Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường mua sắm trực tuyến và dịch vụ giao nhận thức ăn nhanh ghi nhận sự tăng trưởng nhanh chóng sau đại dịch Covid-19 dưới tác động của các biện pháp giãn cách xã hội và sự thay đổi trong thói quen tiêu dùng (Nicola và cộng sự, 2020; Raj và cộng sự, 2020; Zhao và Bacao, 2020; Tan, 2022). Tại Việt Nam, sự phát triển này thúc đẩy sự cạnh tranh gay gắt giữa nhiều nền tảng gọi món và giao thức ăn như Baemin, Now, Loship, GO-FOOD và GrabFood (Phuong, 2020). Trong đó, GrabFood là một trong những đơn vị nắm giữ thị phần lớn.

Mặc dù đã có các công trình nghiên cứu về GrabFood tại các thị trường quốc tế như Malaysia (Kee và cộng sự, 2021) hay Indonesia (Kusumarini và cộng sự, 2022; Setyawan và cộng sự, 2022), phần lớn các nghiên cứu trước đây chưa tiếp cận đánh giá chất lượng dịch vụ dưới góc độ giao hàng chặng cuối (last-mile delivery) gắn liền với mô hình vận chuyển đám đông (crowdshipping) tại thị trường Việt Nam.

Khóa luận được thực hiện nhằm giải quyết mục tiêu tổng quát là đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ giao hàng chặng cuối của GrabFood tại TP. Hồ Chí Minh, thông qua việc giải quyết hai câu hỏi nghiên cứu:

  1. Liệu có sự khác biệt giữa mức độ kỳ vọng và trải nghiệm thực tế của khách hàng đối với dịch vụ giao thức ăn GrabFood tại TP. HCM?
  2. GrabFood có thể cải thiện điều gì để tăng chất lượng dịch vụ giao hàng?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể:

  • Đối tượng nghiên cứu: Những người đã và đang sử dụng dịch vụ giao thức ăn nhanh GrabFood.
  • Phạm vi nội dung: Kiểm định và phân tích khoảng cách sai biệt giữa mức độ kỳ vọng và mức độ hài lòng thực tế của khách hàng đối với dịch vụ giao hàng chặng cuối của GrabFood.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài được thực hiện từ ngày 12/01/2023 đến ngày 14/04/2023, trong đó dữ liệu khảo sát được thu thập từ ngày 20/02/2023 đến ngày 08/03/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng nền tảng lý luận dựa trên các khái niệm và mô hình học thuật chuyên ngành quản trị chuỗi cung ứng và marketing dịch vụ:

  • Giao hàng chặng cuối và Vận chuyển đám đông: Giao hàng chặng cuối được định nghĩa là khâu cuối cùng trong chuỗi phân phối B2C từ trung tâm phân phối/điểm bán đến người nhận cuối cùng (Lindner, 2011; Lim và cộng sự, 2015; Giret và cộng sự, 2018). Vận chuyển đám đông (crowdshipping) là hình thức tận dụng nguồn tài xế tự do, không chuyên trong cộng đồng để thực hiện vận chuyển với chi phí và thời gian linh hoạt, song cũng đặt ra thách thức về kiểm soát chất lượng dịch vụ (Carbone và cộng sự, 2017; Castillo và cộng sự, 2018; Huang và Ardiansyah, 2019; Ta và cộng sự, 2023).
  • Lý thuyết chất lượng dịch vụ và sự hài lòng: Tiếp cận theo Grönroos (2008), Oliver (1981), Kotler và Keller (2016), cùng mô hình khoảng cách chất lượng dịch vụ SERVQUAL gồm 5 thành phần: Sản phẩm hữu hình, Độ tin cậy, Khả năng phản hồi, Sự đảm bảo, Sự đồng cảm (Parasuraman và cộng sự, 1985, 1988).
  • Mô hình nghiên cứu đề xuất: Tác giả tổng hợp các nghiên cứu chuyên sâu về logistics điện tử và giao hàng chặng cuối (Rao và cộng sự, 2014; Nguyen và cộng sự, 2018; Ta và cộng sự, 2023; Yen và cộng sự, 2022; Ziemkowska và cộng sự, 2019) để đề xuất mô hình gồm 7 nhân tố:
    1. Thông tin giao hàng (TT)
    2. Chi phí vận chuyển (CP)
    3. Khả năng theo dõi đơn hàng (TD)
    4. Tốc độ giao hàng (TĐ)
    5. Mức độ tin cậy (TC)
    6. Trải nghiệm nhận hàng (TN)
    7. Mức độ sẵn có (SC)

