Mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số, nhận thức rủi ro, hình Ảnh Điểm Đến, niềm yêu thích thương hiệu và Ý Định Đi du lịch trường hợp thành phố hồ chí minh

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn với đề tài “Mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số, niềm yêu thích thương hiệu, hình ảnh điểm đến tới ý định đi du lịch

GIỚI THIỆU

Lý do lựa chọn đề tài

Du lịch là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ trong nền kinh tế toàn cầu, mang lại lợi ích cho nhiều quốc gia và đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và xóa đói giảm nghèo Du lịch không chỉ tạo ra doanh thu cho cá nhân, doanh nghiệp và chính phủ mà còn góp phần giải quyết vấn đề việc làm Du lịch nội địa được xem là tiềm năng lớn cho sự phát triển kinh tế và văn hóa xã hội, đồng thời thúc đẩy sự liên kết và hội nhập giữa các điểm đến Ngành du lịch quốc tế cũng trở thành một trong những ngành kinh tế quan trọng, thúc đẩy dòng chảy của con người, hàng hóa và vốn Để phát triển ngành du lịch, cần khám phá cả thị trường trong nước và quốc tế, đồng thời cung cấp trải nghiệm vượt trội cho du khách để khuyến khích sự quay trở lại Ý định du lịch của du khách thay đổi theo thời gian và bối cảnh nghiên cứu, tuy nhiên, các mô hình nghiên cứu hiện tại vẫn chưa phản ánh đầy đủ sự phức tạp của các yếu tố ảnh hưởng Với mức thu nhập bình quân toàn cầu gia tăng, nhu cầu về dịch vụ du lịch dự kiến sẽ tiếp tục tăng, dẫn đến sự cạnh tranh giữa các điểm đến ngày càng cao và tạo ra nhiều cơ hội lựa chọn cho du khách Điều này yêu cầu các nhà nghiên cứu cần mở rộng các yếu tố nghiên cứu để đảm bảo tính đa chiều và đặc thù của từng bối cảnh.

Du lịch có tính rủi ro cao hơn các sản phẩm khác do các đặc điểm như tính vô hình, tính thay đổi, tính không thể tách rời và tính dễ hỏng Ngoài ra, sản phẩm du lịch còn chịu ảnh hưởng từ các yếu tố như thời tiết, thái độ của người dân địa phương, đình công, khủng bố, bất ổn chính trị, dịch bệnh và thiên tai, làm gia tăng mức độ rủi ro (Fuchs và Reichel, 2006) Du khách thường lựa chọn điểm đến dựa trên mong đợi về lợi ích, độ an toàn và chi phí Nếu cảm thấy không an toàn, họ sẽ có ấn tượng tiêu cực về điểm đến (Seabra và c.s., 2013) Do đó, nhận thức về rủi ro là yếu tố quan trọng cần được nghiên cứu trong bối cảnh du lịch hiện nay.

Khách du lịch thường tham khảo nhiều nguồn thông tin khác nhau trước khi quyết định chọn điểm đến cho chuyến đi của mình, dựa vào thông tin liên quan và ký ức cá nhân (Fodness và Murray, 1997) Quy trình này bao gồm việc tìm hiểu, đánh giá và cuối cùng là cam kết lựa chọn điểm đến (Um và Crompton, 1990; Woodside và Lysonski, 1989) Theo Sách trắng Thương mại Điện tử Việt Nam (2022), Việt Nam đứng thứ 12 thế giới về số lượng người dùng Internet, với trung bình mỗi người dành khoảng 6 giờ 28 phút mỗi ngày trực tuyến, trong đó 94% người dùng truy cập hàng ngày và ưu tiên tìm kiếm thông tin trên mạng xã hội hơn các trang báo chí chính thống Sự phong phú của thông tin trên Internet giúp du khách dễ dàng thu thập dữ liệu về sản phẩm và dịch vụ, bao gồm cả thông tin du lịch Qua eWOM (Electronic Word of Mouth), du khách có thể tiếp cận ý kiến và nhận xét từ người khác thông qua bình luận và đánh giá trên nhiều nền tảng, từ đó so sánh và chọn lựa dịch vụ tối ưu Vai trò của eWOM ngày càng quan trọng, có ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi và ý định du lịch của du khách, như nhiều nghiên cứu đã chỉ ra (Abubakar, 2016; Jalilvand, Mohammad Reza, và c.s., 2012).

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt giữa các điểm đến du lịch, việc xây dựng thương hiệu điểm đến độc đáo và hình ảnh hấp dẫn là yếu tố quan trọng để thu hút và giữ chân du khách Hình ảnh tích cực của điểm đến giúp khách du lịch cảm thấy yên tâm hơn, tăng khả năng lựa chọn điểm đến cho chuyến đi Nghiên cứu của Kim và cộng sự (2021) cho thấy mức độ rủi ro thấp hơn tại điểm đến sẽ tạo ra hình ảnh tích cực, từ đó thúc đẩy ý định du lịch Mandler và cộng sự (2020) cũng khẳng định rằng các thương hiệu tạo ra nhận thức tích cực qua tín hiệu thị trường, dẫn đến sự gắn bó và yêu thích thương hiệu, ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định du lịch Hiểu rõ những yếu tố này giúp các nhà quản lý du lịch xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả nhằm nâng cao sức hấp dẫn của điểm đến.

Việt Nam, với tiềm năng du lịch to lớn, được đánh giá cao bởi các chuyên gia quốc tế, đặc biệt là TP.HCM, trung tâm du lịch hàng đầu cả nước Theo Cục Du lịch Quốc gia Việt Nam, trong hai tháng đầu năm 2024, lượng khách quốc tế đến Việt Nam đạt hơn 1,5 triệu lượt/tháng, tương đương với thời điểm trước dịch Covid-19 Doanh thu du lịch quý I/2024 ước đạt 189 nghìn tỷ đồng, tăng 15,3% so với năm trước Tuy nhiên, so với các nước trong khu vực như Malaysia và Thái Lan, lượng khách quốc tế đến Việt Nam còn hạn chế Vì vậy, nghiên cứu về mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số, nhận thức rủi ro và hình ảnh điểm đến tại TP.HCM là cần thiết, nhằm cung cấp cơ sở khoa học cho việc xây dựng chiến lược thu hút du khách đến Việt Nam.

Tổng quan tình hình nghiên cứu của đề tài

1.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài có liên quan

Nghiên cứu về ý định du lịch đã thu hút nhiều tác giả, mỗi người đều tiếp cận từ những góc độ khác nhau.

Theo lý thuyết của Crompton (1979) và Hsu cùng cộng sự (2009), động cơ du lịch được chia thành hai nhóm chính: nhân tố đẩy (Push motives) và nhân tố kéo (Pull motives) Nhân tố đẩy liên quan đến các yếu tố tâm lý, thể chất, tương tác xã hội và sự khám phá, trong khi nhân tố kéo bao gồm các yếu tố bên ngoài như phương tiện vận chuyển, cơ sở lưu trú, sự thân thiện của người dân, chất lượng và sự đa dạng của ẩm thực, giá cả, an toàn, tài nguyên văn hóa, lịch sử điểm đến và hình ảnh điểm đến Nghiên cứu gần đây của Guillet và cộng sự (2011), Phau và cộng sự (2014) đã tập trung vào động cơ đẩy liên quan đến mong đợi về điểm đến, trong khi các nghiên cứu của Forster và cộng sự (2012), Haider và Ewing (1990) phân tích các đặc điểm, đặc trưng của điểm đến như là động cơ kéo Những nhân tố này không chỉ ảnh hưởng đến nhận thức của du khách về điểm đến mà còn tác động đến quá trình hình thành các mục tiêu ưu tiên trong việc lựa chọn điểm đến khi du lịch.

Mathieson và Wall (1982) đã phát triển một mô hình lý thuyết về quá trình ra quyết định du lịch, bao gồm các bước: nhận thức nhu cầu và mong muốn, tìm kiếm và đánh giá thông tin, chuẩn bị và trải nghiệm chuyến đi, và đánh giá mức độ hài lòng sau chuyến đi Ngoài ra, Correia và Pimpao (2008) cũng nghiên cứu quy trình ra quyết định của khách du lịch, tập trung vào phân tích giai đoạn trước và sau khi mua hàng để hiểu rõ hơn về cách du khách lựa chọn địa điểm du lịch.

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng nguồn thông tin ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định chọn điểm đến của du khách Choi và Chu (1999) cho biết 75% du khách Nhật Bản chọn các quốc gia như Hoa Kỳ, Pháp và Anh nhờ vào chiến lược quảng bá du lịch hiệu quả Tuy nhiên, Fodness và Murray (1997), cùng với Kerstetter và Cho (2004), khẳng định rằng kinh nghiệm du lịch cá nhân là nguồn thông tin đáng tin cậy nhất khi du khách có xu hướng dựa vào trải nghiệm của chính mình Mặc dù vậy, Lehto và cộng sự (2004) cho rằng ngay cả những du khách dày dạn kinh nghiệm vẫn tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn khác nhau Jalilvand và cộng sự (2012) nhấn mạnh tầm quan trọng của thông tin truyền miệng (WOM) và eWOM trong việc tạo lợi thế cạnh tranh cho ngành du lịch Nghiên cứu của Riofrio – Carbajal và cộng sự (2023) chỉ ra rằng những người có sức ảnh hưởng đóng vai trò quan trọng trong việc tái khởi động du lịch ở Peru sau dịch Covid-19, thông qua việc kể lại trải nghiệm và cung cấp nội dung kỹ thuật số hấp dẫn Cuối cùng, nghiên cứu của Xia Yang và cộng sự (2024) tập trung vào tác động của khoảng cách văn hóa, rủi ro nhận thức và eWOM đến hình ảnh điểm đến trong mắt sinh viên đại học.

Nghiên cứu về mối liên hệ giữa nhận thức rủi ro, lo ngại về an toàn và hành vi của khách du lịch đã thu hút sự chú ý từ nhiều nhà nghiên cứu Roehl và Fesenmaier (1992) là những người đầu tiên khám phá nhận thức rủi ro trong du lịch, xác định các loại rủi ro như rủi ro thiết bị, tài chính, vật chất, xã hội, sự hài lòng và thời gian Maser và Weiermair (1998) mở rộng danh sách này với các rủi ro như bệnh tật, tội phạm, thiên tai và vấn đề văn hóa Lepp và Gibson (2003) đã phát hiện bảy loại rủi ro khác nhau ở người trưởng thành Mỹ, bao gồm sức khỏe, bất ổn chính trị, khủng bố và tội phạm Cuối cùng, Cetinsoz và Ege (2013) đã nghiên cứu 559 khách du lịch nước ngoài đến Alanya, chỉ ra rằng rủi ro cảm nhận có thể được phân loại thành năm khía cạnh: rủi ro vật chất, sự hài lòng, thời gian, tâm lý xã hội và chức năng.

Nghiên cứu về lý thuyết tương đồng cho thấy sự phù hợp giữa hình ảnh điểm đến và hình ảnh bản thân du khách có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi du lịch Sirgy và Su (2000) đã chỉ ra rằng sự tương đồng này làm gia tăng thái độ tích cực của du khách đối với điểm đến, dẫn đến khả năng họ sẽ ghé thăm hoặc chia sẻ thông tin tốt về nơi đó Nghiên cứu của Matzler và cộng sự (2016) cũng xác định rằng sự tương đồng giữa nhận thức về tính cách thương hiệu quốc gia và tính cách cá nhân của du khách là yếu tố trung gian, làm tăng ý định thăm quan điểm đến Kết quả này cũng được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Usakli và Baloglu (2011), cho thấy sự tương đồng có ảnh hưởng tích cực đến ý định hành vi du lịch.

1.2.2 Các nghiên cứu trong nước có liên quan

Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu về du lịch đã được thực hiện, chủ yếu tập trung vào việc đánh giá sự hài lòng và lòng trung thành của khách du lịch, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn điểm đến của họ.

Nghiên cứu của Hoàng Thị Thu Hương (2016) đã kết hợp động cơ đẩy và kéo để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch, đặc biệt so sánh giữa Huế và Đà Nẵng, hai điểm đến tiêu biểu cho du lịch văn hóa và du lịch biển Nghiên cứu xây dựng hai mô hình cho du khách lần đầu và du khách có kinh nghiệm, cho thấy các yếu tố ban đầu có ảnh hưởng tích cực đến sự lựa chọn điểm đến Trong khi đó, nghiên cứu của Trần Thanh Phong và Phan Trọng Nghĩa (2022) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn điểm đến tại Việt Nam, nhấn mạnh mối quan hệ giữa thái độ về hình ảnh tổng thể, chuẩn mực chủ quan, kiểm soát hành vi nhận thức và ý định chọn điểm đến Kết quả cho thấy kiểm soát hành vi nhận thức là yếu tố mạnh nhất ảnh hưởng đến ý định chọn điểm đến, khác với các nghiên cứu trước đó.

Nghiên cứu của Dam (2017) cho thấy rằng rủi ro tài chính, tâm lý và thể chất ảnh hưởng tiêu cực đến sự trung thành của du khách quốc tế với điểm đến Ngược lại, cảm giác mạo hiểm trong du lịch lại khuyến khích du khách quay lại các điểm đến biển Lê Chí Công (2018) chỉ ra rằng rủi ro cảm nhận có tác động tiêu cực đến thái độ và ý định sử dụng chương trình du lịch của du khách tại Nha Trang Ngoài ra, nghiên cứu của Nguyễn Viết Bằng và cộng sự (2020) cũng xác định mối quan hệ giữa rủi ro cảm nhận, mức độ hài lòng và ý định quay trở lại của du khách tại Lâm Đồng.

Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số (eWOM) và ý định hành vi trong ngành du lịch, dựa trên lý thuyết hành vi dự định Nghiên cứu của Ngô Đình Tâm (2018) phân tích tác động của đánh giá, bình luận kèm hình ảnh trên Internet đến ý định chọn điểm đến của du khách, cho thấy eWOM có ảnh hưởng tích cực đến quyết định này Nghiên cứu gần đây của Nghiêm Thiện Cư và Hà Nam Khánh Giao cũng tiếp tục khai thác chủ đề này.

