TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và Internet đã thúc đẩy mua sắm trực tuyến tại Việt Nam, với hơn 51 triệu người tiêu dùng tham gia vào năm 2022, tăng 13,5% so với năm trước và tổng chi tiêu đạt 12,42 tỷ USD Theo báo cáo của Ninja Van, Việt Nam đứng đầu về số lượng đơn hàng trực tuyến với trung bình 104 đơn hàng/năm, 73% người tiêu dùng thường xuyên mua sắm trên các sàn giao dịch điện tử và 59% đã từng mua sắm trên các website quốc tế Việt Nam hiện chiếm 15% thị trường mua sắm trực tuyến Đông Nam Á, chỉ sau Thái Lan và ngang bằng với Philippines, cho thấy người Việt Nam có xu hướng ưa chuộng mua sắm online và dẫn đầu khu vực về nhiều chỉ số.
TikTok không chỉ là nền tảng xã hội hàng đầu với video âm nhạc giải trí ngắn, mà còn là nơi mua sắm trực tuyến thịnh hành nhất hiện nay Nhờ vào sự ủng hộ của người dùng, TikTok đã ra mắt tính năng TikTok Shop, cho phép người dùng mua sắm ngay trên ứng dụng Sự kết hợp giữa video giải trí và mua sắm đã giúp TikTok nhanh chóng trở thành điểm đến yêu thích của giới trẻ trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến.
Trong tháng 11/2022, TikTok Shop ghi nhận doanh số 1.698 tỷ đồng, bán ra 13 triệu sản phẩm và có 32.000 nhà bán phát sinh đơn hàng, vượt qua Tiki (396 tỷ đồng) và chỉ kém Lazada (2.603 tỷ đồng) theo số liệu từ Metric.
Shopee dẫn đầu bảng xếp hạng các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam với doanh thu 8.761 tỷ đồng trong tháng, cho thấy TikTok đang dần vượt qua một số sàn giao dịch và làm thay đổi toàn bộ bức tranh ngành bán lẻ Do đó, tác giả quyết định nghiên cứu về "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên mạng xã hội TikTok của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh".
Mục tiêu của đề tài
Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên TikTok tại Thành phố Hồ Chí Minh Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp những hàm ý quản trị hữu ích cho doanh nghiệp và cá nhân kinh doanh, giúp họ hiểu rõ nhu cầu mua sắm của sinh viên Từ đó, các doanh nghiệp có thể xây dựng các chiến lược kinh doanh phù hợp và hiệu quả, nhằm tăng cường quyết định mua sắm của sinh viên, nâng cao doanh số bán hàng và mở rộng đối tượng người tiêu dùng trên nền tảng TikTok.
Xác định Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên MXH TikTok của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh
Đo lường, đánh giá tác động từng yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên MXH TikTok của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh
Các doanh nghiệp và cá nhân đang có kế hoạch tham gia TikTok để kinh doanh nên xem xét các hàm ý quản trị nhằm phát triển phương án kinh doanh hiệu quả Điều này sẽ giúp họ đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người tiêu dùng, từ đó thúc đẩy quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên nền tảng TikTok.
Câu hỏi nghiên cứu
Những yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định việc mua sắm trực tuyến trên MXH TikTok của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh?
Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến việc mua sắm trực tuyến trên MXH TikTok của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh như thế nào?
Hàm ý quản trị nào giúp doanh nghiệp có phương án kinh doanh hiệu quả, đáp ứng nhu cầu khách hàng khi sử dụng MXH TikTok để mua sắm?
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu và khảo sát
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến trên MXH TikTok của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh
- Đối tượng khảo sát: khách hàng trẻ cụ thể là sinh viên đang sử dụng MXH TikTok để mua sắm
- Không gian: tại TP Hồ Chí Minh
- Thời gian thực hiện: từ tháng 04/2023 đến tháng 06/2023.
Phương pháp nghiên cứu
1.5.1 Phương pháp nghiên cứu định tính Được thực hiện qua việc tham khảo các lý thuyết liên quan từ các bài nghiên cứu trước để xác định các biến quan sát và đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất Từ đó, cho ra bảng câu hỏi thích hợp, tham khảo ý kiến từ những chuyên gia sử dụng MXH TikTok đã kinh doanh thành công nhằm chỉnh sửa, thêm các biến quan sát, xây dựng thang đo cho bảng câu hỏi được tốt hơn
1.5.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Tác giả sẽ lập phiếu khảo sát trực tuyến về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên mạng xã hội TikTok của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh bằng công cụ Google Form Phiếu khảo sát sẽ được gửi đến sinh viên đang sinh sống tại TP Hồ Chí Minh để thu thập thông tin Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), cũng như thực hiện hồi quy bằng phần mềm SPSS 23 để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trên TikTok của sinh viên.
Ý nghĩa của đề tài
Nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên MXH TikTok của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh" nhằm xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến hành vi mua sắm của sinh viên trên TikTok Kết quả nghiên cứu sẽ giúp các nhà kinh doanh xây dựng kế hoạch tiếp cận hiệu quả hơn với đối tượng sinh viên trên nền tảng này Đồng thời, nghiên cứu cũng cung cấp tài liệu tham khảo hữu ích cho các công trình nghiên cứu trong tương lai.
Bố cục bài nghiên cứu
Chương 1: Tổng quan đề tài nghiên cứu
Trong chương đầu tiên, tác giả trình bày lý do lựa chọn đề tài và mục tiêu nghiên cứu, đồng thời xác định câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Bên cạnh đó, tác giả cũng nêu rõ phương pháp nghiên cứu được áp dụng Cuối cùng, chương 1 sẽ đề cập đến ý nghĩa của đề tài, làm rõ tầm quan trọng và giá trị của nghiên cứu này.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Các khái niệm
Theo Barbera và các cộng sự (2009), mạng xã hội là dịch vụ trực tuyến cho phép người dùng giao tiếp và chia sẻ thông tin Hiện nay, có hàng trăm trang mạng xã hội phổ biến, thu hút hàng triệu người dùng trên toàn cầu Đây là không gian ảo giúp mọi người gặp gỡ và tương tác với nhau dựa trên sở thích, công việc, chính trị, tôn giáo hoặc các hoạt động khác.
