VAI TRÒ ĐIỀU TIẾT CỦA YẾU TỐ TRỰC QUAN LÊN MỐI QUAN HỆ GIỮA EWOM VÀ Ý ĐỊNH MUA SẢN PHẨM GIA DỤNG ĐIỆN TỬ - BỐI CẢNH HẬU COVID 19 TẠI VIỆT NAM

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.27 MB, 64 trang )

Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

3. Câu hỏi nghiên cứu ... 7

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ... 7

Đối tượng nghiên cứu ... 7

Đối tượng khảo sát ... 8

Phạm vi nghiên cứu ... 8

5. Phương pháp nghiên cứu ... 8

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ... 9

1.1.Ý định mua hàng ... 9

1.2.Rủi ro nhận thức và Ý định mua hàng ... 9

1.3.Vai trò điều tiết của yếu tố trực quan ... 10

1.3.1. Tổng quan về EWOM ... 10

1.3.2. Yếu tố trực quan của EWOM ... 11

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ... 13

2.1 Quy trình nghiên cứu ... 13

2.2. Phương pháp nghiên cứu ... 13

2.2.1. Mơ hình nghiên cứu đề xuất ... 13

2.2.2. Xây dựng thang đo ... 13

2.2.3. Nghiên cứu sơ bộ... 15

2.2.4. Nghiên cứu chính thức ... 16

2.2.4.1. Mơ hình chính thức ... 16

2.2.4.2. Nghiên cứu chính thức ... 19

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ... 22

3.1. Mô tả mẫu điều tra ... 22

3.1.1. Thu thập dữ liệu ... 22

3.1.2. Mô tả mẫu khảo sát ... 22

3.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo ... 22

3.2.2. Biến điều tiết ... 24

3.2.2.1. Biến Đánh giá xếp hạng ... 24

3.2.3. Biến phụ thuộc ... 25

3.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu ... 28

3.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu thực tế bằng phân tích hồi quy bội sử dụng SPSS ... 29

3.4.2. Phân tích bằng Process ... 33

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 ... 35

CHƯƠNG 4. KIẾN NGHỊ VÀ KẾT LUẬN ... 37

4.1.Tóm tắt nghiên cứu... 37

4.1.1.Tóm tắt nội dung nghiên cứu... 37

4.1.2.Tóm tắt kết quả nghiên cứu và thảo luận ... 37

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

PHỤ LỤC 1. GỢI Ý PHỎNG VẤN SÂU ... 45

PHỤ LỤC 2. PHIẾU KHẢO SÁT BẢNG CÂU HỎI ... 46

PHỤ LỤC 3 ... 48

... 48

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1. Thang đo ý định mua hàng ... 14

Bảng 3.2. Thang đo Rủi ro nhận thức ... 14

Bảng 3.3. Thang đo Hình ảnh từ người dung ... 15

Bảng 3.4. Thang đo Đánh giá xếp hạng ... 15

Bảng 3.5. Thang đo chính thức của mơ hình nghiên cứu ... 16

Bảng 3.6. Các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu ... 19

Bảng 4.1. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến Rủi ro nhận thức ... 22

Bảng 4.2. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến Đánh giá xếp hạng ... 24

Bảng 4.3. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến Hình ảnh từ người dùng ... 24

Bảng 4.4. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến Ý định mua hàng ... 25

Bảng 4.5. Kết quả kiểm định KMO – Biến độc lập ... 25

Bảng 4.6. Kết quả phân tích phương sai rút trích (biến độc lập) ... 26

Bảng 4.7. Kết quả kiểm định KMO – Biến điều tiết ... 26

Bảng 4.8. Kết quả phân tích phương sai rút trích (biến điều tiết) ... 27

Bảng 4.9. Kết quả phân tích hệ số tải – biến điều tiết ... 27

Bảng 4.10. Kết quả kiểm định KMO ... 28

Bảng 4.11. Kết quả phân tích phương sai rút trích (biến phụ thuộc) ... 28

Bảng 4.19. Phân tích vai trị điều tiết của biến Đánh giá xếp hạng ... 33

Bảng 4.20. Phân tích vai trị điều tiết của biến Hình ảnh từ người dùng ... 34

Bảng 4.21. Regression Weights - biến Đánh giá xếp hạng ... Error! Bookmark not

Bảng 4.22. Regression Weights - biến Hình ảnh từ người dùng . Error! Bookmark not

defined.

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu ... 13

Hình 3.2. Mơ hình nghiên cứu đề xuất ... 13

Hình 3.3. Mơ hình nghiên cứu chính thức ... 16

Hình 4.1. Đồ thị điều tiết biến Đánh giá xếp hạng ... 34

Hình 4.2. Đồ thị điều tiết biến Hình ảnh từ người dùng ... 35

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Vai trò của thương mại điện tử sau thời kỳ bùng phát đại dịch Covid 19 càng trở nên nổi bật. Cụ thể nhất của xu hướng này có thể kể đến sự thay đổi về thói quen của người dùng, họ chuyển từ thói quen mua sắm trực tiếp sang hình thức mua sắm trực tuyến. So với thời điểm trước đại dịch, Việt Nam có hơn 8 triệu người tiêu dùng trực tuyến mới, và hơn 55% trong số đó đến từ các khu vực phi thành thị, tỷ lệ người tiêu dùng thương mại điện tử có xu hướng tăng cao và 99% trong số họ có ý định tiếp tục sử dụng trong tương lai (Ân, 2022). Theo Báo cáo thương mại điện tử Đông Nam Á năm 2020 của Google, Temasek và Bain & Company dự đốn tốc độ tăng trưởng trung bình giai đoạn 2020 - 2025 là 29% và tới năm 2025 quy mô thương mại điện tử nước ta đạt 52 tỷ USD (Vecom, 2021). Thương mại điện tử được đón nhận có ngun nhân từ bối cảnh, ngun nhân chính lại là những lợi ích to lớn do nó mang đến với người dùng, từ tính tiện lợi về khơng gian, thời gian; phong phú về lựa chọn khi khả năng so sánh được tối ưu. Tuy nhiên, không thể phủ nhận những rủi ro mà người dùng cần phải đối mặt: bảo mật thanh toán, bảo vệ dữ liệu, hiệu lực và khả năng thực thi của hợp đồng điện tử, tiết lộ thông tin không đầy đủ và chất lượng sản phẩm (Paynter và Lim, 2001) hay khó đánh giá sản phẩm cũng như các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư trong quá trình mua hàng (Laroche et al., 2005). Tại Việt Nam, thực trạng này biểu hiện bằng hình thức kinh doanh hàng giả, hàng nhái, hàng cấm… không thực hiện thủ tục thông báo, đăng ký website TMĐT, hoặc giả mạo logo đã đăng ký/thông báo với Bộ Công thương và được dự báo trong thời gian tới, tỷ lệ gian lận thương mại trên TMĐT sẽ chiếm tới 50 - 60% so với tổng thể các hình thức gian lận thương mại nói chung (Song Linh, 2022). Do vậy, người mua hàng trực tuyến cảm nhận rủi ro là yếu tố ảnh hưởng quan trọng đến hành vi, ý định mua một mặt hàng trực tuyến. Đó là lý do biến số rủi ro cảm nhận là một mảng nghiên cứu nổi bật liên quan đến giao dịch thương mại điện tử, trong số đó, có thể kể đến rủi ro cảm nhận về tài chính cho rằng người mua sắm trực tuyến có nhiều khả năng bị tổn thất tài chính do sản phẩm không đạt yêu cầu và không xứng đáng với giá phải trả (Featherman và Pavlou, 2003). Hay những rủi ro liên quan đến sản phẩm: không hoạt động tốt như ban đầu được hiển thị trên website, bao gồm cả màu sắc, hình dạng và hình thức bên ngồi (Dai et al., 2014), dịch vụ hoặc sản phẩm kém chất lượng (Ueltschi et al., 2004). Ngồi ra cịn có những rủi ro liên quan đến công cụ bảo mật và thời gian giao hàng do kỳ vọng cao hơn về chất lượng thông tin sản phẩm trên website, giao dịch trực tuyến và tổn thất vận chuyển (Karnik, 2014; Forsithe và cộng sự, 2006; Dai và cộng sự, 2006).