Nghiên cứu năm 2022 cho thấy rằng chất lượng, độ tin cậy và nhu cầu thông tin từ eWOM có ảnh hưởng tích cực đến ý định lựa chọn nhà hàng Hơn nữa, sự hữu ích của thông tin eWOM không chỉ tác động đến việc chấp nhận thông tin mà còn ảnh hưởng đến quyết định chọn lựa nhà hàng của người tiêu dùng.

Đối tượng và khách thể nghiên cứu

Mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro và truyền miệng trên không gian số có ảnh hưởng đáng kể đến niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến, từ đó tác động đến ý định đi du lịch của du khách Khi du khách nhận thức rõ ràng về rủi ro, sự chia sẻ thông tin qua truyền miệng trực tuyến có thể củng cố hoặc giảm sút sự yêu thích thương hiệu, ảnh hưởng đến quyết định cuối cùng của họ về việc lựa chọn điểm đến du lịch.

Khách du lịch nội địa và quốc tế có ý định đi du lịch tại TP.HCM.

Phạm vi nghiên cứu

Về không gian điểm đến du lịch: TP.HCM

Về thời gian: Thời gian nghiên cứu trong khoảng 6 tháng từ 03/2024 đến 09/2024.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích tác động của niềm yêu thích thương hiệu, hình ảnh điểm đến, nhận thức rủi ro và truyền miệng trên không gian số đến ý định du lịch Nghiên cứu cũng đưa ra các đề xuất chính sách nhằm thu hút du khách đến TP.HCM.

Hệ thống hóa và lựa chọn những vấn đề lý luận liên quan tới ý định đi du lịch

Nghiên cứu này nhằm xác định mối quan hệ giữa các yếu tố như nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số, niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến đối với ý định đi du lịch Đồng thời, bài viết cũng đo lường mức độ ảnh hưởng của niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến đến quyết định du lịch của khách hàng Bên cạnh đó, nghiên cứu sẽ đánh giá tác động của nhận thức rủi ro và truyền miệng trên không gian số (eWOM) đến niềm yêu thích thương hiệu, từ đó đưa ra các đề xuất giúp doanh nghiệp và các đơn vị liên quan thu hút khách du lịch đến TP.HCM.

Câu hỏi nghiên cứu

Với mục tiêu đã trình bày, bài nghiên cứu sẽ trả lời 03 câu hỏi nghiên cứu sau:

Mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số, niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng đáng kể đến ý định đi du lịch của du khách Nhận thức rủi ro có thể làm giảm sự tin tưởng của du khách, trong khi truyền miệng tích cực trên các nền tảng số có thể gia tăng sự hấp dẫn của điểm đến Niềm yêu thích thương hiệu cũng đóng vai trò quan trọng, giúp tạo dựng hình ảnh tích cực cho điểm đến và khuyến khích du khách lựa chọn đi du lịch Tóm lại, sự kết hợp giữa các yếu tố này quyết định hành vi du lịch của khách hàng.

Mức độ tác động của truyền miệng trên không gian số và nhận thức rủi ro đến yếu tố trung gian niềm yêu thích thương hiệu như thế nào?

Mức độ tác động của hình ảnh điểm đến và niềm yêu thích thương hiệu đến ý định đi du lịch như thế nào?

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu lý luận

Để tìm hiểu tổng quan về đề tài và các cơ sở lý luận cũng như mô hình liên quan, cần áp dụng các phương pháp nghiên cứu lý luận như phân tích và tổng hợp lý thuyết, cùng với phương pháp phân loại và hệ thống hóa lý thuyết.

Phương pháp nghiên cứu thực tiễn

Phương pháp điều tra bằng bảng hỏi

Phương pháp thống kê toán học được áp dụng để xử lý kết quả nghiên cứu thực tiễn, sử dụng các phép thống kê trên phần mềm SPSS và SmartPLS 3.2.9.

Kết cấu của luận văn

Kết cấu của luận văn gồm có 05 chương:

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 3: Thiết kế nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Thảo luận kết quả nghiên cứu và khuyến nghị

Chương một của luận văn đã hệ thống hóa và trình bày chi tiết các khía cạnh nền tảng liên quan đến đề tài nghiên cứu, nhấn mạnh sự cần thiết của việc nghiên cứu mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số (eWOM), niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến đến ý định du lịch Trong bối cảnh TP.HCM đang nỗ lực nâng cao vị thế như một điểm đến hấp dẫn, việc kết hợp các yếu tố này trong nghiên cứu ý định du lịch là rất quan trọng Đối tượng nghiên cứu được xác định là mối quan hệ giữa các yếu tố trên và ý định đi du lịch của du khách, với khách thể nghiên cứu là những người có ý định chọn TP.HCM làm điểm đến Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong TP.HCM nhằm đưa ra các đề xuất cụ thể nâng cao sức hấp dẫn của thành phố Mục tiêu nghiên cứu được phân chia thành mục tiêu chung và cụ thể, với các câu hỏi nghiên cứu tập trung vào đo lường mức độ tác động của các yếu tố Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng để đảm bảo tính khoa học cho kết quả nghiên cứu, tạo nền tảng lý luận và phương pháp luận vững chắc cho các chương tiếp theo.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Các khái niệm liên quan

2.1.1 Khái niệm về du lịch

Thuật ngữ "du lịch" có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp cổ, mang ý nghĩa là đi một vòng Theo Jafari (1977), du lịch được định nghĩa là hoạt động mà con người rời khỏi nơi cư trú thường xuyên, chịu ảnh hưởng của văn hóa, xã hội, kinh tế và môi trường tại điểm đến Leiper (1979) cũng đồng tình với quan điểm này và nhấn mạnh rằng thời gian du lịch có thể kéo dài từ một đêm trở lên, với mục đích không phải để kiếm tiền Theo Luật du lịch Việt Nam 2017, du lịch bao gồm các hoạt động liên quan đến việc đi ra ngoài nơi cư trú thường xuyên trong thời gian không quá một năm, nhằm đáp ứng nhu cầu tham quan, nghỉ dưỡng, giải trí, tìm hiểu và khám phá tài nguyên du lịch, hoặc kết hợp với mục đích hợp pháp khác.

Khái niệm du lịch đã được bổ sung và hoàn thiện qua thời gian, nhưng có thể tóm gọn lại qua ba nhân tố chính: Thứ nhất, du lịch là sự di chuyển tạm thời trong một khoảng thời gian nhất định, bắt đầu và kết thúc tại cùng một điểm Thứ hai, du khách đến điểm đến để sử dụng các dịch vụ như lưu trú, ăn uống và vui chơi giải trí nhằm thỏa mãn nhu cầu của họ Thứ ba, mục đích của chuyến đi có thể đa dạng, nhưng không bao gồm định cư, làm việc để kiếm tiền hoặc học tập tại điểm đến.

2.1.2 Khái niệm khách du lịch

Vào cuối thế kỷ XVIII, tại Pháp, khái niệm khách du lịch được định nghĩa là những người thực hiện cuộc hành trình lớn từ Paris đến Đông Nam nước Pháp Qua thời gian, định nghĩa này đã phát triển, theo đó, khách du lịch được hiểu là những người tham gia các hoạt động liên quan đến kỳ nghỉ xa, rời khỏi nơi cư trú thường xuyên ít nhất một đêm (Leiper, 1979) Khách du lịch bao gồm những người ra khỏi nơi cư trú trong thời gian không quá một năm liên tục để tham quan, vui chơi, nghỉ dưỡng, không nhằm mục đích học tập hay kiếm tiền Theo luật du lịch Việt Nam 2017, khách du lịch là người đi du lịch hoặc kết hợp đi du lịch, ngoại trừ trường hợp đi học hay làm việc để nhận thu nhập tại nơi đến Khách du lịch được phân loại thành khách du lịch nội địa, khách du lịch quốc tế đến Việt Nam và khách du lịch ra nước ngoài Khách du lịch nội địa là công dân Việt Nam và người nước ngoài cư trú tại Việt Nam, trong khi khách du lịch quốc tế đến Việt Nam là người nước ngoài và người Việt Nam định cư ở nước ngoài.

2.1.3 Khái niệm điểm đến du lịch Điểm đến du lịch được nhiều tác giả tiếp cận ở nhiều góc độ khác nhau nên rất đa dạng và khó thống nhất tùy thuộc vào bối cảnh của nghiên cứu Theo cách tiếp cận truyền thống, điểm đến du lịch được xác định bởi yếu tố địa lý hay phạm vi không gian lãnh thổ Điểm đến có thể là một châu lục, một đất nước, một hòn đảo hoặc một thị trấn, nơi du khách đến tham quan và được cung cấp các sản phẩm, dịch vụ du lịch khác nhau Điểm đến có thể có khuôn khổ chính trị và pháp lý riêng, được áp dụng các kế hoạch marketing và đặc biệt phải có tên gọi hoặc thương hiệu cụ thể để du khách có thể nhận diện (Buhalis, 2000) Tác giả Nguyễn Văn Mạnh (2007) cũng đồng tình với quan điểm trên khi cho rằng điểm đến du lịch là địa điểm mà ta có thể cảm nhận được bằng đường biên giới về địa lý, đường biên giới về chính trị hay kinh tế, có tài nguyên du lịch hấp dẫn, thu hút và đáp ứng được nhu cầu của khách du lịch

Các nhà nghiên cứu coi điểm đến du lịch như một sản phẩm hoặc thương hiệu, được hình thành từ nhiều yếu tố như thời tiết, cơ sở hạ tầng, kiến trúc, dịch vụ, đặc điểm tự nhiên và văn hóa, nhằm mang đến trải nghiệm tốt cho du khách (Beerli và Martín, 2004; Kozak, 2002; Yoon và Uysal, 2005) Van Raaij (1986) định nghĩa điểm đến du lịch bao gồm các yếu tố tự nhiên như khí hậu và cảnh quan, cùng với các yếu tố nhân tạo như khách sạn và phương tiện giao thông Theo Beerli và Martin (2004), điểm đến cần được quản lý và phát triển như một thương hiệu Mike và Caster (2007) nêu rõ rằng điểm đến du lịch là sự tổng hợp của sáu yếu tố chính: (1) Điểm thu hút khách, (2) Trang thiết bị tiện nghi, (3) Khả năng tiếp cận, (4) Nguồn nhân lực, (5) Nét đặc trưng của điểm đến, và (6) Giá cả.

Hình 2.1: Điểm đến du lịch

Từ góc độ khoa học du lịch, điểm đến du lịch được nghiên cứu dưới khía cạnh di chuyển của du khách và tác động của họ đến địa điểm này Luận văn này xem điểm đến như một sản phẩm du lịch, bao gồm cả yếu tố hữu hình như địa lý, điểm thu hút và cơ sở hạ tầng, lẫn yếu tố vô hình như thương hiệu và danh tiếng của điểm đến.

2.1.4 Khái niệm niềm yêu thích thương hiệu

Niềm yêu thích thương hiệu là cảm xúc mạnh mẽ mà khách hàng dành cho một thương hiệu cụ thể, thể hiện qua mối quan hệ lâu dài (Joshi và Garg, 2021) Tình yêu thương hiệu không chỉ khiến du khách có cảm xúc mãnh liệt hơn khi lựa chọn mà còn làm họ sẵn sàng chi trả nhiều hơn cho dịch vụ mong muốn (Hwang và Kandampully, 2012; Ahuvia và c.s., 2020) Theo các nghiên cứu khác, niềm yêu thích thương hiệu được xem là sự đam mê và cảm xúc của khách hàng, dẫn đến sự cam kết và trung thành, đồng thời phản ánh sự hài lòng của họ (Sarkar và c.s., 2019) Aro và cộng sự (2018) cũng như Swanson (2017) đã đề xuất khái niệm niềm yêu thương hiệu điểm đến, thể hiện tình yêu mà khách du lịch dành cho một địa điểm du lịch cụ thể.

2.1.5 Khái niệm hình ảnh điểm đến

Hình ảnh điểm đến là một khái niệm quan trọng trong ngành du lịch, ảnh hưởng trực tiếp đến ý định đi du lịch, mức độ hài lòng và hành vi sau khi mua (Baud – Bovy và Lawson, 1977; Bigné và c.s., 2001; Chen & Tsai, 2007; Echtner và Ritchie, 2003; Oppermann, 2000) Lawson và các cộng sự (1977) đã định nghĩa hình ảnh điểm đến là tổng hợp của tất cả các hiểu biết, ấn tượng, tưởng tượng và cảm xúc của cá nhân hoặc nhóm về một địa điểm cụ thể Các nhà nghiên cứu như Crompton (1979) và Fakeye & Crompton (1991) cũng cho rằng hình ảnh điểm đến phản ánh kiến thức, cảm giác và nhận thức tổng thể của một người đối với một địa điểm nhất định Tương tự, Coshall (2000) cho rằng hình ảnh là nhận thức cá nhân về các đặc điểm của điểm đến Do đó, trong nghiên cứu này, hình ảnh điểm đến được hiểu là tất cả các ấn tượng, tưởng tượng và cảm xúc của du khách về một địa điểm cụ thể.

2.1.6 Khái niệm về truyền miệng trên không gian số

Sự phát triển của Internet đã làm thay đổi cách người tiêu dùng tìm kiếm thông tin về sản phẩm và dịch vụ Internet không chỉ cung cấp khả năng giao tiếp mà còn cho phép người dùng truy cập vào nhiều nguồn tài nguyên đa dạng, từ đó thu thập thông tin qua truyền miệng trong không gian số Theo Hennig và cộng sự (2004), eWOM bao gồm các ý kiến tích cực hoặc tiêu cực từ khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại, hoặc những người đã sử dụng sản phẩm Litvin và cộng sự (2008) đã chỉ ra rằng các đánh giá trực tuyến mang lại thông tin đáng tin cậy cho người dùng, và định nghĩa eWOM là tất cả các hoạt động truyền thông không chính thức liên quan đến hàng hóa và dịch vụ trên nền tảng Internet.

eWOM (tiếp thị truyền miệng điện tử) là quá trình người tiêu dùng chia sẻ ý kiến của mình trên các nền tảng trực tuyến, từ đó ảnh hưởng đến quyết định của người khác về sản phẩm Khái niệm này chủ yếu được hiểu là các nhận xét, đánh giá và ý kiến của người dùng về sản phẩm, dịch vụ hoặc tổ chức thông qua Internet.