Tác giả loại bỏ yếu tố "Logistics ngược" do đặc thù dịch vụ thức ăn nhanh hầu như không phát sinh đổi trả, đồng thời tích hợp yếu tố "Sản phẩm hữu hình" vào "Trải nghiệm nhận hàng" để phù hợp với hình thức tài xế đám đông.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính và định lượng:

  • Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn sâu trực tiếp $n = 5$ người dùng GrabFood trên 18 tuổi tại TP. HCM nhằm hiệu chỉnh câu chữ trong thang đo sơ bộ, loại bỏ các tính từ định hướng ở nhóm câu hỏi kỳ vọng (như "rõ ràng", "đầy đủ", "phù hợp", "nhanh", "tốt") để tránh sai lệch dữ liệu.
  • Nghiên cứu định lượng: Khảo sát trực tuyến qua Typeform gửi tới người dùng thông qua mạng xã hội và hệ thống email sinh viên. Dữ liệu thu về đạt 115 mẫu hợp lệ sau khi loại trừ các trường hợp không sinh sống tại TP. HCM hoặc chưa từng dùng GrabFood.
  • Thang đo: Sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (Kỳ vọng: 1 = Hoàn toàn không quan trọng đến 5 = Rất quan trọng; Hài lòng: 1 = Hoàn toàn không hài lòng đến 5 = Hoàn toàn hài lòng).
  • Phương pháp phân tích dữ liệu: Sử dụng phần mềm IBM SPSS để tính toán thống kê mô tả (Mean, Min, Max, Độ lệch chuẩn, Phương sai) và thực hiện kiểm định giả thuyết cặp (Paired Samples T-Test) với mức ý nghĩa $\alpha = 0,05$ (độ tin cậy 95%) nhằm xác định sự khác biệt giữa kỳ vọng ($KV$) và mức độ hài lòng ($HL$).

Nội dung chính theo từng chương

Mở đầu

Phần mở đầu giới thiệu bối cảnh bùng nổ của dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến tại Việt Nam sau đại dịch Covid-19, xác định tính cấp thiết của việc đánh giá chất lượng giao hàng chặng cuối tại GrabFood, công bố 2 mục tiêu/câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi không gian, thời gian và chỉ ra các hạn chế nghiên cứu ban đầu.

Chương 1: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về giao hàng chặng cuối, mô hình logistics đám đông, các quan điểm về chất lượng dịch vụ và mức độ thỏa mãn của khách hàng. Tác giả phân tích mô hình SERVQUAL của Parasuraman và cộng sự (1988) cùng các công trình thực nghiệm liên quan (Rao và cộng sự, 2014; Nguyen và cộng sự, 2018; Ta và cộng sự, 2023; Yen và cộng sự, 2022). Trên cơ sở đó, tác giả luận giải việc xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 7 nhân tố phù hợp với môi trường dịch vụ giao đồ ăn công nghệ.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày quy trình nghiên cứu 4 giai đoạn, cấu trúc bảng hỏi nhân khẩu học (độ tuổi, thu nhập, tần suất sử dụng), quy trình lấy mẫu thuận tiện $n = 115$ dựa trên cơ sở lý thuyết chọn mẫu của Roscoe (1975). Tác giả chi tiết hóa thang đo sơ bộ, kết quả thảo luận nhóm để hình thành thang đo chính thức, mã hóa dữ liệu (KV01–KV07 tương ứng với HL01–HL07) và thiết lập quy trình kiểm định Paired Samples T-Test trên IBM SPSS.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 3 giới thiệu tổng quan mô hình vận hành của Grab và GrabFood tại Việt Nam từ năm 2018, đồng thời công bố kết quả xử lý dữ liệu thống kê từ 115 mẫu khảo sát:

