NGHIÊN CỨU HÀNH VI MUA SẮM HÀNG BÁCH HÓA TRỰC TUYẾN CỦA GIỚI TRẺ TẠI TP. HỒ CHÍ MINH

Thứ hai là để đo lường mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến hành vi mua hàng tạp hoá trực tuyến : Chuẩn mực chủ quan, khả năng hiển thị, rủi ro cảm nhận, sự thích thú tác động lên nhân

TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

BÁO CÁO NHÓM MÔN: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG KINH DOANH

ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU HÀNH VI MUA SẮM HÀNG BÁCH HÓA

TRỰC TUYẾN CỦA GIỚI TRẺ TẠI TP HỒ CHÍ MINH

Giảng viên hướng dẫn: ThS Phùng Minh Tuấn Nhóm môn học: 7

Danh sách sinh viên thực hiện:

HƯỚNG DẪN XÂY DỰNG BẢNG TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ

(RUBRIC) MÔN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG KINH DOANH

MÃ MH: 701014

Nội dung

tiêu chí

Thang đánh giá

Điểm đánh giá

Điểm quy đổi

Điểm 07/10

0 điểm 1/3

tổng điểm

1/2 tổng điểm

3/4 tổng điểm

và kết hợp nhiều lỗi

>30%

số trang của báo cáo

Chỉ mắc phải một lỗi hoặc

>10%

số trang của báo cáo

Ít hơn ≤10%

số trang của báo cáo

tả ≥ 15 trong tổng số các trang

Số lỗi chính tả

≥ 10 trong tổng số các

Số lỗi chính tả

≤5 trong tổng

số các trang báo cáo

báo cáo

trang báo cáo 1.3 Trình

bài tài liệu

Chỉ đạt được một trong hai mục trên (*

hoặc

**)=>

trình bày tương đối phù hợp theo APA

Đạt được điểm tối đa cả hai mục trên (* và **) =>

Trình bày phù hợp theo APA

lý thuyết

so với giữa

kỳ

Bổ sung, chỉnh sửa, thay đổi

<10%

nội dung khung

lý thuyết

so với giữa

kỳ

Bổ sung, chỉnh sửa, thay đổi

<30%

nội dung khung

lý thuyết

so với giữa kỳ

Bổ sung, chỉnh sửa, thay đổi

<50%

nội dung khung lý thuyết so với giữa

kỳ

Bổ sung, chỉnh sửa, thay đổi khung lý thuyết ≥60%

nội dung so với giữa kỳ

2.2 Bảng

Tự thiết kế bảng hỏi

Chỉ dịch được bảng hỏi từ bảng hỏi nháp

Hiệu chỉnh bảng hỏi nháp thành một bảng hỏi

có nội dung các câu hỏi phù hợp theo bối cảnh

Hiệu chỉnh bảng hỏi nháp thành một bảng hỏi

có hình thức hoàn chỉnh

và đầy

đủ 3 loại câu hỏi:

Câu hỏi nhận dạng, Câu hỏi mục tiêu nghiên cứu, Câu hỏi phân loại, đi kèm các phần giới thiệu về nghiên cứu

Hoàn thiện được một bảng hỏi tốt và xứng đáng thực sự

Không mắc lỗi trong các nội dung từng câu hỏi, có khái niệm hóa các biến khó, hoặc bảng hỏi đã qua thẩm định của chuyên gia

50 quan sát

Bộ dữ liệu dưới 100-

150 quan sát

Bộ dữ liệu đạt trên

150

Bộ dữ liệu đạt

số lượng

mà key papers nêu hoặc

>250

Bộ dữ liệu đạt

số lượng mà key papers nêu hoặc

>250 Có kế hoạch tiếp cận đối tượng lấy mẫu tốt

dữ liệu trước khi phân tích

Thống

kê tất cả biến định tính không nêu bật được biến quan trọng trong

Thống kê mô

tả một số biến qua trọng cho thấy mối quan

hệ một số biến định tính quan trọng

kiểm định không đúng Giả thuyết

Phát biểu các kết quả nghiên cứu, viết lại phương trình hồi quy, nhưng không biết phát biểu các kết quả kiểm định rõ ràng

Phát biểu các kết quả nghiên cứu, viết lại phương trình hồi quy

Phát biểu các ứng dụng kết quả nghiên cứu ở mức chung chung, không thực tế

Phát biểu được các hàm

ý quản trị ứng dụng ≥50%

kết quả nghiên cứu một cách

rõ ràng lấy các cơ sở đo lường vừa chứng minh làm minh chứng

Phát biểu được các hạn chế của nghiên cứu nhưng không đưa ra định hướng nghiên cứu trong tương lai

Phát biểu được các hạn chế của nghiên cứu và định hướng nghiên cứu trong tương lai

Tổng

điểm

quả

DANH MỤC ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM

thành

1 719H1112 Phạm Ngọc Mai Thi - Viết chương 3, chương 4,

chương 1 ( bối cảnh riêng, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu)

2 719h1081 Phạm Thế Khang - Tìm thông tin, nội dung

- Viết chương 5, chương 1 (bối cảnh chung)

Nhóm em xin gửi lời cám ơn thân thương và sâu sắc nhất đến Th.S Phùng Minh Tuấn – Giảng viên khoa quản trị kinh doanh, trường đại học Tôn Đức Thắng đã trực tiếp hướng dẫn và giải đáp thắc mắc cho nhóm rất nhiều Ngoài ra nhóm chúng em cũng cám

ơn đến những bạn bè, thầy cô, đội nhóm khác cũng đã hỗ trợ nhóm

Đây là lần đầu tiên nhóm thực hiện đề tài nghiên cứu này, mặc dù cố gắng tìm hiểu, tiếp thu ý của Thầy, Cô và bạn bè, tra cứu nhiều tài liệu trong nước và ngoài nước, nhưng nội dung nghiên cứu có thể có những thiếu sót Vì thế, nhóm rất mong quý Thầy,

Cô bỏ qua những sai sót và đóng góp ý kiến Nhóm em sẽ tiếp thu và trân những đánh giá của Thầy, Cô

