Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng của công cụ chatbot đến trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử của thế hệ gen z tại thành phố hồ chí minh

Khóa luận phân tích ảnh hưởng của chatbot đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến của gen Z tại TP.HCM trên các sàn thương mại điện tử.

• Tác giả: Nguyễn Thùy Linh
• Người hướng dẫn: Th.S Nguyễn Văn Phú
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Marketing
• Đề tài: Ảnh Hưởng Của Chatbot Đến Trải Nghiệm Mua Sắm Trực Tuyến Của Thế Hệ Gen Z Tại TP.HCM
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• TÓM TẮT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• GIẤY XÁC NHẬN CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
• BIÊN BẢN GIẢI TRÌNH CHỈNH SỬA KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC PHỤ LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.1.1. Bối cảnh nghiên cứu
• 1.1.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu
• 1.1.3. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.1.4. Những hạn chế của các nghiên cứu trước
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu chung
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.3.1. Câu hỏi nghiên cứu tổng quát
• 1.3.2. Câu hỏi nghiên cứu cụ thể
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.1. Phương pháp nghiên cứu định tính
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
• 1.6. Ý nghĩa nghiên cứu của đề tài
• 1.6.1. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.6.2. Ý nghĩa khoa học
• 1.7. Kết cấu của khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÔNG CỤ CHATBOT ĐẾN TRẢI NGHIỆM CỦA THẾ HỆ GEN Z KHI MUA SẮM TRỰC TUYẾN TRÊN CÁC SÀN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
• 2.1. Các khái niệm liên quan đến đề tài
• 2.1.1. Tổng quan về Chatbot
• 2.1.2. Phương thức hoạt động của Chatbot
• 2.1.3. Chất lượng của Chatbot
• 2.1.4. Thế hệ gen Z
• 2.1.5. Khái niệm sàn thương mại điện tử
• 2.1.6. Trải nghiệm khách hàng khi mua sắm trực tuyến
• 2.1.7. Ứng dụng công cụ Chatbot trong thương mại điện tử
• 2.1.8. Mối quan hệ giữa trải nghiệm khách hàng với Chatbot
• 2.2. Một số lý thuyết nền có liên quan
• 2.2.1. Lý thuyết tương tác máy người (HCI)
• 2.2.2. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
• 2.2.3. Mô hình thành công của hệ thống thông tin DeLone và McLean
• 2.3. Tổng quan các mô hình nghiên cứu trước đây
• 2.3.1. Các nghiên cứu tham khảo nước ngoài
• 2.3.2. Các nghiên cứu tham khảo trong nước
• 2.4. Tổng hợp các mô hình nghiên cứu
• 2.5. Đề xuất mô hình
• 2.5.1. Định nghĩa các giả thuyết nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng của công cụ Chatbot đến trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử của thế hệ gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh
• 2.5.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.1.1. Diễn giải các bước nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu định tính
• 3.2.1. Mục đích nghiên cứu định tính
• 3.2.2. Chọn mẫu nghiên cứu định tính
• 3.2.3. Thiết kế nghiên cứu định tính
• 3.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng
• 3.3.1. Phương pháp nghiên cứu định lượng sơ bộ
• 3.3.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng chính thức
• 3.4. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 3.4.1. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp
• 3.4.2. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp
• 3.5. Phương pháp phân tích số liệu
• 3.5.1. Thống kê mô tả
• 3.5.2. Hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha
• 3.5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
• 3.5.4. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
• 3.5.5. Phân tích mô hình cấu trúc SEM
• 3.5.6. Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các biến
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thực trạng tổng quan liên quan đến đề tài
• 4.1.1. Thực trạng về công cụ Chatbot trên nền tảng thương mại điện tử tại Việt Nam
• 4.1.2. Thực trạng doanh nghiệp sử dụng công cụ Chatbot trong lĩnh vực kinh doanh
• 4.2. Kết quả nghiên cứu
• 4.2.1. Kết quả thu thập và sàng lọc dữ liệu
• 4.2.2. Thống kê mô tả
• 4.2.3. Hệ số độ tin cậy Cronbach’s alpha
• 4.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
• 4.2.5. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
• 4.2.6. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
• 4.2.7. Kiểm định sự khác biệt trung bình
• 4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.3.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu định lượng chuyên sâu
• 4.3.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu so với các bài nghiên cứu trước
• 5. CHƯƠNG 5: HÀM Ý VÀ KẾT LUẬN
• 5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
• 5.2. Đề xuất hàm ý quản trị cho bài nghiên cứu
• 5.2.1. Chất lượng thông tin
• 5.2.2. Chất lượng dịch vụ
• 5.2.3. Chất lượng hệ thống
• 5.2.4. Nhận thức tính hữu ích
• 5.2.5. Nhận thức tính dễ sử dụng
• 5.3. Đóng góp về mặt lý thuyết và thực tiễn
• 5.3.1. Đóng góp về lý thuyết
• 5.3.2. Đóng góp về thực tiễn
• 5.4. Những hạn chế và hướng nghiên cứu cho bài nghiên cứu khác
• 5.4.1. Hạn chế của nghiên cứu
• 5.4.2. Định hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH SƠ BỘ BAN ĐẦU
• Phụ lục 1.1: Thang đo nghiên cứu định tính sơ bộ
• Phụ lục 1.2: Dàn bài phỏng vấn tay đôi
• Phụ lục 1.3: Danh sách người tham gia phỏng vấn tay đôi
• Phụ lục 1.4: Thông tin quá trình phỏng vấn
• Phụ lục 1.5: Kết quả phỏng vấn trong nghiên cứu định tính sơ bộ
• PHỤ LỤC 2: NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG SƠ BỘ
• Phụ lục 2.1: Bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng sơ bộ và định lượng chính thức
• Phụ lục 2.2: Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ
• PHỤ LỤC 3: NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHÍNH THỨC
• Phụ lục 3.1: Minh chứng số người tham gia khảo sát
• Phụ lục 3.2: Thống kê mô tả
• Phụ lục 3.3: Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha
• Phụ lục 3.4: Nhân tố khám phá EFA
• Phụ lục 3.5: Nhân tố khẳng định CFA
• Phụ lục 3.6: Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
• Phụ lục 3.7: Kiểm định sự khác biệt trung bình
• Phụ lục 3.8: Kết quả thống kê trung bình của các biến quan sát

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ảnh Hưởng Của Chatbot Đến Trải Nghiệm Mua Sắm Trực Tuyến

Trong bối cảnh thương mại điện tử phát triển mạnh mẽ tại TP.HCM, việc nghiên cứu ảnh hưởng của Chatbot đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến của thế hệ Gen Z trở nên cần thiết. Thế hệ này, với sự thành thạo công nghệ, đã trở thành đối tượng mục tiêu chính của nhiều sàn thương mại điện tử. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà Chatbot tác động đến hành vi tiêu dùng của họ.

