Hành Vi Sử Dụng Ví Điện Tử Của Người Tiêu Dùng Và Đề Xuất Chiến Lược Marketing Mix Cho Ví Điện Tử MoMo

Tóm tắt nghiên cứu

Nghiên cứu này đặt ra câu hỏi trung tâm: hành vi sử dụng ví điện tử của người tiêu dùng Việt Nam khác biệt như thế nào giữa các nhóm tần suất sử dụng, và MoMo nên thiết kế chiến lược Marketing Mix ra sao cho từng nhóm? Đây là báo cáo dự án kết thúc học phần Hành vi người tiêu dùng (Trường Đại học UEH, Khoa Kinh doanh Quốc tế – Marketing, khóa K46, năm 2022), do nhóm sáu sinh viên thực hiện dưới hướng dẫn của ThS. Nguyễn Quốc Hùng.

Về phương pháp, nhóm sử dụng khảo sát định lượng trực tuyến với bảng hỏi 25 câu, phủ bốn khối biến chuẩn của mô hình Consumer Profile: Average Volume Purchased (tần suất sử dụng), Demographics (giới tính, tuổi, thu nhập, khu vực, học vấn, nghề nghiệp, tôn giáo, quy mô gia đình, hôn nhân), AIOs (Activities – Interests – Opinions) và Behavioral Characteristics. Mẫu được chia thành ba phân khúc: Non-User (16%), Light User – 1 đến 5 lần/tuần (40%) và Heavy User – trên 5 lần/tuần (44%).

Phát hiện chính cho thấy tần suất sử dụng ví điện tử không phân bố ngẫu nhiên mà gắn chặt với một cụm đặc điểm nhất quán: Heavy User tập trung áp đảo ở nhóm 18–25 tuổi (84%), sống tại trung tâm thành phố (86%), trình độ đại học/cao đẳng (88%), là sinh viên (78%), độc thân (91%) và thu nhập 3–10 triệu VNĐ (75%). Ngược lại, Non-User phân cực ở hai đầu tuổi (dưới 18 và trên 35), sống ở ngoại thành/nông thôn (100%) và thanh toán chủ yếu bằng tiền mặt.

Hàm ý quan trọng nhất: động cơ sử dụng dịch chuyển từ "sự tiện lợi" ở Light User sang "thói quen" ở Heavy User (36%) — nghĩa là MoMo cần hai chiến lược 4Ps tách biệt, một để chuyển đổi và một để duy trì.

Bối cảnh và tầm quan trọng

Hiện trạng tri thức. Thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam đã chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang giai đoạn tăng trưởng nóng. Số liệu nền mà báo cáo dẫn lại cho thấy quy mô của sự dịch chuyển: giá trị giao dịch qua ví điện tử năm 2016 đạt 53.109 tỷ đồng, tăng 64% so với 2015; giá trị giao dịch qua POS tăng gần 600% trong 5 năm; và đến cuối 2021, tổng giá trị thanh toán điện tử ước đạt 15 tỷ USD, tăng 168,5% so với 2020 (PwC Việt Nam). PayNXT360 dự báo CAGR ngành thanh toán di động đạt 22,8%, chạm mốc 27,69 tỷ USD vào 2025; Statista dự báo tổng giá trị giao dịch thanh toán kỹ thuật số đạt 20,8 tỷ USD năm 2022 với CAGR 15,19% giai đoạn 2022–2026.

Khoảng trống nghiên cứu. Phần lớn tài liệu hiện có là báo cáo thị trường ở cấp độ vĩ mô — quy mô, tốc độ tăng trưởng, thị phần. Chúng trả lời câu hỏi "thị trường lớn đến đâu" nhưng không trả lời "người dùng ví điện tử là ai và sống như thế nào". Khoảng trống mà báo cáo này nhắm tới là mức độ vi mô: xây dựng chân dung người tiêu dùng đa chiều (không chỉ nhân khẩu học mà cả tâm lý, sở thích, kênh truyền thông, lối sống) và gắn chân dung đó trực tiếp với đề xuất Marketing Mix có thể triển khai được.