Người dùng có khả năng tự tạo hồ sơ công khai trên mạng xã hội, với mức độ hiển thị tùy thuộc vào cài đặt mặc định và quyền kiểm soát của họ Họ có thể lập danh sách những người dùng mà mình tương tác và đồng thời xem danh sách liên hệ do người khác tạo trên nền tảng.
Trên mạng xã hội, người dùng có thể tự mô tả bản thân qua việc cung cấp thông tin về lý lịch, nhân khẩu học và sở thích văn hóa như sách, phim, và chương trình truyền hình yêu thích Họ cũng có thể chọn ảnh đại diện và viết nội dung trên hồ sơ để tự quảng bá bản thân.
Mua sắm trực tuyến là quá trình mua hàng hóa và dịch vụ qua Internet, tương tự như hành vi mua sắm truyền thống với 5 bước chính Đầu tiên, người tiêu dùng nhận thức nhu cầu về sản phẩm hoặc dịch vụ Tiếp theo, họ truy cập Internet để tìm kiếm thông tin liên quan, thường bị thu hút bởi thông tin về hàng hóa Bước ba là đánh giá các lựa chọn thay thế dựa trên giá cả, tính bảo mật và cách tương tác của cửa hàng trực tuyến Sau đó, họ chọn phương án phù hợp nhất với tiêu chí của mình Cuối cùng, giao dịch được thực hiện và các dịch vụ sau bán hàng như giao hàng tận nhà, nhiều phương thức thanh toán và hỗ trợ hoàn trả sản phẩm được cung cấp Thái độ mua sắm trực tuyến phản ánh trạng thái tâm lý của khách hàng khi thực hiện giao dịch trên Internet.
Theo Afroz (2013), quyết định mua hàng là thái độ sẵn sàng mua sản phẩm hoặc dịch vụ mà người tiêu dùng tin rằng sẽ thỏa mãn nhu cầu của họ, đồng thời chấp nhận rủi ro trong quyết định đó Quá trình ra quyết định mua hàng trực tuyến bao gồm nhiều bước, từ việc nhận thức nhu cầu cho đến việc đánh giá và đưa ra quyết định cuối cùng về việc mua sản phẩm hoặc dịch vụ.
TikTok, được thành lập bởi Zongyi Zhang vào năm 2021, là một ứng dụng cho phép người dùng tạo và chia sẻ video ngắn, xây dựng một cộng đồng giải trí trực tuyến Người sáng tạo có thể sử dụng nhiều công cụ, bộ lọc và hiệu ứng thực tế tăng cường (AR) để sản xuất video độc đáo hoặc tham gia vào các 'thử thách' từ người dùng khác Các thử thách này được tổ chức bằng các thẻ hashtag, giúp người sáng tạo dễ dàng kết nối với những người có sở thích tương tự, từ đó họ có thể thể hiện khả năng hát nhép, nhảy múa hoặc thực hiện các trò hài hước, với các clip thường kéo dài 15 giây và được đặt theo nhạc.
Các lý thuyết hành vi người tiêu dùng
2.2.1 Lý thuyết hành động hợp lý (TRA)
Lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action) do Fishbein và Ajzen (1975) đề xuất cho thấy rằng ý định hành vi là yếu tố quyết định hành vi của khách hàng Ý định này bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính: thái độ và chuẩn mực chủ quan Thái độ của cá nhân được xác định qua niềm tin tích cực hoặc tiêu cực đối với các thuộc tính sản phẩm, trong khi chuẩn mực chủ quan phản ánh nhận thức về áp lực từ các chuẩn mực xã hội đối với hành vi của họ.
Hình 2 1 Thuyết hành động hợp lý (TRA)
2.2.2 Lý thuyết hành vi dự định (TPB)
Năm 1991, Ajzen phát triển lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior) dựa trên những hạn chế của lý thuyết hành động hợp lý (TRA) Ông bổ sung biến thứ ba là nhận thức kiểm soát hành vi, đánh giá khả năng thực hiện hành vi của cá nhân dựa trên nguồn lực và cơ hội Ý định tham gia hành vi được coi là yếu tố quyết định, với giả định rằng ý định mạnh mẽ sẽ dẫn đến khả năng thực hiện hành vi cao hơn Tuy nhiên, Ajzen nhấn mạnh rằng ý định chỉ có thể chuyển thành hành vi nếu hành vi đó nằm trong sự kiểm soát của ý chí, cho phép cá nhân quyết định thực hiện hay không.
Hình 2 2 Thuyết hành vi dự định (TPB)
2.2.3 Lý thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
Theo lý thuyết về nhận thức rủi ro (Theory of Perceived Risk) của tác giả Bauer
Hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi hai loại rủi ro chính: rủi ro liên quan đến giao dịch và rủi ro liên quan đến sản phẩm Khi đối mặt với những rủi ro này, người tiêu dùng thường cảm thấy không chắc chắn và lo ngại về những hậu quả không lường trước được, dẫn đến khả năng mua hàng giảm Để giảm thiểu rủi ro, họ thường thu thập thông tin trước khi quyết định mua sắm Nhận thức về rủi ro đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích hành vi tiêu dùng, vì người tiêu dùng có xu hướng tránh sai lầm hơn là tối đa hóa lợi ích Nghiên cứu cho thấy rằng nhận thức rủi ro ảnh hưởng lớn đến việc chấp nhận mua sắm qua điện thoại và đặt hàng qua thư Khi mua sắm trên điện thoại thông minh, người tiêu dùng cảm thấy rủi ro do không thể kiểm tra trực tiếp sản phẩm, dẫn đến lo ngại về chất lượng và sự phù hợp Họ cũng nhận thức rằng việc mua hàng có thể tốn thời gian hoặc dẫn đến sự thất vọng, ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của họ.
Hình 2 3 Thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
2.2.4 Mô hình lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM)
Mô hình lý thuyết chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) do tác giả Davis (1989) phát triển nhằm giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận máy tính và hành vi của người sử dụng TAM dựa trên mô hình TRA, khảo sát mối liên hệ giữa các yếu tố như tin tưởng, thái độ, quyết định và hành vi trong việc chấp nhận công nghệ thông tin Hiện nay, TAM đã được công nhận rộng rãi là một mô hình tin cậy và cơ bản trong việc mô hình hóa sự chấp nhận công nghệ thông tin của người sử dụng.
