TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG VIỆN KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ………o0o……… ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU Đề tài: ẢNH HƯỞNG CỦA ĐÁNH GIÁ TRÊN ỨNG DỤNG TRỰC TUYẾN ĐẾN QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN NƠI LƯU TRÚ
GIỚI THIỆU
Phạm vi nghiên cứu
Câu hỏi chính: Đánh giá trên ứng dụng trực tuyến ảnh hưởng như thế nào đến quyết định lựa chọn nơi cư trú của khách du lịch tại Việt Nam?
Đánh giá trực tuyến có phải là một nguồn thông tin hữu ích giúp khách hàng đưa ra quyết định đặt phòng khách sạn online hay không?
Chất lượng ứng dụng và ý định lựa chọn nơi lưu trú của khách du lịch ảnh hưởng như thế nào đến sự lựa chọn thực tế của họ?
Các yếu tố của đánh giá trên ứng dụng trực tuyến ảnh hưởng đến quyết định chọn nơi lưu trú của khách du lịch tại Việt Nam.
Nghiên cứu tập trung vào việc phân tích các thuộc tính của đánh giá trên ứng dụng trực tuyến và mức độ ảnh hưởng của chúng lên quyết định lựa chọn nơi cư trú của khách du lịch.
Các đánh giá sẽ liên quan đến các cơ sở lưu trú tại Việt Nam, được hiển thị trên ứng dụng trực tuyến.
Nghiên cứu hướng tới cái nhìn tổng quát về thị trường du lịch Việt Nam.
Dữ liệu đánh giá trên các dụng trực tuyến sẽ được thu thập và phân tích trong giai đoạn 2020-2024 Điều này đảm bảo tính cập nhật và xu hướng sử dụng ứng dụng đặt phòng hiện tại.
4.4 Phạm vi đối tượng khảo sát
Khách du lịch đã, đang và có ý định sử dụng các ứng dụng trực tuyến để tìm kiếm và đưa ra quyết định nơi lưu trú tại Việt Nam.
TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước và trên thế giới
Dolnicar và Otter (2003) đã tiến hành tổng hợp 21 nghiên cứu được thực hiện từ năm 1984 đến 2000, qua đó xác định có tới 171 công trình liên quan đến lĩnh vực này. Theo các tác giả, một số yếu tố như chất lượng dịch vụ, hoạt động marketing, vị trí, quy mô phòng, mức độ sạch sẽ, giá cả, an ninh, thứ hạng sao và danh tiếng khách sạn là những nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn nơi lưu trú của khách hàng.
Khi lựa chọn dịch vụ lưu trú, khách du lịch thường cân nhắc đến các yếu tố như sở thích cá nhân, mức thu nhập, vị trí địa lý và cơ sở vật chất Dựa trên kết quả nghiên cứu của Market Metrix (2013), trong đó thu thập dữ liệu từ 40.000 khách du lịch đến từ Mỹ, châu Âu và châu Á trong năm 2012, vị trí được xác định là yếu tố có tầm quan trọng hàng đầu Đáng chú ý, các đánh giá trực tuyến (online reviews) cũng được ghi nhận là có ảnh hưởng rõ rệt đến quyết định lựa chọn khách sạn của khách hàng.
Hình 1 Kết quả nghiên cứu của Market Metrix (2013)
Nghiên cứu của Nicky Somohardjo (2017) Đánh giá trực tuyến đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định của người tiêu dùng Mức độ ảnh hưởng của những đánh giá này đến ý định mua hàng cuối cùng là một chủ đề thu hút sự quan tâm của nhiều nhà tiếp thị, đặc biệt là trong bối cảnh ngày càng có nhiều người tiêu dùng dựa vào các đánh giá trên mạng Nghiên cứu củaNicky (2017) đã tập trung phân tích cách các yếu tố trong đánh giá trực tuyến ảnh hưởng đến thái độ của người tiêu dùng khi xem xét sản phẩm và quyết định mua hàng Cụ thể,nghiên cứu làm rõ sự khác biệt giữa ba yếu tố chính: mức độ tích cực hay tiêu cực của đánh giá (valence), thời điểm đăng đánh giá (recentness) và độ dài nội dung đánh giá(length).
Hình 2 Mô hình nghiên cứu Ayesha Ayub Syed và Jarot Sembodo Suroso (2018)
Kết quả từ nghiên cứu của Nicky (2017) chỉ ra rằng mức độ cảm xúc thể hiện trong các đánh giá (valence) có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến thái độ xem xét cũng như ý định mua hàng của người tiêu dùng Bên cạnh đó, người tiêu dùng cũng bị tác động mạnh bởi các đánh giá về từng khía cạnh cụ thể của khách sạn, điều này ảnh hưởng đến quyết định đặt phòng và hiệu quả kinh doanh cuối cùng Theo Fillieri (2015), các nghiên cứu trước đây đã nhấn mạnh rằng xếp hạng trong đánh giá trực tuyến được xem là một trong những yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp trong lĩnh vực khách sạn và du lịch hiểu rõ hơn về hiệu suất hoạt động của mình.
Nghiên cứu của Diego Bufquin và cộng sự (2019)
Nghiên cứu này xem xét tác động của số lượng hình ảnh và độ dài phần mô tả hình ảnh trên trang web đến cảm xúc (bao gồm sự thích thú và căng thẳng) và ý định hành vi của khách hàng đối với dịch vụ khách sạn Ngoài ra, nghiên cứu cũng phân tích vai trò điều tiết của phong cách xử lý thông tin thông qua hình ảnh và văn bản Dựa trên dữ liệu thu thập từ 572 người tham gia và sử dụng mô hình phương trình cấu trúc để phân tích, kết quả cho thấy rằng số lượng hình ảnh nhiều hơn làm gia tăng mức độ thích thú của người dùng, đặc biệt khi đi kèm với phần mô tả ngắn Ngược lại, thông tin văn bản quá dài có thể gây cảm giác căng thẳng Cảm xúc tích cực như sự thích thú có tác động rõ rệt đến ý định đặt phòng, trong khi cảm xúc tiêu cực như căng thẳng lại không ảnh hưởng đáng kể Đối với những người có xu hướng tiếp nhận thông tin qua hình ảnh, cảm xúc thích thú tăng mạnh khi số lượng hình ảnh nhiều, trong khi căng thẳng gia tăng khi phần mô tả trở nên dài dòng Những phát hiện này mang lại giá trị lý thuyết và thực tiễn quan trọng, đặc biệt trong việc giúp các nhà quản lý khách sạn thiết kế trang web hiệu quả hơn để gia tăng khả năng đặt phòng của khách hàng.
Hình 3 Mô hình nghiên cứu của Diego Bufquin và cộng sự (2019) Để khái quát rõ cơ sở lý thuyết, bảng sau trình bày ngắn gọn những phát hiện chủ yếu và hạn chế của các nghiên cứu trước, qua đó làm rõ khoảng trống cần được tiếp tục nghiên cứu
Phạm vi, cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu Hạn chế của nghiên cứu
- Phạm vi: 248 khách sạn ở thành phố lớn và 3625 đánh giá 2/2007–
Dựa trên khái niệm word-of-mouth điện tử (eWOM).
