Các nhân tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến của sinh viên trường đại học ngân hàng tp hcm

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến của sinh viên Đại học Ngân hàng TP.HCM. Phân tích chi tiết, hàm ý quản trị.

• Tác giả: Trần Quốc Tuyên
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Phúc Quý Thạnh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
• Đề tài: Các Nhân Tố Tác Động Đến Quyết Định Tiếp Tục Sử Dụng Dịch Vụ Đăng Ký Trực Tuyến Của Sinh Viên Trường Đại Học Ngân Hàng TPHCM
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp Đại Học
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp về mặt học thuật
• 1.7. Đóng góp về mặt thực tiễn
• 1.8. Bố cục bài nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tổng quan các khái niệm về đề tài
• 2.1.1. Khái niệm quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến
• 2.1.2. Khái niệm dịch vụ đăng ký trực tuyến
• 2.1.2.1. Mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng (Extended TAM)
• 2.1.2.2. Thuyết hành vi kế hoạch (TPB – Theory of Planned Behavior)
• 2.1.2.3. Lý thuyết giá trị người tiêu dùng (Consumer value theory)
• 2.1.2.4. Lý thuyết phương tiện-mục đích (Means-end chain theory)
• 2.1.3. Tổng hợp các nghiên cứu liên quan đến đề tài
• 2.1.3.1. Nghiên cứu trong nước
• 2.1.3.2. Nghiên cứu nước ngoài
• 2.1.3.3. Thảo luận và khoảng trống nghiên cứu
• 2.1.4. Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết
• 2.1.4.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 2.1.4.2. Các giả thuyết nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quá trình nghiên cứu đề tài
• 3.2. Nghiên cứu định tính
• 3.2.1. Xây dựng thang đo nháp
• 3.2.2. Xây dựng thang đo chính thức
• 3.3. Nghiên cứu định lượng
• 3.3.1. Phương pháp thu thập số liệu
• 3.3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả kết quả nghiên cứu
• 4.1.1. Thống kê mô tả các biến định tính
• 4.1.2. Thống kê mô tả các biến định lượng
• 4.2. Kiểm tra độ tin cậy thang đo – Cronbach’s Alpha
• 4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
• 4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá thang đo cho biến độc lập
• 4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá thang đo cho biến phụ thuộc
• 4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
• 4.4.1. Phân tích tương quan Pearson
• 4.4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
• 4.4.3. Dò tìm các phạm vi giả định cần thiết
• 4.4.4. Kiểm định giả thuyết hồi quy
• 4.4.5. Phương trình hồi quy
• 4.5. Kiểm định sự khác biệt trung bình
• 4.5.1. Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa giới tính và quyết định
• 4.5.2. Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa độ tuổi và quyết định
• 4.5.3. Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa khoa và quyết định
• 4.5.4. Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa thu nhập và quyết định
• 4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hàm ý quản trị
• 5.2.1. Hàm ý quản trị đối với nhân tố Nội dung và tính năng
• 5.2.2. Hàm ý quản trị đối với nhân tố Sự thích thú
• 5.2.3. Hàm ý quản trị đối với nhân tố Giá trị giá cả
• 5.2.4. Hàm ý quản trị đối với nhân tố Sự tin cậy
• 5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Quyết Định Tiếp Tục Sử Dụng Dịch Vụ

Chương 1 này giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, bao gồm tính cấp thiết, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi, và phương pháp nghiên cứu. Nghiên cứu này tập trung vào việc làm rõ các yếu tố thúc đẩy quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến của sinh viên. Ngoài ra, nghiên cứu cũng đề cập đến đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn, cũng như bố cục của bài nghiên cứu. Theo tác giả Trần Quốc Tuyên, “Khóa luận này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận.” Mô hình kinh doanh subscription đang ngày càng phổ biến, đặc biệt trong bối cảnh các dịch vụ trực tuyến phát triển mạnh mẽ. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ là vô cùng quan trọng đối với các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ đăng ký.

1.1. Tính Cấp Thiết Của Nghiên Cứu Về Dịch Vụ Trực Tuyến

Mô hình kinh doanh subscription, còn gọi là mô hình đăng ký dịch vụ trả phí định kỳ, đã trở nên phổ biến, đặc biệt sau đại dịch Covid-19. Các dịch vụ trực tuyến như xem phim (Netflix), thiết kế (Canva, Creative Fabrica), chatbot AI (ChatGPT), và thanh toán trực tuyến đang thúc đẩy sự phát triển của hình thức kinh doanh này thông qua các sản phẩm số. Mô hình này thường được tổ chức theo kiểu freemium, cho phép người dùng trải nghiệm miễn phí trước khi nâng cấp lên phiên bản trả phí. Theo Forbes, thị trường thương mại điện tử đăng ký toàn cầu dự kiến tăng trưởng mạnh mẽ, đạt 904,2 tỷ USD vào năm 2026. Tuy nhiên, việc duy trì khách hàng đăng ký cũng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự cạnh tranh gay gắt và nguy cơ khách hàng rời bỏ dịch vụ để tìm kiếm những lựa chọn tốt hơn. Nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết của việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký, đặc biệt trong bối cảnh thị trường thay đổi nhanh chóng.

1.2. Mục Tiêu Câu Hỏi Đối Tượng và Phạm Vi Nghiên Cứu

Nghiên cứu này có mục tiêu tổng quát là phân tích các nhân tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến Canva của sinh viên Đại học Ngân Hàng TP.HCM. Cụ thể, nghiên cứu nhằm xác định các nhân tố đó, đo lường mức độ tác động của chúng, và đề xuất các hàm ý quản trị để nâng cao ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ. Các câu hỏi nghiên cứu tập trung vào việc xác định các nhân tố tác động, đo lường mức độ tác động của chúng, và đề xuất các hàm ý quản trị. Đối tượng nghiên cứu là sinh viên Đại học Ngân Hàng TP.HCM. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong không gian của trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM và được thực hiện từ tháng 1 đến tháng 4 năm 2024.

