Các yếu tố ảnh hưởng đến đánh giá trực tuyến và ý định mua hàng: Phân tích thực nghiệm trên Shopee

Chuyên khảo phân tích Influencing factors of onlien reviews an empirical analysis of determinants of purchase intention, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên

• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kinh Tế - Marketing
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Đánh Giá Trực Tuyến Và Ý Định Mua Hàng Trên Shopee
• Loại tài liệu: báo cáo tông kết
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• TABLE OF ABBREVIATIONS AND TERMS
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW AND HYPOTHESIS
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY
• 4. CHAPTER 4: RESEARCH RESULTS
• CONCLUSION AND IMPLICATIONS
• REPORTS AND MAGAZINES
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• TABLE OF ABBREVIATIONS AND TERMS

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Trực Tuyến và Ý Định Mua Hàng

Trong kỷ nguyên số 4.0, đánh giá trực tuyến đang trở nên phổ biến, ảnh hưởng lớn đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng. Việc sử dụng các review sản phẩm từ người mua, KOLs và người nổi tiếng đang trở thành xu hướng. Các đánh giá sản phẩm Shopee không chỉ cung cấp thông tin mà còn tạo dựng sự tin tưởng trực tuyến cho người mua. Tuy nhiên, vẫn còn thiếu nghiên cứu về vai trò của độ tin cậy đánh giá trong quá trình mua hàng trực tuyến và các yếu tố góp phần tạo nên một đánh giá đáng tin cậy trong mắt người tiêu dùng. Nghiên cứu này sẽ khám phá những yếu tố này và tác động của chúng đến ý định mua hàng trên các nền tảng e-commerce như Shopee. Đánh giá trực tuyến đóng vai trò quan trọng, được xem là nguồn thông tin mạnh mẽ giúp khách hàng đưa ra lựa chọn mua hàng sáng suốt, mang lại nhiều lợi ích. Đáng chú ý nhất, chúng cho phép những khách hàng ở xa nhau về mặt địa lý có thể chia sẻ những quan điểm độc lập về sản phẩm và dịch vụ, cho phép họ đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt hơn. Hơn nữa, các đánh giá trực tuyến có tiềm năng mang lại giá trị đáng kể cho các doanh nghiệp. Là một nguồn nâng cao sản phẩm và dịch vụ, chúng có thể tạo ra doanh thu và phát triển quan hệ đối tác lâu dài, đóng vai trò quan trọng trong các nỗ lực marketing của tổ chức.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Đánh Giá Sản Phẩm Shopee Với Người Mua

Đánh giá sản phẩm Shopee đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người mua đưa ra quyết định. Các nhận xét của khách hàng giúp giảm thiểu rủi ro khi mua hàng trực tuyến, vốn thiếu sự kiểm tra trực tiếp. Đánh giá trực tuyến cung cấp thông tin về chất lượng sản phẩm Shopee, dịch vụ khách hàng Shopee, và trải nghiệm của những người mua trước. Người tiêu dùng thường tìm kiếm thông tin về ưu và nhược điểm của sản phẩm từ các review sản phẩm này. Sự hiện diện của phản hồi khách hàng Shopee tạo nên sự tin tưởng trực tuyến, thúc đẩy ý định mua hàng.

1.2. Ảnh Hưởng Của Uy Tín Người Bán Shopee Đến Quyết Định Mua Sắm

Uy tín người bán Shopee là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Những người bán có nhiều đánh giá tích cực và xếp hạng sao Shopee cao thường được tin tưởng hơn. Thông tin về số lượng đánh giá, độ tin cậy đánh giá, và tính xác thực đánh giá giúp người mua đánh giá mức độ đáng tin cậy của người bán. Uy tín người bán cũng thể hiện qua chính sách đổi trả Shopee và dịch vụ khách hàng Shopee.

II. Thách Thức Đánh Giá Giả và Ảnh Hưởng Đến Hành Vi Mua Sắm

Sự gia tăng của đánh giá giả là một thách thức lớn đối với e-commerce, đặc biệt là trên các nền tảng như Shopee. Các đánh giá giả có thể làm sai lệch thông tin về chất lượng sản phẩm và dịch vụ, gây ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lý người tiêu dùng và hành vi mua sắm trực tuyến. Việc phân biệt giữa đánh giá thật và đánh giá giả trở nên khó khăn, đòi hỏi người mua cần có kỹ năng đánh giá thông tin. Nghiên cứu chỉ ra rằng nhiều đánh giá giả thường có nội dung lặp lại, thời gian đăng tải bất thường, hoặc ít liên quan đến sản phẩm. Việc phát hiện đánh giá giả trở nên quan trọng để bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng và duy trì sự tin tưởng trực tuyến. Đánh giá giả có thể làm tăng sự do dự của người mua, từ đó làm giảm khả năng mua hàng. Ngược lại, một số nghiên cứu cho thấy rằng quá nhiều đánh giá tiêu cực có thể làm tăng nghi ngờ về sự thao túng, dẫn đến mất sự tin tưởng.

2.1. Cách Nhận Biết Đánh Giá Sản Phẩm Shopee Không Trung Thực

Có một số dấu hiệu giúp người mua nhận biết đánh giá sản phẩm Shopee có thể không trung thực. Các dấu hiệu này bao gồm ngôn ngữ quá hoa mỹ hoặc quá tiêu cực, nội dung lặp lại từ nhiều đánh giá khác nhau, thiếu chi tiết cụ thể về trải nghiệm mua hàng, và thời gian đăng tải quá gần nhau. Sử dụng công cụ và phần mềm phát hiện đánh giá giả cũng là một giải pháp. Người mua nên kết hợp nhiều nguồn thông tin khác nhau để có cái nhìn khách quan về sản phẩm.

2.2. Tác Động Tiêu Cực Của Phản Hồi Khách Hàng Shopee Giả Đến Thương Hiệu

Phản hồi khách hàng Shopee giả, đặc biệt là những đánh giá tiêu cực, có thể gây tổn hại lớn đến thương hiệu Shopee. Nó làm giảm uy tín người bán, làm mất sự tin tưởng của người tiêu dùng, và ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Các doanh nghiệp cần chủ động giám sát và xử lý các đánh giá giả để bảo vệ uy tín thương hiệu của mình.