Hình 2 4 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Các nghiên cứu liên quan
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Nghiên cứu của Mbete và Tanamal (2020) chỉ ra rằng có 6 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng trực tuyến trên Shopee, bao gồm sự dễ dàng, chất lượng dịch vụ, giá cả, niềm tin, chất lượng thông tin và hình ảnh thương hiệu Trong đó, mức độ dễ dàng và hình ảnh thương hiệu có tác động mạnh mẽ đến quyết định mua hàng, trong khi giá cả, chất lượng thông tin và độ tin cậy không có ảnh hưởng đáng kể.
Mô hình nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích ảnh hưởng của các yếu tố như sự dễ dàng, chất lượng dịch vụ, giá cả, niềm tin, chất lượng thông tin và hình ảnh thương hiệu đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên nền tảng Shopee Các yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc định hình hành vi mua sắm trực tuyến, góp phần vào sự thành công của các giao dịch thương mại điện tử.
Nghiên cứu của Yi Jin Lim và cộng sự (2016) về "Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến: Vai trò trung gian của ý định mua hàng" đã chỉ ra rằng ý định mua hàng có ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi mua sắm trực tuyến Mối quan hệ giữa chuẩn mực chủ quan, nhận thức tính hữu ích và hành vi mua sắm trực tuyến được xác định thông qua ý định mua hàng, trong đó chuẩn mực chủ quan và nhận thức tính hữu ích đều có tác động đáng kể Nghiên cứu này đã nâng cao hiểu biết về sức mạnh giải thích của hành vi mua sắm trực tuyến và ý định mua hàng so với các nghiên cứu trước đây, mặc dù có hạn chế về mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn ở sinh viên đại học.
Hình 2 6: Mô hình nghiên cứu về "Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến: Vai trò trung gian của ý định mua hàng"
Nguồn: Yi Jin Lim và cộng sự (2016)
Nghiên cứu của Michael D Clemes và cộng sự (2014) về việc áp dụng mua sắm trực tuyến ở Bắc Kinh chỉ ra rằng các yếu tố như trang web, nhận thức rủi ro, chất lượng dịch vụ, tiện ích, sự đa dạng sản phẩm, nguồn lực người tiêu dùng, chuẩn mực chủ quan có ảnh hưởng đến lựa chọn mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Trung Quốc, trong khi giá cả, nhân khẩu học và sản phẩm bảo hành không có mối liên hệ Nghiên cứu cũng chỉ ra ba hạn chế chính: chưa phân tích các danh mục mua sắm trực tuyến, chưa xem xét kinh nghiệm mua sắm tại nhà trong quá khứ, và mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn ở khách hàng tại trung tâm thương mại ở Bắc Kinh.
Hình 2 7: Mô hình nghiên cứu về "Phân tích thực nghiệm về việc áp dụng mua sắm trực tuyến ở Bắc Kinh, Trung Quốc"
Nguồn: Michael D Clemes và cộng sự (2014)
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Nghiên cứu của Ngô Xuân Niệm và Bùi Văn Quang (2018) chỉ ra rằng có 6 yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến trên Facebook của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh, bao gồm niềm tin đối với sản phẩm, niềm tin về ảnh hưởng của môi trường xã hội, chính sách hoàn trả, uy tín người bán, sự thuận tiện và livestream Qua việc sử dụng thang đo Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá EFA và kiểm định giả thuyết, kết quả cho thấy tất cả 6 yếu tố đều tác động đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng.
Hình 2 8: Mô hình nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến trên Facebook của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh"
Nguồn: Ngô Xuân Niệm và Bùi Văn Quang (2018)
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Giàu (2016) về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng điện trực tuyến tại Thành phố Hồ Chí Minh đã khảo sát 300 mẫu và xác định được 5 nhân tố chính Trong đó, nhận thức tính hữu ích có tác động mạnh mẽ nhất đến quyết định mua, tiếp theo là nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức kiểm soát hành vi, ảnh hưởng xã hội, và cuối cùng là nhận thức rủi ro với tác động thấp nhất.
Hình 2 9: Mô hình nghiên cứu "Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng điện trực tuyến tại Thành phố Hồ Chí Minh"
Nguồn: Nguyễn Thị Ngọc Giàu (2016)
Nghiên cứu của Trần Thị Yến Phương (2021) đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng trên Facebook của người tiêu dùng tại Đà Nẵng Mục tiêu chính của nghiên cứu là xác định những yếu tố này, trong đó bao gồm Nhận thức rủi ro, Nhận thức sự hữu ích, Nhận thức sự thích thú, Sự tin cậy, Mong đợi về giá, Nhận thức tính dễ sử dụng và Ảnh hưởng xã hội Kết quả cho thấy Nhận thức sự hữu ích và Nhận thức rủi ro là hai nhân tố có tác động lớn nhất đến quyết định mua hàng trực tuyến.
Hình 2 10: Mô hình nghiên cứu "Các nhân tố tác động đến quyết định mua hàng trên Facebook của người tiêu dùng tại thành phố Đà Nẵng"
Nguồn: Trần Thị Yến Phương (2021)
2.3.3 Tổng hợp các nghiên cứu trước
Bảng 2 1 Tổng hợp các nghiên cứu trước Đề tài Tác giả Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Sự dễ dàng trong việc sử dụng nền tảng, chất lượng dịch vụ, giá cả hợp lý, niềm tin vào thương hiệu, chất lượng thông tin sản phẩm và hình ảnh thương hiệu đều có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến trên Shopee Các yếu tố này không chỉ giúp tạo ra trải nghiệm mua sắm thuận lợi mà còn tăng cường sự tin tưởng của khách hàng, từ đó thúc đẩy doanh số bán hàng.
Lý thuyết TAM được sử dụng làm nền tảng cho nghiên cứu, kết hợp với phương pháp nghiên cứu định lượng Nghiên cứu này áp dụng các phương pháp thống kê suy luận, bao gồm quy nạp và xác suất, cùng với thống kê tham số và thống kê đơn biến để phân tích dữ liệu.