1.1. Khái Niệm Về Chatbot Trong Thương Mại Điện Tử

Chatbot là công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo để tương tác với người tiêu dùng. Chúng có khả năng cung cấp thông tin, hỗ trợ khách hàng 24/7 và tạo ra trải nghiệm mua sắm liền mạch. Theo Gatzioufa & Saprikis (2022), Chatbot giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

1.2. Thế Hệ Gen Z Và Xu Hướng Mua Sắm Trực Tuyến

Thế hệ Gen Z có xu hướng mua sắm trực tuyến cao hơn các thế hệ trước. Họ ưa chuộng sự tiện lợi và nhanh chóng, đồng thời thường xuyên sử dụng nhiều thiết bị để tìm kiếm thông tin sản phẩm. Theo báo cáo từ Metric (2023), 43% người mua sắm trực tuyến thuộc thế hệ này.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Khi Sử Dụng Chatbot Trong Mua Sắm

Mặc dù Chatbot mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc áp dụng công nghệ này. Các vấn đề như khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tính cá nhân hóa trong tương tác vẫn cần được cải thiện. Nghiên cứu chỉ ra rằng, một số người tiêu dùng vẫn cảm thấy không hài lòng với trải nghiệm khi sử dụng Chatbot.

2.1. Khả Năng Hiểu Ngôn Ngữ Của Chatbot

Một trong những thách thức lớn nhất của Chatbot là khả năng hiểu và xử lý các yêu cầu phức tạp từ người tiêu dùng. Nghiên cứu của Morini & cộng sự (2017) cho thấy rằng, nhiều người tiêu dùng gặp khó khăn khi giao tiếp với Chatbot trong các tình huống phức tạp.

2.2. Tính Cá Nhân Hóa Trong Tương Tác

Tính cá nhân hóa là yếu tố quan trọng trong trải nghiệm mua sắm. Tuy nhiên, nhiều Chatbot hiện tại vẫn thiếu khả năng cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng. Điều này có thể dẫn đến sự không hài lòng và giảm sự trung thành của khách hàng.

III. Phương Pháp Nâng Cao Trải Nghiệm Mua Sắm Với Chatbot

Để cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến, các doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ Chatbot. Việc nâng cao chất lượng thông tin, dịch vụ và hệ thống sẽ giúp tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Các phương pháp như cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ và cá nhân hóa tương tác sẽ là chìa khóa thành công.

3.1. Cải Thiện Chất Lượng Thông Tin

Cung cấp thông tin đầy đủ và chính xác là yếu tố quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm của người tiêu dùng. Theo nghiên cứu của Adam & cộng sự (2020), thông tin rõ ràng giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định mua sắm tốt hơn.

3.2. Tăng Cường Tính Cá Nhân Hóa

Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm thông qua Chatbot có thể tạo ra sự kết nối mạnh mẽ với khách hàng. Việc sử dụng dữ liệu từ hành vi mua sắm trước đó để đề xuất sản phẩm phù hợp sẽ giúp tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Chatbot Trong Thương Mại Điện Tử

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng Chatbot trong thương mại điện tử không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm mà còn tăng cường hiệu quả kinh doanh. Các doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi nhờ vào việc sử dụng công nghệ này.

4.1. Tăng Cường Hiệu Quả Kinh Doanh

Việc sử dụng Chatbot giúp doanh nghiệp giảm chi phí nhân sự và tăng cường hiệu quả hoạt động. Theo Gatzioufa & Saprikis (2022), các doanh nghiệp có thể tiết kiệm đến 30% chi phí nhờ vào việc tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng.

4.2. Nâng Cao Tỷ Lệ Chuyển Đổi

Sử dụng Chatbot có thể giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác cho khách hàng. Nghiên cứu cho thấy rằng, khách hàng có xu hướng mua hàng nhiều hơn khi được hỗ trợ kịp thời từ Chatbot.

V. Kết Luận Về Ảnh Hưởng Của Chatbot Đến Gen Z

Tóm lại, Chatbot có ảnh hưởng tích cực đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến của thế hệ Gen Z tại TP.HCM. Tuy nhiên, để tối ưu hóa trải nghiệm này, các doanh nghiệp cần chú trọng cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ và tính cá nhân hóa trong tương tác. Việc đầu tư vào công nghệ Chatbot sẽ giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh trong thị trường thương mại điện tử.

5.1. Tương Lai Của Chatbot Trong Thương Mại Điện Tử

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, Chatbot sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn và có khả năng đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người tiêu dùng. Doanh nghiệp cần theo dõi xu hướng và cải tiến công nghệ để không bị tụt lại phía sau.