MỤC LỤC

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, THÁNG 3 NĂM 2021 1

LỜI CÁM ƠN 8

MỤC LỤC 9

DANH MỤC BẢNG 12

DANH MỤC HÌNH 14

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 15

1.1 Bối cảnh nghiên cứu 15

1.1.1 bối cảnh chung 15

1.1.2 Bối cảnh riêng 16

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 18

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 19

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 19

1.4.1 đối tượng nghiên cứu 19

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 20

1.5 Ý nghĩa 20

1.5.1 Ý nghĩa lý thuyết 20

1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn 20

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 22

2.1 Cơ sở lý thuyết 22

2.1.1 Mua hàng tạp hóa trực tuyến (Online Grocery Shopping – OGS) 22

2.1.2 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM) 23

2.2 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết 25

2.2.1 Chuẩn mực chủ quan (Subjective Norm - SN) 26

2.2.2 Khả năng hiển thị (Visibility - VIS) 27

2.2.3 Rủi ro cảm nhận (Perceived Risk- PR) 28

2.2.4 Sự thích thú (Perceived Enjoyment - PE) 29

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 33

3.1 Phương pháp đo lường 33

3.2 Thiết kế nghiên cứu: 38

3.3 Phương pháp thu thập dữ liệu 39

3.4 Kỹ thuật phân tích 40

3.4.1 Mô hình đo lường 40

3.4.2 Mô hình cấu trúc 42

3.4.3 Phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (Oneway anova ) 43

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 44

4.1 Thống kê mô tả nghiên cứu 44

4.2 Mô hình đo lường 46

4.2.1 Đánh giá độ tin cậy của mô hình 46

4.2.2 Đánh giá độ chuẩn xác của mô hình 52

4.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến 53

4.4 Kiểm định độ phù hợp với mô hình 54

4.5 Mô hình cấu trúc 54

4.5.1 Hệ số xác định R Square 54

4.5.2 Hệ số đường dẫn (Path coefficient) 55

4.6 Phân tích phương sai yếu tố Anova và post-hoc 58

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 63

5.1 Kết Luận 63

5.2 Kiến nghị 64

5.2.1 Chuẩn mực chủ quan (SN) 65

5.2.2 Nhận thức sự thích thú (ENJ) 65

5.2.3 Khả năng hiển thị (VIS) 65

5.2.4 Rủi ro cảm nhận (PR) 66

5.2.5 Hạn chế nghiên cứu 66

5.2.6 Hướng nghiên cứu tiếp theo 67

TÀI LIỆU THAM KHẢO 68

PHỤC LỤC 2 78

PHỤ LỤC 3 79

PHỤ LỤC 4 81

PHỤ LỤC 5 82

PHỤ LỤC 6 84

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3.1 Thang đo về yếu tố chuẩn mực chủ quan (Subjective norm) 33

Bảng 3.2 Thang đo về yếu tố khả năng hiển thị (Visibility) 34

Bảng 3.3 Thang đo về yếu tố của rủi ro cảm nhận (Perceived Risk) 34

Bảng 3.4 Thang đo về yếu tố thích thú (Enjoyment) 35

Bảng 3.5 Thang đo yếu tố cảm nhận tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use) 36

Bảng 3.6 Thang đo yếu tố tính hữu ích (Perceived Usefulness) 36

Bảng 3.7 Thang đo yếu tố ý định sử dụng (Intention to Use) 37

Bảng 3.8 Thang đo về hành vi tiêu dùng (Usage Behaviour) 38

Bảng 3.9 Bảng thang đo nhân khẩu học 38

Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả giới tính 44

Bảng 4.2 Kết quả thống kê mô tả độ tuổi 44

Bảng 4.3 Kết quả thống kê mô tả học vấn 45

Bảng 4.4 Kết quả thống kê mô tả thu nhập 45

Bảng 4.5 Kết quả thống kê mô tả tần suất sử dụng bách hoá trực tuyến trong một tháng 46

Bảng 4.6 Kết quả độ phù hợp của các nhân tố 47

Bảng 4.7 Chỉ số loadings, VIF, AVE, Composite Reliability và Cronbach’s Alpha sau khi đã loại biến 49

Bảng 4.8 Giá trị phân biệt của các nhân tố theo tiêu chí Fornell & Larcker 52

Bảng 4.9 Kiểm định Model fit 54

Bảng 4.10 Kết quả kiểm định R Square 55

Bảng 4.11 Kiểm định giả thuyết 56

Bảng 4.12 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai yếu tố giới tính 58

Bảng 4.13 Kiểm tra phương sai ANOVA yếu tố giới tính 58

Bảng 4.14 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai yếu tố độ tuổi 59

Bảng 4.15 Kiểm tra phương sai ANOVA yếu tố độ tuổi 59

Bảng 4.16 Kiểm định Welch ở bảng Robus Test của yếu tố độ tuổi 59

Bảng 4.17 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai yếu tố học vấn 60

Bảng 4.19 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai yếu tố thu nhập 61Bảng 4.20 Kiểm tra phương sai ANOVA yếu tố thu nhập 61Bảng 4.21 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai yếu tố tần suất sử dụng trong một tháng 62Bảng 4.22 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai yếu tố tần suất sử dụng trong một tháng 62

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu của F.Driediger và V.Bhatiasevi (2019) 31

Hình 2.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất 32

Hình 4.1 Kết quả khi chạy dữ liệu trong Smart PLS 50

Hình 4.2 Kết quả sau khi sử dụng Loadings trong Smart PLS 51

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Bối cảnh nghiên cứu

1.1.1 bối cảnh chung

Trong thời đại công nghiệp hóa hiện đại hóa hiện nay, Internet là một phần không thể thiếu trong cuộc sống con người Tương lai mọi thứ đều có xu hướng trao đổi và kết nối qua không gian mạng Đối với mua sắm hàng hóa cũng vậy, mọi hoạt động mua bán đều được số hóa nhờ sự phát triển của công nghệ cũng như những lợi ích mà nó mang lại đã cho thấy được thuận tiện hơn rất nhiều so với hình thức truyền thống Qua đó, thương mại điện tử ngày càng phát triển, các nhà bán

lẻ ngày càng giới thiệu các mô hình thương mại điện tử để thu hút người tiêu dùng hiểu biết về công nghệ và thời gian (The Nielson Company, 2015)

Theo dữ liệu từ tờ Research and Market (2020), thị trường mua sắm bách hóa điện tử toàn cầu đã đạt giá trị lên đến 134,998 tỷ USD trong năm 2019 Những cái tên nổi bật trong thị trường mua sắm điện tử như: Amazon Fresh, LLC., Fresh Direct, LLC., Wal-Mart Stores, Inc., Ahold Delhaize, Albertsons Companies, Inc., ShopFoodEx, Target Brands, Inc., Peapod, LLC, Boxed Wholesale, và Instacart là minh chứng trong thị trường này và rất đáng kỳ vọng cho những năm sắp tới Nghiên cứu thị trường cũng đã điều tra sở thích mua sắm của người tiêu dùng trên quy một toàn cầu, bao gồm 30.000 trả lời từ 60 quốc gia Kết quả của bài khảo sát cho biết ¼ số người tham gia đã từng đặt hàng tạp hóa trực tuyến và 55% trong số đó sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ trong tương lai Điều thú vị là trong tất cả các khu vực được khảo sát, OGS đặc biệt phổ biến ở Châu Á - Thái Bình Dương và các quốc gia đang phát triển khác (The Nielson Company, 2015)