III. Phương Pháp Yếu Tố Chất Lượng Đánh Giá Ảnh Hưởng Uy Tín Trực Tuyến

Nghiên cứu chỉ ra rằng chất lượng đánh giá là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến uy tín trực tuyến. Chất lượng đánh giá bao gồm tính chính xác, đầy đủ, kịp thời, và hình ảnh trực quan. Những đánh giá cung cấp thông tin chi tiết, cụ thể về sản phẩm, có hình ảnh minh họa rõ ràng, và được đăng tải kịp thời thường được đánh giá cao hơn. Sử dụng Elaboration Likelihood Model (ELM), nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến uy tín đánh giá theo hai hướng: yếu tố trung tâm (argument quality) và yếu tố ngoại vi (peripheral cues). Các yếu tố như tính kịp thời, tính đầy đủ và độ chính xác đòi hỏi nỗ lực nhận thức lớn hơn trong quá trình xử lý thông tin. Ngược lại, các yếu tố như số lượng đánh giá, sự nhất quán, xếp hạng sản phẩm/dịch vụ, danh tiếng của trang web và kỹ năng của người review liên quan đến nỗ lực nhận thức thấp hơn và được coi là một phần của peripheral route.

3.1. Tính Xác Thực Đánh Giá và Ảnh Hưởng Đến Ý Định Mua Hàng

Tính xác thực đánh giá là yếu tố then chốt quyết định ý định mua hàng. Người mua có xu hướng tin tưởng những đánh giá được viết một cách tự nhiên, không gượng ép, và phản ánh trải nghiệm thực tế. Những đánh giá có tính khách quan, đưa ra cả ưu và nhược điểm của sản phẩm, thường được đánh giá cao hơn. Việc sử dụng ngôn ngữ chân thật, không cường điệu, cũng góp phần tăng tính xác thực của đánh giá.

3.2. Vai Trò Của Hình Ảnh và Video Trong Review Sản Phẩm

Hình ảnh và video đóng vai trò quan trọng trong việc tăng tính tin cậy của review sản phẩm. Chúng cung cấp bằng chứng trực quan về chất lượng sản phẩm, giúp người mua có cái nhìn rõ ràng hơn về sản phẩm trước khi quyết định mua. Hình ảnh và video cần được chụp/quay rõ ràng, sắc nét, và phản ánh đúng tình trạng thực tế của sản phẩm.

3.3. Độ Tin Cậy Đánh Giá Dựa Trên Kinh Nghiệm Sử Dụng

Độ tin cậy đánh giá được củng cố khi người review chia sẻ kinh nghiệm sử dụng sản phẩm một cách chi tiết và cụ thể. Những thông tin về thời gian sử dụng, cách sử dụng, và kết quả đạt được giúp người mua đánh giá được hiệu quả thực tế của sản phẩm. Những đánh giá này thường được xem là đáng tin cậy hơn so với những đánh giá chỉ đưa ra nhận xét chung chung.

IV. Giải Pháp Sử Dụng Marketing Shopee Tăng Cường Đánh Giá Tích Cực

Các doanh nghiệp có thể sử dụng marketing Shopee để tăng cường đánh giá tích cực và xây dựng uy tín trực tuyến. Khuyến khích khách hàng để lại đánh giá sau khi mua hàng, phản hồi nhanh chóng và chuyên nghiệp các phản hồi khách hàng, và xây dựng mối quan hệ tốt với khách hàng là những cách hiệu quả. Cần minh bạch và trung thực trong mọi hoạt động marketing để xây dựng sự tin tưởng lâu dài với khách hàng. Ngoài ra, cần tập trung vào việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ chất lượng để nhận được đánh giá tích cực từ khách hàng. Điều quan trọng là các doanh nghiệp phải hiểu cách người tiêu dùng cảm nhận và đánh giá độ tin cậy của các đánh giá trực tuyến, đặc biệt là những yếu tố nào quyết định độ tin cậy của đánh giá từ góc độ của người tiêu dùng.

4.1. Khuyến Mãi Shopee và Kích Thích Đánh Giá Sản Phẩm

Khuyến mãi Shopee có thể được sử dụng để kích thích khách hàng để lại đánh giá sản phẩm. Tặng quà, giảm giá cho những khách hàng để lại đánh giá chi tiết và có hình ảnh/video là một cách hiệu quả. Tuy nhiên, cần đảm bảo rằng các khuyến mãi này không làm ảnh hưởng đến tính trung thực của đánh giá.

4.2. Tối Ưu Trải Nghiệm Mua Hàng Để Nhận Đánh Giá Tốt

Tối ưu trải nghiệm mua hàng là yếu tố quan trọng để nhận được đánh giá tốt. Cung cấp dịch vụ khách hàng chu đáo, giao hàng Shopee nhanh chóng, và đảm bảo chất lượng sản phẩm đúng như mô tả là những yếu tố then chốt. Một trải nghiệm mua hàng tốt sẽ tạo ấn tượng tích cực và khuyến khích khách hàng để lại đánh giá tốt.

4.3. Phản Hồi Nhận Xét Khách Hàng và Xây Dựng Uy Tín Bán Hàng

Phản hồi nhanh chóng và chuyên nghiệp các nhận xét của khách hàng, cả tích cực lẫn tiêu cực, là rất quan trọng. Giải quyết các khiếu nại một cách thỏa đáng và thể hiện sự quan tâm đến trải nghiệm mua hàng của khách hàng sẽ giúp xây dựng uy tín bán hàng. Cần xem các nhận xét tiêu cực là cơ hội để cải thiện sản phẩm và dịch vụ.

