Vai trò của sự hài lòng của người sử dụng trong sự thành công của hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp trên điện toán đám mây

Tuy nhiên, chưa có nhiều nghiên cứu về sự hài lòng của người sử dụng Cloud-ERP, nhất là tại Việt Nam dù ngày càng có nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam đầu tư số tiền lớn vào hệ thống Cloud

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

VAI TRÒ CỦA SỰ HÀI LÒNG CỦA NGƯỜI SỬ DỤNG

TRONG SỰ THÀNH CÔNG CỦA

HỆ HOẠCH ĐỊNH NGUỒN LỰC DOANH NGHIỆP

TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

NĂM 2021

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các nội dung

nghiên cứu, kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình

thức nào trước đây Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích,

nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi rõ trong

phần tài liệu tham khảo

Ngoài ra, trong khóa luận còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số

liệu của các tác giả khác, cơ quan tổ chức khác đều có trích dẫn, chú thích nguồn gốc

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về

nội dung khóa luận của mình Trường ĐH Ngân hàng TP HCM không liên quan đến

những vi phạm tác quyền, bản quyền do tôi gây ra trong quá trình thực hiện (nếu có)

Huỳnh Lê Yến Linh

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình hoàn thành đề tài “Vai trò của sự hài lòng của người sử dụng trong sự thành công của hệ hoạch định nguồn lực trên điện toán đám mây”, em đã nhận được sự giúp đỡ từ rất nhiều quý thầy cô và anh chị Đầu tiên, em xin cảm ơn quý thầy cô Trường Đại học Ngân hàng TP HCM nói chung và quý thầy cô Khoa Hệ thống thông tin quản lý nói riêng đã tận tâm giảng dạy, hướng dẫn em Những kiến thức, kỹ năng em sử dụng trong bài khóa luận này là những điều mà em tích lũy được trong quá trình học tập tại trường Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến ThS Nguyễn Duy Thanh, giảng viên hướng dẫn khóa luận đã luôn tận tình chỉ dạy

và hỗ trợ em trong quá trình em thực hiện đề tài Ngoài ra, em xin gửi lời cảm ơn đến quý anh chị cựu sinh viên khoa Hệ thống thông tin quản lý dù bận rộn với công việc nhưng vẫn dành thời gian hỗ trợ em trong quá trình thực hiện đề tài

Mặc dù đã có nhiều cố gắng để hoàn thành khóa luận một cách tốt nhất, tuy nhiên với kinh nghiệm, kiến thức còn hạn chế và cũng là lần đầu tiên làm quen với công tác nghiên cứu nên sẽ khó tránh khỏi những thiếu sót, hạn chế nhất định Vì vậy,

em rất hy vọng sẽ nhận được sự chỉ bảo, góp ý của quý thầy cô để em có thể hoàn thiện khóa luận cũng như kiến thức về nghiên cứu

Huỳnh Lê Yến Linh

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC HÌNH ẢNH v

DANH MỤC BẢNG BIỂU vi

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vii

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Phát biểu vấn đề nghiên cứu 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 3

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

1.5 Ý nghĩa nghiên cứu 4

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 5

2.1 Bối cảnh nghiên cứu 5

2.1.1 Cloud-ERP 5

2.1.2 Lợi ích của Cloud-ERP 7

2.1.3 Hạn chế của Cloud-ERP 7

2.1.4 Một số nhà cung cấp Cloud-ERP 8

2.2 Cơ sở lý thuyết 9

2.2.1 Các mô hình và lý thuyết 9

2.2.1.1 Mô hình sự thành công của hệ thống thông tin 9

2.2.1.2 Mô hình Kỳ vọng - Xác nhận 12

2.2.1.3 Lý thuyết sự phù hợp công việc-công nghệ 12

2.2.2 Các nghiên cứu liên quan 13

2.3 Mô hình nghiên cứu 14

2.3.1 Sự hài lòng của người sử dụng 15

2.3.2 Chất lượng thông tin 15

2.3.3 Chất lượng hệ thống 16

2.3.4 Sự phù hợp công nghệ-công việc 17

2.3.5 Sự xác nhận 17

2.3.6 Nhận thức sự hữu ích 17

2.3.7 Lợi ích ròng 18

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19

3.1 Quy trình nghiên cứu 19

3.2 Phương pháp nghiên cứu 20

3.2.1 Nghiên cứu sơ bộ 20

3.2.2 Nghiên cứu chính thức 20

3.2.3 Thu thập dữ liệu 22

3.2.3.1 Xây dựng thang đo và bảng câu hỏi 22

3.2.3.2 Kích thước mẫu 24

3.2.3.3 Đối tượng lấy mẫu 25

3.2.3.4 Phương pháp lấy mẫu 25

3.2.3.5 Phỏng vấn chuyên gia 26

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 27

4.1 Thống kê mô tả 27

4.1.1 Thống kê nhân khẩu học 27

4.1.2 Thống kê quy mô công ty khảo sát 29

4.1.3 Thống kê nhà cung cấp Cloud-ERP 29

4.2 Kiểm định mô hình và các giả thuyết 30

4.2.1 Nghiên cứu sơ bộ 30

4.2.2 Nghiên cứu chính thức 32

4.2.2.1 Phân tích độ tin cậy 32

4.2.2.2 Phân tích yếu tố khám phá 36

4.2.2.3 Kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu 38

4.2.2.4 Phân tích đường dẫn 41

4.3 Thảo luận kết quả 41

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN 43

5.1 Kết luận 43

5.2 Kiến nghị 44

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo 47

TÀI LIỆU THAM KHẢO viii

PHỤ LỤC xiii

Phụ lục 1: Bảng khảo sát điều tra sơ bộ xiii

Phụ lục 2: Thang đo gốc và thang đo trong đề tài xv

Phụ lục 3: Kết quả phân tích trên SPSS xvii

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Các loại hình dịch vụ của Cloud-ERP 6

Hình 2.2 Mô hình sự thành công của hệ thống thông tin 9

Hình 2.3 Mô hình sự thành công của hệ thống thông tin 10

Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu 15

Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu 19

Hình 4.1 Biểu đồ thống kê quy mô công ty 29

Hình 4.2 Biểu đồ thống kê nhà cung cấp Cloud-ERP 30

Hình 4.3 Kết quả kiểm định mô hình sự thành công của Cloud-ERP 41

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 Thông tin nhà cung cấp Cloud-ERP 8

Bảng 2.2 Các nghiên cứu liên quan 13

Bảng 3.1 Thang đo sử dụng trong đề tài 22

Bảng 3.2 Bảng câu hỏi khảo sát 23

Bảng 4.1 Thống kê nhân khẩu học 27

Bảng 4.2 Kết quả phân tích Cronbach's Alpha (60 mẫu) 31

Bảng 4.3 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Chất lượng thông tin 33

Bảng 4.4 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Chất lượng hệ thống 33

Bảng 4.5 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Sự phù hợp công nghệ-công việc 34

Bảng 4.6 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Sự xác nhận 34

Bảng 4.7 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Nhận thức sự hữu ích 35

Bảng 4.8 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Sự hài lòng của người sử dụng 35

Bảng 4.9 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Lợi ích ròng 36

Bảng 4.10 Kết quả phân tích yếu tố khám phá yếu tố độc lập 37

Bảng 4.11 Kết quả phân tích yếu tố khám phá yếu tố trung gian 37

Bảng 4.12 Kết quả phân tích yếu tố khám phá yếu tố phụ thuộc 38

Bảng 4.13 Kết quả hồi quy các yếu tố tác động đến yếu tố trung gian (1) 38

Bảng 4.14 Kết quả hồi quy các yếu tố tác động đến yếu tố trung gian (2) 39

Bảng 4.15 Kết quả hồi quy của yếu tố tác động đến lợi ích ròng (1) 40

Bảng 4.16 Kết quả hồi quy của yếu tố tác động đến lợi ích ròng (2) 40

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ERP Enterprise Resource Planning Hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp

Cloud-ERP Cloud-Enterprise Resource Planning Hệ hoạch định nguồn lực doanh

nghiệp trên điện toán đám mây ITI Information technology infrastructure Cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin ECM Expectation - Confirmation Model Mô hình kỳ vọng - xác nhận