Khi nghiên cứu về chủ đề rủi ro cảm nhận, đặc điểm của sản phẩm cũng làm cho vai trò của nhân tố này có những thay đổi nhất định. Gắn kết sản phẩm là một khái niệm cần quan tâm, thể hiện mối quan hệ giữa nhận thức của người tiêu dùng về sản phẩm và nhu cầu, giá trị và sở thích bên trong của người tiêu dùng (Zaichkowsky

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

1994, Peng và cộng sự 2019), thể hiện sự tập trung của người tiêu dùng vào sản phẩm hoặc tầm quan trọng của sản phẩm đối với cá nhân. Mức độ gắn kết với sản phẩm khác nhau theo từng cá nhân, dựa trên tầm quan trọng và rủi ro được nhận thức của sản phẩm. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng cách người tiêu dùng xử lý thông tin rất khác nhau tùy theo mức độ gắn kết sản phẩm (Zaichkowsky 1994, Peng và cộng sự 2019). Đối với những sản phẩm có tính gắn kết cao, khách hàng có xu hướng tập trung nhiều nguồn lực cho tiến trình ra quyết định mua hàng nhắm hạn chế rủi ro nhận thức. Khi đó, người dùng tìm nhiều nguồn thông tin tham khảo hơn, hoặc tìm đến những nguồn mà họ cho rằng đáng tin cậy hơn và những nhận xét của các khách hàng đã từng sử dụng – một biểu hiện của eWOM – truyền miệng điện tử là một nguồn như vậy. cho nên, eWOM được kỳ vọng tác động điều tiết mối quan hệ giữa rủi ro nhận thức và ý định mua hàng trực tuyến, trường hợp của sản phẩm có mức độ gắn kết cao – sản phẩm gia dụng điện tử.

Trong đó, sự biểu hiện của eWOM qua lời nói, ngơn ngữ vốn đã được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, nhưng các tác nhân trực quan như hình ảnh, âm thanh, hoặc sự kết hợp giữa chúng thì cịn cần thêm các nghiên cứu về cơ chế tác động. Theo nghiên cứu trước đó, các đánh giá điện tử về đặc tính sản phẩm từ người tiêu dùng bao gồm cả video, hình ảnh, cảm xúc… đã trở thành nguồn thông tin hữu ích giúp các khách hàng mới đánh giá chất lượng dịch vụ mà doanh nghiệp cung cấp (Davis và Khazanchi, 2008). Do đó, yếu tố trực quan này được xem là nhân tố quan trọng góp phần thúc đẩy q trình ra quyết định mua của khách hàng, nhất là với các sản phẩm gia dụng điện tử - tính chất liên quan rất cao đến người tiêu dùng (high – involvement) (Kim và Yang, 2020) cũng như tính chất kỹ thuật làm sự rủi ro khi mua sắm tăng cao (Fihartini và cộng sự, 2021; Changchit, 2006).

Sự quan trọng của yếu tố này được nhìn thấy thơng qua một số các nghiên cứu. Đối với các nghiên cứu trên thế giới nhấn mạnh tầm ảnh hưởng của yếu tố trực quan đến nhận thức, thái độ và hành vi người dùng, có thể kể đến các nghiên cứu: đánh giá đặc điểm của phản hồi chứa video ảnh hưởng đến khả năng thuyết phục của video (Hsieh và Tang, 2012), và sau đó ảnh hưởng đến sự chú ý và hành vi của khách hàng. Nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tương hỗ giữa các biến trực quan từ các đánh giá điện tử với chất lượng đánh giá, niềm tin, sự quan tâm đối với sản phẩm, từ đó nâng cao ý định mua hàng của khách hàng (Tom M.Y, Lin Kuan-Yi Lu và Jia-Jhou Wu, 2012). Các nghiên cứu cũng nhận định tầm quan trọng của yếu tố hình ảnh trong nội dung do người dùng tạo (user-generated content UGC) (Zinco và cộng sự, 2020). Kết quả cho thấy rằng các bài đánh giá có hình ảnh được coi là đáng tin cậy hơn và người tiêu dùng cho rằng các bài đánh giá bằng hình ảnh có chất lượng thông tin cao hơn so với các bài đánh giá chỉ chứa văn bản. Hình ảnh do người dùng tạo ảnh hưởng đến ý định và quyết định của khách du lịch đến thăm một điểm đến và các điểm tham quan của nó (Filieri và cộng sự, 2021).

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

Đối với các nghiên cứu trên thế giới liên quan trong lĩnh vực thương mại điện tử, hoặc đánh giá vai trò điều tiết của yếu tố trực quan, những nghiên cứu liên quan được liệt kê dưới đây: Nghiên cứu về mối quan hệ giữa yếu tố rủi ro khi mua hàng online với ý định mua hàng (Sun Young Ahn, JungHwa Hong, 2018) tập trung nghiên cứu sự tác động về biến trực quan là biến điều tiết tác động đến ý định mua hàng sau cùng của người tiêu dùng. Các nghiên cứu chỉ ra vai trò điều tiết của biến niềm tin khi xem xét mối quan hệ giữa biến trực quan và việc hấp thụ các đánh giá điện tử (Lee và Tussyadiah, 2012) và vai trò của biến trực quan đến sự chấp nhận truyền miệng điện tử của khách hàng (Lin và các cộng sự ,2012; Kaur và Singh ,2020).