V. Ứng Dụng Nghiên Cứu Về Ảnh Hưởng Của Negative Review Trên Shopee

Nghiên cứu này khám phá ảnh hưởng của negative review trên ý định mua hàng của người tiêu dùng trên Shopee. Nghiên cứu chỉ ra rằng negative review có thể có tác động khác nhau tùy thuộc vào chất lượng sản phẩm, uy tín người bán, và tâm lý người tiêu dùng. Với những sản phẩm có xếp hạng sản phẩm/dịch vụ cao và có nhiều đánh giá đáng tin cậy, negative review ít ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Ngược lại, với những sản phẩm có xếp hạng sản phẩm/dịch vụ thấp và ít đánh giá, ý định mua hàng sẽ giảm đáng kể. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, việc quá nhiều đánh giá tiêu cực có thể khiến khách hàng nghi ngờ về sự thao túng và làm giảm lòng tin. Negative review có thể giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt hơn bằng cách cung cấp thông tin về nhược điểm của sản phẩm hoặc dịch vụ. Nghiên cứu sâu hơn về lĩnh vực này sẽ giúp người bán và người tiêu dùng đưa ra quyết định đúng đắn hơn.

5.1. Vai Trò Của Negative Review Diagnosticity NRD Trong Quyết Định Mua Hàng

Negative Review Diagnosticity (NRD) đề cập đến khả năng của negative review trong việc cung cấp thông tin chẩn đoán về sản phẩm hoặc dịch vụ. NRD cao có nghĩa là negative review cung cấp thông tin cụ thể và hữu ích về những vấn đề mà người mua có thể gặp phải. NRD thấp có nghĩa là negative review mơ hồ và không cung cấp nhiều thông tin hữu ích. Nghiên cứu cho thấy rằng NRD cao có thể làm giảm ý định mua hàng, đặc biệt là đối với những người tiêu dùng cẩn trọng.

5.2. Mối Quan Hệ Giữa Review Credibility và Purchase Intention Khi Có Negative Review

Mối quan hệ giữa review credibility và purchase intention có thể bị ảnh hưởng bởi sự hiện diện của negative review. Nếu negative review được xem là đáng tin cậy, nó có thể làm giảm tác động tích cực của review tích cực đến purchase intention. Ngược lại, nếu negative review bị xem là không đáng tin cậy (ví dụ, có vẻ như được viết bởi đối thủ cạnh tranh), nó có thể không có tác động đáng kể đến purchase intention.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu AI và Tương Lai Của Đánh Giá Trực Tuyến

Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến đánh giá trực tuyến và ý định mua hàng trên Shopee. Các yếu tố như chất lượng đánh giá, uy tín người bán, và sự hiện diện của negative review đều đóng vai trò quan trọng. Trong tương lai, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning có thể giúp phát hiện đánh giá giả và cung cấp thông tin đáng tin cậy hơn cho người tiêu dùng. Cần có thêm nghiên cứu để hiểu rõ hơn về tác động của các yếu tố khác như giá cả sản phẩm Shopee, khuyến mãi Shopee, và kênh bán hàng Shopee đến ý định mua hàng.

6.1. Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo AI Để Phát Hiện Đánh Giá Giả

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng để phân tích ngôn ngữ, hành vi, và các đặc điểm khác của đánh giá để phát hiện đánh giá giả. Các thuật toán AI có thể học từ dữ liệu lịch sử và xác định các mẫu mà đánh giá giả thường có. Việc sử dụng AI có thể giúp cải thiện độ tin cậy của hệ thống đánh giá và bảo vệ người tiêu dùng khỏi thông tin sai lệch.

6.2. Tích Hợp Đánh Giá Vào Trải Nghiệm Khách Hàng Tổng Thể

Đánh giá nên được tích hợp vào trải nghiệm khách hàng một cách liền mạch. Người tiêu dùng nên dễ dàng tìm thấy và đọc đánh giá, cũng như để lại đánh giá sau khi mua hàng. Doanh nghiệp nên sử dụng đánh giá để cải thiện sản phẩm, dịch vụ, và trải nghiệm khách hàng tổng thể.

Nội dung chính

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐÁNH GIÁ TRỰC TUYẾN VÀ Ý ĐỊNH MUA HÀNG TRÊN SHOPEE: PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM VÀ VAI TRÒ ĐIỀU TIẾT CỦA ĐÁNH GIÁ TIÊU CỰC

---

Tóm tắt nghiên cứu (Research Summary)

Trong bối cảnh kỷ nguyên số 4.0 và sự bùng nổ của thương mại điện tử, đánh giá trực tuyến (online reviews / eWOM) đã trở thành nguồn tham khảo mang tính quyết định đến hành vi người tiêu dùng. Đề tài nghiên cứu khoa học tham gia xét giải thưởng "Nhà nghiên cứu trẻ UEH 2023" của Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh (UEH) tập trung giải quyết câu hỏi nghiên cứu cốt lõi: Làm thế nào các yếu tố chất lượng lập luận và tín hiệu ngoại vi tác động đến độ tin cậy, sự tiếp nhận đánh giá trực tuyến, từ đó thúc đẩy ý định mua hàng trên nền tảng Shopee dưới vai trò điều tiết của tính chẩn đoán từ đánh giá tiêu cực?

Dựa trên nền tảng lý thuyết Mô hình Khả năng Suy ngẫm (Elaboration Likelihood Model - ELM) và Mô hình Xử lý Thông tin Heuristic (HSM), nghiên cứu triển khai phương pháp định lượng thông qua khảo sát người tiêu dùng trẻ (Gen Z và Millennials) tại TP. Hồ Chí Minh với kích thước mẫu hợp lệ đạt 447 quan sát, xử lý qua mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS 4.0.

Kết quả chỉ ra rằng chất lượng lập luận (độ chính xác, quan điểm đa chiều, tính cập nhật) và tín hiệu ngoại vi (chất lượng hình ảnh/video, số lượng đánh giá, xếp hạng sao, uy tín người đánh giá) tác động thuận chiều mạnh mẽ đến độ tin cậy và sự tiếp nhận đánh giá. Cả hai yếu tố này đóng vai trò cầu nối thúc đẩy ý định mua sắm trực tuyến. Đặc biệt, tính chẩn đoán của đánh giá tiêu cực (Negative Review Diagnosticity) đóng vai trò điều tiết quan trọng: đối với sản phẩm có mức đánh giá cao và độ tin cậy lớn, lượng nhỏ đánh giá tiêu cực không làm suy giảm ý định mua; ngược lại, ở các sản phẩm điểm thấp, đánh giá tiêu cực làm sụt giảm nghiêm trọng hành vi mua sắm.