- Phương pháp nghiên cứu: Phân tích định lượng dựa trên mô hình hồi quy logarit tuyến tính có hiệu ứng cố định.
- Đánh giá tích cực làm tăng đáng kể số lượt đặt phòng; ngược lại, độ biến động (variance) đánh giá làm giảm doanh thu Cụ thể, tăng 10% điểm xếp hạng đánh giá tạo ra khoảng +4.4% doanh thu.
- Nghiên cứu giả định xác suất đăng đánh giá giống nhau giữa các khách sạn
- Dùng số lượng đánh giá làm proxy cho doanh số, dữ liệu chỉ từ một OTA tại Trung Quốc.
- Phạm vi: Nghiên cứu ảnh hưởng của
- Kết quả cho thấy đánh giá tích cực có
- Chỉ phân tích dữ liệu từ một trang
(2011), Impact of online user- generated reviews on hotel room sales,
297. đánh giá trực tuyến do người dùng trên một trang OTA lớn của Trung Quốc.
Tiếp tục dựa trên lý thuyết eWOM và khung valence.
- Phương pháp nghiên cứu: Phân tích định lượng tác động rõ rệt đến doanh số.
- Cụ thể, mỗi tăng 10% điểm đánh giá của người dùng tương ứng với tăng
>5% số lượt đặt phòng trực tuyến.
- Chưa xét đến ảnh hưởng từ các kênh đánh giá đa dạng hoặc thị trường khác.
Impact of star rating and consumer rating on hotel room sales and price,
- Phạm vi: Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu khách sạn tại hai thành phố du lịch lớn là Paris và London.
Phát triển từ marketing dịch vụ, đánh giá trực tuyến được xem là tín hiệu có tác động mạnh đến quyết định mua hơn so với xếp hạng sao.
- Phương pháp nghiên cứu: Phân tích hồi quy định lượng
- Điểm đánh giá của khách (đánh giá sao của người tiêu dùng) có ảnh hưởng tích cực đáng kể: tăng 1% điểm đánh giá khách tăng khoảng 2.68% doanh số ở Paris và 2.62% ở London.
- Trái lại, xếp hạng sao chính thức không ảnh hưởng đến doanh số.
- Ngoài ra, điểm đánh giá cao cũng dẫn đến tăng giá phòng và khách sạn cao cấp (nhiều sao) nhạy cảm hơn với sự thay đổi đánh giá.
- Chỉ phân tích dữ liệu từ hai thành phố (Paris và London)
- Có thể không đại diện cho các thị trường khác
- Không xét đến dữ liệu về chi tiêu quảng cáo hay khuyến mãi.
(2014), Impact of contextual factors such as product type on relationship between eWOM and sales
- Phạm vi: Phân khúc khách sạn: bình dân và cao cấp.
Nghiên cứu nhấn mạnh yếu tố ngữ cảnh: tác động của eWOM vào kinh doanh có thể khác
- Giá trị cảm xúc có tác động lớn hơn đến RevPAR của khách sạn hạng sang; khối lượng đánh giá có tác động lớn hơn ở khách sạn hạng thấp
- Chỉ xét đến ảnh hưởng theo cấp sao (chain scale).
- Dữ liệu từ STR (Mỹ) nên kết quả có thể khác ở thị trường quốc tế hoặc loại hình khách sạn khác. performance,
375. biệt tùy theo phân khúc khách sạn.
- Phương pháp nghiên cứu: Sử dụng Hierarchical Linear Modeling (HLM) để kiểm tra các tác động theo từng phân khúc. dãn (elasticity) của eWOM lớn hơn ở khách sạn cao cấp – tức những đánh giá tích cực có tác động mạnh hơn đối với khách sạn cao cấp.
Explore effects of eWOM on business performance,
- Phạm vi: Ngành du lịch nông thôn Tây Ban Nha, với
202 cơ sở lưu trú trên trang Toprural.
Kết hợp lý thuyết marketing truyền thống (giá và quảng cáo) và eWOM, có xét đến vai trò kinh nghiệm của chủ cơ sở.
- Phương pháp nghiên cứu: Kết hợp dữ liệu thứ cấp (Toprural) và khảo sát; phân tích hồi quy.
- Giá và chi phí quảng cáo của chủ cơ sở ảnh hưởng đến điểm đánh giá và số lượng reviews; ngược lại, eWOM (điểm đánh giá và số review) ảnh hưởng tích cực đến hiệu suất kinh doanh của cơ sở lưu trú Ngoài ra, kinh nghiệm của chủ cơ sở với nền tảng Toprural phần nào điều tiết mối liên kết giữa eWOM và hiệu quả.
- Tập trung vào loại hình lưu trú nông thôn tại Tây Ban Nha.
- Dữ liệu hiệu quả chủ yếu dựa trên khảo sát chủ quan.
- Kết quả có thể không áp dụng cho khách sạn đô thị hoặc thị trường khác.
(2014), Impact of consumer reviews and management responses on performance,
- Phạm vi: 843 khách sạn tại Texas, nghiên cứu mối quan hệ giữa đánh giá online và phản hồi quản lý đến RevPAR.
Dựa trên danh tiếng trực tuyến và vai trò của phản hồi quản lý, nhấn mạnh đến tác động điều tiết của số lượng, biên độ và phản hồi đối với hiệu suất
- Xếp hạng tổng thể ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất khách sạn, tiếp theo là sự thay đổi đánh giá và số lượng đánh giá
- Cụ thể, mỗi gia tăng review volume và độ biến thiên có thể làm tăng RevPAR Ngoài ra, review volume và variation điều tiết mối quan hệ giữa đánh giá tổng thể
- Mẫu gồm chủ yếu khách sạn ở Texas (Mỹ).
- Chỉ sử dụng dữ liệu từ TripAdvisor,không xét đến đánh giá từ các kênh khác hoặc dữ liệu ngoài Texas. kinh doanh.
- Phương pháp nghiên cứu: Panel data + hồi quy đa biến Kết quả cho thấy đánh giá tổng thể, các thuộc tính cụ thể, số lượng/ biên độ đánh giá và phản hồi quản lý đều có tác động đáng kể đến RevPAR. và hiệu suất và phản hồi quản lý điều tiết mối quan hệ giữa một số thuộc tính và hiệu suất.
(2017), Ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đến quyết định lựa chọn khách sạn của khách du lịch khi đến
Khoa học Đại học Huế: Kinh tế và Phát triển, 126(5D), tr 41–51
- Phạm vi: 190 khách du lịch tại Huế.
Dựa trên mô hình các yếu tố ảnh hưởng của eWOM (Yayli, 2005), bổ sung yếu tố về đặc điểm người đánh giá.
- Phương pháp nghiên cứu: Kết hợp định tính và định lượng, sử dụng khảo sát/phỏng vấn để xây dựng mô hình ảnh hưởng.
- Các yếu tố như độ tin cậy, tính hữu ích, đặc điểm người đánh giá ảnh hưởng đến quyết định chọn khách sạn.
- Đánh giá tích cực từ người dùng trước giúp tăng khả năng khách du lịch lựa chọn khách sạn đó.
- Chỉ nghiên cứu trên phạm vi một khu vực.
- Không đề cập đến nền tảng ứng dụng di động.
- Thiếu phân tích theo các đặc điểm nhân khẩu học, hành vi số.
