Giới thiệu dự án

Thị trường F&B (Food and Beverage) toàn cầu đạt quy mô hơn 5.900 tỷ USD năm 2019 và chạm mốc 7.500 tỷ USD vào năm 2023 với tốc độ phục hồi trung bình 7%/năm sau đại dịch COVID-19. Tại Việt Nam, nhóm dân số trẻ từ 16–30 tuổi chiếm khoảng 25% tổng dân số, tạo ra phân khúc khách hàng mục tiêu năng động với mức sẵn sàng chi tiêu cao cho các dịch vụ đồ uống và không gian học tập, làm việc ngoài khuôn viên trường học.

Tuy nhiên, các doanh nghiệp F&B đang đối mặt với bài toán tối ưu hóa mô hình vận hành do sự thay đổi nhanh chóng trong hành vi của thế hệ Gen Z:

  • Nhu cầu tìm kiếm không gian thứ ba (third place) tích hợp tiện ích làm việc, học tập nhóm gia tăng mạnh mẽ.
  • Sự cạnh tranh gay gắt giữa các chuỗi thương hiệu lớn (Highlands Coffee, The Coffee House) và các quán cà phê độc lập.
  • Thiếu hụt các nghiên cứu định lượng chuẩn xác về các rào cản chi phí, vị trí địa lý và chất lượng dịch vụ tác động đến quyết định của người tiêu dùng sinh viên.

Đề tài khóa luận "Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn quán cà phê của sinh viên HUFI" do sinh viên Văn Tiến Phước thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Võ Thị Hương Giang tại Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.HCM (HUFI) giải quyết bài toán trên thông qua 4 mục tiêu cụ thể:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi tiêu dùng và ý định chọn quán cà phê của sinh viên.
  2. Xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố cấu thành đến ý định chọn quán.
  3. Kiểm định mô hình nghiên cứu thực nghiệm bằng các công cụ kinh tế lượng.
  4. Đề xuất hệ thống hàm ý quản trị giúp các chủ doanh nghiệp F&B tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

Nghiên cứu được triển khai trên tập dữ liệu khảo sát gồm 252 sinh viên các khóa đang theo học tại HUFI trong giai đoạn từ 15/11/2022 đến 06/02/2023.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tổng quan các mô hình lý thuyết nền tảng và nghiên cứu thực nghiệm tiền nhiệm nhằm xác định khoảng trống nghiên cứu (research gap):

Mô hình / Nghiên cứu Ưu điểm Nhược điểm / Khoảng trống
Thuyết hành vi dự định TPB (Ajzen, 1991) Giải thích rõ cơ chế từ thái độ và kiểm soát hành vi đến ý định. Chưa tích hợp các rào cản cảm nhận đặc thù của dịch vụ F&B.
Thuyết nhận thức rủi ro TPR (Bauer, 1960) Đánh giá sâu các yếu tố lo ngại về tài chính, an toàn vệ sinh. Bỏ qua các tiện ích gia tăng và trải nghiệm không gian.
Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Davis, 1989) Đo lường hiệu quả tính hữu ích cảm nhận (Perceived Usefulness). Cần hiệu chỉnh khi áp dụng vào dịch vụ trải nghiệm phi công nghệ.
Mô hình Servqual / Servperf (Parasuraman et al., 1988) Đánh giá toàn diện 5 chiều chất lượng dịch vụ hữu hình và vô hình. Số lượng biến quan sát lớn, dễ gây hiện tượng đa cộng tuyến.

Áp dụng phương pháp phân loại yêu cầu MoSCoW đối với tiêu chí lựa chọn quán của sinh viên:

  • Must have (Bắt buộc có): Kết nối mạng Internet/Wi-Fi ổn định, hệ thống ổ cắm điện, giá cả phù hợp ngân sách sinh viên.
  • Should have (Nên có): Không gian yên tĩnh, ánh sáng và máy lạnh đạt chuẩn, nhân viên thân thiện.
  • Could have (Có thể có): Menu thức uống đa dạng theo mùa, thiết kế nội thất concept bắt mắt để chụp ảnh.
  • Won't have (Chưa ưu tiên): Dịch vụ đỗ xe thu phí cao, không gian quá sang trọng gây áp lực tâm lý.
       +-------------------------------------------------------------+
       |                  KHUNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU                   |
       +-------------------------------------------------------------+
       | [NT] Niềm tin vào sản phẩm (5 items)        (+)             |
       | [KG] Không gian quán cà phê (5 items)       (+)             |
       | [VT] Vị trí quán cà phê (4 items)           (+)             |
       | [SHI] Nhận thức về sự hữu ích (4 items)     (+) ---> [YD] Ý định lựa chọn
       | [RC] Nhận thức về rào cản (4 items)         (+)      quán cà phê
       | [DV] Dịch vụ của quán cà phê (5 items)      (+)      (3 items)
       +-------------------------------------------------------------+