ECT Expectation - Confirmation Theory Lý thuyết kỳ vọng - xác nhận

IaaS Infrastructure as a Service Dịch vụ cơ sở hạ tầng

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 Phát biểu vấn đề nghiên cứu

Những ảnh hưởng tiêu cực của đại dịch Covid-19 vừa qua trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng đã làm cho hàng loạt các tổ chức, doanh nghiệp phải chuyển sang hình thức làm việc tại nhà trong một thời gian dài Điều này đã buộc các nhà quản lý phải có những thay đổi nhanh chóng trong cách thức quản lý để doanh nghiệp tồn tại và phát triển bền vững Trong đó không thể không kể đến Cloud-ERP, một giải pháp mang nhiều hứa hẹn sẽ giải quyết hàng loạt các vấn đề cho các doanh nghiệp, đặc biệt là tại thị trường Việt Nam với số lượng doanh nghiệp vừa và nhỏ đông đảo Đối với những doanh nghiệp có nguồn lực tài chính còn hạn chế thì ưu điểm giúp giảm thiểu chi phí đầu tư ban đầu của Cloud-ERP đang là một điểm sáng được nhiều nhà quản lý quan tâm

Trên thế giới, Cloud-ERP đã và đang được ứng dụng trong các tổ chức, doanh nghiệp khá phổ biến Nhưng ở Việt Nam, Cloud-ERP vẫn chưa nhận được nhiều sự quan tâm từ cộng đồng doanh nghiệp Theo Nguyễn Thị Huyền Trang và Nguyễn Duy Thanh (2014), chỉ có khoảng 1,1% doanh nghiệp Việt Nam sử dụng ERP Tuy nhiên trong những năm gần đây, nhiều doanh nghiệp đã ý thức được rằng ERP là công cụ quan trọng để nâng cao năng lực cạnh tranh, giúp tiếp cận tốt hơn các chuẩn quốc tế Nếu doanh nghiệp nào chậm trễ ứng dụng ERP sẽ tự gây khó khăn cho mình

và tạo lợi thế cho đối thủ Do đó, số lượng các doanh nghiệp ứng dụng ERP ở Việt Nam cũng đang tăng rõ rệt ERP mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức, doanh nghiệp nhưng cũng có nhiều khó khăn, thách thức Điển hình như việc để triển khai thành công dự án ERP phải mất nhiều chi phí, thời gian và nguồn lực thực hiện Các dự án liên quan tới hệ thống thông tin cũng thường hay gặp thất bại nhiều hơn so với các

dự án khác, những dự án hệ thống thông tin ở Việt Nam không đạt được thành công như mong muốn như đề án 112, dự án ERP của Tân Hiệp Phát, Hoàng Anh Gia Lai… (Nguyễn Thị Huyền Trang & Nguyễn Duy Thanh, 2014) Do đó vấn đề về sự thành công của hệ thống ERP nói chung và Cloud-ERP nói riêng vẫn luôn là mối quan tâm của nhiều tổ chức, doanh nghiệp Vì ERP không chỉ giúp quản lý và tích hợp các quy

trình kinh doanh thông qua các chức năng, chia sẻ dữ liệu chung, cải thiện việc ra quyết định và hiệu suất, duy trì liên kết chuỗi cung ứng, tạo nền tảng cho thương mại điện tử, cho phép giao dịch thông tin nhanh hơn, giảm hàng tồn kho, tăng năng suất, giảm chi phí vận chuyển và hậu cần, thúc đẩy việc ra quyết định hiệu quả hơn và cuối cùng là đạt được lợi thế cạnh tranh (Calisir & Calisir, 2004; Dezdar & Ainin, 2011; Maldonado & Sierra, 2013) Mà một hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp thành công có thể giúp các doanh nghiệp tích hợp và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh khác nhau, hợp lý hóa quản lý cơ cấu tổ chức và có thể sử dụng cho bất kỳ tổ chức nào (Costa và cộng sự, 2016; Mayeh và cộng sự, 2016)

Theo Hồ Trung Thành và cộng sự (2016), sự kết hợp giữa Hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp và Công nghệ Điện toán đám mây (Cloud Computing) đang

là một xu hướng mới trong giới công nghệ thông tin và truyền thông Đây là hai mảng khác nhau của hệ thống thông tin trong doanh nghiệp hiện đại, nhưng khi tích hợp những ưu điểm của ERP và những điểm vượt trội của công nghệ Điện toán đám mây không chỉ gia tăng được lợi ích cho doanh nghiệp mà còn giúp cho doanh nghiệp phát triển bền vững, trường tồn trong nền kinh tế thị trường đầy biến động hiện nay Sự chú ý đến Cloud-ERP (ERP trên điện toán đám mây) ngày càng nhiều hơn như một cách linh hoạt để hợp lý hóa các quy trình kinh doanh cho các tổ chức và nó đã được rất nhiều người sử dụng chấp nhận (Das & Dayal, 2016; Venkatraman & Fahd, 2016)

So với ERP truyền thống, ERP trên điện toán đám mây (Cloud-ERP) có nhiều lợi thế hơn như dễ triển khai và giảm chi phí nhờ mô hình ứng dụng lưu trữ trên điện toán đám mây (Chen và cộng sự, 2015; López & Ishizaka, 2017) Với điện toán đám mây, doanh nghiệp sẽ không cần phải mua và duy trì hàng trăm, thậm chí hàng nghìn máy tính cũng như phần mềm mà đơn giản chỉ là thuê trực tuyến (Nguyen và cộng sự, 2014)

Mặt khác, sự hài lòng của người sử dụng về một công nghệ luôn gắn liền với

sự thành công của nghệ đó vì nó dẫn đến việc chấp nhận hoặc từ chối một công nghệ hoặc một hệ thống Sự hài lòng của người sử dụng càng cao thì xác suất người sử dụng chấp nhận càng cao Do đó, trong bối cảnh của hệ thống ERP, sự hài lòng của người sử dụng là rất quan trọng vì nó tăng cường sự chấp nhận và thành công của hệ

thống (Kulathunga1 & Fernando, 2019) Tuy nhiên, chưa có nhiều nghiên cứu về sự hài lòng của người sử dụng Cloud-ERP, nhất là tại Việt Nam dù ngày càng có nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam đầu tư số tiền lớn vào hệ thống Cloud-ERP của họ nhưng nhiều năm sau khi triển khai vẫn còn các vấn đề về sự hài lòng làm cản trở việc sử dụng hiệu quả, làm ảnh hưởng đến sự thành công của Cloud-ERP Vì thế, các vấn đề

về sự hài lòng của người sử dụng vẫn còn tiềm năng rất lớn để nghiên cứu

Từ những lý do trên, tác giả lựa chọn đề tài “Vai trò của sự hài lòng của người

sử dụng trong sự thành công của hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp trên điện toán đám mây” làm đề tài nghiên cứu Nghiên cứu tập trung làm rõ vai trò của sự hài

lòng của người sử dụng, cũng như mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đến sự hài lòng trong sự thành công của Cloud-ERP thông qua việc đề xuất mô hình nghiên cứu Đồng thời cung cấp cơ sở khoa học tham khảo cho các nhà cung cấp Cloud-ERP và các doanh nghiệp đang và sẽ sử dụng Cloud-ERP

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

 Xác định các tiền tố của sự hài lòng của người sử dụng trong sự thành công của Cloud-ERP

 Đề xuất và kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố trong sự thành công của Cloud-ERP

 Kiến nghị các giải pháp để nâng cao sự thành công của Cloud-ERP

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

 Sự hài lòng của người sử dụng trong sự thành công của Cloud-ERP có các tiền

tố nào?

 Mối quan hệ giữa các yếu tố trong sự thành công của Cloud-ERP được thể hiện như thế nào?