  • Đặc điểm nhân khẩu: 77,39% đáp viên thuộc độ tuổi 18–22; 42% chưa có thu nhập cá nhân; 84% có tần suất sử dụng GrabFood từ 1–2 lần/tuần.
  • Thống kê mức độ kỳ vọng: Giá trị trung bình của 7 nhân tố đều đạt trên 3,5 điểm, trong đó các nhân tố KV02, KV03, KV04, KV05, KV07 đều có Mean > 4,0. Kỳ vọng cao nhất thuộc về Trải nghiệm nhận hàng và Chi phí vận chuyển.
  • Thống kê mức độ hài lòng: Điểm trung bình hài lòng nhìn chung thấp hơn kỳ vọng. Chỉ có duy nhất yếu tố Khả năng theo dõi đơn hàng đạt Mean > 4,0 (4,209), các yếu tố còn lại đều dưới 4,0 (thấp nhất là Chi phí vận chuyển với Mean = 3,757).
  • Kiểm định Paired Samples T-Test: Xác nhận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ($p < 0,05$) ở 4 nhân tố: Chi phí vận chuyển ($p = 0,000$), Khả năng theo dõi đơn hàng ($p = 0,000$), Mức độ tin cậy ($p = 0,001$), Mức độ sẵn có ($p = 0,025$). 3 nhân tố không có sự khác biệt gồm: Thông tin giao hàng ($p = 0,637$), Tốc độ giao hàng ($p = 0,234$), Trải nghiệm nhận hàng ($p = 0,156$).

Chương 4: Thảo luận và hàm ý quản trị

Chương 4 phân tích nguyên nhân của các khoảng cách sai biệt và đưa ra khuyến nghị thực tiễn:

  • Nhóm cần ưu tiên cải thiện: Cần tối ưu chính sách giá cước và hiển thị minh bạch các điều kiện áp dụng mã giảm giá; bổ sung tính năng theo dõi vị trí tài xế theo thời gian thực ngay từ lúc nhận đơn; đào tạo kỹ năng giao tiếp chủ động cho tài xế khi phát sinh thay đổi đơn hàng; kiểm duyệt tính chân thực của hình ảnh món ăn từ nhà bán hàng và làm rõ trách nhiệm khi thức ăn bị biến dạng, hư hỏng trong quá trình vận chuyển.
  • Nhóm cần duy trì và phát huy: Tiếp tục đảm bảo tính chuẩn xác của thông tin tài xế/phương tiện, duy trì tốc độ giao hàng cam kết và phong cách ứng xử văn minh của đội ngũ tài xế.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả kiểm định thống kê chính

Kết quả phân tích kiểm định mẫu phối hợp từng cặp (Paired Samples T-Test) trên 115 quan sát được tổng hợp trong bảng dưới đây:

Ký hiệu Nhân tố đánh giá Trung bình Kỳ vọng (KV) Trung bình Hài lòng (HL) Chênh lệch (KV - HL) Giá trị t Mức ý nghĩa Sig. (2-tailed) Kết luận thống kê
TT Thông tin giao hàng 3,796 3,830 -0,035 -0,473 0,637 Không có khác biệt
CP Chi phí vận chuyển 4,696 3,757 0,939 13,679 0,000 Kỳ vọng > Hài lòng (Cần cải thiện)
TD Khả năng theo dõi đơn hàng 4,509 4,209 0,300 4,184 0,000 Kỳ vọng > Hài lòng (Cần cải thiện)
TĐ Tốc độ giao hàng 4,091 3,983 0,109 1,195 0,234 Không có khác biệt
TC Mức độ tin cậy 4,278 3,974 0,304 3,363 0,001 Kỳ vọng > Hài lòng (Cần cải thiện)
TN Trải nghiệm nhận hàng 3,772 3,872 -0,100 -1,427 0,156 Không có khác biệt
SC Mức độ sẵn có 4,078 3,861 0,217 2,276 0,025 Kỳ vọng > Hài lòng (Cần cải thiện)

Chi tiết các thang đo thành phần thuộc 4 nhân tố có mức độ kỳ vọng lớn hơn mức độ hài lòng thực tế:

Nhân tố Thang đo quan sát Trung bình Kỳ vọng Trung bình Hài lòng Chênh lệch
CP Phí vận chuyển phù hợp so với chất lượng dịch vụ 4,70 3,70 1,000
CP Cơ cấu tổng chi phí được thể hiện rõ ràng 4,68 4,28 0,400
TD Khách hàng biết vị trí tài xế và hành trình đơn hàng 4,40 4,32 0,080
TD Tài xế chủ động thông tin khi có sự thay đổi đơn hàng 4,60 4,09 0,510
TC Đơn hàng giữ nguyên giá trị (không hư hỏng) sau vận chuyển 4,27 4,05 0,226
TC Đơn hàng luôn được giao đúng so với yêu cầu và mô tả 4,33 3,89 0,434
SC Tốc độ nhận đơn của tài xế trên ứng dụng 4,07 3,86 0,217

