LUẬN VĂN THẠC SĨ : TÁC ĐỘNG CỦA SỰ TIN TƯỞNG VÀO CƠ SỞ HẠ TẦNG INTERNET, ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI, CÁC YẾU TỐ CỦA TRANG WEB ĐẾN SỰ SẲN LÒNG MUA HÀNG TRỰC TUYẾN CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TPHCM

Dua cho em na





















B GIÁO DC VĨ ĨO TO
TRNG I HC KINH T TP. HCM

TRN QUC HÙNG





TÁC NG CA S TIN TNG VÀO C S H TNG
INTERNET, NH HNG XÃ HI, CÁC YU T CA
TRANG WEB N S SN LÒNG MUA HÀNG TRC
TUYN CA NGI TIÊU DÙNG TI TP.HCM






LUN VN THC S KINH T







Tp. H Chí Minh, nm 2014

B GIÁO DC VĨ ĨO TO
TRNG I HC KINH T TP. HCM




TRN QUC HÙNG



TÁC NG CA S TIN TNG VÀO C S H TNG
INTERNET, NH HNG XÃ HI, CÁC YU T CA
TRANG WEB N S SN LÒNG MUA HÀNG TRC
TUYN CA NGI TIÊU DÙNG TI TP.HCM



Chuyên ngành : Qun tr kinh doanh
Mã s : 60340102




LUN VN THC S KINH T

NGI HNG DN KHOA HC: TS. T TH KIU AN



Tp. H Chí Minh, nm 2014









LI CAM OAN

Tôi xin cam đoan lun vn “ Tác đng ca s tin tng vào c s h tng internet,
nh hng xã hi, các yu t trang web đn s sn lòng mua hàng trc tuyn ca ngi
tiêu dùng ti TP.HCM ” là công trình nghiên cu đc lp, nghiêm túc ca tôi. Mi tài liu
và s liu trong lun vn đu có ngun gc rõ ràng, đáng tin cy và đc x lý khách
quan, trung thc. Nu có s gian ln nào tôi xin hoàn toàn chu trách nhim v ni dung
lun vn ca mình.

TP.HCM, tháng 06 nm 2014

Trn Quc Hùng

MC LC

Trang ph bìa
Li cam đoan
Mc lc

Danh mc các t vit tt
Danh mc hình v
Danh mc bng biu

CHNG 1. TNG QUAN V  TÀI NGHIÊN CU 1
1.1. Lý do chn đ tài 1
1.2. Mc tiêu ca đ tài nghiên cu 3
1.3. i tng và phm vi nghiên cu 4
1.4. Phng pháp nghiên cu 4
1.5. ụ ngha ca đ tài 4
1.6. Kt cu ca đ tài nghiên cu 4
CHNG 2. C S LÝ THUYT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CU 6
2.1. C s lý thuyt 6
2.1.1. Thng mi đin t (TMT) 6
2.1.2. Thng mi đin t gia doanh nghip vi khách hàng (B2C) 6
2.2. Mt s nghiên cu trc đây 8
2.3. Mô hình nghiên cu đ xut : 23
2.4. Xây dng gi thuyt nghiên cu 24
(1) Mua sm trc tuyn (Online Shopping) 24
(2) Sn lòng đ mua trc tuyn (Willingness to purchase online) 25
(3) Tin tng vào c s h tng Internet (Trust in the Intemet structure) 25
(4) nh hng xã hi (Social Influence) 26

(5) Các yu t ca trang Web 27
2.5. Tóm tt chng 2 28
CHNG 3. PHNG PHÁP NGHIểN CU 30
3.1. Thit k nghiên cu 30
3.2. Quy trình nghiên cu 30
3.3. Thang đo lng các khái nim nghiên cu 31
3.3.1. Tin tng vào c s h tng internet 31
3.3.2. nh hng xã hi (Social Influence) 32
3.3.3. Các yu t ca trang web 32
3.3.3. Sn lòng đ mua trc tuyn (Willingness to purchase online) 33
3.4. Phân tích d liu: 33
3.5. Nghiên cu đnh tính 34
3.6. Nghiên cu chính thc 38
3.6.1. Thit k mu 38
3.6.2. Thu thp d liu 39
3.6.3. Phân tích d liu: 39
3.6.4. ánh giá s b thang đo 39
3.7. Tóm tt chng 3 40
CHNG 4. KT QU NGHIÊN CU 41
4.1. Gii Thiu 41
4.2. Mô t mu kho sát và đánh giá các bin nghiên cu 41
4.2.1. Mô t mu kho sát 41
4.2.2. áng giá thang đo 42
4.3. Kim đnh mô hình và gi thuyt nghiên cu 47
4.3.1. Xem xét mi tng quan gia các bin thành phn 47
4.3.2. Phân tích hi quy 49
4.4. Phân tích gía tr trung bình ca thang đo các yu t tin tng vào c s h