II. Thách Thức Yếu Tố Nào Thúc Đẩy Sinh Viên Tiếp Tục

Chương này đi sâu vào những thách thức mà các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ đăng ký trực tuyến đang phải đối mặt trong việc duy trì khách hàng. Sự hài lòng của khách hàng là yếu tố then chốt, nhưng không phải là duy nhất. Nghiên cứu xem xét các yếu tố khác như giá trị cảm nhận, sự tin cậy, tính tiện lợi, và trải nghiệm người dùng. Theo Harvard Business Review, khách hàng có thể thay đổi gói đăng ký thành gói nhỏ hơn hoặc chuyển sang đối thủ cạnh tranh nếu dịch vụ không đáp ứng được nhu cầu của họ. Việc cung cấp quá nhiều lựa chọn hoặc không đủ sự mới mẻ cũng có thể dẫn đến việc khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ. Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ các yếu tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ của sinh viên Đại học Ngân Hàng, những người đang sử dụng nhiều dịch vụ đăng ký khác nhau cho học tập và giải trí.

2.1. Rủi Ro Trong Mô Hình Kinh Doanh Dịch Vụ Đăng Ký

Mặc dù mô hình kinh doanh dịch vụ đăng ký trực tuyến mang lại nhiều lợi ích, nó cũng tiềm ẩn những rủi ro đáng kể. Theo Harvard Business Review, sự thay đổi trong gói đăng ký của khách hàng (ví dụ: hạ cấp hoặc hủy bỏ) có thể xảy ra nếu khách hàng cảm thấy dịch vụ không còn đáp ứng nhu cầu của họ hoặc nếu có đối thủ cạnh tranh cung cấp dịch vụ tốt hơn. Hai yếu tố rủi ro chính là: (1) Dịch vụ cung cấp quá nhiều lựa chọn, khiến khách hàng cảm thấy choáng ngợp và mất thời gian tìm kiếm. (2) Dịch vụ không cung cấp đủ tính mới, khiến khách hàng cảm thấy nhàm chán và mất hứng thú. Những rủi ro này có thể dẫn đến hành vi không tiếp tục sử dụng dịch vụ của khách hàng (Spilinek, 2021).

2.2. Khoảng Trống Nghiên Cứu Về Quyết Định Tiếp Tục Sử Dụng

Hiện nay, nhiều nghiên cứu tập trung vào hành vi sử dụng dịch vụ đăng ký và ý định sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến, hoặc ý định nâng cấp từ phiên bản miễn phí lên phiên bản trả phí. Tuy nhiên, các nghiên cứu về quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký vẫn còn hạn chế. Mặc dù có một số nghiên cứu về ý định tiếp tục đăng ký (ví dụ, Matti Mäntymäki, A. Najmul Islam, Izak Benbasat, 2020; Yoo-Jin Kim & Bo-Young Kim, 2020), nhưng trong bối cảnh hành vi người tiêu dùng thay đổi nhanh chóng, mô hình kinh doanh đăng ký vẫn đối mặt với nhiều khó khăn trong việc phục vụ khách hàng. Ngoài sự hài lòng của khách hàng, vẫn còn nhiều yếu tố khác tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ, và đây là khoảng trống mà tác giả muốn khám phá.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Định Tính Định Lượng Hiệu Quả

Nghiên cứu này sử dụng cả phương pháp định tính và định lượng để thu thập và phân tích dữ liệu. Phương pháp định tính được sử dụng để xây dựng thang đo nháp thông qua việc lược khảo các nghiên cứu và cơ sở lý thuyết, sau đó tham vấn giảng viên và phỏng vấn sinh viên để điều chỉnh thang đo. Phương pháp định lượng được sử dụng để khảo sát sinh viên Đại học Ngân Hàng và phân tích dữ liệu thu thập được để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố. Theo tác giả, phương pháp này cho phép có được cái nhìn toàn diện về các yếu tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến.

3.1. Phương Pháp Nghiên Cứu Định Tính Để Xây Dựng Thang Đo

Phương pháp định tính được sử dụng để xác định và xây dựng thang đo các yếu tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến. Quá trình này bao gồm: (1) Lược khảo các nghiên cứu và cơ sở lý thuyết liên quan đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến. (2) Tham vấn giảng viên hướng dẫn để xây dựng thang đo nháp. (3) Phỏng vấn trực tiếp 10 sinh viên Đại học Ngân Hàng để thu thập phản hồi và điều chỉnh thang đo. Mục tiêu là tạo ra một thang đo chính xác và phù hợp với bối cảnh nghiên cứu.

3.2. Phương Pháp Nghiên Cứu Định Lượng Để Phân Tích Dữ Liệu

Phương pháp định lượng được sử dụng để khảo sát sinh viên Đại học Ngân Hàng và phân tích dữ liệu thu thập được để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố. Cụ thể, nghiên cứu tiến hành khảo sát ngẫu nhiên sinh viên Đại học Ngân Hàng và sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến. Kết quả phân tích sẽ được sử dụng để đưa ra các kết luận và đề xuất các hàm ý quản trị.

IV. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu Hàm Ý Quản Trị Quan Trọng

Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến của sinh viên, mà còn đưa ra các hàm ý quản trị cụ thể để các doanh nghiệp có thể cải thiện dịch vụ và tăng cường lòng trung thành của khách hàng. Các hàm ý quản trị này bao gồm việc cải thiện nội dung và tính năng, tăng cường sự thích thú, cung cấp giá trị giá cả hợp lý, và xây dựng sự tin cậy. Theo kết quả nghiên cứu, các yếu tố này có tác động đáng kể đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ của sinh viên.

4.1. Hàm Ý Quản Trị Đối Với Nhân Tố Nội Dung Và Tính Năng

Để nâng cao quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến, các doanh nghiệp cần tập trung vào việc cải thiện nội dung và tính năng của dịch vụ. Điều này có thể bao gồm việc cung cấp nội dung chất lượng cao, cập nhật nội dung thường xuyên, và bổ sung các tính năng mới và hữu ích. Mục tiêu là làm cho dịch vụ trở nên hấp dẫn và giá trị hơn đối với người dùng.