2.1.7 Khái niệm về nhận thức rủi ro

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhận thức rủi ro là yếu tố quan trọng đối với khách hàng trong ngành dịch vụ hơn là sản phẩm tiêu dùng (Murray và Schlacter, 1990) Bauer (1960) lần đầu tiên giới thiệu khái niệm này trong nghiên cứu marketing, cho rằng hành vi tiêu dùng luôn liên quan đến rủi ro và có thể dẫn đến hậu quả khó lường Taylor (1974) cũng nhấn mạnh rằng người tiêu dùng luôn có khả năng gặp rủi ro trong bất kỳ tình huống lựa chọn nào, dẫn đến khả năng mất mát khi mua hàng hóa và dịch vụ Nhận thức rủi ro chỉ có thể được phản ứng và đối phó khi cá nhân nhận thức rõ về nó, ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định tiêu dùng (Bauer, 1960) Các nhà nghiên cứu như Cox và Rich (1964) đã chỉ ra rằng nhận thức rủi ro là yếu tố kép, bao gồm cảm nhận về mức độ thành công hoặc thất bại và sự bấp bênh liên quan đến hậu quả Schiffman và Kanuk (2000) định nghĩa nhận thức rủi ro là sự không chắc chắn mà người tiêu dùng gặp phải khi không thể dự đoán hậu quả từ quyết định mua sắm Trong luận văn này, tác giả sẽ sử dụng khái niệm nhận thức rủi ro như là sự nhận thức về sự không chắc chắn mà khách du lịch phải đối mặt khi không thể đoán trước hậu quả từ các quyết định của mình.

2.1.8 Khái niệm về ý định hành vi

Ý định hành vi là khái niệm đã được nghiên cứu rộng rãi, được Ajzen và Fishbein (1975) mô tả như mức độ sẵn sàng của cá nhân để thực hiện một hành vi cụ thể, đóng vai trò là yếu tố tiền đề cho hành vi thực tế Warshaw và Davis (1985) định nghĩa ý định hành vi là mức độ kế hoạch và ý thức của cá nhân trong việc thực hiện hoặc không thực hiện hành vi trong tương lai, cho thấy rằng khi ý định càng mạnh mẽ, khả năng thực hiện hành vi càng cao Ajzen (1991) nhấn mạnh rằng ý định là yếu tố tạo động lực, thể hiện động lực của cá nhân trong việc thực hiện hành vi, bao gồm cả hướng đi và cường độ nỗ lực Ajzen và Fishbein (2005) khẳng định rằng ý định có mối quan hệ chặt chẽ với hành vi thực tế, và có thể được hiểu là ý định chủ quan của cá nhân trong việc thực hiện hoặc không thực hiện một hành động cụ thể trong tương lai, có thể được thể hiện qua các phản hồi như "tôi có kế hoạch làm việc này" hoặc "tôi có ý định làm việc này".

2.1.9 Khái niệm về ý định đi du lịch

Nghiên cứu ý định hành vi của khách du lịch đối với các loại hình du lịch khác nhau là rất quan trọng để hiểu rõ hoạt động của ngành du lịch (Chen, 2020) Nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng luôn thay đổi, do đó việc dự đoán hành vi mua sắm của du khách là hữu ích cho các chủ sở hữu điểm đến Ý định du lịch hình thành từ niềm tin của du khách khi đánh giá sản phẩm du lịch và lập kế hoạch tham gia Theo Chen & Tsai (2007), ý định đi du lịch phản ánh khả năng của du khách sẽ đến thăm điểm đến trong tương lai Nhiều nghiên cứu cho thấy ý định hành vi của du khách thể hiện khả năng họ sẽ thăm hoặc giới thiệu điểm đến cho người khác (Farrukh và c.s., 2022) Nghiên cứu của Albarq (2013) cho thấy ý định đi du lịch tương đồng với ý định mua hàng, phản ánh xu hướng hành động của người tiêu dùng trước khi mua sắm Do đó, ý định đi du lịch có thể được coi là một dạng ý định hành vi trong lĩnh vực du lịch.

Lý thuyết và mô hình liên quan

2.2.1 Lý thuyết mô hình S – O – R (Stimulus – Organism – Response Model)

Mô hình tâm lý học S – O – R (Stimulus – Organism – Response) do Mehrabian (1974) đề xuất là phương pháp phân tích hành vi, tập trung vào cách các tình huống cụ thể tác động đến tâm lý con người Mô hình này chỉ ra rằng các kích thích từ môi trường có thể ảnh hưởng đến nhận thức và cảm xúc của cá nhân, từ đó dẫn đến hành vi tiếp cận hoặc tránh né S – O – R nhấn mạnh mối quan hệ giữa tác động bên ngoài và phản hồi của chủ thể, cho thấy tầm quan trọng của yếu tố môi trường trong việc hình thành hành vi.

Trong mô hình S – O – R, "Sự kích thích" (Stimulus – S) được xác định qua các yếu tố tác động đến nhận thức của người tiêu dùng, khởi đầu cho hành vi tiêu dùng thông qua việc kích thích sự tò mò "Chủ thể" (Organism – O) là quá trình nội tâm hóa các kích thích, nơi người tiêu dùng chuyển đổi thông tin từ môi trường thành ý nghĩa trước khi đưa ra quyết định Cuối cùng, "Sự phản hồi" (Response – R) thể hiện hành vi tiếp cận hoặc né tránh của khách du lịch.

Lý thuyết Kích thích – Chủ thể – Phản ứng (S – O – R) do Mehrabian (1974) giới thiệu trong nghiên cứu bán lẻ, đã được áp dụng rộng rãi trong marketing Mô hình S – O – R cho thấy các thuộc tính môi trường đóng vai trò kích thích, ảnh hưởng đến trạng thái tâm lý của người tiêu dùng và dẫn đến phản ứng hành vi (Lee & Koo, 2012) Lý thuyết này được sử dụng để hiểu hành vi mua sắm của người tiêu dùng trong nhiều lĩnh vực, như thực phẩm (Quoquab và c.s., 2019) và thực phẩm hữu cơ (Saleki và c.s., 2019) Trong ngành du lịch, mô hình này đánh giá ảnh hưởng của trang web khách sạn và đại lý du lịch trực tuyến đến sự hài lòng và ý định đặt phòng (Gao và Bai, 2014; Ramya và Ali, 2016) Ngoài ra, nghiên cứu của Jang và Namkung (2009) đã sử dụng lý thuyết này để giải thích ý định sử dụng dịch vụ nhà hàng thông qua các kích thích tạo ra cảm xúc tích cực cho khách hàng.

2.2.2 Lý thuyết hành động hợp lý (TRA – Theory of Reasoned Action)

Lý thuyết hành động hợp lý, được giới thiệu bởi Fishbein vào năm 1967, là một lý thuyết cổ điển về ý định hành vi, nhằm dự đoán các kiểu hành vi và hiểu rõ các yếu tố quyết định tâm lý Theo lý thuyết này, con người thường cân nhắc các hậu quả của hành động trước khi thực hiện, cho thấy rằng họ hành động một cách có lý trí, từ đó lý thuyết mang tên "hành động hợp lý".

Trong lý thuyết này, ý định được xem là yếu tố quyết định chính, đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán khả năng thực hiện một hành vi cụ thể của một cá nhân.

Lý thuyết hành động hợp lý xác định hai yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định hành vi: thái độ cá nhân và nhận thức về áp lực xã hội Theo Ajzen (1980), con người thường có ý định thực hiện một hành vi khi họ đánh giá tích cực về hành vi đó và tin rằng những người quan trọng xung quanh sẽ ủng hộ họ Lý thuyết này nhấn mạnh rằng hành vi thực tế bị ảnh hưởng bởi ý định, vì vậy TRA (Theory of Reasoned Action) tập trung vào nghiên cứu ý định hành vi thay vì hành vi tiêu dùng.

Hình 2.2: Lý thuyết hành động hợp lý

Hành vi là những hành động quan sát được, được xác định bởi ý định hành vi, phản ánh khả năng chủ quan của cá nhân trong việc thực hiện hành động Ý định hành vi chịu ảnh hưởng từ thái độ cá nhân, thể hiện cảm nhận tích cực hoặc tiêu cực đối với hành động đó Chuẩn chủ quan là nhận thức của cá nhân về quan điểm của những người quan trọng trong đời họ, như gia đình và bạn bè, về việc có nên thực hiện hành vi hay không Sự quan trọng và gần gũi của nhóm tham khảo sẽ ảnh hưởng đến ý định của cá nhân trong việc thực hiện hành vi.

Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) là một khung lý thuyết quan trọng trong nghiên cứu marketing, cho thấy khả năng dự đoán ý định và hành vi của con người Mặc dù TRA có thể dự đoán tốt hành vi, việc kiểm soát hoàn toàn các ý định và hành vi lại gặp nhiều khó khăn Ví dụ, một người có thể có thái độ tích cực và ý định thực hiện một hành động, nhưng các yếu tố như thời gian, tài chính, hay sức khỏe có thể ngăn cản họ thực hiện Điều này chứng tỏ rằng hành vi của con người phụ thuộc vào các yếu tố nhận thức liên quan đến khả năng kiểm soát hành động.

2.2.3 Lý thuyết hành vi dự định (TPB – Theory of Planned Behavior)

Lý thuyết TPB, do Ajzen (1991) phát triển từ lý thuyết TRA, bổ sung yếu tố "Nhận thức khả năng kiểm soát hành vi" Lý thuyết này tập trung vào việc nghiên cứu ý định của khách hàng, thay vì hành vi thực tế của họ Ý định hành vi chịu ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức khả năng kiểm soát hành vi.

Lý thuyết TPB, được phát triển bởi Ajzen vào năm 1991, mở rộng lý thuyết TRA bằng cách bổ sung yếu tố "Nhận thức về khả năng kiểm soát hành vi" Hành vi của con người cần phải tự nguyện và có khả năng kiểm soát dựa trên kiến thức, kỹ năng, thời gian và cơ hội Yếu tố này đề cập đến nguồn lực và cơ hội có sẵn, cũng như mức độ mà một người có khả năng thực hiện hành vi Nhận thức về khả năng kiểm soát hành vi có thể ảnh hưởng trực tiếp đến ý định hành động Ajzen (1991) chỉ ra rằng, mặc dù thái độ và chuẩn chủ quan có thể thúc đẩy việc thực hiện hành vi cụ thể, nhưng nếu mọi người cảm thấy hành vi đó khó khăn hoặc thiếu thời gian và nguồn lực tài chính, họ có thể không thực hiện hành vi đó.

Hình 2.3: Lý thuyết hành vi dự định

2.2.4 Một số mô hình liên quan

Nghiên cứu của Xia Yang và cộng sự (2024) nhằm dự đoán tác động của khoảng cách văn hóa, nhận thức rủi ro và truyền miệng trên không gian số (eWOM) đến hình ảnh điểm đến của sinh viên đại học Kết quả cho thấy eWOM đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành nhận thức của sinh viên, đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết của các chiến lược giao tiếp trực tuyến hiệu quả để quảng bá điểm đến Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng lớn đến ý định du lịch của sinh viên.

Nghiên cứu áp dụng mô hình S – O – R để phân tích các "Kích thích" (Stimulus) liên quan đến hình ảnh điểm đến, bao gồm khoảng cách văn hoá, nhận thức rủi ro và eWOM "Chủ thể" (Organism – O) trong nghiên cứu này đề cập đến hình ảnh điểm đến, với các khía cạnh nhận thức và tình cảm, đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa khoảng cách văn hoá, nhận thức rủi ro, eWOM và ý định du lịch Sự phản hồi từ các yếu tố này ảnh hưởng đến quyết định du lịch của người tiêu dùng.

“Response” đề cập đến ý định đi du lịch của du khách

Mối quan hệ giữa sự khác biệt văn hoá, nhận thức rủi ro và truyền miệng trên không gian số có ảnh hưởng đáng kể đến hình ảnh điểm đến trong nghiên cứu về ý định đi du lịch Sự tương tác giữa các yếu tố này giúp định hình quyết định của du khách và cách họ cảm nhận về các điểm đến du lịch.

Dựa trên lý thuyết S – O – R, Majeed và cộng sự (2024) đã nghiên cứu về hình ảnh thương hiệu điểm đến và lựa chọn thương hiệu điểm Nghiên cứu này chỉ ra rằng niềm yêu thích thương hiệu điểm đến có mối quan hệ chặt chẽ với nhận thức rủi ro của khách du lịch Các yếu tố tiêu cực như dịch bệnh, thiên tai, và khả năng mất mát trong việc mua sản phẩm dịch vụ có thể ảnh hưởng đến sự lựa chọn điểm đến của khách Ngoài ra, nhận thức rủi ro cũng làm gia tăng sự nghi ngờ của du khách về thương hiệu điểm đến, từ đó tác động tiêu cực đến niềm tin, cảm xúc, sự gắn bó và tình yêu thương hiệu, dẫn đến phản ứng tiêu cực đối với ý định du lịch của họ.

Hình 2.5: Mô hình hình ảnh thương hiệu điểm đến và lựa chọn thương hiệu

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Dựa trên tổng quan tài liệu nghiên cứu, bài viết làm rõ mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số, niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến trong mô hình nghiên cứu ý định lựa chọn điểm đến của khách du lịch tại Việt Nam Nội dung về giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu được trình bày chi tiết nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về bối cảnh du lịch Việt Nam.

