dụng phương pháp chuyên gia để áp dụng thang đo và bảng câu hỏi phù hợp với tình hình thực tế cũng như nhu cầu và cảm nhận khách quan của khách hàng trực tuyến tại Việt Nam, đồng thời giảm bớt số lượng câu hỏi trùng lắp gây nhiễu và giảm độ tin cậy của nghiên cứu khi áp dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện Sau khi thảo luận nhóm với 10 chuyên gia về lĩnh vực mua bán hàng trực tuyến cũng như hệ thống hóa, suy diễn từ các kết quả thực nghiệm ở trên, tác giả đưa ra 5 yếu tố tác động đến ý định mua lại của khách hàng trực tuyến gồm có: Giá trị cảm nhận, tính dễ sử dụng cảm nhận, danh tiếng công ty, sự bảo mật, sự tin cậy Các khái niệm tác động này được cụ thể hóa như sau:
Giá trị cảm nhận là một khái niệm mới trong marketing hiện đại Zeithaml
(1988) đã khái niệm hóa giá trị cảm nhận như một đánh giá tổng thể giữa lợi ích cảm nhận và sự hi sinh, đánh đổi cảm nhận Còn theo Day (1990) giá trị cảm nhận là sự chênh lệch giữa lợi ích cảm nhận và chi phí đã bỏ ra Monroe (1990) cũng cho rằng giá trị cảm nhận là tỉ lệ giữa lợi ích cảm nhận và sự đánh đổi cảm nhận Sự đánh đổi cảm nhận bao gồm tất cả các chi phí như : giá mua, chi phí mua, lắp đặt, vận chuyển,… Trong khi đó lợi ích cảm nhận là sự kết hợp của tất cả các thuộc tính vật lý, thuộc tính dịch vụ sẵn có của sản phẩm
Chúng ta thấy rằng, khách hàng luôn chọn mua những sản phẩm và dịch vụ mang lại giá trị cảm nhận cao nhất Ở đây có sự so sánh, cân nhắc giữa lợi ích nhận được và chi phí bỏ ra khi quyết định mua Họ không hoàn toàn chọn thương hiệu có giá cả thấp nhất khi những lợi ích nó mang lại không nhiều Ngược lại, họ vui lòng chấp nhận một giá cao hơn để được sử dụng những sản phẩm uy tín
Mỗi khách hàng có sự đánh giá khác nhau cho cùng một sản phẩm hay dịch vụ- đó chính là giá trị cảm nhận Giá trị cảm nhận mang tính chủ quan, tùy thuộc vào nhận thức của người tiêu dùng Một số nhà sản xuất tin rằng khi họ tạo ra được sản phẩm tốt, giá cả phải chăng thì người tiêu dùng sẽ chọn mua Tuy vậy, một sản phẩm tốt chỉ khi người tiêu dùng cho rằng nó tốt- một giá cả phải chăng chỉ được quan tâm khi mà người tiêu dùng cảm nhận rằng nó phù hợp với những lợi ích mà họ nhận được khi tiêu dùng sản phẩm
Sweeney và Soutar (2001) đã xác định bốn yếu tố tương tác nhau của giá trị cảm nhận bao gồm: chất lượng (quality), giá (price), tình cảm (emotional) và giá trị xã hội (social value)
Trong mô hình lượng giá người mua cũng đề cập đến giá trị cảm nhận, theo đó giá trị cảm nhận bao gồm 2 thuộc tính là chất lượng cảm nhận và giá cả cảm nhận
Chất lượng cảm nhận, theo Dawar (1999), là các ý kiến hoặc đánh giá tổng quan của khách hàng về sự vượt trội, tuyệt hảo hay ở những mức độ khác nhau nào đó của sản phẩm đó Như vậy, chất lượng cảm nhận là những đánh giá, những nhận xét, những cảm nhận mang tính chủ quan của người tiêu dùng về chất lượng sản phẩm Nó sẽ khác biệt mà ít khi trùng lấp với chất lượng thực sự của sản phẩm vì khách hàng thường không phải là chuyên gia trong lãnh vực nghiên cứu sản phẩm, những đánh giá và nhận xét của họ có phần ảnh hưởng từ hình ảnh của thương hiệu, từ cảm tình đối với thương hiệu, từ những thông điệp quảng cáo hoặc từ những lời tác động, tán dương của những người thân quen Do đó, cùng một thương hiệu nhưng người tiêu dùng có thể có những chất lượng cảm nhận khác nhau Chất lượng của thương hiệu nhiều khi ngang bằng hay cao hơn của đối thủ cạnh tranh nhưng khách hàng vẫn thấy thấp hơn nguyên nhân vì khách hàng không cảm nhận được nó
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này được tiến hành thông qua hai giai đoạn chính: (1) nghiên cứu định tính nhằm điều chỉnh và bổ sung các thang đo các yếu tố tác động đến ý định mua lại, (2) nghiên cứu định lượng nhằm thu thập, phân tích dữ liệu khảo sát, cũng như kiểm định thang đo, các giả thuyết và mô hình nghiên cứu Địa điểm nghiên cứu: TP.HCM Đối tượng khảo sát: Những khách hàng đã từng mua hàng trực tuyến
