Nâng cao sự hài lòng và ý định mua lại của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực tuyến

NÂNG CAO SỰ HÀI ÒNG VÀ Ý ĐỊNH MUA LẠI CỦA NGƢỜI TIÊU DÙNG

TRONG HOẠT ĐỘNG MUA SẮM TRỰC TUYẾN

ThS. Ngô Đức Chi n

hoa inh tế, Trường Đại học iến trúc Đà Nẵng

T M TẮT:

Nghiên cứu này tập trung xác định các nhân tố tác động đến sự hài lòng và sự hài lòng tác

động đến ý định mua lại đối với hoạt động mua sắm trực tuyến. Dựa trên mẫu điều tra từ 286 người

tiêu dùng trên địa bàn TP. Đà Nẵng, các phương pháp thống kê, đánh giá độ tin cậy thang đo

Cronbach‟s lpha, phân tích nhân tố khám phá (EF ), phân tích nhân tố khẳng định (CF ) và mô

hình phương trình cấu trúc (SEM) được sử dụng để phân tích. Kết quả cho thấy: (1) Nhân tố Môi

trường tiếp thị Internet, Đặc tính sản phẩm, Sự quen thuộc, Chính sách khuyến mãi tác động tích

cực đến Sự hài lòng của người tiêu dùng đối với hành vi mua sắm trực tuyến và (2) Nhân tố Sự hài

lòng tác động tích cực đến Ý định mua lại của người tiêu dùng đối với hành vi mua sắm trực tuyến.

Từ khóa: Mua sắm, Trực tuyến, Sự hài lòng, Ý định mua lại.

ENHANCING CONSUMER’S SATISFACTION AND INTENTION

TO REPURCHASE IN ONLINE SHOPPING

ABSTRACT:

This study focuses on determining the factors that affect satisfaction and satisfaction that

influence intention to repurchase for online shopping. Based on a sample of 286 consumers in Da

Nang City, the paper employs Frequencies, Cronbach's Alpha test, Exploratory Factor Analysis

(EFA), Affirmative Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM) for analysis. The

results showed that (1) Internet marketing environment factors, product characteristics, familiarity,

and promotion policies positively affect consumer satisfaction with online shopping and (2) The

fatisfaction factor positively affects intention to repurchase for online shopping.

Keywords: Shopping, Online, Satisfaction, Intention to repurchase.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Với bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, khi mà lợi ích của người tiêu dùng và người bán

hàng đều chịu tác động bởi môi trường số hóa Internet thì việc tìm hiểu các chính sách bán hàng và

áp dụng các phương thức bán hàng trực tuyến là điều rất cần thiết (Suki, 2013).

Thông qua việc mua sắm trực tuyến, các nhà cung cấp sẽ rút ngắn khoảng cách giữa mình và

người tiêu dùng, tiết kiệm chi phí mặt bằng và giảm nhân sự không thiết yếu; trong khi đó, người

tiêu dùng lại được tự do thoải mái mua hàng, tự do và thoải mái lựa chọn và xem mẫu mã mà không

phải ngại với nhân viên khi đi đến quyết định mua hàng hay không ( bbad và cộng sự, 2011; Suki,

2013). Cùng với đó, với sự hiểu biết vượt trội về hành vi mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng,

các nhà bán lẻ trực tuyến có thể áp dụng các chiến lược mua sắm trực tuyến hiệu quả và có giá trị

để tạo ra một trang web mới và tiềm năng (Odunlami và Ogunsiji, 2011). Điều này có thể khuyến

khích sự phát triển chiến lược của các nhà sản xuất, nhà bán lẻ và nhà phân phối sản phẩm để tăng

sự tập trung vào các khía cạnh quan trọng trong việc phát triển thị trường trực tuyến.

Hơn hết, với thời đại công nghệ số mà cụ thể là nền công nghiệp 4.0 như hiện nay, việc mua

sắm trực tuyến là điều rất thiết yếu. Chính vì vậy, tác giả đã thực hiện việc nghiên cứu Nâng cao sự

509

hài lòng và ý định mua lại của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực tuyến để tiến hành

nghiên cứu và phân tích tác động của các nhân tố đến sự hài lòng và sự tác động của sự hài lòng đến

ý định mua lại của người tiêu dùng đối với hành vi mua sắm trực tuyến.

2. CƠ SỞ L THU ẾT VÀ CÁC GIẢ THU ẾT NGHIÊN CỨU

2.1. Một số khái niệm có liên quan

Khái niệm mua sắm trực tuyến

Có thể nhận thấy rằng, điểm chung giữa các khái niệm đều cho rằng mua sắm trực tuyến là

hành vi mua sắm hàng hóa hoặc dịch vụ thông qua mạng Internet. Do đó, mua sắm trực tuyến còn

được gọi là mua sắm qua mạng (Lui, 2012). Đây là một hình thức của thương mại điện tử và trong

nghiên cứu này, tác giả sẽ tiếp cận mua sắm trực tuyến theo quan điểm “Mua sắm trực tuyến là

hành vi mua hàng hóa hoặc dịch vụ thông qua mạng Internet”.

Một số nghiên cứu lại cho rằng “Mua sắm trực tuyến là quá trình người tiêu dùng mua sắm hàng

hóa hoặc dịch vụ thông qua mạng Internet” (Li và Zhang, 2002). Trong suốt quá trình mua sắm này,

người mua và người bán/nhân viên bán hàng không tiếp xúc trực tiếp với nhau, mọi giao dịch được thực

hiện thông qua trang web. Các cửa hàng trực tuyến này hoạt động liên tục 24 giờ một ngày, 7 ngày một

tuần ( bbad và cộng sự, 2011) nên người tiêu dùng có thể mua sắm bất cứ khi nào (Lester và cộng sự,

2005; Monsuwé và cộng sự, 2004). Theo Yörük và cộng sự (2011), khi muốn mua một sản phẩm nào

đó, người tiêu dùng chỉ việc lựa chọn bằng cách nhấp chuột vào sản phẩm đó và sản phẩm sẽ được

chuyển đến địa chỉ do người tiêu dùng định sẵn. Hàng hóa tại các cửa hàng này thường được mô tả bằng

văn bản, hình ảnh, âm thanh, video (Kolesar vàGalbraith, 2000). Tuy nhiên, thông tin trên các website

thường rất đa dạng và phong phú, từ thông tin của nhà sản xuất, người bán đến các bình luận, đánh giá,

xếp hạng của người tiêu dùng (Hennig-Thurau và Walsh, 2003; Lepkowska-White, 2013). Theo

Laroche và cộng sự (2005), người tiêu dùng chỉ có thể cảm nhận, đánh giá sản phẩm thông qua các

thông điệp (dưới dạng: hình ảnh, văn bản, âm thanh, video) mà người bán đăng tải trên các website chứ

không thể đánh giá bằng các giác quan theo cách thông thường như trong mua sắm truyền thống nên các

giao dịch mua sắm trong môi trường trực tuyến rủi ro hơn so với mua sắm truyền thống. Những thông

tin này rất hữu ích với người tiêu dùng bởi vì nó giúp người tiêu dùng có cái nhìn đa chiều về sản phẩm

họ định mua (Chatterjee, 2001; Clemons và Fang, 2006).

hái niệm Sự hài lòng

Sự hài lòng được giải thích là sự yêu thích của người tiêu dùng đối với dịch vụ của các tổ chức

cung cấp dịch vụ ( garwal và Singh, 2016). Đây được coi là một kết quả quan trọng của việc chăm

sóc, cung cấp thông tin quan trọng để đo lường và cải thiện chất lượng dịch vụ (Naidu, 2009). Mức độ

hài lòng là phép đo xếp hạng từ người tiêu dùng về các dịch vụ nhận được từ một tổ chức hoặc nhà

cung cấp dịch vụ. Sự hài lòng đối với lĩnh vực dịch vụ chủ yếu phụ thuộc vào thời gian và hiệu quả

chăm sóc người tiêu dùng, mức độ đồng cảm của các nhà cung cấp dịch vụ và cả việc thông báo đầy

đủ về các thủ tục cần thiết trong cuộc gặp đầu tiên và thời gian dự kiến sẽ hoàn thành (Kurfi và

liero, 2017). Sự hài lòng giúp cho các tổ chức có thể mở rộng dịch vụ của mình thông qua việc

truyền miệng của các người tiêu dùng đến với người khác từ việc người tiêu dùng đó nhận được đầy

đủ các lợi ích từ dịch vụ mà tổ chức cung cấp dịch vụ đã đáp ứng một cách tốt nhất (Zeithaml, 2000).