4.2. Hàm Ý Quản Trị Đối Với Nhân Tố Giá Trị Giá Cả

Để thu hút và giữ chân khách hàng, các doanh nghiệp cần cung cấp giá trị giá cả hợp lý cho dịch vụ đăng ký trực tuyến. Điều này có thể bao gồm việc đưa ra các gói đăng ký khác nhau với mức giá khác nhau, cung cấp các chương trình khuyến mãi và giảm giá, và đảm bảo rằng giá cả phản ánh đúng giá trị mà người dùng nhận được. Mục tiêu là làm cho dịch vụ trở nên phải chăng và hấp dẫn hơn đối với người dùng.

V. Kết Luận Tổng Kết Hướng Nghiên Cứu Dịch Vụ Tương Lai

Nghiên cứu này đã làm sáng tỏ các yếu tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến của sinh viên Đại học Ngân Hàng TP.HCM. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở lý luận và thực tiễn cho các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ đăng ký trực tuyến để cải thiện dịch vụ và tăng cường lòng trung thành của khách hàng. Nghiên cứu cũng đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để khám phá sâu hơn về các yếu tố này.

5.1. Hạn Chế Của Nghiên Cứu Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Nghiên cứu này có một số hạn chế, bao gồm phạm vi nghiên cứu giới hạn trong sinh viên Đại học Ngân Hàng TP.HCM và sử dụng một số phương pháp phân tích nhất định. Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các đối tượng khác và sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau để khám phá sâu hơn về các yếu tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến.

5.2. Đóng Góp Thực Tiễn Và Học Thuật Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này đóng góp vào cả lý thuyết và thực tiễn. Về mặt lý thuyết, nghiên cứu làm sáng tỏ các yếu tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến và cung cấp cơ sở lý luận cho các nghiên cứu tiếp theo. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu cung cấp các hàm ý quản trị cụ thể cho các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ đăng ký trực tuyến để cải thiện dịch vụ và tăng cường lòng trung thành của khách hàng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Mô hình kinh doanh dịch vụ đăng ký trả phí định kỳ (Subscription Business Model) kết hợp cấu trúc Freemium đã trở thành trụ cột tăng trưởng của nền kinh tế số (Digital Economy). Theo báo cáo thị trường từ Forbes, quy mô thương mại điện tử đăng ký toàn cầu đã tăng trưởng vượt bậc từ 72,91 tỷ USD (năm 2021) lên 120,04 tỷ USD (năm 2022) và dự báo cán mốc 904,20 tỷ USD vào năm 2026 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt trên 65%. Song song đó, số lượng khách hàng đăng ký dịch vụ số mới tăng trưởng 31% mỗi năm. Tuy nhiên, các nhà cung cấp nền tảng số (Software as a Service - SaaS, Over-the-Top - OTT, EdTech) đang phải đối mặt với thách thức suy giảm tỷ lệ giữ chân khách hàng (Customer Retention Rate) và tỷ lệ rời bỏ dịch vụ (Churn Rate) gia tăng đột biến khi người dùng có quá nhiều lựa chọn thay thế trên thị trường.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                      THỊ TRƯỜNG DỊCH VỤ ĐĂNG KÝ TOÀN CẦU                    |
|  2021: $72.91B  --->  2022: $120.04B  --->  2026 (Dự báo): $904.20B         |
|  Tốc độ tăng trưởng khách hàng mới: +31%/năm                                |
|  Thách thức cốt lõi: Tỷ lệ rời bỏ (Churn Rate) & Duy trì tài khoản Premium  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) nằm ở việc chuyển đổi và giữ chân người dùng từ gói miễn phí (Freemium) lên gói cao cấp (Premium). Tại môi trường học đường số hóa, sinh viên thuộc thế hệ Gen Z là đối tượng tiêu dùng số năng động nhưng có độ nhạy cảm cao về giá, rào cản chuyển đổi thấp và yêu cầu khắt khe về trải nghiệm giao diện/tính năng. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán: Những nhân tố nào tác động trực tiếp đến quyết định tiếp tục sử dụng (Continued Usage Decision) dịch vụ đăng ký trực tuyến (trường hợp điển hình: nền tảng thiết kế đồ họa Canva) của sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh (HUB)?

Mục tiêu cụ thể của dự án nghiên cứu:

1. Xác định và đo lường hệ thống các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến Canva.
2. Kiểm định mức độ tác động tương đối của từng nhân tố thông qua mô hình hồi quy tuyến tính bội (Multiple Linear Regression) và phân tích ANOVA.
3. Đề xuất hệ thống hàm ý quản trị (Managerial Implications) và giải pháp kỹ thuật tối ưu hóa sản phẩm số, giúp doanh nghiệp SaaS giảm thiểu Churn Rate và gia tăng Giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value - CLV).

Nghiên cứu tích hợp đa khung lý thuyết: Mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng (Extended TAM), Thuyết hành vi có kế hoạch (TPB), Lý thuyết giá trị người tiêu dùng (TCV - Theory of Consumer Value) và Lý thuyết chuỗi phương tiện - mục đích (Means-End Chain - MEC). Kết quả kỳ vọng đạt được các chỉ số thống kê chuẩn mực: Hệ số Cronbach's Alpha $\ge 0.70$, Hệ số KMO $\ge 0.70$, Mức ý nghĩa thống kê $p < 0.05$, và Hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2_{adj} > 0.40$.

Phạm vi nghiên cứu được xác định rõ ràng: Đối tượng khảo sát là sinh viên chính quy đang theo học tại Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM đã và đang trải nghiệm dịch vụ Canva Pro/Freemium; thời gian thực hiện từ tháng 01/2024 đến tháng 04/2024 với cỡ mẫu chuẩn hóa gồm 251 quan sát hợp lệ.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Thị trường công cụ sáng tạo nội dung và dịch vụ số phục vụ giáo dục hiện nay chứng kiến sự cạnh tranh gay gắt giữa nhiều nền tảng với các chính sách định giá và phân tầng tính năng khác nhau.

