Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

CÁC YU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYT ĐỊNH MUA SM  
TRC TUYN CA SINH VIÊN TRÊN ĐỊA BÀN  
TP. HCHÍ MINH  
Trn Quc Tiến, Nguyn Kim Dim Trúc, Nguyn Hoàng Thanh Bình  
Khoa Qun tr Kinh doanh, Trường Đại hc Công ngh TP. H Chí Minh  
GVHD: GS.TS. Võ Thanh Thu  
TÓM TT  
Nhóm nghiên cu đã chn đề tài ‚Các yếu t nh hưởng đến quyết định mua sm trc tuyến ca  
sinh viên trên địa bàn TP. HCM da trên mô hình lý thuyết nhóm đã nghiên cu và xây dng nên  
mô hình. Nhóm đã tiến hành kho sát trên 250 sinh viên ti các trường đại hc ch yếu là Trường  
Đại hc Công ngh TP. HCM qua internet và bng câu hi trên giy, và sàng lc d liu có 215  
phiếu được chp nhn để tiến hành phân tích d liu. D liu được phân tích theo quy trình t phân  
tích nhân t đến kim định độ tin cy và phân tích hi quy. Kết qu thu được, các nhân t nh  
hưởng đến quyết định mua ca sinh viên thì Tính d s dng, Giá c, Kh năng đáp ng ca trang  
web, Tính hu ích có nh hưởng tích cc đến quyết định mua sm trc tuyến ca sinh viên. Bên  
cnh đó, Nhn thc ri ro có nh hưởng tiêu cc đến quyết định mua sm trc tuyến ca sinh viên.  
Tkhóa: Yếu t nh hưởng đến quyết định mua sm, tính d s dng, giá c, kh năng đáp ng  
ca trang web, nhn thc ri ro.  
1 GII THIU  
Hin nay, trên thế gii vic s dng mng internet rt ph biến, không ch mng truyn thông mà  
còn là phương tin toàn cu cho các giao dch ca người bán và người tiêu dùng. Nhìn chung  
thương mi điện t đã có mt s tăng trưởng rt mnh m trong nhng năm gn đây. Đối tượng  
được xem là s dng hình thc mua sm trc tuyến nhiu nht đa phn là gii tr đặc bit là  
sinh viên, đây là mt trong nhng đối tượng rt năng động. Vì thế, h nm bt và hiu rõ thông tin  
khá nhanh nhy, tiếp thu rt nhanh v kiến thc và công ngh thông tin.  
Mc tiêu nghiên cu xác định các nhân t nh hưởng đến quyết định mua sm trc tuyến ca sinh  
viên ti địa bàn TP. H Chí Minh qua đo lường s cm nhn ca sinh viên ti địa bàn TP.HCM và  
xây dng mô hình nghiên cu nh hưởng đến quyết định mua sm trc tuyến. Nghiên cu đã đề  
xut các hàm ý qun tr để phát trin mua sm trc tuyến ca sinh viên trên địa bàn TP. HCM.  
2 SLÝ THUYT, MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CU  
2.1 slý thuyết  
Theo B Công Thương Vit Nam: Thương mi điện t là hình thái hot động thương mi bng các  
phương pháp điện t; là vic trao đổi thông tin thương mi thông qua các phương tin điện t mà  
không phi in ra giy trong bt c công đoạn nào ca quá trình giao dch.  
1877  
Mt s mô hình lý thuyết liên quan đến mua sm trc tuyến có th k đến như: Thuyết nhn thc ri  
ro TPR (Theory of Perceived Risk), Bauer, R.A. (1960) vi 2 yếu t (1) nhn thc ri ro liên quan đến sn  
phm/ dch v và (2) nhn thc ri ro liên quan đến giao dch trc tuyến, Mô hình chp nhn công  
ngh (Technology Acceptance Model  TAM), Davis và cng s (1989), Mô hình lý thuyết kết hp  
TAM-TPB ( C-TAM-TPB), Taylor và Todd (1995), Mô hình chp nhn s dng thương mi điện t E-  
CAM (E-commere Adoption Model), Joongho Ahn, Jinsoo Park, và Dongwon Lee (2001), Thái độ và  
hành vi khách hàng trc tuyến:đánh giá nghiên cu Nali và Ping Zhang đại hc Syracuse (2002),  
Mô hình hành vi tiêu dùng, Philip Kotler, (2012).  
2.2 Mô hình nghiên cu  
Da vào  s lý thuyết có liên quan đến đề tài đã được nêu ra  bên trên, nhóm tác gi đã chn ra  
5 yếu t để xây dng nên mô hình nghiên cu v yếu t nh hưởng đến vic mua sm trc tuyến  
ca sinh viên trên địa bàn TP.HCM như sau:  
Hình 1: Mô hình nghiên cu đề xut  
Vi các gi thuyết như sau:  
Gi thuyết H1: Giá c có tác động dương (+) đối vi ý định mua sm trc tuyến ca sinh viên  
trên địa bàn TP.HCM.  