Google score ratings and reviews on
Vietnamese consumers’ online hotel booking decision: A case study of
- Phạm vi: Khảo sát người tiêu dùng tại 3 miền Việt Nam về tác động của Google Review khi đặt phòng khách sạn 5 sao.
Dựa trên khái niệm eWOM, giả định rằng cả điểm trung bình (score) và nội dung đánh giá từng
- Chất lượng dịch vụ là yếu tố tác động mạnh nhất, tiếp theo là cơ sở vật chất và vị trí.
- Thái độ nhân viên có ảnh hưởng thấp hơn.
- Người tiêu dùng trẻ, có học vấn cao thường tin tưởng vào đánh giá trực tuyến và dựa vào
- Không xét các OTA phổ biến tại Việt Nam.
- Giới hạn trong phân khúc khách sạn 5 sao.
- Không phân tích sự khác biệt giữa các nhóm người dùng. five–star hotels in Vietnam,
8(1), tr 13–27. thuộc tính (dịch vụ, vị trí, nhân viên, cơ sở vật chất) đều ảnh hưởng đến quyết định đặt phòng.
- Phương pháp nghiên cứu: Phân tích định lượng bằng SEM. đó khi đưa ra quyết định.
- Điểm đánh giá trung bình giúp tạo ấn tượng ban đầu và thúc đẩy hành vi tìm hiểu thêm.
Bảng 1 Tổng hợp các nghiên cứu đi trước
Khoảng trống nghiên cứu
Mặc dù các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối liên hệ giữa đánh giá trực tuyến (eWOM) và quyết định đặt phòng của khách du lịch, vẫn còn tồn tại một số hạn chế trong phạm vi nghiên cứu hiện tại cần được tiếp tục làm rõ bằng thực nghiệm.
Thứ nhất, phạm vi trước đây nhỏ: phần lớn các nghiên cứu trước tập trung khảo sát trên các nền tảng đánh giá web-based như TripAdvisor (Ngọc, 2017) hoặc Google Review (Lê, n.d.), trong khi đó hành vi tiêu dùng hiện đại đang dần dịch chuyển sang các nền tảng ứng dụng di động (app-based OTA), đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam Do đó, nghiên cứu này lựa chọn tiếp cận theo hướng tập trung vào nền tảng ứng dụng di động với mục tiêu cập nhật sự thay đổi hành vi của người tiêu dùng hiện đại.
Thứ hai, chưa có phân tích các ứng dụng: nhiều nghiên cứu hiện hành tiếp cận ảnh hưởng của eWOM một cách đơn lẻ, chủ yếu dựa vào các yếu tố như nội dung đánh giá, điểm số, hoặc cảm nhận tích cực/ tiêu cực của khách hàng (Phước 2019; Ye và cộng sự,
2011), bỏ qua yếu tố chất lượng ứng dụng như giao diện, mức độ dễ sử dụng, tốc độ xử lý… Do đó, nghiên cứu này đề xuất đưa chất lượng nền tảng ứng dụng như một biến số bổ sung để xây dựng mô hình toàn diện hơn về hành vi lựa chọn nơi lưu trú.
Thứ ba, chưa có nhân khẩu học: phần lớn các nghiên cứu trước đây chưa tiến hành phân tích sự khác biệt giữa các nhóm khách du lịch – ví dụ như theo độ tuổi, giới tính, mục đích chuyến đi, mức độ quen thuộc với công nghệ… Trong khi đó, các đặc điểm nhân khẩu học và hành vi số này có thể đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đến hành vi tiêu dùng Do đó, nghiên cứu này sẽ phân tầng nhóm đối tượng khảo sát để làm rõ sự khác biệt trong nhận thức và quyết định lựa chọn nơi lưu trú.
Tổng kết lại, ba hạn chế chính đã cho thấy sự cần thiết của một nghiên cứu cập nhật, kết hợp giữa yếu tố đánh giá trực tuyến (eWOM) và chất lượng nền tảng ứng dụng di động (App Quality), đồng thời phân tích hành vi tiêu dùng theo từng nhóm người dùng cụ thể Nghiên cứu hiện tại, với phạm vi khảo sát trên các ứng dụng đặt dịch vụ du lịch trực tuyến tại Việt Nam, sẽ góp phần lấp đầy những hạn chế đó và cung cấp gợi ý thực tiễn cho các nhà quản lý cơ sở lưu trú trong thời đại số hóa.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1 Truyền miệng điện tử (eWOM)
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, truyền miệng điện tử (Electronic Word-of-Mouth - eWOM) trở nên ngày càng phổ biến hơn hết Đây là hình thức mở rộng của truyền miệng truyền thống, là nơi khách hàng chia sẻ ý kiến, nhận xét về sản phẩm, dịch vụ thông qua kênh internet (Hennig-Thurau và cộng sự, 2004) eWOM bao gồm nhiều dạng, như bình luận, xếp hạng, bài đánh giá chi tiết, hay hình ảnh và video do người dùng đăng tải (Mudambi và Schuff, 2010).
Sự khác biệt lớn nhất của eWOM với truyền miệng truyền thống chính là khả năng lan truyền rộng rãi tới nhiều người, thậm chí trong một khoảng thời gian dài Đối với ngành du lịch và dịch vụ lưu trú, eWOM đóng một vai trò vô cùng thiết yếu Dịch vụ lưu trú mang tính vô hình, do vậy, eWOM sẽ giúp du khách hình dung được tổng quan của nơi lưu trú mà họ đang tìm hiểu thông qua các bài đánh giá trực tuyến, các thông tin liên quan được đăng trên ứng dụng Từ đó, du khách sẽ tin tưởng hơn vào sự lựa chọn của mình và có thể xác định được nơi lưu trú phù hợp nhất với nhu cầu của cá nhân.
2 Chất lượng thông tin của bài đánh giá
Theo nghiên cứu của Park, Lee và Han (2007) đã chỉ ra rằng chất lượng thông tin của bài đánh giá trực tuyến là yếu tố nền tảng, then chốt có ảnh hưởng lớn tới quyết định lựa chọn đặt phòng của du khách Các đặc tính như độ chính xác, tính phù hợp, thuyết phục và hiện thời có thể là khung đo mức độ chất lượng của thông tin bài đánh giá trực tuyến Nhờ các thang đo này, độ tin cậy vào bài đánh giá của người chọn lựa sẽ ngày càng tăng đồng nghĩa với việc giảm bớt sự không chắc chắn hay còn hoài nghi vào các chọn lựa đặt phòng của họ Nhờ vậy, điều này góp phần giúp khách hàng có khung tham vấn về chất lượng phòng có thể đặt và đưa ra quyết định lựa chọn phù hợp với kỳ vọng của mình.