4.5. Tóm tt 58
CHNG 5. HĨM ụ CHO NHĨ QUN TR 60
5.1. Gii thiu 60
5.2. Hàm ý cho nhà qun tr 60
5.3. Hn ch và hng nghiên cu tip theo 62
TÀI LIU THAM KHO
PH LC

DANH MC T VIT TT

EFA Exploring Factor Analysing – phân tích nhân t khám phá
CR – Cronbach alpha
SPSS - Statistical Package for the Social Sciences – chng trình phân tích thng kê khoa
hc.
B2C – Business to consumer

TMT: Thng mi đin t
CNTT – Công ngh thông tin
CTG – Các tác gi
ET Al – Và cng s
DN – Doanh nghip
TP. HCM – Thành ph H Chí Minh























DANH MC HỊNH V

Hình 2.1 Thuyt hành đng hp lý (Fishbein & Ajzen 1975, trích theo Yann Truong,
2009) 7
Hình 2.2 Thuyt hành vi d đnh (Ajzen, 1991ầầầầầầầầầầầầầầầầ 8
Hình 2.3. Mô hình nghiên cu các yu t tin tng vào các ca hàng trc tuyn
( Jarvenpaa et al. , 2000)ầầầầầầầầầầầầầầầ 9
Hình 2.4. Mô hình nghiên cu s tin tng ca ngi tiêu dùng trong mua sm Internet
( Lee & Turban , 2001)ầầầầầầầầầầầầầầầầầ 10
Hình 2.5. Mô hình TAM v mua sm trc tuyn (Gefen et al. , 2003)ầầầầầầầ.11
Hình 2.6: mô hình C-TAM-TPB (Taylor & Told 1995)ầầầầầầầầầầầầ 12

Hình 2.7: mô hình v niêm tin mua sm trc tuyn và hành vi ca ngi tiêu dùng
(Hwang, Y. , 2005)ầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ13
Hình 2.8. Mô hình v d đoán mô hình nim tin trong thng mai đin t (Jollean K.
Sinclaire, 2007)ầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ.14
Hình 2.9 Tác đng ca s tin tng vào internet và nh hng xã hi vào s sn lòng mua
hàng trc tuyn ca ngi tiêu dùng ti Malaysia (, Alfhian Jeffri Chin, 2009)ầầầ.14
Hình 2.10. Mô hình nghiên cu v s chp nhn mua sm trc tuyn ti Trung Quc (Jun
Li Zhang ( Helen), 2011)ầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ 15
Hình 2.11: Mô hình Các yu t nh hng đn thái đ và ý đnh s dng dch v mua
hàng din t trc tuyn. (Hà vn Tun, 2012)ầầầầầầầầầầầầầầầ.ầ16
Hình 2.12: Mô hình nhng nhân t nh hng đn ý đnh đt vé trc tuyn ti Vit Nam
cu tác gi Mai Trng Tu. (Mai Trng Tu, 2012)ầầầầầầầầầầầầ.ầ 17
Hình 2.13: Mô hình các yu t nh hng đn ý đnh s dng dch v mua hàng đin t
qua mng (Hoàng Quc Cng, 2010)ầầầầầầầầầầầầầầầầ ầầ 18

Hình 2.14: Mô hình nghiên cu v tác đng ca s tin tng vào c s h tng internet,
nh hng xã hi, các yu t trang Web đn s sn lòng mua hàng trc tuyn ca ngi
tiêu dùng ti TP.HCMầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ28
Hình 3.1: S đ quá trình nghiên cuầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ31

DANH MC BNG BIU

Bng 2.1. Tng kt các đim chính ca các nghiên cu trc đâyầầầầầầầầ 19
Bng 3.1. Thang đo tin tng vào cu trúc tng internetầầầầầầầầầầầầ 35
Bng 3.2. Thang đo nh hng xã hi (Social Influence)ầầầầầầầầầầầầ.36
Bng 3.3. Thang đo các yu t ca trang webầầầầầầầầầầầầầầầầầ37
Bng 3.4. Thang đo Sn lòng đ mua trc tuynầầầầầầầầầầầầầầầ 37
Bng 4.1. Thng kê mô t mu nghiên cuầầầầầầầầầầầầầầầầầầ41
Bng 4.2. Kt qu Cronbach’s alpha các thang đoầầầầầầầầầầầầầầầ43
Bng 4.3. Kt qu phân tích nhân t khám phá EFA (bin đc lp-ln 1)ầầầầầ 45
Bng 4.4. Kt qu phân tích nhân t khám phá EFA (bin ph thuc)ầầầầầầầ.46
Bng 4.5. Ma trn h s tng quan-hi quyầầầầầầầầầầầầầầầầầ.48
Bng 4.6. H s phng trình hi quyầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ50
Bng 4.7. Ma trn tng quan hng spearman-Hi quyầầầầầầầầầầầầầ.51