Gi thuyết H2: Tính d s dng có tác động dương (+) đối vi ý định mua sm trc tuyến ca  
sinh viên trên địa bàn TP.HCM.  
Gi thuyết H3: Tính hu ích dng có tác động dương (+) đối vi ý định mua sm trc tuyến  
ca sinh viên trên địa bàn TP.HCM.  
Gi thuyết H4: Kh năng đáp ng ca trang web có tác động dương (+) đối vi ý định mua  
sm trc tuyến ca sinh viên trên địa bàn TP.HCM.  
Gi thuyết H5: Nhn thc ri ro khi mua hàng trc tuyến có tác động âm (-) lên ý định mua  
sm trc tuyến ca sinh viên trên địa bàn TP.HCM.  
1878  
3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CU  
 nghiên cu  b nhóm nghiên cu đã tp trung vào phương pháp nghiên cu định tính và định  
lượng. Nhm xây dng và kim định mô hình và các gi thuyết được đề xut. Nghiên cu định tính,  
nhóm đã kho sát các chuyên gia có chuyên môn. T đó, b sung và điều chnh ca các thang đo  
trong mô hình. Nghiên cu định lượng  b nhm đánh giá  b các thang đo bng h s tin cy  
Cronbach’s Alpha và phân tích nhân t khám phá EFA. T kết qu kho sát 90 sinh viên thông qua  
bng câu hi. Nhng thu thp này dùng để sàng lc các tiêu chí đo lường.  
Nghiên cu chính thc: tác gi đã kho sát 250 sinh viên đã hoc chưa mua sm trc tuyến ti địa  
bàn TP. H Chí Minh nhm kim định, đo lường các biến s và mô hình nghiên cu. Nhóm nghiên  
cu đã s dng phn mm SPSS 20.0.  
4 PHÂN TÍCH VÀ THO LUN KT QUẢ  
4.1 Thng kê mô tả  
Qua cách thu thp d liu thng kê bng bng câu hi kho sát, có 215 kết qu hi đáp hp l trên  
tng s 250 bng kho sát đã được phát đi. Kết qu được trình bày qua bng sau:  
Bng 1: Thng kê kho sát  
Thu  
Tn  
số  
Tlệ  
Tn  
số  
Tlệ  
Thi gian sử  
Chi tiêu  
Tn số  
Tl(%)  
nhp  
(%)  
(%)  
dng internet  
< 2 triu  
2-4 triu  
4-6 triu  
6-8 triu  
8-10 triu  
>10 triu  
60  
62  
49  
21  
27.91  
28.84  
22.79  
9.27  
< 1 triu  
1-3 triu  
3-4 triu  
4-6 triu  
6-8 triu  
8-10 triu  
129  
62  
17  
4
60  
28.84  
7.91  
1.9  
<2 tiếng  
2-3 tiếng  
>4 tiếng  
Gii tính  
Nam  
32  
78  
14.9  
36.3  
105  
48.8  
Tn số  
90  
Tl(%)  
41.9  
13  
6.05  
2
0.9  
10  
4.65  
1
0.5  
N  
125  
58.1  
4.2 Phân tích kết quCronbach’s Alpha  
T kết qu phân tích cho thy có 3 biến không đạt điều kin nên b loi (DU1, SD3, HI5). Vic đánh  
giá này được thc hin thông qua h s tin cy Cronbach‘s Alpha 0,6 và h s tương quan biến  
tng 0,3. Do đó, có 24 trên tng s 27 biến đạt yêu cu để được gi li phân tích EFA.  
4.3 Phân tích nhân tkhám phá EFA  
Da vào kết qu phân tích cho thy h s KMO là 0.752 tha mãn điều kin 0.5 < KMO < 1, phương  
sai trích là 62.365 cùng vi điểm dng khi rút các nhân t ti eigenvalue là 1.021 > 1.  
Có 20 trên tng s 24 biến quan sát được đưa vào quan sát nhân t khám phá EFA đạt yêu cu để  
gi li đó là: DU2, DU3, DU4, GC2, GC3, GC4, HI2 , HI3, HI4, SD1, SD5, RISK1, RISK2, RISK3, RISK4,  
RISK5, WILL1, WILL2, WILL3, WILL4.  