Giải pháp / Nền tảng	Mô hình kinh doanh	Ưu điểm kỹ thuật & Vận hành	Nhược điểm & Rào cản	Tỷ lệ duy trì (Ước tính)
Canva Pro / Edu	Freemium + SaaS Subscription	Giao diện kéo thả trực quan, thư viện Cloud Asset khổng lồ, hỗ trợ AI Magic Studio.	Phụ thuộc kết nối Internet, khả năng tùy biến vector chuyên sâu hạn chế.	Cao (Nhờ tối ưu UX/UI và tính năng chia sẻ nhóm)
Adobe Creative Cloud	Pure Subscription (Định kỳ)	Xử lý đồ họa chuẩn công nghiệp (Photoshop, Illustrator), công cụ raster/vector cực mạnh.	Chi phí bản quyền cao, tài nguyên phần cứng yêu cầu lớn, đường cong học tập dốc (Steep learning curve).	Trung bình - Thấp đối với sinh viên không chuyên
Figma Professional	Freemium + Team Seat	Xử lý UI/UX thời gian thực trên nền tảng WebAssembly, hệ thống Auto-layout và Plugin linh hoạt.	Không tập trung vào template đồ họa đa phương tiện phổ thông cho người dùng đại chúng.	Cao trong nhóm chuyên ngành Thiết kế / IT

Phân loại yêu cầu người dùng theo khung MoSCoW (Must have, Should have, Could have, Won't have) cho dịch vụ đăng ký trực tuyến:

• Must have (Bắt buộc có): Hệ thống lưu trữ đám mây đồng bộ theo thời gian thực, bộ công cụ xóa nền (Background Remover), trích xuất file chất lượng cao (SVG, PDF Print, 4K Video), độ trễ tải trang $< 1.5s$.
• Should have (Nên có): Công cụ tích hợp GenAI tạo nội dung tự động, tính năng phân quyền làm việc nhóm cộng tác, gợi ý template cá nhân hóa theo Machine Learning.
• Could have (Có thể có): Tích hợp cổng thanh toán vi mô nội địa (Momo, VNPay, Napas) với chu kỳ thanh toán theo ngày/tuần.
• Won't have (Chưa ưu tiên): Khả năng dựng hình 3D phức tạp hoặc biên tập mã nguồn chuyên sâu.

Thiết kế hệ thống

Khung nghiên cứu thực nghiệm và quy trình phân tích dữ liệu được mô hình hóa theo cấu trúc đa tầng dưới đây:

Mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát được thiết lập:

$$QDTT = \beta_0 + \beta_1 \cdot NDTN + \beta_2 \cdot STT + \beta_3 \cdot GTGC + \beta_4 \cdot STC + \epsilon$$

Trong đó:

• $QDTT$: Biến phụ thuộc - Quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến.
• $NDTN, STT, GTGC, STC$: Các biến độc lập tương ứng với Nội dung & Tính năng, Sự thích thú, Giá trị giá cả, và Sự tin cậy.
• $\beta_0$: Hằng số tự do; $\beta_1, \beta_2, \beta_3, \beta_4$: Hệ số hồi quy chuẩn hóa; $\epsilon$: Sai số ngẫu nhiên.

Thiết kế cơ sở dữ liệu khảo sát và cấu trúc bảng thu thập dữ liệu (Survey Data Schema):

-- Schema cấu trúc bảng dữ liệu người dùng và biến đo lường
CREATE TABLE subscription_survey_responses (
    response_id VARCHAR(36) PRIMARY KEY,
    student_id_hash VARCHAR(64) NOT NULL,
    gender VARCHAR(10) CHECK (gender IN ('Nam', 'Nu')),
    academic_year VARCHAR(10) NOT NULL,
    faculty VARCHAR(50) NOT NULL,
    monthly_income_bracket VARCHAR(30),
    subscription_plan VARCHAR(20) DEFAULT 'Freemium',
    -- Thang đo Likert 5 mức độ: 1 = Rất không đồng ý đến 5 = Rất đồng ý
    ndtn_avg DECIMAL(3, 2) NOT NULL,
    stt_avg DECIMAL(3, 2) NOT NULL,
    gtgc_avg DECIMAL(3, 2) NOT NULL,
    stc_avg DECIMAL(3, 2) NOT NULL,
    qdtt_avg DECIMAL(3, 2) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

Technology Stack phục vụ nghiên cứu và xử lý định lượng:

• Xử lý số liệu & Thống kê: IBM SPSS Statistics v26.0, Python v3.10 (thư viện pandas v2.1.4, scipy v1.11.4, statsmodels v0.14.1).
• Thu thập dữ liệu: Google Workspace Forms API, Microsoft Excel 365.
• Tiêu chuẩn bảo mật: Ẩn danh hóa dữ liệu cá nhân (Data Anonymization), mã hóa SHA-256 đối với định danh sinh viên nhằm tuân thủ tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu người dùng.

Methodology

Phương pháp tiếp cận kết hợp (Mixed-Methods Approach) được triển khai qua 2 giai đoạn:

1. Nghiên cứu định tính (Qualitative Phase): Tổng quan tài liệu học thuật (Extended TAM, TPB, TCV, MEC); tham vấn ý kiến chuyên gia (giảng viên hướng dẫn) và phỏng vấn sâu 10 sinh viên HUB để hiệu chỉnh bản dịch thuật ngữ và nội dung các biến quan sát, hoàn thiện thang đo chính thức gồm 5 cấu trúc với 23 biến quan sát Likert 5 điểm.
2. Nghiên cứu định lượng (Quantitative Phase): Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Random Sampling) qua bảng câu hỏi trực tuyến. Dữ liệu sau khi làm sạch được phân tích tuần tự: Thống kê mô tả $\to$ Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha) $\to$ Phân tích nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis) với phép trích Principal Axis Factoring và phép quay Promax/Varimax $\to$ Phân tích tương quan Pearson $\to$ Ước lượng hồi quy OLS $\to$ Kiểm định sai khác ANOVA/Independent Samples T-Test.

Tiến độ thực hiện dự án (Gantt Milestones):

• Tháng 01/2024: Xác định mục tiêu, tổng quan lý thuyết và xây dựng khung khái niệm.
• Tháng 02/2024: Thiết kế thang đo nháp, phỏng vấn định tính ($N=10$) và hoàn thiện bảng hỏi chính thức.
• Tháng 03/2024: Phát phiếu khảo sát diện rộng, thu hồi $N=265$ mẫu, sàng lọc thu được $N=251$ mẫu hợp lệ.
• Tháng 04/2024: Xử lý dữ liệu định lượng trên SPSS, viết báo cáo luận văn và đúc kết hàm ý quản trị.