Thiết kế hệ thống

Mô hình nghiên cứu bao gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với 30 biến quan sát được mã hóa trên thang đo Likert 5 mức độ:

$$\text{Likert Scale}: {1: \text{Hoàn toàn không đồng ý}, 2: \text{Không đồng ý}, 3: \text{Trung lập}, 4: \text{Đồng ý}, 5: \text{Hoàn toàn đồng ý}}$$

Phương trình hồi quy tuyến tính bội tổng quát:

$$YD = \beta_0 + \beta_1 \cdot NT + \beta_2 \cdot KG + \beta_3 \cdot VT + \beta_4 \cdot SHI + \beta_5 \cdot RC + \beta_6 \cdot DV + \varepsilon$$

Trong đó:

  • $YD$: Biến phụ thuộc - Ý định lựa chọn quán cà phê (3 biến quan sát: YD1 - YD3).
  • $NT$: Niềm tin vào sản phẩm (5 biến quan sát: NT1 - NT5).
  • $KG$: Không gian quán cà phê (5 biến quan sát: KG1 - KG5).
  • $VT$: Vị trí quán cà phê (4 biến quan sát: VT1 - VT4).
  • $SHI$: Nhận thức về sự hữu ích (4 biến quan sát: SHI1 - SHI4).
  • $RC$: Nhận thức về rào cản (4 biến quan sát: RC1 - RC4).
  • $DV$: Dịch vụ của quán cà phê (5 biến quan sát: DV1 - DV5).
  • $\beta_0$: Hệ số chặn (Intercept); $\beta_1 \dots \beta_6$: Hệ số hồi quy riêng phần (Partial regression coefficients); $\varepsilon$: Sai số ngẫu nhiên (Residual).

Methodology

Quy trình nghiên cứu kết hợp phương pháp hỗn hợp hai giai đoạn:

[Nghiên cứu Định tính] -> [Khảo sát Pilot n=10] -> [Hiệu chỉnh Thang đo 30 items]
         |
         v
[Khảo sát Định lượng N=252] -> [Làm sạch dữ liệu] -> [SPSS 26.0 Analysis]
         |
         +--> 1. Cronbach's Alpha (Alpha >= 0.6; Item-Total >= 0.3)
         +--> 2. Phân tích EFA (KMO >= 0.5; Bartlett Sig < 0.05; Loading >= 0.5)
         +--> 3. Tương quan Pearson (Ma trận r; kiểm soát Sig < 0.05)
         +--> 4. Hồi quy OLS & Kiểm định vi phạm (VIF < 2; Durbin-Watson ~ 2)
         +--> 5. Phân tích ANOVA One-Way (Kiểm định sai biệt nhân khẩu học)

Chiến lược kiểm soát rủi ro dữ liệu:

  • Cỡ mẫu tối thiểu theo EFA: $N \ge 5 \times m = 5 \times 30 = 150$ mẫu (theo Hair et al., 1998).
  • Cỡ mẫu tối thiểu theo Hồi quy: $N \ge 50 + 8 \times p = 50 + 8 \times 6 = 98$ mẫu (theo Tabachnick & Fidell, 1996; Green, 1991).
  • Cỡ mẫu thực tế $N = 252$ hoàn toàn đáp ứng các điều kiện biên của phương pháp phân tích nhân tố và hồi quy.

Implementation và kết quả

Development process

Dữ liệu khảo sát từ Google Forms được trích xuất, làm sạch qua quy trình hai bước loại bỏ phiếu trả lời đơn điệu (chọn cùng một giá trị cho toàn bộ câu hỏi) hoặc thiếu thông tin, sau đó mã hóa vào phần mềm IBM SPSS Statistics 26.0.

Dưới đây là mã cú pháp chuẩn hóa (SPSS Syntax / Python Automation) mô phỏng quy trình xử lý dữ liệu và ước lượng hồi quy OLS:

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# Load & validate clean dataset
df = pd.read_csv("hufi_coffee_survey_n252.csv")

# Define independent (X) and dependent (y) variables
independent_vars = ['NT', 'KG', 'VT', 'SHI', 'RC', 'DV']
X = df[independent_vars]
y = df['YD']

# Add constant for OLS intercept
X_with_const = sm.add_constant(X)

# Fit OLS Multiple Linear Regression Model
ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# Calculate Variance Inflation Factor (VIF) to detect multicollinearity
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Variable"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]

print(ols_model.summary())
print(vif_data)

Testing và validation

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

  • Toàn bộ 7 thang đo (6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc) đều đạt hệ số tin cậy $\alpha > 0.70$.
  • Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) của 30 biến quan sát đều lớn hơn $0.30$, không có biến rác cần loại bỏ.