Nghiên cứu sơ bộ được tiến hành chủ yếu qua kỹ thuật phỏng vấn sâu, trên cơ sở tham khảo một số thang đo trong các mô hình nghiên cứu đã được kiểm định, thảo luận nhóm với 15 người đã từng mua hàng qua mạng Internet Sau khi thảo luận nhóm, các biến quan sát trong các thang đo được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với tình hình nghiên cứu và môi trường tại Việt Nam Từ đó, một bảng câu hỏi được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức tiếp theo Bảng câu hỏi này sẽ được tham khảo ý kiến chuyên gia và phỏng vấn thử với một số khách hàng để kiểm tra cách thể hiện ngôn ngữ trình bày trước khi đưa vào phỏng vấn trong nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu định lượng bằng kỹ thuật khảo sát gián tiếp thông qua email và trực tiếp với bảng khảo sát bao gồm những câu hỏi chi tiết có thang đo Likert 5 mức độ để đo lường mức độ quan trọng của các yếu tố đã rút ra từ nghiên cứu định tính
Bảng câu hỏi được chia làm hai phần: Phần A bao gồm các câu hỏi liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng được dùng trong mô hình nghiên cứu, cụ thể như: giá trị cảm nhận, tính dễ sử dụng, danh tiếng công ty, sự bảo mật và sự tin cậy…với 31 câu hỏi, sử dụng thang đo Likert 5 mức độ Phần B bao gồm các câu hỏi liên quan đến nhân khẩu học của người được khảo sát, ví dụ như: độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn và thu nhập hàng tháng…sử dụng cho việc phân loại và so sánh các kết quả trong các phân tích
Số lượng bảng câu hỏi phát là 400, số lượng bảng trả lời hợp lệ là 213 Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện bằng cách gửi thư điện tử đến bạn bè, đồng nghiệp của tác giả, đồng thời khảo sát trực tiếp tại cái lớp cao học K22 thuộc trường Đại Học Kinh Tế Tp.HCM Phương pháp này có ưu điểm là dễ thực hiện, chi phí thấp nhưng tính đại diện không cao Tuy nhiên, do những hạn hẹp về thời gian và điều kiện nghiên cứu nên tác giả lựa chọn phương pháp này Dữ liệu sau khi phỏng vấn trực tiếp sẽ được dùng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
Qui trình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện theo qui trình sau:
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết Thang đo nháp Phỏng vấn sâu
- Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ
- Kiểm tra hệ số Alpha
- Loại các biến có trọng số EFA nhỏ
- Kiểm tra yếu tố trích được
- Kiểm tra phương sai trích được
Phân tích tương quan, hồi qui
Thang đo chính thức Nghiên cứu định lượng
Xây dựng các thang đo
Thang đo dùng để đo lường các yếu tố trong nghiên cứu này được xây dựng dựa trên việc kế thừa các thang đo trong mô hình nghiên cứu của tác giả Chai Har
Lee và Nelson Oly Ndubisi (2009), kết hợp với kết quả của nghiên cứu sơ bộ để hiệu chỉnh và bổ sung các biến quan sát trong các thang đo cho phù hợp với mục tiêu đo lường, đối tượng nghiên cứu, tình hình nghiên cứu và môi trường ở Việt Nam
Như đã trình bày ở chương 2 có 6 khái niệm nghiên cứu được sử dụng trong nghiên cứu này là:
1 Giá trị cảm nhận – ký hiệu là GT
2 Tính dễ sử dụng – ký hiệu là SD
3 Danh tiếng công ty - ký hiệu là DT
4 Sự bảo mật - ký hiệu là BM
5 Sự tin cậy - ký hiệu là TC
6 Ý định mua lại - ký hiệu là YDML
Các biến được đo bằng thang đo Likert 5 điểm trong đó: 1 Hoàn toàn không đồng ý; 2 Không đồng ý; 3 Không ý kiến; 4 Đồng ý; 5 Hoàn toàn đồng ý
3.3.1 Yếu tố giá trị cảm nhận
Giá trị cảm nhận được đo lường bằng 6 biến quan sát ký hiệu từ GT1 đến
Anh/chị sẽ mua lại hàng nếu trang web cung cấp sản phẩm/dịch vụ chất lượng như mong đợi
GT2 Anh/chị sẽ mua lại hàng nếu trang web chào giá tốt
GT3 Tiết kiệm được thời gian là yếu tố hấp dẫn để anh/chị mua lại hàng
GT4 Mua hàng trực tuyến dễ dàng thực hiện bất cứ khi nào và bất kì ở đâu
GT5 Các dịch vụ tạo giá trị gia tăng tốt sẽ cuốn hút anh/chị mua lại hàng
GT6 Anh/chị sẽ mua lại nếu trang web có chính sách đổi hàng và trả lại tiền
3.3.2 Yếu tố tính dễ sử dụng
Tính dễ sử dụng được đo lường bằng 6 biến quan sát ký hiệu từ SD1 đến
SD1 Việc mua hàng trực tuyến rất dễ để tìm hiểu và thực hiện
SD2 Mua hàng trực tuyến giúp anh/chị dễ so sánh sản phẩm giữa các nhà cung cấp
SD3 Website nên có nhiều hình thức thanh toán khác nhau để thuận tiện mua hàng
SD4 Các dịch vụ mới của website nên được giải thích một cách rõ ràng
SD5 Website thân thiện với người sử dụng sẽ cuốn hút anh/chị mua lại
SD6 Anh/chị không bị nản lòng khi mua hàng trực tuyến
3.3.3 Yếu tố danh tiếng công ty
Danh tiếng công ty được đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ DT1-DT5 như sau:
DT1 Anh/chị sẽ mua lại nếu công ty có một hình ảnh/thương hiệu tốt