 Làm thế nào để nâng cao sự thành công của Cloud-ERP?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tượng nghiên cứu: Sự hài lòng của người sử dụng đối với Cloud-ERP

 Đối tượng khảo sát: Những người đã và đang sử dụng Cloud-ERP tại các doanh nghiệp

 Phạm vi nghiên cứu: Khu vực Thành phố Hồ Chí Minh

1.5 Ý nghĩa nghiên cứu

Về khoa học, nghiên cứu sẽ đóng góp cơ sở lý thuyết mới về sự thành công của các dự án hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp trên điện toán đám mây

Về thực tiễn, nghiên cứu sẽ đưa ra một số kiến nghị giúp nâng cao sự hài lòng của người sử dụng Cloud-ERP, từ đó góp phần nâng cao sự thành công của các dự án triển khai Cloud-ERP Các yếu tố trong nghiên cứu này cũng sẽ giúp các nhà quản

lý, nhà cung cấp có thêm nguồn tham khảo khi triển trai hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp trên điện toán đám mây một cách hiệu quả với khả năng thành công cao hơn

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.1 Bối cảnh nghiên cứu

và quy trình nghiệp vụ phải được tích hợp để trở thành giải pháp ERP hoàn chỉnh Hệ thống ERP bao gồm các phân hệ phần mềm như: quản lý tài chính - kế toán, quản lý nhân sự - tiền lương, quản lý sản xuất, quản lý hậu cần, quản lý dự án, dự đoán và lập

kế hoạch… Hoạt động nghiệp vụ bên trong mỗi phân hệ bao gồm việc quản lý, ra quyết định, huấn luyện, tài liệu, giao tiếp, quản lý con người…

Theo Mijac và cộng sự (2013) điện toán đám mây (Cloud) là các nguồn điện toán khổng lồ như phần mềm, dịch vụ… nằm tại các máy chủ ảo trên Internet thay vì trong hệ thống máy tính văn phòng để mọi người kết nối và sử dụng khi cần Và với các dịch vụ sẵn có trên Internet, doanh nghiệp có thể truy cập đến bất kỳ tài nguyên nào của họ tồn tại trong “đám mây” tại bất kỳ thời điểm nào và từ bất kỳ nơi đâu thông qua hệ thống Internet Nếu một hệ thống ERP được đặt vào môi trường đám mây, nó sẽ trở thành hệ thống ERP trên điện toán đám mây Công nghệ ảo hóa và cân bằng tải của các đám mây cho phép các ứng dụng được triển khai trên nhiều máy chủ

và nguồn cơ sở dữ liệu (Raihana, 2012) Theo Salim và cộng sự (2015, tr 220)

“Cloud-ERP được định nghĩa là các gói phần mềm thương mại cho phép việc tích

hợp các quy trình kinh doanh và dữ liệu giao dịch theo định hướng toàn bộ tổ chức

sử dụng một mô hình cho phép phổ biến, thuận tiện, theo yêu cầu truy cập mạng trong

nỗ lực quản lý”

Các loại hình dịch vụ của Cloud-ERP được thể hiện như ở Hình 2.1, trong đó

có các thành phần cơ sở hạ tầng đám mây (được hiểu như IaaS), nền tảng đám mây (được hiểu như PaaS) và ứng dụng đám mây (được hiểu như SaaS)

IaaS cho ERP: với dịch vụ này, doanh nghiệp làm chủ hệ điều hành, lưu trữ

và tự cài đặt Cloud-ERP IaaS chỉ cung cấp dịch vụ cơ bản bao gồm năng lực tính toán, không gian lưu trữ, kết nối mạng tới doanh nghiệp, doanh nghiệp cần chuẩn bị tất cả từ cơ sở hạ tầng phần cứng, phần mềm và nhân lực (Hồ Trung Thành và cộng

sự, 2016) Trong bối cảnh này, các tổ chức hay doanh nghiệp vẫn có thể lựa chọn nhà cung cấp giải pháp ERP và mua bản quyền phần mềm Đây là mô hình hoạt động khả thi, các nhà cung cấp ERP và các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây có khả năng hình thành các liên minh như một dịch vụ kết hợp (Schubert & Adisa, 2011)

PaaS cho ERP: cung cấp nền tảng điện toán cho phép người sử dụng phát triển

các phần mềm, phục vụ nhu cầu tính toán hoặc xây dựng thành dịch vụ trên nền tảng Cloud đó, doanh nghiệp tiến hành sử dụng dịch vụ PaaS sau đó cài đặt ERP lên trên nền tảng điện toán đám mây đã cài (Hồ Trung Thành và cộng sự, 2016) Dịch vụ nền tảng ở mức độ này dành cho việc phát triển phần mềm, kiểm thử hoặc phân phối phần mềm (Schubert & Adisa, 2011)

SaaS cho ERP: doanh nghiệp lựa chọn ứng dụng Cloud-ERP phù hợp với nhu

cầu mà không cần quan tâm tới việc quản lý tài nguyên hay cơ sở hạ tầng Doanh nghiệp đơn giản chỉ sử dụng dịch vụ Cloud-ERP của các nhà cung cấp ERP trên nền điện toán đám mây cung cấp, chỉ cần đăng ký tài khoản, thanh toán và sử dụng (Hồ Trung Thành và cộng sự, 2016) Hiện nay, một số nhà cung cấp ERP truyền thống đã

Người sử dụng – Client (Trình duyệt) Ứng dụng

(ERP)

Nền tảng

Cơ sở hạ tầng đám mây (OS và phần cứng)

Ứng dụng

Nền tảng

Cơ sở hạ tầng đám mây (ERP, OS, Phần cứng)

Cơ sở hạ tầng

đám mây

Nền tảng đám mây

Ứng dụng đám mây

Hình 2.1 Các loại hình dịch vụ của Cloud-ERP

Nguồn: Johnson (2017)

phát triển nhiều phiên bản mới trên điện toán đám mây (SAP, Oracle…) Điều này cho phép các tổ chức có thể lựa chọn được mô hình mà họ ưu thích như vận hành Cloud-ERP nội bộ hoặc đám mây ở bên ngoài (Schubert & Adisa, 2011)

2.1.2 Lợi ích của Cloud-ERP

Một trong những ưu thế chính của Cloud-ERP là chi phí thấp Cloud-ERP giúp các tổ chức chuyển chi phí đầu tư ban đầu vào chi phí hoạt động, giúp giảm thiểu chi phí đầu tư ban đầu Các tổ chức không cần phải mua thiết bị đắt tiền hay phải đảm bảo cơ sở hạ tầng đủ để xử lý hệ thống (Weng & Hung, 2014) Cloud-ERP giúp cho các doanh nghiệp giảm được chi phí cũng như gánh nặng đầu tư và duy trì, hỗ trợ vận hành và bảo trì hệ thống (Hồ Trung Thành và cộng sự, 2016) Thực tế cũng cho thấy hơn một nửa số doanh nghiệp sử dụng Cloud-ERP xác nhận rằng đã tiết kiệm được khoảng 40% chi phí (Nguyen và cộng sự, 2014)

Theo Hồ Trung Thành và cộng sự (2016), Cloud-ERP tích hợp với các ứng dụng và công nghệ mới, triển khai nhanh chóng, giúp doanh nghiệp quản lý hiệu quả Đồng thời, khả năng truy cập dễ dàng trên các thiết bị di động, máy tính xách tay, máy tính bảng cho đến các điện thoại thông minh dù ở bất kỳ đâu Cloud-ERP được xem như một giải pháp mang tính cách mạng trong triển khai ERP vì Cloud-ERP là một giải pháp linh hoạt, hiệu quả và giá cả phải chăng (Raihana, 2012)

2.1.3 Hạn chế của Cloud-ERP

Theo Weng và Hung (2014), một nhược điểm của Cloud-ERP là nó hoàn toàn phụ thuộc vào Internet để hoạt động Nếu nhà cung cấp Internet không thể cung cấp dịch vụ vì lý do nào đó, người sử dụng sẽ mất quyền truy cập vào tất cả dữ liệu ERP của mình cho đến khi hệ thống được khôi phục Theo Salleh và cộng sự (2012), một

số nhược điểm khác là các vấn đề bảo mật, tính linh hoạt, khả năng tùy chỉnh, quyền

sở hữu dữ liệu,… Trong đó, khả năng tùy chỉnh được các chuyên gia tư vấn triển khai Cloud-ERP tại Việt Nam đánh giá là một nhược điểm lớn Chẳng hạn như phân hệ

kế toán của những phần mềm Cloud-ERP đến từ nhà cung cấp ngoài nước, việc tùy chỉnh để phần mềm phù hợp với tiêu chuẩn của kế toán Nhà nước Việt Nam thường khá phức tạp và mất nhiều thời gian