---

Bối cảnh và tầm quan trọng (Context & Significance)

1. Hiện trạng tri thức và khoảng trống nghiên cứu (Research Gap)

Thương mại điện tử hạn chế người tiêu dùng trong việc trực tiếp trải nghiệm sản phẩm qua các giác quan vật lý (xúc giác, khứu giác, thị giác thực tế). Do đó, phản hồi từ người mua trước (eWOM) trở thành kênh thông tin khách quan, độc lập và đáng tin cậy hơn so với quảng cáo một chiều từ nhà bán lẻ.

Mặc dù có nhiều nghiên cứu tiếp cận tác động của đánh giá trực tuyến tới thái độ người tiêu dùng, phần lớn vẫn dừng lại ở góc nhìn chung chung, thiếu sự bóc tách chi tiết chuỗi tác động nhân quả từ:

• Các thuộc tính cấu thành đánh giá (chất lượng thông tin vs. tín hiệu hỗ trợ);
• Quá trình nhận thức (Độ tin cậy - Review Credibility & Tiếp nhận đánh giá - Review Adoption);
• Ý định hành vi cụ thể (Purchase Intention).

Đặc biệt, tình trạng bùng nổ của các đánh giá giả mạo (fake reviews), đánh giá "bẩn" từ đối thủ cạnh tranh hoặc sự bất cân xứng thông tin trên các sàn thương mại điện tử lớn như Shopee đặt ra khoảng trống cấp thiết về việc kiểm chứng vai trò điều tiết của tính chẩn đoán từ đánh giá tiêu cực (Negative Review Diagnosticity).

2. Tính thời điểm và tiềm năng ứng dụng

Tại thị trường Việt Nam – một trong những quốc gia có tốc độ phát triển thương mại điện tử nhanh nhất Đông Nam Á với Shopee là nền tảng dẫn đầu thị phần – nhóm khách hàng trẻ tuổi (15–25 tuổi) là phân khúc có độ nhạy công nghệ cao và thói quen "đọc review trước khi chốt đơn".

Nghiên cứu mang tính thời sự cao khi cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm giúp người mua hàng nâng cao năng lực phản biện, nhận diện thông tin sai lệch; đồng thời giúp các nhà quản trị thương hiệu tối ưu hóa chiến lược quản lý đánh giá, xây dựng uy tín bền vững trên sàn thương mại điện tử.

---

Methodology và Phương pháp tiếp cận (Methodology & Approach)

                       +----------------------------------------------------+
                       |            Elaboration Likelihood Model            |
                       +----------------------------------------------------+
                                 /                                \
           (Tuyến trung tâm / Central Route)            (Tuyến ngoại vi / Peripheral Route)
               Chất lượng lập luận                          Tín hiệu ngoại vi
               - Độ chính xác (AC)                          - Chất lượng hình ảnh (VQ)
               - Quan điểm đối lập (OV)                     - Số lượng đánh giá (RQ)
               - Tính cập nhật (TL)                         - Điểm sao sản phẩm (PR)
               - Điểm sao sản phẩm (PR)                     - Độ tin cậy nguồn tin (SC)
                                 \                                /
                                  v                              v
                    +---------------------------+  +---------------------------+
                    | Độ tin cậy đánh giá (RC)  |  | Tiếp nhận đánh giá (RA)   |
                    +---------------------------+  +---------------------------+
                                  \                              /
                                   \                            /
                                    v                          v
                        +----------------------------------------------------+
                        |            Ý định mua sắm trực tuyến (PI)          |
                        +----------------------------------------------------+
                                                 ^
                                                 | (Biến điều tiết)
                                  +------------------------------+
                                  | Đánh giá tiêu cực (NV)       |
                                  +------------------------------+

1. Thiết kế nghiên cứu và Thu thập dữ liệu

Nghiên cứu áp dụng quy trình nghiên cứu định lượng chặt chẽ qua 2 giai đoạn:

• Giai đoạn 1 (Hiệu chỉnh thang đo): Xây dựng và điều chỉnh hệ thống thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý) dựa trên các tài liệu học thuật quốc tế chuẩn mực.
• Giai đoạn 2 (Khảo sát thực nghiệm): Phân phối bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến qua Google Forms trong khung thời gian từ tháng 6 đến tháng 8/2023 và thu thập bổ sung đến tháng 1/2024. Đối tượng khảo sát được chọn lọc theo phương pháp phi xác suất (Judgment Sampling), tập trung vào các hội nhóm trực tuyến quy mô lớn (Cộng đồng Reviewer Shopee, Skin Care Addiction, Nhóm sinh viên UEH, NEU,...). Mẫu khảo sát đạt 447 người tiêu dùng hợp lệ sau khi sàng lọc qua câu hỏi điều kiện: "Bạn đã từng có ít nhất một trải nghiệm mua sắm trên Shopee chưa?".

2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu

Nhóm nghiên cứu ứng dụng phương pháp Phân tích Mô hình Phương trình Cấu trúc Bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) trên phần mềm SmartPLS 4.0, bao gồm các bước kiểm định nghiêm ngặt:

• Đánh giá mô hình đo lường (Measurement Model): Kiểm định độ tin cậy nhất quán nội tại bằng hệ số Cronbach’s Alpha ($CA > 0.7$) và Độ tin cậy tổng hợp ($CR > 0.7$). Kiểm định giá trị hội tụ thông qua Phương sai trích trung bình ($AVE > 0.5$, hệ số Outer Loading $> 0.7$).
• Kiểm định giá trị phân biệt (Discriminant Validity): Sử dụng Tiêu chuẩn Fornell-Larcker và Tỷ số tương quan dị biệt - đơn nhất (HTMT ratio $< 0.85$ theo khuyến nghị của Henseler et al., 2019).
• Kiểm tra đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai ($VIF < 3$ đến $5$), xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Đánh giá mô hình cấu trúc (Structural Model): Sử dụng kỹ thuật Bootstrapping (5.000 phân mẫu lặp lại, khoảng tin cậy 95%) để xác định mức ý nghĩa thống kê ($p\text{-value} < 0.05$, $t\text{-value} > 1.96$) của 15 giả thuyết nghiên cứu và 6 biến kiểm soát nhân khẩu học (giới tính, tuổi tác, trình độ học vấn, nơi ở, nghề nghiệp, thu nhập).