DT2 Anh/chị sẽ mua lại nếu bạn bè, gia đình đã giới thiệu website đó cho anh/chị
DT3 Anh/chị sẽ mua lại nếu công ty cung cấp các sản phẩm và dịch vụ chất lượng
Anh/chị sẽ mua lại nếu website có các đối tác, nhà cung cấp là những thương hiệu mạnh trên thị trường
DT5 Anh/chị so sánh hình ảnh/thương hiệu website trước khi quyết định mua lại
3.3.4 Yếu tố sự bảo mật
Sự bảo mật được đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ BM1-BM5 như sau:
BM1 Anh/chị chỉ mua hàng nếu toàn bộ thông tin cá nhân của anh/chị được bảo mật
Anh/chị xem xét các phản hồi, bình luận từ khách hàng khác về vấn đề bảo mật trước khi mua hàng
BM3 Tên truy cập và mật khẩu được ủy quyền (authorized) là quan trọng
Anh/chị sẽ mua lại hàng nếu thông tin cá nhân của anh/chị không được sử dụng bởi bên thứ 3
BM5 Bảo mật thông tin khách hàng là xem xét quan trọng khi anh/chị quyết định mua
3.3.5 Yếu tố sự tin cậy
Sự tin cậy được đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ TC1 đến TC5 như sau:
Anh/chị sẽ mua lại nếu website cung cấp thông tin sản phẩm,dịch vụ đầy đủ và chính xác
TC2 Anh/chị luôn luôn đánh giá chất lượng website trước khi quyết định mua
TC3 Website không có lỗi trang/lỗi đường dẫn sẽ đáng tin cậy hơn
TC4 Website tin cậy đảm bảo sản phẩm chào bán cũng có thể tin cậy
TC5 Website có khả năng xử lý một số lượng lớn truy cập thì có thể tin cậy
3.3.6 Ý định mua lại của khách hàng
Theo Chiu (2009), Yang và Peterson (2004), ta có thang đo về ý định mua lại như sau:
YDML1 Anh/chị sẽ tiếp tục mua hàng từ website X trong tương lai
YDML2 Anh/chị sẽ giới thiệu bạn bè và người thân mua hàng từ website X
YDML3 Anh/chị có ý định mua nhiều hơn nữa từ website X
YDML4 Anh/chị thích mua hàng từ website X hơn từ những website khác
Phương pháp phân tích dữ liệu
Thông thường phân tích nhân tố EFA theo Gorsuch (1983) thì cần có ít nhất
200 quan sát Nghiên cứu này vì chọn mẫu thuận tiện (phi xác suất) nên cỡ mẫu sẽ được ấn định theo tiêu chuẩn 5:1 (Bollen,1989): số quan sát ít nhất cần lớn hơn 5 lần số biến Vì nghiên cứu này có 31 tham số cần ước lượng nên kích thước mẫu tối thiểu phải là 31x5 + 50 = 205 400 phiếu khảo sát được phát ra, thu về 250 mẫu, sau khi loại ra các mẫu không tốt, còn 213 mẫu đưa vào xử lý định lượng
Các dữ liệu sau khi thu thập được tác giả tiến hành làm sạch, mã hóa và xử lý thông qua phần mềm SPSS 16.0 Các phương pháp phân tích sử dụng trong đề tài nghiên cứu gồm:
Bảng tần số mô tả thông tin mẫu theo giới tính, tình trạng hôn nhân, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, thời gian sử dụng internet trong một ngày, tần suất mua hàng trực tuyến, số lần mua hàng trực tuyến trong 3 năm qua, thời gian tiêu tốn khi mua hàng trực tuyến, kinh nghiệm mua hàng trực tuyến
Hệ số Cronbach‟s Alpha dùng để kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của các mục hỏi của thang đo có tương quan với nhau không và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha Công cụ Cronbach‟s Alpha giúp người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và đánh giá tính chất hội tụ, tính phân biệt của các biến quan sát nhằm hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu Theo nguyên tắc một tập hợp mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá tốt phải có hệ số Cronbach‟s Alpha ≥ 0,8 Thang đo có Cronbach‟s Anpha từ 0,7 đến 0,8 có thể sử dụng cho công cụ Cronbach‟s Alpha giúp người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu Những biến có hệ số tương quan biến - tổng (item total correlation) nhỏ hơn < 0,4 sẽ bị loại Tuy nhiên, với những khái niệm có tính mới thì Cronbach‟s Alpha có thể từ 0,6 trở lên vẫn chấp nhận được (Nunnally,1978; Slater, 1995)
3.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau Phép phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu được xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo
Mức độ thích hợp của tương quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser – Mever – Olkin) đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Bartlett‟s Test of Sphericity trong phân tích khám phá dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, nếu KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu Rút trích nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện với phép quay Varimax và phương pháp trích nhân tố Principle components Các thành phần với giá trị Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích ≥ 50% được xem như những nhân tố đại diện các biến Hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn các tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, các trọng số ≥ 0,5 mới có ý nghĩa
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003) Ngoài chức năng là công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính bội được sử dụng như công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu Như vậy, đối với nghiên cứu này, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Khi giải thích về phương trình hồi quy, nhà nghiên cứu lưu ý hiện tượng đa cộng tuyến Các biến mà có sự đa cộng tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả làm kết quả không ổn định và không có tính tổng quát hóa Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh khi hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng tồn tại, ví dụ nó có thể làm tăng sai số trong tính toán hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy có dấu ngược với những gì nhà nghiên cứu mong đợi và kết quả T-test không có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-test tổng quát cho mô hình lại có ý nghĩa thống kê Độ chấp nhận (Tolerance) thường được sử dụng đo lường hiện tượng đa cộng tuyến Nguyên tắc nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến Hoặc dựa vào hệ số phóng đại (VIF) là giá trị nghịch đảo của độ chấp nhận Như vậy, nếu giá trị VIF thấp thì mối quan hệ tương quan giữa các biến thấp Nếu VIF > 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Trong mô hình này, để không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, mô tả quy trình nghiên cứu, điều chỉnh các thang đo đồng thời trình bày phương pháp phân tích dữ liệu Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng định tính để điều chỉnh thang đo cho phù hợp Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng định lượng và sử dụng các công cụ của SPSS để phân tích như: thống kê mô tả, phân tích nhân tố EFA, kiểm định Cronbach‟s Alpha, phân tích tương quan, hồi quy bội Trong chương tiếp theo, tác giả trình bày cụ thể kết quả phân tích.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô tả m u nghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện với đối tượng là những khách hàng đã từng mua hàng trực tuyến Tổng cộng có 400 bảng câu hỏi được phát ra, thu về 250 bảng, loại trừ 37 bảng không đạt yêu cầu, còn lại 213 bảng được mã hóa và đưa vào SPSS 16.0 để phân tích Qua kết quả thống kê mẫu nghiên cứu như sau:
- Về giới tính: số lượng khách hàng được khảo sát có giới tính nữ là 113 người chiếm tỷ lệ là 53.1%, nhiều hơn nam một chút ít, số lượng nam giới là 100 người chiếm tỷ lệ 46.9% Như vậy, sự chênh lệch giới tính trong mẫu nghiên cứu này không nhiều, tính đại diện tương đối là phù hợp
- Về trình trạng hôn nhân: trong mẫu khảo sát có 175 người độc thân chiếm tỷ lệ 82.2% và 38 người đã kết hôn chiếm tỷ lệ 17.8% Do đối tượng khảo sát chủ yếu là sinh viên các trường đại học nên đối tượng độc thân trong mẫu này chiếm đa số
- Về độ tuổi: dưới 20 tuổi có 2 người (0.9%), từ 20-30 tuổi có 180 người (84.5%), từ 30-40 tuổi có 27 người (12.7%) và từ 40-50 tuổi có 4 người (1.9%) Do đối tượng khảo sát là sinh viên nên độ tuổi từ 20-30 tuổi chiếm tỷ lệ đa số Theo nhận xét chủ quan của tác giả, đối tượng này là những người quan tâm nhiều đến công nghệ mới, các xu hướng mới của thời đại nên tỷ lệ những người khảo sát trong độ tuổi này cao sẽ tăng thêm sự tin cậy cho mẫu khảo sát
- Về trình độ học vấn: trình độ đại học chiếm đa phần với 128 người ( tỷ lệ 60.1%), cao đẳng có 13 người (tỷ lệ 6.1%), phổ thông trung học/trung cấp có 7 người (tỷ lệ 3.3%) và trình độ trên đại học có 65 người chiếm tỷ lệ 30.5% Đối tượng khảo sát là sinh viên nên trình độ đại học chiếm đa phần, tiếp theo là trên đại học những đối tượng này chủ yếu là bạn bè của tác giả
- Về trình độ chuyên môn: nhân viên văn phòng là 178 người chiếm tỷ lệ
83.6%, sinh viên có 14 người chiếm tỷ lệ 6.6% và công việc tự do có 21 người (tỷ lệ 9.9%) Do đối tượng khảo sát tập trung nhiều vào các lớp cao học năm đầu tiên, các đối tượng này đã đi làm nên tỷ lệ nhân viên văn phòng chiếm đa số trong mẫu này