Theo Nguyen và cộng sự (2014),vẫn còn tồn tại những hạn chế của SaaS như: SaaS sử dụng ứng dụng đám mây - khách hàng không thể di chuyển ứng dụng đến các nhà cung cấp khác nhau; SaaS sử dụng nền tảng đám mây - có thể xảy ra sự phối hợp không chặt chẽ giữa nhà cung cấp ứng dụng và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng; SaaS

sử dụng cơ sở hạ tầng đám mây - một số người cho rằng điều này giống như một dịch

vụ được lưu trữ với giá thành thấp

2.1.4 Một số nhà cung cấp Cloud-ERP

Thông tin về một số nhà cung cấp Cloud-ERP và các đơn vị triển khai tại Việt Nam theo được thể hiện trong Bảng 2.1:

Bảng 2.1 Thông tin nhà cung cấp Cloud-ERP

STT Nhà cung cấp Chi phí triển khai Thời gian triển khai

(tháng) Đơn vị triển khai

Deloitte, Bosch, FPT, CITEK, CMC,…

2.2 Cơ sở lý thuyết

2.2.1 Các mô hình và lý thuyết

2.2.1.1 Mô hình sự thành công của hệ thống thông tin

Mô hình sự thành công của hệ thống thông tin (IS success) được giới thiệu bởi Delone và McLean (1992) dựa trên ba cấp thông tin của Shannon và Weaver (1948)

và những mở rộng của Manson (1978), cùng với việc tổng hợp và đánh giá các bài nghiên cứu về hệ thống thông tin thành công Delone và McLean (1992) đã chỉ ra rằng sự thành công của hệ thống thông tin có thể được đánh giá dựa trên chất lượng của hệ thống thông tin (chất lượng hệ thống) và chất lượng đầu ra của hệ thống thông tin (chất lượng thông tin) Hai yếu tố này có thể ảnh hưởng đến sự hài lòng của người

sử dụng và việc sử dụng hệ thống Sự hài lòng của người sử dụng hệ thống và việc

sử dụng hệ thống đều có tác động đến hành vi của người sử dụng (ảnh hưởng cá nhân), từ đó dẫn đến tác động đến tổ chức

Mô hình sự thành công của hệ thống thông tin DeLone và McLean (2003) bổ sung “chất lượng dịch vụ được cung cấp bởi nhà cung cấp và sự hỗ trợ này không chỉ dành cho bộ phận hệ thống thông tin mà còn dành cho các bộ phận khác” DeLone

và McLean (2003) cũng cho thấy chất lượng có ba yếu tố chủ yếu: chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống và chất lượng dịch vụ, mô hình cũng bổ sung thêm ý định sử dụng Cuối cùng, trong mô hình mới đã loại bỏ ảnh hưởng cá nhân và ảnh hưởng tổ chức và thay thế chúng bằng lợi ích ròng; hơn nữa, bổ sung thêm vào mô hình các vòng phản hồi giữa ý định sử dụng và sự hài lòng của người sử dụng Mô hình sự

Ảnh hưởng

cá nhân

Ảnh hưởng

tổ chức

Hình 2.2 Mô hình sự thành công của hệ thống thông tin

Nguồn: DeLone và McLean (1992)

thành công của hệ thống thông tin (Delone và McLean, 2003) cũng giải thích rằng cả

3 yếu tố chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống và chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đơn lẻ hay kết hợp đến sử dụng và sự thỏa mãn của người sử dụng

Sự hài lòng của người sử dụng

Theo Longinidis và Gotzamani (2009), ERP là một công nghệ thông tin phức tạp có thể giúp cho các doanh nghiệp nâng cao hiệu quả của hoạt động kinh doanh và đạt được nhiều lợi thế cạnh tranh hơn Tuy nhiên, không thể đảm bảo rằng việc triển khai ERP chắc chắn sẽ thành công Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự thành công của các dự án triển khai ERP, và thái độ của người sử dụng ERP là một trong những yếu tố quyết định chính cho sự thành công của một dự án ERP (Abdinnour-Helm và cộng sự, 2003)

Sự hài lòng của người sử dụng đã được dùng làm thước đo cho sự thành công của hệ thống thông tin từ những năm đầu đánh giá hệ thống thông tin Powers và Dickson (1973) cho rằng sự hài lòng của người dùng là tiêu chí nổi bật trong việc đánh giá sự thành công của hệ thống máy tính Zmud (1978) cho rằng có ba thành phần tạo nên sự thành công của hệ thống thông tin quản lý là “hiệu suất của người sử dụng”, “việc sử dụng hệ thống thông tin quản lý” và “sự hài lòng của người sử dụng” DeLone và McLean (1992) đã giới thiệu một cách toàn diện và phân loại sáu hạng

Hình 2.3 Mô hình sự thành công của hệ thống thông tin

Nguồn: DeLone và McLean (2003)

Lợi ích ròng

Việc sử dụng

Ý định sử dụng

mục chính về sự thành công của hệ thống thông tin, trong đó mức độ hài lòng của người sử dụng được sử dụng rộng rãi nhất trong các biện pháp đơn lẻ Tuy nhiên trong bối cảnh Cloud-ERP tại Việt Nam, sự hài lòng của người sử dụng chưa thật sự được quan tâm, số lượng nghiên cứu về yếu tố này cũng còn hạn chế Vì vậy, đề tài này tập trung nghiên cứu về sự hài lòng của người sử dụng đối với Cloud-ERP, xuất phát từ những tác động đáng kể của sự hài lòng của người sử dụng đến sự thành công của Cloud-ERP

Lợi ích ròng

Theo DeLone và McLean (2003), tác động của hệ thống thông tin đã phát triển

ra khỏi người sử dụng trực tiếp mà còn tác động đến các nhóm làm việc, các tổ chức, các ngành công nghiệp và các tác động xã hội Từ các cá nhân đến nền kinh tế của các quốc gia đều có thể bị ảnh hưởng bởi hoạt động của hệ thống thông tin Để đáp ứng sự thay đổi này, DeLone và McLean đã nhóm tất cả các loại tác động thành một lợi ích duy nhất gọi là lợi ích ròng

Lợi ích ròng là thước đo quan trọng nhất của sự thành công, bởi vì nó nắm bắt

sự cân bằng giữa các tác động tích cực và tiêu cực của hệ thống thông tin đối với khách hàng, nhà cung cấp, nhân viên, các tổ chức, thị trường, ngành công nghiệp, nền kinh tế và thậm chí cả xã hội Lợi ích ròng bao gồm tiết kiệm chi phí, mở rộng thị trường, gia tăng doanh số, cắt giảm chi phí, tiết kiệm thời gian, lợi ích ròng là mức

độ mà hệ thống thông tin đang góp phần vào sự thành công của các cá nhân, các nhóm, các tổ chức, các ngành công nghiệp và các quốc gia (DeLone & McLean, 2003) Ví dụ: cải thiện việc ra quyết định, cải thiện năng suất, tăng doanh thu, giảm chi phí, lợi nhuận được cải thiện, hiệu quả thị trường, phúc lợi của người tiêu dùng, tạo việc làm và kinh tế phát triển (Petter và cộng sự, 2008)

Vì vậy, đề tài này hướng tới đối tượng khảo sát chủ yếu là nhân viên, tức những cá nhân đang sử dụng Cloud-ERP trong công việc hằng ngày do những tác động của cá nhân đến sự thành công của HTTT và những lợi ích được được nâng cao nhờ việc sử dụng HTTT của các các cá nhân như cải thiện hiệu suất làm việc, tiết kiệm thời gian, mức độ hài lòng đối với HTTT,…

2.2.1.2 Mô hình Kỳ vọng - Xác nhận

Mô hình kỳ vọng - xác nhận (ECM – Expectation - Confirmation Model) được

đề xuất bởi Bhattacherjee (2001), dựa trên lý thuyết kỳ vọng - xác nhận (ECT) được

đề xuất bởi Oliver (1980) ECM khác biệt với ECT bởi việc chuyển đổi kỳ vọng trước khi sử dụng và hiệu suất trải nghiệm thành mô hình sau chấp nhận để tiếp tục sử dụng

hệ thống thông tin (HTTT)/công nghệ thông tin (CNTT) ECM cho thấy rằng việc tiếp tục sử dụng HTTT/CNTT của người sử dụng phụ thuộc vào mức độ nhận thức hữu ích (PU), mức độ xác nhận và mức độ hài lòng của họ đối với HTTT/CNTT (Bhattacherjee, 2001; Lee và cộng sự, 2009; Cheng, 2019)