Bng 4.8. Kim đnh tính đc lp ca phn d-hi quyầầầầầầầầầầầầầ.52
Bng 4.9. Kim đnh F- hi quy.(Anova)ầầầầầầầầầầầầầầầầầầ 53
Bng 4.10. Giá tr trung bình ca các thang đoầầầầầầầầầầầầầầầầ 55
Bng 4.11. So sánh kt qu vi các nghiên cu trcầầầầầầầầầầầầầầ57







1







CHNG 1. TNG QUAN V  TÀI NGHIÊN CU
1.1. Lý do chn đ tài
Trong thi đi ngày nay, s phát trin ca công ngh thông tin (CNTT) đã chc
chn mang li nhng nh hng sâu rng đn xã hi chúng ta ngày hôm nay. S phát
trin ca máy tính đã làm tng tc đ phát trin kinh t và to ra nhng c hi mi trong
các lnh vc hot đng gia mt môi trng ngày càng cnh tranh. Nh nhn mnh ca
Kotler (1987), Quelch và Klein (1996), s phát trin ca công ngh thông tin cng đã làm
cho các công ty phi chuyn đi các h thng sn xut, qung bá sn phm và các mi
quan h vi khách hàng, sn xut vi c hi gn nh liên tc đi mi.
Kt qu ca s tng trng nhanh chóng này ca CNTT dn đn vic các giao dch
thng mi trên Internet gia doanh nghip vi khách hàng, mà trong đó, đi tng

khách hàng ca loi hình này là các cá nhân mua hàng gi là (B2C) và thng mi đin t
(TMT: e-commerce) đã tr thành mt b phn ln và thit yu ca nn kinh t k thut
s mi, mà ch yu là s sp đt ca hàng hóa và dch v ca ngi tiêu dùng cá nhân và
làm thanh toán cho các đn đt hàng thông qua Internet.
Vic phát trin mnh m ca Internet đã thu hút s chú ý ca các nhà bán l, xem
Internet nh là mt th trng bán l đy tim nng vi hàng triu ngi tham gia mua
sm trc tuyn (Ainscough, 1996; Strauss & Forst, 1999; theo Jongeun, 2004). Theo
cuc kho sát ca AC Nielsen (mt công ty nghiên cu th trng ti M), trong nm
2007 có hn 627 triu ngi trên th gii đã thc hin mua sm trc tuyn.
Ti Vit Nam, theo kho sát ca WeAreSocial (mt t chc có tr s chính  Anh
nghiên cu đc lp v truyn thông xã hi toàn cu) có 30.8 triu ngi Vit Nam s
dng Internet, t l ngi dùng Internet trên tng s dân là 34% (cao hn mc trung bình
ca th gii là 33%). Riêng nm 2012, Vit Nam có thêm 1,59 triu ngi dùng mi.
Mc dù thói quen ca ngi Vit Nam s dng Internet vn ch yu đ chat và đc
tin tc, còn mua hàng trc tuyn vn cha mn mà nhng th trng bán hàng trc tuyn
trong nc vn đc đánh giá là rt tim nng và có nhiu c hi phát trin. Nu c tính


2







giá tr mua hàng trc tuyn mi nm ca mt ngi tiêu dùng khong 30USD, cn c vào
t l ngi truy cp internet tham gia mua sm trc tuyn ca WeAreSocial, doanh s
TMT B2C (giao dch kinh doanh trc tip gia nhà cung cp và khách hàng thông qua
mng internet) ca Vit Nam nm 2012 c tính đt 667 triu USD.