5.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phân tích sâu hơn về hành vi tiêu dùng của Gen Z khi tương tác với Chatbot. Việc tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong giai đoạn thương mại điện tử (TMĐT) phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam, đặc biệt là khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, việc ứng dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm tối ưu hóa hoạt động bán lẻ và chăm sóc khách hàng đang trở thành xu hướng tất yếu. Báo cáo thị trường của Metric (2023) ghi nhận doanh thu TMĐT bán lẻ trên 5 sàn thương mại điện tử lớn nhất tại Việt Nam (Shopee, Lazada, Tiki, Sendo, TikTok Shop) đạt 71,2 nghìn tỷ đồng, tăng trưởng khoảng 78,69% so với cùng kỳ năm trước. Trong đó, Thành phố Hồ Chí Minh chiếm khoảng 37% tổng doanh thu TMĐT của cả nước trong quý I/2023. Đồng thời, theo số liệu từ Diễn đàn quốc gia về thương mại điện tử và kinh tế số, ước tính có 57 triệu người tiêu dùng Việt Nam tham gia mua sắm trực tuyến, trong đó thế hệ Gen Z chiếm đến 43%. Thị trường TMĐT Việt Nam được dự báo có thể đạt quy mô 60 tỷ USD vào năm 2030 (Statista, 2023).

Thế hệ Gen Z (nhóm người sinh từ năm 1997 đến 2012) là nhóm "người bản địa kỹ thuật số" có tần suất sử dụng thiết bị thông minh trung bình hơn 5 giờ mỗi ngày, có thói quen mua sắm trực tuyến cao, chú trọng tính tiện lợi, tốc độ phản hồi, sự tương tác và cá nhân hóa. Công cụ Chatbot – công nghệ AI giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên (NLP) – hỗ trợ tư vấn và cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 mà không cần nhân viên trực tiếp can thiệp. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây phần lớn tập trung tại các quốc gia phát triển, hoặc chỉ xem xét ý định mua hàng/chấp nhận công nghệ mà chưa đi sâu vào việc Chatbot tác động toàn diện đến trải nghiệm khách hàng trực tuyến (Online Shopping Experience - OSE) của Gen Z tại thị trường đặc thù như Thành phố Hồ Chí Minh.

Mục tiêu nghiên cứu

• Mục tiêu chung: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng của công cụ Chatbot đến trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng của công cụ Chatbot đến trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.
  2. Đánh giá và đo lường mức độ ảnh hưởng của công cụ Chatbot đến trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.
  3. Đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm cải thiện công cụ Chatbot, nâng cao trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.
  4. Kiểm định sự khác biệt về đặc điểm nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp, trình độ học vấn, tần suất mua sắm) đối với tác động của công cụ Chatbot đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến.

Câu hỏi nghiên cứu

• Câu hỏi tổng quát: Những hàm ý quản trị nào sẽ cải thiện công cụ Chatbot đến trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh?
• Câu hỏi cụ thể:
  1. Những yếu tố nào của công cụ Chatbot ảnh hưởng đến trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh?
  2. Mức độ tác động của những yếu tố ảnh hưởng từ công cụ Chatbot đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh như thế nào?
  3. Những hàm ý quản trị nào cần được đưa ra nhằm cải thiện công cụ Chatbot và tối ưu hóa trải nghiệm cho thế hệ Gen Z?
  4. Có sự khác biệt nào giữa các nhóm đặc điểm nhân khẩu học đối với công cụ Chatbot đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng của công cụ Chatbot đến trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến trên các sàn TMĐT của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.
• Đối tượng khảo sát: Người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z đã từng trải nghiệm trò chuyện với Chatbot khi mua sắm trực tuyến trên các sàn TMĐT tại Thành phố Hồ Chí Minh.
• Phạm vi không gian: Địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
• Phạm vi thời gian: Từ tháng 12/2023 đến tháng 05/2024, chia thành 8 giai đoạn thực hiện từ thu thập tài liệu tổng quan, xây dựng khung lý thuyết, thiết kế công cụ đo lường, khảo sát sơ bộ, khảo sát chính thức, xử lý dữ liệu và hoàn thiện báo cáo khóa luận.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình nền tảng

Nghiên cứu tích hợp các nền tảng lý thuyết quản trị hệ thống thông tin và hành vi người tiêu dùng:

1. Lý thuyết Tương tác Người – Máy (Human–Computer Interaction - HCI): Nghiên cứu phương thức con người tương tác với hệ thống công nghệ, làm cơ sở phân tích giao tiếp tự nhiên và phản hồi giữa người dùng và Chatbot AI.
2. Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM của Davis, 1986, 1989): Đóng vai trò là khung lý thuyết trung gian cốt lõi, xác định hai khía cạnh: Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEU) và Nhận thức tính hữu ích (Perceived Usefulness - PU).
3. Mô hình Thành công Hệ thống Thông tin (Information Systems Success Model của DeLone & McLean, 1992, 2003): Cung cấp các khía cạnh cấu thành chất lượng Chatbot bao gồm: Chất lượng thông tin (Information Quality), Chất lượng dịch vụ (Service Quality) và Chất lượng hệ thống (System Quality).

Khung khái niệm của nghiên cứu đặt các yếu tố chất lượng Chatbot làm biến độc lập tác động đến hai biến trung gian (Nhận thức tính hữu ích và Nhận thức tính dễ sử dụng), từ đó tác động trực tiếp đến biến phụ thuộc là Trải nghiệm khách hàng trực tuyến (Online Shopping Experience) của thế hệ Gen Z.

Khái niệm / Biến số	Định nghĩa học thuật trong văn bản	Nguồn lý thuyết nền
Chất lượng thông tin	Độ chính xác, định dạng, tính đầy đủ và tính cập nhật của dữ liệu do Chatbot cung cấp.	DeLone & McLean (2003, 2016), Veeramootoo & cs (2018)
Chất lượng dịch vụ	Nhận thức của khách hàng về tính hiệu quả, độ tin cậy, sự đáp ứng, hỗ trợ kịp thời và năng lực giải quyết vấn đề của Chatbot.	Zeithaml & cs (2002), Lee & cs (2022), Chen & cs (2022)
Chất lượng hệ thống	Tính ổn định kỹ thuật, độ tin cậy vận hành, tốc độ phản hồi và sự thân thiện của giao diện Chatbot.	DeLone & McLean (2003), Rai & cs (2002), Davis (1989)
Nhận thức tính hữu ích (PU)	Mức độ người tiêu dùng tin rằng việc tương tác với Chatbot giúp nâng cao hiệu quả và tiết kiệm thời gian mua sắm.	Davis (1986, 1989), Herrero & Martin (2012)
Nhận thức tính dễ sử dụng (PEU)	Cảm nhận của người dùng về việc sử dụng công cụ Chatbot một cách dễ dàng, thuận tiện, không tốn nhiều công sức học hỏi.	Davis (1986), Venkatesh & cs (2000)
Trải nghiệm khách hàng (CX/OSE)	Tổng hợp cảm xúc, nhận thức và phản ứng tương tác trực tiếp của người tiêu dùng trong suốt quá trình mua sắm trên sàn TMĐT.	Meyer-Waarden & cs (2020), Pentina & cs (2021)