Ở Việt Nam, một số nghiên cứu chứng minh mối quan hệ giữa niềm tin online, các định kiến của khách hàng và truyền miệng điện tử (Thanh và Bình, 2019). Trong đó, nhóm nghiên cứu có chỉ ra vai trò của biến trực quan đối với niềm tin online và truyền miệng điện tử, từ đó nó có ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng. Ngoài nghiên cứu này, các nghiên cứu trong nước còn lại chủ yếu tập trung vào sự ảnh hưởng nói chung của ewom đến hành vi, thái độ của khách hàng. Bên cạnh đó, có thể thấy sau giai đoạn ảnh hưởng của Covid 19, một bộ phận lớn người dân chuyển dần hình thức làm việc trực tiếp sang làm việc trực tuyến tại gia đình tăng cao. Các loại hình dịch vụ tạm thời dừng hoạt động ảnh hưởng không nhỏ đến các nhu cầu cơ bản của cá nhân: ăn uống, cắt tóc, uống cà phê. Do đó, thời gian ở nhà nhiều dần phát sinh nhiều nhu cầu mua sắm các thiết bị gia dụng điện tử nhằm phục vụ cho các nhu cầu trên.

Như vậy, khoảng trống nghiên cứu còn khá rõ này là động lực cùng với tính phổ biến, sự liên quan cao trong việc mua sắm các sản phẩm gia dụng trên nền tảng thương mại điện tử.

3. Câu hỏi nghiên cứu

- Rủi ro nhận thức ảnh hưởng như thế nào đến ý định mua sắm sản phẩm gia dụng điện tử trên nền tảng thương mại điện tử?

- Các thành phần của yếu tố trực quan, bao gồm hình ảnh từ người dùng và đánh giá xếp hạng có điều tiết mối quan hệ nêu trên khơng? Nếu có, mức độ tác động điều tiết như thế nào?

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

- Vai trò điều tiết của biến trực quan (visual information) lên mối quan hệ giữa rủi ro nhận thức và ý định mua sản phẩm điện tử gia dụng trên nền tảng thương mại điện tử.

Đối tượng khảo sát

Là người dùng mua sắm trên các nền tảng thương mại điện tử, chưa mua sản phẩm điện tử gia dụng trên các nền tảng này.

Phạm vi nghiên cứu

- Quy mơ: Nhóm tác giả chọn 3 nền tảng thương mại điện tử: Lazada, Shopee và Tiki để dễ dàng tiếp cận mẫu vì số lượng khách hàng của các sàn TMĐT này khá lớn và lượng phản hồi cũng rất cao.

- Thời gian: Bảng khảo sát được thực hiện từ 20/01/2023 đến tháng 15/03/2023.

5. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành với sự hỗ trợ từ bảng câu hỏi gửi đến đối tượng khảo sát theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên. Dữ liệu thu thập được phân tích trên phần mềm SPSS, macro PROCESS.

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Nội dung chương 1 liên quan đến việc cung cấp cơ sở lý thuyết để đề xuất mơ hình nghiên cứu, bao gồm khái niệm của các nhân tố chính của mơ hình, biến phụ thuộc là Ý định mua hàng, biến độc lập là rủi ro nhận thức và biến điều tiết là các yếu tố trực quan của eWOM; cách thức phát triển các giả thuyết.

1.1. Ý định mua hàng

Ý định mua hàng là một loại giai đoạn ra quyết định cho biết lý do khách hàng mua sản phẩm và thương hiệu cụ thể trong các điều kiện khác nhau (Kotler và Amstrong, 2010).Ý định mua hàng là tình huống mà khách hàng có xu hướng mua một sản phẩm nhất định trong một điều kiện cụ thể (Shah và cộng sự, 2012). Như vậy, ý định mua hàng là một quá trình tổng hợp, thường liên quan đến nhận thức, hành vi và thái độ của người tiêu dùng.

Khi xem xét khái niệm này ở môi trường trực tuyến, ý định mua hàng được xem là quyết định mà khách hàng đưa ra liên quan đến việc mua hàng từ trang web trực tuyến sau khi đánh giá tất cả các yếu tố mà khách hàng cảm thấy phù hợp (Sanjay và cộng sự 2020).

Ý định mua hàng trên nền tảng thương mại điện tử được định nghĩa là một yếu tố dự đoán hành vi của người tiêu dùng đối với một hành động giao dịch mua bán qua Internet. (Mainardes và cộng sự, 2019). Lý do ý định mua hàng được tìm hiểu, nghiên cứu rộng rãi vì hành vi của khách hàng thường có thể được dự đốn bởi ý định của họ (Hsieh và cộng sự, 2012).

Có nhiều yếu tố được dự báo sẽ ảnh hưởng đến ý định mua hàng, bao gồm: sự thiếu tin tưởng của người tiêu dùng, đặc điểm website (King và cộng sự 2016; Ranganathan và Jha 2007), sự phản kháng của người tiêu dùng đối với tính đổi mới (Goldsmith và Hofacker, 1991), kinh nghiệm trong quá khứ (Ranganathan & Jha, 2007), rủi ro nhận thức (Ashoer & Said, 2016; Ariffin, Mohan và Goh, 2018).

1.2. Rủi ro nhận thức và Ý định mua hàng

Rủi ro nhận thức không phải là rủi ro trong “thế giới thực” ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng mà là nhận thức chủ quan của họ về những rủi ro có thể xảy ra (Bauer, 1960). Trong nghiên cứu khác, định nghĩa rủi ro nhận thức là kỳ vọng về những tổn thất có thể người dùng sẽ phải nhận (Schierz và cộng sự, 2010).

Khách hàng bắt đầu nhận thức được điều đó khi họ phải đối mặt với hai yếu tố là sự không chắc chắn và hậu quả (thường là tiêu cực) (Cox & Rich, 1964; Hong & Cha, 2013). Rủi ro cảm nhận càng cao thì khách hàng càng cần nhiều thơng tin hơn về sản phẩm, do đó nó sẽ ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng có xu hướng phức tạp và lâu hơn, cân nhắc kỹ hơn, thậm chí sẽ khiến khách hàng hủy mua hàng. Do đó, rủi ro cảm nhận trở thành một trong những khái niệm quan trọng và mạnh mẽ nhất trong việc giải thích hành vi trong tiến trình mua của khách hàng, bao gồm cả ý

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

định mua. Thật vậy, nhận thức của người tiêu dùng đối với rủi ro rất quan trọng trong việc xác định hành vi mua hàng của họ (Ko và cộng sự, 2004).