Tính thời sự. Nghiên cứu được thực hiện năm 2022 — đúng thời điểm bản lề. PwC ghi nhận chỉ khoảng 30% người trưởng thành Việt Nam sử dụng dịch vụ ngân hàng số, tức 70% thị trường còn bỏ ngỏ. Đồng thời, lợi thế cạnh tranh cốt lõi ban đầu của MoMo — miễn phí chuyển tiền nội bộ khi ngân hàng còn thu phí — đã bị xóa bỏ khi hàng loạt ngân hàng chuyển sang miễn phí chuyển khoản. Reputa (10/2022) cho thấy MoMo vẫn dẫn đầu độ phổ biến trên mạng xã hội với tổng điểm gấp 2,9 lần VNPay và gần 13 lần ZaloPay, nhưng tổng điểm toàn ngành giảm 14,6% so với tháng trước. Cuộc chơi đang chuyển từ thu hút người dùng mới sang giữ chân và tăng tần suất.

Tác động tiềm năng. Trong bối cảnh đó, hiểu được điều gì biến một Light User thành Heavy User — và điều gì đang giữ Non-User ở lại với tiền mặt — có giá trị thực tiễn trực tiếp đối với cả doanh nghiệp fintech lẫn mục tiêu chính sách giảm tỷ trọng tiền mặt trên tổng phương tiện thanh toán.

Methodology và approach

Thiết kế nghiên cứu. Nghiên cứu áp dụng thiết kế mô tả – cắt ngang (descriptive cross-sectional) với cách tiếp cận định lượng. Điểm đặc trưng về mặt phương pháp là việc sử dụng tần suất sử dụng làm biến phân nhóm chủ đạo thay vì biến nhân khẩu học. Toàn bộ 25 biến còn lại được đọc chéo qua ba lát cắt Non-User / Light User / Heavy User, biến bộ dữ liệu phẳng thành ba chân dung tương phản.

Thu thập dữ liệu. Công cụ là bảng hỏi trực tuyến (Google Forms), phát tán tới sinh viên UEH và người thân của họ. Cấu trúc bảng hỏi bám sát khung Consumer Profile bốn khối:

  • Average Volume Purchased (1 câu): tần suất sử dụng ví/tuần — biến phân nhóm.
  • Demographics (9 câu): giới tính, thu nhập, tuổi, khu vực sinh sống, trình độ học vấn, nghề nghiệp, tôn giáo, quy mô gia đình, tình trạng hôn nhân.
  • AIOs (8 câu): chiều hướng tâm lý hướng nội/hướng ngoại, hoạt động lúc rảnh, địa điểm giải trí, vấn đề quan tâm, kênh TV, loại báo, mạng xã hội, mục tiêu tương lai.
  • Behavioral Characteristics (7 câu): thói quen mua sắm, chính sách khuyến mãi ưa chuộng, hình thức thanh toán, yếu tố quyết định chọn ví, mục đích chi tiêu, người ảnh hưởng quyết định, lối sống.

Việc đưa cả người thân của sinh viên vào khung mẫu là một lựa chọn thiết kế có chủ đích: nó tạo ra biến thiên về tuổi, thu nhập và khu vực sinh sống — điều kiện cần để nhóm Non-User có đủ quan sát để phân tích.

Kỹ thuật phân tích. Nghiên cứu sử dụng thống kê mô tả — phân bố tần suất và tỷ lệ phần trăm — trực quan hóa bằng biểu đồ tròn tách theo từng phân khúc. Sau đó, nhóm áp dụng phân tích so sánh chéo (cross-tabulation): mỗi biến được trình bày đồng thời ở ba nhóm, cho phép nhận diện gradient (biến thay đổi đơn điệu từ Non → Light → Heavy) so với đảo chiều (biến đổi hướng giữa các nhóm). Cách trình bày này chính là công cụ phát hiện chủ lực của báo cáo.

Bổ trợ cho dữ liệu sơ cấp là hai lớp phân tích thứ cấp: tổng quan thị trường (PwC, Statista, PayNXT360, Visa, Allied Market Research, Reputa) và phân tích SWOT cho MoMo, đóng vai trò cầu nối giữa dữ liệu người tiêu dùng và đề xuất chiến lược.

Độ tin cậy và giá trị. Cần nêu rõ giới hạn: đây là mẫu thuận tiện (convenience sampling), không phải mẫu xác suất, nên kết quả không đại diện cho toàn dân số Việt Nam. Báo cáo không công bố cỡ mẫu tuyệt đối, không kiểm định ý nghĩa thống kê và không tính hệ số tin cậy nội tại. Về mặt giá trị nội dung, bảng hỏi bám sát khung lý thuyết Consumer Profile chuẩn, và tính nhất quán chéo giữa các biến (xem phần Phát hiện) là một chỉ báo gián tiếp cho thấy dữ liệu không nhiễu ngẫu nhiên.