Nhng làm th nào đ mt ngi mua tr tin mt ngi bán mà anh cha bao gi
nhìn thy trong mt giao dch mt ln cho mt cái gì đó anh có th không đ sc kim tra
cho đn khi nó đc tr tin và phân phi? Gn 60 phn trm s ngi đc hi trong
mt cuc kho sát gn đây ca Gartner cho bit h lo ngi hoc rt lo ngi v an ninh trc
tuyn ( Roberts , 2004). Mt s ví d v các mi nguy him thông tin đã xy ra bao gm
rò r d liu cá nhân, vi phm an ninh , l hng phn mm, la đo Internet và trm danh
tính , tt c đu thng xuyên xut hin trên các tiêu đ ngày nay. Theo báo cáo ca
ngi tiêu dùng (2005), nó đã đc tìm thy rng 9 trong 10 ngi M s dng Internet
trên 18 tui đã làm thay đi hành vi trc tuyn ca h vì s trm cp thông tin cá nhân,
trong khi 30 phn trm nói rng h đã gim s dng tng th ca h v Internet, tip theo
là 25 phn trm nói h đã ngng mua sm trc tuyn, và 29 phn trm báo cáo h đã ct
gim mc đ thng xuyên mua sm trc tuyn.
Nim tin là chìa khóa, nh tuyên b ca Dasgupta (1988), "tin tng có tm quan
trng chính vì s hin din hay vng mt ca nó có th có mt nh hng mnh m trên
nhng gì chúng ta chn đ làm, và trong nhiu trng hp, nhng gì chúng ta có th
làm." Tin tng đóng mt vai trò quan trng trong vic to ra kt qu hài lòng trong giao
dch trc tuyn (Pavlou, 2003; Yousafzai, Pallister, và Foxall, 2003; Gefen và Straub,
2004; Wu và Cheng, 2005; Flavian và Guinaliu, 2006).
Trong thi đi internet mà truyn thông phát trin nh hin nay, nh hng xã hi
(bn bè, gia đình, phng tin truyn thông) là đáng k liên quan đn nim tin trc tuyn,
trong khi Bhattacherjee (2000) đc tìm thy nh hng bên ngoài trong các hình thc
ca phng tin truyn thông đi chúng nh báo cáo tin tc và báo chí ph bin đu có
nh hng ln đn các ch tiêu ch quan dn đn vic chp nhn TMT.


3

Mt vn đ na đc nhc đn là các yu t trang Web cng có tác đng rt ln
đn hành vi ca ngi tiêu dùng. Trang web đc lu tr v thông tin c bn có th giúp
khách hàng tìm kim thông tin, cho phép ngi tiêu dùng đ mua hàng thông qua trang
web. Các đc đim thit k ca mt trang web cng có th có tác đng trc tip đn ngi
tiêu dùng quyt đnh mua hàng ( Shergill & Chen , 2005). Các nhà bán l trc tuyn cn
phi hiu đc đim ngi tiêu dùng trc tuyn đ thit k mt website có hiu qu.
Xut phát t thc t trên, tôi đã chn đ tài: Tác đng ca s tin tng vào c s
h tng internet, nh hng xã hi, các yu t trang Web đn s sn lòng mua hàng
trc tuyn ca ngi tiêu dùng ti TP.HCM. Nghiên cu này c gng đ kim tra s
thay đi có th xy ra hành vi mua hàng trc tuyn ca ngi tiêu dùng phát sinh t nim
tin ca h trong c s h tng Internet, nh hng xã hi và các yu t trang Web bng
cách s dng d liu thu thp t nhng ngi  TP.HCM.
1.2. Mc tiêu ca đ tài nghiên cu
Nghiên cu này nhm kim tra s tác đng ca s tin tng vào c s h tng
internet, nh hng xã hi và các yu t ca trang web đn s sn lòng mua hàng trc
tuyn ca ngi tiêu dùng ti TP.HCM. C th là xem xét s tin tng vào c s h tng
internet (s an toàn và toàn vn ca các bin pháp an ninh c bn đ bo v thông tin cá
nhân trong giao dch trc tuyn), nh hng xã hi (bn bè, gia đình và phng tin
truyn thông), các yu t trang Web đn s sn lòng mua hàng trc tuyn.
Xem xét mc đ nh hng ca các yu t này đn s sn lòng mua sm trc
tuyn ca ngi tiêu dùng TP.HCM, kim tra s khác bit v s sn lòng mua hàng trc
tuyn  các nhóm gii tính, nhóm tui, thu nhp
 đt đc các mc tiêu nghiên cu này, nghiên cu cn tr li đc các câu hi
sau:
- S tin tng vào c s h tng internet, nh hng xã hi, các yu t ca trang
web có tác đng đn s sn lòng mua hàng trc tuyn ca ngi tiêu dùng ti TP.HCM
hay không?