3 Độ tin cậy của bài đánh giá Độ tin cậy là một trong những yếu tố cốt lõi trong việc hình thành nhận thức và thúc đẩy hành vi của người tiêu dùng, đặc biệt trong các nền tảng trực tuyến nơi có nhiều thông tin trái chiều có thể làm gia tăng rủi ro Độ tin cậy được hiểu là mức độ niềm tin của khách hàng vào sự chân thực, khách quan và đáng tin cậy của những thông tin được cung cấp trong các bài đánh giá trực tuyến về nơi lưu trú Nó bao gồm cả niềm tin vào nội dung bài đánh giá và niềm tin vào chính người viết ra bài đánh giá đó (McKnight, Cummings và Chervany, 1998; Gefen, Karahanna và Straub, 2003). Độ tin cậy là một yếu tố then chốt giúp du khách dựa vào những thông tin từ bài viết để quyết định lựa chọn nơi lưu trú Sự thuyết phục của thông tin phụ thuộc vào hai yếu tố chính của người truyền đạt là trình độ chuyên môn và sự đáng tin cậy của họ (Hovland, Janis và Kelley, 1953) Áp dụng vào bối cảnh đánh giá trực tuyến, điều này có nghĩa là khi người đọc nhận thấy người viết đánh giá có kiến thức sâu rộng, kinh nghiệm thực tế tại nơi lưu trú đồng thời được coi là đánh giá khách quan thì bài đánh giá đó sẽ có sức thuyết phục mạnh mẽ hơn.
4 Tính hữu ích của bài đánh giá
Tính hữu ích có thể được hiểu là mức độ tin rằng đánh giá đó có giúp những người tìm kiếm thông tin trong quá trình ra quyết định chọn lựa nơi lưu trú của mình hay không (Mudambi và Schuff, 2010) Tính hữu ích phụ thuộc vào cảm nhận riêng của mỗi người đọc đánh giá và thường mang tính chủ quan Một bài đánh giá dài nhưng không đi vào đúng trọng tâm nội dung đánh giá hay không thể hiện cái nhìn khách quan, chuyên môn của người đánh giá thì không được xem là hữu ích Các đặc điểm của một bài đánh giá được cho là hữu ích có thể dựa vào các tiêu chí như sự chi tiết, đầy đủ của thông tin; tính cân bằng (nêu cả mặt tích cực và hạn chế); cảm xúc và có hình ảnh thực tế đi kèm (Filieri, Alguezaui và McLeay, 2015).
5 Đặc điểm của người đánh giá Đặc điểm người đánh giá có vai trò quan trọng ảnh hưởng tới việc đánh giá độ tin cậy của thông tin và cách người đọc đánh giá tiếp nhận thông tin Các khía cạnh của một người đánh giá có thể xét đến đầu tiên là chuyên môn Những người đánh giá có chuyên môn hay sự trải nghiệm cao sẽ giúp cho bài đánh giá trở nên có sức thuyết phục hơn với người đọc và dễ nhận được sự công nhận hơn Đặc điểm tiếp theo là sự tương đồng, khách hàng có xu hướng đặt niềm tin cao hơn ở những đánh giá mà người viết có nhiều điểm tương đồng với mình Nét tương đồng về loại hình du lịch, nhu cầu trải nghiệm, ngân sách có thể tạo ra sự kết nối mạnh mẽ và có tác động mạnh mẽ tới tâm lý người tìm kiếm thông tin trải nghiệm (McPherson, M., Smith-Lovin, L và Cook, J M., 2001). Ngoài ra, việc người viết đánh giá có bộc lộ danh tính hay không cũng có thể ảnh hưởng tới mức độ tin cậy bài viết đánh giá của khách hàng (Forman, C., Ghose, A và Wiesenfeld, B., 2008).
Theo nghiên cứu của Wolfinbarger và Gilly (2003), chất lượng của các ứng dụng được xem là yếu tố cốt lõi tác động đến niềm tin, sự hài lòng và ý định giao dịch của người dùng, đặc biệt trong bối cảnh thương mại điện tử ngày càng phát triển mạnh mẽ. Dựa trên mô hình sự thành công của hệ thống thông tin của DeLone và McLean (2003), chất lượng của ứng dụng được xem xét trên 3 khía cạnh chính sau:
Thứ nhất, về chất lượng hệ thống, khía cạnh này tập trung vào kỹ thuật và hiệu suất của ứng dụng Cụ thể, với các ứng dụng đặt phòng, điều này thể hiện ở việc người dùng cảm nhận giao diện của ứng dụng có dễ sử dụng hay không, có hoạt động nhanh và ổn định hay không và thiết kế có giúp tìm kiếm thông tin hay không Một ứng dụng có chất lượng hệ thống tốt sẽ không gây khó khăn, hay đem lại sự khó chịu cho người dùng trong quá trình thao tác.
Thứ hai, về chất lượng thông tin, đây là khía cạnh đề cập đến chất lượng của nội dung do chính ứng dụng cung cấp, được phân biệt rõ ràng với các bài đánh giá do người dùng đưa ra Đối với các ứng dụng đặt phòng, chất lượng thông tin được đo lường dựa trên sự chính xác, cụ thể của các thông tin về giá phòng, địa chỉ, các tiện nghi (có thể đính kèm các hình ảnh chân thực về phòng) Bên cạnh đó, các chính sách liên quan đến quyền lợi người dùng cần được cung cấp một cách chi tiết, rõ ràng, như dịch vụ đi kèm hay chính sách hủy phòng và tình trạng phòng trống phải được cập nhật liên tục Những thông tin chất lượng cao do ứng dụng cung cấp sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến ý định lựa chọn của người dùng.
Thứ ba, về chất lượng dịch vụ, khía cạnh này chủ yếu đo lường sự hỗ trợ người dùng của các nhà cung cấp nền tảng ứng dụng Để đánh giá chất lượng dịch vụ của ứng dụng, ta có thể nhìn vào các yếu tố: khả năng phản hồi nhanh chóng của bộ phận chăm sóc khách hàng, sự chuyên nghiệp của nhân viên hỗ trợ, cũng như các chính sách đảm bảo quyền lợi của người dùng Tóm lại, chất lượng dịch vụ chính là thước đo cho sự quan tâm và giúp đỡ của ứng dụng dành cho người dùng.
Cuối cùng, ngoài 3 khía cạnh trong mô hình của DeLone và McLean, một yếu tố bổ sung không kém phần quan trọng trong đánh giá chất lượng ứng dụng chính là bảo mật và quyền riêng tư (Parasuraman, Zeithaml và Malhotra, 2005) Yếu tố này cần đặc biệt chú trọng vì người dùng phải cung cấp các thông tin cá nhân và thực hiện các giao dịch thanh toán trong quá trình đặt phòng qua các ứng dụng Vì vậy, cảm giác an toàn và tin tưởng dữ liệu cá nhân được bảo mật sẽ có tác động lớn đến quyết định cuối cùng của người dùng.
Ngày nay, nhìn chung đa số du khách trước khi đưa ra sự lựa chọn của mình, thường có xu hướng tìm kiếm và tham khảo những ý kiến từ những người đã từng trải nghiệm trước đó trên các ứng dụng đặt phòng, đó được gọi là đánh giá trực tuyến Đánh giá trực tuyến là đánh giá của khách hàng về một sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua các kênh internet sau khi họ đã sử dụng, trải nghiệm với sản phẩm, dịch vụ đó Những đánh giá này bao gồm: xếp hạng bằng điểm số (như chấm sao) và bình luận chi tiết dạng văn bản (Mudambi và Schuff, 2010).