Sự xác nhận đề cập đến mức độ nhận thức của người sử dụng về sự tương đồng giữa kỳ vọng sử dụng HTTT/CNTT và hiệu suất thực tế của nó (Bhattacherjee,

2001), còn nhận thức hữu ích được định nghĩa là “mức độ mà một người tin rằng việc

sử dụng hệ thống sẽ cải thiện hiệu suất công việc của họ” (Davis, 1989, tr 320)

2.2.1.3 Lý thuyết sự phù hợp công việc-công nghệ

Lý thuyết sự phù hợp công việc-công nghệ (TTF – Task-Technology Fit Theory) đánh giá mức độ khám phá mà công nghệ hỗ trợ cá nhân trong việc thực hiện công việc, và mang đến sự thuận lợi nhất trong việc sử dụng công nghệ thông tin (Goodhue & Thompson, 1995) Lý thuyết này được sử dụng rộng rãi trong các mô hình đánh giá sự tác động của công nghệ đến hiệu quả của việc sử dụng, và sự phù hợp giữa các tác vụ cần thực hiện

Theo Tam và Oliveira (2016), TTF tập trung vào sự phù hợp của công nghệ với một nhiệm vụ Mô hình này giả định rằng việc chấp nhận một công nghệ phụ thuộc vào mức độ phù hợp của công nghệ đó với nhu cầu của một công việc cụ thể TTF đề cập đến vấn đề là làm thế nào để các chức năng của HTTT/CNTT có thể khớp với các công việc mà người sử dụng phải thực hiện, nói cách khác là khả năng HTTT/CNTT hỗ trợ cho một công việc Về cơ bản, mô hình TTF đưa ra giả thuyết rằng sự phù hợp giữa yêu cầu công việc và đặc điểm công nghệ ảnh hưởng đến việc

sử dụng và tác động đến hiệu suất (Goodhue & Thompson, 1995)

2.2.2 Các nghiên cứu liên quan

Một số nghiên cứu liên quan về hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp trên điện toán đám mây được trình bày trong Bảng 2.2

Bảng 2.2 Các nghiên cứu liên quan

quan trọng

Lĩnh vực nghiên cứu

1 Bhattacherjee

(2001)

Một nghiên cứu về sự liên tục của hệ thống thông tin: Mô hình xác nhận kỳ vọng

Nhận thức sự hữu ích,

sự xác nhận, sự hài lòng

Ý định tiếp tục sử dụng

hệ thống thông tin

nghệ-Tác động của ERP đối với hiệu suất người dùng trong môi trường giáo dục

3 Tam và

Oliveira (2016)

Một nghiên cứu về tác động của m-banking đối với hiệu suất cá nhân:

Quan điểm của DeLone

& McLean và TTF

Chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ, sự phù hợp công việc-công nghệ, sự hài lòng của người sử dụng, sử dụng, hiệu suất cá nhân

Sự thành công của hệ thống thông tin và sự phù hợp công nghệ-công việc

4 Cheng (2019)

Mô hình kết hợp để khám phá tiền đề của tính liên tục của Cloud-ERP: Vai trò của các yếu tố quyết định chất lượng và sự phù hợp công nghệ-công việc

Chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, sự phù hợp công việc-công nghệ, sự xác nhận, nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng của người sử dụng

Ý định tiếp tục sử dụng Cloud-ERP

2.3 Mô hình nghiên cứu

Nếu kết hợp mô hình thành công của hệ thống thông tin và mô hình kỳ vọng - xác nhận, ta có thể thấy rằng khi CNTT/HTTT có thể cung cấp cho người sử dụng chất lượng hệ thống cao hơn hay các các chức năng đáp ứng được mục đích sử dụng của họ thì người sử dụng sẽ cảm thấy CNTT/HTTT cung cấp những chức năng hữu ích cho họ và điều này sẽ nâng cao sự hài lòng của họ đối với CNTT/HTTT Theo

Xu và cộng sự (2017), trong bối cảnh dựa trên điện toán đám mây thì nhận thức sự hữu ích có thể dẫn đến sự hài lòng của người sử dụng Tiếp theo, khi người sử dụng nhận được những lợi ích như mong đợi thông qua trải nghiệm sử dụng dịch vụ điện toán đám mây, họ sẽ có sự xác nhận đối với dịch vụ điện toán đám mây và dẫn đến

sự hài lòng Cheng (2019) cũng cho rằng sự xác nhận của người sử dụng đối với Cloud-ERP có ảnh hưởng đến nhận thức sự hữu ích của họ, đồng thời sự xác nhận và nhận thức sự hữu ích là hai tiền đề chính của sự hài lòng của người sử dụng đối với Cloud-ERP

Về sự kết hợp giữa TTF và ECM, một nghiên cứu của Lin (2012) đã chỉ ra rằng TTF dẫn đến sự hài lòng đối với CNTT/HTTT Cụ thể là sự phù hợp giữa công nghệ và công việc có tác động trực tiếp và ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của người sử dụng đối với việc áp dụng công nghệ (Chang và cộng sự, 2015; Isaac và cộng sự, 2017) Do đó nghiên cứu này cho rằng TTF là tiền đề của sự hài lòng của người sử dụng đối với Cloud-ERP

Từ cơ sở lý thuyết là mô hình thành công của hệ thống thông tin (DeLone & McLean, 1992; DeLone & McLean, 2003), mô hình kỳ vọng - xác nhận (Bhattacherjee, 2001), lý thuyết sự phù hợp công nghệ-công việc (Goodhue & Thompson, 1995) cùng các nghiên cứu liên quan về ERP của Bhattacherjee (2001), Abugabah và cộng sự (2015), Tam và Oliveira (2016) và Cheng (2019), tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu chi tiết như trong Hình 2.4 Chi tiết các khái niệm nghiên cứu và giả thuyết được trình bày như sau

Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu

2.3.1 Sự hài lòng của người sử dụng

Sự hài lòng của người sử dụng (USS – User satisfaction) được định nghĩa là thái độ chung của người sử dụng đối với hệ thống ERP từ những trải nghiệm tích lũy được thông qua hành vi sử dụng hệ thống ERP (Liebana-Cabanillas và cộng sự, 2013) Sự hài lòng của người sử dụng đã được dùng để làm thước đo cho sự thành công của hệ thống thông tin từ những năm đầu đánh giá hệ thống thông tin và ngày nay sự hài lòng đã trở thành một trong những thước đo được sử dụng rộng rãi nhất về

sự thành công của hệ thống thông tin Sự hài lòng đã được sử dụng như một thước đo đại diện cho sự thành công của hệ thống thông tin nói chung (DeLone & McLean, 2003) Các nhà nghiên cứu khác cũng đã sử dụng sự hài lòng như một thước đo quan trọng cho sự thành công của ERP (Calisir & Calisir, 2004)

2.3.2 Chất lượng thông tin

Chất lượng thông tin (IFQ – Information quality) đề cập đến chất lượng và các đặc điểm mong muốn của nội dung báo cáo và hình thức mà hệ thống thông tin tạo ra; phép đo của nó bao gồm độ chính xác, tính đầy đủ, đơn vị tiền tệ, hiệu quả, cá nhân hóa, mức độ liên quan, phạm vi và tính kịp thời của thông tin (DeLone &

McLean, 1992; DeLone & McLean, 2003; Roca và cộng sự, 2006; Tam & Oliveira, 2016; Tseng & Lee, 2018) Nếu thông tin do HTTT/CNTT cung cấp được cập nhật thường xuyên và đảm bảo tính toàn diện, thông tin sẽ đáp ứng được kỳ vọng của người sử dụng (Lee và cộng sự, 2009; Tam & Oliveira, 2016); hơn nữa, thông tin chất lượng cao có thể thúc đẩy người sử dụng tiếp tục sử dụng HTTT/CNTT bằng cách nâng cao mức độ hài lòng của họ với HTTT/CNTT (Roca và cộng sự, 2006; Lee

và cộng sự, 2009; Dağhan & Akkoyunlu, 2016; Tam & Oliveira, 2016) Bên cạnh đó, khi người sử dụng cảm thấy HTTT/CNTT có thể giúp họ cập nhật nội dung thông tin thường xuyên và mức độ của nội dung thông tin có thể được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu cá nhân của họ, họ sẽ nhận thấy rằng HTTT/CNTT có thể là một công cụ hữu ích (Lee và cộng sự, 2009; Abugabah và cộng sự, 2015; Tseng & Lee, 2018) Từ những điều trên cho thấy chất lượng thông tin có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của người sử dụng, sự xác nhận và nhận thức hữu ích của họ đối với Cloud-ERP Do