Theo báo cáo nghiên cứu của Kantar Group (2020), đại dịch coronavirus đã thúc đẩy đáng

kể số lượng thực phẩm và nhu yếu phẩm được bán trực tuyến Doanh số bán hàng thông qua các trang mạng điện tử đã tăng 22% vào năm 2019, trở thành kênh mua bán tạp hoá phát triển nhanh

nhất Cụ thể, tại Hoa kỳ, doanh số bán hàng tạp hóa đã đạt kỷ lục 7,2 tỷ USD trong tháng 6/2020

và theo báo cáo từ công ty Walmart Inc, 2020 tại Hoa Kỳ báo cáo số lượng người tiêu dùng đã đạt được là 45,6 triệu người, tăng 43 triệu người vào tháng 5/2020 Hơn thế nữa, theo Research and Market (2020), dự tính thị trường tạp hoá điện tử toàn cầu ước tính đạt 663,33 tỷ USD vào năm 2024, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 25,02% trong giai đoạn từ năm 2020 đến 2024 Qua những con số có thể thấy, nhu cầu sử dụng thương mại điện tử cũng như hình thức mua hàng bách hóa trực tuyến dần trở thành một vấn đề thiết yếu trong cuộc sống, giúp nâng cao chất lượng cuộc sống và mang lại nhiều lợi ích

Biểu đồ 1.1 Dự đoán thị trường tạp hoá điện tử toàn cầu trong giai đoạn 2020-2024

Nguồn: Research and Markets

1.1.2 Bối cảnh riêng

Mua sắm tạp hoá trực tuyến là một hình thức của thương mại điện tử Ở Việt Nam vào năm

2018, lĩnh vực thương mại điện tử Việt Nam ước tính đạt được 8,06 tỷ USD, tăng 30% so với năm

2017 theo tổng cục thương mại điện tử và kinh tế số, Bộ công thương công bố Theo cục thương mại điện tử và kinh tế số cho biết gần 39.9 triệu người tiêu dùng Việt đã mua hàng trực tuyến trong

198.5

663.33

0 100 200 300 400 500 600 700 2024

2020

Dự đoán thị trường tạp hoá điện tử

2018 Tốc độ tăng trưởng tăng trong năm 2017 là 24% Chứng minh được thương mại điện tử ở Việt nam ngày một phát triển hơn

Khởi điểm đầu của tạp hoá thương mại điện tử tại Việt nam, ngày 18/4/2014 trang thương mại điện tử của Big C đã hoạt động và đây cũng là thương hiệu đầu tiên đưa hệ thống chuỗi siêu thị từ trực tiếp sang trực tuyến Theo SimilarWeb (2020), lượng khách hàng truy cập Bách hóa Xanh đạt hơn 8 triệu lượt trong quý I/2020, cao hơn bốn nhà bán lẻ còn lại trên thị trường là VinID, Speed L, Co.opmart và Big C

Sự xuất hiện của Covid-19 là một tác động tiêu cực nhưng đây là một nhân tố quan trọng tác động đến hoạt động mua bán lẻ trực tuyến sôi nổi hơn Theo số liệu từ nền tảng Bean survey của B-company, 2020 chuỗi siêu thị LOTTE cho biết số lượng đặt hàng qua website và ứng dụng Speed L tăng gấp đôi gấp ba lần cho mảng trực tuyến Tương tự vậy, Saigon Co.op cho thấy lượng đơn hàng trên trực tuyến tăng gấp 10 lần so với ngày thường khi chưa xuất hiện Covid-19 Big C tốc độ tăng trưởng gấp 200% ở tháng 3.2020 (Cafe, 2020) Trên nền tảng Bean survey của B-company, 83.5% số lượng người trên tổng số khẳng định sẽ tiếp tục mua tạp hoá trực tuyến trong tương lai, 40% người trả lời rằng thích mua hàng hoá trực tuyến hơn truyền thống Hàng loạt dịch

vụ mua hàng tạp hoá trực tuyến gia nhập thị trường cạnh tranh với các siêu thị như Grabmart, Be

đi chợ, Chopp.vn, NowFresh Dự đoán được rằng thị trường bách hoá thương mại điện tử ở Việt Nam là một thị trường tiềm năng Theo kết quả khảo sát của B & Company, 2020 về mua hàng tạp hóa trực tuyến được thực hiện vào tháng 5 trên 200 người tiêu dùng, Vinmart, Co.opMart & Lotte Mart là kênh mua sắm trực tuyến phổ biến nhất của siêu thị trong khi Grab Mart được biết đến nhiều nhất trong số các dịch vụ mua sắm trực tuyến (60,8%)

Biểu đồ 1.2 Kết quả khảo sát về mức độ phổ biến

Nguồn: B & Company

Tuy nhiều dữ liệu khẳng định sự tăng trưởng đáng kể trong thương mại điện tử Việt Nam bên cạnh đó theo tờ Bangkok post khẳng định rằng thị trường thương mại điện tử vẫn đang bị kiểm soát “Thói quen, niềm tin khi mua hàng cũng như thanh toán trực tuyến là những thách thức chính

ở thương mại điện tử Việt Nam”

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu này với 2 mục tiêu chính Thứ nhất là để kiểm định các nhân tố 1 Chuẩn mực chủ quan, 2 Khả năng hiển thị, 3 Rủi ro cảm nhận, 4 Sự thích thú, 5 Nhận thức tính hữu ích, 6 Cảm nhận tính dễ sử dụng, 7 Ý định sử dụng Thứ hai là để đo lường mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến hành vi mua hàng tạp hoá trực tuyến : Chuẩn mực chủ quan, khả năng hiển thị, rủi ro cảm nhận, sự thích thú tác động lên nhân tố nhận thức tính hữu ích và cảm nhận tính dễ

sử dụng Đồng thời từ đó sẽ thể hiện được sự tác động lên ý định mua hàng tạp hoá trực tuyến

MM

Mega

Market

những ưu điểm và hạn chế của tạp hoá trực tuyến để đề ra một số kiến nghị giúp đóng góp ý kiến vào việc cải thiện bách hoá trên nền tảng thương mại điện tử sao cho phù hợp ở thị trường Việt Nam

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Từ những mục tiêu nghiên cứu đã đưa ra, bài nghiên cứu hướng tới những câu hỏi như sau:

- Kiểm định nhân tố nhận thức tính hữu ích (PU) và cảm nhận tính dễ sử dụng (PEOU)

có tác động đến hành vi tiêu dùng (UB) và ý định sử dụng (ITU) của khách hàng khi mua sắm tạp hoá trên nền tảng thương mại điện tử không ?