Mức độ hài lòng của người tiêu dùng và thân nhân của họ là một chỉ số rất hiệu quả để phân tích hiệu

suất của một tổ chức do đó các tổ chức phải nỗ lực để giữ chân người tiêu dùng cũ, vì rất khó để có

được người tiêu dùng mới (Desai và cộng sự, 2012). Đối với các nhà cung cấp dịch vụ, sự hài lòng là

một khía cạnh quan trọng để có được lợi thế cạnh tranh (Rama và Panda, 2015).

510

hái niệm Ý định mua hàng

Theo jzen (1991), ý định là một nhân tố tạo động lực, nó thúc đẩy một cá nhân sẵn sàng thực

hiện hành vi. Cũng theo jzen (1991), ý định bị tác động trực tiếp bởi thái độ, chuẩn mực chủ quan và

nhận thức kiểm soát hành vi; trong đó, thái độ là đánh giá của một cá nhân về kết quả thu được từ việc

thực hiện một hành vi, chuẩn mực chủ quan có thể được mô tả là nhận thức của cá nhân về các áp lực

của xã hội đối với việc thực hiện hay không thực hiện một hành vi và nhận thức kiểm soát hành vi

được định nghĩa là cảm nhận của cá nhân về việc dễ hay khó khi thực hiện hành vi.

Ý định mua là một loại ra quyết định dựa trên việc nghiên cứu lý do để mua một thương hiệu

cụ thể của người tiêu dùng (Shah và cộng sự, 2012). Mirabi và cộng sự (2015) xác định ý định mua

là tình huống người tiêu dùng có xu hướng mua một sản phẩm nhất định trong điều kiện nhất định.

Ý định mua hàng của người tiêu dùng là một quá trình phức tạp. Ý định mua hàng thường liên

quan đến hành vi, nhận thức và thái độ của người tiêu dùng. Hành vi mua hàng là một điểm quan trọng

để người tiêu dùng trong việc tìm hiểu và đánh giá sản phẩm cụ thể. Mirabi và cộng sự (2015) cho rằng

ý định mua hàng là một công cụ hiệu quả để dự đoán quá trình mua hàng. Ý định mua có thể được thay

đổi dưới tác động của giá cả hoặc chất lượng và giá trị cảm nhận. Ngoài ra, người tiêu dùng bị tác động

bởi các động lực bên trong hoặc bên ngoài trong quá trình mua hàng (Gogoi, 2013). Các nhà nghiên cứu

đã đề xuất sáu giai đoạn trước khi quyết định mua sản phẩm, đó là: nhận thức, kiến thức, sở thích, yêu

thích, thuyết phục và mua hàng (Kotler và rmstrong, 2010; Kawa và cộng sự, 2013).

Ý định mua hàng thể hiện sự cam kết thông qua một hành động cụ thể hiện tại hoặc hành

động trong tương lai từ việc lập kế hoạch cho đến việc dự đoán và thực hiện mua hàng (Mathur và

cộng sự, 2016).

2.2. Tổng quan các nghiên cứu đi tr ớc

Hiện nay có rất nhiều nghiên cứu đề cập đến hành vi mua sắm trực tuyến cũng như ý định

mua sắm trực tuyến, trong đó có thể đề cập đến nghiên cứu của Suki (2013) đề cập đến bốn khía

cạnh bao gồm môi trường tiếp thị Internet, đặc tính sản phẩm, sự quen thuộc và khuyến mại có tác

động tích cực đến hành vi mua sắm trực tuyến vì chúng thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng.

Vấn đề môi trường tiếp thị trên Internet là điều rất đáng quan tâm trong hoạt động mua sắm

trực tuyến. Nếu trang web đó có nhiều thông tin và được sắp xếp hợp lí thì dễ lôi cuốn khách mua

hàng trực tuyến (Wolfinbarger và Gilly, 2001). Một trang web phải có thiết kế sáng tạo và hấp dẫn

với nội dung thích hợp, cho phép người sử dụng có thể tin tưởng và tương tác hiệu quả với những

người bán hàng (Gefen và Straub, 2000). Những trang web được thiết kế tốt sẽ giảm thời gian cho

khách hàng tìm kiếm thông tin và tránh những thông tin không phù hợp (Luo và cộng sự, 2012).

Thêm vào đó, trong việc mua sắm hàng hóa, khách hàng hài lòng khi sản phẩm đạt kỳ vọng hoặc

vượt quá mong đợi của họ. Chính vì vậy, đặc tính sản phẩm đóng vai trò rất quan trọng đến lòng

trung thành và quyết định trở lại mua hàng của người tiêu dùng. Đặc tính sản phẩm thể hiện lên chất

lượng sản phẩm, đó là việc được khách hàng đánh giá một cách tổng quan là xuất sắc đối với sản

phẩm, dịch vụ (John và cộng sự, 1997). Suốt quá trình mua sắm trực tuyến người tiêu dùng chỉ có

thể cảm nhận đặc tính sản phẩm thông qua hình ảnh, âm thanh, video,... nên chất lượng thông tin

cần được đảm bảo nhằm đem lại sự hài lòng cho người tiêu dùng.

Nghiên cứu của Javadi và cộng sự (2012) cũng chỉ rõ ra rằng, các vấn đề như rủi ro, chính

sách hoàn trả, dịch vụ và cơ sở hạ tầng, tên miền trang web, thái độ, chuẩn chủ quan, kiểm soát

hành vi cũng có tác động đáng kể đến hành vi mua sắm trực tuyến từ đó thúc đẩy gia tăng sự hài

lòng của khách hàng trong hoạt động mua sắm trực tuyến.

511

Tại Việt Nam, nghiên cứu của Phan Thị Cẩm Hồng (2020) cho thấy các nhân tố ảnh hưởng

đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ mua sắm trực tuyến ở Tiền Giang bằng việc

khảo sát 380 khách hàng. Công cụ Cronbach‟s lpha, EF và phân tích hồi quy bội được sử dụng.

Kết quả cho thấy, có 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ

mua sắm trực tuyến ở Tiền Giang đó là chất lượng thông tin, chất lượng sản phẩm, giá cả, trang

website của công ty, cách giao nhận hàng, khả năng giao dịch. Từ đó, nghiên cứu đề xuất các giải

pháp giúp các doanh nghiệp bán hàng trực tuyến nâng cao sự hài lòng cho khách hàng mua sắm trực

tuyến trên địa bàn tỉnh Tiền Giang.

Hay nghiên cứu của Lưu Hoàng Giang (2018) đã tiến hành xây dựng và kiểm định mô hình

hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua sắm trực tuyến tại địa bàn

Thành phố Biên Hòa. Kết quả nghiên cứu 257 khách hàng đã cho phép khẳng định 5 nhân tố bao

gồm cấu trúc (thiết kế) trang web, mức độ bảo mật, an toàn, dịch vụ khách hàng, sự thuận tiện và

đặc điểm hàng hóa; trong đó, đặc điểm hàng hóa và mức độ bảo mật, an toàn là hai nhân tố có ảnh

hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến

Qua đó, có thể thấy rằng, hiện nay có nhiều nghiên cứu về mua sắm trực tuyến và cụ thể hơn

đó là sự hài lòng và hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng. Tuy nhiên, có thể thấy rằng:

- Việc tiếp thị trên Internet là điều rất cần thiết cho hoạt động mua sắm trực tuyến bởi trong

môi trường số hóa hiện nay thì tỷ lệ người tiêu dùng sử dụng Internet là rất cao, do đó, tiếp thị

thông qua môi trường Internet là điều rất thiết thực cho việc mua sắm trực tuyến (Gefen và Straub,

2000; Wolfinbarger và Gilly, 2001; Suki, 2013). Vì thế, nhân tố môi trường tiếp thị Internet cần

được xem xét trong việc phân tích tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến.