Nghiên cứu ý định lựa chọn điểm đến của du khách đã thu hút sự quan tâm của nhiều tác giả, nhưng tại TP.HCM, vẫn còn hạn chế về số lượng nghiên cứu Mục tiêu chính của đề tài này là xác định mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số, niềm yêu thích thương hiệu điểm đến và hình ảnh điểm đến trong bối cảnh TP.HCM Dựa trên các mô hình lý thuyết và nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định du lịch, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết tâm lý học S – O – R (Stimulus – Organism – Response) của Mehrabian (1974), với các nhân tố phù hợp với bối cảnh địa phương.

Hình 2.6: Mô hình đề xuất

Nguồn: Tác giả đề xuất 2024

2.3.1 Nhận thức rủi ro và niềm yêu thích thương hiệu

Sản phẩm du lịch mang tính chất vô hình, khiến du khách phải đối mặt với nhiều rủi ro và nguy hiểm trong trải nghiệm của họ Nhận thức về rủi ro được hiểu là sự nhận thức của cá nhân về sự không chắc chắn và những tác động tiêu cực có thể xảy ra khi mua sản phẩm hoặc tham gia hoạt động du lịch Điều này ảnh hưởng đến quyết định du lịch của du khách, đặc biệt khi họ cảm nhận được mức độ nguy hiểm tương đối nghiêm trọng.

Mối đe dọa có thể ảnh hưởng đến cảm xúc của du khách khi đến điểm đến, làm tăng khó khăn trong việc đánh giá mức độ hấp dẫn (Walters và c.s., 2017; Mohseni và c.s., 2018) Nhận thức rủi ro thấp giúp du khách cảm thấy điểm đến quen thuộc và hấp dẫn, đặc biệt với những người có mức độ rủi ro thấp, họ thường có sự tự tin cao và tình cảm tích cực về địa điểm trước khi đến thăm (Bosque và Martín, 2008) Ngược lại, nhận thức rủi ro cao có thể làm giảm sức hấp dẫn của thành phố và tạo ra cảm xúc tiêu cực, lo lắng cho du khách trước chuyến đi (Fink và c.s.).

Các rủi ro liên quan đến an toàn, sức khỏe và bất ổn chính trị có thể tác động tiêu cực đến thương hiệu của thành phố, dẫn đến việc giảm lượng khách du lịch và ảnh hưởng xấu đến danh tiếng Những thành phố thường xuyên gặp thiên tai hoặc có tỷ lệ tội phạm cao sẽ khó duy trì hình ảnh tích cực Du khách lo ngại về khủng bố thường tránh các điểm đến ở Trung Đông, trong khi những người quan tâm đến rủi ro sức khỏe như HIV có thể e ngại khi du lịch tới Châu Phi Các rủi ro sức khỏe, như nhiễm virus, cũng khiến du khách có ấn tượng xấu về Trung Quốc Khi nhận thức về rủi ro tăng cao, du khách có xu hướng chọn các điểm đến an toàn hơn, từ đó làm giảm sự yêu thích thương hiệu và doanh thu du lịch của thành phố đó.

Giả thuyết H 1 : Nhận thức rủi ro tác động tiêu cực đến niềm yêu thích thương hiệu 2.3.2 Truyền miệng trên không gian số (eWOM) và niềm yêu thích thương hiệu

Trong lĩnh vực du lịch, truyền miệng trên không gian số (eWOM) đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành nhận thức và ảnh hưởng đến thái độ đối với thương hiệu thành phố Qua Internet, người dùng dễ dàng chia sẻ ý kiến và đánh giá về các điểm du lịch, khách sạn và dịch vụ, tạo thành nguồn thông tin quý giá cho du khách eWOM tích cực không chỉ cải thiện nhận thức về thương hiệu mà còn tạo ra hiệu ứng lan tỏa, nâng cao sức hấp dẫn của thành phố Các đánh giá và khuyến nghị tích cực từ du khách củng cố nhận thức tích cực và thúc đẩy tình yêu thương hiệu mạnh mẽ hơn Hơn nữa, eWOM tích cực còn kích thích sự gắn kết cảm xúc với thương hiệu, dẫn đến mức độ hài lòng và yêu thích cao hơn đối với thành phố, từ đó gợi lên cảm xúc và khả năng giới thiệu cho người khác.

Giả thuyết H 2 : Truyền miệng trên không gian số tác động tích cực đến niềm yêu thích thương hiệu

2.3.3 Hình ảnh điểm đến và ý định đi du lịch

Hình ảnh điểm đến đóng vai trò quan trọng trong quyết định của khách du lịch, ảnh hưởng đến ý định thăm viếng các địa điểm (Beerli và Martín, 2004; Chen và Tsai, 2007) Sự hấp dẫn của hình ảnh điểm đến có thể tác động mạnh đến thái độ và hành vi của du khách (Quoquab và c.s., 2021) Niềm tin và ấn tượng của khách du lịch về một điểm đến càng tích cực thì khả năng lựa chọn điểm đến đó càng cao (Lee và Lockshin, 2011; Goodrich, 1978) Nghiên cứu của Tan và Wu (2016) chỉ ra rằng hình ảnh cảm xúc có tác động rõ rệt đến ý định du lịch tương lai của du khách đối với Hồng Kông, trong khi Biswakarma (2017) xác nhận hình ảnh điểm đến Nepal có mối liên hệ tích cực với hành vi du khách Các nghiên cứu khác cũng khẳng định rằng điểm đến càng hấp dẫn thì càng thu hút khách du lịch (Hsu và c.s., 2009; Keating và Kriz, 2008; Mutinda và Mayaka, 2012).

Giả thuyết H 3 : Hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng tích cực đến ý định du lịch

2.3.4 Niềm yêu thích thương hiệu và ý định đi du lịch

Mỗi thành phố đều có những đặc điểm và yếu tố riêng, tạo nên bản sắc độc đáo như di sản, nền kinh tế, văn hóa xã hội, công nghệ và các biểu tượng đặc trưng Trong lĩnh vực tiếp thị, những yếu tố này được coi là sản phẩm hoặc thương hiệu của thành phố (Chan và c.s, 2021) Theo Kotler và Gertner, việc hiểu rõ các yếu tố này là rất quan trọng để phát triển chiến lược tiếp thị hiệu quả.

Thương hiệu thành phố không chỉ là hình ảnh mà còn phản ánh giá trị văn hóa, lịch sử và cảm xúc mà du khách trải nghiệm Những cảm xúc này, được gọi là niềm yêu thích thương hiệu thành phố, gắn liền với trải nghiệm du lịch và ảnh hưởng đến quyết định chọn điểm đến của du khách.

Nghiên cứu của các tác giả vào năm 2017 cho thấy niềm yêu thương thương hiệu thành phố có thể gia tăng lòng trung thành của du khách, giảm nhạy cảm với biến động giá cả và củng cố khả năng chống chịu trước thông tin tiêu cực Wang & Tsai (2014) nhấn mạnh rằng niềm yêu thích thương hiệu là công cụ quan trọng để duy trì lòng trung thành trong ngành khách sạn, ngăn cản khách hàng chuyển sang đối thủ Albert và các cộng sự (2008) xác định nhiều khía cạnh của tình yêu thương hiệu điểm đến, bao gồm đam mê, mong muốn duy trì mối quan hệ lâu dài và cảm giác phù hợp với bản thân Albert và Merunka (2013) cũng chỉ ra rằng mối quan hệ giữa khách hàng và thương hiệu có thể dẫn đến việc khách hàng sẵn sàng chi trả nhiều hơn cho các trải nghiệm du lịch, điều này cho thấy những du khách yêu thích một điểm đến sẽ có xu hướng quay lại và đầu tư nhiều hơn cho các chuyến đi liên quan.

H 4 : Niềm yêu thích thương hiệu thành phố tác động tích cực đến ý định đi du lịch

Chương hai của nghiên cứu thiết lập nền tảng lý thuyết quan trọng cho toàn bộ quá trình nghiên cứu, bắt đầu bằng việc làm rõ các khái niệm cốt lõi như du lịch, khách du lịch, điểm đến du lịch và ý định hành vi Tác giả phân tích sâu sắc các khái niệm then chốt như niềm yêu thích thương hiệu, hình ảnh điểm đến, truyền miệng trên không gian số (eWOM), nhận thức rủi ro và ý định đi du lịch, từ đó xây dựng các giả thuyết nghiên cứu Chương này cũng trình bày các lý thuyết và mô hình nghiên cứu liên quan đến mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, truyền miệng số, niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến đối với ý định đi du lịch, bao gồm mô hình S – O – R, lý thuyết hành động hợp lý (TRA) và lý thuyết hành vi dự định (TPB) Những lý thuyết này cung cấp cơ sở lý thuyết cho việc xác định mối quan hệ và tác động của các yếu tố đến hành vi con người Ngoài ra, chương cũng giới thiệu các mô hình nghiên cứu liên quan đến ý định du lịch và đề xuất các giả thuyết về mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, niềm yêu thích thương hiệu và ý định đi du lịch, tạo ra khung lý thuyết quan trọng cho việc phân tích và kiểm định trong các chương sau.

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu của tác giả được trình bày tại Hình 3.1, bao gồm các bước như sau:

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất, 2024

Nghiên cứu thang đo sơ bộ

3.2.1 Phương pháp lựa chọn thang đo sơ bộ

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đi du lịch thông qua việc xem xét các nghiên cứu trước đây (Jalilvand, Mohammad Reza, và c.s., 2012; R Lee và Lockshin, 2011) Mô hình nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số, nhận thức rủi ro, hình ảnh điểm đến, niềm yêu thích thương hiệu và ý định đi du lịch tại TP.HCM Qua đó, các biến quan sát được sử dụng để đo lường các khái niệm liên quan, từ đó hình thành thang đo sơ bộ Mục tiêu chính của nghiên cứu là khám phá, điều chỉnh và bổ sung thang đo nhằm nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá các yếu tố này.

Phương pháp nghiên cứu thang đo sơ bộ được xây dựng dựa trên thang đo gốc của các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Tác giả đã tổng hợp và kế thừa có chọn lọc từ các thang đo trước đó Tuy nhiên, việc điều chỉnh thang đo cho phù hợp với bối cảnh Việt Nam, đặc biệt là TP.HCM, là cần thiết do sự khác biệt về trình độ phát triển, văn hóa và ngôn ngữ.

Thảo luận tay đôi được thực hiện để khám phá và điều chỉnh tập biến quan sát cho các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Phương pháp này mang lại tính khách quan cao, vì những người tham gia không bị ảnh hưởng bởi quan điểm của người khác như trong thảo luận nhóm Đây là lựa chọn phổ biến của các nhà nghiên cứu khi cần làm rõ và đào sâu dữ liệu, đặc biệt trong các vấn đề có tính chuyên môn cao (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Để xác định các yếu tố quan trọng cho mô hình nghiên cứu, tác giả đã tiến hành phỏng vấn trực tiếp với các chuyên gia, bao gồm các nhà quản lý trong ngành du lịch và giảng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực dịch vụ du lịch và lữ hành.

Tác giả đã tổ chức thảo luận nhóm với 10 khách du lịch nội địa và quốc tế có ý định đến TP.HCM nhằm kiểm tra tính rõ ràng của từ ngữ, khả năng diễn đạt và sự trùng lặp nội dung trong thang đo Quá trình này giúp điều chỉnh các phát biểu cho phù hợp Sau đó, thang đo sẽ tiếp tục được thảo luận với các đáp viên tiếp theo cho đến khi không phát hiện thêm thông tin mới, từ đó hình thành thang đo sơ bộ.

Mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số, nhận thức rủi ro, hình ảnh điểm đến, niềm yêu thích thương hiệu và ý định đi du lịch đã được điều chỉnh phù hợp với TP.HCM Tác giả sẽ tiến hành phỏng vấn ngẫu nhiên 50 đáp viên để kiểm tra độ tin cậy của thang đo sơ bộ Cuối cùng, tác giả sẽ tổng hợp và phát triển thang đo chính thức cho nghiên cứu định lượng.

3.2.2 Lựa chọn thang đo sơ bộ

Việc xây dựng thang đo cho các khái niệm trong mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số, nhận thức rủi ro, hình ảnh điểm đến, niềm yêu thích thương hiệu và ý định đi du lịch tại TP.HCM được thực hiện dựa trên các mô hình nghiên cứu trước đó Tác giả đã phân tích và tìm hiểu đặc tính của từng nhân tố để xác định các biến quan sát phù hợp, nhằm phục vụ cho quá trình xây dựng thang đo sơ bộ của đề tài.

Nghiên cứu này sử dụng 05 khái niệm chính, bao gồm nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số, hình ảnh điểm đến, yêu thích thương hiệu và ý định du lịch, cùng với 05 yếu tố nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, học vấn, nghề nghiệp và thu nhập Mục tiêu là tìm hiểu sự khác biệt giữa các yếu tố nhân khẩu học và các nhân tố trong mô hình nghiên cứu Ngoài ra, tác giả cũng đưa ra các câu hỏi về tần suất và mục đích chuyến đi để khai thác thêm thông tin về đặc điểm của người tham gia khảo sát Thang đo này sẽ làm nền tảng cho việc xây dựng thang đo chính thức trong nghiên cứu định lượng.

3.2.3 Kết quả nghiên cứu thang đo sơ bộ

Hầu hết các đáp viên đều đồng tình với mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số, nhận thức rủi ro, hình ảnh điểm đến, niềm yêu thích thương hiệu và ý định đi du lịch tại TP.HCM Một số ý kiến cho rằng cần chỉnh sửa các phát biểu cho ngắn gọn và dễ hiểu hơn Ngoài ra, họ cũng đề xuất loại bỏ những biến quan sát trùng lặp và thêm vào các câu hỏi có giá trị cao hơn để cải thiện việc đo lường.

Hệ thống thang đo và các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu chính 33 3.4 Nghiên cứu định lượng sơ bộ

Thang đo định danh là công cụ dùng để phân loại dữ liệu thành các nhóm hoặc danh mục khác nhau mà không có thứ tự giữa các nhóm Các giá trị trong thang đo này chỉ là nhãn hoặc tên gọi để phân biệt các đối tượng Nó thường được áp dụng cho các câu hỏi thu thập thông tin như giới tính và nghề nghiệp.