---

Phát hiện chính của nghiên cứu (Key Findings)

Dựa trên kết quả xử lý dữ liệu PLS-SEM, toàn bộ các giả thuyết tác động trực tiếp và điều tiết trong mô hình đều đạt mức ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$), mang lại các phát hiện cốt lõi:

Giả thuyết	Mối quan hệ tác động	P-Value	Trạng thái	Ý nghĩa thực tiễn
H1	Accuracy (Độ chính xác) $\rightarrow$ Review Credibility	$0.015$	Chấp nhận	Review mô tả đúng thực tế tạo niềm tin vững chắc.
H2	Opposing Viewpoints (Quan điểm đa chiều) $\rightarrow$ Review Credibility	$0.001$	Chấp nhận	Đánh giá có cả ưu/nhược điểm được xem là khách quan hơn.
H3	Timeliness (Tính cập nhật) $\rightarrow$ Review Credibility	$0.027$	Chấp nhận	Đánh giá gần nhất phản ánh đúng chất lượng hiện tại của shop.
H4	Visual Image Quality (Hình ảnh/Video) $\rightarrow$ Review Adoption	$0.003$	Chấp nhận	Hình ảnh thực tế giúp xóa bỏ khoảng cách cảm quan.
H5	Review Quantity (Số lượng đánh giá) $\rightarrow$ Review Adoption	$0.000$	Chấp nhận	Hiệu ứng đám đông ("càng nhiều người mua/đánh giá càng tốt").
H6, H7	Product/Service Rating (Số sao đánh giá) $\rightarrow$ RC & RA	$0.002$ & $0.000$	Chấp nhận	Điểm sao cao là lối tắt tư duy củng cố lòng tin nhanh nhất.
H8	Source Credibility (Độ tin cậy người đánh giá) $\rightarrow$ Review Adoption	$0.000$	Chấp nhận	Người mua tin tưởng reviewer có chuyên môn hoặc người mua thực.
H9, H10	Review Credibility & Review Adoption $\rightarrow$ Purchase Intention	$0.000$ & $0.000$	Chấp nhận	Niềm tin và việc tiếp nhận đánh giá thúc đẩy trực tiếp hành vi mua.
H11, H12	Negative Review Diagnosticity (Điều tiết) $\rightarrow$ Purchase Intention	$0.038$ & $-0.001$	Chấp nhận	Đánh giá tiêu cực có trọng số tâm lý rất lớn trong quyết định.

Các điểm nhấn học thuật và bất ngờ:

1. Sức mạnh của "Quan điểm đối lập" (Opposing Viewpoints): Người tiêu dùng trực tuyến ngày càng thông minh và có xu hướng hoài nghi các đánh giá "khen ngợi 100%". Đánh giá có chứa cả lời khen lẫn một vài góp ý nhỏ về bao bì, thời gian vận chuyển được đánh giá là chân thực và có độ tin cậy vượt trội ($p = 0.001$).
2. Hình ảnh/Video trực quan giảm thiểu rủi ro cảm quan: Chất lượng hình ảnh và video thực tế do người mua đăng tải có tác động mạnh mẽ đến việc tiếp nhận thông tin ($p = 0.003$), vì nó bù đắp khoảng trống xúc giác/thị giác trong mua sắm online.
3. Cơ chế điều tiết của Đánh giá tiêu cực (Negativity Bias): Đánh giá tiêu cực mang "tính chẩn đoán" (Diagnosticity) cực cao do hiện tượng tâm lý thiên kiến tiêu cực. Tuy nhiên, nếu một sản phẩm duy trì mức rating tổng thể cao và số lượng đánh giá tích cực áp đảo, một vài đánh giá tiêu cực nhỏ lẻ không làm suy giảm ý định mua. Ngược lại, với sản phẩm có điểm số trung bình thấp, sự xuất hiện của đánh giá tiêu cực đóng vai trò như đòn bẩy triệt tiêu hoàn toàn ý định mua sắm của khách hàng.
4. Biến kiểm soát nhân khẩu học: 6 yếu tố nhân khẩu học (giới tính, nghề nghiệp, nơi ở, thu nhập...) không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê lên ý định mua sắm, chứng minh mô hình có tính ổn định cao trên tệp khách hàng số.

---

Đóng góp khoa học (Academic & Practical Contributions)

                                  ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
                                             |
             +-------------------------------+-------------------------------+
             |                                                               |
     Đóng góp Lý thuyết                                              Đóng góp Thực tiễn
             |                                                               |
  - Mở rộng mô hình ELM & HSM                                     - Chiến lược quản trị sàn TMĐT
  - Tích hợp tính chẩn đoán tiêu cực                              - Ứng dụng AI & Machine Learning
  - Kiểm chứng bối cảnh TMĐT Đông Nam Á                           - Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng

1. Đóng góp về mặt lý thuyết (Theoretical Contributions)

• Tích hợp liên ngành hai tuyến nhận thức ELM: Nghiên cứu đã làm rõ và phân định ranh giới giữa tuyến xử lý trung tâm (chất lượng lập luận: tính chính xác, tính đối lập, tính kịp thời) và tuyến ngoại vi (hình ảnh, số lượng, rating, nguồn tin), giải quyết khoảng trống học thuật về sự tương tác đa chiều của eWOM đối với ý định mua sắm.
• Làm sâu sắc thêm lý thuyết Thiên kiến tiêu cực (Negativity Bias & Category Diagnosticity): Chứng minh thực nghiệm rằng đánh giá tiêu cực không chỉ là một biến độc lập mà là một biến điều tiết mang tính chẩn đoán, làm thay đổi cường độ tác động giữa niềm tin đánh giá và quyết định mua.