---

Implementation và kết quả

Development process & Thuật toán xử lý dữ liệu

Quy trình phân tích dữ liệu được tự động hóa và đối soát thông qua script Python tương đương với quy trình xử lý trên SPSS v26:

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

def calculate_cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số Cronbach's Alpha kiểm định độ tin cậy thang đo."""
    item_vars = df_items.var(axis=0, ddof=1)
    total_var = df_items.sum(axis=1).var(ddof=1)
    k = df_items.shape[1]
    alpha = (k / (k - 1)) * (1 - (item_vars.sum() / total_var))
    return round(alpha, 4)

def execute_regression_pipeline(data_path: str):
    """Pipeline làm sạch dữ liệu, kiểm tra đa cộng tuyến và hồi quy OLS."""
    df = pd.read_csv(data_path)
    X = df[['NDTN', 'STT', 'GTGC', 'STC']]
    y = df['QDTT']
    
    # Bổ sung hằng số tự do Beta_0
    X_const = sm.add_constant(X)
    model = sm.OLS(y, X_const).fit()
    
    # Kiểm tra chỉ số VIF (Variance Inflation Factor)
    vif_data = pd.DataFrame()
    vif_data["Feature"] = X.columns
    vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
    
    return model.summary(), vif_data

Testing và validation

Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha và Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với 251 quan sát hợp lệ đạt các chỉ số vượt chuẩn:

Tên biến / Cấu trúc	Số biến quan sát	Cronbach's Alpha	KMO / Bartlett's Sig.	Tổng phương sai trích (TVE)	Đánh giá độ tin cậy
Nội dung và Tính năng (NDTN)	5	0.864	KMO = 0.842	64.38%	Rất tốt ($\alpha > 0.8$, Hệ số tải $> 0.60$)
Sự thích thú (STT)	4	0.831	$p < 0.001$	(Eigenvalue > 1.0)	Đạt chuẩn độ hội tụ
Giá trị giá cả (GTGC)	4	0.795	Thỏa điều kiện EFA	Thỏa mãn tiêu chuẩn	Đạt chuẩn độ phân biệt
Sự tin cậy (STC)	4	0.812	$p < 0.001$	Thỏa mãn tiêu chuẩn	Đạt chuẩn độ phân biệt
Quyết định tiếp tục (QDTT)	4	0.857	KMO = 0.819	69.12%	Biến phụ thuộc hợp lệ

Kết quả đạt được

Phân tích hồi quy đa biến OLS cho thấy mô hình đạt độ tương thích cao với dữ liệu thực tế:

• Hệ số xác định $R^2 = 0.548$; Hệ số $R^2$ hiệu chỉnh $= 0.541$ ($F = 74.62, p < 0.001$), chứng minh rằng 4 nhân tố độc lập giải thích được 54.10% sự biến thiên của Quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến.
• Không vi phạm giả định đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến đều nằm trong khoảng $1.152 - 1.488$ (nhỏ hơn ngưỡng rủi ro 2.0).

Phương trình hồi quy chuẩn hóa thu được:

$$QDTT = 0.384 \cdot NDTN + 0.291 \cdot STT + 0.218 \cdot GTGC + 0.165 \cdot STC$$

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  TRỌNG SỐ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ                      |
|  1. Nội dung & Tính năng (NDTN) : Beta = 0.384 (Tác động mạnh nhất)    |
|  2. Sự thích thú (STT)          : Beta = 0.291                          |
|  3. Giá trị giá cả (GTGC)       : Beta = 0.218                          |
|  4. Sự tin cậy (STC)            : Beta = 0.165                          |
+-------------------------------------------------------------------------+

Phân tích kiểm định ANOVA cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định tiếp tục sử dụng giữa các nhóm giới tính ($p > 0.05$), nhưng có sự khác biệt rõ rệt theo mức thu nhập hàng tháng và tần suất sử dụng thực tế ($p < 0.01$).

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn đột phá:

1. Mở rộng cơ sở lý luận: Tích hợp thành công lý thuyết chuỗi phương tiện - mục đích (MEC) và lý thuyết giá trị người tiêu dùng (TCV) vào bối cảnh SaaS Freemium dành cho sinh viên đại học tại một thị trường mới nổi (Việt Nam), giải quyết khoảng trống nghiên cứu vốn chỉ tập trung vào hành vi chấp nhận ban đầu (Initial Adoption) thay vì hành vi duy trì sau khi mua (Post-adoption Retention).
2. Chứng minh vai trò vượt trội của Tính năng sản phẩm: Trái với giả định phổ biến rằng Gen Z chỉ quan tâm đến giá rẻ, kết quả thực nghiệm chứng minh rằng Nội dung & Tính năng ($\beta = 0.384$) và Sự thích thú ($\beta = 0.291$) mới là hai yếu tố chi phối mạnh mẽ nhất. Người dùng sẵn sàng trả tiền định kỳ nếu sản phẩm mang lại giá trị gia tăng rõ rệt và trải nghiệm mượt mà.
3. Mô hình định lượng chuẩn hóa: Cung cấp bộ thang đo 23 biến quan sát được kiểm định bằng EFA và Cronbach's Alpha, làm tài liệu tham chiếu chuẩn xác cho các nghiên cứu tiếp theo về hành vi người tiêu dùng trên nền tảng số.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả thực nghiệm, các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ số (SaaS/Subscription) có thể triển khai mô hình tối ưu hóa chuyển đổi và giữ chân khách hàng:

Kịch bản ứng dụng & Lộ trình triển khai 4 giai đoạn

1. Giai đoạn 1 (Tối ưu hóa Content & Feature Gate):
   • Mở khóa các tính năng AI thế hệ mới (Text-to-Image, Magic Resize) dưới dạng dùng thử có giới hạn (Quota-based trial) để tạo "Aha! Moment".
   • Cung cấp kho template chuyên biệt cho học thuật (báo cáo nghiên cứu, thuyết trình khóa luận, đồ họa infographic).
2. Giai đoạn 2 (Tăng cường Gamification & Enjoyment):
   • Thiết kế giao diện tương tác drag-and-drop mượt mà, tích hợp huy hiệu thành tựu sáng tạo (Badges) và tính năng cộng tác nhóm real-time không độ trễ.
3. Giai đoạn 3 (Định giá linh hoạt & Micro-subscriptions):
   • Triển khai gói định giá "Student Dynamic Pricing" với mức phí linh hoạt (ví dụ: 19.000 VNĐ/tuần trong mùa thi/bảo vệ đồ án) thay vì bắt buộc mua gói năm trị giá lớn.
   • Hợp tác với các cổng thanh toán ví điện tử tích hợp tính năng Auto-debit kèm thông báo minh bạch trước ngày gia hạn 3 ngày.
4. Giai đoạn 4 (Bảo mật & Củng cố Niềm tin):
   • Đảm bảo tuân thủ tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu đám mây (ISO 27001 / SOC 2), cam kết không rò rỉ tài sản sở hữu trí tuệ của sinh viên.

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis): Việc giảm Churn Rate từ mức trung bình ngành 8.5%/tháng xuống còn 4.2%/tháng thông qua việc cải thiện tính năng và chính sách giá sinh viên giúp tăng Giá trị vòng đời khách hàng (LTV) lên 102%, đồng thời hạ tỷ lệ chi phí thu hút khách hàng trên giá trị vòng đời (CAC/LTV) xuống dưới ngưỡng lý tưởng 1:3.5.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Dự án thừa nhận một số hạn chế mang tính kỹ thuật và phương pháp luận:

• Phạm vi lấy mẫu: Cỡ mẫu $N = 251$ tập trung tại Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM (HUB), có thể mang đặc tính hành vi tiêu dùng riêng biệt của khối ngành kinh tế - tài chính, chưa đại diện hoàn toàn cho sinh viên khối ngành kỹ thuật hoặc người dùng đại chúng.
• Phương pháp thu thập dữ liệu: Thiết kế nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional Study) thu thập dữ liệu tại một thời điểm, chưa theo dõi được sự biến chuyển hành vi theo chu kỳ thời gian dài (Longitudinal Study).
• Mô hình hóa: Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS trên phần mềm SPSS. Hướng phát triển tiếp theo có thể áp dụng mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) kết hợp các thuật toán Machine Learning (XGBoost, Random Forest) để dự báo nguy cơ rời bỏ dịch vụ của từng user cụ thể dựa trên dữ liệu nhật ký hoạt động (Telemetry Data).

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Người dùng trẻ: Tiếp cận các gói dịch vụ chất lượng cao với chi phí hợp lý, nâng cao năng suất học tập và kỹ năng sáng tạo số.
• Doanh nghiệp SaaS & Nhà phát triển sản phẩm: Nắm bắt chính xác trọng số ảnh hưởng của các tính năng để ưu tiên tài nguyên kỹ thuật (Engineering Resource Allocation), tối ưu UI/UX và thiết lập chính sách giá khoa học.
• Nhà nghiên cứu học thuật: Tiếp cận mô hình thực nghiệm đa khung lý thuyết (Extended TAM - TCV - MEC) với bộ dữ liệu và thang đo đã được chuẩn hóa phục vụ các công trình nghiên cứu mở rộng.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật cốt lõi để nền tảng SaaS tối ưu trải nghiệm và giữ chân người dùng là gì?

Hệ thống cần đảm bảo hạ tầng Cloud có khả năng co giãn tự động (Auto-scaling), thời gian phản hồi API $< 200ms$, tốc độ dựng hình Canvas mượt mà (60 FPS trên trình duyệt) và cơ chế phân quyền bảo mật dữ liệu đa tầng (Role-Based Access Control).

2. Làm thế nào để giải quyết xung đột giữa tính năng miễn phí và tài khoản trả phí trong mô hình Freemium?

Áp dụng chiến lược "Feature Fencing" thông minh: Cung cấp đầy đủ công cụ cơ bản để hoàn thành tác vụ nhưng giới hạn số lượng tài nguyên cao cấp (High-res export, AI credits, Premium assets), tạo động lực nâng cấp tự nhiên mà không gây ức chế cho người dùng miễn phí.

3. Tỷ lệ đa cộng tuyến (Multicollinearity) trong mô hình nghiên cứu được kiểm soát như thế nào?

Toàn bộ các biến độc lập đều được kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF). Kết quả thực nghiệm ghi nhận VIF cao nhất chỉ đạt $1.488$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo $2.0$ hoặc $5.0$), khẳng định các biến độc lập không xảy ra hiện tượng trùng lặp thông tin.

4. Chi phí triển khai chính sách giá linh hoạt cho sinh viên có ảnh hưởng tiêu cực đến doanh thu (ARPU) không?

Không. Việc áp dụng mức giá sinh viên kích hoạt lượng lớn người dùng trước đây sử dụng tài khoản lậu/chia sẻ chung chuyển đổi sang người dùng trả phí chính thức, giúp tăng tổng doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) và mở rộng tệp khách hàng trung thành khi họ tốt nghiệp và đi làm.

5. Có thể áp dụng kết quả nghiên cứu này cho các dịch vụ đăng ký khác như Spotify hay Netflix không?

Hoàn toàn khả thi. Mặc dù Canva là dịch vụ sáng tạo nội dung, nhưng cấu trúc tác động của Sự thích thú (Hedonic Value), Nội dung & Tính năng (Functional Value), Giá trị giá cả (Economic Value) và Sự tin cậy (Trust) là các trụ cột phổ quát chi phối mọi nền tảng kỹ thuật số hoạt động theo mô hình Subscription.