4







- Mc đ nh hng ca các yu t này đn ý đnh mua sm trc tuyn ca ngi
tiêu dùng Vit Nam nh th nào?
1.3. i tng và phm vi nghiên cu
i tng nghiên cu: đ ti tp trung vào nghiên cu s sn lòng mua sm trc
tuyn ca ngi tiêu dùng ti TP.HCM.
Phm vi kho sát: là nhng ngi tiêu dùng ti TPHCM t 18 đn 60 tui và có s
dng dch v Internet và bit đn mua sm trc tuyn
1.4. Phng pháp nghiên cu
 tài nghiên cu s dng phng pháp nghiên cu đnh tính và nghiên cu đnh
lng.
Nghiên cu đnh tính đc s dng trong giai đon nghiên cu s b vi k thut
tho lun tay đôi. Nghiên cu đnh lng đc s dng trong giai đon nghiên cu chính
thc vi k thut thu thp thông tin bng hình thc phng vn trc tip.
Các d liu, thông s đc tin hành kim tra, phân tích, đánh giá bng phn mm
SPSS.
1.5. ụ ngha ca đ tài
Nghiên cu này cung cp cái nhìn sâu sc vào tác đng ca s tin tng vào c s
h tng internet, nh hng xã hi, các yu t trang web đn s sn lòng ca ngi tiêu
dùng trc tuyn, điu này vô cùng quan trng cho các doanh nghip kinh doanh trc
tuyn, giúp h nhn bit và đánh giá đc tm quan trng ca vic xây dng nim tin đi

vi khách hàng, nhng nh hng xã hi cng nh các yu t ca trang web đn quyt
đnh ca khách hàng, t đó có nhng hng đi đúng đn cho vic kinh doanh ca doanh
nghip.
1.6. Kt cu ca đ tài nghiên cu
 tài nghiên cu đc chia làm 5 chng.
Chng 1: Tng quan v đ tài nghiên cu.
Chng 2: C s lý thuyt và mô hình nghiên cu.


5







Chng 3: Phng pháp nghiên cu.
Chng 4: Kt qu nghiên cu.
Chng 5. Hàm ý cho nhà qun tr.

6







CHNG 2. C S LÝ THUYT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CU
Chng 2 nhm mc đích gii thiu c s lý thuyt và đa ra mô hình cho vic
nghiên cu.
2.1. C s lý thuyt
2.1.1. Thng mi đin t (TMT)
Theo ngha rng: Thng mi đin t bao gm mi giao dch đc thc hin nh

vào công ngh s, k c vic dùng internet, dùng các mng riêng đ trao đi thông tin và
th tín dng.
Theo ngha hp:
Theo b công thng Vit Nam: Thng mi đin t là hình thái hot đng thng
mi bng các phng pháp đin t; là vic trao đi thông tin thng mi thông qua các
phng tin đin t mà không phi in ra giy trong bt c công đon nào ca quá trình
giao dch.
Theo t chc thng mi quc t (WTO): Thng mi đin t bao gm sn xut,
phân phi, tip th, bán hay giao sn phm/dch v bng phng tin đin t.
Tóm li: Thng mi đin t là mt mô hình kinh doanh đc kích hot thông qua
công ngh thông tin, mt k hoch t chc rõ ràng cho vic tng thêm giá tr kinh t bng
cách áp dng bí quyt cho mt tp hp tài nguyên nhm mc đích to ra sn phm hay
dch v tiêu th đc.
2.1.2. Thng mi đin t gia doanh nghip vi khách hàng (B2C)
Có nhiu đnh ngha v TMT gia doanh nghip vi khách hàng (B2C). Tp
đoàn Oracle, trong tài liu “ Hng dn phát trin ng dng”, đnh ngha “B2C là mt
thut ng mô t s giao tip gia các doanh nghip và ngi tiêu dùng trong vic bán
hàng hóa và dch v”.
Tp đoàn Sybase đa ra đnh ngha B2C là: “kh nng ca doanh nghip trong
cung ng các sn phm, hàng hóa, s h tr và thông tin trc tip cho ngi tiêu dùng cá
nhân trên internet”.


7

IBM đnh ngha B2C là: “là vic s dng các công ngh trên c s wep đ bán
hàng hóa, dch v cho mt ngi tiêu dùng cui cùng”.
Tóm li: TMT B2C bao gm c vic bán hàng hóa, sn phm và dch v; đng
thi bao gm c vic trao đi thông tin 2 chiu gia ngi s dng (ngi tiêu dùng) và
h thng thng mi (DN). Vic trao đi gia các DN và ngi tiêu dùng cui cùng v
hàng hóa, dch v (hoc thông tin v ngi tiêu dùng) nhm phc v cho nhu cu tiêu
dùng; đi li s thu đc mt khon tin thanh toán hoc kh nng thu mt khon tin
tng ng.
2.1.3. Các mô hình lý thuyt liên quan
 Mô hình TRA (Thuyt hành đng hp lý – Theory of Reasoned Action)