Trong kinh doanh truyền thống, một số nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối quan hệ giữa rủi ro nhận thức với ý định mua, trong đó tập trung vào 5 khía cạnh rủi ro, đó là rủi ro tài chính, rủi ro sản phẩm, rủi ro tâm lý, rủi ro xã hội và rủi ro thời gian (Jacoby & Kaplan, 1972; Roselius, 1971; Stone & Gronhaug, 1993). Vấn đề này đặc biệt được quan tâm khi các giao dịch được số hóa, rủi ro nhận thức được coi là một trong những rào cản chính đối với sự phát triển của thương mại điện tử (Malaquias & Hwang 2016). Bên cạnh những lợi ích về tính tiện ích cho người tiêu dùng thì rủi ro trong mơi trường thương mại điện tử nổi lên rõ ràng, vì người tiêu dùng không kiểm tra thực tế sản phẩm trước khi nhận, ngồi ra khơng có kiến thức đầy đủ về dịch vụ và đảm bảo sau bán hàng hiện có (Torki, Abdolvand, & Harandi 2017; Pappas 2016; Reuber & Fischer 2011). Thêm vào đó, với đặc tính của sản phẩm thiết bị điện tử, tính không chắc chắn bị đẩy lên cao (Sarin, Sego và Chanvarasuth, 2003), dẫn đến rủi ro cảm nhận càng cao, người tiêu dùng thực sự rất cẩn trọng, có xu hướng giảm ý định mua. Họ thường dựa vào các tiêu chí như hình ảnh thương hiệu (Ashoer & Said, 2016), Ewom (Jalilvand & Samiei, 2012) để giảm bớt rủi ro, tăng ý định mua.

Như vậy, từ lý luận và những nghiên cứu trước đây, giả thuyết 1 được đề xuất: H1: Rủi ro nhận thức tác động tiêu cực lên ý định mua sản phẩm thiết bị điện tử trên sàn thương mại điện tử.

1.3. Vai trò điều tiết của yếu tố trực quan 1.3.1. Tổng quan về EWOM

Từ lúc bắt đầu, truyền miệng - word-of-mouth (WOM) – đã là một nguồn tham khảo chính từ ảnh hưởng giữa các cá nhân trong quá trình ra quyết định của người tiêu dùng (Grewal và cộng sự, 2003), Nói cách khác nó đóng vai trị như một hình thức marketing quan hệ (Hennig-Thurau et al. 2004). Truyền miệng điện tử (electronic word of mouth – Ewom) sử dụng nhiều công cụ điện tử với lợi thế cung cấp giao tiếp hai chiều và theo thời gian thực, được xem là nguồn cung cấp thông tin đáng tin cậy (Varadarajan and Yadav, 2002), đặc biệt nó trở thành một trong những nguồn tham khảo phổ biến khi thực hiện giao dịch trên sàn thương mại điện tử dưới hình thức các nhận xét (feedback). Trong bối cảnh này, eWOM đề cập đến mọi nhận định tích cực hoặc tiêu cực của người tiêu dùng thực tế và trước đây về một sản phẩm hoặc một công ty thông qua Internet (Hennig và cộng sự 2004; Cheung & Thadani 2012). Lý thuyết ảnh hưởng xã hội (social influence theory) được sử dụng để giải thích sự ảnh hưởng của EWOM. Cụ thể, sự ảnh hưởng đến một cá nhân có thể theo hai cơ chế: ảnh hưởng thơng tin và ảnh hưởng quy phạm (Deutsh and Gerard, 1955). Ảnh hưởng thông tin cho rằng các cá nhân tìm kiếm thơng tin từ người khác làm bằng chứng thực tế nhằm củng cố niềm tin. Ảnh hưởng quy phạm thì nhấn mạnh vào việc các cá nhân tìm kiếm những lợi ích từ người khác và cố gắng né tránh những bất lợi. như vậy, kết hợp

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

hai cơ chế, có thể khẳng định rằng người dùng coi trọng những thông tin từ phản hồi (EWOM) như là kênh tham khảo chính, nó thuyết phục khách hàng và hình thành thái độ, niềm tin và hành vi của họ. Cho nên, giả thuyết về vai trò điều tiết của EWOM lên mối quan hệ giữa rủi ro nhận thức và ý định mua hàng được đặt ra.

1.3.2. Yếu tố trực quan của EWOM

Theo lý thuyết Dual Coding Theory (Paivio 1986; 1991), tác nhân kích thích có thể chia làm hai nhóm chính là tác nhân liên quan đến từ ngữ (verbal cues) và nhóm tác nhân phi từ ngữ - tác nhân trực quan (visual cues). Nhóm tác nhân từ ngữ bao gồm nội dung ngữ nghĩa (ví dụ như lời nói khen hay chê về tính năng sản phẩm một cách chính xác) hay tính phổ biến (ví dụ số sản phẩm đã được bán ra). Nhóm tác nhân trực quan được định nghĩa là “tất cả các hình ảnh được đăng bởi người đánh giá và hướng đến những người tiêu dùng khác (một hình thức truyền thơng) khi đánh giá các đặc điểm của một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể” (Davis & D. Khazanchi, 2008). Tác nhân trực quan cung cấp thông tin phong phú của người từng dùng sản phẩm/dịch vụ, giúp khách hàng tiềm năng đánh giá, nhận định về sản phẩm/dịch vụ (Reyes, Thompson & Bower 1980). Cụ thể hơn, nó tác động vào quá trình xử lý nhận thức theo tiến trình trung tâm – phù hợp với nhóm sản phẩm có tính liên quan cao như sản phẩm gia dụng điện tử.

Tác nhân trực quan bao gồm a) đánh giá xếp hạng (1 điểm hay 5 điểm/sao) và b) hình ảnh về sản phẩm từ người dùng (Filieri, Lin, Pino, Alguezaui và Inversini, 2021). Trong phạm vi nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng cách hiểu này về nhóm tác nhân trực quan (visual cues) của các phản hồi (review) – là một biểu hiện cụ thể của Ewom. Đánh giá xếp hạng được định nghĩa là thông tin trực quan liên quan đến hiệu suất tổng thể hoặc mức độ hài lòng về sản phẩm hoặc dịch vụ được thể hiện bởi tất cả người tiêu dùng đã truy cập, đánh giá và xếp hạng dịch vụ/sản phẩm trên một trang web hay nền tảng cụ thể (Filieri, Lin, Pino, Alguezaui & Inversini, 2021). Các đánh giá xếp hạng là thông tin trực quan ngắn gọn nhưng ấn tượng về đánh giá của người đã mua sắm sản phẩm và chúng thường được trình bày dưới dạng biểu tượng ngơi sao (ví dụ: hệ thống xếp hạng 5 sao) (Filieri, 2015; Filieri và cộng sự, 2020). Với ấn tượng này, tính khơng chắc chắn – một phần của rủi ro cảm nhận được tác động, làm thay đổi mối quan hệ với ý định mua hàng, cho nên giả thuyết được phát biểu:

H2a: Đánh giá xếp hạng điều tiết mối quan hệ của rủi ro nhận thức lên ý định mua hàng của khách hàng sản phẩm điện tử gia dụng.