đó, tác giả đưa ra giả thuyết:

H1 + : Chất lượng thông tin có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người

sử dụng đối với Cloud-ERP

2.3.3 Chất lượng hệ thống

Chất lượng hệ thống (SYQ – System quality) đề cập đến chất lượng của các chức năng và các đặc tính mong muốn của hệ thống thông tin (DeLone & McLean, 1992; DeLone & McLean, 2003; Tseng & Lee, 2018) Chất lượng hệ thống biểu thị

độ chính xác, khả năng thích ứng, tính sẵn có, tiện lợi, hiệu quả, linh hoạt, độ tin cậy, khả năng đáp ứng và khả năng sử dụng của các chức năng của hệ thống thông tin (DeLone & McLean, 2003; Tam & Oliveira, 2016) Khi HTTT/CNTT có thể cung cấp cho người sử dụng các chức năng có chất lượng cao hơn và các chức năng liên quan để đạt được mục tiêu sử dụng, họ sẽ nhận thấy rằng HTTT/CNTT có thể cung cấp các chức năng hữu ích cho nhu cầu sử dụng của họ Hơn nữa, điều này sẽ nâng cao sự hài lòng của họ với HTTT/CNTT, và họ sẽ quan tâm hơn đến việc sử dụng hệ thống (Roca và cộng sự, 2006; Dağhan & Akkoyunlu, 2016; Tam & Oliveira, 2016)

Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết:

H2 + : Chất lượng hệ thống ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người sử dụng đối với Cloud-ERP

2.3.4 Sự phù hợp công nghệ-công việc

Sự phù hợp công nghệ-công việc (TTF – Task-technology Fit) là mức độ mà một công nghệ hỗ trợ một cá nhân thực hiện các nhiệm vụ của họ Cụ thể hơn, TTF

là sự phù hợp giữa các yêu cầu nhiệm vụ, năng lực cá nhân và chức năng của công nghệ (Goodhue & Thompson, 1995) Lin (2012) cũng đã phát triển một mô hình kết hợp bằng cách tích hợp lý thuyết tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin với lý thuyết TTF để khám phá các tiền đề về ý định tiếp tục sử dụng của HTTT/CNTT Nghiên cứu cho thấy rằng TTF dẫn đến sự hài lòng đối với HTTT/CNTT, sự phù hợp giữa công việc và công nghệ có ảnh hưởng trực tiếp và đáng kể đến sự hài lòng của người

sử dụng đối với việc áp dụng công nghệ (Jarupathirun & Zahedi, 2007; Chang và cộng sự, 2015; Isaac và cộng sự, 2017) Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết:

H3 + : Sự phù hợp công việc-công nghệ có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người sử dụng đối với Cloud-ERP

2.3.5 Sự xác nhận

Sự xác nhận (CON – Confirmation) đề cập đến mức độ nhận thức của người

sử dụng về sự phù hợp giữa kỳ vọng sử dụng HTTT/CNTT và hiệu suất thực tế của

nó (Bhattacherjee, 2001) Khi người sử dụng có thể nhận được những lợi ích như mong đợi thông qua trải nghiệm sử dụng của họ với các dịch vụ điện toán đám mây, thì sự xác nhận của họ đối với các dịch vụ điện toán đám mây có thể xác định mức

độ hài lòng của họ đối với các dịch vụ điện toán đám mây (Tan & Kim, 2015; Xu và cộng sự, 2017) Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết:

H4 + : Sự xác nhận có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người sử dụng đối với Cloud-ERP

2.3.6 Nhận thức sự hữu ích

Nhận thức sự hữu ích (PEU – Perceived usefulness) được định nghĩa là “mức

độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất

công việc của họ” (Davis, 1989) Các hệ thống ERP được coi là hữu ích hơn sẽ có nhiều khả năng được coi là đạt yêu cầu hơn, vì PEU của người sử dụng hệ thống ERP

có thể xem như một cơ sở để tham khảo so với các đánh giá xác nhận Trong bối cảnh dựa trên đám mây, PEU của người sử dụng về các dịch vụ điện toán đám mây cũng

có thể khiến họ hài lòng hơn với các dịch vụ điện toán đám mây (Xu và cộng sự, 2017) Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết:

H5 + : Nhận thức hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người sử dụng đối với Cloud-ERP

hệ thống thông tin, thì khả năng cao là họ sẽ tiếp tục sử dụng các dịch vụ đó Nếu hệ thống thông tin hoặc dịch vụ được tiếp tục, thì “lợi ích ròng” của hệ thống là tích cực (DeLone & McLean, 2003; Tan & Kim, 2015; Xu và cộng sự, 2017) Theo Petter và cộng sự (2008), giữa sự hài lòng của người sử dụng và lợi ích ròng có mối liên hệ chặt chẽ với nhau Sự hài lòng của người sử dụng có tác động tích cực đến công việc của người sử dụng như cải thiện hiệu suất công việc, tăng năng suất và hiệu quả, cải thiện hiệu quả quyết định Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết:

H6 + : Sự hài lòng của người sử dụng có tác động tích cực đến lợi ích ròng của Cloud-ERP.

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được trình bày trong Hình 3.1

Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu (Nguồn: Hair và cộng sự, 2019)

Nghiên cứu này được thực hiện theo hai bước là sơ bộ định tính và chính thức định lượng Đầu tiên, từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan hình thành thang

đo thử Kế tiếp, tiến hành thảo luận cùng các chuyên gia trong lĩnh vực hệ thống thông tin, đặc biệt là chuyên gia về giải pháp ERP Những góp ý của các chuyên gia nhằm đảm bảo sự đúng đắn của các nội dung phát biểu trong thang đo Sau đó, thang đo hiệu chỉnh từ nghiên cứu sơ bộ định tính được sử dụng làm thang đo cho nghiên cứu

chính thức định lượng Trong nghiên cứu chính thức định lượng sử dụng thang đo Likert năm mức với (1) hoàn toàn không đồng ý; (2) không đồng ý; (3) bình thường; (4) đồng ý; (5) hoàn toàn đồng ý Dữ liệu được thu thập bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện thông qua bảng khảo sát, và được gửi đi dưới dạng câu hỏi trực tuyến trên Google docs và gửi bản in trực tiếp đến đối tượng lấy mẫu là những người đã và đang

sử dụng Cloud-ERP Cuối cùng, dữ liệu sau khi khảo sát được sàng lọc, mã hóa, và phân tích bằng phần mềm SPSS

3.2 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện bằng 2 phương pháp chính là nghiên cứu định tính

và nghiên cứu định lượng Đầu tiên thực hiện nghiên cứu định tính, từ cơ sở lý thuyết hình thành ở chương 2 thang đo sẽ được đề xuất và được thảo luận trực tiếp với các chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực nhằm đánh giá sự phù hợp của thang đo đối với đề tài và tình hình thực tiễn tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính, tiếp theo sẽ là nghiên cứu định lượng được thực hiện qua 2 quá trình là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức, cả 2 quá trình đều áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, thu thập dữ liệu bằng bảng khảo sát do đối tượng khảo sát trả lời

3.2.1 Nghiên cứu sơ bộ

Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện với mục đích đánh giá và điều chỉnh thang

đo cho phù hợp với thị trường và đối tượng nghiên cứu Phương pháp áp dụng trong nghiên cứu sơ bộ là phương pháp định lượng, với số lượng mẫu là 60mẫu Trong 27 biến khảo sát mỗi biến được nêu thành một phát biểu tương ứng để đối tượng khảo sát thể hiện ý kiến đánh giá của mình Dữ liệu thu thập được của bước nghiên cứu sơ

bộ được đưa vào kiểm định độ tin cậy của thang đo, sử dụng kỹ thuật phân tích Cronbach’s Alpha của SPSS để đánh giá độ tin cậy của thang đo với tiêu chuẩn: các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 được đánh giá là không có giá trị đo lường và bị loại ra khỏi mô hình Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6

sẽ được chấp nhận (Hair và cộng sự, 2019)