- Mối quan hệ tác động của các yếu tố như chuẩn mực chủ quan (SN), khả năng hiển thị (VIS), nhận thức rủi ro (PR), sự thích thú (ENJ) lên nhận thức tính hữu ích (PU) và tính dễ sử dụng cảm nhận được (PEOU) từ đó ảnh hưởng lên ý định mua hàng bách hoá trực tuyến như thế nào ?

- Đề xuất và kiến nghị một số giải pháp với mục đích giúp tăng ý định mua hàng tạp hoá trực tuyến trong tương lai

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: sự chấp nhận mua hàng tạp hoá trên nền tảng thương mại điện

tử và hành vi tiêu dùng của khách hàng

Đối tượng khảo sát: Những người ở thành phố Hồ Chí Minh mua hàng tạp hoá trực tuyến qua các ứng dụng và website của siêu thị như Vin ID, Speed L, Bách hoá xanh, Grabmart, Be đi chợ, Chopp.vn, NowFresh với 4 mức độ tần suất từ hiếm khi tới rất thường xuyên có độ tuổi từ dưới 18 đến trên 25 tuổi , học vấn trung học phổ thông tới đại học, mức thu nhập từ dưới 2 triệu đến trên 10 triệu trong một tháng

Bên cạnh đó, những doanh nghiệp đã và đang có ý định đầu tư vào lĩnh vực thương mại điện tử sẽ có được cái nhìn bao quát và rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng Đây sẽ là một lợi thế để các doanh nghiệp, nhà bán lẻ bằng thương mại điện tử có thể đưa ra các chất lượng dịch vụ tốt nhất cho người dùng Bên cạnh đó, góp phần xây dựng cơ sở hạ tầng về công nghệ, giúp nền kinh tế Việt Nam ngày càng phát triển

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

2.1 Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Mua hàng tạp hóa trực tuyến (Online Grocery Shopping – OGS)

Mua sắm bách hóa trực tuyến (OGS) hoặc mua sắm bách hóa điện tử (EGS) là một loại hình kinh doanh trực tuyến cho phép cá nhân và tổ chức mua mặt hàng thực phẩm và các đồ gia dụng khác nhau, thường bao gồm cả các thực phẩm có thời gian sử dụng ngắn Quá trình đặt hàng hầu hết được giám sát bởi các trang web kinh doanh trực tuyến hoặc các ứng dụng đa năng Theo Chaffey (2011), thương mại điện tử được mô tả là "tất cả các giao dịch dữ liệu được can thiệp điện

tử giữa một hiệp hội và các đối tác của hiệp hội đó "

Việc nghiên cứu trong lĩnh vực OGS bắt đầu từ cuối thập niên 90 Park và cộng sự (1996), cho thấy rằng những người trẻ đã sử dụng dịch vụ mua sắm tại nhà vì mong muốn có cuộc sống thuận tiện và việc mua sắm đó cung cấp giải pháp giúp tăng sự tiện ích cho cuộc sống Một báo cáo tương tự đề cập rằng người mua đang lo lắng về các rủi ro của việc bảo mật Bên cạnh đó, họ còn bày tỏ sự quan tâm của mình đối với những rủi ro khác Một cuộc kiểm tra khác từ Hiser và cộng sự (1999) đã kiểm tra tính phổ biến và sự sẵn sàng sử dụng các dịch vụ mua sắm thực phẩm trực tuyến ở một vùng lân cận Texas, Hoa Kỳ Cuộc kiểm tra khẳng định việc nhận thức sự thoải mái của người mua đối với OGS Xem sự thoải mái và tiết kiệm thời gian là mục đích cơ bản đằng sau OGS, cũng đã được khẳng định trong các bài kiểm tra của Morganosky & Cude (2000) và Raijas (2002) Bất chấp những lí thuyết này, Rohm và Swaminathan (2004) đã không thể khẳng định tầm quan trọng của quỹ thời gian, giải trí và sự thích thú Đối với mô hình chấp nhận công nghệ, Childers và cộng sự (2001) cho thấy rằng sự tiện lợi và sự dễ dàng sử dụng là những chỉ số vững chắc cho việc sử dụng OGS Trong một báo cáo mới của Mortimer và cộng sự (2016), các nhà phân tích đã khám phá tác động của việc mua sắm tái diễn lên các nhận thức rủi ro Các khám

phá cho thấy rằng sự thõa mãn của người tiêu dùng là một chỉ số vững chắc cho sự hiếm hoi và thường xuyên mua sắm trực truyến, trong khi nhận thức rủi ro hoàn toàn có thể can thiệp vào tác động của sự tin tưởng vào việc ý định quay lại mua hàng cho những khách hàng ít mua sắm

Bất chấp các cuộc điều tra kỹ lưỡng về hành vi của khách hàng và sự thừa nhận về mua sắm bách hóa trực tuyến trong các lĩnh vực kinh doanh của Hoa Kỳ và Châu Âu, vẫn còn mơ hồ liệu kết quả có thể được áp dụng cho các phần khác nhau của thế giới Xã hội đối lập về khoảng cách quyền lực, mực độ e ngại rủi ro, sự độc lập và hợp tác, nam tính và nữ tính, định hướng ngắn

và dài hạn là những đối tượng được kiểm tra rất nhiều và được biết là có tác động đến các hành vi mua bán của mọi người (Hofstede, 2001) Ví dụ, một cuộc điều tra đã thực hiện của Choi và Geistfeld (2004) đã chỉ ra rằng tiêu chuẩn cảm xúc là quan trọng hơn đối với người mua Hàn Quốc

trái ngược với các đối tác của họ ở Mỹ

2.1.2 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), ban đầu được kết hợp để làm rõ hành vi sử dụng máy tính, được lấy từ giả thuyết hành động dự tính (TRA) (Ajzen và Fishbein, 1975, 1980) Vì các thuộc tính thiết thực của nó, TAM là mô hình được sử dụng phổ biến nhất để làm rõ sự thừa nhận của một người về một hệ thống dữ liệu cụ thể (Lee và cộng sự, 2003) Mô hình này lần đầu tiên được trình bày bởi Davis (1989) và kể từ đó đã được sử dụng trong các nghiên cứu không thể tính toán để thấy trước và làm rõ lý do tại sao người sử dụng, thừa nhận hoặc từ chối công nghệ thông tin (Legris và cộng sự, 2003) TAM trình bày hai biến mới, đó là nhận thức tính hữu ích (PU) và tính dễ sử dụng cảm nhận được (PEOU), và đề xuất chúng như những yếu tố quyết định quan trọng cho tâm lý hướng tới một sự đổi mới nhất định Đương thời, Davis (1989) đề xuất rằng các yếu tố bên ngoài phải được làm rõ nhận thức tính hữu ích và nhận thức về tính dễ sử dụng Mô hình cho rằng sự dễ dàng sử dụng và sự hữu ích là những yếu tố quan trọng nhất trong việc làm rõ hệ thống