Hennig-Thurau và cộng sự (2004) cho rằng đánh giá trực tuyến là một tuyên bố bất kỳ nào đó có tính tích cực hay tiêu cực của khách về một sản phẩm hoặc công ty, được cung cấp cho nhiều người và tổ chức thông qua Internet Các đánh giá trực tuyến chứa đựng thông tin về các khía cạnh khác nhau của các sản phẩm tiêu dùng Thông qua thông tin này, người tiêu dùng có thể biết được chất lượng hàng hóa, dịch vụ theo các đánh giá và kinh nghiệm, để giảm thời gian cá nhân và rủi ro mua hàng Theo nghiên cứu của Gretzel và Yoo (2008), đánh giá trực tuyến có tầm ảnh hưởng nhất định trong ngành du lịch, vì đối với dịch vụ lưu trú không thể đem lại cho du khách dịch vụ “dùng thử” Vì vậy, việc đọc những đánh giá trực tuyến trên các kênh như website, các trang OTA, mạng xã hội… sẽ giúp du khách tin tưởng hơn vào sự lựa chọn của mình và giảm thiểu rủi ro trong quá trình trải nghiệm.
OTA là một thuật ngữ viết tắt của Online Travel Agency, được hiểu là đại lý du lịch trực tuyến Tại Việt Nam, đa số những người kinh doanh trong ngành khách sạn, du lịch đều gọi các trang OTA là kênh bán phòng trực tuyến Sản phẩm chính của OTA là bán sản phẩm, dịch vụ du lịch như phòng khách sạn, vé máy bay, tour du lịch của các đơn vị cung cấp những sản phẩm, dịch vụ ấy Toàn bộ các giao dịch mua bán, thanh toán,tìm kiếm thông tin đều được thực hiện thông qua hình thức trực tuyến Tại Việt Nam,OTA mới bắt đầu xuất hiện một vài năm trở lại đây, nhưng đã trở nên rất phổ biến trên thị trường Đây được coi như là một trong những kênh bán phòng hiệu quả nhất cho các khách sạn, homestay hiện nay. Đánh giá trực tuyến đối với dịch vụ lưu trú trên các trang OTA là những đánh giá của khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ lưu trú tại các cơ sở cung cấp dịch vụ lưu trú, được đăng tải dưới dạng bài viết trên các trang OTA Một số kênh OTA trong ngành dịch vụ du lịch điển hình: Agoda, Booking.com, Traveloka
Dựa trên nền tảng đó, nghiên cứu này sẽ tập trung vào “đánh giá trực tuyến” với định nghĩa là các bình luận và xếp hạng do những du khách đã từng lưu trú đưa ra và đăng trên ứng dụng trực tuyến tại Việt Nam Đây được coi là nguồn thông tin cốt lõi, có sự ảnh hưởng lớn tới quyết định lưu trú của du khách.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Yayli và cộng sự (2005) cho rằng có một mối liên hệ giữa các yếu tố của đánh giá trực tuyến và quyết định của người tiêu dùng Trong nghiên cứu của mình, các tác giả này đã đề xuất một mô hình có cấu trúc tập trung vào các yếu tố khách quan của đánh giá trực tuyến.
Hình 4 Mô hình nghiên cứu của Yayli và cộng sự (2005)
Theo các học giả này, các yếu tố liên quan đến đánh giá trực tuyến bao gồm (1) Thông tin, (2) Tính hữu ích, (3) Trang web, (4) Độ tin cậy là những yếu tố căn bản có tác động đến quyết định lựa chọn của khách hàng Yếu tố thông tin là yếu tố quan trọng đối với các đánh giá trên Internet do khách hàng thường chỉ chấp nhận các đánh giá trực tuyến khi thông tin của nó phản ánh đúng với nhu cầu và mong muốn của họ Vì vậy, quá trình quyết định của khách hàng sẽ được thực hiện với một sự thỏa mãn rất cao Tương tự, sự tin cậy vào đánh giá trực tuyến được thể hiện cụ thể vào sự chính xác của thông tin trong đánh giá và nguồn gốc của đánh giá và niềm tin vào người đăng đánh giá Việc này dẫn đến việc các khách hàng thường có xu hướng tìm đến những trang web, ứng dụng uy tín và phổ biến khi muốn tham khảo các đánh giá Do đó, các trang web, ứng dụng cung cấp đánh giá trực tuyến cũng có những tác động nhất định đến quyết định của du khách.
Bên cạnh đó, trong nghiên cứu của Quambusch (2014) nhằm tìm hiểu tác động của đánh giá trực tuyến ngoài các yếu tố khách quan, tác giả cũng cho rằng các yếu tố liên quan đến người cung cấp đánh giá cũng có những tác động đáng kể đến quyết định lựa chọn của khách hàng.
Trên cơ sở sử dụng mô hình đánh giá ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến của Yayli
(2005) và bổ sung thêm yếu tố “đặc điểm của người đánh giá” từ mô hình nghiên cứu củaQuambusch (2014), tác giả của bài báo này đã xây dựng bảng hỏi với các biến của đánh giá trực tuyến Trong tổng số 200 bảng câu hỏi thu về ở hình thức phát qua email, online.Đây cũng là cố gắng của nghiên cứu nhằm có thể tiếp cận được nhiều đối tượng khách hàng, đặc biệt là các khách hàng trực tuyến Từ đó đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất:
Hình 5 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Giả thuyết nghiên cứu
2.1 Thông tin của đánh giá trực tuyến
Trong bối cảnh người tiêu dùng khó có điều kiện trải nghiệm trực tiếp các dịch vụ du lịch như lưu trú, thông tin từ đánh giá trực tuyến trở thành nguồn thay thế có giá trị to lớn Các đánh giá trực tuyến có chất lượng cao (đầy đủ, chính xác, kịp thời) làm tăng độ tin cậy của nguồn thông tin và thúc đẩy hành vi tiêu dùng tích cực Filieri và cộng sự
(2015) chỉ ra rằng chất lượng thông tin cao giúp nâng cao độ tin cậy của trang web đánh giá, đồng thời Ren và Chih (2019) cũng cho rằng chất lượng thông tin tốt làm tăng lòng tin vào nhà cung cấp và thúc đẩy ý định mua hàng Do đó, khi người dùng đánh giá thông tin là chất lượng cao, họ sẽ có cái nhìn tích cực và tin tưởng vào các đánh giá đó.
H1: Thông tin của các đánh giá trực tuyến sẽ ảnh hưởng tích cực đến đánh giá trực tuyến của người tiêu dùng.
2.2 Độ tin cậy của đánh giá trực tuyến Độ tin cậy phản ánh mức độ mà người tiêu dùng cảm thấy đánh giá xác thực, khách quan và đáng tin Độ tin cậy càng cao, người dùng sẽ càng có ấn tượng tích cực với ứng dụng hoặc sản phẩm (Cheung và cộng sự, 2009) Niềm tin vào sự xác thực của thông tin sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến cách người dùng đánh giá chung về thông tin đó Một đánh giá càng thể hiện tính trung lập, không thiên vị và thể hiện trải nghiệm thực tế thì càng có nhiều khả năng được người đọc chấp nhận (Filieri, 2016).
H2: Độ tin cậy của các đánh giá trực tuyến ảnh hưởng tích cực đến đánh giá trực tuyến của người tiêu dùng.