Phát hiện chính

1. Chân dung Heavy User hội tụ chặt chẽ quanh sinh viên đô thị Gen Z

Đây là phát hiện có độ nhất quán cao nhất. Ở nhóm Heavy User, các tỷ lệ đồng loạt dồn về một hướng: 84% thuộc nhóm 18–25 tuổi, 86% sống tại trung tâm thành phố, 88% có trình độ đại học/cao đẳng, 78% là sinh viên, 91% độc thân. Bốn biến độc lập cùng chỉ về một chân dung duy nhất — mức độ hội tụ này khó xảy ra do ngẫu nhiên và là bằng chứng nội tại mạnh nhất của nghiên cứu.

2. Khu vực sinh sống là rào cản phân tách rõ rệt nhất

Toàn bộ nhóm Non-User sống ngoài trung tâm thành phố: 91% ở các tỉnh ngoại thành, 9% ở nông thôn — 0% ở trung tâm thành phố. Đây là biến phân tách sạch nhất trong toàn bộ dữ liệu. Ngược lại, 77% Light User và 86% Heavy User sống ở trung tâm. Phát hiện này gợi ý rằng rào cản không thuần túy là thái độ mà mang tính hạ tầng — mật độ điểm chấp nhận thanh toán, chất lượng kết nối, và hệ sinh thái thương mại xung quanh.

3. Động cơ dịch chuyển từ "tiện lợi" sang "thói quen"

Đây là phát hiện tinh tế nhất về mặt lý thuyết. Khi được hỏi yếu tố quyết định sử dụng ví điện tử, Light User trả lời chủ yếu là sự tiện lợi (~30%), trong khi Heavy User trả lời là thói quen (36%). Sự dịch chuyển này phản ánh quá trình chuyển từ hành vi có cân nhắc (deliberative) sang hành vi tự động hóa (habitual) — trạng thái mà marketing gọi là "khóa hành vi", và cũng là trạng thái mà đối thủ khó chen vào nhất.

Song hành với đó là dịch chuyển về mục đích chi tiêu: Light User dùng ví phân tán đều cho mua hàng, ăn uống, chuyển tiền (mỗi mục ~25%), còn Heavy User tập trung vào ăn uống (32%) và đóng phí sinh hoạt (26%) — tức các giao dịch lặp lại theo chu kỳ, chính là chất liệu hình thành thói quen.

4. Phát hiện bất ngờ: đảo chiều hướng nội/hướng ngoại

Trong khi hầu hết biến biến thiên đơn điệu, biến chiều hướng tâm lý lại đảo chiều đột ngột. Nhóm Non-User cân bằng (49% hướng nội / 51% hướng ngoại), nhưng Light User có tới 84% hướng nội còn Heavy User có 85% hướng ngoại. Đây là kết quả trái với kỳ vọng tuyến tính và là điểm đáng chú ý nhất về mặt diễn giải: nó cho thấy Light User và Heavy User không phải hai bậc của cùng một nhóm người, mà là hai nhóm tâm lý khác biệt về chất. Người hướng ngoại ra ngoài nhiều hơn → phát sinh nhiều tình huống thanh toán hơn → tần suất cao hơn. Cần lưu ý: với cỡ mẫu không công bố và thang đo tự khai báo nhị phân, phát hiện này nên được xem là giả thuyết cần kiểm chứng thêm.

5. Khuyến mãi: giảm giá thắng áp đảo, xuyên suốt mọi phân khúc

Chính sách giảm giá trực tiếp được ưa chuộng nhất ở cả ba nhóm — 74% (Non-User), 58% (Light User), 68% (Heavy User) — vượt xa tích điểm, tặng quà, hoàn tiền. Đây là biến hiếm hoi không phân hóa theo phân khúc, hàm ý rằng giảm giá trực tiếp là công cụ nền tảng dùng chung, còn sự khác biệt hóa phải đến từ ba chữ P còn lại.

Các phát hiện bổ trợ đáng chú ý: báo điện tử thống trị mọi nhóm (63% / 52% / 67%); Facebook và Zalo là hai kênh duy nhất của Non-User (49% / 51%) trong khi Heavy User phân tán ra Facebook (36%), Instagram, TikTok; hình thức thanh toán phân tầng sạch sẽ — tiền mặt (Non-User) → thẻ ngân hàng ~40% (Light User) → ví điện tử ~60% (Heavy User); và 60% người trả lời cho rằng chính bản thân là người ảnh hưởng lớn nhất tới quyết định mua.