sử dụng (Legris và cộng sự, 2003) Mặc dù với sự nghiêm trọng của nó, nhiều nhà khoa học đã truyền tải về sự cần thiết của các yếu tố bổ sung để đưa ra một mô hình có căn cứ hơn (Legris và cộng sự, 2003) Trong đề xuất của họ, Venkatesh và Davis (2000) đã loại bỏ quan điểm đối với một công nghệ nhất định vì dự báo không đủ mạnh của nó về cả hành vi dự định và hệ thống sử dụng hiện hành Sự lựa chọn đã được khẳng định và duy trì bởi một vài nghiên cứu khác nhau (Lederer và cộng sự, 2000; Teo và cộng sự, 1999; Wu và Wang, 2005) Hơn nữa, mô hình mới còn giới thiệu chuẩn chủ quan như một biến bên ngoài (Venkatesh và Davis, 2000)

Kể từ thời điểm ra mắt, TAM đã được áp dụng cho các công nghệ khác nhau, trong nhiều trường hợp khác nhau, với các yếu tố kiểm soát khác nhau, ngoài ra, các đối tượng khác nhau, và được chứng minh là một mô hình mạnh (Lee và cộng sự, 2003) Một vài phân tích trước đó cũng

đã khẳng định những tính chất tuyệt vời của nó Trong một báo cáo của King and He (2006), 88 cuộc điều tra phân tán đã sử dụng TAM đã được làm rõ và kết quả đã cho thấy rằng TAM chắc chắn là một mô hình có giá trị và thiết thực Những người sáng tạo tiếp tục kêu gọi sự chú ý đến TAM rằng TAM là một mô hình hoàn toàn trung gian để làm rõ tác động của sự dễ dàng sử dụng đối với hành vi dự định nhằm mục đích cơ bản thông qua sự tiện dụng Một cuộc điều tra tổng hợp khác đã kiểm tra 145 nghiên cứu đã công nhận ba yếu tố cơ bản là cơ sở của sự phổ biến của TAM (Yousafzai và cộng sự, 2007) Đầu tiên, mô hình được mô tả như một lập trình đặc biệt về công nghệ thông tin và là một phương pháp tốt để làm rõ và dự báo về sự chấp nhận của nhiều người sử dụng khác nhau đối với phạm vi công nghệ rộng, trong các tổ chức khác nhau, bối cảnh văn hoá

và các giới chuyên môn Thứ hai, TAM có một nền tảng lý thuyết được công nhận rộng rãi, được nghiên cứu kĩ lưỡng và khoảng không quảng cáo đã được xác thực về các thang đo lường Thứ ba,

do mô hình được nghiên cứu kỹ lưỡng nên đã tích lũy một hỗ trợ thực nghiệm mạnh mẽ cho các phẩm chất giải thích của nó và các thuộc tính Do đó, nó được coi là mô hình phổ biến của sự chấp

nhận của người dùng đối với công nghệ Theo những nghiên cứu và phân tích trước đây, nghiên cứu này sẽ sử dụng phiên bản sửa đổi của TAM và tích hợp thêm bốn biến bên ngoài, cụ thể là chuẩn chủ quan, khả năng hiển thị, nhận thức rủi ro và sự thích thú

2.2 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết

Theo nghiên cứu trước đây, mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) bao gồm 4 biến cố định

Sự tin tưởng vào tính dễ sử dụng cảm nhận được (PEOU) có thể là một yếu tố dự báo cho nhận thức tính hữu ích (PU) Mối quan hệ này đã được củng cố trong một số nghiên cứu (King and He, 2006) Theo Davis (1989), PEOU được định nghĩa là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống mua sắm cụ thể sẽ không tốn công sức Thuật ngữ “effort” của người dùng, đề cập đến các nguồn lực hữu hạn mà một người có thể phân bổ cho các hoạt động mà mình chịu trách nhiệm (Radner & Rothschild, 1975) Như cả hai định nghĩa đã ngụ ý, ban đầu họ dự định đo lường mức độ chấp nhận công nghệ của mọi người trong môi trường công việc, nhưng từ lâu đã được chuyển giao và thử nghiệm trong nhiều lĩnh vực khác (Yousafzaietal, 2007)

Theo một số nghiên cứu, trong các lĩnh vực khác nhau, như thương mại di động (Wu & Wang, 2005), thương mại điện tử (Ha & Stoel, 2009) và ngân hàng điện tử (Lai & Li, 2005) đã xác nhận rằng PEOU ảnh hưởng tích cực đến PU trong một mức độ đáng kể Một nghiên cứu về tác động của nhận thức tính hữu ích đối và sự dễ sử dụng trong học tập trực tuyến đã chấp nhận mối quan hệ tích cực giữa tính dễ sử dụng cảm nhận được (PEOU) và ý định sử dụng (ITU) (Saadé

& Bahli, 2005) Chuyển sang ngữ cảnh nghiên cứu của chúng tôi, ý định sử dụng OGS bị ảnh hưởng bởi niềm tin của người dùng về việc liệu OGS có miễn phí không Cùng với các nghiên cứu được thực hiện trước đây trong các lĩnh vực công nghệ khác nhau, các giả thuyết được đề xuất như sau:

H1 Tính dễ sử dụng cảm nhận được (PEOU) có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức tính

hữu ích (PU) trong mua sắm hàng bách hóa trực tuyến

H2 Tính dễ sử dụng cảm nhận được (PEOU) có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng

(ITU) trong mua sắm hàng bách hóa trực tuyến

H3 Nhận thức tính hữu ích (PU) có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng (ITU) trong

mua sắm hàng bách hóa trực tuyến

Theo mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) ban đầu, ý định hành vi sử dụng một hệ thống nhất định có mối liên hệ tích cực đến việc sử dụng hệ thống thực tế (Davis, 1989) Điều đáng nói

là 47% các nghiên cứu liên quan đến TAM tự báo cáo việc sử dụng và chỉ 9% đo lường mức sử dụng thực tế (Yousafzaietal., 2007) Tuy nhiên, vẫn còn đủ tài liệu để hỗ trợ cho giả thuyết này Một nghiên cứu của Hortonetal (2001) đã xác nhận mối quan hệ tích cực trong nỗ lực giải thích việc sử dụng mạng nội bộ với TAM, được thử nghiệm ở hai công ty của Anh Mối quan hệ này cũng được tìm thấy có chỗ đứng trong lĩnh vực thương mại điện tử (Klopping & McKinney, 2004)