Tính hữu ích của đánh giá phản ánh mức độ hữu ích trong việc hỗ trợ người tiêu dùng đưa ra quyết định Các nghiên cứu đã chứng minh rằng tính hữu ích là một trong những yếu tố quan trọng trong việc hình thành đánh giá tổng thể và ý định mua hàng(Cheung và cộng sự, 2008) Đánh giá càng hữu ích đối với người tiêu dùng thì họ càng dễ tin tưởng vào chất lượng dịch vụ, từ đó nhìn nhận tích cực hơn đối với các sản phẩm và dịch vụ.
H3: Tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến sẽ ảnh hưởng tích cực đến đánh giá trực tuyến của người tiêu dùng.
2.4 Đặc điểm của người đánh giá Đặc điểm của người đánh giá, bao gồm chuyên môn, kinh nghiệm, mức độ ảnh hưởng và sự tương đồng với người đọc, là những yếu tố quan trọng quyết định mức độ thuyết phục của bài đánh giá (Cheung và cộng sự, 2008) Người tiêu dùng có xu hướng tin tưởng và bị ảnh hưởng bởi những người đánh giá mà họ cho là có chuyên môn, kinh nghiệm, hoặc mức độ tương đồng với bản thân (Forman và cộng sự, 2008) Các yếu tố nhân khẩu học như độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn hay lối sống cũng ảnh hưởng đến cách người tiêu dùng cảm nhận và chấp nhận bài đánh giá (Saha và cộng sự, 2010; Lamb và cộng sự, 2012) Như vậy, các đặc điểm trên của người đánh giá làm tăng sự tin cậy của người đọc đối với đánh giá đó.
H4: Đặc điểm của người đánh giá sẽ ảnh hưởng tích cực đến đánh giá trực tuyến của người tiêu dùng.
2.5 Đánh giá trực tuyến Đánh giá trực tuyến đóng vai trò trung gian trong quá trình hình thành nhận thức và thái độ đối với dịch vụ, các đánh giá trực tuyến nói chung sẽ tác động trực tiếp đến ý định lựa chọn Zahidah và Rostiani (2021) đã chứng minh rằng việc tin tưởng vào eWOM (đánh giá trực tuyến) làm tăng đáng kể ý định đặt phòng online của khách du lịch Những đánh giá tích cực, chi tiết và xác thực sẽ tạo ra niềm tin, từ đó ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định lựa chọn nơi lưu trú (Fan và Miao, 2012) Đánh giá trực tuyến càng tích cực thì ý định lựa chọn càng cao.
H5: Đánh giá trực tuyến sẽ ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng đặt chỗ.
Theo lý thuyết hành vi có kế hoạch (Ajzen, 1991) ý định sử dụng được xem là tiền đề quyết định hành vi cuối cùng Nghĩa là nếu người dùng có ý định cao, họ sẽ có xu hướng đưa ra các hành động cụ thể như quyết định lựa chọn, sử dụng sản phẩm và dịch vụ đó.
H6: Ý định sẽ ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn.
Chất lượng ứng dụng là yếu tố ảnh hưởng đến toàn bộ trải nghiệm người dùng, bao gồm chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ và mức độ bảo mật quyền riêng tư Các nghiên cứu như Kim và các cộng sự (2011) và Ren và Chih (2019) đã chứng minh rằng khi chất lượng ứng dụng được người tiêu dùng đánh giá cao, họ sẽ dễ tin tưởng vào đánh giá và đưa ra quyết định nhanh hơn
H7: Chất lượng ứng dụng sẽ ảnh hưởng tích cực đến hành vi lựa chọn của khách du lịch.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Để làm rõ các mục tiêu nghiên cứu, tác giả lựa chọn phương pháp nghiên cứu định lượng Phương pháp này cho phép xác định cụ thể và chính xác mối quan hệ giữa các biến độc lập, bao gồm thông tin, độ tin cậy, tính hữu ích và đặc điểm người đánh giá, với biến trung gian là đánh giá trực tuyến, cùng với vai trò điều tiết của chất lượng ứng dụng (gồm chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ, bảo mật và quyền riêng tư) Từ đó, nghiên cứu kiểm định tác động của các yếu tố này đến ý định và sự lựa chọn của khách du lịch khi đặt phòng khách sạn.
Việc sử dụng phương pháp định lượng giúp tác giả tổng quát hóa kết quả nghiên cứu cho nhóm khách du lịch lưu trú tại các khách sạn vừa và nhỏ, đặc biệt khi kích thước mẫu đủ lớn và được chọn ngẫu nhiên thuận lợi, đảm bảo tính đại diện của mẫu khảo sát.
Dữ liệu thu thập sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS hay Excel (Connoly, 2007) nhằm kiểm định các mối quan hệ trong mô hình, đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến hành vi lựa chọn của khách hàng.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng trong đề tài, sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính để kiểm định mô hình giả thuyết đã xây dựng Dữ liệu được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát với đối tượng là các khách du lịch đã, đang và có ý định sử dụng các ứng dụng trực tuyến để tìm kiếm và quyết định nơi lưu trú tại ViệtNam Dự kiến sẽ thu thập khoảng 300 bảng trả lời hợp lệ để đảm bảo độ tin cậy và khả năng tổng quát hóa kết quả nghiên cứu Từ các dữ liệu đã được mã hóa và xử lý, nghiên cứu nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố như chất lượng thông tin, độ tin cậy,tính hữu ích của đánh giá, đặc điểm người đánh giá và chất lượng ứng dụng đến ý định và hành vi lựa chọn nơi lưu trú của khách du lịch tại Việt Nam.
Nguồn dữ liệu và cách thức thu thập dữ liệu
Đề tài sử dụng hai nguồn dữ liệu: nguồn dữ liệu thứ cấp và nguồn dữ liệu sơ cấp.
Mẫu nghiên cứu: Đối tượng khảo sát trong nghiên cứu này là những người đã từng sử dụng các nền tảng đặt phòng trực tuyến như Booking.com, Agoda, Traveloka trong vòng 12 tháng gần nhất Dựa trên đề xuất của Yong và Pearce (2013), mẫu phù hợp nhất có kích cỡ tối thiểu là 300 Một mẫu phù hợp, cũng như thu thập dữ liệu chất lượng cao, sẽ dẫn đến các kết quả chính xác hơn, phù hợp và có thể áp dụng chung (Bartlett II, Kotrlik, Higgins, 2001) Dựa theo hai kết luận trên và tính theo nguồn lực có thể huy động, nhóm nghiên cứu dự kiến lấy 300 phiếu khảo sát.
Nghiên cứu hiện tại sử dụng phương pháp lấy mẫu có chủ đích để thu thập dữ liệu thông qua các cá nhân Kỹ thuật lấy mẫu có mục đích là một trong những chiến lược lý tưởng cho nghiên cứu này vì nó có chi phí thấp, thuận tiện và ít tốn thời gian (Taherdoost,
2018) Hơn nữa, phương pháp chọn mẫu phi xác suất này tập trung vào những người tham gia có các đặc điểm cụ thể sẽ hỗ trợ đầy đủ cho nhóm nghiên cứu (Etikan, 2016).