- Không những thế, việc xem xét đến tính năng sản phẩm đáp ứng dúng nhu cầu tiêu dùng của

người tiêu dùng là điều rất quan trọng khi mua sắm hàng hóa. Cùng với đó là sự thân quen, quen

thuộc của người tiêu dùng đối với hoạt động mua sắm trực tuyến, điều này giúp người tiêu dùng dễ

dàng tiếp cận và tiến hành mua sắm trực tuyến hơn (John và cộng sự, 1997; Kuo và cộng sự, 2010;

Suki, 2013). Do đó, đặc tính sản phẩm và sự quen thuộc sẽ tác động đến sự hài lòng của khách hàng

khi mua sắm trực tuyến.

- Các chương trình khuyến mãi được rất nhiều người tiêu dùng quan tâm, bên cạnh sản phẩm

họ cần mua thì các chương trình khuyến mãi, các chính sách về giảm giá được người tiêu dùng so

sánh và lực chọn khi mua sắm trực tuyến (Kotler và rmstrong, 2012, McDaniel và cộng sự, 2011;

Suki, 2013). Vì thế, nhân tố khuyến mãi sẽ tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm

trực tuyến.

Trên cơ sở lý thuyết về mua sắm trực tuyến và các mô hình nghiên cứu trong và ngoài nước

được tác giả tham khảo, tác giả đề xuất các nhân tố độc lập tác động đến sự hài lòng của khách hàng

khi mua sắm trực tuyến, đó là: (1) Môi trường tiếp thị Internet, (2) Đặc tính sản phẩm, (3) Sự quen

thuộc và (4) Khuyến mãi. Không những thế, (5) Sự hài lòng là nhân tố tác động đến (6) Ý định mua

lại của khách hàng trong hoạt động mua sắm trực tuyến.

2.3. Các giả thuy t nghiên cứu

Mối quan hệ giữa Môi trường tiếp thị Internet và Sự hài lòng của người tiêu dùng trong

hoạt động mua sắm trực tuyến

Nghiên cứu của Haque và cộng sự (2009), cho thấy tiếp thị qua Internet là một môi trường

không giấy tờ, nơi máy tính được sử dụng làm phương tiện để nhận biết, tái tạo và lưu trữ thông tin

512

sản phẩm cho phép các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến hoạt động không giới hạn bất cứ lúc

nào và mọi lúc trong 24 giờ một ngày, 7 ngày một tuần và 365 ngày một năm. Chen và Chang

(2003), thuận tiện là nhân tố phổ biến nhất thúc đẩy người tiêu dùng mua sắm trực tuyến thông qua

Internet. Thật vậy, các dịch vụ tùy chỉnh trong cài đặt trực tuyến thu hút sự chú ý của người tiêu

dùng (Tsai và Huang, 2007). Theo hn và cộng sự (2004), trang web trực tuyến là giao diện tập

hợp các nhà bán lẻ và người tiêu dùng trực tuyến trong quá trình mua sắm trực tuyến. Các trang

web mua sắm trực tuyến được thiết kế tốt, dễ điều chỉnh và hấp dẫn trực quan tác động đến người

mua hàng (Sorce và cộng sự, 2005). Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu trước đây nhận thấy rằng dịch

vụ sau bán hàng, chính sách hoàn trả, luật mạng và phí vận chuyển không tác động đến thái độ của

người tiêu dùng đối với mua sắm trực tuyến (Javadi và cộng sự, 2012).

Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết như sau: H1: Môi trường tiếp thị Internet tác động tích cực

đến sự hài lòng của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực tuyến.

Mối quan hệ giữa Đặc tính sản phẩm và Sự hài lòng của người tiêu dùng trong hoạt động

mua sắm trực tuyến

Đặc tính sản phẩm có liên quan đến đặc điểm và thương hiệu của sản phẩm mà người tiêu dùng

sử dụng như một gợi ý trong các quyết định mua hàng như giá cả, chất lượng sản phẩm và sự đa dạng

(Kuo và cộng sự, 2010). Có hai nhóm sản phẩm mà người tiêu dùng có thể lựa chọn khi mua sắm qua

Internet (Kwek và cộng sự, 2010). Nhóm đầu tiên: người tiêu dùng không cần phải xem sản phẩm

trước khi mua (chẳng hạn như dịch vụ ngân hàng điện tử và đặt vé máy bay). Nhóm thứ hai: người

tiêu dùng thích nhìn và chạm vào các sản phẩm trước khi mua (ví dụ như các thiết bị công nghệ, mỹ

phẩm và quần áo). Chất lượng sản phẩm là lý do trọng tâm để người tiêu dùng mua sản phẩm qua

Internet (Suki, 2013). Tuy nhiên Boisvert và Burton (2009) thì giá liên quan đến chi phí người tiêu

dùng phải trả, chất lượng sản phẩm liên quan đến sự xuất sắc hoặc ưu việt của dịch vụ hoặc hàng hóa

so với các lựa chọn thay thế. Ngoài ra, Norazah (2006), cho rằng độ tin cậy của các sản phẩm hoặc

dịch vụ được cung cấp qua Internet đã thu hút người dùng Internet tiến hành mua sắm trực tuyến.

Haque và Khatibi (2006) tiết lộ rằng các sản phẩm trực tuyến thì nhân tố giá tác động đáng kể đến

mức độ thường xuyên của các hoạt động mua sắm trực tuyến. Giá cả, chất lượng sản phẩm và sự đa

dạng là những nhân tố quan trọng để mua sắm trực tuyến (Rust và cộng sự, 2000).

Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết như sau: H2: Đặc tính sản phẩm tác động tích cực đến sự

hài lòng của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực tuyến.

Mối quan hệ giữa Sự quen thuộc và Sự hài lòng của ng ời tiêu dùng trong hoạt động

mua sắm trực tuy n

Maenpaa và cộng sự (2008) cho rằng sự quen thuộc đề cập đến lượng hàng hóa liên quan đến

kinh nghiệm được tích lũy bởi người tiêu dùng. Sự quen thuộc của người tiêu dùng với máy tính và

Internet, tần suất và thời lượng sử dụng của họ, được phát hiện có liên quan tích cực với hành vi nói

chung và dẫn đến việc mua sắm trực tuyến cao hơn (Man và cộng sự, 2005). Kim và Jihyun (2009),

nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá niềm tin của người tiêu dùng khi họ mua sắm với nhà

bán lẻ trực tuyến. Khi mức độ quen thuộc của sản phẩm được tăng lên, nó sẽ cải thiện cấu trúc nhận

thức và hiệu suất của người tiêu dùng cũng như khả năng phân tích, xây dựng và ghi nhớ thông tin sản

phẩm của họ (Maenpaa và cộng sự, 2008). Trải nghiệm mua hàng trực tuyến trong quá khứ có xu

hướng tác động đáng kể đến ý định mua sắm trực tuyến trong tương lai nơi người tiêu dùng có kinh

nghiệm hơn có thái độ tích cực hơn đối với các trang web mua sắm trực tuyến nói chung (Bruner và

513

Kumar, 2000, Corbitt và cộng sự, 2003). Sự quen thuộc trở nên quan trọng hơn để tăng sự hài lòng

của người tiêu dùng và nó phân biệt giữa các lĩnh vực quen thuộc và xa lạ (Haque và cộng sự, 2009).

Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết như sau: H3: Sự quen thuộc tác động tích cực đến sự hài

lòng của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực tuyến.

Mối quan hệ giữa Khuy n mại và Sự hài lòng của ng ời tiêu dùng trong hoạt động mua

sắm trực tuy n

Khuyến mại là một hình thức chiến lược truyền thông để thông báo, thuyết phục và nhắc nhở

người mua tiềm năng của sản phẩm nhằm kích thích mua nhanh hơn hoặc lớn hơn các sản phẩm

hoặc dịch vụ cụ thể của người tiêu dùng (Kotler và rmstrong, 2012, McDaniel vàcộng sự, 2011).