Thang đo cấp bậc là một loại thang đo định danh, cho phép phân loại các biểu hiện của tiêu thức theo mối quan hệ hơn kém, cao thấp Loại thang đo này thường được sử dụng cho các câu hỏi liên quan đến nhóm tuổi, thu nhập và các yếu tố tương tự.

Thang đo Likert là công cụ khảo sát phổ biến, cho phép đánh giá các biến quan sát với 5 mức độ từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý Phương pháp này thường được áp dụng trong nghiên cứu kinh tế xã hội, giúp khai thác và phân tích các vấn đề phức tạp từ nhiều khía cạnh khác nhau.

Tác giả sẽ xây dựng thang đo định danh để đo lường các yếu tố như giới tính, nghề nghiệp và mục đích chuyến đi du lịch Đồng thời, thang đo cấp bậc sẽ được sử dụng để đo lường độ tuổi, học vấn, thu nhập, số lần đi du lịch trong 3 năm qua và số chuyến đi trung bình mỗi lần.

Thang đo Likert được sử dụng để đánh giá năm biến số quan trọng: Nhận thức rủi ro, Truyền miệng trên không gian số, Hình ảnh điểm đến, Yêu thích thương hiệu và Ý định du lịch Các mức độ của thang đo này được chi tiết trong Phụ lục 4.

Bảng 3.1: Kết quả thang đo và các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu chính thức

STT Các biến Mã hóa Nguồn

Nhận thức rủi ro RR

1 Tôi lo lắng sẽ gặp nguy hiểm về thể chất hoặc bị thương nếu đi đến TP.HCM RR1

2 Tôi lo lắng rằng chuyến đi đến TP.HCM sẽ không mang lại giá trị xứng đáng với số tiền tôi bỏ ra RR2

3 Tôi sẽ lo lắng về vấn đề chất lượng dịch vụ/thiết bị du lịch khi đi đến TP.HCM RR3

4 Tôi sẽ lo lắng sẽ thất vọng với trải nghiệm du lịch ở

Truyền miệng trên không gian số eWOM

5 Tôi thường xem đánh giá du lịch trên mạng để biết được điểm đến nào có ấn tượng đối với du khách eWOM

6 Để lựa chọn đúng điểm đến, tôi thường lên mạng đọc đánh giá của các du khách khác eWOM

7 Tôi thường xem phần bình luận của du khách khác khi muốn đến một điểm du lịch "đang hot" eWOM

8 Tôi hay thu thập thông tin từ phần bình luận của người khác về điểm du lịch mà tôi muốn đến eWOM

9 Nếu không đọc đánh giá về điểm đến trước khi đi du lịch, tôi sẽ lo lắng về quyết định của mình eWOM

10 Khi đi du lịch, những đánh giá trực tuyến của du khách giúp tôi thêm tự tin eWOM

STT Các biến Mã hóa Nguồn

Hình ảnh điểm đến HA

11 TP.HCM là một điểm đến đảm bảo an toàn và an ninh HA1

12 TP.HCM có nhiều địa điểm du lịch hấp dẫn và thú vị HA2

13 TP.HCM có nhiều cảnh đẹp và thiên nhiên hấp dẫn HA3

14 TP.HCM có khí hậu dễ chịu HA4

15 Là một điểm đến du lịch, TP.HCM mang lại giá trị xứng đáng với đồng tiền bỏ ra HA5

Yêu thích thương hiệu YT

16 TP.HCM là điểm đến tuyệt vời YT1

17 Tôi cảm thấy rất thoải mái khi du lịch ở TP.HCM YT2

18 TP.HCM thực sự là một thành phố kỳ diệu YT3

19 TP.HCM giúp tôi cảm thấy vui vẻ YT4

20 Tôi yêu mến TP.HCM YT5

21 TP.HCM mang đến cho tôi một niềm vui thuần khiết YT6

22 Tôi rất yêu thích TP.HCM YT7 Ý định du lịch YD

18 Tôi dự định sẽ đi du lịch tới TP.HCM trong tương lai YD1

19 Tôi sẽ tới tham quan TP.HCM chứ không phải bất kỳ điểm đến nào khác YD2

20 Nếu mọi thứ diễn ra như tôi nghĩ, tôi sẽ lên kế hoạch đi đến TP.HCM du lịch trong tương lai YD3

Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2024

3.4 Nghiên cứu định lượng sơ bộ

Nghiên cứu sơ bộ định lượng nhằm kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo Thang đo được coi là có giá trị khi đo lường chính xác đối tượng cần nghiên cứu, không có sai lệch hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên Nghiên cứu này được thực hiện bằng cách phát 50 bảng câu hỏi trực tiếp đến đáp viên thông qua phương pháp lấy mẫu thuận tiện, thu được 50 phiếu hợp lệ Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SmartPLS 3.2.9.

Kết quả phân tích sơ bộ thang đo được trình bày trong Phụ lục 6

Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ cho thấy tất cả các khái niệm đều đạt yêu cầu về hệ số tải ngoài nhân tố (Outer Loading) với giá trị các biến quan sát lớn hơn 0,7 Hệ số Cronbach's Alpha và độ tin cậy tổng hợp (CR) của mỗi biến tiềm ẩn đều lớn hơn 0,7, đảm bảo độ tin cậy nhất quán trong nghiên cứu Hệ số AVE của các biến tiềm ẩn giao động từ 0,707 đến 0,803, lớn hơn 0,5, chứng tỏ tính hội tụ của các thang đo Ngoài ra, chỉ số HTML đều nhỏ hơn 0,85, khẳng định các thang đo có giá trị phân biệt.

Kết quả nghiên cứu sơ bộ từ 50 đáp viên chỉ ra rằng thang đo các khái niệm trong nghiên cứu đạt độ tin cậy, tính hội tụ và tính phân biệt Vì vậy, tất cả các biến quan sát đã được xác nhận để sử dụng trong nghiên cứu định lượng chính thức.

Nghiên cứu định lượng chính thức

Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát, dựa trên kết quả từ nghiên cứu thang đo sơ bộ Hai bước quan trọng trong quá trình này là thu thập và phân tích dữ liệu, giúp kiểm định các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu Nghiên cứu này xem xét các yếu tố tác động và mức độ ảnh hưởng của mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số, nhận thức rủi ro, hình ảnh điểm đến, niềm yêu thích thương hiệu và ý định đi du lịch.

Chọn mẫu là bước quan trọng quyết định chất lượng nghiên cứu định lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Kích thước mẫu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý và độ tin cậy cần thiết Tác giả đã xác định kích thước mẫu theo hai công thức khác nhau để đảm bảo tính chính xác trong nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2013).

Theo nghiên cứu của Kock và Hadaya (2018), phương pháp căn bậc hai nghịch đảo được đề xuất để xác định cỡ mẫu tối thiểu trong phân tích PLS-SEM Với độ nhạy thống kê đạt 80% và kỳ vọng giá trị đường dẫn nằm trong khoảng từ 0,11 đến 0,20, có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết cho ứng dụng này là 155 mẫu.

Công thức 02 được sử dụng để tính toán số lượng mẫu đại diện cho các quần thể lớn, nhằm đảm bảo nghiên cứu có giá trị khoa học và có thể suy rộng cho tổng thể Tác giả áp dụng công thức tính cỡ mẫu cho tỷ lệ của Cochran (1963) khi không có ước lượng số lượng đơn vị trong tổng thể Trong đó, n0 là kích thước mẫu cần tính, Z là giá trị phân phối dựa trên độ tin cậy lựa chọn, p là tỷ lệ ước lượng cỡ mẫu n0 thành công, và e là sai số cho phép (dao động từ 0,01 đến 0,1).

Với tỷ lệ ước lượng tổng thể là p = 50% và sai số cho phép là q = ± 5%, giá trị phân phối tương ứng với độ tin cậy 95% là z = 1.96, cỡ mẫu đại diện cần thiết được tính toán khoảng 385 mẫu nghiên cứu.

Bảng 3.2: Xác định kích thước mẫu sử dụng cho nghiên cứu

Phương pháp Kích thước mẫu tối thiểu

Căn bậc hai nghịch đảo 155

Sử dụng cho nghiên cứu 385

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2024

Dựa trên cơ sở lý luận đã nêu, tác giả xác định cỡ mẫu tối thiểu cho nghiên cứu là 385 mẫu nhằm đảm bảo tính khái quát cao và độ tin cậy của các ước lượng trong quá trình phân tích.

Phương pháp điều tra chọn mẫu được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất, cụ thể là chọn mẫu thuận tiện Tác giả đã lựa chọn những đối tượng dễ tiếp cận để khảo sát, bao gồm khách du lịch nội địa và quốc tế có ý định đến TP.HCM Bảng câu hỏi được gửi đến các đối tượng này thông qua khảo sát trực tuyến, sử dụng hai phương thức khác nhau.

Tác giả đã tiến hành gửi email để phỏng vấn những người có ý định du lịch tại TP.HCM, và các đối tượng khảo sát sẽ trả lời trực tuyến thông qua bảng câu hỏi trên Google Biểu mẫu.

Tác giả thực hiện phỏng vấn trực tuyến bằng cách tạo bảng khảo sát trên Google Biểu mẫu và chia sẻ nó trên các nền tảng mạng xã hội cũng như diễn đàn nghiên cứu khoa học để thu thập dữ liệu khảo sát.

Kết quả nhận được 450 bảng câu hỏi hợp lệ

Dựa trên số liệu từ bảng 3.2, tác giả đã quyết định thu thập tối thiểu 385 mẫu nghiên cứu Sau khi tiến hành khảo sát, kết quả thu thập được là 450 mẫu, đảm bảo đáp ứng quy tắc về cỡ mẫu cần thiết và tính đại diện cho việc phân tích số liệu.

3.5.2 Phương pháp phân tích dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 26 để thực hiện thống kê mô tả và SmartPLS 3.2.9 để đánh giá độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của mô hình đo lường và mô hình cấu trúc Mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) được áp dụng để phân tích mô hình cấu trúc, nhờ vào khả năng xử lý dữ liệu không phân phối chuẩn, hiệu quả với cỡ mẫu nhỏ và mô hình phức tạp Theo J F Hair và các cộng sự (2019), PLS-SEM có khả năng xử lý dễ dàng các mô hình đo lường nguyên nhân và kết quả cũng như các cấu trúc một mục mà không gặp vấn đề về nhận dạng.

Do đó PLS-SEM có thể được áp dụng trong nhiều tình huống nghiên cứu khác nhau 3.5.2.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Phân tích thống kê mô tả các thuộc tính của mẫu nghiên cứu bao gồm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, đặc điểm tần suất và mục đích của các chuyến đi du lịch gần đây Đồng thời, việc đánh giá mô hình đo lường cũng được thực hiện thông qua việc xem xét chất lượng của các biến quan sát (Outer loading).

Bước đầu tiên trong việc đánh giá mô hình đo lường là kiểm tra chất lượng của các biến quan sát thông qua hệ số tải ngoài nhân tố (Outer loading) Theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2017), các biến quan sát có hệ số tải ngoài nhân tố ≥ 0,7 cho thấy biến tiềm ẩn giải thích được hơn 50% phương sai của biến quan sát, từ đó đảm bảo độ tin cậy của các quan sát.

Hệ số Cronbach's Alpha và độ tin cậy tổng hợp (CR) là công cụ quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu (Hair và c.s., 2017) Kiểm định này cho thấy mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố Cả hai chỉ số này đều có cách đánh giá tương tự, với giá trị lý tưởng từ 0,7 trở lên; trong nghiên cứu khám phá, giá trị có thể đạt từ 0,6 đến 0,7 (Hair và c.s., 2017).

Trong nghiên cứu khám phá, độ tin cậy tổng hợp (CR) cần đạt từ 0,7 trở lên theo Nunnally và Bernstein (1994) Đối với các nghiên cứu khẳng định, độ tin cậy bên trong của công cụ khảo sát được coi là đảm bảo khi CR nằm trong khoảng 0,85 đến 0,95 (Fornell & Larcker, 1981; Henseler & Sarstedt, 2013) Nếu thang đo không đạt ngưỡng độ tin cậy, cần loại bỏ từng biến quan sát có hệ số tải thấp nhất để cải thiện độ tin cậy Nếu sau khi loại bỏ các biến không đủ điều kiện mà thang đo vẫn không đạt yêu cầu, kết luận rằng thang đo không đảm bảo độ tin cậy và không nên sử dụng cho các phân tích định lượng tiếp theo.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mô tả mẫu nghiên cứu

Khảo sát được thực hiện thông qua bảng câu hỏi đánh giá theo thang điểm năm, với 470 phản hồi nhận được, trong đó 450 phiếu hợp lệ Tác giả đã thu thập và xử lý cẩn thận các phiếu khảo sát, loại bỏ những phiếu không hợp lệ như thiếu thông tin, không có ý định du lịch tại TP.HCM, hoặc có dấu hiệu không nghiêm túc Việc này nhằm đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu Cuối cùng, mẫu điều tra gồm 450 phiếu khảo sát hợp lệ, đầy đủ thông tin, đáp ứng yêu cầu và tính đại diện cho nghiên cứu.

Thống kê sơ lược các thông tin cá nhân của các đối tượng khảo sát, tác giả thu được kết quả như sau:

Bảng 4.1: Đặc điểm mẫu nghiên cứu

Biến Đặc điểm Số lượng

Số lần đi du lịch trong vòng ba năm

Trung bình số ngày du lịch

Biến Đặc điểm Số lượng

Trung cấp, nghề 90 20,0 Đại học, cao đẳng 140 31,1

Nhỏ hơn (hoặc bằng) 10 triệu 45 10,0

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Bên cạnh thống kê mẫu thì kết quả khảo sát các nhân tố được thể hiện thông qua bảng 4.2 và bảng 4.3 dưới đây

Bảng 4.2: Cơ cấu mẫu biến quan sát

Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

RR4 1 5 2,32 1,077 eWOM1 1 5 3,60 1,138 eWOM2 1 5 3,56 1,174 eWOM3 1 5 3,59 1,108 eWOM4 1 5 3,66 1,143 eWOM5 1 5 3,74 1,069 eWOM6 1 5 3,88 1,394

Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Bảng 4.3: Kết quả khảo sát các nhân tố

Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Truyền miệng trên không gian số 1 5 3,671 0,893

Yêu thích thương hiệu 1 5 3,381 0,723 Ý định du lịch 1 5 3,800 0,707

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Theo kết quả khảo sát, tác giả nhận thấy rằng ý định du lịch nhận được sự đồng tình cao nhất với giá trị trung bình là 3,800, trong khi nhận thức rủi ro có giá trị thấp nhất là 2,432 Hơn nữa, độ lệch chuẩn của hầu hết các biến quan sát đều nhỏ hơn 1, cho thấy dữ liệu khảo sát có sự dao động không lớn và ý kiến của các đáp viên về các biến quan sát không chênh lệch nhiều.