Hình ảnh từ người dùng là hình ảnh được đính kèm trong phản hồi, nó mang tính khách quan hơn là một nhận xét với từ ngữ được cho là chủ quan từ cá nhân người viết phản hồi (Albers & James, 1988). Nghiên cứu cho thấy rằng ảnh do các khách hàng khác đăng giúp người đọc phản hồi thuận lợi cho q trình xử lý thơng điệp có hệ thống (Lee & Shin, 2014) và chúng cũng được coi là đáng tin cậy hơn ảnh do nhãn hàng/người bán tạo ra (Filieri, 2015), trơng bóng bẩy, đắt tiền và được sắp xếp hoàn

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

hảo (O'Connor, 2008; Marder và cộng sự, 2019). Khi (các) hình ảnh từ phản hồi được cho là đáng tin cậy hơn thì sự tác động của rủi ro nhận thức lên ý định mua hàng sẽ có sự thay đổi, do đó vai trị điều tiết của Hình ảnh từ người dùng được phát biểu như sau: H2b: Hình ảnh từ người dùng điều tiết mối quan hệ của rủi ro nhận thức lên ý định mua hàng của khách hàng sản phẩm điện tử gia dụng.

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Chương 1 đã đưa ra một số lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu. Bên cạnh đó, chương này cũng đã trình bày và nhận xét một số nghiên cứu của các tác giả về ảnh hưởng của rủi ro nhận thức đến ý định mua cũng như sự tác động của các yếu tố trực quan đến quyết định mua hàng online, từ đó làm cơ sở xây dựng mơ hình nghiên cứu.

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Chương 2 mô tả cách thức tiến hành nghiên cứu: các bước trong quy trình nghiên cứu, thảo luận về phương pháp nghiên cứu, biến quan sát cho các biến và cách thức phân tích dữ liệu.

2.1 Quy trình nghiên cứu

Hình 2.1. Quy trình nghiên cứu 2.2. Phương pháp nghiên cứu

2.2.1. Mơ hình nghiên cứu đề xuất

Hình 2.2. Mơ hình nghiên cứu đề xuất

Rất nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ trực tiếp giữa rủi ro nhận thức, hình ảnh trực quan và ý định mua hàng. Tuy nhiên, theo như lập luận ở cơ sở lý thuyết thì nhóm tác giả đang tập trung vào việc đánh giá vai trị của hình ảnh trực quan dưới góc độ là biến điều tiết tác động lên mối quan hệ giữa rủi ro nhận thức và ý định mua hàng, trong đó hình ảnh trực quan bao gồm hai nhân tố: đánh giá xếp hạng và hình ảnh từ người dùng.

2.2.2. Xây dựng thang đo

2.2.2.1. Thang đo Ý định mua hàng

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

- Định nghĩa thang đo: Ý định mua hàng là nỗ lực có ý thức của người tiêu dùng để lựa chọn sản phẩm hoặc dịch vụ, có thể được tạo ra khi ấn tượng hoặc thái độ dành cho người tiêu dùng đáp ứng mong đợi của họ (Spears và Singh, 2004).

- Xây dựng thang đo: Thang đo này gồm 4 biến quan sát

Bảng 2.1. Thang đo ý định mua hàng Mã

khảo

PI1 Tôi sẽ ủng hộ việc mua các sản phẩm gia dụng điện tử thông qua các trang TMĐT

(Spears và Singh, 2004). PI2 Tôi sẽ mua sắm các dụng cụ gia dụng điện tử trên các trang

TMĐT trong thời gian đến

PI3 Tôi sẽ mua sắm các dụng cụ gia dụng điện tử trên các trang TMĐT nhiều hơn

PI4 Tôi sẽ giới thiệu người khác mua dụng cụ gia dụng điện tử trên trang TMĐT

2.2.2.2. Thang đo Rủi ro nhận thức

- Định nghĩa thang đo: Rủi ro nhận thức được trong bối cảnh internet được định nghĩa là kỳ vọng thua lỗ được xác định một cách chủ quan của người mua hàng trên internet khi dự tính mua hàng trực tuyến cụ thể (Forsythe & Shi, 2003).

- Xây dựng thang đo: Thang đo này gồm 5 biến quan sát

Bảng 2.2. Thang đo Rủi ro nhận thức Mã

khảo

PR1 Tôi không yên tâm khi thanh toán trong giao dịch mua sắm trực tuyến

(Forsythe & Shi, 2003). PR2 Tôi không yên tâm khi cung cấp những thông tin cá nhân cho

PR5 Tôi không tin tưởng các trang web TMĐT giao hàng đúng hẹn

2.2.2.3. Thang đo Hình ảnh từ người dùng

</div>Trang 17<div class="page_container" data-page="17">

- Định nghĩa thang đo: Hình ảnh từ người dùng là hình ảnh tín hiệu trực quan do người tiêu dùng đã sử dụng tạo và chia sẻ trực tuyến dưới dạng hình ảnh (Albers & James, 1988).

- Xây dựng thang đo: Thang đo này gồm 4 biến quan sát

Bảng 2.3. Thang đo Hình ảnh từ người dung Mã

khảo

UG1 Hình ảnh từ các đánh giá giúp tơi có cái nhìn khách quan về sản phẩm gia dụng điện tử

Raffaele Filieri et al.,

2021 UG2 Hình ảnh từ các đánh giá giúp tôi hiểu thêm về sản phẩm gia

2.2.2.4. Thang đo Đánh giá xếp hạng

- Định nghĩa thang đo: Đánh giá xếp hạng: là thông tin trực quan về hiệu suất tổng thể hoặc mức độ hài lòng về sản phẩm hoặc dịch vụ được thể hiện bởi tất cả người tiêu dùng đã truy cập, đánh giá và xếp hạng dịch vụ/sản phẩm trên một nền tảng cụ thể (Filieri, 2015).