2. Đóng góp về mặt thực tiễn và quản trị (Managerial Implications)

• Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning: Đề xuất các gian hàng Shopee và sàn thương mại điện tử triển khai hệ thống AI/NLP để tự động phân loại cảm xúc (Sentiment Analysis), phát hiện đánh giá giả mạo/đánh giá spam từ đối thủ, và dự đoán sớm nguy cơ khách hàng để lại phản hồi tiêu cực nhằm can thiệp kịp thời.
• Chiến lược tạo động lực cho đánh giá chất lượng cao: Doanh nghiệp nên thiết kế chương trình thưởng xu, mã giảm giá để khuyến khích khách hàng đính kèm video, hình ảnh chi tiết và nhận xét đa chiều thay vì các đánh giá ngắn vô nghĩa.
• Xử lý khủng hoảng đánh giá tiêu cực chủ động: Thay vì tìm cách xóa bỏ hoặc tranh cãi, thương hiệu cần phản hồi công khai, minh bạch, lịch sự và đưa ra phương án giải quyết cụ thể (đổi trả, hoàn tiền), biến đánh giá tiêu cực thành cơ hội thể hiện dịch vụ khách hàng xuất sắc.

---

Đối tượng quan tâm và Giá trị mang lại (Target Audience & Benefits)

                                  ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI
                                           |
        +--------------------------+-------+--------------------------+
        |                          |                                  |
        v                          v                                  v
+------------------+     +--------------------+            +--------------------+
|  Nhà nghiên cứu  |     | Doanh nghiệp /     |            |    Người tiêu      |
|     Học thuật    |     | Marketer / Sellers |            |      dùng số       |
+------------------+     +--------------------+            +--------------------+
| Khung tham chiếu |     | Chiến lược eWOM    |            | Bộ lọc thông tin   |
| mở rộng cho các  |     | & giải pháp tối ưu |            | thông minh, tránh  |
| đề tài hành vi.  |     | tỷ lệ chuyển đổi.  |            | "bẫy" review ảo.   |
+------------------+     +--------------------+            +--------------------+

1. Nhà nghiên cứu và Giảng viên Marketing / TMĐT: Sở hữu bộ khung nghiên cứu thực nghiệm chuẩn mực với hệ số kiểm định PLS-SEM chi tiết, đóng vai trò tài liệu tham khảo giá trị cho các nghiên cứu tiếp theo về eWOM và hành vi tiêu dùng trực tuyến tại các thị trường mới nổi.
2. Nhà bán hàng (Sellers) và Giám đốc Marketing (CMOs) trên Sàn TMĐT:
   • Nắm bắt chính xác các yếu tố kích hoạt tâm lý "chốt đơn" của người tiêu dùng trẻ.
   • Xây dựng quy trình xử lý phản hồi tiêu cực và tối ưu hóa điểm chất lượng gian hàng (Shopee Mall, Shop Yêu Thích).
3. Các nền tảng TMĐT (Shopee, Lazada, TikTok Shop): Cải tiến thuật toán hiển thị đánh giá, ưu tiên các đánh giá hữu ích có kèm hình ảnh/video thực tế, phát triển công cụ lọc chống gian lận thương mại.
4. Người tiêu dùng trực tuyến: Trang bị tư duy đánh giá phản biện, nhận biết các tín hiệu nhận diện đánh giá chân thực, tránh bẫy thao túng thông tin từ các đơn vị kinh doanh thiếu minh bạch.

---

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Phát hiện quan trọng nhất của nghiên cứu này là gì?

Phát hiện quan trọng nhất là chất lượng lập luận đa chiều (Opposing Viewpoints) và tính chẩn đoán của đánh giá tiêu cực (Negative Review Diagnosticity). Một đánh giá nêu rõ cả điểm mạnh và điểm hạn chế được tin tưởng cao hơn đánh giá khen ngợi một chiều. Đồng thời, đánh giá tiêu cực đóng vai trò biến điều tiết mạnh mẽ: sản phẩm có uy tín cao ít bị tổn hại bởi một vài review xấu, nhưng sản phẩm uy tín thấp sẽ bị sụt giảm doanh số nghiêm trọng khi xuất hiện review tiêu cực.

2. Phương pháp nghiên cứu của đề tài có điểm gì đặc biệt?

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp mô hình hóa cấu trúc tuyến tính PLS-SEM với SmartPLS 4.0, kết hợp kiểm định khắt khe qua tiêu chuẩn HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio < 0.85) và quy trình Bootstrapping 5.000 mẫu. Cấu trúc mô hình tích hợp đồng thời hai tuyến của mô hình tâm lý học thuyết phục ELM và bổ sung biến điều tiết phức hợp.

3. Kết quả nghiên cứu có thể khái quát hóa (Generalize) cho các nền tảng khác không?

Mặc dù dữ liệu tập trung vào sàn Shopee tại thị trường TP. Hồ Chí Minh, nền tảng lý thuyết ELM và các biến số về hình ảnh, số lượng đánh giá, điểm sao có tính phổ quát cao. Do đó, kết quả nghiên cứu hoàn toàn có thể áp dụng làm khung tham chiếu cho các nền tảng TMĐT tương đồng như Lazada, Tiki, TikTok Shop hay Amazon.

4. Hướng mở rộng nghiên cứu tiếp theo (Next Steps) là gì?

Các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng khảo sát trên các nhóm đối tượng người tiêu dùng lớn tuổi hơn (Gen X, Baby Boomers), mở rộng phạm vi địa lý đa vùng miền, hoặc áp dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp (Mixed Methods) kết hợp đo lường sinh trắc học hành vi (Eye-tracking / Thần kinh học tiếp thị) khi người dùng đọc review.

5. Doanh nghiệp và người bán hàng có thể áp dụng kết quả này như thế nào ngay lập tức?

Doanh nghiệp cần ngay lập tức: (1) Thiết lập chính sách tặng thưởng xu/voucher để kích thích người mua tải ảnh/video thực tế; (2) Phản hồi chuyên nghiệp, chân thành đối với 100% đánh giá 1-2 sao trong vòng 24 giờ; (3) Tích hợp công cụ AI phân tích cảm xúc khách hàng để cải tiến chất lượng sản phẩm liên tục.