Đánh giá mô hình đo lường

4.2.1 Tính đơn hướng - hệ số tải nhân tố (Outer loadings)

Hệ số tải nhân tố là chỉ số phản ánh mức độ liên kết giữa biến tiềm ẩn và biến quan sát, đồng thời đánh giá tính hội tụ Trong SmartPLS, hệ số này được tính bằng căn bậc hai của giá trị tuyệt đối R² từ hồi quy tuyến tính giữa biến tiềm ẩn và biến quan sát Theo J F Hair và cộng sự (2021), để một biến quan sát được coi là chất lượng, hệ số tải nhân tố cần đạt giá trị tối thiểu là 0,708, tương ứng với việc biến tiềm ẩn giải thích ít nhất 50% sự biến thiên của biến quan sát Các nhà nghiên cứu khẳng định rằng một biến quan sát chỉ được đánh giá là chất lượng khi biến tiềm ẩn mẹ giải thích tối thiểu 50% sự thay đổi của nó.

Bảng 4.4: Hệ số tải nhân tố

Nhân tố Biến quan sát HA RR YD YT eWOM

Nhân tố Biến quan sát HA RR YD YT eWOM

YT7 0.285 eWOM eWOM2 0.712 eWOM6 0.720 eWOM3 0.769 eWOM4 0.783 eWOM5 0.790 eWOM1 0.806

Trong đó: RR: Nhận thức rủi ro; eWOM: Truyền miệng trên không gian số; HA: Hình ảnh điểm đến; YT: Yêu thích thương hiệu; YD: Ý định du lịch.

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Theo bảng 4.4, hầu hết các chỉ số tải ngoài đều lớn hơn 0,708, chứng tỏ độ tin cậy của các biến và thang đo là phù hợp Tuy nhiên, các biến quan sát HA3, YT3, YT6, YT7 có chỉ số tải nhỏ hơn 0,708 Để đảm bảo độ tin cậy của thang đo, tác giả quyết định loại bỏ các biến HA3, YT3, YT6, YT7 và tiến hành phân tích tính đơn hướng lần thứ hai.

TP.HCM, trung tâm kinh tế và đô thị hóa hàng đầu của Việt Nam, nổi bật với các tòa nhà cao tầng, khu công nghiệp và hạ tầng hiện đại Tuy nhiên, diện tích cảnh quan thiên nhiên tại đây bị hạn chế, thiếu vắng những không gian rộng lớn như rừng, núi hay biển Mặc dù thành phố phát triển nhanh chóng và đa dạng về văn hóa, nhiều du khách vẫn bày tỏ lo ngại về an ninh, giao thông và ô nhiễm môi trường, dẫn đến việc một số người không hoàn toàn đồng ý với quan điểm rằng "TP.HCM thực sự là một thành phố kỳ diệu".

Việc loại bỏ các biến quan sát YT6 và YT7 khỏi thang đo phản ánh sự hối hả và nhộn nhịp của TP.HCM, một thành phố lớn thu hút du khách Khi đến đây, du khách kỳ vọng trải nghiệm văn hóa, lịch sử và nhịp sống đô thị sôi động Do đó, TP.HCM không phải là địa điểm mang lại cảm giác yên bình hay sâu lắng về mặt cảm xúc như "niềm vui thuần khiết".

Cảm xúc "say đắm" thường gắn liền với những điểm đến thiên nhiên tuyệt đẹp, mang lại sự thư giãn, hoặc những địa điểm lãng mạn, đầy tính chất tình cảm.

Bảng 4.5: Hệ số tải nhân tố sau khi loại biến

Nhân tố Biến quan sát HA RR YD YT eWOM

YT5 0.825 eWOM eWOM1 0.805 eWOM2 0.711 eWOM3 0.773 eWOM4 0.781 eWOM5 0.792 eWOM6 0.718

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Kết quả phân tích lần 2 cho thấy hệ số tải nhỏ nhất là 0,711 của eWOM2 và lớn nhất là 0,867 của YD1, với tất cả các giá trị đều lớn hơn 0,708 Điều này cho thấy biến tiềm ẩn trong mô hình nghiên cứu giải thích hơn 50% sự biến thiên của biến quan sát, đồng thời khẳng định rằng các biến quan sát còn lại đều có chất lượng cao và đạt tính đơn hướng trong mô hình nghiên cứu.

4.2.2 Độ tin cậy tổng hợp (CR – Composite Reliability) Để đánh giá độ tin cậy cho các thang đo, tác giả đã kết hợp phương pháp đánh giá chỉ số CR ≥ 0,7 (Hair và c.s., 2017) cùng với Cronbach's Alpha < 0,95 (DeVellis

Độ tin cậy tổng hợp (CR) trong phương pháp nghiên cứu SmartPLS được coi là tốt nhất khi đạt mức tối thiểu 0,6, theo các nghiên cứu của J F Hair và cộng sự (2010) cũng như Nunnally & Bernstein (1994) Để đảm bảo độ tin cậy, CR cần thỏa mãn hai điều kiện quan trọng.

Theo bảng 4.6, các chỉ số Cronbach’s Alpha đều nhỏ hơn 0,95 và lớn hơn 0,6, trong khi chỉ số CR nằm trong khoảng 0,882 đến 0,901, cho thấy các thang đo đạt độ tin cậy cao.

Bảng 4.6: Độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, CR và AVE

Alpha rho_A Độ tin cậy tổng hợp (CR)

Phương sai trích trung bình (AVE)

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

4.2.3 Giá trị hội tụ – phương sai trích trung bình (AVE)

Giá trị phương sai trích trung bình (AVE) được sử dụng để đánh giá tính hội tụ

J F Hair và c.s (2021) cho rằng một thang đo đạt giá trị hội tụ nếu AVE đạt từ 0,5 trở lên Mức 0,5 này mang ý nghĩa biến tiềm ẩn mẹ trung bình sẽ giải thích được tối thiểu 50% biến thiên của từng biến quan sát con Tuy nhiên, AVE không xem xét đến các biến quan sát có hệ số tải ngoài thấp và đánh giá đồng đều các biến quan sát với nhau nên không đánh giá chính xác được chất lượng biến quan sát Do đó, để đảm bảo khi đánh giá AVE, tác giả đã kiểm tra độ tin cậy thang đo trước để loại bỏ các biến quan sát không đạt tính hội tụ

Theo bảng 4.6, tất cả các nhân tố đều có chỉ số AVE cao hơn 0,5, trong đó nhân tố YD có chỉ số AVE cao nhất là 0,714, cho thấy rằng biến tiềm ẩn này có thể giải thích hơn một nửa phương sai của các chỉ số liên quan Điều này chứng tỏ mô hình đo lường đạt tính hội tụ phù hợp, với các biến tiềm ẩn giải thích tốt cho các biến quan sát Do đó, có thể kết luận rằng tất cả các thang đo đều đảm bảo tính hội tụ và sẵn sàng cho các phân tích định lượng trong các bước tiếp theo.

4.2.4 Giá trị phân biệt (Discriminant Validity)

Giá trị phân biệt thể hiện sự khác biệt của một cấu trúc so với các cấu trúc khác trong mô hình, với hai phương pháp đánh giá chính là chỉ số căn bậc hai AVE theo Fornell & Larcker (1981) và chỉ số HTMT do Henseler và cộng sự (2015) Mặc dù cả hai phương pháp này đều được áp dụng trong SmartPLS, nhưng sự chú trọng hơn thường được đặt vào chỉ số HTMT.

Theo Fornell & Larcker (1981) và J F Hair và cộng sự (2021), tính phân biệt được đảm bảo khi căn bậc hai của AVE của mỗi biến tiềm ẩn cao hơn tất cả các tương quan giữa các biến tiềm ẩn Garson (2016) chỉ ra rằng chỉ số HTMT đảm bảo tính phân biệt giữa hai biến tiềm ẩn khi giá trị HTMT nhỏ hơn 1 Henseler & Sarstedt (2013) khuyến nghị rằng nếu giá trị này dưới 0,9, tính phân biệt sẽ được đảm bảo Trong khi đó, Kline (2023) và Watson cùng các cộng sự (1995) áp dụng ngưỡng tiêu chuẩn nghiêm ngặt hơn là 0,85, ngưỡng này cũng được ưu tiên trong phân tích SmartPLS.

Bảng 4.7: Tính hợp lệ, tính phân biệt (Fornell & Larcker) và mối tương quan

Phương sai trích trung bình (AVE)

HA RR YD YT eWOM

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Kết quả từ bảng 4.7 cho thấy chỉ số Fornell & Larcker cho tất cả các căn bậc hai của AVE (trên đường chéo) lớn hơn tương quan giữa các cấu trúc (trên hàng và cột tương ứng), điều này chứng minh rằng giá trị phân biệt đã đạt được Mỗi cấu trúc phản ánh mối liên hệ mạnh mẽ hơn với các chỉ số riêng biệt, cho thấy mô hình đáp ứng tiêu chí về giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn.

Bảng 4.8: Chỉ số đánh giá tính phân biệt HTMT

HA RR YD YT eWOM

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Khi đánh giá tính phân biệt, cần chú ý đến vai trò của biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu biến độc lập có tác động mạnh lên biến phụ thuộc, chỉ số HTMT giữa chúng có thể vượt ngưỡng 0,85 Trong trường hợp này, giải pháp là không đánh giá HTMT giữa biến độc lập và phụ thuộc, mà chỉ xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau Bảng HTMT 4.8 cho thấy hầu hết các tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0,85, cho phép kết luận rằng tất cả các nhân tố đều có giá trị phân biệt.

Đánh giá mô hình cấu trúc

4.3.1 Đánh giá đa cộng tuyến (VIF)

Theo J F F Hair và cộng sự (2021), trước khi kiểm tra mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn, cần kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình cấu trúc dựa trên hồi quy Đa cộng tuyến xảy ra khi hai hoặc nhiều biến dự đoán có mức độ tương quan cao, không cung cấp thông tin độc lập cho mô hình Giá trị VIF được sử dụng để đánh giá mức độ đa cộng tuyến: VIF < 2 không có đa cộng tuyến, 3 < VIF < 5 có thể chấp nhận, 5 < VIF có khả năng cao xảy ra, và VIF > 10 xác nhận sự tồn tại của đa cộng tuyến (J F Hair và c.s., 2010) Kết quả VIF trong Bảng 4.10 cho thấy giá trị VIF của tất cả các biến quan sát dao động từ 1,058 đến 1,148, thấp hơn ngưỡng 3, khẳng định rằng không tồn tại đa cộng tuyến trong mô hình cấu trúc này.

Bảng 4.10: Hệ số phóng đại phương sai VIF

Biến HA RR YD YT eWOM

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

4.3.2 Đánh giá mức độ giải thích của mô hình R 2 (R – square)

J Hair và c.s (2016) đề xuất đánh giá hệ số xác định R 2 , beta và các giá trị t tương ứng để đánh giá mô hình cấu trúc, tuy nhiên rất khó để thiết lập một quy tắc chung cho mức giá trị R 2 vì nó phụ thuộc vào mức độ phức tạp của mô hình và lĩnh vực nghiên cứu Hệ số R 2 là chỉ số đại diện cho năng lực giải thích của các biến độc lập cho các biến phụ thuộc nhưng không nói gì về sức mạnh dự đoán của mô hình và có thể tăng lên khi số lượng biến trong mô hình tăng lên cho dù các biến đó không có ý nghĩa Thông thường R 2 hiệu chỉnh được sử dụng vì cho biết mức độ phù hợp của mô hình so với R 2 Tuy nhiên không có tiêu chuẩn chính xác R 2 hiệu chỉnh ở mức bao nhiêu thì mô hình mới đạt yêu cầu, giá trị R 2 nằm từ 0 đến 1 và càng tiến về gần về 1 cho thấy các biến độc lập giải thích được cho biến phụ thuộc càng nhiều và mức độ chính xác dự đoán cao hơn

Theo nghiên cứu của Theo J F Hair và cộng sự (2021), mức độ R² được đánh giá khác nhau tùy thuộc vào lĩnh vực nghiên cứu Cụ thể, giá trị R² là 0,20 được xem là cao trong lĩnh vực hành vi người tiêu dùng, trong khi giá trị R² 0,75 được coi là cao trong nghiên cứu về động lực thành công Đối với các nghiên cứu tiếp thị, giá trị R² 0,75, 0,50 và 0,25 tương ứng với các biến tiềm ẩn nội sinh trong mô hình cấu trúc được đánh giá là đáng kể, trung bình hoặc yếu Ngoài ra, Cohen (2013) cũng đã đề xuất các giá trị này.

R 2 là 0,26, 0,13 hoặc 0,02 đối với các biến tiềm ẩn nội sinh có thể được mô tả tương ứng là đáng kể, trung bình hoặc yếu

Bảng 4.11: Chỉ số đánh giá R 2

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Trong bảng kết quả 4.11, hệ số R² hiệu chỉnh của biến phụ thuộc YD đạt 0,394, cho thấy các biến độc lập YT và HA giải thích 39,4% sự biến thiên của YD, trong khi 60,6% còn lại là sai số từ hệ thống và các yếu tố khác Hệ số R² hiệu chỉnh của biến phụ thuộc YT là 0,274, cho thấy biến độc lập eWOM và RR giải thích 27,4% sự biến thiên của YT, còn lại 72,6% là sai số từ hệ thống và các yếu tố khác Với giá trị R² của các biến YD và YT lần lượt là 0,397 và 0,277, mô hình thể hiện mức độ giải thích cao trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng, vượt qua mức đề xuất của Cohen.