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Thang đo biến độc lập: Hệ số $0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$, kiểm định Bartlett's Test có ý nghĩa thống kê ($\text{Sig.} < 0.001$). Tổng phương sai trích (Cumulative Variance) $\ge 50%$, giá trị $\text{Eigenvalue} \ge 1.0$. Tất cả hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều đạt $\ge 0.50$ sau phép xoay Varimax.
  • Thang đo biến phụ thuộc (YD): Trích xuất thành công 1 nhân tố duy nhất đại diện cho ý định chọn quán với phương sai giải thích đạt yêu cầu.

3. Kiểm định các giả định hồi quy tuyến tính

  • Đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai $\text{VIF} < 2.0$ cho tất cả các biến độc lập, khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Tự tương quan: Hệ số Durbin-Watson xấp xỉ $2.0$ ($1.5 < d < 2.5$), chỉ ra các phần dư độc lập hoàn toàn với nhau.
  • Phân phối chuẩn và phương sai không đổi: Biểu đồ tần số Histogram thể hiện dạng hình chuông chuẩn, đồ thị P-P Plot các điểm quan sát bám sát đường chéo kỳ vọng; biểu đồ Scatterplot cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0.

Kết quả đạt được

Kết quả phân tích hồi quy đa biến và kiểm định ANOVA xác nhận mô hình đạt độ phù hợp cao:

Giả thuyết Mối quan hệ Trọng số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$) Mức ý nghĩa ($\text{Sig.}$) Kết luận kiểm định
H1 $\text{NT} \rightarrow \text{YD}$ Dương ($+$) $< 0.05$ Chấp nhận giả thuyết
H2 $\text{KG} \rightarrow \text{YD}$ Dương ($+$) $< 0.05$ Chấp nhận giả thuyết
H3 $\text{VT} \rightarrow \text{YD}$ Dương ($+$) $< 0.05$ Chấp nhận giả thuyết
H4 $\text{SHI} \rightarrow \text{YD}$ Dương ($+$) $< 0.05$ Chấp nhận giả thuyết
H5 $\text{RC} \rightarrow \text{YD}$ Dương ($+$) $< 0.05$ Chấp nhận giả thuyết
H6 $\text{DV} \rightarrow \text{YD}$ Dương ($+$) $< 0.05$ Chấp nhận giả thuyết

Hệ số xác định hiệu chỉnh ($R^2 \text{ Adjusted}$) đạt mức giải thích tốt biến thiên của ý định lựa chọn quán cà phê của sinh viên HUFI. Trong đó, hai nhân tố Không gian quán cà phê (KG)Dịch vụ của quán (DV) đóng vai trò chủ chốt, theo sau bởi Niềm tin vào sản phẩm (NT)Nhận thức về sự hữu ích (SHI).


Đổi mới và đóng góp

  1. Tích hợp liên ngành các mô hình hành vi: Kết hợp đồng thời 4 nền tảng lý thuyết (TPB, TPR, TAM, Servqual) thành một cấu trúc đo lường đồng nhất, khắc phục hạn chế giải thích đơn lẻ của từng mô hình gốc.
  2. Xác lập bộ thang đo chuẩn hóa cho Gen Z: Tinh chỉnh 30 biến quan sát phản ánh đúng bối cảnh hành vi học tập và sinh hoạt của sinh viên đại học kỹ thuật/công nghệ tại TP.HCM.
  3. Định lượng tác động của rào cản chi phí và địa lý: Chứng minh mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa nhận thức về rủi ro/khoảng cách và quyết định quay lại của khách hàng trẻ.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng kinh doanh

               CHIẾN LƯỢC TỐI ƯU HÓA QUÁN CÀ PHÊ CHO SINH VIÊN
                                      |
         +----------------------------+----------------------------+
         |                                                         |
         v                                                         v
[1. Tối ưu Không gian & Tiện ích]                        [2. Dịch vụ & Trải nghiệm]
* Phân khu yên tĩnh (Deep work) vs Nhóm                   * Đào tạo nhân viên: Tốc độ & Niềm nở
* Trang bị ổ cắm điện tại 100% bàn học                    * Chương trình tích điểm liên kết thẻ SV
* Băng thông Wi-Fi chuẩn Wi-Fi 6 (QoS cao)                * Khung giá combo nước + bánh tiết kiệm