3.2.2 Nghiên cứu chính thức

Nghiên cứu chính thức là nghiên cứu khẳng định, sau khi thực hiện nghiên cứu

sơ bộ để đánh giá độ phù hợp và điều chỉnh thang đo

Tiến trình xử lý dữ liệu

Bước 1: dữ liệu được làm sạch Dữ liệu thu thập được tiến hành kiểm tra và

loại bỏ các dữ liệu không hợp lệ do chưa hoàn tất, trả lời bằng cách chọn một câu trả lời duy nhất cho tất cả các câu hỏi hoặc người tham gia khảo sát là người chưa từng

sử dụng qua Cloud-ERP

Bước 2: dữ liệu đã mã hóa được xử lý với kỹ thuật thống kê tần số của SPSS

để tìm ra đặc điểm của mẫu nghiên cứu (các thông tin về nhân khẩu học)

Bước 3: dữ liệu được đưa vào phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm

đánh giá sơ bộ thang đo để xác định mức độ tương quan giữa các mục hỏi, làm cơ sở loại những biến quan sát, những thang đo không đạt yêu cầu Hệ số Cronbach’s Alpha

là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan trong giữa các biến quan sát trong thang đo, với tiêu chuẩn các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 được đánh giá là không có giá trị đo lường và bị loại ra khỏi mô hình Thang

đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được chấp nhận (Hair và cộng sự, 2019)

Bước 4: sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha

và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy Phân tích yếu tố khám phá (EFA) là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng

để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau Trước khi tiến hành phân tích yếu tố, ta cũng cần kiểm tra xem việc dùng phương pháp này có phù hợp hay không Theo Hair

và cộng sự (2019), giá trị KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm giữa 0,5 đến 1 có nghĩa

là phân tích yếu tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích yếu

tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu Kết quả phân tích EFA cho giá trị phân biệt để xác định tính phân biệt của các khái niệm nghiên cứu, với các tiêu chuẩn cần quan tâm như sau:

 Các giá trị về Eigenvalues (lớn hơn 1) là tiêu chuẩn khẳng định số yếu tố được rút trích phù hợp

 Tổng phương sai trích (TVE) (lớn hơn 50%) cho biết được tổng yếu tố rút trích được tại giá trị Eigenvalues (lớn hơn 1) sẽ giải thích được bao nhiêu phần trăm

độ biến thiên của dữ liệu nghiên cứu

 Hệ số tải yếu tố (Factor loading) được kiểm tra để đánh giá về giá trị hội tụ

và giá trị phân biệt của thang đo lường

Bước 5: Sau khi phân tích và điều chỉnh các biến cho phù hợp tại bước 4, dữ

liệu được đưa vào phân tích hồi quy đa biến 2 lần theo phương pháp Factor scores với mức ý nghĩa là 5% nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định được rõ ràng mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố độc lập tác động đến yếu tố trung gian và kiểm định giả thuyết để xác định được mức độ ảnh hưởng của yếu tố trung gian đến yếu tố phụ thuộc kết quả như thế nào

Bước 6: Tiến hành phân tích đường dẫn (Path Analysis) để xác định mức độ

ảnh hưởng của yếu tố độc lập đối với yếu tố phụ thuộc là bao nhiêu

3.2.3 Thu thập dữ liệu

3.2.3.1 Xây dựng thang đo và bảng câu hỏi

Thang đo đầy đủ được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây được trình bày trong Bảng 3.1

Bảng 3.1 Thang đo sử dụng trong đề tài

1 Chất lượng thông tin

6 Sự hài lòng của người

Dựa trên thang đo đã xây dựng, cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan, bảng câu hỏi khảo sát dùng trong nghiên cứu được thể hiện trong Bảng 3.2

Bảng 3.2 Bảng câu hỏi khảo sát

biến

Chất lượng thông tin

(IFQ)

Chất lượng hệ thống

(SYQ)

Cloud-ERP giúp tích hợp dữ liệu trong tổ chức SYQ1 Cloud-ERP có thời gian phản hồi nhanh chóng SYQ2 Cloud-ERP cung cấp những chức năng hữu ích SYQ3

Sự phù hợp công

nghệ-công việc (TTF)

Cloud-ERP cung cấp dữ liệu phù hợp với công việc TTF2 Cloud-ERP phù hợp với quy trình nghiệp vụ tổ chức TTF3 Cloud-ERP đảm bảo thông tin luôn sẵn sàng TTF4

Sự xác nhận

(CON)

Cloud-ERP mang lại sự trải nghiệm tốt hơn mong đợi CON1 Cloud-ERP cung cấp dịch vụ tốt hơn mong đợi CON2 Nhìn chung, Cloud-ERP đáp ứng được mong đợi CON3

Nhận thức sự hữu ích

(PEU)

Cloud-ERP giúp nâng cao hiệu quả công việc PEU1 Cloud-ERP giúp kiểm soát công việc tốt hơn PEU2 Cloud-ERP làm cho công việc trở nên dễ dàng hơn PEU3

Sự hài lòng của người

sử dụng (USS)

Hài lòng với trải nghiệm khi sử dụng Cloud-ERP USS2 Hài lòng với các chức năng mà Cloud-ERP cung cấp USS3 Nhìn chung, Cloud-ERP đạt được sự hài lòng USS4

Lợi ích ròng

(NEB)

Cloud-ERP giúp tiết kiệm chi phí quản lý NEB2

Cloud-ERP giúp cải thiện hiệu quả quyết định NEB4

Các biến đo lường sử dụng trong nghiên cứu này được xây dựng dựa trên các thang đo trong các nghiên cứu liên quan và cơ sở lý thuyết Tuy nhiên, các biến đo lường cũng được điều chỉnh để phù hợp với đề tài nghiên cứu và bối cảnh Cloud-ERP tại Việt Nam (chi tiết thang đo gốc và thang đo sử dụng trong đề tài được thể hiện trong Phụ lục 2)

Trong đó, có 11 thang đo được tham chiếu từ nghiên cứu của DeLone và McLean (1992) và DeLong và McLean (2003) về các yếu tố chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, sự hài lòng của người sử dụng và lợi ích ròng Những thang đo này chọn lọc và chỉnh sửa theo bối cảnh Cloud-ERP tại Việt Nam Tiếp theo, có 3 thang đo được tham chiếu từ nghiên cứu về hệ thống m-banking của Tam và Oliveira (2016) do những tương đồng trong cơ sở lý thuyết và các yếu tố nghiên cứu, tuy nhiên các thang đo cũng được điều chỉnh từ khảo sát về m-banking thành khảo sát về Cloud-ERP Đối với yếu tố sự phù hợp công nghệ-công việc, tác giả tham chiếu các thang

đo từ nghiên cứu về TTF của Goodhue và Thompson (1995) và nghiên cứu về ERP của Cheng (2019) là những nghiên cứu liên quan đến đề tài Về yếu tố sự xác nhận, tác giả tham chiếu từ nghiên cứu của Bhattacherjee (2001) và Cheng (2019) Các nghiên cứu này đều có yếu tố độc lập là sự xác nhận và các thang đo tham chiếu cũng đã được kiểm định, cho thấy sự phù hợp khi đưa vào khảo sát về HTTT nói chung và Cloud-ERP nói riêng Các thang đo của yếu tố nhận thức sự hữu ích được tham chiếu từ nghiên cứu của Davis (1989), Abugabah và cộng sự (2015) và Cheng (2019) Tuy đối tượng nghiên cứu của Davis là CHART – MASTER nhưng có sự tương đồng về cơ sở lý thuyết cũng như yếu tố nghiên cứu, và các thang đo tham chiếu cũng được điều chỉnh theo bối cảnh Cloud-ERP để phù hợp với đề tài Ngoài

Cloud-ra đề tài còn tham chiếu thang đo từ nghiên cứu của Petter và cộng sự (2008) về yếu

tố lợi ích ròng

3.2.3.2 Kích thước mẫu

Kích thước mẫu là số phiếu khảo sát hợp lệ thu được Độ tin cậy của thông tin phụ thuộc vào kích thước mẫu được chọn Nếu kích thước mẫu được chọn nhỏ thì có lợi về mặt thời gian thực hiện, chi phí nhưng độ tin cậy kém, khi tăng kích thước mẫu thì độ tin cậy của thông tin sẽ tăng lên nhưng sẽ mất nhiều thời gian, chi phí và nguồn

lực thực hiện Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện Kích thước mẫu áp dụng trong nghiên cứu này dựa theo yêu cầu của phân tích yếu tố khám phá và phân tích hồi quy đa biến, cụ thể như sau:

Đối với phân tích yếu tố khám phá EFA, theo Hair và cộng sự (2019), cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức N = 5n (n là số biến quan sát) Nghiên cứu này dự kiến có tổng cộng 27 biến quan sát thì kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được

là 5*27 = 135 mẫu Hệ số tải yếu tố lớn hơn 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu,

hệ số tải yếu tố lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng và hệ số tải yếu tố lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn Theo Hair và cộng sự (2019), nếu chọn tiêu chuẩn

hệ số tải yếu tố lớn hơn 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350 Nếu cỡ mẫu là 100 thì hệ số tải yếu tố phải lớn hơn 0,55 Nếu cỡ mẫu 50 thì hệ số tải yếu tố phải lớn hơn 0,75

Như vậy, trong đề tài này cỡ mẫu là 200 nên hệ số hệ số tải yếu tố lớn hơn 0,5

là đạt yêu cầu Và một tiêu chuẩn cần quan tâm trong phân tích yếu tố khám phá là tổng phương sai trích, tổng phương sai trích cho biết các yếu tố rút trích ra giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của dữ liệu Theo Hair và cộng sự (2019) thì tổng phương sai trích ≥ 50% là phù hợp

Đối với phân tích hồi quy đa biến, theo Hair và cộng sự (2019), cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là N = 50 + 8m (m là số thành phần độc lập)

Như vậy, nghiên cứu này có 5 thành phần độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8*5 =

90 mẫu, về cỡ mẫu thì cỡ mẫu tối thiểu áp dụng trong các nghiên cứu thực hành nằm trong khoảng 150 - 200 mẫu Từ những thông tin trên, nghiên cứu này dự kiến sử dụng cỡ mẫu là 180

3.2.3.3 Đối tượng lấy mẫu

Những người đã và đang sử dụng hệ thống Cloud-ERP tại các doanh nghiệp trong phạm vi Thành phố Hồ Chí Minh

3.2.3.4 Phương pháp lấy mẫu

Dữ liệu sẽ được thu thập thông qua hai phương pháp chính là phiếu khảo sát được gửi qua email cho các đối tượng người sử dụng là nhân viên văn phòng, thương nhân, hoặc phiếu khảo sát sẽ được phát tiếp cho các đối tượng khảo sát

3.2.3.5 Phỏng vấn chuyên gia

Từ cơ sở lý thuyết đã trình bày tại chương 2 tác giả đã đề xuất 27 biến quan sát cho 7 yếu tố, từ đó tác giả đã tiến hành phỏng vấn các chuyên gia trong lĩnh vực Cloud-ERP để tham khảo ý kiến của các chuyên gia về mức độ khả thi của đề tài với thực tế và tính phù hợp của thang đo mà tác giả đã đề xuất Trong đó tác giả đã tiến hành phỏng vấn 3 chuyên gia có nhiều năm kinh nghiệm triển khai Cloud-ERP cho các doanh nghiệp từ quy mô nhỏ, vừa đến các doanh nghiệp lớn, tập đoàn Danh sách chuyên gia bao gồm:

 Anh Nguyễn Thanh Ngọc, quản trị dự án triển khai Cloud-ERP, đồng thời là phó giám đốc Trung tâm triển khai ERP tại Công ty TNHH Hệ thống thông tin FPT

 Anh Dương Đức Quý, chuyên gia tư vấn giải pháp phần mềm SAP Business One và SAP S/4 HANA

 Chị Mai Ngọc Duyên, chuyên gia tư vấn giải pháp phần mềm SAP S/4 HANA

Quá trình phỏng vấn được thực hiện bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp bằng các câu hỏi:

 Anh/chị đánh giá như thế nào về tính thực tiễn của đề tài?

 Anh/chị đánh giá như thế nào về mô hình đề xuất?

 Anh/chị đánh giá thang đo đề xuất có phù hợp không?

Kết quả phỏng vấn cả 3 chuyên gia đều cho rằng đề tài là khả thi, mô hình và thang đo đề xuất là phù hợp với tình hình thực tế tại các doanh nghiệp

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Thống kê mô tả

Sau khi gửi phiếu khảo sát tại nhiều công ty thông qua việc điện thoại xin khảo sát và gửi qua mail công ty, cũng như thông qua khảo sát tại công ty mà tác giả đang làm việc Số mẫu thu được là 207 mẫu, sau khi loại bỏ 27 mẫu không hợp lệ, số mẫu hợp lệ còn lại là 180 mẫu

Đối với đề tài nghiên cứu này các yếu tố nhân khẩu học sẽ được thu thập với các đặc điểm như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, kinh nghiệm, chức vụ đảm nhiệm, quy mô công ty và hệ thống Cloud-ERP mà doanh nghiệp khảo sát hiện đang

sử dụng

4.1.1 Thống kê nhân khẩu học

Kết quả thống kê các yếu tố nhân khẩu học được thể hiện trong Bảng 4.1

Bảng 4.1 Thống kê nhân khẩu học

Đối với giới tính thu được thì có 86 phiếu khảo sát có giới tính Nam (chiếm 47,78%) và 94 phiếu có giới tính Nữ (chiếm 52,22%) Điều này cho thấy giới tính nữ

có nhiều cơ hội tiếp xúc với hệ thống Cloud-ERP hơn là nam giới do đặc thù các công việc mà nữ giới sẽ làm việc nhiều hơn nam giới như kế toán, quản lý nhân sự và tiền lương, chăm sóc khách hàng,…

Đối với độ tuổi, kết quả thu được có 172 phiếu khảo sát có độ tuổi dưới 30 tuổi (chiếm 95,56%), từ 31 - 40 tuổi có 6 phiếu khảo sát (chiếm 3,33%) và có 2 phiếu

có độ tuổi từ 41 - 50 tuổi (chiếm 1,11%), có thể nhận thấy rằng khảo sát đa số thực hiện với những người trẻ dưới 30 tuổi, với mức độ tiếp thu và sử dụng công nghệ thông tin cao

Bên cạnh đó nếu thống kê theo chức danh thì phần lớn các đối tượng khảo sát đều là nhân viên, tức những người trực tiếp sử dụng hệ thống Cloud-ERP trong công việc hàng ngày Nhân viên chiếm 86,11% với 155 phiếu khảo sát Số người đảm nhiệm vị trí quản lý chiếm 12,78% với 23 phiếu khảo sát và có 2 người thực hiện phiếu khảo sát là chủ doanh nghiệp chiếm tỉ lệ 1,11%

Đối với thống kê về trình độ học vấn, có thể nhận thấy đối tượng học thức có trình độ tương đối cao khi những người khảo sát có trình độ cao đẳng/đại học chiếm 89,94% với 161 phiếu khảo sát và điều này chứng tỏ phần lớn các đối tượng khảo sát đều là những người đã được đào tạo cơ bản về kiến thức, mức độ học hỏi và tiếp thu kiến thức mới nhanh, và đã có trình độ nhất định về tin học Trình độ sau đại học chiếm 7,78% với 14 phiếu khảo sát và 2,78% người khảo sát có trình độ phổ thông/trung cấp với 5 phiếu khảo sát

Đối với kinh nghiệm làm việc, có 42 phiếu khảo sát có kinh nghiệm dưới 1 năm (chiếm 23,33%), có 79 người có kinh nghiệm từ 1 - 3 năm với 79 phiếu khảo sát (chiếm 43,89%), số người có kinh nghiệm từ 3 - 5 năm có 49 phiếu khảo sát (chiếm 27,22%) và kinh nghiệm từ 5 - 10 năm có 8 phiếu khảo sát (chiếm 4,44%), còn lại số phiếu khảo sát có kinh nghiệm trên 10 năm chiếm 1,11% với 2 phiếu khảo sát, như vậy khảo sát này phần lớn được thực hiện bởi những người có kinh nghiệm khi tỉ lệ người khảo sát có kinh nghiệm trên 1 năm chiếm 76,67%