- Xây dựng thang đo: Thang đo này gồm 4 biến quan sát

Bảng 2.4. Thang đo Đánh giá xếp hạng Mã

khảo

PH1 Các Đánh giá xếp hạng giúp tôi xác định sản phẩm gia dụng điện tử của nhà cung cấp nào được mua nhiều nhất

Raffaele Filieri et al.,

2021 PH2 Các Đánh giá xếp hạng định hướng cho các quyết định chọn

loại sản phẩm gia dụng điện tử của tôi

PH3 Các Đánh giá xếp hạng giúp tôi xác định loại sản phẩm gia dụng điện tử nào được mua nhiều nhất

PH4 Các Đánh giá xếp hạng giúp tôi giúp tôi giảm bớt thời gian cân nhắc lựa chọn về loại sản phẩm gia dụng điện tử

2.2.3. Nghiên cứu sơ bộ

</div>Trang 18<div class="page_container" data-page="18">

Bên cạnh thang đo tham khảo từ các nghiên cứu trước, nhóm tác giả thực hiện nghiên cứu sợ bộ bằng phương pháp định tính nhằm điều chỉnh thang đo cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam tình hình hậu Covid-19. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp thảo luận nhóm để thu thập ý kiến của 10 người tiêu dùng – những người có tham gia mua sắm hàng điện tử gia dụng trên sàn thương mại điện tử. Bảng câu hỏi thăm dò ý kiến khách hàng (Phụ lục 1) được dùng để khai thác tối đa các ý kiến và quan điểm của người dùng về các biến rủi ro nhận thức, hình ảnh từ người dùng, đánh giá xếp hạng và ý định mua hàng. Kết quả cho thấy hầy hết các ý kiến đều xoay quanh nội dung câu hỏi đã được xây dựng ở trên về thang đo của các biến.

2.2.4. Nghiên cứu chính thức

Từ kết quả nghiên cứu định tính, nhóm tác giả giữ nguyên lại thang đo đã xây dựng ban đầu, điều chỉnh lại một số cách dùng từ cho phù hợp và tránh gây hiểu lầm cho người tham gia khảo sát. Bảng câu hỏi chính thức (Phụ lục 2) sẽ được phát ra nhằm mục đích thu thập dữ liệu sơ cấp. Nhóm tác giả sử dụng phần mề SPSS 22.0 để tiến hành phân tích dữ liệu. Sau khi làm sạch dữ liệu, nhóm tác giả tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo. Tiếp theo đó, phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng nhằm phân nhóm các biến trước khi đưa vào phân tích hồi quy và đánh giá vai trị điều tiết của biến Đánh giá xếp hạng và Hình ảnh từ người dùng.

2.2.4.1. Mơ hình chính thức

Mơ hình nghiên cứu chính thức được giữ nguyên như đã đề xuất ban đâu: Đánh giá tác động của biến điều tiết hình ảnh trực quan (Đánh giá xếp hạng và Hình ảnh từ người dùng).

Hình 2.3. Mơ hình nghiên cứu chính thức

Bảng câu hỏi chính thức phục vụ cho nghiên cứu được thể hiện trong bảng 3.5 dưới đây

Bảng 2.5. Thang đo chính thức của mơ hình nghiên cứu

</div>Trang 19<div class="page_container" data-page="19">

UG1 Hình ảnh từ các đánh giá giúp tơi có cái nhìn khách quan về sản phẩm gia dụng điện tử

UG2 Hình ảnh từ các đánh giá giúp tơi hiểu thêm về sản phẩm gia dụng điện tử

UG3 Hình ảnh từ các đánh giá cung cấp thông tin về sản phẩm gia dụng điện tử

UG4 Hình ảnh từ các đánh giá thu hút sự quan tâm của tôi về sản phẩm gia dụng điện tử

Biến đánh giá xếp hạng

PH1 Các Đánh giá xếp hạng giúp tôi xác định sản phẩm gia dụng điện tử của nhà cung cấp nào được mua nhiều nhất PH2 Các Đánh giá xếp hạng định hướng cho các quyết định

chọn loại sản phẩm gia dụng điện tử của tôi

PH3 Các Đánh giá xếp hạng giúp tôi xác định loại sản phẩm gia dụng điện tử nào được mua nhiều nhất

PH4 Các Đánh giá xếp hạng giúp tôi giúp tôi giảm bớt thời gian cân nhắc lựa chọn về loại sản phẩm gia dụng điện tử

Biến Ý định mua hàng

PI1 Tôi sẽ ủng hộ việc mua các sản phẩm gia dụng điện tử thông qua các trang TMĐT

PI2 Tôi sẽ mua sắm các dụng cụ gia dụng điện tử trên các trang TMĐT trong thời gian đến

PI3 Tôi sẽ mua sắm các dụng cụ gia dụng điện tử trên các trang TMĐT nhiều hơn

PI4 Tôi sẽ giới thiệu người khác mua dụng cụ gia dụng điện tử

</div>Trang 20<div class="page_container" data-page="20">

Thành phần BQS Chỉ báo

trên trang TMĐT

</div>Trang 21<div class="page_container" data-page="21">

2.2.4.2. Nghiên cứu chính thức

a. Mẫu điều tra

Mặc dù số lượng mẫu khơng đánh giá hết được độ chính xác của nghiên cứu, tuy nhiên, theo như thống kê, kích thước mẫu càng lớn thì sai lệch với tổng thể càng nhỏ, tính đại điện tổng thể càng cao. Với các mơ hình nghiên cứu có số lượng biến lớn thì kích thước mẫu thường phải lớn hơn 100 (Hair, 1998). Trong khi đó, Guilford (1954) đề nghị mức 200 cho kích thước mẫu tối thiểu. Tuy nhiên, hầu hết các học giả đề nghị kích thước mẫu theo khoảng: dưới 100: mẫu kém, dưới 200: tạm được, dưới 300: mẫu tốt, từ 500 trở lên: rất tốt (Comrey và Lee, 1992; MacCallum, 1999).

Bên cạnh đó, một số nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu phụ thuộc vào số lượng biến quan sát. Theo Gorsuch (1983), tỷ lệ này là 1:5, tức là cứ mỗi biến quan sát thì cần 5 bảng trả lời. Tỷ lệ này cũng gần với con số mà Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) đề nghị: 1:5 hoặc 1:4. Theo như cách tính kích thước mẫu này, đề tài có 17 câu hỏi, số lượng bảng câu hỏi cần phát ra là 75 bảng, tuy nhiên, theo như đã giải thích ở trên, để đảm bảo tính chính xác cao cho nghiên cứu và tình hình tài chính, nhóm tác giả lựa chọn mức bảng câu hỏi phát ra là 250 để đảm bảo tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu.

b. Kết cấu bảng câu hỏi

Bảng câu hỏi được chia làm 2 phần:

+ Phần 1: Khai thác thơng tin nhân khẩu học

Mục đích của bảng này nhằm chọn lọc đối tượng khách hàng (điện tử gia dụng) nên phần nội dung này là cần thiết. Bên cạnh đó, các thơng tin về giới tính, độ tuổi giúp nhóm tác giả đánh giá được những khác biệt về hành vi của khách hàng (cụ thể ở đây là môi quan hệ giữa rủi ro nhận thức và ý định mua hàng có sự khác biệt giữa các đối tượng khác nhau khi nhận được các kích thích về hình ảnh trực quan hay khơng).