1879  
4.4 Phân tích hi quy bi  
4.4.1 Phân tích hsố tương quan  
Có 4 yếu t tương quan theo chiu dương đến quyết định mua sm trc tuyến đó là: Giá c, tính  
hu ích, tính d s dng và kh năng đáp ng nhu cu ca trang web. Còn li có 1 yếu t tương  
quan theo chiu âm đó là yếu t nhn thc ri ro.  
4.4.2 Kim định githuyết mô hình  
Phân tích hi quy bi  
Da vào kết qu phân tích cho thy, tt c các yếu t trong mô hình ban đầu đều có giá tr sig<0.05  
nên toàn b các yếu t đều được gi li. Đồng thi h s VIF ca các yếu t đều nh hơn 10 chng  
t không có hin tượng đa cng tuyến xy ra (Hoàng Trng và Chu Nguyn Mng Ngc, 2008).  
Kim định githuyết  
Năm biến đưa vào phân tích hi quy đều có mc ý nghĩa < 0.05, điều này có nghĩa là các biến đưa vào  
phân tích đều có ý nghĩa thng kê. Do đó chp nhn 5 gi thuyết đặt ra ban đầu. Mc độ tác động ca  
tng yếu t được xếp hng t cao đến thp như sau: Tính d s dng (0.386), Giá c (0.328), Nhn thc  
ri ro (-0.204), Kh năng đáp ng nhu cu ca trang web (0.149), Tính hu ích (0.123).  
Đánh giá mc độ phù hp ca mô hình nghiên cu  
Bng 2: Đánh giá mc độ phù hp ca mô hình nghiên cu  
Adjusted R  
Square  
Std. Error of  
the Estimate  
Durbin-  
Watson  
Model  
R
R Square  
1
0.746  
0.556  
0.545  
0.34756  
1.855  
 
 
 
Ta thy h s   hiu chnh nh hơn so vi h s   nên ta s dùng thy h s   hiu chnh để  
đánh giá mc độ phù hp ca mô hình vì như vy s an toàn hơn do nó không thi phng mc độ  
phù hp ca mô hình chng t mô hình hi quy là phù hp để gii thích các nhân t.  
 
H s   hiu chnh là 0.545 có nghĩa là 5 biến trong mô hình nghiên cu gii thích được 54.5% s  
biến thiên ca quyết định mua sm trc tuyến ca sinh viên trên địa bàn TP HCM.  
5 KIN NGHỊ  
T kết qu hi quy, tác gi đã đề xut mt s gii pháp mang tính thc tế qua Giá c, Tính d s  
dng, Tính hu ích, Kh năng đáp ng ca trang web, Nhn thc ri ro để gi ý cho các doanh  
nghip kinh doanh có th ci tiến, hiu qu, th hin được tính linh hot ch động trong vic đáp  
ng nhu cu ca khách hàng đặc bit là vic mua sm trc tuyến ca sinh viên ngày mt tt hơn  
nhm to nim tin và đem li hiu qu kinh doanh tt nht.  
5.1 Nâng cao tính dsdng cho sinh viên  
Tính d s dng rt được mi ngưi quan tâm đến. Sinh viên là mt trong nhng độ tui yêu thích  
nhng cái bt mt, sáng to, h rt nhanh chán. Đặc bit, h khá thành tho v các k năng trên  
1880  
internet. Bên cnh đó, cũng không ít người gp khó khăn vi các thao tác theo quy trình ti website  
nếu các bước đó quá phc tp hoc không có nhng hướng dn c th.  
Vì vy, vic thiết kế mt trang web có giao din đẹp và d s dng là làm sao để sinh viên n tượng  
vi trang web và không ri khi. Nó phi có giao din, hình nh, màu sc bt mt to được hng  
thú và thu hút được người truy cp. Ngoài ra, trang web phi có b cc rõ ràng: các sn phm nên  
được sp xếp theo tng loi tng ch đề c th có th tìm kiếm mt cách nhanh nht, trình bày các  
thông tin sn phm đầy đủ, hp lý, không quá rườm rà và  tha tránh gây ri mt người nhìn,  
phù hp vi nhu cu ca sinh viên. Vic mua mt món hàng khách hàng có nhu cu so sánh sn  
phm thì trang web nên có la chn hin th trên hai sn phm phù hp vi kh năng chi tiêu ca  
sinh viên. Khi đã mua hàng cn phi đưa ra hn giao hàng d kiến và cước phí rõ ràng.  
5.2 Nâng cao giá chp lý cho sinh viên  
Giá c là yếu t quan trng chiếm đến 80% trong vic quyết định mua ca khách hàng. Đặc bit là  
sinh viên, ngun thu nhp h chưa n định, đa phn ngun thu nhp da vào gia đ nh. Vì vy, sinh  
viên cn mc giá thp phù hp vi túi tin. Nên các doanh nghip đưa ra mc giá hp lý, các ưu  
đãi ví d như gim giá vào các khung gi vàng, các dp l, ngoài ra có thế kèm tng voucher, hay  
ưu đãi gim giá kèm theo khác.  