Thành phần phiếu khảo sát được sử dụng cho nghiên cứu chia thành bốn phần chính: giới thiệu nghiên cứu, câu hỏi sàng lọc (trong phần này nhóm nghiên cứu sẽ sử dụng các câu hỏi với thang đo Likert 5 mức độ để xác định đối tượng phù hợp và loại bỏ các phiếu vô nghĩa đối với nghiên cứu), câu hỏi đặc thù để thu thập dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu và câu hỏi phụ Cách thức phân phối bảng câu hỏi: Nhóm nghiên cứu dùng 02 cách thức phân phối phiếu hỏi:
(i) Phát phiếu hỏi đến người dùng tại 3 khu vực khác nhau:
Khu vực trung tâm Hà Nội (100 người): Bao gồm khu vực phố cổ, Hồ Gươm, Nhà thờ lớn – nơi tập trung đông khách du lịch và người dân có thói quen đặt phòng trực tuyến.
Khu vực các trường đại học (100 người): Bao gồm sinh viên các trường như Đại học Kinh tế Quốc dân, Trường Đại học Ngoại thương, Học viện Ngân hàng – nhóm khách hàng trẻ, thường xuyên du lịch tự túc.
Khu vực các tòa nhà văn phòng (100 người): Nhóm nhân viên văn phòng tại các khu vực như Cầu Giấy, Thanh Xuân – đối tượng có thu nhập ổn định và có xu hướng đặt phòng cho công tác, nghỉ dưỡng.
Lý do lựa chọn 3 khu vực trên: Nhóm tác giả muốn khảo sát tại 3 khu vực trên bao gồm các nhóm người có hành vi và tần suất sử dụng nền tảng đặt phòng khác nhau với mong muốn thu được cái nhìn tổng quát về mức độ ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đối với quyết định đặt phòng của khách hàng.
Dữ liệu được thu thập sau đó sẽ được xuất sang Microsoft Excel.
(ii) Thông qua mạng xã hội Facebook để thu thập dữ liệu Sử dụng Google Forms để thu thập, dữ liệu được thu thập sau đó sẽ được xuất sang Microsoft Excel.
Các nền tảng đặt phòng được sử dụng như lời gợi nhắc trong nghiên cứu này Mỗi nền tảng sẽ được trình bày trên phần trên cùng của câu hỏi Điều này có nghĩa là những người tham gia sẽ dễ thấy hình ảnh thương hiệu khi điền vào câu trả lời về hành vi và quyết định đặt phòng của mình Ba nền tảng tiêu biểu là Booking.com, Agoda và Traveloka.
Nhóm nghiên cứu sẽ thu thập các nguồn dữ liệu thứ cấp thông qua các nguồn đáng tin cậy khác nhau, bao gồm các bài báo, tạp chí học thuật đã xuất bản, các bài báo, tin tức từ các Ban liên quan của Chính phủ, các nguồn Internet và các báo cáo được khuyến nghị cao từ các cơ quan chính phủ hoặc các cơ quan nghiên cứu đáng tin cậy Sau đó, nhóm nghiên cứu sẽ xác định các từ khóa và sử dụng phương pháp Boolean để lọc ra các dữ liệu phục vụ cho mục đích của bài nghiên cứu.
Phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu
3.1 Phương pháp chọn mẫu Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã nêu trong phần mở đầu, đề tài áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất, cụ thể là hình thức chọn mẫu ngẫu nhiên thuận tiện. Phương pháp này được đánh giá là phù hợp với bối cảnh nghiên cứu do khả năng tiếp cận dễ dàng với đối tượng khảo sát, sự sẵn sàng hợp tác của người trả lời, đồng thời giúp tiết kiệm thời gian và chi phí thu thập dữ liệu một cách hiệu quả.
3.2 Kích thước mẫu Để đảm bảo độ tin cậy trong phân tích dữ liệu định lượng, xác định kích thước mẫu là một bước quan trọng Theo đề xuất của Hair và cộng sự (2010), kích thước mẫu phù hợp trong nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính nên đạt tối thiểu gấp 5 – 10 lần số biến quan sát trong mô hình Với tổng cộng 21 biến quan sát trong thang đo, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết dao động từ 105 đến 210.
Tuy nhiên, để tăng độ chính xác và khả năng khái quát hóa kết quả, nghiên cứu này hướng đến thu thập tối thiểu 300 bảng trả lời hợp lệ từ các đối tượng khảo sát là khách du lịch đã, đang hoặc có ý định sử dụng các ứng dụng trực tuyến để tìm kiếm và lựa chọn nơi lưu trú tại Việt Nam Mức mẫu này được xem là phù hợp và đảm bảo chất lượng phân tích trong các nghiên cứu xã hội học hiện nay (Comrey và Lee, 1992).
Xây dựng thang đo đề xuất
Giới thiệu các biến số và thang đo:
Chất lượng thông tin – Information quality (IQ)
STT Mã hóa Thang đo Tác giả
1 IQ1 Các đánh giá tôi từng đọc cung cấp thông tin chính xác về nơi lưu trú (về tiện nghi, vị trí, dịch vụ thực tế).
2 IQ2 Các đánh giá tôi từng đọc cung cấp thông tin chính xác về nơi lưu trú (về tiện nghi, vị trí, dịch vụ thực tế).
Tôi cảm thấy các bài đánh giá được đăng trong khoảng thời gian gần với thời gian tôi tìm hiểu về nơi lưu trú có giá trị tham khảo cao hơn. Độ tin cậy – Reliability (RLB)
STT Mã hóa Thang đo Tác giả
Tôi tin các đánh giá mà các du khách đã từng trải nghiệm đăng trên ứng dụng phản ánh trải nghiệm chân thực.
2 RLB2 Tôi thấy phần lớn các bài đánh giá tôi đã đọc là đánh giá khách quan
Tính hữu ích – Usefulness (UFN)
STT Mã hóa Thang đo Tác giả
1 UFN1 Việc đọc các đánh giá trực tuyến giúp tôi đưa ra quyết định lựa chọn nơi lưu trú hiệu quả Filieri (2014)
Hidalgo-Alcázar và cộng sự (2021)
2 UFN2 Những bài đánh giá đưa ra cả ưu điểm và nhược điểm có tính hữu ích cao hơn.
3 UFN3 Những bài đánh giá có kèm hình ảnh hoặc video thực tế do du khách chụp làm tăng tính hữu ích của thông tin.
4 UFN4 Bài đánh giá hữu ích hơn khi thể hiện được cảm xúc cá nhân và trải nghiệm của người viết Đặc điểm người đánh giá – Evaluator characteristic (EC)
STT Mã hóa Thang đo Tác giả
Việc đọc các đánh giá trực tuyến giúp tôi đưa ra quyết định lựa chọn nơi lưu trú hiệu quả.
Tôi tin tưởng nhiều hơn vào đánh giá của những người có phong cách du lịch giống mình (ví dụ: du lịch một mình, cùng gia đình, đi cặp đôi).
2 EC2 Đánh giá được viết bởi những người có sự am hiểu và kinh nghiệm về du lịch sẽ thuyết phục tôi nhiều hơn.
3 EC3 Tôi có xu hướng tin vào các đánh giá được đăng bởi người viết có thông tin hồ sơ rõ ràng (tên thật, ảnh đại diện, …).