Các chương trình khuyến khích bán hàng tác động đến sự hài lòng của người tiêu dùng thông qua

việc thưởng cho người tiêu dùng mua sản phẩm trực tuyến (Odunlami và Ogunsiji, 2011) và các

chương trình khuyến mãi bán hàng làm gia tăng lượng mua sắm đối với các cửa hàng trực tuyến

( li và Maryam, 2012). tchariyachanvanich và cộng sự (2006) cho rằng nhận thức về các ưu đãi

tác động đáng kể đến ý định mua hàng trực tuyến một cách lặp lại của các người tiêu dùng. Người

tiêu dùng có xu hướng mua sắm trực tuyến sau khi nhận được ý kiến về khuyến mại sản phẩm từ

bạn bè và người thân hoặc khi họ thấy việc mua sắm trực tuyến bên cạnh sự chứng thực của những

người nổi tiếng thông qua sự hiện diện của truyền thông như truyền hình, đài phát thanh và mạng xã

hội như Facebook và Twitter (Jarvelainen, 2007, Khalifa và Limayem, 2003).

Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết như sau: H4: Khuyến mại tác động tích cực đến sự hài lòng

của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực tuyến.

Mối quan hệ giữa Sự hài lòng và Ý định mua lại của người tiêu dùng trong hoạt động mua

sắm trực tuyến

Sự hài lòng của người tiêu dùng là một trong những nhân tố quyết định mạnh mẽ đến ý định mua

lại của người tiêu dùng (Han và cộng sự, 2011), kết quả của mối liên kết này có tác động to lớn đến hoạt

động tiếp thị và lợi nhuận của một tổ chức (Mathur và cộng sự, 2016). Do đó, khi người tiêu dùng có

được trải nghiệm dịch vụ thỏa mãn, họ sẽ háo hức hơn khi mua cùng một sản phẩm và dịch vụ (Mathur

và cộng sự, 2016). Hellier và cộng sự (2013) đã xác định ý định mua lại của người tiêu dùng là quyết

định của họ về sự sử dụng lại dịch vụ đó vì họ cảm thấy hài lòng với lần sử dụng trước đó. Hay nói cách

khác, người tiêu dùng khi càm thấy hài lòng với dịch vụ họ đang sử dụng thì họ sẽ có ý định mua lại

dịch vụ đó (Seiders và cộng sự, 2015). Cùng với đó, trong hoạt động mua sắm trực tuyến, khi các người

tiêu dùng hài lòng về các dịch vụ liên quan đến mua sắm trực tuyến thì họ sẵn sàng có quyết định mua

sắm trực tuyến trở lại dễ dàng hơn, bởi khi họ hài lòng tức họ yêu thích và mong muốn tiếp tục được sử

dụng các dịch vụ liên quan từ hoạt động mua sắm trực tuyến.

Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết như sau: H5: Sự hài lòng của người tiêu dùng tác động tích

cực đến ý định mua lại của người tiêu dùng.

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng như sau:

- Phương pháp định tính: Được thực hiện theo trình tự dựa trên cơ sở lý thuyết và tổng quan

các nghiên cứu liên quan đi trước để đề xuất các giả thuyết và mô hình nghiên cứu sơ bộ. Sau đó,

tác giả tiến hành thảo luận nhóm với 10 chuyên gia để bổ sung và hiệu chỉnh thang đo/biến quan

sát của các nhân tố thuộc đề tài nghiên cứu cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại địa bàn TP. Đà

Nẵng. Kết quả nghiên cứu sẽ làm cơ sở xây dựng thang đo likert 5 mức độ và bảng câu hỏi để thu

thập dữ liệu cho quá trình nghiên cứu định lượng.

514

- Phương pháp định lượng: Mẫu nghiên cứu trong nghiên cứu định lượng được thực hiện

bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện với cỡ mẫu 286 người tiêu dùng từng có phát sinh giao dịch

mua sắm trực tuyến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Nguyễn Đình Thọ và

Nguyễn Thị Mai Trang (2011), dữ liệu sau khi thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20 và

MOS 20 gồm thống kê, đánh giá độ tin cậy của các thang đo với kiểm định Cronbach‟s lpha,

phân tích nhân tố khám phá EF với kiểm định Barlett và KMO, phân tích nhân tố khẳng định CF

và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để nghiên cứu tác động các nhân tố đến sự hài lòng và tác động

của sự hài lòng đến ý định mua lại của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực tuyến.

Bảng 1: Các thang đo thuộc các nhân tố trong mô h nh nghiên cứu

STT

Nhân tố

Mã hóa

Thang đo

Nguồn

Mua s m tr c tuy n tꢁt hơn mua s m

t i c a hàng

1

MT1

Mua s m tr c tuy n r hơn so vꢂi mua

s m t i c a hàng

ôi trưꢀng ti p th Internet

(Internet Marketing

Enviroment)

2

3

4

MT2

MT3

MT4

Haque và c ng s (2009)

Mua s m tr c tuy n thật thú v

Mua s m tr c tuy n cung cấp d ch v

ngưꢀi tiêu dùng tꢁt hơn

Sản ph m đư c ki m tra khi mua s m

tr c tuy n

5

6

7

8

DT1

DT2

DT3

DT4

Sản ph m đư c quan sát c th khi

mua s m tr c tuy n

Đ c tính sản ph m

(Product Characteristics)

Haque và c ng s (2009)

Sản ph m đư c giꢂi thiꢃu c th khi mua

s m tr c tuy n

Sản ph m đư c dùng th khi mua s m

tr c tuy n

9

QT1

QT2

QT3

Anh/Ch quen thu c vꢂi ti p th tr c tuy n

Mua s m tr c tuy n là thuận tiꢃn

10

11

S quen thu c

(Familiarity)

Anh/Ch thưꢀng mua s m tr c tuy n

Anh/Ch t tin mua s m các sản ph m

c thương hiꢃu

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

QT4

KM1

KM2

KM3

KM4

HL1

HL2

HL3

YD1

YD2

YD3

Mua s m tr c tuy n có nhiều chương

trình khuy n m i hơn

Mua s m tr c tuy n có giá r hơn hi

mua t i c a hàng

Khuy n mãi

(Promotional Offer)

Mua s m tr c tuy n c chương tr nh

khuy n mãi hấp d n

Chương tr nh huy n mãi tr c tuy n rất

thi t th c

Tôi hài lòng vꢂi chất ư ng d ch v t

viꢃc mua s m tr c tuy n.

Chang và Polonsky (2012);

Kaura và c ng s (2015);

Seiders và c ng s (2007)

S hài lòng

(Satisfaction)

Các chính sách t đơn v bán hàng tr c

tuy n rất phù h p vꢂi nhu c u cꢄa tôi.

Tôi hoàn toàn hài lòng vꢂi các d ch v

cꢄa đơn v bán hàng tr c tuy n.

Tôi s ti p t c mua s m tr c tuy n

trong thꢀi gian tꢂi.

Athanassopoulos và c ng s

Tôi s mua hàng tr c tuy n thưꢀng (2001); Cronin và c ng s

đ nh mua l i

(Intention to repurchase)

xuyên hơn trưꢂc đ y.

(2000); Hellier và c ng s

(2003)

Tôi s ưu tiên mua h ng tr c tuy n khi

có nhu c u.

Ngu n: Tác giả tổng hợp

515

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), quy mô mẫu ít nhất phải bằng bốn

hoặc năm lần số biến quan sát. Như vậy, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tối thiểu số phiếu

nghiên cứu ứng với 22 biến quan sát là: 5 x 22 = 110 quan sát. Tuy nhiên, để đảm bảo tính thuyết

phục và chất lượng từ kết quả mô hình, tác giả tiến hành khảo sát 300 phiếu, trong đó thu về số

phiếu khảo sát hợp lệ là 286 phiếu đầy đủ các thông tin trên phiếu khảo sát.

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trong 286 người tiêu dùng có 176 nữ chiếm tỷ lệ 61,5% và 110 nam chiếm tỷ lệ 38,5%, kết

quả này cho thấy, tỷ lệ người tiêu dùng nam mua sắm trực tuyến ít hơn nữ. Trình độ học vấn chủ

yếu là đại học chiếm 34,3%. Độ tuổi chủ yếu từ 25 đến 45 tuổi chiếm tỷ lệ 68,8%. Thu nhập từ 5

đến 10 triệu VND/tháng chiếm tỷ lệ cao nhất với 55,2%.