Vì nghiên cứu của chúng tôi không đo lường mức độ sử dụng thực tế của người trả lời mà thay vào đó là thói quen tự báo cáo, nên thuật ngữ “Usage Behavior” của Cameron được sử dụng (UB) Xác minh các nghiên cứu trước đây dẫn đến giả thuyết sau:

H4 Ý định sử dụng (ITU) có ảnh hưởng tích cực đến hành vi tiêu dùng (UB) trong mua

sắm hàng bách hóa trực tuyến

2.2.1 Chuẩn mực chủ quan (Subjective Norm - SN)

Chuẩn mực chủ quan (SN) được bắt nguồn từ lý thuyết về hành động hợp lý, và được định nghĩa “là nhận thức của một cá nhân mà hầu hết những mối quan hệ quan trọng xung quanh cuộc sống người đó đưa ra ý kiến tham khảo rằng nên hoặc không nên thực hiện một hành động cụ thể” (Ajzen & Fishbein, 1975, trang 302) Trong bối cảnh của nghiên cứu này, người tiêu dùng sẽ sử

dụng OGS nếu bản thân họ cảm thấy những người thân có sức ảnh hưởng trong cuộc sống cho rằng: mua sắm bách hoá trực tuyến là một điều đáng được thực hiện Theo mở rộng của mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), chuẩn mực chủ quan có mối quan hệ tích cực đối với nhận thức về

sự hữu ích (PU) (Venkatesh & Davis, 2000) Đề xuất này đã được xác nhận bởi một nghiên cứu liên quan đến sự sẵn sàng của người tiêu dùng Hoa Kỳ trong việc áp dụng công nghệ di động cho các sản phẩm về lĩnh vực thời trang (Kim & cộng sự, 2009) Sự ảnh hưởng tổng thể đến chuẩn mực chủ quan mà được dùng với mô hình chấp nhận công nghệ, đã được nghiên cứu trong một bài phân tích tổng hợp Kết luận của bài phân tích tổng hợp đó đã củng cố cho mối quan hệ tích cực giữa chuẩn mực chủ quan và nhận thức về sự hữu ích Dựa trên những ý kiến này, giả thuyết tiếp theo có thể được xây dựng theo công thức:

H5 Chuẩn mực chủ quan (SN) có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức về sự hữu ích (PU)

trong các hoạt động mua sắm tạp hóa trực tuyến

2.2.2 Khả năng hiển thị (Visibility - VIS)

Khả năng hiển thị (VIS) của một công nghệ bắt nguồn từ sự phổ biến của lý thuyết đổi mới (Rogers, 2010) Khả năng hiển thị cũng đề cập đến mức độ của sự đổi mới ảnh hưởng đến những khách hàng tiềm năng Sự kết hợp giữa khả năng hiển thị và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

đã được nghiên cứu bởi Karahanna và cộng sự (1999), người đã nghiên cứu về sự tác động của khả năng hiển thị đến thái độ trong việc áp dụng công nghệ thông tin theo thời gian Nhà nghiên cứu đã xác nhận mối quan hệ tích cực bản chất là về mặt ý nghĩa thống kê Trong một nghiên cứu

về sự chấp nhận mua sắm hàng bách hóa trực tuyến (OGS) ở Úc, Kurnia và Chien (2003) đã tìm thấy khả năng hiển thị là một yếu tố quan trọng để mọi người có thể chấp nhận OGS Ảnh hưởng tích cực của khả năng hiển thị đến thái độ đối với dịch vụ ngân hàng điện tử cũng được củng cố

và nhất quán giữa hai nhóm người đã sử dụng và không sử dụng dịch vụ (Karjaluoto và cộng sự,

2010) Tuy nhiên, tất cả các nghiên cứu này sử dụng phiên bản TAM gốc, bao gồm thái độ đối với một công nghệ, một số biến số đã bị loại bỏ trong phần mở rộng của TAM do các dự đoán chưa

đủ cơ sở (Venkatesh & Davis, 2000) Trong một nghiên cứu mang tính chất đa văn hoá với mục đích tìm hiểu về việc sử dụng thư viện điện tử, các nhà nghiên cứu đã một phần củng cố được mối quan hệ giữa khả năng hiển thị và nhận thức về sự hữu ích (Miller & Khera, 2010) Bài nghiên cứu

về sử dụng thư viện điện tử này chỉ ra vai trò của khả năng hiển thị là khác nhau giữa các nền văn hoá Trong bài khảo sát, người tham gia đến từ Peru ủng hộ mối quan hệ tích cực giữa VIS và PU, ngược lại người từ Kenya thì không ủng hộ Dựa trên các tài liệu hiện có, có thể thấy mối quan hệ tích cực giữa VIS đối với thái độ về một công nghệ nhất định, giả thuyết sau đây đã được hình thành và đưa ra:

H6 Khả năng hiển thị (VIS) có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức về sự hữu ích (PU) trong

mua sắm hàng tạp hóa trực tuyến

2.2.3 Rủi ro cảm nhận (Perceived Risk- PR)

Nhận thức rủi ro (PR) của việc sử dụng một công nghệ chính là một yếu tố khác bắt nguồn

từ sự phổ biến của lý thuyết đổi mới (Rogers, 2010) Theo Rogers (2010) , PR bao gồm nhiều loại khác nhau, ví dụ như rủi ro tâm lý, rủi ro xã hội, rủi ro về hình thức, rủi ro tài chính, rủi ro thời gian và rủi ro về quyền riêng tư Theo mục đích của nghiên cứu này, PR được phân loại như một

sự kết hợp giữa rủi ro hiệu suất, rủi ro thời gian và rủi ro về quyền riêng tư

Rủi ro về hình thức được định nghĩa là “khả năng sản phẩm bị lỗi về cách thức hoạt động

và không hoạt động theo như nó được thiết kế và quảng cáo và do đó không mang lại lợi ích mong muốn” ( Grewaletal, 1994) Trong bối cảnh của nghiên cứu, rủi ro này cũng chính là rủi ro của người tiêu dùng về việc không nhận được hàng hóa trong điều kiện mong muốn