Đóng góp khoa học

Đóng góp lý thuyết. Nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm cho luận điểm rằng tần suất sử dụng dịch vụ fintech không đơn thuần là biến kết quả mà là biến phân khúc có giá trị giải thích cao. Đặc biệt, việc ghi nhận chuyển dịch động cơ từ tiện lợi → thói quen dọc theo trục tần suất cung cấp dữ liệu ủng hộ mô hình hình thành thói quen trong tiêu dùng công nghệ, bổ sung cho các mô hình chấp nhận công nghệ truyền thống (TAM, UTAUT) vốn nhấn mạnh nhận thức hữu ích và dễ sử dụng — những yếu tố giải thích tốt lần đầu chấp nhận nhưng yếu ở giai đoạn duy trì.

Đổi mới phương pháp. Cách trình bày cross-tabulation ba phân khúc trên toàn bộ 24 biến, dồn vào một bảng tóm tắt Consumer Profile duy nhất, tạo ra một template phân tích có thể tái sử dụng cho bất kỳ dịch vụ số nào có phổ tần suất sử dụng rõ ràng. Bảng tóm tắt này — chứ không phải từng biểu đồ riêng lẻ — mới là sản phẩm phân tích cốt lõi.

Ứng dụng thực tiễn. Nghiên cứu chuyển hóa trực tiếp dữ liệu thành chiến lược 4Ps phân tầng. Với Non-User, kênh truyền thông đề xuất là broadcast/print media (VTV, tạp chí) với nội dung giáo dục người tiêu dùng về công nghệ, cùng việc mở rộng thanh toán hóa đơn thiết yếu (điện, nước, viện phí) — chọn lựa hợp lý vì đây là nhóm lớn tuổi, ở ngoại thành, tiếp cận qua kênh truyền thống. Với Light/Heavy User, kênh là mạng xã hội (Facebook, YouTube, TikTok) qua KOLs/Influencer. Chẩn đoán chiến lược quan trọng: khi lợi thế giá miễn phí chuyển tiền đã bị san bằng bởi các ngân hàng, MoMo phải chuyển trọng tâm cạnh tranh sang hệ sinh thái tiện ích và chất lượng chiến dịch truyền thông.

Hàm ý chính sách. Phát hiện 0% Non-User sống ở trung tâm thành phố là tín hiệu rõ ràng cho mục tiêu tài chính toàn diện: khoảng cách số về thanh toán mang tính địa lý trước khi mang tính thái độ. Chính sách thúc đẩy không dùng tiền mặt tại vùng nông thôn cần bắt đầu từ hạ tầng chấp nhận thanh toán, không chỉ từ truyền thông.

Đối tượng quan tâm

Sinh viên và giảng viên ngành Marketing. Đây là tài liệu tham khảo mẫu mực cho học phần Hành vi người tiêu dùng: bảng hỏi 25 câu phủ đủ bốn khối Consumer Profile, quy trình từ khảo sát → cross-tabulation → chân dung phân khúc → 4Ps được trình bày liền mạch và có thể mô phỏng lại cho đề tài khác. Bảng tóm tắt Consumer Profile ba cột là mẫu định dạng đáng học hỏi.

Nhà nghiên cứu học thuật. Bộ dữ liệu mô tả về hành vi ví điện tử Việt Nam giai đoạn 2022 có giá trị làm điểm chuẩn (baseline) so sánh theo thời gian, đặc biệt là phát hiện đảo chiều hướng nội/hướng ngoại — một giả thuyết đủ bất ngờ để đáng kiểm chứng trên mẫu xác suất.

Chuyên gia fintech và marketing ngành thanh toán. Giá trị nằm ở chân dung ba phân khúc và chẩn đoán về sự xói mòn lợi thế giá. Các đội ngũ product và growth có thể dùng phát hiện về mục đích chi tiêu (ăn uống, phí sinh hoạt) làm gợi ý cho thiết kế tính năng tạo thói quen — thanh toán định kỳ, nhắc hóa đơn, ưu đãi F&B.

Nhà hoạch định chính sách. Dữ liệu về khoảng cách đô thị – nông thôn trong tiếp cận thanh toán số hỗ trợ trực tiếp cho việc thiết kế đề án thanh toán không dùng tiền mặt, đặc biệt ở khâu xác định vùng ưu tiên can thiệp.

Nhà báo và phân tích thị trường. Báo cáo tổng hợp sẵn một khối lượng lớn số liệu ngành có trích nguồn (PwC, Statista, Visa, Reputa, PayNXT360, Allied Market Research), tiện cho việc trích dẫn và đối chiếu.