Bảng 2: K t quả thống kê mô tả

Biến

Giới tính

Nội dung

Số lƣợng (n)

Tỷ lệ (%)

38,5

61,5

18,9

29,4

34,3

17,5

12,6

32,5

34,3

20,6

10,5

55,2

34,3

Nam

110

176

54

Nꢅ

Trung h c ph thông trꢆ xuꢁng

Trung cấp cao đẳng

Đ i h c

84

Trình ộ học v n

98

Sau đ i h c

50

Dưꢂi 25 tu i

36

T 25 đ n 35 tu i

T 36 đ n 45 tu i

Trên 45 tu i

93

Độ tuổi

98

59

Dưꢂi 5 triꢃu VND/tháng

T 5 đ n 10 triꢃu VND/tháng

Trên 10 triꢃu VND/tháng

30

Thu nhập

158

98

Ngu n: Kết quả phân tích SPSS.

Tiếp theo, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy, hệ số Cronbach‟s lpha đạt giá

trị lớn nhất 0,925 thuộc về nhân tố Môi trường tiếp thị Internet; hệ số Cronbach‟s lpha nhỏ nhất

0,701 thuộc về nhân tố Ý định mua lại. Tất cả các hệ số Cronbach‟s lpha của các nhân tố đều

tương đối cao từ 0,7 trở lên. Hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 cho thấy giữa

các biến có tương quan chặt chẽ, ngoại trừ biến DT4 (thuộc nhân tố Đặc tính sản phẩm với hệ số

tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3), do đó tất cả các biến còn lại (21 biến của 6 nhóm nhân tố) đạt

yêu cầu đưa vào phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

Bảng 3: Tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha

Nhân tố

ôi trưꢀng ti p th Internet

Đ c tính sản ph m

S quen thu c

Số biến ban ầu

Hệ số Cronbach’s alpha

Số biến hợp lệ

4

3

4

3

0,925

0,752

0,928

0,922

0,899

0,701

4

3 (Loai b DT4)

4

3

Chính sách khuy n mãi

S hài lòng

đ nh mua l i

Ngu n: Kết quả phân tích SPSS.

516

Toàn bộ 21 biến thuộc các nhân tố thỏa mãn điều kiện phân tích đánh giá độ tin cậy

Cronbach‟s lpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EF ). Nhiệm vụ của EF nhằm

khám phá cấu trúc của thang đo các nhân tố: MT (Môi trường tiếp thị Internet), DT (Đặc tính sản

phẩm), QT (Sự quen thuộc), KM (Chính sách khuyến mãi), HL (Sự hài lòng), YD (Ý định mua lại).

Sau khi đảm bảo thực hiện đúng quy trình EF , các nhân tố sẽ được kiểm định để làm sạch dữ liệu.

Bảng 4: K t quả phân tích nhân tố EFA

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Approx. Chi-Square

0,710

5.914,335

210

Bartlett's Test of Sphericity

df

Sig.

0,000

Ngu n: Kết quả phân tích SPSS.

Với kết quả phân tích nhân tố các biến thuộc các nhân tố, thu được hệ số KMO = 0,710; Sig.

= 0,000. Điều đó khẳng định giá trị KMO đảm bảo tính thích hợp của việc phân tích nhântố khám

phá và mức độ ý nghĩa của dữ liệu đưa vào thực hiện phân tích nhân tố. Thống kê Chi-Square của

kiểm định Bartlett có giá trị 5.914,335 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 << 0,05.

Bảng 5: K t quả xoay nhân tố

Thꢀnh phần

1

2

3

4

5

6

MT3

0,974

0,967

0,955

0,725

MT4

MT1

MT2

QT4

0,967

0,963

0,708

QT1

QT3

QT2

KM2

0,966

0,942

0,938

0,764

KM4

KM3

KM1

HL2

0,951

0,888

0,798

HL1

HL3

DT2

0,808

0,783

0,770

DT1

DT3

YD2

YD3

0,752

0,664

0,616

1,020

4,858

78,612

YD1

Giꢇ tr riêng

4,250

20,237

3,748

17,848

38,085

3,162

15,058

53,143

3,019

14,377

67,519

1,309

6,234

Phương sai tr ch (%)

Phương sai tr ch t ch ũy (%)

73,753

Ngu n: Kết quả phân tích SPSS.

517

Đồng thời, phân tích phương sai trích cho thấy, phương sai trích đạt giá trị 78,612%. Giá trị

này khá cao với 78,612% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố. Các thang đo được

rút ra và chấp nhận, điểm dừng khi trích các nhân tố tại nhân tố thứ 6 với giá trị riêng là 1,020 lớn

hơn 1 (điều này khẳng định các biến đưa vào được sắp xếp thành 6 nhóm nhântố).

Kết quả phép xoay nhân tố cho thấy được các hệ số đều thỏa mãn yêu cầu (các giá trị hệ số

tải nhân tố đều lớn hơn 0,5) và sắp xếp theo 6 nhóm nhân tố riêng biệt, đó là các nhóm nhân tố MT

(Môi trường tiếp thị Internet), DT (Đặc tính sản phẩm), QT (Sự quen thuộc), KM (Chính sách

khuyến mãi), HL (Sự hài lòng), YD (Ý định mua lại).

Bảng 6: Các chỉ tiêu đánh giá k t quả phân tích CFA theo hệ số chuẩn hóa

STT

1

Chỉ tiêu

Giá trị

2,666

0,000

0,877

0,940

0,951

0,076

Chi-square/df

2

P-value cꢄa Chi-square

3

GFI

4

TLI

5

CFI

6

RMSEA

Ngu n: Kết quả phân tích AMOS.

Tiếp theo, kết quả phân tích CFA cho thấy, giá trị Chi-square/df = 2,666 nhỏ hơn 3, GFI =

0,877 lớn hơn 0,8, TLI = 0,940 lớn hơn 0,9, CFI = 0,951 lớn hơn 0,95 và RMSE = 0,076 nhỏ hơn

0,08; do đó, có thể nói mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. Đồng thời, các trọng số chuẩn hóa

đều lớn hơn 0,5. Điều đó có ý nghĩa thống kê nên các khái niệm đạt được giá trị hội tụ.

H nh 1: K t quả phân tích CFA theo hệ số chuẩn hóa của các nhân tố

Ngu n: Kết quả phân tích AMOS.

518

Như vậy, với kết quả phân tích CF , các nhân tố chính được đưa vào phân tích, đó là: MT

(Môi trường tiếp thị Internet), DT (Đặc tính sản phẩm), QT (Sự quen thuộc), KM (Chính sách

khuyến mãi), HL (Sự hài lòng), YD (Ý định mua lại).

Cùng với đó, các giá trị độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích của các nhân tố đều lớn hơn

0,5; điều này cho thấy các nhân tố đảm bảo độ tin cậy khi đưa vào phân tích. Và giá trị P-value của các

hệ số tương quan từng cặp đều nhỏ hơn 0,05 (tức nhỏ hơn 5%), nên hệ số tương quan từng cặp của các

khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm đạt được giá trị phân biệt.

Bảng 7: Tổng hợp giá trị độ tin cậy tổng hợp và tổng ph ng sai trích các nhân tố

STT

1

Nhân tố

ôi trưꢀng ti p th Internet

Đ c tính sản ph m

S quen thu c

Độ tin cậy tổng hợp

Tổng phƣơng sai trích

0,948

0,801

0,901

0,922

0,915

0,785

0,807

0,754

0,806

0,801

0,799

0,703

2

3

4

Chính sách khuy n mãi

S hài lòng

5

6

đ nh mua l i

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả.

Thêm vào đó, việc tính toán giá trị P-value của các hệ số tương quan từng cặp cho thấy, giá trị

P-value đều nhỏ hơn 0,05 (tức 5%) (như bảng 8), nên hệ số tương quan từng cặp khái niệm khác

biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm đạt được giá trị phân biệt và hội tụ.