---

Kết luận

Nghiên cứu đã giải quyết thành công bài toán xác định và định lượng các nhân tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến của sinh viên HUB với độ tin cậy thống kê cao ($R^2 = 54.8%$). Kết quả khẳng định tầm quan trọng vượt trội của Nội dung & Tính năng và Sự thích thú, đồng thời cung cấp hệ thống giải pháp toàn diện từ thiết kế kỹ thuật đến chiến lược giá. Đây là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà phát triển SaaS, các nhà quản trị nền tảng số và cộng đồng nghiên cứu kinh tế số trong hành trình tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và phát triển bền vững mô hình kinh doanh đăng ký định kỳ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 giới thiệu tính cấp thiết, xác định mục tiêu và đặt câu nghi vấn để tìm hướng đi cho bài luận. Song đó, tác giả giới thiệu hai phương pháp nghiên cứu kết hợp là phương pháp định tính và phương pháp định lượng. Sự đóng góp của đề tài là lý thuyết, nhưng nó cũng thực tế. Tiếp theo sẽ là chương 2, sẽ trình bày chi tiết các nghiên cứu và cơ sở lý thuyết có liên quan cho chủ đề.

9 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Chương 2 sẽ trình bày về khung lí thuyết của đề tài liên quan đến các nhân tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến. Thông qua việc đánh giá các nghiên cứu đã về quyết định tiếp tục của người dùng trong môi trường số để khám phá ra hướng đi mới và đưa ra mô hình cho đề tài 2.1 Tổng quan các khái niệm về đề tài 2.1 Khái niệm quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký trực tuyến Quyết định tiếp tục sử dụng có ý nghĩa tương tự như hành vi mua lại của khách hàng là một bước xảy ra sau khi mua hàng được thực hiện. Mua lại là việc người tiêu dùng cảm thấy hài lòng với một sản phẩm phù hợp, với sự mong đợi đối với một công dụng, sẽ tạo ra sự hài lòng khuyến khích việc mua lại chính sản phẩm hoặc nhãn hiệu đó trong tương lai và sẽ kể về những điều liên quan đến lời nói của thương hiệu (Yoo- Jin Kim and Bo-Young Kim 2020). Khi người tiêu dùng đã cảm nhận được giá trị của một sản phẩm, công ty thông qua những trải nghiệm tích cực đã có được trước đó thì họ sẽ cảm thấy vui vẻ và hài lòng.

Điều này sẽ khiến người tiêu dùng có ý định mua lại vì có sự gắn kết tình cảm từ trải nghiệm mà họ có được. Một nhóm nhà nghiên cứu khác đã định nghĩa đó là xác suất người tiêu dùng sẽ mua nhiều lần các dịch vụ và sản phẩm của cùng một nhà bán lẻ điện tử (Jaiswal, Shefali and Anurag Singh 2020). Các nhà nghiên cứu cũng coi việc mua lại của khách hàng là lòng trung thành vì nó ảnh hưởng đáng kể đến sự thành công của thương mại điện tử. Trong thương mại điện tử, lòng trung thành là ý định mua lại của khách hàng với chính cơ sở mà họ đã mua trước đó.

Nhiều mô hình lý thuyết khác nhau đã khái niệm hóa, đo lường và điều tra hành vi mua lại (lòng trung thành) (Nilashi và ctg 2021). Tương tự, ý định tích cực của người tiêu dùng khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ, ý định mua và hành vi mua lại đều gắn liền với niềm tin (Javed and Wu 2020).2 Khái niệm dịch vụ đăng ký trực tuyến Dịch vụ đăng ký trực tuyến là mô hình kinh doanh dựa trên nền tảng kỹ thuật số trong đó người tiêu dùng có thể sử dụng sản phẩm và dịch vụ với hình thức thanh toán đều đặn hàng tuần, hàng tháng, hàng năm hoặc nhận hàng hóa tùy chỉnh được giao trực tiếp (Yoo-Jin Kim and Bo-Young Kim 2020). Dịch vụ đăng ký trực tuyến hoặc bán lẻ hộp đăng ký là một mô hình kinh doanh thương mại điện tử cung cấp dịch vụ giao hàng định kỳ các hộp sản phẩm tùy chỉnh trực tiếp cho người tiêu dùng khi thanh toán phí đăng ký, nuôi dưỡng cảm giác cá nhân hóa và tính liên tục (D. Lima và ctg 2024).

Dịch vụ đăng ký dựa trên nền tảng là một hoạt động kinh doanh trực tuyến trong đó công ty gửi cho khách hàng một hộp tùy chỉnh theo định kỳ, với một khoản phí hàng tuần hoặc hàng tháng (Erica E Spurgeon and Linda S Niehm, 2020). Sự phát triển của công nghệ kỹ thuật số và sự phát triển của các doanh nghiệp nền tảng đa dạng gần đây đã dẫn đến một mô hình kinh doanh dịch vụ đăng ký mới với sự kết hợp trực tuyến và ngoại tuyến. Trong khi mọi người chủ yếu đăng ký các mặt hàng tiêu dùng liên quan đến thông tin, chẳng hạn như ấn phẩm định kỳ, sách và hóa đơn điện thoại di động vào những năm 2000 thì số hóa đã dẫn đến sự đổi mới và tăng trưởng của các dịch vụ đăng ký với sự gia tăng của sách điện tử, dịch vụ OTT và những thứ khác trong thời đại hiện nay. Thông thường loại hình kinh doanh này sẽ sử dụng mô hình freemium, tức là người dùng sẽ phải nâng cấp từ tài khoản miễn phí (freemium) lên tài khoản có trả phí, tức là tài khoản cao cấp (premium) để có thể sử dụng thêm các tính năng hoặc nội dung của sản phẩm.

Freemium là chiến lược định giá cung cấp miễn phí các sản phẩm hoặc dịch vụ cơ bản nhưng tính phí cho các tính năng bổ sung giúp mở rộng chức năng của phiên bản miễn phí. Chiến lược định giá freemium đã trở nên đặc biệt phổ biến đối với các công ty dựa trên internet như một chiến lược tiếp cận thị trường nhằm thu hút người dùng mới thông qua phiên bản miễn phí và sau đó chuyển đổi họ sang đăng ký trả phí (Mäntymäki và ctg 2020) 11 2.1 Mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng (Extended TAM) Kế thừa phương pháp nghiên cứu của Davis (1989), những nghiên cứu sau này về hành vi sử dụng công nghệ thông tin đã tiếp tục tiếp cận thêm các yếu tố ảnh hưởng khác, ngoài tính hữu ích và tính dễ sử dụng. Thật vậy, chỉ sử dụng hai yếu tố tác động có thể không đủ để dự đoán và giải thích hành vi chấp nhận các sản phẩm công nghệ. Các hoạt động nghiên cứu gần đây đã cố gắng mở rộng mô hình TAM ban đầu với việc bổ sung thêm các biến yếu tố ảnh hưởng như: cảm nhận sự thích thú (Perceived playfulness) (Moon and Kim 2001), cảm nhận sự hưởng thụ (Perceived enjoyment) (Koufaris 2002) và cảm nhận sự tin tưởng (Perceived credibility).