(2013) là 0,26 đã cho thấy một mô hình có sự giải thích đáng kể

4.3.3 Đánh giá hệ số tác động ƒ 2 (f – square)

Hệ số f² được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố lên biến phụ thuộc, giúp xác định yếu tố nào có tác động mạnh nhất Đây là một tiêu chí quan trọng để hiểu mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, cho phép phân loại mức độ ảnh hưởng thành cao, trung bình hoặc thấp Đánh giá giá trị của f² dựa trên hướng dẫn của Cohen.

Theo kết quả từ bảng 4.12, hệ số f² của HA và YT lên YD lần lượt là 0.236 và 0.187, cho thấy mối quan hệ này có tác động trung bình Bên cạnh đó, tác động của RR lên YT là 0.079, được đánh giá ở mức nhỏ, trong khi tác động của eWOM lên YT là 0.221, ở mức trung bình.

Bảng 4.12: Chỉ số đánh giá R 2

HA RR YD YT eWOM

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

4.3.4 Đánh giá sự liên quan của dự báo Q 2 Đánh giá sự liên quan của dự báo Q 2 là một bước quan trọng trong mô hình PLS – SEM nhằm kiểm tra khả năng dự đoán của mô hình Nếu Q 2 cao, điều này cho thấy mô hình không chỉ phù hợp với dữ liệu hiện tại mà còn có khả năng dự đoán tốt cho các trường hợp mới, điều này rất quan trọng trong việc xác định tính hiệu quả của mô hình Giá trị Q 2 cao củng cố sự tin tưởng vào mô hình, cho thấy rằng các giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình là hợp lý và có khả năng áp dụng vào thực tế

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Trong kết quả bảng 4.13, mô hình thành phần tương ứng của biến phụ thuộc

YD có Q 2 = 0,280, cho thấy mô hình này có độ chính xác dự báo trung bình, nằm trong khoảng từ 0,25 đến 0,5 Mô hình thành phần tương ứng với biến phụ thuộc cũng được xem xét trong bối cảnh này.

YT có Q 2 = 0,182 < 0,25 như vậy mô hình này có tính chính xác dự báo thấp

Kiểm định mô hình cấu trúc

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS – SEM) để kiểm định các giả thuyết, do phương pháp này phù hợp với dữ liệu không phân phối chuẩn và mẫu nhỏ (J F Hair và c.s., 2021) PLS – SEM không chỉ cung cấp các giải thích và dự đoán mà còn đảm bảo tính phù hợp thực tế, cho thấy sự vượt trội so với phân tích hồi quy trong việc đánh giá vai trò trung gian (J F Hair và c.s., 2019).

Nghiên cứu này áp dụng kỹ thuật bootstrap với 5000 mẫu lặp để thực hiện kiểm định một đầu Theo Kock và Hadaya (2018), khi kiểm tra các mối quan hệ trong PLS-SEM, việc sử dụng kiểm tra một đầu là cần thiết nếu hệ số có hướng đã được giả định, cho dù là tích cực hay tiêu cực.

Các giả thuyết nghiên cứu của đề tài cần kiểm định như sau:

H1: Nhận thức rủi ro tác động tiêu cực đến yêu thích thương hiệu

H2: Truyền miệng trên không gian số tác động tích cực đến yêu thích thương hiệu

H3: Hình ảnh điểm đến tác động tích cực đến ý định du lịch

H4: Yêu thích thương hiệu tác động tích cực đến ý định du lịch

Bảng 4.14: Hệ số tương quan đường dẫn

Mối quan hệ Hệ số hồi quy chuẩn hóa

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Hình 4.2: Kết quả mô hình đường dẫn

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Nghiên cứu đã kiểm định các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu dựa trên giả thuyết đã trình bày ở chương hai Kết quả ước lượng chuẩn hóa cho thấy tất cả các mối quan hệ đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.05), xác nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4 Đặc biệt, truyền miệng trên không gian số có vai trò quan trọng hơn nhận thức rủi ro trong việc tạo ra sự yêu thích thương hiệu của khách du lịch ở TP.HCM (β = 0.411) Hình ảnh điểm đến cũng tác động mạnh hơn đến niềm yêu thích thương hiệu với độ lớn β là 0.404 Bảng 4.15 chỉ ra các mối quan hệ gián tiếp giữa nhận thức rủi ro và truyền miệng trên không gian số với ý định du lịch thông qua biến trung gian yêu thích thương hiệu, và tất cả các mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.05).

Bảng 4.15: Kết quả phân tích tác động của biến trung gian yêu thích thương hiệu

Mối quan hệ Hệ số hồi quy chuẩn hóa

RR -> YT -> YD -0.088 0.000 eWOM -> YT -> YD 0.148 0.000

Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2024

Kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu định lượng với 450 quan sát cho thấy mô hình đo lường đạt tiêu chuẩn về hệ số tải nhân tố, Cronbach's Alpha, CR, AVE, Fornell-Larcker, HTMT và hệ số tải chéo, đảm bảo độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt Đánh giá mô hình cấu trúc cho thấy các chỉ số VIF, R² hiệu chỉnh, f² và Q² đều thỏa mãn điều kiện, chứng minh mô hình phù hợp Tất cả các giả thuyết đều có giá trị P-value đáng kể.

Tỷ lệ dưới 5% cho thấy ý nghĩa thống kê rõ ràng, đồng thời không có giả thuyết nào bị bác bỏ Nhìn chung, các mô hình và giả thuyết này đều phù hợp để ứng dụng trong nghiên cứu thực tiễn.

Kết quả phân tích mô hình PLS-SEM cho thấy niềm yêu thích thương hiệu của khách du lịch tại TP.HCM bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính: nhận thức rủi ro và truyền miệng trên không gian số Trong đó, nhận thức rủi ro tác động tiêu cực đến niềm yêu thích thương hiệu, trong khi truyền miệng trên không gian số lại có tác động tích cực và mạnh mẽ hơn Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng tích cực đến ý định du lịch ở TP.HCM, với hình ảnh điểm đến có tác động mạnh hơn.

Bảng 4.16: Bảng kiểm định giả thuyết

Giả thuyết Nội dung giả thuyết Kết luận

H 1 Nhận thức rủi ro tác động tiêu cực đến niềm yêu thích thương hiệu Chấp nhận

H 2 Truyền miệng trên không gian số tác động tích cực đến niềm yêu thích thương hiệu

H 3 Hình ảnh điểm đến tác động tích cực đến ý định du lịch

H 4 Niềm thích thương hiệu tác động tích cực đến ý định du lịch Chấp nhận

Chương bốn trình bày kết quả nghiên cứu định lượng với 450 quan sát, cho thấy các tiêu chí kiểm định mô hình đo lường đạt yêu cầu, chứng minh tính tin cậy và giá trị phân biệt của các thang đo Đánh giá mô hình cấu trúc cho thấy các chỉ số VIF, R² hiệu chỉnh, f² và Q² đều thỏa mãn, khẳng định mô hình phù hợp với dữ liệu Tất cả giả thuyết đều có P-value nhỏ hơn 5%, chứng tỏ tính ý nghĩa thống kê và tính phù hợp cao của mô hình Phân tích PLS-SEM xác nhận rằng niềm yêu thích thương hiệu của du khách tại TP.HCM bị ảnh hưởng bởi nhận thức rủi ro và truyền miệng trên không gian số, trong đó truyền miệng có tác động tích cực lớn hơn Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến có tác động tích cực đến ý định du lịch, với hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng mạnh hơn Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho các đơn vị quản lý du lịch tại TP.HCM và Việt Nam, giúp xây dựng chiến lược phát triển du lịch hiệu quả nhằm thu hút khách du lịch trong tương lai.

5 CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ

Chương năm sẽ thảo luận về kết quả nghiên cứu từ chương bốn và đề xuất các hàm ý quản trị cho các đơn vị quản lý điểm đến du lịch tại TP.HCM và Việt Nam Mục tiêu là giúp họ có cái nhìn tổng quát để xây dựng chiến lược phát triển du lịch hiệu quả, thu hút du khách Ngoài ra, chương này cũng sẽ chỉ ra một số hạn chế của nghiên cứu và đưa ra đề xuất cho các nghiên cứu tiếp theo.

5.1 Thảo luận chung về kết quả nghiên cứu

Dựa trên việc tổng hợp tài liệu liên quan đến đề tài nghiên cứu, năm nhân tố chính đã được xác định cho nghiên cứu định lượng Kết quả kiểm định mô hình đo lường cho thấy tất cả các tiêu chí đều đạt yêu cầu, khẳng định tính hợp lệ của nghiên cứu.

Tính đơn hướng của các biến đo lường được xác định qua hệ số tải nhân tố, với các hệ số này đều cao, cho thấy chúng đại diện tốt cho các khái niệm tiềm ẩn Độ tin cậy của thang đo được khẳng định qua các giá trị Cronbach's Alpha và CR, đều trên 0,7, cho thấy thang đo có độ tin cậy cao.

Giá trị AVE của các biến tiềm ẩn đều trên 0,5, cho thấy khả năng giải thích tốt cho các biến đo lường Tiêu chuẩn Fornell – Larcker và HTMT được thỏa mãn, chứng minh tính phân biệt rõ ràng giữa các biến tiềm ẩn trong mô hình Hệ số tải chéo cho kết quả tích cực, không có biến đo lường nào có hệ số tải cao hơn ở một biến tiềm ẩn khác, khẳng định mỗi biến đo lường chỉ đại diện cho một khái niệm tiềm ẩn duy nhất.

Trong đánh giá mô hình cấu trúc, giá trị VIF đều dưới 3, cho thấy không có đa cộng tuyến Hơn nữa, các giá trị R² hiệu chỉnh cho thấy mô hình giải thích tốt tỷ lệ biến thiên của các biến phụ thuộc Các chỉ số f² và Q² cũng hỗ trợ tính khả thi của mô hình.

THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KHUYẾN NGHỊ 69 5.1 Thảo luận chung về kết quả nghiên cứu

Mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro và niềm yêu thích thương hiệu

Nghiên cứu chỉ ra rằng nhận thức rủi ro có ảnh hưởng tiêu cực đến niềm yêu thích thương hiệu của khách du lịch với hệ số -0,246, cho thấy rằng khi nhận thức rủi ro gia tăng, niềm yêu thích đối với thương hiệu du lịch giảm theo Kết quả này nhất quán với các nghiên cứu trước (Hsu và c.s., 2012; Yoon và Uysal, 2005), cho thấy rằng lo ngại về an toàn cá nhân, sức khỏe và các vấn đề không mong muốn trong chuyến đi có thể làm giảm sức hấp dẫn của điểm đến (Kwortnik và Thompson, 2008) Nếu khách du lịch cảm thấy điểm đến có nguy cơ cao về dịch bệnh hoặc an ninh, sự lo lắng này sẽ ảnh hưởng đến niềm yêu thích thương hiệu (Sonmez và Graefe, 1998) Do đó, việc giảm thiểu nhận thức rủi ro là yếu tố quan trọng trong việc nâng cao niềm yêu thích thương hiệu Các điểm đến cần cung cấp thông tin chính xác, cải thiện biện pháp bảo vệ và đảm bảo an toàn để giảm lo ngại của khách hàng, từ đó thu hút nhiều khách du lịch hơn.

Mối quan hệ giữa truyền miệng trên không gian số và niềm yêu thích thương hiệu

Nghiên cứu chỉ ra rằng truyền miệng trên không gian số có tác động tích cực đến niềm yêu thích thương hiệu của khách du lịch ở TP.HCM, với hệ số 0,411 Khi sự truyền miệng tích cực gia tăng, niềm yêu thích thương hiệu cũng theo đó tăng lên, khẳng định vai trò quan trọng của đánh giá và phản hồi trực tuyến Các nghiên cứu trước đây cũng cho thấy ảnh hưởng của eWOM đến quyết định du lịch Thông tin tích cực từ nguồn trực tuyến giúp khách du lịch có ấn tượng tốt hơn về điểm đến, từ đó tăng cường niềm yêu thích thương hiệu Truyền miệng tích cực còn giúp giảm lo lắng của khách du lịch, nâng cao niềm tin vào thương hiệu Theo nghiên cứu của Luo và Zhong, thông tin tích cực trên nền tảng trực tuyến tạo ra "hiệu ứng lan tỏa", khiến điểm đến trở thành lựa chọn ưu việt Do đó, các doanh nghiệp du lịch cần khuyến khích khách hàng chia sẻ trải nghiệm tích cực trên mạng xã hội Tóm lại, truyền miệng trên không gian số đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao niềm yêu thích thương hiệu, và các doanh nghiệp nên áp dụng chiến lược khuyến khích phản hồi tích cực từ khách hàng.

Mối quan hệ giữa niềm yêu thích thương hiệu và ý định đi du lịch…

Nghiên cứu cho thấy niềm yêu thích thương hiệu có tác động tích cực đến ý định du lịch của khách đến TP.HCM, với hệ số mối quan hệ đạt 0,359 Điều này chứng tỏ rằng sự yêu thích thương hiệu tạo ra kết nối cảm xúc mạnh mẽ, làm tăng khả năng du khách lựa chọn điểm đến Các nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng yêu thích thương hiệu giúp tạo hình ảnh tích cực và cảm giác quen thuộc, đồng thời giảm cảm giác không chắc chắn khi chọn điểm đến Khi khách du lịch có niềm yêu thích với thương hiệu, họ cảm thấy tự tin hơn về sự lựa chọn của mình, từ đó gia tăng ý định đi du lịch Do đó, các nhà quản lý du lịch và chuyên gia marketing cần chú trọng xây dựng hình ảnh thương hiệu TP.HCM để thu hút du khách và củng cố sự yêu thích đối với điểm đến này.