Bảng 8: Tính toán giá trị P-value của các hệ số t ng quan từng cặp

STT

1

Mối tƣơng quan

<-->

Hệ số tƣơng quan

SE

CR

P

0,00

MT

QT

KM

HL

DT

QT

KM

HL

DT

YD

KM

HL

DT

YD

HL

DT

YD

DT

YD

-0,01

0,01

0,11

0,12

-0,10

0,05

0,07

0,02

0,06

0,02

0,01

0,54

0,80

0,72

0,06

0,05

0,04

16,95

16,68

15,09

15,00

18,56

15,98

15,77

16,55

15,95

16,52

16,68

9,18

2

<-->

3

<-->

4

<-->

5

<-->

6

<-->

7

<-->

8

<-->

9

<-->

10

11

12

13

14

15

<-->

5,60

<-->

6,77

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả

Như vậy, qua kết quả phân tích CF cho thấy, mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường, các

thang đo đảm bảo độ tin cậy và các khái niệm đạt được giá trị phân biệt và hội tụ, đảm bảo cho việc

phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

519

Để thực hiện việc phân tích mô hình cấu trúc SEM để nghiên cứu tác động các nhân tố đến sự hài

lòng và tác động của sự hài lòng đến ý định mua lại của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực

tuyến, tác giả chuyển hóa mô hình thu được từ kết quả phân tích CF sang mô hình cấu trúc SEM.

Bảng 9: Các chỉ tiêu đánh giá k t quả phân tích mô h nh SEM theo hệ số chuẩn hóa

STT

1

Chỉ tiêu

Giá trị

2,748

0,000

0,871

0,937

0,948

0,078

Chi-square/df

2

P-value cꢄa Chi-square

3

GFI

4

TLI

5

CFI

6

RMSEA

Ngu n: Kết quả phân tích AMOS.

Kế thừa từ kết quả phân tích CF có thể dễ dàng nhận thấy, kết quả của mô hình cấu trúc

tuyến tính SEM phù hợp với dữ liệu thị trường. Điều đó thể hiện qua các chỉ số như: giá trị

Chisquare/df = 2,748 nhỏ hơn 3, GFI = 0,871 lớn hơn 0,8, TLI = 0,937 lớn hơn 0,9, CFI = 0,948 lớn

hơn 0,9 và RMSE = 0,078 nhỏ hơn 0,08.

Bảng 10: K t quả mô h nh SEM

Mối quan hệ

Hệ số hồi quy

0,030

S.E.

0,051

0,082

0,056

0,055

0,084

C.R.

2,591

7,787

3,436

3,359

7,774

P-Value

0,004

***

HL

YD

<---

MT

DT

QT

KM

HL

0,639

0,080

0,001

0,004

***

0,075

0,652

***: 0,000 (tức 0,00%)

Ngu n: Kết quả phân tích AMOS.

H nh 2: K t quả mô h nh cấu trúc tuy n tính SEM

Ngu n: Kết quả phân tích AMOS.

520

Đồng thời, căn cứ trên kết quả phân tích, giá trị P-Value của các mối quan hệ tác động giữa

các nhân tố, ta thấy, giá trị P-Value đều nhỏ hơn 5%. Do đó, mối quan hệ giữa các nhân tố MT

(Môi trường tiếp thị Internet), DT (Đặc tính sản phẩm), QT (Sự quen thuộc), KM (Chính sách

khuyến mãi), HL (Sự hài lòng), YD (Ý định mua lại) đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình cấu

trúc tuyến tính SEM.

Bảng 11: K t quả mô h nh SEM hệ số chuẩn hóa

Mối quan hệ

Hệ số hồi quy chuẩn hóa

Hệ số hồi quy lꢀm tròn theo sơ ồ

HL

YD

<---

MT

DT

QT

KM

HL

0,034

0,632

0,083

0,079

0,856

0,03

0,63

0,08

0,86

Ngu n: Kết quả phân tích AMOS.

Khi xem xét giá trị hệ số hồi quy giữa các nhân tố cho thấy giá trị hệ số hồi quy đều lớn hơn

0, tức tồn tại sự tác động tích cực giữa các nhân tố với nhau, cụ thể như sau:

- Nhân tố Môi trường tiếp thị Internet, Đặc tính sản phẩm, Sự quen thuộc, Chính sách khuyến mãi

tác động tích cực đến Sự hài lòng với hệ số hồi quy là 0,03; 0,63; 0,08; 0,08. Điều này có nghĩa rằng,

khi nhân tố Môi trường tiếp thị Internet, Đặc tính sản phẩm, Sự quen thuộc, Chính sách khuyến mãi tốt

hơn thì Sự hài lòng của người tiêu dùng đối với mua sắm trực tuyến sẽ gia tăng (với mức tăng thêm

tương ứng một lần Môi trường tiếp thị Internet, Đặc tính sản phẩm, Sự quen thuộc, Chính sách khuyến

mãi thì Sự hài lòng của người tiêu dùng đối với mua sắm trực tuyến tăng thêm 0,03 lần; 0,63 lần; 0,08

lần; 0,08 lần). Kết quả nghiên cứu này đã được các nhà nghiên cứu như Gefen và Straub (2000),

Wolfinbarger và Gilly (2001), Suki (2013) chứng minh đối với nhân tố môi trường tiếp thị Internet; các

nhà nghiên cứu John và cộng sự (1997), Kuo và cộng sự (2010), Suki (2013) chứng minh đối với nhân

tố đặc tính sản phẩm và sự quen thuộc; các nhà nghiên cứu Kotler và rmstrong (2012), McDaniel và

cộng sự (2011), Suki (2013) chứng minh đối với nhân tố chính sách khuyến mãi.

- Và nhân tố Sự hài lòng tác động tích cực đến Ý định mua lại với hệ số hồi quy là 0,86. Điều này

có nghĩa rằng, khi nhân tố Sự hài lòng tốt hơn thì Ý định mua lại của người tiêu dùng đối với mua sắm

trực tuyến sẽ gia tăng (với mức tăng thêm tương ứng một lần Sự hài lòng thì Ý định mua lại của người

tiêu dùng đối với mua sắm trực tuyến tăng thêm 0,86 lần). Kết quả nghiên cứu này đã được các nhà

nghiên cứu như Hellier và cộng sự (2013), Seiders và cộng sự (2015), Mathur và cộng sự (2016).

Điểm mới trong kết quả nghiên cứu của tác giả đó là khẳng định được sự tác động tích cực

của nhân tố sự hài lòng đế ý định mua lại của khách hàng trong hoạt động mua sắm trực tuyến, kết

quả nghiên cứu này chưa có nhà nghiên cứu nào tại Việt Nam thực hiện. Thêm vào đó, việc chứng

minh được nhân tố môi trường tiếp thị Internet tác động đến sự hài lòng của khách hàng trong hoạt

động mua sắm trực tuyến mang tính khái quát cao hơn so với các nghiên cứu trong nước trước đây

khi chỉ phản ánh vấn đề Internet trong hoạt động mua sắm trực tuyến, các nghiên cứu trước đây chỉ

dừng lại mức độ đánh giá tính năng của trang web bán hàng trực tuyến thiếu đi việc đề cập đến sự

tiếp thị trên môi trường Internet. Và nhân tố đặc tính sản phẩm còn phản ánh được chính sách dùng

thủ sản phẩm khi thanh toán, trong khi đó các nghiên cứu trong nước trước đây chỉ đề cập đến

thông tin sản phẩm khi mua sắm trực tuyến.

521

Môi trường tiếp thị Internet

Đặc tính sản phẩm

+ 0,03

+ 0,63

+ 0,08

định

mua lại

Sự hài lòng

+ 0,86

Sự quen thuộc

+ 0,08

Chính sách khuyến mãi

H nh 3: K t quả mô h nh cấu trúc tuy n tính SEM thể hiện tác động các nhân tố đ n

sự hài lòng và sự tác động của sự hài lòng đ n ý định mua lại của ng ời tiêu dùng trong

hoạt động mua sắm trực tuy n

Ngu n: Kết quả phân tích của tác giả,2020.

Như vậy, sau khi thực hiện phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, nghiên cứu đã cho

thấy được tác động của các nhân tố đến sự hài lòng và tác động của sự hài lòng đến ý định mua lại

của người tiêu dùng trong hoạt động mua sắm trực tuyến.