- Về thu nhập: thu nhập dưới 4 triệu có 32 người (tỷ lệ 15%), từ 4-9 triệu có 123 người (tỷ lệ 57.7%) và trên 9 triệu có 58 người chiếm 27.2% Do đối tượng khảo sát chủ yếu là nhân viên văn phòng nên mức thu nhập từ 4-9 triệu là phù hợp với thực tế
- Về thời gian sử dụng Internet: dưới 1 giờ có 11 người (tỷ lệ 5.2%), từ 2-5 giờ có 91 người (tỷ lệ 42.7%), từ 6-9 giờ có 66 người (tỷ lệ 31%), trên 10 giờ có 45 người ( tỷ lệ 21.1%) Do đối tượng khảo sát chủ yếu là nhân viên văn phòng và sinh viên nên các con số này là phù hợp với thực tế
- Về tần suất mua hàng trực tuyến: 1 lần/tuần có 30 người (tỷ lệ 14.1%), 1 lần/tháng có 96 người (tỷ lệ 45.1) và 1 lần/năm có 87 người chiếm tỷ lệ 40.8% Theo nhận định của tác giả, các con số và tỷ lệ này là phù hợp với tình hình thực tế
- Về số lần mua hàng trực tuyến trong 3 năm qua: chỉ 1 lần có 33 người (tỷ lệ 15%), từ 2-3 lần có 49 người ( tỷ lệ 23%), từ 4-6 lần có 44 người (tỷ lệ 20.7%), từ 7-9 lần có 21 người (tỷ lệ 9.9%) và trên 10 lần có 67 người chiếm tỷ lệ 31.5% Ta thấy rằng tỷ lệ mua hàng trên 10 lần trong 3 năm qua chiếm đa số trong mẫu khảo sát Đây là một con số đáng mừng và có thể nói thị trường mua sắm trực tuyến tại Việt Nam vẫn còn rất nhiều tiềm năng để phát triển
- Về thời gian tiêu tốn khi mua hàng trực tuyến: dưới 5 phút có 14 người ( tỷ lệ 6.6%), từ 5-15 phút có 53 người (tỷ lệ 24.9%), từ 16-30 phút có 75 người (tỷ lệ 35.2%), từ 31-45 phút có 34 người (tỷ lệ 16%) và trên 45 phút có 37 người chiếm 17.4% Ta thấy rằng thời gian tiêu tốn khi mua hàng từ 16-30 phút chiếm đa số, con số này là khá hợp lý và chấp nhận được
- Về kinh nghiệm mua hàng trực tuyến: xuất sắc có 1 người (tỷ lệ 0.5%), tốt có 56 người (tỷ lệ 26.3%), trung bình có 131 người (tỷ lệ 61.5%), kém có 25 người chiếm 11.7% Đây chỉ là câu hỏi phụ để các khách hàng tự đánh giá kinh nghiệm mua hàng trực tuyến của mình Muốn đánh giá chính xác hơn về kinh nghiệm mua sắm chúng ta phải có những tiêu chí và thang đo chuẩn
Bảng 4.1 Đặc điểm m u nghiên cứu Đặc điểm m u nghiên cứu Tần số Phần trăm % hợp lệ % tích lũy
- Hôn nhân Độc thân 175 82.2 82.2 82.2 Đã kết hôn 38 17.8 17.8 100.0
- Trình độ học vấn Đại học 128 60.1 60.1 60.1
Trung học phổ thông trung cấp 7 3.3 3.3 69.5
- Thời gian sử dụng Internet
- Tần suất mua hàng trực tuyến
- Số lần mua hàng trực tuyến trong 3 năm qua
- Thời gian tiêu tốn khi mua hàng trực tuyến
- Kinh nghiệm mua hàng trực tuyến
Kiểm định thang đo
Để đánh giá tính nhất quán của các khái niệm nghiên cứu, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha được thực hiện
Bảng 4.2 Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Alpha nếu loại biến Giá trị cảm nhận : Cronbach’s Alpha = 0,694
Tính dể sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0,737
TC5 16.03 4.188 488 720 Ý định mua lại: Cronbach’s Alpha = 0,739
4.2.1 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu Hệ số này thường được dùng để đo lường mức độ chặt chẽ các mục hỏi trong thang đo có sự tương quan với nhau Tác giả tiến hành kiểm định từng thành phần trước khi phân tích nhân tố Biến có hệ số tương quan biến - tổng < 0,4 sẽ bị loại Tiêu chuẩn chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach‟s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994) Kết quả Cronbach‟s Alpha của 5 khái niệm yếu tố tác động vào ý định mua lại trình bày ở Bảng 4.2
4.2.1.1 Cronbach’s Alpha của các thành phần
Thành phần Giá trị cảm nhận
Kết quả thành phần giá trị cảm nhận có Cronbach‟s Alpha là 0,694 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0,4 Nhỏ nhất là 0,402 (GT6) Vì vậy 6 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Phụ lục 4)
Thành phần Tính dễ sử dụng
Thành phần Tính dễ sử dụng có Cronbach‟s Alpha là 0,737 Các hệ số tương quan biến - tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0,4 Nhỏ nhất là 0,444 (SD5) Vì vậy, 5 biến thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Phụ lục 4)
Thành phần danh tiếng có Cronbach‟s Alpha là 0,752 Các hệ số tương quan biến - tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0,4 Nhỏ nhất là 0,467 (DT5) Vì vậy, 5 biến thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Phụ lục 4)