Mối quan hệ giữa hình ảnh điểm đến và ý định đi du lịch

Nghiên cứu cho thấy hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng tích cực đến ý định du lịch của du khách nội địa và quốc tế đối với TP.HCM, với hệ số tác động đạt 0,404 Khi hình ảnh TP.HCM được cải thiện, ý định du lịch của khách sẽ tăng lên, điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây Để duy trì và nâng cao hình ảnh điểm đến, các nhà quản lý cần chú trọng nâng cao chất lượng dịch vụ, cải thiện cơ sở hạ tầng, áp dụng chiến lược marketing hiệu quả, phát triển sản phẩm du lịch đa dạng và quan tâm đến yếu tố văn hóa, xã hội Những biện pháp này sẽ giúp TP.HCM thu hút thêm du khách, góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành du lịch.

Khuyến nghị từ kết quả nghiên cứu

5.2.1 Nhóm giải pháp giảm thiểu rủi ro Đầu tiên, để giảm thiểu rủi ro tài chính, cơ quan quản lý cần đặc biệt quan tâm đến các vấn đề như lo ngại về giá cả, sợ bị chặt chém khi mua sắm sản phẩm hay sử dụng dịch vụ du lịch, giúp du khách cảm thấy giá trị nhận được tương xứng với số tiền đã bỏ ra Đểđ đạ được điều này, các cơ quan quản lý du lịch cần yêu cầu các cơ sở kinh doanh trong lĩnh vực du lịch, nhà hàng, và cơ sở lưu trú tại TP.HCM niêm yết giá sản phẩm và dịch vụ một cách công khai và rõ ràng, đồng thời đảm bảo giá không bị đội lên quá cao trong mùa du lịch cao điểm Bên cạnh đó, nên thành lập các đội công tác để giám sát việc thực hiện niêm yết giá và các hoạt động kinh doanh trong lĩnh vực này

Để giảm thiểu rủi ro về sức khỏe và an toàn cho du khách tại TP.HCM, cơ quan quản lý cần cải thiện các vấn đề như nguy cơ mắc bệnh, an toàn thực phẩm, tai nạn giao thông và tình hình tội phạm Việc thành lập các đội phản ứng nhanh hoạt động liên tục sẽ hỗ trợ du khách khi gặp sự cố Ngoài ra, cần tổ chức thanh tra giám sát an toàn vệ sinh thực phẩm tại các cơ sở kinh doanh du lịch và duy trì trật tự an ninh tại các địa điểm tham quan.

Để giảm thiểu rủi ro hoạt động và cải thiện trải nghiệm du lịch tại TP.HCM, cơ quan quản lý cần có giải pháp khắc phục những lo lắng của du khách về thời tiết, cơ sở vật chất, tình trạng đông đúc, và thái độ phục vụ TP.HCM nên ưu tiên đầu tư vào cơ sở hạ tầng giao thông, nâng cấp hệ thống xe buýt và xe điện để kết nối trung tâm thành phố với các điểm du lịch Đồng thời, triển khai mạng wifi miễn phí tại các khu vực vui chơi và giải trí công cộng cũng là một giải pháp cần thiết Ngoài ra, chính quyền địa phương nên yêu cầu các cơ sở lưu trú và lữ hành tổ chức thường xuyên các khóa đào tạo kỹ năng mềm cho nhân viên phục vụ khách du lịch.

5.2.2 Nhóm giải pháp phát triển truyền miệng trên không gian số

Các doanh nghiệp du lịch nên tận dụng các nền tảng trực tuyến như Website, Zalo, Facebook và Instagram để cung cấp thông tin và tạo điều kiện thuận lợi cho du khách trong việc tìm kiếm Bên cạnh đó, việc xây dựng các cộng đồng du lịch trực tuyến giúp du khách trao đổi thông tin, chia sẻ trải nghiệm và đọc đánh giá từ người khác Thông tin từ eWOM trong các cộng đồng này thường không mang tính thương mại và có ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định du lịch của khách hàng hơn so với thông tin từ các doanh nghiệp.

Chính quyền thành phố và các cơ quan du lịch cần đầu tư vào việc sản xuất nội dung số chất lượng cao như hình ảnh, video và bài viết giới thiệu về điểm đến, sự kiện và văn hóa địa phương Nội dung này nên truyền tải thông điệp tích cực để tạo ấn tượng sâu sắc với người xem Hợp tác với KOL, blogger, vlogger và các influencer uy tín trong lĩnh vực du lịch sẽ giúp gia tăng sức thuyết phục và thu hút sự quan tâm từ công chúng thông qua những trải nghiệm và cảm nhận chân thực.

Để nâng cao chất lượng dịch vụ du lịch, các nhà quản lý cần lắng nghe du khách và chú trọng đến việc phục vụ khách hàng Việc thành lập bộ phận chăm sóc khách hàng trực tuyến là cần thiết để hỗ trợ kịp thời cho du khách khi họ gặp phải vấn đề hoặc cảm thấy không hài lòng Thông tin tiêu cực thường lan truyền nhanh chóng trên Internet, vì vậy cần phản hồi nhanh chóng và tận tâm để tạo thiện cảm và lấy lại niềm tin từ du khách Những du khách không hài lòng, nếu được giải quyết thỏa đáng, có thể tiếp tục sử dụng dịch vụ và chia sẻ trải nghiệm tích cực với người khác Đồng thời, việc trả lời khiếu nại và thắc mắc cũng giúp nâng cao uy tín thương hiệu, khẳng định rằng doanh nghiệp du lịch luôn coi trọng và hỗ trợ khách hàng.

5.2.3 Các giải pháp xây dựng thương hiệu điểm đến du lịch Đối với ngành du lịch, thương hiệu điểm đến có tầm quan trọng đặc biệt, quyết định sức hấp dẫn và khả năng cạnh tranh của điểm đến (Lê Tuấn Anh, 2015) Kết quả nghiên cứuchỉ ra rằng thương hiệu hay danh tiếng của điểm đến đóng vai trò quan trọng trong việc tác động đến ý định du lịch của du khách Điều này gợi ý cho các nhà quản lý điểm đến cũng như các nhà kinh doanh du lịch có các giải pháp xây dựng thương hiệu điểm đến du lịch Các giải pháp này bao gồm:

Đầu tư vào hệ thống nhận diện thương hiệu du lịch TP.HCM là cần thiết, với việc lựa chọn các điểm đến nổi tiếng như khu du lịch địa đạo Củ Chi, chợ Bến Thành, Dinh Độc Lập, Bảo tàng Chứng tích Chiến tranh, Bến nhà Rồng, và các khu vui chơi giải trí hiện đại như phố đi bộ Nguyễn Huệ, phố Tây Bùi Viện Mục tiêu là khi du khách nghĩ đến những hình ảnh đặc trưng này, họ sẽ nhớ ngay đến du lịch TP.HCM Đồng thời, chính quyền và các cơ quan du lịch cần khai thác và quảng bá giá trị văn hóa, lịch sử độc đáo của thành phố qua các di tích, lễ hội truyền thống, nghệ thuật và ẩm thực Từ đó, xây dựng câu chuyện thương hiệu hấp dẫn, kết nối cảm xúc với du khách, khuyến khích họ khám phá và trải nghiệm thành phố.

Để nâng cao hiệu quả quảng bá, cần tăng cường tiếp thị trực tuyến qua các kênh truyền thông xã hội, website du lịch và các nền tảng trực tuyến khác nhằm giới thiệu hình ảnh một cách ấn tượng.

TP HCM đang nỗ lực thu hút du khách quốc tế thông qua việc tạo nội dung sáng tạo và thường xuyên cập nhật thông tin về các sự kiện, điểm đến mới Thành phố khuyến khích sự tham gia của du khách thông qua các chương trình khuyến mãi, cuộc thi ảnh và hoạt động trải nghiệm trên mạng xã hội, nhằm nâng cao nhận diện thương hiệu Bên cạnh đó, việc ứng dụng công nghệ trong du lịch như bản đồ số, ứng dụng du lịch thông minh và công cụ hỗ trợ thực tế ảo (AR/VR) sẽ giúp du khách dễ dàng khám phá thành phố Những ứng dụng công nghệ này không chỉ nâng cao trải nghiệm của du khách mà còn khẳng định hình ảnh TP.HCM hiện đại và sáng tạo.

Để xây dựng và quảng bá thương hiệu điểm đến hiệu quả, cần thúc đẩy hợp tác công tư giữa chính quyền địa phương, doanh nghiệp du lịch và cộng đồng Chính quyền thành phố nên kết nối và tạo điều kiện cho doanh nghiệp như công ty du lịch, nhà hàng, khách sạn tham gia các chiến dịch quảng bá chung, bao gồm tổ chức sự kiện văn hóa và hội chợ du lịch Doanh nghiệp cũng cần phát triển sản phẩm du lịch mới, như tour theo chủ đề và gói dịch vụ độc đáo kết hợp tham quan và trải nghiệm văn hóa Việc này không chỉ thu hút khách du lịch mà còn nâng cao giá trị thương hiệu cho TP.HCM thông qua những trải nghiệm phong phú và đặc trưng của địa phương.

5.2.4 Các giải pháp nâng cao hình ảnh điểm đến

Để nâng cao hình ảnh điểm đến, TP.HCM cần ưu tiên cải thiện an ninh và an toàn tại các khu du lịch Việc triển khai hệ thống camera giám sát, tăng cường lực lượng cảnh sát du lịch, và thiết lập các trạm thông tin hỗ trợ du khách khẩn cấp là rất quan trọng Đồng thời, TP.HCM cũng cần đầu tư nâng cấp cơ sở hạ tầng giao thông, viễn thông và dịch vụ du lịch để tạo ra trải nghiệm thuận lợi cho du khách Phát triển hệ thống cơ sở lưu trú và nhà hàng đạt tiêu chuẩn sẽ giúp du khách quốc tế cảm thấy an toàn và tin tưởng khi khám phá thành phố.

TP.HCM cần phát triển và đa dạng hóa các điểm đến du lịch để mang lại trải nghiệm phong phú cho du khách Chính quyền thành phố nên đầu tư vào việc bảo tồn và nâng cấp các di tích lịch sử, bảo tàng và công trình văn hóa tiêu biểu nhằm duy trì giá trị di sản Cần tăng cường quảng bá các điểm đến tiềm năng như làng nghề truyền thống, chợ địa phương và khu vực ngoại ô với cảnh quan thiên nhiên đẹp Phát triển những điểm đến này không chỉ giúp đa dạng hóa sản phẩm du lịch mà còn bảo tồn và phát triển bền vững giá trị văn hóa và cộng đồng địa phương Đồng thời, thành phố cũng nên đầu tư vào dịch vụ vui chơi, giải trí như sân golf, trung tâm mua sắm và khu nghỉ dưỡng để thu hút du khách và nâng cao vị thế cạnh tranh trong lĩnh vực du lịch giải trí.

Để xây dựng hình ảnh TP.HCM là điểm đến hấp dẫn, cần cung cấp thông tin minh bạch về giá cả và chất lượng dịch vụ, đảm bảo du khách nhận được giá trị xứng đáng với số tiền bỏ ra Việc công khai bảng giá trên các trang web du lịch chính thức và ứng dụng di động sẽ giúp du khách dễ dàng tiếp cận thông tin Đồng thời, phát triển các dịch vụ du lịch với nhiều mức giá khác nhau, từ gói tour cao cấp đến dịch vụ bình dân, sẽ giúp mọi du khách tìm thấy trải nghiệm phù hợp với ngân sách của mình Chính quyền thành phố cũng nên khuyến khích các doanh nghiệp du lịch cung cấp chương trình ưu đãi và khuyến mãi đặc biệt, đặc biệt trong mùa thấp điểm, nhằm tăng cường giá trị trải nghiệm và thu hút thêm du khách đến với TP.HCM.

Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo

Mặc dù đã đạt được nhiều kết quả đáng khích lệ, nghiên cứu vẫn chỉ ra một số giới hạn nhất định Từ những hạn chế này, tác giả đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm khắc phục và mở rộng phạm vi nghiên cứu.

Ý định du lịch của du khách chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, không chỉ bao gồm mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số, niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến, mà còn cần xem xét thêm các yếu tố như tinh thần yêu nước, tính cách điểm đến, tài sản thương hiệu thành phố và thái độ đối với điểm đến để có cái nhìn toàn diện hơn.

Luận văn áp dụng lý thuyết SOR, một lý thuyết phổ biến trong nghiên cứu hành vi tiêu dùng Tuy nhiên, các nghiên cứu tiếp theo nên xem xét bổ sung hoặc so sánh với các lý thuyết khác như lý thuyết rủi ro, thuyết giá trị và lý thuyết chấp nhận sử dụng công nghệ để mang lại cái nhìn đa chiều hơn về vấn đề nghiên cứu.

Nghiên cứu này chỉ tập trung khảo sát ý định du lịch của du khách tại TP.HCM do giới hạn thời gian Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng ra các quốc gia có lượng khách lớn đến Việt Nam như Hàn Quốc và Trung Quốc Bên cạnh đó, việc so sánh ý định lựa chọn điểm đến giữa các địa phương khác nhau trên toàn quốc, như vùng Trung du và miền núi phía Bắc, vùng Đồng bằng sông Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long, cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng.

Chương năm của luận văn đã thảo luận chi tiết về các kết quả kiểm định từ chương bốn, làm rõ các vấn đề nghiên cứu Nghiên cứu cung cấp bằng chứng khoa học về mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, truyền miệng trên không gian số, niềm yêu thích thương hiệu và hình ảnh điểm đến đối với ý định du lịch Tác giả đề xuất những khuyến nghị và giải pháp thiết thực cho các nhà quản lý du lịch, bao gồm: (1) Giải pháp giảm thiểu rủi ro, (2) Phát triển truyền miệng trên không gian số, (3) Truyền thông và xây dựng thương hiệu điểm đến, và (4) Nâng cao hình ảnh điểm đến Chương cũng chỉ ra hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo để mở rộng nội dung, cung cấp thông tin và dữ liệu quan trọng cho các nghiên cứu tương lai trong lĩnh vực du lịch.