FAQ

1. Phát hiện quan trọng nhất của nghiên cứu là gì? Là sự dịch chuyển động cơ dọc theo trục tần suất: Light User dùng ví điện tử vì sự tiện lợi (~30%), còn Heavy User dùng vì thói quen (36%). Phát hiện này quan trọng hơn các số liệu nhân khẩu học vì nó chỉ ra rằng hai nhóm cần hai chiến lược khác nhau về bản chất — với Light User là thuyết phục bằng lợi ích, với Heavy User là củng cố vòng lặp hành vi.

2. Methodology có gì đặc biệt? Điểm đặc biệt là dùng tần suất sử dụng làm biến phân nhóm chủ đạo thay vì tuổi hay thu nhập. Toàn bộ 24 biến còn lại được đọc chéo qua ba lát cắt Non/Light/Heavy User, biến một khảo sát mô tả thông thường thành công cụ so sánh chân dung. Bảng hỏi phủ đủ bốn khối Consumer Profile — Volume, Demographics, AIOs, Behavioral — nên chân dung thu được đa chiều chứ không chỉ dừng ở nhân khẩu học.

3. Kết quả có thể generalize không? Không, không nên khái quát hóa cho toàn dân số Việt Nam. Đây là mẫu thuận tiện, thu thập từ sinh viên UEH và người thân, không công bố cỡ mẫu tuyệt đối và không có kiểm định ý nghĩa thống kê. Điều này giải thích tại sao sinh viên chiếm 78% nhóm Heavy User — một phần là hiệu ứng của khung mẫu, không hoàn toàn là đặc điểm thị trường. Kết quả nên được đọc như chân dung định tính giàu chi tiết về một phân khúc cụ thể (giới trẻ đô thị), không phải ước lượng tổng thể.

4. Next steps trong research này là gì? Ba hướng ưu tiên: (a) lặp lại trên mẫu xác suất phân tầng theo vùng miền và nhóm tuổi để kiểm định các gradient đã quan sát; (b) chuyển từ mô tả sang mô hình nhân quả — hồi quy logistic hoặc SEM để đo lường độ mạnh của từng yếu tố tới tần suất sử dụng, thay vì chỉ mô tả tương quan; (c) thiết kế nghiên cứu theo chiều dọc (longitudinal) theo dõi cùng nhóm người qua thời gian để xác nhận trực tiếp quá trình Light User chuyển thành Heavy User — điều mà thiết kế cắt ngang chỉ có thể suy đoán.

5. Practical applications là gì? Ứng dụng trực tiếp nhất là phân bổ ngân sách marketing theo phân khúc: kênh truyền hình và báo in cho Non-User ở ngoại thành với thông điệp giáo dục; mạng xã hội và KOLs cho người dùng trẻ đô thị. Ở cấp độ sản phẩm, dữ liệu về mục đích chi tiêu (ăn uống 32%, phí sinh hoạt 26% ở Heavy User) chỉ ra đâu là các use case cần được tối ưu để tạo thói quen. Và phát hiện rằng giảm giá trực tiếp thắng áp đảo ở mọi nhóm là chỉ dẫn rõ ràng cho thiết kế chương trình khuyến mãi.

Kết luận

Báo cáo đóng góp một chân dung ba phân khúc chi tiết về người dùng ví điện tử Việt Nam năm 2022, với phát hiện cốt lõi là sự dịch chuyển động cơ từ tiện lợi sang thói quen khi tần suất sử dụng tăng, và rào cản địa lý rõ rệt phân tách nhóm chưa sử dụng. Về phương pháp, nghiên cứu chứng minh giá trị của việc dùng tần suất sử dụng làm trục phân khúc chủ đạo — một template có thể tái sử dụng cho các dịch vụ số khác.

Giới hạn về mẫu thuận tiện đặt ra hướng nghiên cứu tiếp theo rõ ràng: kiểm định trên mẫu xác suất, chuyển sang mô hình nhân quả, và theo dõi theo chiều dọc để xác nhận quá trình hình thành thói quen. Riêng phát hiện đảo chiều hướng nội/hướng ngoại giữa Light và Heavy User xứng đáng là một đề tài độc lập.

Với các nhà nghiên cứu và người làm marketing fintech: hãy đọc bảng tóm tắt Consumer Profile trước tiên — đó là nơi cô đọng toàn bộ giá trị phân tích của báo cáo.