Lộ trình triển khai 4 giai đoạn

[Tháng 1: Khảo sát & Thiết kế layout] 
       --> [Tháng 2: Nâng cấp hạ tầng Wi-Fi & Bàn học]
              --> [Tháng 3: Huấn luyện SOP phục vụ & Ra mắt Menu SV]
                     --> [Tháng 4: Đo lường mức độ hài lòng (CSAT/NPS)]
  • Phân tích chi phí - lợi ích (Cost-Benefit Analysis): Chi phí tái cấu trúc không gian và hạ tầng mạng thu hồi vốn dự kiến trong 4–6 tháng nhờ tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng (Retention Rate) lên 25–35% và gia tăng giá trị đơn hàng trung bình qua mô hình combo.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Giới hạn mẫu nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu ($N=252$) thu thập theo phương pháp thuận tiện tại một trường đại học (HUFI), chưa bao quát toàn bộ sinh viên trên địa bàn TP.HCM.
  • Phương pháp cắt ngang (Cross-sectional): Dữ liệu thu thập tại một thời điểm nhất định, chưa phản ánh biến động sở thích theo chu kỳ năm học (mùa thi cử vs kỳ nghỉ hè).
  • Hướng phát triển: Mở rộng nghiên cứu đa cơ sở đào tạo, áp dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) kết hợp phân tích phân khúc khách hàng qua thuật toán phân cụm k-means.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp luận nghiên cứu định lượng, thiết kế thang đo Likert và quy trình xử lý dữ liệu SPSS.
  • Chủ doanh nghiệp & Quản lý quán cà phê: Nắm bắt chính xác các trọng số ảnh hưởng để phân bổ ngân sách cải tạo không gian và đào tạo nhân viên hiệu quả nhất.
  • Nhà nghiên cứu thị trường F&B: Cung cấp bộ chỉ số tham chiếu tin cậy về hành vi tiêu dùng của thế hệ Gen Z trong môi trường đô thị.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu cần kết hợp cả mô hình TAM và Servqual?

Mô hình TAM đo lường nhận thức về sự hữu ích (tiện ích học tập, làm việc), trong khi Servqual đánh giá các khía cạnh dịch vụ vô hình và hữu hình. Sự kết hợp này bao quát toàn diện cả nhu cầu công năng lẫn cảm xúc của sinh viên.

2. Kích thước mẫu N = 252 có đảm bảo độ tin cậy thống kê không?

Hoàn toàn đảm bảo. Cỡ mẫu $N = 252$ vượt xa ngưỡng tối thiểu 150 mẫu theo tiêu chuẩn $5 \times m$ của Hair et al. (1998) cho 30 biến quan sát và ngưỡng 98 mẫu cho phân tích hồi quy 6 biến độc lập.

3. Tiêu chí nào trong không gian quán được sinh viên đánh giá cao nhất?

Bầu không khí thoáng đãng, ánh sáng hài hòa và hệ thống tiện ích phụ trợ (bàn ghế phù hợp ngồi lâu, ổ cắm điện, Wi-Fi ổn định) là các yếu tố có hệ số tải cao nhất trong nhân tố Không gian.

4. Làm thế nào để kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình?

Nghiên cứu kiểm tra ma trận tương quan Pearson trước khi hồi quy và đánh giá hệ số phóng đại phương sai (VIF). Tất cả các giá trị $\text{VIF} < 2.0$ khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

5. Doanh nghiệp F&B quy mô nhỏ có thể áp dụng kết quả này như thế nào?

Các quán nhỏ nên ưu tiên tối ưu hóa hai nhân tố có chi phí đầu tư thấp nhưng tác động lớn: thái độ phục vụ của nhân viên (Dịch vụ) và cách bài trí bàn ghế tận dụng ánh sáng tự nhiên kèm Wi-Fi tốc độ cao (Không gian).


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Văn Tiến Phước đã xây dựng và kiểm định thành công mô hình 6 nhân tố tác động đến ý định lựa chọn quán cà phê của sinh viên HUFI. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa cơ sở lý thuyết chuẩn mực và công cụ phân tích kinh tế lượng trên phần mềm SPSS 26.0, đề tài mang lại những đóng góp rõ nét cả về mặt học thuật lẫn giá trị thực tiễn cho ngành dịch vụ F&B. Các chủ doanh nghiệp cà phê có thể trực tiếp ứng dụng các phát hiện nghiên cứu này để tái cấu trúc không gian, chuẩn hóa quy trình phục vụ và xây dựng chiến lược định giá tối ưu nhằm thu hút bền vững phân khúc khách hàng sinh viên đầy tiềm năng.