+ Phần 2: Phần chính

Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 7 mức độ: từ mức 1: Rất không đồng ý đến mức 7: Rất đồng ý. Bởi vì số lượng câu hỏi trong bảng khảo sát không nhiều (17 câu hỏi) nên việc chia nhỏ mức độ đánh giá giúp nhóm tác giả nhắm bắt chính xác hơn cảm xúc của người trả lời.

Bảng 2.6. Các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu Nhân tố

Thông tin chung

</div>Trang 22<div class="page_container" data-page="22">

Nhân tố

Thông tin về các biến số đánh giá vai trò điều tiết của đánh giá xếp hạng và hình ảnh từ người dùng đến mối quan hệ của rủi ro nhận thức và ý định mua hàng

Đánh giá về các biến độc lập và điều tiết trong mô

Các quan sát đánh giá về ý định mua

c. Phương pháp phân tích dữ liệu

Sau khi thu thập và làm sạch dữ liệu, nhóm tác giả sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để xử lý dữ liệu. Một số phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này gồm:

- Thông kê mô tả: phương pháp này được sử dụng cho các biến: độ tuổi, giới

tính, tần suất mua hàng. Mục đích của phân tích này nhằm cung cấp cho người đọc những đánh giá ban đầu về bản chất của hiện tượng, từ kết quả này, người đọc sẽ thực hiện những nghiên cứu sâu hơn để nắm rõ bản chất của hiện tượng.

- Kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha: bước đánh giá này giúp loại bỏ các biến rác, giữ lại các biến phù hợp để thực hiện các nghiên cứu tiếp theo – phân tích nhân tố khám phá EFA. Theo Nunnally and Burnstein (1994), hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.6 trở lên được coi là phù hợp để giữ lại mơ hình nghiên cứu đối với các nghiên cứu mới, những nghiên cứu cũ yêu cầu múc 0.7; trong đó Cronbach’s Alpha biến con không lớn hơn biến tổng và hệ số hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3.

- Phân tích nhân tố khám phá EFA: bước này nhằm mục đích gộp các dữ liệu thành từng nhóm biến đảm bảo

+ Hệ số KMO: xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị của hệ số này không nhỏ hơn 0.5 với mức ý nghĩa Sig. ≤ 0.05

+ Kiểm định Bartlett’s test of sphericity: nhằm đánh giá tính tương quan giữa

</div>Trang 23<div class="page_container" data-page="23">

các biến quan sát trong nhân tố, sig Bartlett’s Test < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau

+ Trị số Eigenvalue: dùng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA, những nahan tố có trị số Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình.

+ Tổng phương sai trích u cầu lớn hơn 50% để đánh giá mức cô đọng của các nhân tố

+ Hệ số tải nhân tố thể hiện mối tương quan giữa các biến quan sát với nhân tố. Giá trị này càng cao chứng tỏ mối quan hệ giữa biến quan sát và nhân tố càng tốt (theo Hair và cộng sự (2010) mức tối thiểu là 0.3).

- Hồi quy tuyến tính: phương pháp này nhằm định lượng mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc

+ Kiểm định F nhằm đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Mơ hình chỉ có ý nghĩa thống kê khi sig. < 0.05

+ Hệ số R2 : đo sự phù hợp của mơ hình lý thuyết so với thực tế. Hệ số này càng gần 1 chứng tỏ các biến độc lập giải thích tốt cho sự biến động của biến phụ thuộc, ít bị tác động bởi các yếu tố ngồi mơ hình và ngược lại.

+ Ngồi ra, cần kiểm tra ý nghĩa của các biến độc lập trong mơ hình, tương tự như trên, những biến độc lập có sig.<0.05, với hệ số hồi khi khác 0 chứng tỏ biến độc lập có có mối quan hệ với biến phụ thuộc.

+ Hệ số B cho thấy mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc

+ Hệ số phóng đại (VIF) nhằm đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy. Theo Hair (2009), hệ số VIF càng cao thì khả năng đa cộng tuyến càng lớn, đối với các nghiên cứu kỹ thuật thì hệ số VIF > 10 thì được coi là có hiện tượng đa cộng tuyến, đối với các nghiên cứu kinh tế, chỉ số này khơng được lớn hơn 2.

TĨM TẮT CHƯƠNG 2

Chương này trình bày các vấn đề liên quan đến việc thiết kế một nghiên cứu chính thức, đi từ mục tiêu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu sử dụng trong nghiên cứu này (từ nghiên cứu định tính đến nghiên cứu định lượng), sau đó đề xuất mơ hình nghiên cứu chính thức, hệ thống giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu và xây dựng thang đo cho các thành phần trong mơ hình nghiên cứu, thiết kế bảng câu hỏi khảo sát để phục vụ cho việc thu thập dữ liệu cho nghiên cứu chính thức. Sau đó giới thiệu về các phương pháp xử lý dữ liệu trong nghiên cứu chính thức này.

</div>Trang 24<div class="page_container" data-page="24">

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 3 sử dụng các kỹ thuật phân tích định lượng liên quan đến phần mềm SPSS, macro PROCESS để đánh giá sự ảnh hưởng của rủi ro nhận thức đến ý định mua hàng và vai trò điều tiết của các yếu tố trực quan thuộc EWOM.

3.1. Mô tả mẫu điều tra 3.1.1. Thu thập dữ liệu

Nhóm tác giả sử dụng phương pháp khảo sát để thu thập dữ liệu cơ cấp. Số lượng bảng câu hỏi phát ra là 250 bảng từ ngày 20/01/2023 đến 15/03/2023 thông qua 3 phương pháp: phỏng vấn trực tiếp, gửi email và mạng xã hội.

3.1.2. Mô tả mẫu khảo sát

Số lượng bảng câu hỏi phát ra là 250 bảng, chỉ 207 bảng nhận về cho thấy người tiêu dùng có mua hàng điện tử gia dụng trên nền tảng thương mại điện tử, trong đó, loại bỏ 33 bảng câu hỏi đánh thiếu câu trả lời và đánh giá một phía. Tổng số bảng câu hỏi hợp lệ nhận về là 174 bảng, trong đó nam chiếm 61.49%, nữ chiếm 38.51%. Nhóm đối tượng từ 20 đến 39 tuổi có tỷ lệ mua sắm trên sàn thương mại điện tử nhiều nhất với tần suất 5-10 lần/năm, tuy nhiên nhóm đối tượng từ 30 đến 49 tuổi là nhóm thường xuyên mua các thiết bị điện tử, điện gia dụng nhiều nhất (Phụ lục 3).