Các giả thuyết nghiên cứu được thiết lập bao gồm:

• H1a, H1b: Chất lượng thông tin có tác động tích cực đến Nhận thức tính hữu ích (H1a) và Nhận thức tính dễ sử dụng (H1b).
• H2a, H2b: Chất lượng dịch vụ có tác động tích cực đến Nhận thức tính hữu ích (H2a) và Nhận thức tính dễ sử dụng (H2b).
• H3: Chất lượng hệ thống có tác động tích cực đến Nhận thức tính dễ sử dụng.
• H4: Nhận thức về tính hữu ích có tác động tích cực đến Trải nghiệm trực tuyến của thế hệ Gen Z.
• H5: Nhận thức về tính dễ sử dụng có tác động tích cực đến Trải nghiệm trực tuyến của thế hệ Gen Z.

Phương pháp nghiên cứu

Khóa luận áp dụng quy trình nghiên cứu kết hợp giữa phương pháp định tính và định lượng:

• Nghiên cứu định tính: Thực hiện phỏng vấn sâu (tay đôi) với 8 đối tượng thuộc thế hệ Gen Z có nghề nghiệp và giới tính khác nhau tại TP.HCM nhằm khám phá ngữ nghĩa, kiểm tra mức độ rõ ràng của các thang đo gốc và hiệu chỉnh bảng hỏi sơ bộ.
• Nghiên cứu định lượng sơ bộ: Thực hiện khảo sát thử nghiệm trên cỡ mẫu $N = 50$ đối tượng Gen Z để đánh giá sơ bộ độ tin cậy thang đo trước khi triển khai chính thức.
• Nghiên cứu định lượng chính thức: Khảo sát trực tuyến qua bảng câu hỏi chi tiết, thu thập được $N = 356$ mẫu hợp lệ từ người tiêu dùng Gen Z có trải nghiệm sử dụng Chatbot trên các sàn TMĐT tại TP.HCM.
• Công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu: Sử dụng phần mềm thống kê SPSS 27.0 và AMOS 24 để thực hiện:
  • Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu.
  • Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha.
  • Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA).
  • Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA).
  • Kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling - SEM).
  • Kiểm định sự khác biệt trung bình (Independent Samples T-test và ANOVA) theo các biến nhân khẩu học.

---

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh bùng nổ thương mại điện tử tại TP.HCM và sự chuyển dịch sang tương tác tự động hóa bằng AI. Tác giả chỉ ra rằng phần lớn các nghiên cứu trước đây (như Chen & cs, 2021; Lo & cs, 2021; Yang & cs, 2023) thực hiện chủ yếu ở các thị trường nước ngoài hoặc chỉ tập trung vào ý định mua hàng thuần túy. Chương này xác định rõ mục tiêu nghiên cứu gồm 4 nội dung cụ thể, thiết lập hệ thống câu hỏi nghiên cứu, định vị đối tượng khảo sát là người tiêu dùng Gen Z tại TP.HCM và phân kỳ tiến độ thực hiện đề tài gồm 8 giai đoạn từ tháng 12/2023 đến tháng 05/2024.

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÔNG CỤ CHATBOT ĐẾN TRẢI NGHIỆM CỦA THẾ HỆ GEN Z KHI MUA SẮM TRỰC TUYẾN TRÊN CÁC SÀN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chương 2 tổng hợp hệ thống cơ sở lý thuyết toàn diện về Chatbot, sàn TMĐT (các mô hình B2B, B2C, C2C) và hành vi tiêu dùng của Gen Z. Tác giả tổng thuật 8 mô hình nghiên cứu trong và ngoài nước tiêu biểu:

• Mô hình của Chen và cộng sự (2021) về khả năng ứng dụng và đáp ứng của Chatbot AI trong bán lẻ điện tử ($N = 425$).
• Mô hình của Gumus và Cark (2021) về thái độ, trải nghiệm và ý định hành vi tại Thổ Nhĩ Kỳ.
• Mô hình của Ana Rita Parcelas Quintino (2019) về thuộc tính công nghệ Chatbot ($N = 151$).
• Mô hình của Nguyễn Quốc Anh (2023) về hành vi sử dụng Chatbot của Gen Z trong ngành ngân hàng tại Việt Nam.
• Mô hình của Lê Xuân Cù (2023) dựa trên lý thuyết ELM về chất lượng thông tin của Chatbot.
• Mô hình của Nguyễn Minh Trí và Đinh Vũ Hoàng Tuấn (2023) về sự chấp nhận Chatbot AI ($N = 170$).
• Mô hình của Nguyễn Hải Ninh và Đoàn Mai Ngọc Ánh (2021) về quyết định mua hàng trên nền tảng bán lẻ điện tử.
• Mô hình của Nguyễn Thường Lạng và cộng sự (2022) về tự động hóa quy trình AI trong bán lẻ TMĐT.

Từ việc tổng hợp các mô hình, tác giả xây dựng khung phân tích kết hợp giữa mô hình TAM (Davis) và mô hình Thành công IS (DeLone & McLean), đề xuất 5 nhóm giả thuyết nghiên cứu ($H1a, H1b, H2a, H2b, H3, H4, H5$) kết nối các biến Chất lượng thông tin, Chất lượng dịch vụ, Chất lượng hệ thống tới Nhận thức tính hữu ích, Nhận thức tính dễ sử dụng và cuối cùng là Trải nghiệm khách hàng trực tuyến.