Hình 2.1 Thuyt hành đng hp lý (Fishbein & Ajzen 1975, trích theo Yann Truong,
2009)
Theo TRA, ý đnh hành vi (Behavioral Intention) là yu t quan trng nht d
đoán hành vi tiêu dùng. ụ đnh hành vi b nh hng bi hai yu t: thái đ đi vi hành
đng hoc hành vi (Attitude towards act or behavior) và chun ch quan (Subjective
Norm). Trong đó, thái đ là biu hin yu t cá nhân th hin nim tin tích cc hay tiêu
cc ca ngi tiêu dùng đi vi sn phm. Còn chun ch quan th hin nh hng ca
quan h xã hi lên cá nhân ngi tiêu dùng.



Thái đ đi vi hành
đng hoc hành vi

ụ đnh hành vi
Quy chun ch quan
Hành vi


8







 Mô hình TPB (Thuyt hành vi d đnh – Theory of Planned Behaviour)








Hình 2.2 Thuyt hành vi d đnh (Ajzen, 1991)
Mô hình TPB là s m rng ca mô hình TRA. Mô hình TPB khc phc nhc
đim ca TRA bng cách thêm vào mt bin na là s kim soát hành vi đc cm nhn.
Nó đi din cho các ngun lc cn thit ca mt ngi đ thc hin mt công vic bt k.
Mô hình TRA b gii hn khi d báo s thc hin các hành vi mà con ngi
không kim soát đc. Trong trng hp này, các yu t v thái đ đi vi hành vi thc
hin và các chun mc ch quan ca ngi đó không đ đ gii thích cho hành đng ca
h. Ajzen đã hoàn thin mô hình TRA bng cách đa thêm yu t s kim soát hành vi

đc cm nhn vào mô hình TRA. Mô hình TPB đc xem nh là ti u hn so vi mô
hình TRA trong vic d đoán và gii thích hành vi ca ngi tiêu dùng vi cùng mt ni
dung và hoàn cnh nghiên cu.
2.2. Mt s nghiên cu trc đây
Nghiên cu nc ngoài





Nim tin và s đánh
giá
Nim tin quy chun và
đng c
Nim tin kim soát và
s thun li cm nhn
Thái đ đi vi
hành vi
S kim soát hành
vi đc cm nhn

Quy chun ch
quan
ụ đnh
hành vi
Hành vi
thc s


9

Nghiên cu 1: Nghiên cu này đã xác đnh đc các yu t tin tng vào các ca
hàng trc tuyn ( Jarvenpaa et al. , 2000)







Hình 2.3. Mô hình nghiên cu các yu t tin tng vào các ca hàng trc tuyn
( Jarvenpaa et al. , 2000)
Mô hình là mt đim khi đu cho phát trin mt lý thuyt v nim tin ngi tiêu dùng
trên mng Internet. Quy mô nhn thc và danh ting nhn thc nh hng đn nim tin
khác nhau, tùy thuc vào loi ca ca hàng. nh hng ca quy mô ca hàng, cm nhn
v s tin tng ph thuc vào nhng gì ngi tiêu dùng đang xem xét đ mua. Nim tin
tiêu dùng trong mt ca hàng Internet tng t, thông tin v uy tín trong bt k cách nào
phi phù hp hoc rõ ràng. Thiu thông tin rõ ràng v danh ting gii thích lý do ti sao
đã có ít thay đi. Bin đi trong nim tin trên các trang web nh hn bin đi trong danh
ting và quy mô cm nhn. iu này có th cho thy rng có mt s loi c s h tng
da trên yu t nim tin hi t trên s tin tng có th là kt qu ca mt thc t ln nht
và uy tín nht.

Thái đ
Nim tin
ca hàng
TT
Danh ting cm
nhn
Nhn thc
ri ro hành vi
Quy mô cm
nhn
Sn lòng mua


10







Nghiên cu 2: Mô hình ca s tin tng ca ngi tiêu dùng trong mua sm Internet ( Lee
& Turban , 2001)

Hình 2.4. Mô hình nghiên cu s tin tng ca ngi tiêu dùng trong mua sm Internet
( Lee & Turban , 2001)