Thực hiện khảo sát ở Surabaya, Indonesia với 155 người trả lời
"Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến:
Vai trò trung gian của ý định mua hàng"
Yi Jin Lim và cộng sự
Lý thuyết nền tảng là TPB Sử dụng thang đo Likert, thực hiện khảo sát ở sinh viên từ 18 –
34 tuổi tại đại học Malaysia ở Perlis, thu được 662 câu trả lời
Dữ liệu được phân tích từ công cụ SPSS 18 và AMOS 16
- Nhận thức tính hữu ích
"Phân tích thực nghiệm về việc áp dụng mua sắm trực tuyến ở Bắc Kinh,
Bảng khảo sát thu thập từ 435 người ở Bắc Kinh, Trung Quốc, sử dụng thang đo Likert
Giả định thống kê, kiểm tra Cronbach's Alpha, phân tích hồi quy logistic và ANOVA được sử dụng
- Nguồn lực của người tiêu dùng
- Các yếu tố trang web
"Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến trên Facebook của người tiêu dùng tại
Ngô Xuân Niệm và Bùi Văn Quang
Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện với 300 mẫu khảo sát từ đối tượng 18 – 34 tuổi tại TP.HCM Để đánh giá độ tin cậy, nghiên cứu áp dụng hệ số Cronbach’s Alpha, đồng thời thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) và kiểm định các giả thuyết liên quan.
- Niềm tin đối với sản phẩm
- Niềm tin về những ảnh hưởng của môi trường xã hội
- Livestream - truyền tải trực tuyến
"Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng điện trực tuyến tại Thành phố
Nghiên cứu này áp dụng cả phương pháp định tính và định lượng để phân tích dữ liệu, với việc khảo sát trực tiếp 320 người tại TP.HCM Các phương pháp thống kê mô tả, kiểm định thang đo, phân tích nhân tố EFA, phân tích hồi quy đa biến và kiểm định sự khác biệt đã được thực hiện bằng phần mềm SPSS.
- Nhận thức tính hữu ích
- Nhận thức tính dễ sử dụng
- Nhận thức kiểm soát hành vi
"Các nhân tố tác động đến quyết định mua hàng trên Facebook của người tiêu dùng tại thành phố Đà
Khảo sát tại TP Đà Nẵng đã thu hút 277 người tham gia, sử dụng các phương pháp phân tích như Phân tích Nhân tố Khám phá (EFA), phân tích hồi quy bội, phân tích độ tin cậy và kiểm định sự khác biệt để đưa ra những kết quả chính xác và đáng tin cậy.
- Nhận thức sự hữu ích
- Nhận thức sự thích thú
- Nhận thức tính dễ sử dụng
Nguồn: Tác giả tổng hợp
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quá trình nghiên cứu
Tác giả xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu, sau đó thu thập các bài nghiên cứu liên quan để xây dựng cơ sở lý thuyết Qua việc phân tích các nghiên cứu, tác giả xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của người dùng, từ đó phát triển mô hình nghiên cứu và thiết lập bảng câu hỏi sơ bộ Tiếp theo, tác giả phỏng vấn các chuyên gia trong lĩnh vực kinh doanh trên TikTok để thu thập ý kiến Sau đó, tác giả xây dựng thang đo và bảng khảo sát chính thức để gửi đến sinh viên tại TP Hồ Chí Minh Khi thu thập đủ mẫu cần thiết, dữ liệu sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 23, và từ kết quả phân tích, tác giả sẽ đưa ra các nhận xét và hàm ý quản trị.
Hình 3 1: Quá trình nghiên cứu
Xây dựng thang đo
Gồm có 05 biến độc lập 01 biến phụ thuộc với tổng 22 biến quan sát trong thang đo chính thức Cụ thể:
Niềm tin: 3 biến quan sát
Nhận thức tính hữu ích: 4 biến quan sát
Giá cả: 4 biến quan sát
Truyền tải trực tuyến – Livestream: 4 biến quan sát
Rủi ro: 4 biến quan sát
Quyết định mua: 3 biến quan sát
Bảng 3 1: Thang đo các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu
STT Mã hóa Các biến quan sát Tác giả
Tôi chắc chắn rằng việc mua sắm tại TikTok sẽ đáp ứng được mong muốn của mình
2 NT2 Tôi chắc chắn rằng các sản phẩm của
TikTok có thể đáp ứng nhu cầu
Tôi chắc chắn rằng nhà cung cấp / người bán TikTok có thể phục vụ tốt người tiêu dùng
Nhận thức tính hữu ích
4 HI1 Mua sắm trên TikTok giúp tiết kiệm thời gian
5 HI2 TikTok hữu ích cho việc tìm kiếm thông tin
6 HI3 Mua sắm trực tuyến trên TikTok có nhiều hữu ích
7 HI4 TikTok giúp tiết kiệm chi phí
Mua sắm trực tuyến trên TikTok cho phép tôi tiết kiệm tiền vì tôi không cần trả chi phí vận chuyển
Michael D Clemes và cộng sự (2014)
Mua sắm trực tuyến trên TikTok mang lại cho tôi cơ hội tìm kiếm các sản phẩm tương tự với mức giá rẻ hơn so với các cửa hàng bán lẻ truyền thống.
Mua sắm trực tuyến trên TikTok mang lại giá trị tốt cho đồng tiền của tôi hơn so với mua sắm tại các cửa hàng bán lẻ truyền thống
Tôi nghĩ rằng mua sắm trực tuyến trên TikTok giá sẽ thấp hơn so với các cửa hàng bán lẻ
Truyền tải trực tuyến - Livestream
Khi livestream thì khu vực được giới thiệu có ảnh hưởng đến đánh giá chung về uy tin của người bán
Ngô Xuân Niệm và Bùi Văn Quang
Khi livestream thì sẽ được cảm nhận được hình ảnh thật hơn về sản phẩm so với những hình ảnh được quảng cáo
14 LV3 Khi livestream thì người mẫu hoặc người giới thiệu là quan trọng
15 LV4 Thời điểm livestream là rất quan trọng
Mua sắm trực tuyến trên TikTok có thể gây nguy cơ mất thông tin nhạy cảm, thiếu bảo vệ thông tin tín dụng
Mua sắm trực tuyến trên TikTok có thể mất thời gian do ứng dụng chạy chậm gây tâm lý khó chịu và căng thẳng
Khi mua sắm trực tuyến trên TikTok sản phẩm thực tế không phù hợp với hình ảnh được giới thiệu
19 RR4 Sản phẩm không được giao đúng hạn
Quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok
20 QĐ1 Tôi hài lòng với việc mua sắm trực tuyến trên TikTok
Ngô Xuân Niệm và Bùi Văn Quang
21 QĐ2 Tôi sẽ tiếp tục mua sắm trực tuyến trên
22 QĐ3 Tôi sẽ giới thiệu với người thân, bạn bè tôi về mua sắm trực tuyến trên TikTok
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Phương pháp thu thập thông tin
3.3.1 Thu thập thông tin thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như tài liệu, sách, thông tin trên Internet, và các bài báo khoa học được công bố trên tạp chí Những nguồn này bao gồm cả thư viện của trường học, cung cấp thông tin phong phú và đa dạng cho nghiên cứu.