2. Hàm ý và giải pháp do tác giả đề xuất

  • Về Chi phí vận chuyển: GrabFood cần cân đối mức phí tương xứng với chất lượng dịch vụ cảm nhận; tối ưu thiết kế giao diện UI/UX để hiển thị rõ ràng cơ cấu giá và nhắc nhở điều kiện áp dụng mã khuyến mãi (khung giờ, món ăn, cửa hàng) giúp người dùng tránh bỏ lỡ ưu đãi.
  • Về Khả năng theo dõi đơn hàng: Hoàn thiện thuật toán định vị để hiển thị vị trí tài xế theo thời gian thực ngay từ thời điểm nhận đơn di chuyển tới quán ăn (thay vì chỉ hiển thị sau khi đã lấy hàng); tổ chức các khóa hướng dẫn tài xế kỹ năng gọi điện/nhắn tin chủ động thông báo cho khách hàng khi món ăn bị hết hoặc thay đổi.
  • Về Mức độ tin cậy: Kiểm soát chất lượng đối tác nhà hàng, yêu cầu hình ảnh món ăn thực tế trên ứng dụng để tránh gây hiểu lầm cho khách hàng; xây dựng quy chế phân định trách nhiệm bồi hoàn rõ ràng giữa đối tác bán hàng, tài xế và GrabFood khi hàng hóa bị suy giảm chất lượng hoặc sai lệch quy cách.
  • Về Mức độ sẵn có: Tăng cường mật độ bao phủ của tài xế theo từng khu vực địa lý và khung giờ cao điểm để rút ngắn thời gian tiếp nhận đơn.

3. Đóng góp của đề tài

Khóa luận đã hệ thống hóa và kiểm chứng thang đo chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối trong bối cảnh cụ thể của dịch vụ giao thức ăn nhanh vận hành bằng mô hình đám đông tại Việt Nam, cung cấp bằng chứng định lượng về các điểm thiếu hụt (gaps) giữa mong đợi và thực tế cảm nhận của khách hàng tại thị trường TP. HCM.


Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế nội tại trong quá trình thực hiện:

  • Phạm vi nghiên cứu: Giới hạn không gian thu thập dữ liệu trong phạm vi TP. Hồ Chí Minh, chưa phản ánh đầy đủ hành vi tiêu dùng ở các đô thị hoặc địa phương khác.
  • Đặc điểm mẫu khảo sát: Quy mô mẫu $n = 115$ còn nhỏ; mẫu phân bổ không đồng đều khi nhóm đáp viên 18–22 tuổi chiếm tỷ lệ áp đảo (77,39%) và phần lớn là sinh viên chưa có thu nhập cá nhân (42%), khiến tính đại diện cho toàn thể người dùng còn hạn chế; độ lệch chuẩn của một số biến còn ở mức phân tán.
  • Nội dung so sánh: Đề tài chỉ đánh giá nội tại nền tảng GrabFood, chưa thực hiện phân tích đối sánh tương quan với các đối thủ cạnh tranh trực tiếp trên thị trường như ShopeeFood, Baemin hay GoFood.

Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng quy mô mẫu khảo sát, cân đối cơ cấu nhân khẩu học giữa các nhóm tuổi/thu nhập, mở rộng phạm vi địa lý sang các tỉnh thành khác và triển khai các nghiên cứu so sánh đa nền tảng để làm rõ lợi thế cạnh tranh của từng đơn vị.


Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo phù hợp cho sinh viên, học viên và các nhà nghiên cứu thuộc các ngành Kinh tế đối ngoại, Quản trị Logistics và Chuỗi cung ứng, Quản trị Kinh doanh, Marketing dịch vụ và Thương mại điện tử.

Nội dung nghiên cứu cung cấp giá trị tham khảo cụ thể ở quy trình xây dựng thang đo đánh giá giao hàng đám đông (crowdshipping), phương pháp xử lý bảng hỏi định tính để chuẩn hóa từ ngữ, và kỹ thuật ứng dụng kiểm định Paired Samples T-Test trên phần mềm SPSS để đo lường khoảng cách giữa kỳ vọng và sự hài lòng của người tiêu dùng.


Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình gốc nào và điều chỉnh ra sao để xây dựng mô hình nghiên cứu?

Tác giả kế thừa mô hình 5 thành phần SERVQUAL của Parasuraman và cộng sự (1988) cùng các nghiên cứu về phân phối và logistics điện tử (Rao và cộng sự, 2014; Nguyen và cộng sự, 2018; Ta và cộng sự, 2023; Yen và cộng sự, 2022). Tác giả đã loại bỏ thành phần "Logistics ngược" do đặc thù đồ ăn ít đổi trả, lồng ghép "Sản phẩm hữu hình" vào "Trải nghiệm nhận hàng" với tài xế, từ đó đề xuất mô hình 7 nhân tố: Thông tin giao hàng, Chi phí vận chuyển, Khả năng theo dõi đơn hàng, Tốc độ giao hàng, Mức độ tin cậy, Trải nghiệm nhận hàng, Mức độ sẵn có.

2. Kiểm định Paired Samples T-Test cho thấy những nhân tố nào có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa kỳ vọng và sự hài lòng?

Có 4 nhân tố có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa $p < 0,05$ (đều có mức độ kỳ vọng lớn hơn mức độ hài lòng thực tế): Chi phí vận chuyển ($p = 0,000$), Khả năng theo dõi đơn hàng ($p = 0,000$), Mức độ tin cậy ($p = 0,001$) và Mức độ sẵn có ($p = 0,025$).

3. Thang đo thành phần nào có mức độ chênh lệch điểm trung bình lớn nhất giữa kỳ vọng và sự hài lòng?

Thang đo "Phí vận chuyển phù hợp so với chất lượng dịch vụ" thuộc nhân tố Chi phí vận chuyển có mức chênh lệch lớn nhất với độ lệch là 1,000 điểm (trung bình kỳ vọng đạt 4,70 điểm trong khi trung bình hài lòng chỉ đạt 3,70 điểm).

4. Vì sao nghiên cứu định tính lại loại bỏ các tính từ như "rõ ràng", "đầy đủ", "phù hợp" trong bảng hỏi kỳ vọng?

Trong quá trình phỏng vấn thử nghiệm $n = 5$ đáp viên, tác giả nhận thấy việc đưa các tính từ định tính mang tính khẳng định vào câu hỏi kỳ vọng sẽ tạo ra sự định hướng nhận thức cho người trả lời, dẫn đến nguy cơ sai lệch dữ liệu khảo sát. Do đó, các câu hỏi đo lường kỳ vọng đã được tinh chỉnh về dạng phát biểu trung tính.

5. Khóa luận phát hiện điểm hạn chế nào trong tính năng theo dõi đơn hàng hiện tại của ứng dụng GrabFood?

Theo phân tích hành trình đơn hàng tại Chương 4, ứng dụng GrabFood chỉ hiển thị bản đồ định vị vị trí của tài xế sau khi tài xế đã nhận món từ nhà hàng và bắt đầu di chuyển đi giao, chứ chưa hiển thị vị trí của tài xế từ thời điểm vừa nhận đơn đến khi tới cửa hàng, khiến người dùng gặp khó khăn trong việc ước lượng chính xác tổng thời gian chờ đợi.


Kết luận

Khóa luận của tác giả Lê Thị Ngọc Ánh đã đánh giá mức độ thỏa mãn của người tiêu dùng đối với dịch vụ giao hàng chặng cuối của GrabFood tại TP. Hồ Chí Minh thông qua mô hình nghiên cứu 7 nhân tố và phương pháp kiểm định Paired Samples T-Test trên mẫu $n = 115$. Kết quả nghiên cứu xác định 4 yếu tố còn tồn tại khoảng cách thiếu hụt so với kỳ vọng của khách hàng gồm: Chi phí vận chuyển, Khả năng theo dõi đơn hàng, Mức độ tin cậy và Mức độ sẵn có. Các giải pháp và hàm ý quản trị được đề xuất tập trung vào việc minh bạch chi phí, nâng cấp tính năng định vị thời gian thực và chuẩn hóa quy trình phục vụ của đối tác tài xế và nhà hàng trên nền tảng.