Các yu t c th ca nim tin vào kênh Internet đã đc gii quyt trong mt mô hình
ca s tin tng ca ngi tiêu dùng trong mua sm Internet ( Lee & Turban, 2001) trong
đó bao gm mt cu trúc nim tin trong môi trng máy tính da trên nhn thc nng lc
k thut , hiu nng h thng nhn thc và s hiu bit ca ngi s dng h thng chính
nó. Tin cy ca Internet nh mt phng tin mua sm, c s h tng ( theo ng cnh )
các yu t (ví d , an ninh, chng nhn ca bên th ba) , và các yu t khác (ví d , quy
mô công ty , bin nhân khu hc ) .
Nhng phát hin này ch ra rng tính trung thc thng mi là mt yu t quyt đnh tích
cc ln ca ngi tiêu dùng tin tng vào mua sm trên internet và nh hng ca nó bi
ngi tiêu dùng xu hng tin tng cá nhân .
Nim tin ca
khách hàng mua
sm trc tuyn
Nhng yu
t khác
S đáng tin cy
ca mua sm
trên Internet

Xu hng nim
tin cá nhân
S đáng tin cy
ca thng hiu
Yu t môi
trng



11







Rút ra t kt qu nghiên cu thng mi đin t và tích hp các lý thuyt tin tng t các
lnh vc tip th, tâm lý hc, và xã hi hc, nó mô t s phát trin ca mt mô hình lý
thuyt cho vic điu tra tin tng và tin thân ca nó trong bi mua sm cnh Internet.
Ngoài ra, nó trình bày chi tit ca mt cuc điu tra thc nghim ca mt s ln gi
thuyt phát sinh t các mô hình. Nhng phát hin t nghiên cu này có th m rng tin
tng và lý thuyt thng mi đin t, và đc s dng đ hng dn n lc ca thng
mi đin t đ tng s tin tng ca ngi tiêu dùng trong mua sm trên Internet
Nghiên cu 3: Nghiên cu v nim tin và mô hình TAM v mua sm trc tuyn (Gefen et
al. , 2003)

Hình 2.5. Mô hình TAM v mua sm trc tuyn (Gefen et al. , 2003)

Ý đnh mua trc tuyn là sn phm ca c hai đánh giá ca ngi tiêu dùng v IT - đc
bit nhn thc tính hu dng ca nó và tính d s dng (TAM) và nim tin  nhà cung
cp. Nhng nhng quan đim đã đc kim tra mt cách đc lp ca các nhà nghiên cu .
Tích hp hai quan đim này và kim tra các yu t xây dng lòng tin trc tuyn trong mt
môi trng tng tác ca con ngi, đin hình tin tng trong các trng hp khác s
hiu bit ca chúng ta v nhng cu trúc và liên kt ca h đn hành vi. Nghiên cu cho
thy s tin tng ca ngi tiêu dùng cng quan trng đ thng mi trc tuyn nh là
PU
Nim tin
m bo da trên c
cu t chc
PEOU
Nn tng tính
toán
Mc đích s
dng
Da trên tình hung bình
thng ca t chc
Da trên quen thuc ca
tri thc

12







chp nhn rng rãi ca mô hình TAM s dng - tin đ , nhn thc hu ích và d dàng
cm nhn s dng. Nghiên cu cng cung cp bng chng rng nim tin trc tuyn đc
xây dng thông qua (1) mt nim tin rng các nhà cung cp không có gì đ đt đc bng
cách gian ln , (2) mt nim tin v nhng c ch an toàn xây dng trên các trang web, và
(3) bng vic có mt giao din đin hình , (4) tính d s dng.
Nghiên cu 4: Mô hình Tam và TBP thành mô hình C-Tam-TPB xác đnh nim tin
c th mà có th nh hng đn vic s dng công ngh thông tin











Hình 2.6: Mô hình C-TAM-TPB (Taylor & Told 1995)

Taylor &Told (1995) đ xut kt hp mô hình Tam và TBP thành mô hình C-Tam-TPB
xác đnh nim tin c th mà có th nh hng đn vic s dng công ngh thông tin, làm

tng kh nng gii thích đnh hành vi và s hiu bit chính xác ca các s kin hành vi.
Thành phn chính ca mô hình đc xác đnh bi “ý đnh s dng”. ụ đnh s dng đc
xác đnh bi thái đ , nh hng xã hi và kim soát hành vi. Trong đó thái đ đc xác
đnh bi nhn thc s hu ích và nhn thc tính d s dng.
Nghiên cu 5: Nghiên cu v niêm tin mua sm trc tuyn và hành vi ca ngi
tiêu dùng (Hwang, Y. , 2005).