Rủi ro về thời gian được định nghĩa là “khả năng đưa ra quyết định mua hàng không theo mong muốn vì lãng phí thời gian ở việc nghiên cứu và quyết định mua hàng, học cách chỉ sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ để thay thế nó nếu nó không theo mong đợi” (Featherman & Pavlou, 2003) Chính vì vậy, một định nghĩa phù hợp cho hầu hết các công nghệ hiện nay, thương mại điện

tử (E-commerce) là một khía cạnh không thể thiếu, thêm vào đó chính là vấn đề về thời gian giao hàng và dẫn đến rủi ro về việc không nhận được hàng hóa theo đúng thời điểm mong muốn

Rủi ro về quyền riêng tư được định nghĩa là “tiềm năng mất kiểm soát đối với các thông tin cá nhân, như khi thông tin về bạn được sử dụng mà không có nhận biệt hoặc sự cho phép của bạn” (Featherman & Pavlou, 2003) Liên quan đến nghiên cứu của chúng tôi, rủi ro riêng tư được nhận thấy là liên quan đến bảo mật thông tin và phương thức thanh toán khi sử dụng OGS Ảnh hưởng của PR đến nhận thức tính hữu ích (PU) đã được nghiên cứu bởi Lu và các cộng sự (2005), nhận thấy rằng PR ảnh hưởng tiêu cực đến PU khi có ý định sử dụng các ứng dụng trực tuyến Crespoetal (2009) đã xác nhận ảnh hưởng tiêu cực của PR đối với PU đối với hành vi mua sắm trên internet của những người có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến trước đó Mặc dù có một số nghiên cứu mâu thuẫn, hầu hết các nghiên cứu đều ủng hộ mối quan hệ tiêu cực giữa PR và PU,

do đó giả thuyết tiếp theo được hình thành:

H7 Nhận thức rủi ro (PR) có ảnh hưởng tiêu cực đến nhận thức tính hữu ích (PU) trong

hoạt động mua sắm tạp hóa trực tuyến

2.2.4 Sự thích thú (Perceived Enjoyment - PE)

Theo Davis và cộng sự (1992), nhận thức sự thích thú được định nghĩa là “phạm vi mà mức độ hoạt động sử dụng máy tính được coi là có thể được tận hưởng theo cách riêng của nó, ngoài bất kỳ hậu quả nào có thể được dự đoán trước” Trong bối cảnh của nghiên cứu , định nghĩa

có thể được dịch theo mức độ mà người dùng cảm nhận được mua sắm tạp hóa trực tuyến một cách thích thú

Theo Venkatesh (2000), người đã nghiên cứu về ảnh hưởng của tính dễ sử dụng cảm nhận được (PEOU) đối với sự chấp nhận của người tiêu dùng, kết hợp cùng tính hữu ích cảm nhận được cùng vói mô hình nghiên cứu của mình và nhận thấy một mối quan hệ giữa sự thích thú (ENJ) và PEOU là tích cực giữa những người dùng có trải nghiệm có sự gia tăng Mun và Hwang (2003) đã nghiên cứu dự đoán các hệ thống thông tin dựa trên việc sử dụng trang web và cũng nhận thấy mối quan hệ tích cực giữa ENJ và PEOU, cũng như giữa ENJ và PU Cả hai mối quan hệ cũng được nhận thấy trong một đánh giá về ảnh hưởng của thú vị cảm nhận và thái độ đối với ý định sử dụng công nghệ của các giáo viên (Teo & Noyes,2011) Trong bối cảnh sử dụng thương mại điện tử giữa các trường đại học, mối quan hệ giữa ENJ và PU cũng đã được hỗ trợ (Ha & Stoel, 2009) Cùng với cách kết hợp các tài liệu hiện có và để nghiên cứu vai trò của ENJ đối với việc chấp nhận OGS, các giả thuyết đã được xây dựng:

H8 Sự thích thú (ENJ) có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức tính hữu ích (PU) trong hoạt

động mua sắm tạp hóa trực tuyến

H9 Sự thích thú (ENJ) có ảnh hưởng tích cực đến tính dễ sử dụng cảm nhận được (PEOU)

trong hoạt động mua sắm tạp hóa trực tuyến

Sơ đồ mô tả mối quan hệ giữa các biến:

Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu của F.Driediger và V.Bhatiasevi (2019)

Hình 2.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Cảm nhận tính dễ sử

dụng (PEOU)

Ý định sử dụng (ITU)

Hành vi tiêu dùng (UB)

H4

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Phương pháp đo lường

Thang đo bảng kháo sát về mức độ ảnh hưởng đến hành vi mua sắm và quyết định mua hàng tạp hoá trực tuyến của người tiêu dùng qua thang đo Likert với 7 mức độ đo lường: 7 Hoàn toàn đồng ý, 6 Đồng ý, 5 Hơi đồng ý, 4 Trung lập, 3 Hơi không đồng ý, 2 Không đồng ý, 1 Hoàn toàn không đồng ý

Bảng 3.1 Thang đo về yếu tố chuẩn mực chủ quan (Subjective norm)

Yếu tố chuẩn mực chủ quan SN1-SN4

SN1

Các thành viên trong gia đình tôi nghĩ rằng nên mua hàng tạp hóa trực tuyến

Hansen cùng với cộng sự., 2004;

Venkatesh và Davis, 2000

Bảng 3.2 Thang đo về yếu tố khả năng hiển thị (Visibility)

Yếu tố khả năng hiển thị VS1-VS4

VS1 Tôi đã thấy bạn/người thân sử dụng OGC

Kurnia và Chien, 2003

VS2 Trong trường học của tôi rất dễ dàng để thấy OGC đang được

sử dụng

VS3 Trong trường học của tôi , OGC cũng rất phổ biến

VS4 Ở khu vực công cộng tôi thường thấy người khác mua hàng tạp

hóa trực tuyến

Bảng 3.3 Thang đo về yếu tố của rủi ro cảm nhận (Perceived Risk)

Yếu tố rủi ro cảm nhận PR1-PR5

PR1 Tôi quan tâm đến khía cạnh bảo mật thanh toán của OGS

Kurnia và Chien, 2003

PR2 Tôi cảm thấy an toàn khi cung cấp thông tin cá nhân của mình

cho trang web của siêu thị mỗi khi được yêu cầu

PR3 Tôi quan tâm về thời gian giao hàng của bách hóa trực tuyến liệu

có đúng giờ hay không ?