5. KẾT LUẬN VÀ HÀM QUẢN TRỊ

K t luận

Dựa trên nền tảng các lý thuyết liên quan đến Mua sắm trực tuyến, Sự hài lòng, Ý định mua lại,

các nghiên cứu đi trước liên quan đến chủ đề nghiên cứu, tác giả đã tiến hành xây dựng thang đo và mô

hình nghiên cứu đề xuất với 6 nhân tố chính bao gồm: (1) Môi trường tiếp thị Internet, (2) Đặc tính sản

phẩm, (3) Sự quen thuộc, (4) Chính sách khuyến mãi, (5) Sự hài lòng và (6) Ý định mua lại đối với hoạt

động động mua sắm trực tuyến. Tiếp theo, tác giả tiến hành nghiên cứu định tính để hiệu chỉnh và bổ

sung các sai sót nếu có, sau đó tiến hành lập bảng khảo sát và tiến hành khảo sát chính thức để thu thập

ý kiến của các người tiêu dùng tại TP. Đà Nẵng. Với cơ sở dữ liệu thu thập được, tác giả tiến hành ứng

dụng phần mềm SPSS 20, MOS 20 để phân tích; nghiên cứu đã cho thấy: (1) Nhân tố Môi trường tiếp

thị Internet, Đặc tính sản phẩm, Sự quen thuộc, Chính sách khuyến mãi tác động tích cực đến Sự hài

lòng của người tiêu dùng đối với hành vi mua sắm trực tuyến và (2) Nhân tố Sự hài lòng tác động tích

cực đến Ý định mua lại của người tiêu dùng đối với hành vi mua sắm trực tuyến.

Các hàm ý quản trị

Dựa trên kết quả từ mô hình, để gia tăng Sự hài lòng và Ý định mua lại của người tiêu dùng

đối với hành vi mua sắm trực tuyến, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị như sau:

- Các đơn vị kinh doanh trực tuyến nền gia tăng việc quản cáo trên các trang mạng xã hội,

thông tin về lợi ích của việc mua sắm trực tuyến, các lợi ích từ việc mua sắm trực tuyến cho người

tiêu dùng hiểu rõ.

- Các đơn vị kinh doanh trực tuyến cần phải áp dụng triệt để các chính sách kiểm tra hàng khi

giao hàng cho người tiêu dùng, chính sách thanh toán khi nhận hàng và hơn hết đó là việc thiết kế

các trang web hấp dẫn, trực quan, phản ánh đẩy đủ và rõ nét hình ảnh bên ngoài của sản phẩm.

- Để thu hút hơn nữa việc người tiêu dùng mua sắm trực tuyến, các đơn vị kinh doanh trực

tuyến nên thực hiện các chính sách, chương trình quản cáo ngay tại các trung tâm thương mại, chợ

để người tiêu dùng được trải nghiệm cảm giác mua sắm trực tuyến.

522

- Các đơn vị kinh doanh trực tuyến nên thường xuyên áp dụng các chính sách khuyến mãi hấp

dẫn, thực tế và bám sát các nhu cầu của người tiêu dùng.

Mặc dù cố gắng hoàn thiện nghiên cứu một cách tốt nhất, tuy nhiên, do sự giới hạn về thời

gian và tài liệu, nghiên cứu vẫn còn những hạn chế nhất định như cỡ mẫu còn khá ít, phạm vi

nghiên cứu chỉ thực hiện trên địa bàn TP. Đà Nẵng. Do đó, các nghiên cứu theo sau có thể gia tăng

cỡ mẫu và mở rộng phạm vi nghiên cứu trên nhiều tỉnh, thành khác.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Abbad, S., Oppewal, H. & Tojib, D., (2011). Consumer responses to mobile coupons: the roles

of shopping motivation and regulatory fit. J. Bus. Res, 67 (11), 2447-2455.

2. Agarwal, A. & Singh, M. R. P. (2016). Service Quality and Patient Satisfaction: An

Exploratory Study of Pathology Laboratories in Jaipur. Hospital Topics, 94(2), 23-32.

3. Ahn, T., Ryu, S., & Han, I. (2004). The impact of the online and offline features on the user

acceptance of Internet shopping malls. Electronic Commerce Research and Applications, 3(4),

405-420.

4. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human

Decision Processes, 50(2), 179-211.

5. li, N. E., & Maryam, J. (2012). Studying impacts of sales promotion on consumer‟s

psychographic variables. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business,

3(9), 1278-1288.

6. Atchariyachanvanich, K., Okada, H., & Sonehara, N. (2006). What keeps online customers

repurchasing through the Internet?. ACM SIGecom Exchanges, 6(2), 47-57.

7. Athanassopoulos, A., Gounaris, S., & Stathakopoulos, V. (2001). Behavioural responses to

customer satisfaction: An empirical study. European Journal of Marketing, 35(5/6), 687-707.

8. Boisvert, J., & Burton, S. (2009). The impact of perceived innovativeness, branding strategy

and parent brand salience on the reciprocal transfer of core associations. International Journal

of Business Excellence, 2(3), 346-359.

9. Bruner, G. C., & Kumar, A. (2000). Web commercials and advertising hierarchy-of-effects.

Journal of Advertising Research, 40(1/2), 35-43.

10. Chang, Y. W., & Polonsky, M. J. (2012), The influence of multiple types of service

convenience on behavioral intentions: The mediating role of consumer satisfaction in a

Taiwanese leisure setting, International Journal of Hospitality Management, 31(1), 107-118.

11. Chatterjee, C.T., (2001). Studyguide for Research Methods for Business: a Skill Building

Approach by Sekaran. Uma, ISBN 9780471203667, Cram101 Incorporated.

12. Chen, S. J., & Chang, T. Z. (2003). A descriptive model of online shopping process: some

empirical results. International Journal of Service Industry Management, 14, 556-569.

13. Clemons, Y.-Y. & Fang, K., (2006), The use of a decomposed theory of planned behavior to

study Internet banking in Taiwan, Internet Res, 14(3), 213-223.

14. Corbitt, B. J., Thanasankit, T., & Yi, H. (2003), Trust and e-commerce: a study of consumer

perceptions,Electronic Commerce Research and Applications, 2(3), 203-215.

15. Cronin, J. J., Brady, M. K., & Hult, G. T. M. (2000), Assessing the effects of quality, value,

and customer satisfaction on consumer behavioral intentions in service environments, Journal

of Retailing, 76(2), 193-218.

523

16. Desai, K. T., Nahar, R. & Bansal, R. K. (2012), Study of patient‟s opinions in a diagnostic

centre to measure patient satisfaction, National Journal of Community Medicine, 3, 514-517.

17. Gefen, D., & Straub, D. W. (2000), The Relative Importance of Perceived Ease-of-Use in IS

Adoption: A Study of E-Commerce Adoption, Journal of the Association for Information

Systems, 1(8), DOI: 10.17705/1jais.00008.

18. Gogoi, B. (2013), Study of antecedents of purchase intention and its effect on brand loyalty of

private label brand of apparel, International Journal of Sales & Marketing, 3(2). 73-86.

19. Han, H., Kim, W., & Hyun, S. S. (2011), Switching intention model development: Role of

service performances, customer satisfaction, and switching barriers in the hotel industry,

International Journal of Hospitality Management, 30(3), 619-629.

20. Haque, A., Khatibi, A., & Mahmud, S. A. (2009), Factors determinate customer shopping

behaviour through Internet: the Malaysian case, Australian Journal of Basic and Applied

Sciences, 3(4), 3452-3463.

21. Haque, A., & Khatibi, A. (2006), The study of the behaviour of Malaysian consumers towards

online shopping, Asian Journal of Information Technology, 5(1), 12-19.

22. Hellier, P. K., Geursen, G. M., Carr, R. A., & Rickard, J. A. (2013), Customer repurchase intention:

A general structural equation model, European Journal of Marketing, 37(11/12), 1762-1800.

23. Hellier, P. K., Geursen, G. M., Carr, R. A., & Rickard, J. A. (2003), Customer repurchase intention:

A general structural equation model, European Journal of Marketing, 37(11/12), 1762-1800.

24. Hennig-Thurau, M., Walsh, D. (2003), A review of recent approaches for capturing

heterogeneity in Partial least squares path modelling, J. Model. Manag, 3(2). 140-161.

25. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS tập 1

và 2, Nhà xuất bản Hồng Đức.

26. Javadi, M. H. M., Dolatabadi, H. R., Nourbakhsh, M., Poursaeedi, A., & Asadollahi, A. R.

(2012), An analysis of factors affecting on online shopping behaviour of consumers,

International Journal of Marketing Studies,4 (5), 81-98.