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 chi tiết hóa quy trình triển khai nghiên cứu qua hai giai đoạn:

1. Giai đoạn định tính: Sử dụng kỹ thuật phỏng vấn sâu 8 cá nhân thuộc thế hệ Gen Z để điều chỉnh thang đo gốc sang ngữ cảnh sàn TMĐT tại Việt Nam.
2. Giai đoạn định lượng: Thực hiện qua bước khảo sát thử nghiệm ($N = 50$) và khảo sát chính thức ($N = 356$). Chương này mô tả các tiêu chuẩn kỹ thuật phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS 27.0 và AMOS 24, bao gồm quy chuẩn đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt trong EFA/CFA, đánh giá độ phù hợp của mô hình SEM, cùng phương pháp phân tích phương sai ANOVA để kiểm tra sự khác biệt nhân khẩu học.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 4 trình bày thực trạng ứng dụng Chatbot trên các nền tảng TMĐT tại Việt Nam và kết quả xử lý dữ liệu thực nghiệm:

• Thực hiện thống kê mô tả nhân khẩu học mẫu khảo sát ($N = 356$).
• Đánh giá độ tin cậy thang đo qua phân tích Cronbach's Alpha (thực hiện qua 2 lần lọc biến).
• Kiểm định cấu trúc thang đo qua ma trận xoay nhân tố EFA và phân tích nhân tố khẳng định CFA.
• Kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM nhằm xác nhận mức độ tác động và tính có ý nghĩa thống kê của các giả thuyết nghiên cứu.
• Phân tích Independent Samples T-test và ANOVA kiểm định sự khác biệt về trải nghiệm theo giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, trình độ học vấn và tần suất mua sắm trực tuyến.
• Thảo luận chuyên sâu kết quả phân tích định lượng và đối chiếu với các phát hiện trong các nghiên cứu tiền nhiệm.

CHƯƠNG 5. HÀM Ý VÀ KẾT LUẬN

Chương 5 đúc kết các phát hiện chính từ mô hình phân tích, từ đó đưa ra hệ thống các hàm ý quản trị thực tiễn cho các doanh nghiệp TMĐT nhằm tối ưu hóa công cụ Chatbot theo từng thành phần:

• Hàm ý nâng cao Chất lượng thông tin (tính chính xác, cập nhật kịp thời thông số sản phẩm và tồn kho).
• Hàm ý cải tiến Chất lượng dịch vụ (khả năng phản hồi thông minh, giải quyết vấn đề và hỗ trợ 24/7).
• Hàm ý gia tăng Chất lượng hệ thống (đảm bảo tính ổn định, tốc độ tương tác mượt mà, bảo mật dữ liệu).
• Hàm ý thúc đẩy Nhận thức tính hữu ích và Nhận thức tính dễ sử dụng (đơn giản hóa thao tác, cá nhân hóa phản hồi). Chương này cũng tổng kết đóng góp học thuật, đóng góp thực tiễn, đồng thời nêu rõ các giới hạn của đề tài và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

• Quy mô và tính đại diện của dữ liệu: Nghiên cứu thu thập và làm sạch thành công 356 phiếu khảo sát hợp lệ từ người tiêu dùng Gen Z tại TP.HCM đã từng tương tác với Chatbot trên các sàn TMĐT.
• Đánh giá thực nghiệm về Chatbot: Kết quả khảo sát cho thấy đa số người dùng Gen Z đánh giá tích cực về tính năng hỗ trợ 24/7 và khả năng cung cấp thông tin sản phẩm nhanh chóng. Tuy nhiên, người dùng cũng chỉ ra những khuyết điểm kỹ thuật còn tồn tại, gồm: khả năng xử lý các câu hỏi phức tạp còn hạn chế và mức độ cá nhân hóa trong tương tác chưa cao.
• Mô hình cấu trúc SEM: Kiểm định thành công mối quan hệ tác động từ các yếu tố cấu thành chất lượng Chatbot (thông tin, dịch vụ, hệ thống) thông qua hai biến trung gian là Nhận thức tính hữu ích và Nhận thức tính dễ sử dụng, tạo nên tác động trực tiếp và có ý nghĩa thống kê đến Trải nghiệm khách hàng trực tuyến của Gen Z.

Giải pháp và hàm ý quản trị đề xuất

Dựa trên kết quả phân tích cấu trúc, tác giả đề xuất 5 nhóm hàm ý quản trị thực tiễn dành cho các doanh nghiệp và sàn thương mại điện tử:

1. Cải thiện chất lượng thông tin: Đảm bảo dữ liệu do Chatbot cung cấp đạt độ chính xác cao, cập nhật theo thời gian thực về tình trạng đơn hàng, tồn kho, giá bán và chương trình khuyến mãi.
2. Nâng cao chất lượng dịch vụ: Tích hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) linh hoạt hơn để hiểu rõ ngữ cảnh phức tạp của khách hàng; xây dựng kịch bản chăm sóc khách hàng đa dạng, giảm thiểu các câu trả lời rập khuôn.
3. Tối ưu hóa chất lượng hệ thống: Tăng tốc độ phản hồi tin nhắn, giảm thiểu độ trễ, đảm bảo tính ổn định của hệ thống trong các khung giờ cao điểm mua sắm, đồng thời tăng cường bảo mật thông tin cá nhân.
4. Gia tăng nhận thức tính hữu ích: Thiết kế Chatbot như một trợ lý ảo hỗ trợ toàn diện từ khâu tìm kiếm, so sánh sản phẩm đến hỗ trợ xử lý đổi trả hàng và theo dõi vận chuyển.
5. Gia tăng nhận thức tính dễ sử dụng: Tối giản giao diện tương tác, cung cấp các nút lựa chọn nhanh (quick replies) giúp Gen Z thao tác nhanh chóng trên ứng dụng di động.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt lý thuyết: Kết hợp thành công mô hình TAM (Davis) và mô hình Thành công IS (DeLone & McLean) trong một khung phân tích tích hợp; kiểm chứng vai trò trung gian của nhận thức hữu ích và dễ sử dụng trong việc chuyển hóa chất lượng công nghệ AI thành trải nghiệm khách hàng trực tuyến.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bộ dữ liệu thực nghiệm và bằng chứng khoa học cập nhật (năm 2024) về hành vi của thế hệ Gen Z tại TP.HCM, mang lại cơ sở thực tế cho các sàn TMĐT (Shopee, Lazada, Tiki, TikTok Shop) trong việc phân bổ nguồn lực phát triển Chatbot AI.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