3.3.2 Thu thập thông tin sơ cấp
Dữ liệu sơ cấp được thu thập từ bảng câu hỏi, tham khảo từ các thang đo trong tài liệu và báo cáo trên tạp chí khoa học trong và ngoài nước Bảng khảo sát được tạo qua Google Form và gửi trực tuyến đến sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh Sau khi thu thập, tác giả sẽ sàng lọc và loại bỏ các câu trả lời không phù hợp với đối tượng nghiên cứu Cuối cùng, dữ liệu sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 23.
Nghiên cứu này tập trung vào "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trên mạng xã hội TikTok của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh" Đối tượng khảo sát là sinh viên hiện đang sống và học tập tại TP Hồ Chí Minh, những người đã và đang mua sắm trên TikTok.
Kích thước mẫu nghiên cứu cho phân tích nhân tố khám phá EFA phải tối thiểu gấp 5 lần tổng số biến quan sát, theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) Điều này được xác nhận bởi Comrey (1973) và Roger (2006), cho thấy rằng cỡ mẫu n=5*x (trong đó n là số lượng mẫu và x là tổng số biến quan sát) là phù hợp cho các nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố.
Bảng câu hỏi nghiên cứu bao gồm 22 biến quan sát, do đó kích thước mẫu tối thiểu cần đạt tỷ lệ 5:1, tương ứng với ít nhất 110 phần tử Tuy nhiên, tác giả đã quyết định chọn kích thước mẫu là 200 để phục vụ cho nghiên cứu.
Nội dung câu hỏi khảo sát
Bảng câu hỏi sử dụng thang đo định danh kết hợp với thang đo Likert 5 cấp độ, bao gồm các mức độ từ (1) Hoàn toàn không đồng ý đến (5) Hoàn toàn đồng ý Nội dung bảng câu hỏi được tổ chức thành 4 phần khác nhau để thu thập thông tin một cách có hệ thống.
Phần 1: Giới thiệu Đầu tiên tác giả giới thiệu người nghiên cứu, đề tài nghiên cứu, tính cấp thiết đề tài và cam kết bảo mật thông tin đối tượng khảo sát Điều này sẽ giúp cho việc khảo sát thuận tiện hơn, tăng sự tin tưởng từ đó người khảo sát cung cấp thông tin chính xác hơn
Phần này sẽ trình bày các câu hỏi cá nhân của người tham gia khảo sát, bao gồm giới tính, năm học và tần suất mua sắm, nhằm xác định đúng đối tượng cần khảo sát Các thang đo được thiết kế theo hình thức thang đo định danh.
Nội dung nghiên cứu tập trung vào việc khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của sinh viên tại TP Hồ Chí Minh trên nền tảng TikTok Để thực hiện nghiên cứu, các thang đo được thiết kế dựa trên thang đo Likert 5 cấp độ.
Cuối cùng, tác giả xác nhận kết quả và gửi lời cảm ơn đến những người tham gia khảo sát vì đã dành thời gian quý báu để cung cấp dữ liệu cho nghiên cứu này.
Phương pháp xử lý thông tin
3.4.1 Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả giúp chỉ ra các đặc điểm nổi bật của mẫu nghiên cứu, bao gồm việc thống kê các biến định tính và định lượng Qua đó, nó đánh giá các tác động đến mô hình nghiên cứu và trình bày đồ thị thể hiện tỷ lệ phần trăm của các biến so với tổng mẫu nghiên cứu.
3.4.2 Phương pháp kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach α là chỉ số thống kê đánh giá mức độ liên kết giữa các mục hỏi trong thang đo Theo tiêu chuẩn, một thang đo được xem là hiệu quả khi hệ số Cronbach Alpha đạt giá trị từ 0.6 trở lên.
Công thức của hệ số Cronbach α là: α = Nρ/[1+ρ(N-1)]
Trong đó: ρ là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi N là số mục hỏi
3.4.3 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) nghiên cứu mối tương quan giữa các biến, tập trung vào các mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau trong dữ liệu Đây là phương pháp phân tích đa biến giúp xác định cấu trúc tiềm ẩn của các biến trong một tập hợp dữ liệu.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố EFA Trị số KMO cần đạt từ 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) để xác định rằng phân tích nhân tố là thích hợp Nếu KMO dưới 0.5, điều này cho thấy phân tích nhân tố có thể không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Bartlett (kiểm định tính cầu của Bartlett) được sử dụng để xác định mối tương quan giữa các biến quan sát trong phân tích nhân tố Khi giá trị p của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy rằng các biến quan sát có mối liên hệ với nhau trong tổng thể.
Trị số Eigenvalue dùng để xác định số lượng yếu tố trong phân tích EFA
Eigenvalue > 1 sẽ được giữ lại trong mô hình phân tích
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) phải > 50% thì mô hình EFA là phù hợp
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) thể hiện mối tương quan giữa biến quan sát và nhân tố Giá trị hệ số tải nhân tố càng cao cho thấy mối liên hệ giữa biến quan sát và nhân tố càng mạnh, ngược lại, giá trị thấp cho thấy mối quan hệ yếu hơn.
3.4.4 Phương pháp phân tích tương quan giữa các biến
Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng, cho phép xác định mức độ tương quan giữa chúng.
Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến +1, với dấu cộng hoặc trừ cho biết hướng tương quan giữa các biến (thuận hoặc nghịch) Giá trị tuyệt đối của hệ số này phản ánh cường độ tương quan, với giá trị càng lớn cho thấy mối tương quan càng mạnh Để kiểm tra tính ý nghĩa thống kê của hệ số tương quan, nếu giá trị sig < 0.05, cặp biến có tương quan tuyến tính; ngược lại, nếu sig > 0.05, cặp biến không có tương quan tuyến tính, với mức ý nghĩa được thiết lập là 5% (0.05).
Sau khi xác định hai biến có mối tương quan tuyến tính, chúng ta cần đánh giá độ mạnh hoặc yếu của mối tương quan này thông qua giá trị tuyệt đối của hệ số r Theo Andy Field (2009), việc này giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến.
|r| < 0.1: mối tương quan rất yếu
|r| < 0.5: mối tương quan trung bình
3.4.5 Phương pháp phân tích hồi quy
Phương pháp phân tích hồi quy giúp xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, từ đó rút ra phương trình hồi quy cuối cùng Phương pháp này cho phép nhận diện các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng.
Kiểm định mô hình hồi quy
Phân tích phương sai ANOVA là một phương pháp quan trọng trong việc kiểm định giả thuyết, giúp đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy một cách chính xác Phép kiểm định F được áp dụng để thực hiện kiểm định này, đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy trong kết quả phân tích.
Mô hình hồi quy phù hợp khi Sig < 0.05 Mô hình hồi quy không phù hợp khi Sig > 0.05
Kiểm tra đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy được thực hiện thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) Một giá trị VIF nhỏ cho thấy khả năng xảy ra đa cộng tuyến là thấp, điều này giúp đảm bảo tính chính xác của các ước lượng trong mô hình.
Kiểm định các giả định phần dƣ Đánh giá giả định qua 3 biểu đồ:
- Biểu đồ Histogram cho biết phân phối chuẩn của các phần dư sai số khi phân tích mô hình hồi quy
- Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa
Biểu đồ Scatter Plot là công cụ quan trọng để kiểm tra giả định về mối liên hệ tuyến tính, giúp xác định xem có vi phạm giả định này trong dữ liệu hay không.
Kiểm định giả thuyết hồi quy sử dụng thống kê t và giá trị Sig để xác định tính hợp lệ của giả thuyết nghiên cứu Giá trị 0.05 được so sánh với hệ số Sig nhằm quyết định chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết Kết quả này giúp xác định xem biến có ý nghĩa thống kê hay không, đồng thời cung cấp phương trình hồi quy đã chuẩn hóa phù hợp.
3.4.6 Kiểm định sự khác biệt trung bình
Kiểm định này để so sánh giá trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa
Nếu giá trị Sig Leneve lớn hơn 0.05, phương sai giữa các nhóm là tương đương nhau Trong kiểm tra ANOVA, nếu giá trị Sig lớn hơn 0.05, điều này cho thấy trung bình của hai nhóm không có sự khác biệt Ngược lại, nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, trung bình của các nhóm sẽ có sự khác biệt rõ rệt.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả
Nghiên cứu đã thu thập 227 mẫu khảo sát, trong đó 21 bảng không phù hợp đã bị loại bỏ Kết quả cuối cùng có 206 bảng khảo sát đạt yêu cầu, được mã hóa và làm sạch dữ liệu trước khi đưa vào phần mềm SPSS 23 để tiến hành phân tích.
4.1.1 Thống kê mô tả các biến định tính
Bảng 4 1 Thống kê mô tả cho biến giới tính
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Hình 4 1 Biều đồ tỷ lệ Giới tính
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Trong tổng số 206 sinh viên đã mua hàng trên TikTok, có 73 khách hàng nam, chiếm 35.4%, và 133 khách hàng nữ, chiếm 64.6% Tỷ lệ này phản ánh thực tế rằng nam sinh viên tại TP HCM thường ít quan tâm đến việc mua sắm trực tuyến hơn so với nữ sinh viên, dẫn đến tỷ lệ nữ cao hơn nam là 29.2%.
Bảng 4 2 Thống kê mô tả cho biến Năm học
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Hình 4 2 Biểu đồ tỷ lệ Năm học
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Trong số 206 sinh viên tham gia khảo sát, sinh viên Năm 4 chiếm tỷ lệ cao nhất với 40.3%, tiếp theo là sinh viên Năm 2 và Năm 3, mỗi năm chiếm 21.8% Sinh viên Năm 1 có tỷ lệ thấp nhất, chỉ 16% Điều này có thể do bảng khảo sát chủ yếu được gửi đến sinh viên Năm 4, là bạn bè của tác giả, dẫn đến tỷ lệ năm này cao hơn so với các năm còn lại.
Thời gian sử dụng TikTok trong ngày
Bảng 4 3 Thống kê mô tả cho biến Thời gian sử dụng
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Hình 4 3 Biểu đồ tỷ lệ Thời gian sử dụng
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Trong một khảo sát với 206 sinh viên, thời gian sử dụng TikTok từ 1 đến 3 giờ chiếm tỷ lệ cao nhất với 43,7%, tiếp theo là dưới 1 giờ với 29,6%, và 25,7% sinh viên sử dụng từ 3 đến 5 giờ, trong khi chỉ có 1% sử dụng hơn 6 giờ mỗi ngày Tỷ lệ này hợp lý, vì TikTok ngày càng trở nên phổ biến trong giới trẻ như một phương tiện giải trí thông qua các video ngắn hấp dẫn Hơn nữa, sinh viên cần cân bằng thời gian giữa học tập và các hoạt động xã hội, do đó thời gian sử dụng TikTok chủ yếu nằm trong khoảng từ 1 đến 3 giờ.
Bảng 4 4 Thống kê mô tả biến Tần suất mua sắm
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Hình 4 4 Biểu đồ tỷ lệ Tần suất mua sắm
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Khảo sát với 206 sinh viên cho thấy tỷ lệ mua sắm cao nhất trong tháng đạt 61.2%, với tần suất 1-2 lần Tần suất 3-4 lần chiếm 29.1%, trong khi tần suất trên 6 lần là 5.3% và từ 5-6 lần chỉ chiếm 4.4% Những tỷ lệ này hợp lý và không ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu, phản ánh mức độ mua sắm trung bình của sinh viên.