Thành phần bảo mật có Cronbach‟s Alpha khá cao là 0,763 Các hệ số tương quan biến - tổng các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0,4 Nhỏ nhất là 0,485 (BM3), 6 biến thành phần được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Phụ lục 4)
Thành phần Tin cậy có Cronbach‟s Alpha là 0,753 Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0,4 Nhỏ nhất là 0,408 (TC1) Do vậy 5 biến thành phần này đều thỏa điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA (Phụ lục 4)
4.2.1.2 Cronbach’s Alpha của thành phần Ý định mua lại
Thành phần ý định mua lại có Cronbach‟s Alpha là 0,739 Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0,4 Nhỏ nhất là
0,433 (YDML1) Do vậy 4 biến thành phần này đều thỏa điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA (Phụ lục 4)
4.2.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262)
- Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & ctg (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA Hệ số tải nhân tố bằng 0,3 được xem đạt mức tối thiểu, từ giá trị 0,4 trở lên, hệ số tải nhân tố được xem là quan trọng, và từ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn Ngoài ra, Hair & ctg
(1998) cũng đề nghị: nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố ≥ 0,3 thì cỡ mẫu của nghiên cứu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố ≥ 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải ≥ 0,75 Do đó, trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0,50 sẽ bị loại
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988)
- Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị
- Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố
≥ 0,30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003)
4.2.2.1 Phân tích nhân tố tác động
Bảng 4.3 Bảng kết quả phân tích nhân tố các yếu tố tác động
Biến quan sát Thành phần
Eigenvalue 6.425 1.715 1.596 1.436 1.199 1.139 Phương sai trích 27.933 7.458 6.939 6.242 5.211 4.950 Cronbach’s Alpha 0.763 0.752 0.746 0.691 0.626 0.653
Qua 4 lần rút trích nhân tố lần lượt loại 4 biến GT4, TC1, GT5 và SD5 có hệ số tải nhân tố không đạt yêu cầu (phụ lục 5), kết quả thể hiện trong Bảng 4.3 cho thấy sau khi loại bỏ biến không tin cậy, thang đo còn lại 23 biến được trích thành 6 nhóm với tổng phương sai trích đạt: 58,735% (đạt yêu cầu >50%) nghĩa là 6 nhân tố rút ra giải thích được 58,735% biến thiên của dữ liệu; điểm dừng khi trích các yếu tố hệ số Eigenvalue có giá trị >1
Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng, các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ Hệ số KMO là 0,851 (đạt yêu cầu >0,5) thể hiện sự thích hợp của phân tích nhân tố, kiểm định Bartlett đạt ý nghĩa thống kê (sig 50%) Hệ số KMO là 0,694 ( > 0,5) và kiểm định Bartlett đạt ý nghĩa thống kê sig = 0,000 (sig < 0,05) Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5
Do đó, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo
Bảng 4.4 Kết quả EFA của thang đo Ý định mua lại
Biến khảo sát Nhân tố
Điều ch nh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Dựa trên kết quả hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì các thang đo trong nghiên cứu bao gồm 23 biến quan sát độc lập được trích thành 6 nhân tố của các yếu tố tác động vào ý định mua lại và 4 biến quan sát phụ thuộc được trích thành 1 nhân tố của thành phần ý định mua lại như ở Bảng 4.5 Như vậy sau khi chạy EFA có tất cả 6 thành phần của các yếu tố tác động vào ý định mua lại, xuất hiện thêm 1 thành phần mới tác động vào ý định mua lại là: Sự hữu ích cảm nhận được nên các giả thuyết nghiên cứu ban đầu được điều chỉnh như sau:
Giả thuyết H1: Giá trị cảm nhận được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H2: Tính dễ sử dụng được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H3: Danh tiếng công ty được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H4: Sự bảo mật được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H5: Sự tin cậy được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H6: Sự hữu dụng cảm nhận được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Mô hình nghiên cứu được thiết kế lại như sau:
Hình 4.1 Mô hình điều ch nh các yếu tố ảnh hưởng đến Ý định mua lại của khách hàng
Sự tin cậy Ý định mua lại của khách hàng