Theo nội dung công trình, các hạn chế bao gồm:

1. Phạm vi không gian: Nghiên cứu chỉ tập trung khảo sát trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, chưa mở rộng ra các tỉnh, thành phố khác hoặc trên phạm vi toàn quốc.
2. Đối tượng mẫu: Nghiên cứu chỉ tập trung vào nhóm nhân khẩu học thế hệ Gen Z, chưa so sánh đối chiếu hành vi với các nhóm thế hệ khác (như Gen Y, Gen X).
3. Phương pháp chọn mẫu: Mẫu khảo sát được thu thập theo phương pháp thuận tiện trực tuyến, có thể dẫn đến mức độ bao quát chưa tuyệt đối đối với toàn bộ các nhóm tiểu phân khúc của thế hệ Gen Z.

Định hướng nghiên cứu tiếp theo

1. Mở rộng phạm vi địa lý khảo sát ra các vùng đô thị và nông thôn khác nhằm nâng cao tính đại diện và khả năng tổng quát hóa kết quả nghiên cứu.
2. Mở rộng nghiên cứu so sánh đa nhóm (Multi-group analysis) giữa các thế hệ người tiêu dùng khác nhau đối với mức độ thích ứng công nghệ AI.
3. Bổ sung thêm các biến số tiềm năng mới vào mô hình nghiên cứu, như: rủi ro quyền riêng tư cảm nhận, tính nhân cách hóa của AI (anthropomorphism), hoặc sự gắn kết thương hiệu.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tư liệu học thuật và thực tiễn hữu ích cho các nhóm đối tượng sau:

• Sinh viên, học viên ngành Quản trị Kinh doanh, Marketing, Thương mại điện tử: Tham khảo phương pháp xây dựng khung lý thuyết tích hợp (TAM và DeLone & McLean), quy trình nghiên cứu hỗn hợp (kết hợp phỏng vấn sâu $N=8$, khảo sát thử $N=50$ và khảo sát chính thức $N=356$), cũng như cách trình bày phân tích SEM/CFA.
• Nhà quản trị doanh nghiệp bán lẻ và các sàn thương mại điện tử: Sử dụng các khuyến nghị thực tiễn trong Chương 5 để điều chỉnh kịch bản phản hồi, tối ưu giao diện và nâng cao tính cá nhân hóa cho hệ thống Chatbot chăm sóc khách hàng tự động.
• Nhà nghiên cứu về AI trong kinh doanh: Tham khảo tổng thuật 8 mô hình nghiên cứu trong và ngoài nước (Bảng 2.1) cùng hệ thống thang đo đánh giá chất lượng Chatbot và trải nghiệm khách hàng trực tuyến.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận này sử dụng khung lý thuyết nền tảng nào để xây dựng mô hình nghiên cứu?

Tác giả tích hợp ba nền tảng lý thuyết chính:

• Lý thuyết Tương tác Người – Máy (HCI).
• Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) của Davis (1986, 1989) với hai yếu tố cốt lõi là Nhận thức tính hữu ích (PU) và Nhận thức tính dễ sử dụng (PEU).
• Mô hình Thành công Hệ thống Thông tin của DeLone và McLean (1992, 2003) với ba thành phần chất lượng: Chất lượng thông tin, Chất lượng dịch vụ và Chất lượng hệ thống.

2. Cỡ mẫu và kỹ thuật phân tích số liệu của khóa luận được thực hiện như thế nào?

• Quy mô mẫu: Gồm $N = 8$ người trong phỏng vấn định tính sơ bộ, $N = 50$ người trong khảo sát định lượng sơ bộ và $N = 356$ người tiêu dùng Gen Z tại TP.HCM trong khảo sát định lượng chính thức.
• Kỹ thuật phân tích: Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 27.0 và AMOS 24, bao gồm các bước: Thống kê mô tả, Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, CFA, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM và kiểm định khác biệt trung bình (Independent T-test và ANOVA).

3. Nghiên cứu kiểm định bao nhiêu giả thuyết và mối quan hệ giữa các biến được thiết lập ra sao?

Nghiên cứu thiết lập 5 nhóm giả thuyết chính ($H1a, H1b, H2a, H2b, H3, H4, H5$):

• Chất lượng thông tin tác động tích cực đến Nhận thức tính hữu ích ($H1a$) và Nhận thức tính dễ sử dụng ($H1b$).
• Chất lượng dịch vụ tác động tích cực đến Nhận thức tính hữu ích ($H2a$) và Nhận thức tính dễ sử dụng ($H2b$).
• Chất lượng hệ thống tác động tích cực đến Nhận thức tính dễ sử dụng ($H3$).
• Nhận thức tính hữu ích ($H4$) và Nhận thức tính dễ sử dụng ($H5$) tác động trực tiếp cùng chiều đến Trải nghiệm khách hàng trực tuyến của Gen Z.