4.1.2 Thống kê mô tả các biến định lƣợng
Bảng khảo sát áp dụng thang đo Likert 5 mức độ nhằm đo lường các biến định lượng Kỹ thuật thống kê trung bình được sử dụng để kiểm tra nhận định của đối tượng khảo sát đối với các câu hỏi trong thang đo này.
Bảng 4 5 Thống kê mô tả các biến định lƣợng
Thang đo Biến quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nhận thức tính hữu ích
Nhận thức RR1 1 5 3.99 781 tính rủi ro RR2 1 5 3.38 907
Quyết định mua sắm trực tuyến
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Kết quả khảo sát cho thấy hầu hết các câu hỏi có mức đánh giá thấp nhất là 1 và cao nhất là 5, với giá trị trung bình đều trên 3 và độ lệch chuẩn nhỏ Điều này cho thấy quyết định mua sắm trên TikTok của sinh viên TP HCM đang ở mức khá tốt.
Kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha
Bảng 4 6 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha
Trung bình thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Niềm tin Cronbach’s Alpha = 0.834
Nhận thức tính hữu ích Cronbach’s Alpha = 0.757
Truyền tải trực tuyến – Livestream Cronbach’s Alpha = 0.726
Nhận thức rủi ro Cronbach’s Alpha = 0.746
Quyết định mua sắm trực tuyến Cronbach’s Alpha = 0.813
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Bảng thống kê phân tích Cronbach’s Alpha được thực hiện nhằm kiểm định mức độ chặt chẽ của các biến quan sát trong thang đo Kết quả cho thấy mức độ tin cậy của các biến này.
Biến độc lập "Niềm tin" được đánh giá thông qua ba biến quan sát (NT1, NT2, NT3), với kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đạt 0.834, cao hơn mức 0.6 Các hệ số tương quan giữa biến tổng và các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, cho thấy thang đo này đạt yêu cầu Do đó, toàn bộ các biến quan sát trong thang đo sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Biến độc lập "Nhận thức tính hữu ích" được đo lường thông qua 4 biến quan sát (HI1, HI2, HI3, HI4), cho thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha đạt 0.757, vượt mức 0.6, và tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Kết quả này chứng tỏ thang đo đáp ứng yêu cầu, do đó, toàn bộ các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Biến độc lập "Giá cả" được xác định qua 4 biến quan sát (GC1, GC2, GC3, GC4), cho thấy độ tin cậy cao với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.799, vượt ngưỡng 0.6, và tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 Kết quả này cho thấy thang đo đạt yêu cầu, và các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Biến độc lập "Truyền tải trực tuyến – Livestream" được đánh giá thông qua 4 biến quan sát (TT1, TT2, TT3, TT4), cho thấy độ tin cậy cao với giá trị Cronbach’s Alpha đạt 0.726, vượt mức 0.6, và tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 Kết quả này cho thấy thang đo đạt yêu cầu, và các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
Biến độc lập "Nhận thức rủi ro" được đo lường qua 4 biến quan sát (RR1, RR2, RR3, RR4) với kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đạt 0.746, vượt mức 0.6, và các hệ số tương quan của biến tổng đều lớn hơn 0.3 Kết quả này cho thấy thang đo đạt yêu cầu, do đó toàn bộ các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Biến phụ thuộc "Quyết định mua sắm trực tuyến" được đo lường thông qua 4 biến quan sát (QĐ1, QĐ2, QĐ3, QĐ4), với kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đạt giá trị 0.813, vượt mức tối thiểu 0.6 Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, cho thấy thang đo này đạt yêu cầu Do đó, toàn bộ các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong bước tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích khám phá nhân tố với các biến độc lập
Kiểm định tính thích hợp của mô hình phân tích nhân tố EFA và tính tương quan giữa các biến quan sát (Bartlett’s Test)
Bảng 4 7 Kiểm định KMO và Bartlett’s của các biến độc lập
"Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .853
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1739.561 df 171
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Hệ số KMO đạt 0.853, vượt mức 0.5 và nhỏ hơn 1, trong khi kiểm định Bartlett có giá trị Sig = 0.000, nhỏ hơn 0.05 Những kết quả này cho thấy các biến quan sát trong nhân tố có mối tương quan với nhau, đủ điều kiện và phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Kiểm định hệ số Eigenvalues và phương sai trích của các yếu tố (% Cumulative variance)
Bảng 4 8 Hệ số Eigenvalues và phương sai trích
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Hệ số Eigenvalues cho thấy mô hình phân tích nhân tố đã tạo ra 5 nhân tố với Eigenvalues = 1.031, lớn hơn 1, và phương sai trích đạt 64.333%, vượt qua ngưỡng 50% Điều này có nghĩa là 5 nhân tố được trích ra từ ma trận xoay EFA phản ánh 64.333% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát ban đầu, xác nhận tính chính xác của giả thuyết mô hình nghiên cứu với 5 biến độc lập.
Kiểm định hệ số hội tụ (Factor Loading)
Bảng 4 9 Bảng xoay nhân tố
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập cho thấy hệ số hội tụ của các biến quan sát đều đạt yêu cầu, với giá trị Factor loading lớn hơn 0.5 Phân tích này đã xác định được 5 nhân tố chính.
Nhân tố 1, được hình thành từ ba biến quan sát NT1, NT2 và NT3, phản ánh khía cạnh niềm tin, do đó có thể được đặt tên là "Niềm tin".
Nhân tố 2 được hình thành từ bốn biến quan sát HI1, HI2, HI3 và HI4, tất cả đều phản ánh khía cạnh nhận thức về tính hữu ích Do đó, có thể đặt tên cho nhân tố này là "Nhận thức về tính hữu ích".
"Nhận thức tính hữu ích" kí hiệu HI
Nhân tố 3, được hình thành từ 4 biến quan sát GC1, GC2, GC3, và GC4, phản ánh rõ ràng khía cạnh giá cả Do đó, nhân tố này được đặt tên là "Giá cả" với ký hiệu GC.
Nhân tố 4 được cấu thành từ 4 biến quan sát: TT1, TT2, TT3, và TT4, tất cả đều liên quan đến khía cạnh truyền tải trực tuyến Do đó, nhân tố này có thể được đặt tên là "Truyền Tải Trực Tuyến".