Bảng 4.5 Thang đo các yếu tố tác động đến Ý định mua lại điều ch nh Bảo mật (BM)
BM1 Tôi chỉ mua hàng nếu toàn bộ thông tin cá nhân của tôi được bảo mật
BM2 Tôi xem xét các phản hồi, bình luận từ khách hàng khác về vấn đề bảo mật trước khi mua hàng
BM3 Tên truy cập và mật khẩu được ủy quyền (authorized) là quan trọng
BM4 Tôi sẽ mua lại hàng nếu thông tin cá nhân của tôi không được sử dụng bởi bên thứ 3
BM5 Giữ thông tin khách hàng được bảo mật là xem xét quan trọng khi tôi quyết định mua
TC2 Tôi luôn luôn đánh giá chất lượng của website trước khi quyết định mua
TC3 Website không có lỗi trang/lỗi đường dẫn sẽ đáng tin cậy hơn
TC4 Website đáng tin cậy sẽ đảm bảo sản phẩm chào bán cũng có thể tin cậy
TC5 Tôi cho rằng một website có khả năng xử lý một số lượng lớn truy cập thì có thể tin cậy
DT1 Tôi sẽ mua lại nếu công ty có một hình ảnh/thương hiệu tốt
DT2 Tôi sẽ mua lại nếu bạn bè, gia đình đã giới thiệu website đó cho tôi
DT3 Tôi sẽ mua lại nếu công ty cung cấp các sản phẩm và dịch vụ chất lượng
DT4 Tôi sẽ mua lại nếu website có các đối tác, nhà cung cấp là những thương hiệu mạnh trên thị trường
DT5 Tôi so sánh hình ảnh/thương hiệu website trước khi quyết định mua lại
Tính dễ sử dụng (SD)
SD1 Việc mua hàng trực tuyến rất dễ để tìm hiểu và thực hiện
SD2 Mua hàng trực tuyến giúp tôi dễ so sánh sản phẩm giữa các nhà cung cấp
SD6 Tôi không bị nản lòng khi mua hàng trực tuyến
Hữu dụng cảm nhận (HD)
HD1 Website có nhiều hình thức thanh toán khác nhau thuận tiện mua hàng
HD2 Các dịch vụ mới của website nên được giải thích một cách rõ ràng
Giá trị cảm nhận (GT)
GT1 Tôi sẽ mua lại hàng nếu website cung cấp sản phẩm /dịch vụ chất lượng như mong đợi
GT2 Tôi sẽ mua lại hàng nếu website chào giá tốt
GT3 Tiết kiệm được thời gian là yếu tố hấp dẫn để tôi mua lại hàng
GT6 Tôi sẽ mua lại nếu website có chính sách đổi hàng và trả lại tiền
Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả Mô hình này có một khái niệm phụ thuộc là ý định mua lại và 6 khái niệm độc lập là các yếu tố tác động vào ý định mua lại bao gồm: giá trị cảm nhận, tính dễ sử dụng, bảo mật, danh tiếng, tin cậy, hữu ích cảm nhận Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần phân tích tương quan để kiểm định mối liên hệ giữa các thành phần
Tiếp theo nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson
Corelation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 6 yếu tố tác động vào ý định mua lại
Bảng 4.6 Phân tích hệ số tương quan Pearson
BM DT TC SD GTT HD YDML
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) Đối với mối quan hệ tương quan giữa các biến GT, SD, DT, BM, TC, HD và biến YDML, dễ dàng nhận thấy hệ số tương quan tuyến tính của các biến khá cao, nằm trong khoảng từ 0,276 đến 0,483 Tương quan này có thể xem là rất chặt chẽ Kiểm định bằng hệ số tương quan Pearson với tất các các giá trị sig đều < 0,05 cho thấy các tương quan chặt chẽ này phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể chứ không phải là sự tình cờ ngẫu nhiên trong mẫu, do vậy chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê Nhìn sơ bộ, có thể kết luận các biến độc lập cấu thành nên thang đo tác động vào ý định mua lại (GT, SD, DT, BM, TC, HD) có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc ý định mua lại (YDML)
4.4.2 Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Giả sử các yếu tố tác động đến ý định mua lại theo mô hình 4.1 đều có quan hệ tuyến tính với ý định mua lại Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập (giá trị cảm nhận, tính dễ sử dụng, bảo mật, danh tiếng, tin cậy, hữu ích cảm nhận) lên biến phụ thuộc (ý định mua lại) Do vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau: Ý định mua lại = β 0 + β 1 * Giá trị cảm nhận + β 2 * Tính dễ sử dụng + β 3
* Danh tiếng + β 4 * Bảo mật + β 5 * Tin cậy + β 6 * Hữu dụng cảm nhận + ei
Hay: YDML = β 0 + β 1 *GT + β 2 *SD + β 3 *DT + β 4 *BM + β 5 *TC + β 6 *HD + ei