4. Kết quả khảo sát chỉ ra những ưu điểm và hạn chế nào của công cụ Chatbot trên các sàn TMĐT hiện nay?

• Ưu điểm: Chatbot được thế hệ Gen Z đánh giá cao nhờ khả năng cung cấp thông tin sản phẩm đầy đủ, phản hồi nhanh chóng và hỗ trợ giải đáp thắc mắc liên tục 24/7 mà không mất thời gian chờ đợi nhân viên tư vấn.
• Hạn chế: Chatbot còn gặp khó khăn trong việc hiểu và giải quyết các câu hỏi, yêu cầu mang tính phức tạp của khách hàng, đồng thời thiếu tính tương tác mang tính cá nhân hóa sâu sắc.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thùy Linh là một công trình nghiên cứu định lượng kết hợp định tính có hệ thống, phản ánh thực trạng và tác động của công cụ Chatbot đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Gen Z tại thị trường Thành phố Hồ Chí Minh. Thông qua việc tích hợp mô hình TAM và mô hình DeLone & McLean trên cỡ mẫu thực nghiệm $N = 356$, đề tài đã xác nhận vai trò quan trọng của các yếu tố chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ và chất lượng hệ thống đối với nhận thức và trải nghiệm người dùng. Các hàm ý quản trị được đề xuất cung cấp căn cứ thực tiễn có giá trị giúp các doanh nghiệp kinh doanh trên nền tảng thương mại điện tử tối ưu hóa trợ lý ảo AI, nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng trong nền kinh tế số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 tập trung vào việc giới thiệu về bối cảnh cũng như sự cần thiết của nghiên cứu về ảnh hưởng của công cụ Chatbot đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến của thế hệ gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh. Đề tài này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa công nghệ và người tiêu dùng mà còn mở ra hướng nghiên cứu mới cho các nhà tiếp thị và phát triển công nghệ. Đây sẽ là cơ sở để nghiên cứu các đề tài liên quan cho các nhân tố tác động đến, là nền tảng cho việc phân tích thực trạng và đề xuất hàm ý quản trị cho bài nghiên cứu. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÔNG CỤ CHATBOT ĐẾN TRẢI NGHIỆM CỦA THẾ HỆ GEN Z KHI MUA SẮM TRỰC TUYẾN TRÊN CÁC SÀN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 2.1 Các khái niệm liên quan đến đề tài 2.1 Tổng quan về Chatbot Chatbot, hay còn gọi là “chatterbots”, là những chương trình máy tính có khả năng giao tiếp với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Chúng là kết quả của sự phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML), cho phép chúng không chỉ giao tiếp mà còn “học” từ tương tác với con người (Nadarzynski & cộng sự, 2019; Branting & cộng sự, 2004; King, 2022; Chi, 2023). Sự tiến bộ này giúp Chatbot có thể tự động thực hiện nhiều công việc, từ cung cấp thông tin đến hỗ trợ khách hàng, mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người. Chatbot đã trở nên phổ biến và được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành như du lịch, ngân hàng, khách sạn và bán hàng, với khả năng hoạt động liên tục 24/7, giảm thiểu rủi ro và tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp (Chen & cộng sự, 2021; Eren, 2021; Pillai & Sivathanu, 2020). Sự phát triển mạnh mẽ của Chatbot cũng được phản ánh qua dự báo doanh thu toàn cầu, từ 40,9 triệu đô la Mỹ năm 2018 lên đến 454,8 triệu đô la Mỹ vào năm 2027 (Branting & cộng sự, 2004).

Ở Việt Nam, Chatbot cũng bắt đầu được chú ý và tích hợp vào nhiều nền tảng khác nhau như website, ứng dụng di động và mạng xã hội, giúp doanh nghiệp tăng cường tương tác với khách hàng và tự động hóa các quy trình kinh doanh (Pillai & Sivathanu, 2020; Cheng & Jiang, 2021; Chen & Cộng sự, 2021). Ví dụ, Chatbot của H&M có thể giúp người dùng tìm kiếm, lựa chọn và mua sắm các sản phẩm thời trang trên nhiều nền tảng, cũng như chia sẻ các bộ sưu tập, xu hướng và lời khuyên của các chuyên gia. Với khả năng tự động hóa, tương tác tự nhiên và cung cấp thông tin chính xác nhanh chóng, Chatbot đang trở thành công cụ hữu ích cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số. Sự phát triển và ứng dụng của Chatbot hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi ích cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng trong tương lai.

10 Nhìn chung, khái niệm về các Chatbot là sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo nên các tác nhân kỹ thuật số có khả năng tương tác như con người. Các công cụ này đã cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, cung cấp dịch vụ khách hàng hiệu quả, tự động hóa và nâng cao trải nghiệm người dùng. Trong bối cảnh doanh nghiệp tiếp tục sử dụng các Chatbot để tương tác với người tiêu dùng thế hệ Z trên các sàn thương mại điện tử tại Thành phố Hồ Chí Minh, việc hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của chúng trở nên quan trọng để tối ưu hóa sự hài lòng và trải nghiệm của khách hàng.2 Phương thức hoạt động của Chatbot Từ các nghiên cứu trước đây, Chatbot xử lý yêu cầu của người dùng bằng cách phân tích từ khóa trong câu hỏi để hiểu được người dùng muốn gì. Trong thời đại công nghệ thông tin ngày nay, Chatbot đã trở thành một công cụ không thể thiếu, giúp tự động hóa giao tiếp và cung cấp dịch vụ khách hàng một cách hiệu quả.

Cơ chế hoạt động của Chatbot dựa trên nguyên lý nhận diện từ khóa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Khi người dùng nhập câu hỏi, Chatbot sẽ phân tích cấu trúc ngữ pháp, tìm kiếm từ khóa và sử dụng các thuật toán để xác định ý định của người dùng (Dale, 2016; Nguyễn Phương Linh, 2023). Điều này đã cho thấy sự thông minh và linh hoạt trong việc xử lý thông tin từ phía Chatbot. Chatbot không chỉ dừng lại ở việc phản hồi qua văn bản mà còn có thể tương tác bằng giọng nói, nhưng phần lớn trong môi trường thương mại điện tử, Chatbot bằng văn bản được ưa chuộng hơn cả.

Một phần vì tính ứng dụng rộng rãi và thuận tiện cho người dùng khi sử dụng trên các nền tảng trực tuyến khác nhau. Lợi ích mà Chatbot mang lại thực sự đáng kể, đặc biệt là trong việc hỗ trợ khách hàng. Chúng giúp giải quyết nhanh chóng các yêu cầu, giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả hoạt động cho doanh nghiệp. Không chỉ vậy, thế hệ trẻ gen Z hiện nay còn ưa chuộng việc tương tác với Chatbot vì sự tiện lợi và khả năng phản hồi tức thì mà chúng mang lại, thậm chí còn được đánh giá cao hơn so với tương tác trực tiếp với nhân viên dịch vụ (Nguyễn Phương Linh, 2023).