---

Kết luận (Conclusion)

Công trình nghiên cứu tham gia giải thưởng "Nhà nghiên cứu trẻ UEH 2023" đã cung cấp một bức tranh toàn diện và sâu sắc về cơ chế tác động của đánh giá trực tuyến đến ý định mua sắm trên nền tảng Shopee. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết Mô hình Khả năng Suy ngẫm (ELM) và phân tích thực nghiệm PLS-SEM, nghiên cứu khẳng định rằng việc xây dựng niềm tin số không chỉ dựa vào số lượng đánh giá bề nổi mà phụ thuộc cốt lõi vào độ chính xác, tính đa chiều, chất lượng hình ảnh và cách doanh nghiệp phản hồi trước các đánh giá tiêu cực.

Trong kỷ nguyên kinh tế số cạnh tranh khốc liệt, thấu hiểu và quản trị khoa học hệ thống đánh giá eWOM chính là chìa khóa vàng giúp doanh nghiệp gia tăng tỷ lệ chuyển đổi, củng cố lòng trung thành thương hiệu và kiến tạo trải nghiệm mua sắm minh bạch, bền vững cho người tiêu dùng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HÒ CHÍ MINH BÁO CÁO TÔNG KÉT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC THAM GIA XÉT GIẢI THƯỞNG "NHÀ NGHIÊN CƯU TRẺ UEH” NĂM 2023 INFLUENCING FACTORS OF ONLIEN REVIEWS: AN EMPIRICAL ANALYSIS OF DETERMINANTS OF PURCHASE INTENTION AND NEGATIVE REVIEW DIAGNOSTICITYON SHOPEE 4 Í Thuộc nhóm chuyên ngành: Kinh tê - Marketing TP. Hồ Chí Minh, tháng 02/2024 II ABSTRACT In the 4.0 era, online reviews are widespread in the information interfaces that customers use, and the use of reviews from purchasers, KOLs, and celebrities as a source of customer reference material is fast growing and becoming a trend. However, there is presently relatively little study on the role of review credibility in the online purchase process, as well as the characteristics that contribute to establishing a credible review in the eyes of consumers, and the influence on customers’ adaptive usage of online reviews.

As a result, in this research, authors attempt to explain changes in customers' online purchase intentions after taking into account the trustworthiness of an online review and the moderating impact of negative review in this relationship. Furthermore, our research revealed that argument quality and peripheral cues are two major characteristics that strongly influence the credibility of an online review and user review adoption on e-commerce platforms, particularly Shopee. In addition, for products with high product/service ratings and the reliability of many reviews, low negative reviews have little impact on consumers' purchasing intentions, whereas for products with lower product/service ratings and a lower level of negative reviews, the consumer's purchasing intention decreases. This article helps consumers make more informed decisions when detecting an online review as well as facing false information, and is a reference for marketers deciding how to promote products.

Reasonable products in specific situations and help optimize the online review monitoring mechanism in e-commerse like Shopee. Keywords: argument quality, negative review, purchase intention, review credibility. Ill TABLE OF CONTENTS ABSTRACT. Il TABLE OF CONTENTS.

Ill LIST OF TABLES. V LIST OF FIGURES.VI TABLE OF ABBREVIATIONS AND TERMS. VII CHAPTER 1: INTRODUCTION. Subject and Scope of Research.

5 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW AND HYPOTHESIS. 6 ELM - Argument Quality & Peripheral Cues. Current State of Research. Accuracy and Review Credibility.

Opposing Viewpoints and Review Credibility. Timeless and Review Credibility. Visual Image Quality and Review Adoption. Review Quantity and Review Adoption.

Product/Service Rating and Review Credibility. Product/Service Rating and Review Adoption. Source Credibility and Review Adoption. Review Credibility and Purchase Intention.

Review Adoption and Purchase Intention. The Moderator Effect of Negative Reviews Diagnosticity. 15 CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY.2 Summary of hypothesis. Definition of variables.

Sampling Plan and Data Collection. Statistic Data Analysis Procedure. Descriptive Statistical Analysis. Validity and Reliability Test.

Confirmatory Factor Analysis. 21 CHAPTER 4: RESEARCH RESULTS. Data Analysis Results. Assessment of Measurement Model.

Assessment of Structural Model. The Influences of Control Variables. 36 CONCLUSION AND IMPLICATIONS. Using Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning.

Integrate reviews into the customer experience process. Evaluate the new contribution of the research. Limitations and Future Research. Recommendations on mechanisms and policies.

47 REPORTS AND MAGAZINES.54 V LIST OF TABLES Table 1. Definition of variables. Characteristics of Respondents. Assessment of constructs.

Fornell-Larcker Criterion. Table of results according to HTMT. Table of results of VIF test. Table of bootstrapping evaluation results.

Results of assessing the influence of control variables. 35 VI LIST OF FIGURES Figure 1. Result of research model. 34 VII TABLE OF ABBREVIATIONS AND TERMS NO.

ABBREVIATIONS TERMS 1 AC Accuracy 2 AI Artificial Intelligence 3 AVE Average Variance Extracted 4 CA Composite Reliability 5 CFA Confirmatory Factor Analysis 6 CR Cronbach’s Alpha 7 ELM Elaboration Likelihood Model 8 HSM Heuristic Systematic Model 9 NV Negative Review Diagnosticity 10 ov Opposing Viewpoints 11 PI Product/Service Rating 12 PR Purchase Intention 13 RA Researchers team VIII 14 RC Review Adoption 15 RES Review Credibility 16 RQ Review Quantity 17 SC Source Credibility 18 TL Timeless 19 VIF Variance Inflation Factor 20 VQ Visual Image Quality 1 INTRODUCTION 1. Research overview With the popularity and expansion of the Internet, online shopping, which eliminates time and location constraints, has become a vital consumption mode for modern people (Emec el al., 2016), and it is increasingly appreciated by worldwide consumers. In this environment, online reviews, have developed as a new communication route that is gaining popularity among citizens. As a sort of online word-of-mouth, online reviews allow customers to connect with merchants and offer feedback to other customers (Filieri el al.