27. Jarvelainen, J. (2007), Online purchase intentions: an empirical testing of a multiple-theory

model, Journal of Organizational Computing,17(1). 53-74.

28. John, C. Mowen., & Michael, S. Minor (1997), Consumer behavior: A Framework: 5Abridged

Ed Edition.

29. Kaura, V., Durga Prasad, C. S., & Sharma, S. (2015), Service quality, service convenience,

price and fairness, customer loyalty, and the mediating role of customer satisfaction,

International Journal of Bank Marketing, 33(4), 404-422.

30. Kawa, L. W., Rahmadiani, S. F. & Kumar, S. (2013),Factors Affecting Consumer

DecisionMaking: A Survey of Young-Adults on Imported Cosmetics in Jabodetabek,

Indonesia,The SIJ Transactions on Industrial, Financial & Business Management (IFBM),

1(5). 12-32.

31. Kim, H. H., & Jihyun, K. (2009), The effect of offline brand trust and perceived Internet

confidence on online shopping intention in the integrated multi-channel context, International

Journal of Retail & Distribution Management, 37(2). 126-141.

32. Khalifa, M., & Limayem, M. (2003), Drivers of Internet shopping, Communications of the

ACM, 46(12), 233-239.

524

33. Kolesar, J. & Galbraith, S., (2000), Adoption of Virtual Try-on technology for online apparel

shopping, J. Interact, Mark. 22 (2), 45-59.

34. Kotler, P., & Armstrong, G. (2012), Principles of marketing (14th ed.), New York: Pearson

Prentice Hall.

35. Kuo, L. H., Judy, C. C. L., Xiang, Y. W., Hsi, P. L., & Huei, J. Y. (2010), Antecedents and

consequences of trust in online product recommendations: an empirical study in social

shopping, Online Information Review, 34(6), 935-953.

36. Kurfi, M. M. & Aliero, I. H. (2017), Study on Clients‟ Satisfaction on the National Health

Insurance Scheme among Staff of Usmanu Danfodiyo University Sokoto, Journal of

Economics and Finance, 8(5), 44 - 52.

37. Kwek, C. L., Tan, H. P., & Lau, T. C. (2010), Investigating the shopping orientations on online

purchase intention in the e-commerce environment: a Malaysian study, Journal of Internet

Banking and Commerce, 15(2), 1-22.

38. Laroche, H., Mitronen, L., Yrjölä, M., (2005), From selling to supporting - leveraging mobile

services in the context of food retailing, J. Retail. Consum. Serv. 21(1), 26-36.

39. Lepkowska-White, A., (2013), Research Methods for Business Students,Pearson Education

Limited, Harlow, Essex, England.

40. Lester, C.-J., Ting, H.-Y., Chen, Y.-T., (2005), Effects of virtual-experience combinations on

consumer-related sense of virtual community, Internet Res, 21(4), 408-434.

41. Li, N., & Zhang, P. (2002), Consumer online shopping attitudes and behavior: An assessment

of research, Information Systems proceedings of Eighth Americas Conference, 508-517.

42. Lui, S.Y., (2012), Examining the factors that influence early adopters‟ smartphone adoption:

the case of college students, Telemat. Inform, 31(2), 308-318.

43. Luo, J, Ba, S. & Zhang, H. (2012), The effetiveness of online shopping characteristics and well

- designed website on satisfaction, Management Information Systems Research Center, 36(4),

1131-1144.

44. Lưu Hoàng Giang (2018), Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng khi mua sắm trực

tuyến,Luận văn Thạc sĩ, Đại học Kinh tế TP.HCM.

45. Maenpaa, K., Kale, S. H., Kuusela, H., & Mesiranta, N. (2008), Consumer perceptions of

Internet banking in Finland: the moderating role of familiarity, Journal of Retailing and

Consumer Services, 15, 266-276.

46. Man, K. C.,Waiman, C., & Vincent, S. L. (2005), Literature derived reference models for the

adoption of online shopping, Information & Management, 42, 543-559.

47. Mathur, T., Das, G. & Paul, U. K. (2016),Convenience, Satisfaction, and Post-Purchase

Behavior in India‟s Health Insurance Market, Journal of global marketing, 0(0), 1-15.

48. McDaniel, C., Lamb, W. C., & Hair, F. J. (2011), Introduction to marketing (11th ed.),

Nashville: South-Western.

49. Mirabi, V., Akbariyeh, H. & Tahmasebifard, H. (2015), A Study of Factors Affecting on

Customers Purchase Intention Case Study: the Agencies of Bono Brand Tile in Tehran, Journal

of Multidisciplinary Engineering Science and Technology (JMEST), 2(1), 267-273.

50. Monsuwé, S., Ghodsi, S.S., (2004), Does value matters in playing online game? An empirical

study among massively multiplayer online role-playing games (MMORPGs), Comput. Hum.

Behav, 35, 252-266.

525

51. Naidu, A. (2009). Factors affecting patient satisfaction and healthcare Quality. International

Journal of Healthcare Quality Assurance, 22(3), 66-81.

52. Nguyễn Đình Thọ (2011), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, Nhà xuất bản

Lao động Xã hội.

53. Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011), Giáo trình nghiên cứu thị trường, Nhà

xuất bản Lao động 2011.

54. Norazah, M. S. (2006), descriptive investigation of Malaysian Internet users‟ adoption of

online shopping, Asia-Pacific Journal of Information Technology and Multimedia, 3, 127-138.

55. Odunlami, I. B., & Ogunsiji, A. (2011), Effect of sales promotion as a tool on organizational

performance: a case study of sunshine plastic company, Journal of Emerging Trends in

Economics and Management Sciences, 2(1), 9-13.

56. Phan Thị Cẩm Hồng (2020), Nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng

dịch vụ mua sắm trực tuyến

ở

Tiền Giang, Tạp chí Công thương.

http://www.tapchicongthuong.vn/bai-viet/nhan-to-anh-huong-den-su-hai-long-cua-khach-hang-

ve-chat-luong-dich-vu-truc-tuyen-o-tien-giang-69668.htm

57. Rama, K. R. K., & Panda, R. K. (2015), Customer perceived service quality, satisfaction and

customer loyalty: An empirical test of mediation in private hospitals, 1^stIIMA International

Conference on Advances in Healthcare Management Services, Indian Institute of Management,

Ahmedabad, India.

58. Rust, R. T., Zeithaml, V. A., & Lemon, K. N. (2000), Driving customer equity: how customer

lifetime value is reshaping corporate strategy, New York: Free Press.

59. Seiders, K., Voss, G. B., Grewal, D., & Godfrey, A. L. (2015), Do satisfied customers buy more?

Examining moderating influences in a retailing context, Journal of Marketing, 69(4), 26-43.

60. Seiders, K., Voss, G. B., Godfrey, A. L., & Grewal, D. (2007), SERVCON: Development and

validation of a multidimensional service convenience scale, Journal of the Academy of

Marketing Science,35(1), 144-156.

61. Shah, H., Aziz, A., Jaffari, A. R., Waris, S., Ejaz, W., Fatima, M. & Sherazi. K. (2012), The

Impact of Brands on Consumer Purchase Intentions, Asian Journal of Business Management,

4(2), 105-110.

62. Sorce, P., Perotti, V., & Widrick, S. (2005), Attitude and age differences in online buying,

International Journal of Retail & Distribution Management, 33(2), 122-132.

63. Suki, N. M. (2013), Consumer shopping behaviour on the internet: Insights from

Malaysia,Electron Commer Res, 13, 477-491. DOI 10.1007/s10660-013-9131-2

64. Tsai, H. T., & Huang, H. C. (2007), Determinants of e-repurchase intentions: an integrative

model of quadruple retention drivers, Information & Management, 44(3), 231-239.

65. Yörük, S., Ismail, W.K.W., (2011), Examining online channel selection behaviour among

social media shoppers: a PLS analysis, Int. J. Electron. Mark. Retail, 6 (1), 28-51.

66. Zeithaml, V. A. (2000), Service quality, profitability, and the economic worth of customers: What

we know and what we need to learn, Journal of the Academy of Marketing Science, 28, 67-85.

67. Wolfinbarger, M., & Gilly, M. C. (2001), Shopping Online for Freedom, Control and Fun,

California Management Review, 43 (2), https://doi.org/10.2307/41166074.

526