"Truyền tải trực tuyến" kí hiệu TT
Nhân tố 5 được hình thành từ bốn biến quan sát là RR1, RR2, RR3 và RR4, tất cả đều phản ánh khía cạnh nhận thức rủi ro Do đó, nhân tố này có thể được đặt tên là "Nhận thức rủi ro".
"Nhận thức rủi ro" kí hiệu RR
4.3.2 Phân tích khám phá nhân tố với các biến phụ thuộc
Bảng 4 10 Bảng tổng hợp kiểm định biến Quyết định mua hàng
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Kiểm định Bartlett's Test Chi-Square = 210.299, df = 3, Sig =.000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Với bảng tổng hợp trên, thang đo quyết định gồm 3 biến quan sát cho kết quả như sau:
Hệ số KMO đạt 0.714, vượt mức 0.5, và giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, cho thấy các biến quan sát trong mỗi nhóm nhân tố có sự tương quan chặt chẽ và hoàn toàn phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Trị số Eigenvalues đạt 2.191, lớn hơn 1, cùng với phương sai trích 73.035%, vượt qua ngưỡng 50%, cho thấy mô hình EFA được xác nhận Kết quả này hoàn toàn phù hợp với giả thuyết ban đầu.
Hệ số hội tụ của các biến quan sát đạt yêu cầu với hệ số Factor loading đều > 0.5, và phân tích cho thấy chỉ có 1 nhân tố được rút trích Nhân tố duy nhất này bao gồm 3 biến quan sát là QĐ1, QĐ2 và QĐ3, phản ánh các khía cạnh quyết định mua hàng trên TikTok của sinh viên tại TP HCM Do đó, nhân tố này có thể được đặt tên là "Quyết định mua hàng".
Phân tích tương quan Pearson
Bảng 4 11 Kết quả phân tích tương quan giữa các biến
" QĐ NT HI GC TT RR
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Bảng phân tích Pearson cho thấy yếu tố Quyết định có mối tương quan tuyến tính mạnh mẽ với năm biến độc lập: Niềm tin, Nhận thức tính hữu ích, Giá cả, Truyền tải trực tuyến và Nhận thức rủi ro Trong đó, Truyền tải trực tuyến có tác động lớn nhất đến Quyết định mua sắm với hệ số Pearson là 0.543, trong khi Nhận thức rủi ro có tác động thấp nhất với hệ số Pearson là 0.316.
Các biến độc lập có mối tương quan với biến Quyết định, với các hệ số Sig nhỏ hơn 0.05, cho thấy không có biến nào bị loại khỏi mô hình và tất cả đều đủ điều kiện cho phân tích hồi quy Ngoài ra, cần kiểm tra đa cộng tuyến trong quá trình phân tích hồi quy, do sự tương quan giữa các biến độc lập.
Mô hình hồi quy tổng thể
Mô hình hồi quy duới dạng kinh tế:
QĐ = + *NT + *HI + *GC + *TT + *RR
- NT, HI, GC, TT, RR: 5 biến độc lập o NT: Niềm tin o HI: Nhận thức tính hữu ích o GC: Giá cả o TT: Truyền tải trực tuyến o RR: Rủi ro
- β: các hệ số hồi quy
Các giả thuyết nghiên cứu:
H1: Niềm tin có tác động tích cực đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok của sinh viên
H2: Nhận thức tính hữu ích có tác động tích cực đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok của sinh viên
H3: Giá cả có tác động tích cực đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok của sinh viên
H4: Truyền tải trực tuyến có tác động tích cực đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok của sinh viên
H5: Nhận thức rủi ro có tác động tiêu cực đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok của sinh viên
4.5.1 Kiểm định mô hình hồi quy
Phân tích phương sai ANOVA
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Kiểm định F được áp dụng để xác định tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính, nhằm xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Kết quả từ bảng 4.12 cho thấy giá trị F là 0.966 với Sig.=0.000, nhỏ hơn 0.05, điều này chứng tỏ rằng mô hình hồi quy đang sử dụng phù hợp với thực tế và khẳng định sự ảnh hưởng của các biến độc lập NT, HI, GC.
TT, RR khi đưa vào mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc QĐ
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4 13 Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến nhỏ hơn 2 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình là không đáng kể, không ảnh hưởng đến kết quả hồi quy Do đó, có thể kết luận rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5.2 Kiểm định các giả định phần dƣ
Giả định phân phối chuẩn của phần dƣ: Biểu đồ Histogram cho biết phân phối chuẩn của các phần dư sai số khi phân tích mô hình hồi quy
Hình đồ thị Histogram cho thấy kết quả với giá trị Mean = -3.14E – 15, cho thấy phân phối phần dư gần bằng 0, và độ lệch chuẩn Std Dev = 0.988 gần bằng 1 Điều này cho thấy giả thuyết về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ P-P Plot ở hình 4.6 cho thấy tất cả các phần dư xoay quanh đường thẳng từ gốc tọa độ đi lên, từ trái sang phải, chứng tỏ rằng dữ liệu và phần dư đều tuân theo phân phối chuẩn Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bởi biểu đồ phân tán
Biểu đồ phân tán trong Hình 4.7 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên từ trên xuống dưới và từ trái qua phải theo đường thẳng qua điểm 0 Điều này chỉ ra rằng không có mối liên hệ nào giữa các giá trị dự đoán và phần dư, do đó không có sự vi phạm giả định về mối quan hệ tuyến tính.
Hình 4 7 Biểu đồ phân tán Scatter Plot
4.5.3 Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Bảng 4 14 Hệ số hồi quy giữa các biến
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS
Giả thuyết H1 cho rằng niềm tin có tác động thuận chiều đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok của sinh viên Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy biến niềm tin có hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0.125 với t = 1.781 và Sig = 0.076, cho thấy hệ số này không có ý nghĩa thống kê Do đó, kết luận rằng niềm tin tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok của sinh viên không được chấp nhận, và giả thuyết H1 chưa có ý nghĩa thống kê khi xem xét mối quan hệ trong phương trình hồi quy.
Nhận thức tính hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok của sinh viên, với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0.216 (t=2.982, Sig.= 0.003