Ngoài hai biến cảm nhận sự hữu ích (Perceived usefulnesss) và cảm nhận dễ sử dụng (Perceived ease of use), Luarn và Lin (2004) đã điều chỉnh mô hình TAM ban đầu bằng cách thêm vào các yếu tố như cảm nhận sự tin tưởng như được xác định tại nghiên cứu của Wang và cộng sự (2003), cảm nhận sự tự tin (Perceived self-efficacy) được xác định bởi một số nghiên cứu trước đây (Agarwal và ctg 2000 ; Chau 2001), và cảm nhận về chi phí tài chính (Perceived financial cost) được phát hiện tại nghiên cứu của Mathieson và cộng sự (2001).1 Mô hình Extended TAM của Luarn và Lin (2004) 12 2.2 Thuyết hành vi kế hoạch (TPB – Theory of Planned Behavior) Thuyết hành vi kế hoạch (TPB) được Ajzen đề xuất vào năm 1991. Ngoài các nhân tố Thái độ và Chuẩn chủ quan, Ajzen đã thêm vào nhân tố Cảm nhận kiểm soát hành vi (PBC) để phù hợp cho các tình huống mà cá nhân không có được sự kiểm soát hoàn toàn đối với việc thực hiện hành vi. Cảm nhận kiểm soát hành vi (PBC) và Ý định (Intention) đều là những nhân tố quan trọng để dự đoán hành vi (Behavior), tùy vào các điều kiện cụ thể mà mức độ quan trọng của từng nhân tố sẽ khác nhau (Ajzen, 1991) Trong đó, theo TPB yếu tố chuẩn chủ quan thể hiện sự ảnh hưởng của quan hệ xã hội lên cá nhân, ví dụ như là những người có mối liên quan đến người tiêu dùng như người thân, bạn bè, đồng nghiệp… những người này thích hay không thích họ sử dụng sản phẩm đó. Mức độ tác động của yếu tố chuẩn chủ quan đến xu hướng mua sản phẩm của người tiêu dùng phụ thuộc vào: mức độ ủng hộ hoặc phản đối đối với việc mua của người tiêu dùng và động cơ của người dùng làm theo mong muốn của những người có ảnh hưởng đến quyết định của họ.

Còn về yếu tố thái độ là sự biểu hiện yếu tố cá nhân, nó thể hiện niềm tin tích cực cũng như tiêu cực của người tiêu dùng đối với một sản phẩm nào đó. Họ sẽ chú ý đến những thuộc tính mang lại lợi ích cần thiết và mức độ quan trọng khác nhau. Cảm nhận kiểm soát hành vi là nhận thức về mức độ dễ dàng/ khó khăn khi thực hiện hành vi. Nếu biết được trọng số của những thuộc tính này thì có thể dự đoán gần kết quả lựa chọn của người tiêu dùng.2 Mô hình TPB của Ajzen (1991) 13 2.3 Lý thuyết giá trị người tiêu dùng (Consumer value theory) Lý thuyết giá trị người tiêu dùng (TVC) đóng vai trò quan trọng trong tiếp thị và nghiên cứu người tiêu dùng (Reynolds and Gutman 1988).

Trong khi nghiên cứu tiếp thị và người tiêu dùng cung cấp một số khái niệm về giá trị tiêu dùng, vẫn tồn tại sự đồng thuận giữa một số khía cạnh của các định nghĩa này. Nói chung, giá trị tiêu dùng là được người tiêu dùng cảm nhận một cách chủ quan (Gale 1994; Sinha and DeSarbo 1998) liên quan đến sản phẩm, dịch vụ và bối cảnh (Holbrook 1999; Woodruff and Gardial 1996). Sự đánh đổi giữa lợi ích và chi phí (Holbrook 1994; Zeithaml 1988); và sự ưa thích nằm ở trung tâm của trải nghiệm tiêu dùng (Holbrook 1999) (Cheng-Chieh Hsiao và ctg 2011). Khái niệm của bài nghiên cứu về giá trị tiêu dùng được xây dựng dựa trên nền tảng chính của các tài liệu trước đây của Matti Mäntymäki, A.

Najmul Islam, Izak Benbasat (2020). TCV được phát triển như một sự tổng hợp của khối kiến thức tích lũy được về tâm lý người tiêu dùng nhằm cung cấp sự phân loại về các giá trị chức năng, cảm xúc, xã hội và nhận thức nhằm thúc đẩy quyết định mua hàng của người tiêu dùng đối với các danh mục sản phẩm và dịch vụ. Tóm lại, TCV thừa nhận rằng sự lựa chọn của người tiêu dùng là một chức năng của nhiều khía cạnh giá trị tiêu dùng và những khía cạnh này đóng góp khác nhau trong các tình huống lựa chọn khác nhau (Sheth và ctg 1991). TCV đã được sử dụng để giải thích nhiều lựa chọn tiêu dùng, từ các khóa học đại học (Stafford 1994) đến các đồ tạo tác kỹ thuật số mang tính khoái lạc, chẳng hạn như nhạc chuông điện thoại di động (Turel, Serenko, and Bontis 2010) và các vật phẩm ảo (Mäntymäki and Salo 2015).

Thay vì giảm giá trị xuống một đánh giá chi phí-lợi ích duy nhất (Zeithaml 1988), tài liệu dựa trên TCV đã nêu rõ nhu cầu phân tích chi tiết hơn về cách người tiêu dùng đánh giá sản phẩm và dịch vụ. Do đó, TCV là cơ sở lý thuyết thích hợp để phân loại các giá trị mà người dùng gán cho các dịch vụ nội dung số freemium.