3.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Đây là bước xử lý nhằm làm sạch dữ liệu trước khi phân tích nhân tố EFA. Điều kiện Cronbach’s Alpha biến tổng lớn hơn 0.6 và các chỉ số của biến quan sát không lớn hơn biến tổng, hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3.

3.2.1. Biến độc lập – Rủi ro nhận thức

Bảng 3.1. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến Rủi ro nhận thức Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Alpha nếu loại biến này Alpha = 0.942

</div>Trang 25<div class="page_container" data-page="25">

biến tổng và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (thoả mãn điều kiện). Như vậy, nhân tố Rủi ro nhận thức đạt yêu cầu để thực hiện phân tích nhân tố EFA.

</div>Trang 26<div class="page_container" data-page="26">

3.2.2. Biến điều tiết

3.2.2.1. Biến Đánh giá xếp hạng

Bảng 3.2. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến Đánh giá xếp hạng Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Alpha nếu loại biến này Alpha = 0.927

3.2.2.2. Biến Hình ảnh từ người dùng

Bảng 3.3. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến Hình ảnh từ người dùng Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Alpha nếu loại biến này Alpha = 0.884

</div>Trang 27<div class="page_container" data-page="27">

3.2.3. Biến phụ thuộc

Bảng 3.4. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến Ý định mua hàng Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Alpha nếu loại biến này Alpha = 0.852

3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA

3.3.1. Biến độc lập – Rủi ro nhận thức

Dữ liệu sau khi đã làm sạch ở Cronbach Alpha sẽ được sử dụng vào phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm tra độ hội tụ của các biến quan sát bằng phương pháp rút trích principal components với phép quay varimax.

Bảng 3.5. Kết quả kiểm định KMO – Biến độc lập KMO and Bartlett's Test

Bartlett's Test of Sphericity

</div>Trang 28<div class="page_container" data-page="28">

Bảng 3.6. Kết quả phân tích phương sai rút trích (biến độc lập) Total Variance Explained

Cumulative %

3.3.2. Biến điều tiết

Bảng 3.7. Kết quả kiểm định KMO – Biến điều tiết KMO and Bartlett's Test

Bartlett's Test of Sphericity

</div>Trang 29<div class="page_container" data-page="29">

Bảng 3.8. Kết quả phân tích phương sai rút trích (biến điều tiết) Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings Tota

% of Varianc

Cumulative %

Total

% of Varianc

Cumulative %

Total

% of Varianc

Cumulative %

2 51.027 51.027 4.08

2 51.027 51.027 3.27

7 40.958 40.958

2 27.402 78.429 2.19

2 27.402 78.429 2.99

</div>Trang 30<div class="page_container" data-page="30">

3.3.3. Biến phụ thuộc – Ý định mua

Bảng 3.10. Kết quả kiểm định KMO KMO and Bartlett's Test

Bartlett's Test of Sphericity

Bảng 3.11. Kết quả phân tích phương sai rút trích (biến phụ thuộc) Total Variance Explained

Extraction Method: Principal Component Analysis.

3.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu

Mục tiêu chính của đề tài là kiểm tra vai trò điều tiết của hình ảnh trực quan (đánh giá xếp hạng và hình ảnh từ người dùng). Theo Baron & Kenny (1986) thì biến điều tiết được xác nhận khi nó thoả mãn cả 2 điều kiện:

+ Biến điều tiết khơng có mối quan hệ với cả biến độc lập và biến phụ thuộc + Tích số mối quan hệ của biến điều tiết và biến độc lập có sự tác động lên biến phụ thuộc

Tuy nhiên, cách tiếp cận mới chỉ cần đáp ứng điều kiện sau tức là tích mối quan

</div>Trang 31<div class="page_container" data-page="31">

hệ của biến điều tiết và biến độc lập có sự tác động lên biến phụ thuộc thì biến được xem là biến điều tiết.

3.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu thực tế bằng phân tích hồi quy bội sử dụng SPSS

3.4.1.1. Phân tích ma trận tương quan

Tương quan Pearson được sử dụng khi phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa các biến định lượng với nhau. Trong mơ hình này có 3 loại biến: biến độc lập, biến phụ thuộc và biến điều tiết. Do đó cần kiểm tra tính tương quan giữa các cặp biến với nhau nhằm xem xét mối quan hệ của chúng có đủ điều kiện để thực hiện hồi quy không.

Bảng 3.12. Ma trận tương quan Correlations

Cũng từ kết quả bảng Pearson cho thấy giá trị sig giữa các biến độc lập và điều tiết cũng bằng 0.000 nghĩa là các biến này cũng có mối quan hệ tương quan với nhau, tuy nhiên hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.7 nên kết luận có thể có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến này. Do đó, cần phân tích hồi quy tuyến tính cho cả 3 biến gồm: biến độc lập và 2 biến điều tiết để đánh giá chỉ số VIF nhằm kiểm tra hiện tượng đa

</div>Trang 32<div class="page_container" data-page="32">

cộng tuyến (nếu VIF lớn hơn 10 đối với nhóm ngành kỹ thuật và lớn hơn 2 đối với nhóm ngành kinh tế).

3.4.1.1. Phân tích hồi quy

Như đã phân tích ở trên, mục tiêu của nghiên cứu nhằm đánh giá vai trò của biến điều tiết (đánh giá xếp hạng và hình ảnh từ người dùng) lên mối quan hệ của biến độc lập (rủi ro nhận thức) và biến phụ thuộc (ý định mua hàng) chứ không phải mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập, biến phụ thuộc. Tuy nhiên vì nghi ngờ xảy ra hiện tương đa cộng biến giữa biến độc lập và các biến điều tiết, nhóm tác giả thực hiện phân tích hồi quy để loại trừ khả năng này.

a. Biến điều tiết – Đánh giá xếp hạng

Để tránh tình trạng đa cộng tuyến ảo, nhóm tác giả thực hiện chuẩn hố các biến trong mơ hình và thực hiện hồi quy các biến: Ý định mua hàng (ZPI), Rủi ro nhận thức (ZPR), Đánh giá xếp hạng (ZPH) và tích biến độc lập và điều tiết (INTPH = ZPR* ZPH). Mục tiêu của việc chuẩn hố biến nhằm mục đích làm mất đi khả năng đa cộng tuyến giả do mối quan hệ tích số giữa Rủi ro nhận thức*Hình ảnh từ người dùng và Rủi ro nhận thức*Đánh giá xếp hạng. Kết quả thu được như sau:

Bảng 3.13. Model Summaryb – Đánh giá xếp hạng

a. Dependent Variable: Zscore(PI)

b. Predictors: (Constant), INTPH, Zscore(PH), Zscore(PR)

</div>