Theo nghiên cứu của Cordero và cộng sự (2022), cũng như Chen và cộng sự (2021) đã cho thấy rằng chất lượng Chatbot đều đảm bảo được các yếu tố khả năng đáp ứng và khả năng sử dụng. Các yếu tố này góp phần tạo nên trải nghiệm tốt cho người dùng và nâng cao sự hài lòng của họ khi sử dụng Chatbot. 11 (1) Thời gian phản hồi (5) (2) Chất lượng Khả năng Khả năng Chatbot thích ứng sử dụng (4) Tính khả (3) dụng Độ tin cậy Hình 2.1: Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng Chatbot Nguồn: Cordero và cộng sự (2022) Khả năng Khả năng sử dụng đáp ứng Chatbot Yếu tố Yếu tố bên ngoài bên trong Hình 2.2: Các yếu tố của Chatbot Nguồn: Chen và cộng sự (2021) 12 Bài nghiên cứu nước ngoài cũng nhấn mạnh, để làm cho Chatbot trở nên hữu ích hơn, chúng cần phải chính xác, dễ tương tác và có khả năng cá nhân hóa (Kim & cộng sự, 2020). Điều này không chỉ làm cho tương tác với Chatbot trở nên tự nhiên hơn mà còn giúp tăng cường mối quan hệ giữa người dùng và doanh nghiệp, đồng thời thúc đẩy ý định mua sắm và sử dụng dịch vụ.

Ngoài ra, Kwak và cộng sự (2019) cũng đưa ra nhận định rằng tính dễ sử dụng và vui nhộn của Chatbot cũng là những yếu tố quan trọng khiến chúng trở nên thú vị hơn, đặc biệt là trong ngành thời trang trên nền tảng trực tuyến. Chứng tỏ rằng, thế hệ gen Z cũng thích sự tiện lợi khi trò chuyện với Chatbot trong việc mua sắm trực tuyến, nâng cao trải nghiệm dịch vụ tốt hơn. Tóm lại, Chatbot không chỉ là công cụ hỗ trợ khách hàng đơn thuần mà còn là một phần quan trọng trong chiến lược số hóa của doanh nghiệp. Với khả năng tương tác linh hoạt, phản hồi nhanh chóng và khả năng cá nhân hóa, Chatbot đang dần trở thành trợ thủ đắc lực, không chỉ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn mang lại sự hài lòng của người dùng trong thời đại số hóa ngày nay.3 Chất lượng của Chatbot Chất lượng thông tin của Chatbot đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá khả năng của nó trong việc cung cấp thông tin chính xác và hữu ích.

Đây là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nhận thức của người dùng về tính hữu ích của Chatbot. Nếu Chatbot cung cấp thông tin chính xác và hữu ích, người dùng sẽ có xu hướng đánh giá cao và cảm thấy Chatbot mang lại giá trị thực sự (Hsu & cộng sự, 2023). Điều này không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn tăng cường sự tin tưởng và tương tác với hệ thống. Theo nghiên cứu của Adam và cộng sự (2021), họ đã khám phá rằng Chatbot dựa trên AI có thể tác động mạnh mẽ đến mức độ tuân thủ của người dùng.

Nghiên cứu này chỉ ra rằng khi người dùng nhận được thông tin chính xác và có giá trị từ Chatbot, họ có xu hướng tuân thủ các hướng dẫn và gợi ý từ Chatbot hơn. Ngoài ra, nghiên cứu của Magno và Dossena (2023) cũng đã nhấn mạnh rằng các thuộc tính của Chatbot, đặc biệt là chất lượng dịch vụ, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng. Chất lượng dịch vụ không chỉ bao gồm khả năng tương tác mượt mà mà còn liên quan đến sự hỗ trợ và tư vấn kịp thời, phù hợp với nhu cầu của người dùng. 13 Một nghiên cứu khác bởi Jenneboer và cộng sự (2022) đã phát hiện ra rằng không chỉ chất lượng thông tin, dịch vụ mà còn chất lượng hệ thống đều là những yếu tố quan trọng mà Chatbot cần đáp ứng để mang lại trải nghiệm khách hàng tốt.

Chất lượng hệ thống liên quan đến khả năng hoạt động ổn định, hiệu suất cao và ít lỗi của Chatbot. Khi hệ thống hoạt động một cách tin cậy, người dùng sẽ có trải nghiệm mượt mà hơn và ít gặp phải sự cố kỹ thuật (Nguyễn Quốc Anh, 2023). Nghiên cứu của Chen và cộng sự (2023) cũng đã chỉ ra rằng chất lượng hệ thống có mối liên hệ chặt chẽ với độ tin cậy và hiệu suất của Chatbot. Những yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc định hình nhận thức của người dùng về Chatbot.

Một hệ thống tin cậy và hiệu suất cao sẽ tạo cảm giác an tâm cho người dùng, giúp họ tin tưởng vào các thông tin và dịch vụ mà Chatbot cung cấp. Tóm lại, chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống và chất lượng dịch vụ đều là những yếu tố then chốt quyết định sự thành công của Chatbot trong việc cung cấp trải nghiệm người dùng tốt và đáng tin cậy. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng khi các yếu tố này được tối ưu hóa, Chatbot sẽ không chỉ đáp ứng mà còn vượt qua kỳ vọng của người dùng, từ đó tạo ra một môi trường tương tác số tích cực và hiệu quả.4 Thế hệ gen Z Thế hệ gen Z, hay còn gọi là “người bản địa kỹ thuật số”, đại diện cho nhóm người trẻ tuổi sinh từ năm 1995 đến 2012, độ tuổi phổ biến rộng rãi nhất là từ năm 1997 đến năm 2012 - có mối quan hệ mật thiết với công nghệ, đặc biệt là với Chatbots (Polakova & Klimova, 2019).