Chất lượng ứng dụng đặt phòng – Booking app quality (BAQ)
STT Mã hóa Thang đo Tác giả
1 BAQ1 Việc đọc các đánh giá trực tuyến giúp tôi đưa ra quyết định lựa chọn nơi lưu trú hiệu quả Parasuraman,
Ighomereho, Ojo, Omoyele và Olabode (2022)
Mukherjee, Ahmadi, Vahdat Pour và Reardon (2020)
Thông tin về nơi lưu trú do ứng dụng cung cấp (giá, hình ảnh, tiện nghi, chính sách) thiếu tính chính xác và độ tin cậy.
3 BAQ3 Dịch vụ chăm sóc khách hàng phản hồi nhanh và giải quyết vấn đề triệt để, hiệu quả.
Tôi cảm thấy an toàn khi cung cấp thông tin cá nhân và thực hiện thanh toán trên ứng dụng. Ý định và sự lựa chọn nơi lưu trú – Intention and accommodation choice (IAC)
STT Mã hóa Thang đo Tác giả
1 IAC1 Sau khi đọc các đánh giá tích cực, khả năng cao tôi sẽ cân nhắc lựa chọn nơi lưu trú đó Zhao, Wang, Guo và Law (2015)
2 IAC2 Tôi đã từng quyết định đặt một nơi lưu trú chủ yếu dựa trên các đánh giá tốt của du khách đã từng trải nghiệm.
3 IAC3 Tôi ưu tiên đặt phòng qua ứng dụng/ website trực tuyến hơn.
Bảng 2 Giới thiệu các biến số và thang đo
Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
5.1 Phương pháp xử lý dữ liệu
Dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu được thu thập thông qua bảng khảo sát có cấu trúc rõ ràng, nhằm thu thập thông tin từ đối tượng nghiên cứu phù hợp với mục tiêu đề tài Sau khi quá trình khảo sát hoàn tất, các bảng trả lời được rà soát kỹ lưỡng để đảm bảo chất lượng dữ liệu Cụ thể, những bảng khảo sát có câu trả lời không đầy đủ, mâu thuẫn hoặc có dấu hiệu thiếu nghiêm túc sẽ bị loại bỏ nhằm tăng độ tin cậy và tính chính xác của kết quả nghiên cứu.
Các bảng khảo sát hợp lệ sau khi được chọn lọc sẽ được mã hóa, nhập liệu vào phần mềm Microsoft Excel và SPSS để xử lý Dữ liệu sau đó sẽ trải qua nhiều bước phân tích thống kê, bao gồm: thống kê mô tả nhằm tóm tắt đặc điểm mẫu nghiên cứu; kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha; phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định cấu trúc các nhóm biến; và cuối cùng là phân tích hồi quy tuyến tính để kiểm định các giả thuyết và đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
Song song với dữ liệu sơ cấp, nghiên cứu còn sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp nhằm bổ trợ về mặt lý thuyết và bối cảnh Các tài liệu này bao gồm các công trình nghiên cứu trước, bài báo khoa học, sách chuyên khảo, báo cáo ngành và số liệu thống kê có liên quan, được chọn lọc từ những nguồn đáng tin cậy như tạp chí học thuật, cơ quan quản lý nhà nước, tổ chức nghiên cứu và các nền tảng học thuật trực tuyến.
Quá trình thu thập dữ liệu thứ cấp được thực hiện một cách có hệ thống, đảm bảo tiêu chí độ tin cậy, tính cập nhật và mức độ liên quan đến đề tài nghiên cứu Từ các tài liệu này, tác giả tiến hành tổng hợp, phân tích và đối chiếu để xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc Đồng thời, nguồn dữ liệu thứ cấp cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển mô hình nghiên cứu, xây dựng hệ thống giả thuyết cũng như thiết kế thang đo phù hợp với ngữ cảnh nghiên cứu.
5.2 Phương pháp xử lý dữ liệu
Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết và được kiểm định thông qua các kỹ thuật phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0 Quy trình phân tích bao gồm các bước sau:
Bước 1: Thống kê mô tả thông qua frequency
Thống kê mô tả trong SPSS được sử dụng để tổng hợp, mô tả các đặc điểm cơ bản của dữ liệu khảo sát, bao gồm các biến nhân khẩu học và các biến quan sát trong mô hình. Các chỉ số thống kê như tần suất (frequency), phần trăm (percent), giá trị trung bình (mean), độ lệch chuẩn (standard deviation) được trình bày để cung cấp cái nhìn tổng quan về mẫu khảo sát Đối với các biến định danh, định thứ bậc, phân tích frequency sẽ thể hiện rõ phân bố dữ liệu Cột N Valid thể hiện tổng số đối tượng trả lời hợp lệ, trong khi cột Missing = 0 cho thấy không có câu hỏi bị bỏ qua Khi có một số dữ liệu bị bỏ sót, việc nhận xét tỷ lệ nên dựa vào cột Valid Percent để phản ánh chính xác hơn.
Bước 2: Kiểm định độ tin cậy của thang đo Độ tin cậy của các thang đo được kiểm định thông qua hệ số Cronbach’s Alpha.Theo Anastasi (1990), độ tin cậy là mức độ nhất quán của các kết quả đo lường khi thử nghiệm được lặp lại với những điều kiện tương tự Trong nghiên cứu này, thang đo được đánh giá dựa trên hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation), các biến có hệ số nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi thang đo Theo Nunnally (1987), thang đo đạt yêu cầu khi Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 Việc đánh giá độ tin cậy giúp xác định tính ổn định và mức độ phản ánh của các biến quan sát đối với từng khái niệm nghiên cứu Sau bước này, các biến không đảm bảo sẽ bị loại trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) được sử dụng nhằm đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo, đồng thời rút gọn số lượng biến quan sát về các nhân tố đại diện Theo Hair và cộng sự (2009), EFA là phương pháp thu gọn dữ liệu bằng cách nhóm các biến quan sát có tương quan cao vào cùng một nhân tố. Các điều kiện cần thiết để thực hiện phân tích nhân tố bao gồm:
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) > 0.5
Kiểm định Bartlett có Sig < 0.05
Hệ số tải nhân tố > 0.3
Phương pháp trích nhân tố sử dụng là Principal Component Analysis và phép quay Varimax nhằm tạo ra các nhân tố có ý nghĩa dễ diễn giải hơn.
Bước 4: Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy (regression analysis) là kỹ thuật thống kê dùng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của biến phụ thuộc và biến độc lập Nó cho phép đạt được kết quả ước lượng tốt nhất về mối quan hệ chân thực giữa các biến số Từ phương trình ước lượng được này, người ta có thể dự báo về biến phụ thuộc (chưa biết) dựa vào giá trị cho trước của biến độc lập (đã biết).
Các chỉ số cần xác định và phân tích:
Giá trị sig nhỏ hơn 0.05 là điều kiện để các biến được đưa vào mô hình nghiên cứu. Hệ số R square hiệu chỉnh (adjusted R square) là y% Điều này có nghĩa là độ chính xác hay độ thích hợp của mô hình là y% Có nghĩa là y% độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập (có ý nghĩa thống kê sig < 5%).
Phân tích ANOVA cho thấy thông số F có sig = 0, chứng tỏ rằng mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp với dữ liệu thu được từ đối tượng khảo sát.
Cột standardized coefficients beta có nghĩa là trọng số beta đã chuẩn hóa.
VIF: độ phóng đại phương sai, nếu VIF < 10, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