Trong đó, βk là hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính bội và ei là phần dư Lệnh hồi quy tuyến tính trong chương trình SPSS 16.0 được sử dụng để chạy phân tích phần mềm hồi quy Hệ số xác định (R 2 ) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình Giá trị R 2 càng cao thì khả năng giải thích của mô hình hồi quy tuyến tính bội càng cao và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác Phép phân tích phương sai (Anova) được tiến hành Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (p < 0,05), giả thuyết thuần của mối quan hệ không tuyến tính bị bác bỏ Hệ số β là hệ số hồi quy chuẩn hoá cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc Trị tuyệt đối của một hệ số β chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao
Bảng 4.7 Bảng tóm tắt mô hình hồi quy bội lần đầu
Sai số chu n của ƣớc lƣợng
1 573a 329 309 37731 329 16.807 6 206 000 1.902 a Các dự báo: (Hằng số), HD, SD, GTT, BM, TC, DT b Biến phụ thuộc: YDML
Bảng 4.8 Bảng đánh giá độ phù hợp cuả mô hình hồi quy bội lần đầu
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Tổng 43.683 212 a Các dự báo: (Hằng số), HD, SD, GTT, BM, TC, DT b Biến phụ thuộc: YDML
Bảng 4.9 Bảng thông số của mô hình hồi quy tuyến tính bội lần đầu
Hệ số chƣa chu n hóa Hệ số chu n hóa t Sig
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chu n Beta Hệ số Tolerance B
HD -.077 053 -.098 -1.461 146 720 1.389 a Biến độc lập: YDML
Từ Bảng 4.9, 3 yếu tố: HD, BM và GT có sig >0,05 nên loại 3 yếu tố này
Bảng 4.10 Bảng tóm tắt mô hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Sai số chu n của ƣớc lƣợng
1 557a 311 301 37957 311 31.400 3 209 000 1.885 a Các dự báo: (Constant), SD, TC, DT b Biến phụ thuộc: YDML
Bảng 4.11 Bảng đánh giá độ phù hợp mô hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Tổng 43.683 212 a Các dự báo: (Hằng số), SD, TC, DT b Biến phụ thuộc: YDML
Bảng 4.12 Bảng thông số của mô hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Hệ số chƣa chu n hóa Hệ số chu n hóa t Sig
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chu n Beta Tolerance VIF
SD 137 046 189 2.981 003 817 1.225 a Biến phụ thuộc: YDML
4.4.3 Phân tích các giả thuyết trong mô hình
Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác không có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính được đảm bảo Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy cần thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của mô hình, kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy
4.4.3.1 Kiểm định các giả định của mô hình
Từ kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể Sự chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mô hình hồi quy Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng không đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định:
- Không có hiện tượng đa cộng tuyến
- Phương sai của phần dư không đổi
- Các phần dư có phân phối chuẩn
- Không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư a Xem xét giả định không có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến Hiện tượng này có thể phát hiện thông qua hệ số phóng đại (VIF) Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Trong mô hình này, để không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10 Qua Bảng 4.12, giá trị VIF thành phần đều nhỏ hơn
10 chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến b Giả định phương sai của phần dư không đổi
Xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc hiệu quả công việc để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay không Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 4.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hoành độ không Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy không đổi
Biểu đồ 4.1 Đồ thị phân tán c Giả định về phần phối chu n của phần dƣ
Biểu đồ 4.2 Biểu đồ tần số của phần dƣ chu n hóa
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P để xem xét Nhìn vào Biểu dồ 4.2 và Biểu đồ 4.3, giả định phần phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0,993 tức gần bằng 1 Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm
Biểu đồ 4.3 Biểu đồ tần số P-P
Từ Biểu đồ 4.3, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn Từ các kết quả kiểm định trên, có thể kết luận giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm d Giả định về tính độc lập của phần dƣ
Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng của mô hình hồi quy không đáng tin cậy Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tự tương quan là kiểm định Dubin-Waston (d) Nếu 1