PR4 Tôi lo lắng về chất lượng sản phẩm khi tôi mua hàng tạp hóa qua

trực tuyến

PR5 Tôi tin tưởng vào website của siêu thị mà tôi mua hàng tạp hóa

trực tuyến

Bảng 3.4 Thang đo về yếu tố thích thú (Enjoyment)

ENJ2 Mua sắm tạp hóa trực tuyến làm cho tôi thấy vui

ENJ3 Mua sắm tạp hóa trực tuyến rất chán

ENJ4 Tôi cảm thấy phấn khích, hào hứng mỗi khi mua hàng trực tuyến

ENJ5 Tôi cảm thấy thoải mái khi mua hàng tạp hóa trực tuyến

ENJ6 Tôi cảm thấy không thoải mái khi mua sắm trực tuyến

ENJ7 Tôi thấy việc mua hàng bách hóa trực tuyến rất thú vị

Bảng 3.5 Thang đo yếu tố cảm nhận tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use)

Yếu tố cảm nhận tính dễ sử dụng PEOU1-PEOU4

PEOU1 Mua hàng tạp hóa trực tuyến rất dễ sử dụng

Bhatiasevi

và Naglis, 2015; Kurnia và Chien, 2003

PEOU2 Rất dễ để nhớ các thao tác khi mua hàng trực tuyến

PEOU3 Các thủ tục để đặt hàng tạp hóa qua trực tuyến hướng dẫn rất chi tiết

nên tôi có thể làm theo một cách dễ dàng

PEOU4 Nhìn chung , mua hàng bách hóa trực tuyến rất dễ sử dụng

Bảng 3.6 Thang đo yếu tố tính hữu ích (Perceived Usefulness)

Yếu tố hữu ích PU1-PU8

PU1 Tôi cảm thấy mua sắm tạp hóa trực tuyến rất hiệu quả

Kurnia và Chien, 2003

PU2 Mua sắm tạp hóa trực tuyến tiết kiệm được rất nhiều thời gian

PU3 Mua sắm tạp hóa trực tuyến giúp tôi kiểm soát được túi tiền của

PU7 Bách hóa trực tuyến là một giải pháp phù hợp cho người lớn tuổi

PU8 Sử dụng OGC thật sự thuận tiện cho việc mua hàng tạp hóa

Bảng 3.7 Thang đo yếu tố ý định sử dụng (Intention to Use)

Ý định sử dụng ITU1-ITU4

ITU1 Tôi có dự định là sẽ sử dụng OGC khi nó được phổ biến rộng rãi

Kurnia và Chien, 2003

ITU2 Tôi sẽ mua hàng tạp hóa trực tuyến mỗi khi tôi cần mua gì đó

ITU3 Tôi sẽ mua hàng tạp hoá trực tuyến nếu được miễn phí tiền vận

chuyển

ITU4 Tôi sẽ mua hàng tạp hóa trực tuyến nếu giá rẻ hơn ở cửa hàng

Bảng 3.8 Thang đo về hành vi tiêu dùng (Usage Behaviour)

Yếu tố hành vi tiêu dùng UB1-UB3

UB1 Bạn sử dụng tạp hóa trực tuyến bao nhiêu lần một tháng

Moon và Chien,

2003)

UB2 Trung bình số giờ bạn dành cho mua sắm tạp hóa trực tuyến trong

mỗi tháng ?

UB3 Bạn thường xuyên sử dụng tạp hóa trực tuyến không ?

3.2 Thiết kế nghiên cứu:

Bảng 3.9 Bảng thang đo nhân khẩu học

3.3 Phương pháp thu thập dữ liệu

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, dựa trên việc khảo sát những đối tượng sử dụng hoặc có ý định mua sắm tạp hoá trực tuyến Nghiên cứu này tập trung vào cư dân ở Việt Nam cục thể hơn là đang sinh sống tại Thành phố Hồ Chí Minh Đối tượng khảo sát ở độ tuổi từ dưới

18 tới trên 25 tuổi

Kích thước mẫu hỏi là 250 người Trong bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận Dữ liệu được thu thập bằng cách đưa bảng khảo sát dưới dạng biểu mẫu Google Forms cho đối tượng khảo sát Trong đó chứa bảng hỏi gồm các câu hỏi về thông tin cá nhân (giới tính, độ tuổi, học vấn, thu nhập, tần suất mua hàng tạp hoá trực tuyến) và thêm những câu hỏi khác về các biến Đầu tiên bảng khảo sát sẽ được đưa tới người quen, bạn bè Thứ hai, bảng kháo sát sẽ được gửi vào các nhóm cộng đồng học sinh, sinh viên trên mạng xã hội như Facebook, Zalo.Với mục đích cải thiện chất lượng dữ liệu nên bảng khảo sát có chứa một số mục được ghi ngược (PR_5,

ENJ_3, ENJ_6) để loại bỏ dữ liệu từ những người thực hiện khảo sát không đọc hoặc không hiểu câu hỏi

3.4 Kỹ thuật phân tích

Sau khi thu thập dữ liệu, các thông số quan trọng được phân tích bằng phần mềm SPSS và SmartPLS Bên cạnh đó còn sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural equation modeling) để xử lý các số liệu SmartPLS v 3.3.3 được sử dụng để thực hiện thuật toán PLS-SEM

và kiểm định bootstrapping Vì những công dụng và lợi thế nên SEM được chọn là công cụ đo lường chủ yếu cho bài nghiên cứu này Đầu tiên, PLS-SEM được sử dụng để mô hình hóa phương trình cấu trúc dựa trên phương sai và cho phép kiểm tra các lý thuyết và khái niệm hoàn chỉnh Thứ hai, PLS-SEM được sử dụng với mục đích là để dự đoán và xác định các cấu trúc trình điều khiển chính cũng như kiểm tra phần mở rộng của lý thuyết cấu trúc hiện có (Hair và cùng với cộng

sự, 2011) Bên cạnh đó, SEM còn có khả năng kiểm tra đồng thời những mối quan hệ của mô hình giữa nhiều biến nội sinh và ngoại sinh (Gerbing & Anderson, 1988)

Boostrapping được dùng để kiểm định giả thiết thống kê Đây là phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên có lặp lại với sự thay thế từ mẫu ban đầu để tạo ra một mẫu bootstrap (Hair cùng với cộng sự, 2011) Phương pháp Bootstrap thực hiện với số mẫu lặp lại là N lần Kết quả ước lượng

từ N mẫu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần đến ước lượng của tổng thể Khoảng chênh lệch giữa giá trị trung bình ước lượng bằng Bootstrap và ước lượng mô hình với mẫu ban đầu càng nhỏ cho phép kết luận các ước lượng mô hình có thể tin cậy được Cho phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, số lượng mẫu boostrap là 5.000 theo đề xuất của Hair cùng với cộng sự (2011)

3.4.1 Mô hình đo lường

Kiểm định Cronbach’s alpha nhằm mục đích phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang

đó Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1], khi hệ số Cronbach’s alpha càng