Numerous studies have found that internet reviews have a significant impact on product sales and consumer decision-making (Floyd et al. Online reviews not only increase the presence of previous purchasers and foster a sense of affinity for consumers through word of mouth (Gefen & Straub, 2004), but they also provide product-related information that helps improve value perception and merchant reputation, influencing online purchase intention and actual buyback behavior (Martinsons, 2008). Today, internet reviews are among the most powerful sources of information for customers when making a purchase choice (Chevalier and Mayzlin, 2006; Lee and Shin, 2014), and they give several benefits (Hamby el al., 2015; Krishnamoorthy, 2015; Zhang et al., 2014; Zheng et al. Most significantly, they let geographically separated customers to communicate independent perspectives on products and services, enabling them to make more educated purchasing decisions (Racherla et al.

Furthermore, internet reviews have the potential to provide significant value for businesses. As a source of product and service enhancement, they may generate revenue and develop long-term partnerships, playing an important role in organizations' marketing efforts (Chang et al. In recent years, scholars and practitioners have focused on the rising popularity and advantages of online reviews (Cheung el al. Online purchase is limited to match customers' demands for product assessment and comprehension through intuitive senses including scent, hearing, and touch (Lee et al.

Consumers cannot properly grasp product performance, quality, and usage if they 2 depend just on merchants' one-sided opinions. Previous research suggests that information created by consumers, such as online reviews, is more persuasive than information created by marketers, because consumers don’t have vested interest and thus are more independent and credible (Park et al., 2007; Plotkina and Munzel, 2016; Reimer and Benkenstein, 2016). Furthermore, past research indicates that perceived trustworthiness influences customers' decision-making processes and lowers uncertainty (Awad and Ragowsky, 2008; Fan et al., 2013; Nan et al. According to Baek et al.

293), trustworthiness is "the most important factor in adoption". For this reason, the trustworthiness of internet reviews appears to be critical when making purchasing decisions based on them. Given the significance of credibility in the context of online reviews and subsequent purchase decisions, it is understandable that review credibility is of tremendous interest to both consumers and marketers. However, the current public debate about fraudulent internet reviews has raised consumer awareness of the issue, calling their reliability into doubt (Munzel, 2016; Smith and Anderson, 2016).

Some firms, for example, engage in deceptive techniques and falsify online evaluations of their products and services in order to influence consumers' buying behavior. Research Rationale Although a significant number of studies on online reviews have examined the influence of online reviews on consumers' attitudes toward products and services, this has been done in a rather general manner, primarily without taking into account the factors of online reviews that influence consumers' purchase intentions (Chu and Kamal, 2008; Doh and Hwang, 2009; Floyd et al., 2014; Lee et al., 2008; Martin and Lueg, 2013; Sen and Lerman, 2007). To address this research vacuum, this study investigates the factors that influence consumers’ perceived trustworthiness of online reviews, review adoption, and the impact on their purchase intentions. In doing so, it expands on past research methodologies by displaying the underlying causal chain in greater depth, exposing the critical levers for raising customers' purchase intentions in this setting.

3 Today, reviews are becoming a key measure and factor in customers' purchasing decisions. However, along with that is the rapid growth of fake and negative reviews to defame competitors or boost sales. To combat this trend started by such bucket shop, it is critical for trustworthy companies to understand how consumers perceive and evaluate the credibility of online reviews, particularly what factors determine the reliability of reviews from the consumer's perspective. Despite the enormous importance of review credibility, particularly in relation to consumer purchasing decisions, and the increasing focus of researchers and practitioners on online reviews, there has been little research on the credibility of eWOM communication in general, and of online reviews and their ratings and determinants in particular (Teng et al.

Researchers discovered that fake/negalive reviews frequently exhibit features such as repeated reviews, identical content, a long release time, or low product relevancy. Consumers frequently utilize different in languages to detect negative reviews, combining personal experiences, third-party evaluations, and regulatory alerts (Chatterjee et al., 2021; Salminen et al. However, there is still debate over the impact of bad evaluations on consumer behavior. According to some experts, false reviews enhance buyers' hesitation about purchasing; the more bogus reviews, the less likely consumers are to buy the goods (Zhao et al.

Others noted that too many negative reviews might leave indications of manipulation that customers can detect, leading up in a consumer trust problem (Reimer & Benkenstein, 2016). Others argue that because customers are logical, fraudulent evaluations may not have an enormous effect on their selections in some situations (Dellarocas, 2006). The occurrence of such disagreements may be linked to the purchasing choice situation. So, authors want to investigate the way negative reviews moderate their behavior from the view point of customers.

Research Objectives The goal of our research is to explore the types of supplier external and buyer internal factors that impact customers' trust in online reviews as well as their review adoption. Second, this article examines the correlation between review credibility and 4 adaptive purchases based on reading review responses from predecessors. Third, combined with the Vietnamese context, the moderating role of negative review bias in the interaction of reviews to understand the difference in the impact of trustworthy online reviews on purchase intention, consumer online products. Very few studies have paid attention to fake reviews as a moderator of the impact between online reviews and online purchasing behavior, especially related to false reviews on e-commerce platforms.

Therefore, based on the related literature, this article explores the interactive effects of fake reviews and brand awareness on online purchases, which expands the field's application scope of this study. To achieve the stated objective, this research is conducted to answer the following questions: 1. How do review credibility and review adoption impact customer purchase intention in the Shopee? 2. How do argument quality and peripheral cues influence the trustworthyness of online review? 3.

What recommendations can be proposed for businesses to limit the negative effects of negative review to increase purchase intention and for customer to detect false information in terms of online review? 4. Research Methodology The research is officially carried out by quantitative methods through two phrases: (1) Phrase 1: Adjust and complete the research model and to build a questionnaire about the factors affecting online review credibility and the purchase intention. All scales have a 5-point Likert format and are anchored at "1" for strongly disagreeing and "5" for strongly agreeing. Accuracy, Opposing viewpoints, Timeless, Visual Image Quality, Review Quantity, Product/Service Rating, Source Credibility, Review Credibility, Review Adoption, Negative Review and Purchase Intention scales are all measured separately, in specific.

(2) Phrase 2: Collect, analyze survey data and test the model. In the qualitative study, authors conducted a sample size survey of 447 young people in Ho Chi Minh City 5 (including 177 men and 270 women participating in the survey, accounting for 39. This age group is due to being the age of the young- and sensitivity with technology, who tend to use online reviews as a source of credibility before making a buying decision and are affected by it the most.