5.3 Nâng cao khả năng đáp ứng ca trang web  
Có ngun sn phm đa dng hơn, nhà đại lý bán l luôn tìm kiếm các ngun hàng đa dng và di  
dào mà mình đang kinh doanh, vì vy nhu cu sinh viên khá cao nên s không lo s hết hàng. Đưa  
ra nhiu mu mã, màu sc, kích c để có th la chn theo đúng nhu cu ca mình.  
Tìm kiếm ngun hàng rõ ràng uy tín đảm bo cht lượng, ghi rõ các thông tin v mt hàng, cht  
liu cũng như nơi sn xut để to được nim tin ca sinh viên.  
5.4 Nâng cao tính hu ích cho sinh viên  
To trang web cho các ng dng trên di động vì hin nay smartphone là công c sinh viên s dng  
nhiu nht, đây là cách ti ưu hóa nhu cu cũng như ti ưu trang web. Để sinh viên có th mua  
sm mi lúc mi nơi. Bên cnh đó, còn có th liên lc vi doanh nghip để chn mua sn phm  
mà h mun.  
Nâng cao s hu ích v kinh tế cho sinh viên, gim thi gian và chi phí. Các doanh nghip đưa ra các  
mc gim giá khác nhau cho khách hàng mua online và các khung gi đặc bit hay các dp l ln  
nhm đáp ng được kh năng mua sm cũng như thúc đẩy nhiu sinh viên mua hàng trc tuyến.  
5.5 Gim nhn thc ri ro đối vi sinh viên  
Cht lượng sn phm rt quan trng, nó là yếu t nhm ly nim tin ca sinh viên vi doanh  
nghip. Bên cnh đó, hình nh sn phm phi trung thc và bt mt. Đưa ra các thông tin chi tiết  
tng sn phm rõ ràng và c th như màu sc, kích thước, xut x, v.v. Kèm theo li cam đoan khi  
mua sn phm không đúng cht lượng.  
1881  
Bo mt thông tin khách hàng: đây là vn đề được quan tâm và lo ngi nht. Vì thế, doanh nghip  
cn đưa ra chính sách bo mt cht ch, to dng nim tin và độ bo mt riêng  cho khách.  
S an toàn trong giao dch và thanh toán: Cn giao hàng nhanh chóng và kim soát hàng hóa để  
không b tht lc. Đối vi hình thc thanh toán online cn phi chng minh xác thc rõ ràng và  
nâng cao s an toàn.  
Chính sách đổi tr và bo hành: Đây là chính sách bo v quyn li cho sinh viên khi gp vn đề  
không mong mun và cũng như chính sách bo hành mt cách đầy đủ.  
TÀI LIU THAM KHO  
Tài liu tham kho nước ngoài  
[1]  
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior.  
Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.  
[2]  
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision  
Processes, 50(2), 179-211. doi: 10.1016/0749-5978(91)90020-t.  
[3]  
[4]  
Bauer, R.A. (1960) Consumer Behavior as Risk Taking.  
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of  
information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.  
[5]  
[6]  
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology:  
A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003.  
Na Li and Ping Zhang (2002), Consumer Online Shopping Attitudes And Behavior: An  
Assessment Of Research.  
[7]  
[8]  
Philip Kotler, (2012), The five stage model in consumer behaviour.  
Taylor and Todd (1995), Theoretical model combining TAM-TPB (C-TAM-TPB).  
Tài liu tham kho trong nước  
[9]  
Hoàng Trng và Chu Nguyn Mng Ngc (2008), Thng kê ng dng trong kinh tế - xã hi,  
NXB Thng kê, TP. H Chí Minh.  
[10] Hoàng Trng và Chu Nguyn Mng Ngc (2007), Phân tích d liu nghiên cu d liu vi  
SPSS, NXB Hng Đức, TP. H Chí Minh.  
[11] Lê Kim Dung, Nghiên Cu Hành Vi Mua Sm Trc Tuyến Ca Người Tiêu Dùng Vit Nam,  
2020.  
[12] Nguyn Phú Quý, Nguyn Hng Đức, Trnh Thúy Ngân (2012), Xu hướng mua sm trc tuyến  
ca sinh viên trên địa bàn TP. H Chí Minh.  
[13] Trn Tiến Khai (2014), Phương pháp nghiên cu kinh tế.  
1882  
pdf 6 trang Thùy Anh 14/05/2022 3740
Bạn đang xem tài liệu "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfcac_yeu_to_anh_huong_den_quyet_dinh_mua_sam_truc_tuyen_cua_s.pdf