Nhn thc tính
d s dng

ụ đnh hành vi
Thái đ
Nhn thc s
hu ích
nh hng xã hi
Kim soát hành
vi


13

Hình 2.7: Mô hình v niêm tin mua sm trc tuyn và hành vi ca ngi tiêu dùng
(Hwang, Y. , 2005).
Xây dng lòng tin và s hiu bit v mua sm trc tuyn mi quan h ca nó đn hành vi tiêu
dùng trc tuyn là ni dung quan trng đi vi các nhà thit k thng mi đin t và các nhà
nghiên cu s tng tác ca con ngi - máy tính. Trong nghiên cu này, mi quan h gia lòng
tin trc tuyn (tính toàn vn , lòng nhân t , và kh nng ) và ý đnh mua đc kim tra. nh
hng không chc chn tránh vn hóa , chun mc xã hi , và tính sáng to cá nhân trong công
ngh thông tin đc kim tra nh tin đ ca nim tin trc tuyn và d s dng trong mô hình.
Theo d kin, chun mc xã hi nh hng đn tt c ba khía cnh ca nim tin trc tuyn ,
trong khi s không chc chn tránh đnh hng vn hóa ch nh hng đn lòng nhân t và kh
nng. Sáng to cá nhân trong lnh vc CNTT nh hng đn d s dng, và d s dng nh
hng đn tt c ba khía cnh ca nim tin trc tuyn . Tính toàn vn , kh nng, và d s dng
nh hng ca ý đnh mua, trong khi lòng nhân t cho thy không có mi quan h trc tip đn
mua ý đnh.
Nghiên cu 6: Trong mô hình nghiên cu ca Jollean K. Sinclaire (2007) v d
đoán mô hình nim tin trong thng mai đin t
Lòng lng
thin
Chun mc xã hi
S toàn vn
Né tránh điu
không chc chn
ụ đnh mua

PIIT
Kh nng
D dàng s
dng
Gia đình
Truyn
thông
Bn bè


14







Kt qu nghiên cu cho thy s nh hng ca nim tin vào c s h tng internet,
đc đim ca wepsite và nh hng xã hi có tác đng đn s sn sàng cung cp thông tin
ca ngi mua hàng trc tuyn.

Hình 2.8. Mô hình v d đoán mô hình nim tin trong thng mai đin t
(Jollean K. Sinclaire, 2007)
Nghiên cu 7: Nghiên cu tác đng ca s tin tng vào internet và nh hng xã
hi vào s sn lòng mua hàng trc tuyn ca ngi tiêu dùng ti Malaysia. (Alfhian Jeffri
Chin, 2009)






Hình 2.9 Tác đng ca s tin tng vào internet và nh hng xã hi vào s sn lòng
mua hàng trc tuyn ca ngi tiêu dùng ti Malaysia (, Alfhian Jeffri Chin, 2009)
Nim tin vào cu trúc
internet
c đim ca Wepsite
nh hng xã hi
Sn sàng cung cp
thông tin cá nhân
Nim tin vào cu trúc
internet
nh hng xã hi
Sn sàng mua hàng
trc tuyn


15

Kt qu nghiên cu cho thy s tin tng trong c s h tng Internet và nhy cm
vi nh hng xã hi có liên quan đáng k đn s sn sàng mua hàng trc tuyn ca
ngi tiêu dùng.
Nghiên cu 8: Mt phân tích thc nghim v s chp nhn mua sm trc tuyn ti
Trung Quc (Jun Li Zhang ( Helen), 2011).
Sau khi đa vào phân tích 9 nhân t nh hng đn s chp nhn mua sm trc
tuyn, kt qu phân tích cho thy có 4 yu t: các yu t ca trang web, s thun tin, s
đa dng sn phm và ngun lc ca ngi tiêu dùng có nh hng tích cc đn s chp
nhn mua sm trc tuyn ca ngi tiêu dùng. Ngoài ra kt qu nghiên cu còn cho thy
các yu t: nhn thc ri ro, cht lng dch v kém và chun ch quan tác đng âm đn
s chp nhn mua sm trc tuyn ca ngi tiêu dùng. Trong khi các yu t: giá c và
đm bo sn phm li không có nh hng đn s chp nhn mua sm trc tuyn ca
ngi tiêu dùng.

Nhn thc v ri ro (-)
S thun tin (+)
Các yu t ca trang web
(+)
Cht lng dch v kém (-)
Giá c (+)
S đa dng sn phm (+)
Ngun lc ca ngi tiêu
dùng (+)
Chun ch quan (+/-)
m bo sn phm (+)
Yu t nhân khu hc (+/-)
(tui, gii tính, tình trng
hôn nhân, hc vn, ngh
nghip, thu nhp)

S chp nhn mua
sm trc tuyn