CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN Mô hình chấp nhận công nghệ TAM được Davis giới thiệu vào năm 1986, được mô phỏng theo mô hình TRA. Mục đích của TAM là giải thích các yếu tố tổng quát về sự chấp nhận máy tính (Davis & Bagozzi 1989). Mô hình này cho thấy rằng, sẽ có một số yếu tố ảnh hưởng đến người sử dụng trong việc ra quyết định của họ khi họ được giới thiệu một công nghệ mới, đó là Nhận thức sự hữu ích (Perceived usefulness) Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived ease of use). Nhận thức sự hữu ích (Perceived usefulness): “là mức độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống đặc thù sẽ nâng cao kết quả thực hiện của họ” (Davis 1989) Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived ease of use): “ là mức độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống đặc thù sẽ không cần nỗ lực (Davis 1989) 1.4 Những yếu tố tác động tới hành vi mua của khách hàng trong Marketing Online Marketing Online là một nền tảng mới cho các nhà tiếp thị để tạo ra nhận thức và tăng giá trị thương hiệu, những yếu tố của Marketing Online tác động đến ý định mua hàng của khách hàng đó là tính năng đa phương tiện, hình ảnh và nội dung.
Một nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện liên quan đến một cuộc khảo sát trên 150 cỡ mẫu (Online Advertising: A Study of Malaysian Consumers of Khong Kok Wei, 2010) cho thấy: Tính năng đa phương tiện: là một hình thức mô tả nội dung của Marketing trực tuyến là sử dụng hình ảnh kết hợp với chuyển động, đồ hoạ nâng cao (âm thanh, video, hoạt hình và gift…) sẽ tạo phản ứng thuận lợi đối với khách hàng và càng làm gia tăng sự quan tâm của người tiêu dùng với thương hiệu của doanh nghiệp Hình ảnh có thể là yếu tố giúp cho Marketing Online trở nên thu hút đối với khách hàng tiềm năng nhiều hơn (Taylor 2008). Bài nghiên cứu của Kumar 2008 cũng cho thấy hình ảnh mang lại hiệu quả thu hút khách hàng nhiều hơn là nội dung. Nội dung là yếu tố thứ ba của Marketing Online, được xem là yếu tố ít gây thu hút đối với khách hàng tiềm năng vì đa số những bài viết có nội dung dài dòng không rõ nội dung trọng tâm đều bị khách hàng lướt qua nhanh chóng, nhưng nội dung là yếu tố không thể thiếu trong Marketing Online vì nó cung cấp nội dung về sản phẩm/dịch vụ mà doanh nghiệp muốn gửi đến khách hàng của mình. Ngắn, xúc tích đặc biệt là thể hiện được thông điệp của nhà làm quảng cáo qua nội dung là cách tốt nhất để lưu nhớ sản phẩm/dịch vụ vào tâm trí của khách hàng.
SVTH: TRẦN VÕ KHÁNH VY - N16DCMR056 12 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN Đây được xem là ba yếu tố của Marketing Online tác động đến ý định mua hàng của khách hàng, trong bài nghiên cứu Areans và Schaefer (2007) đã nhấn mạnh hai yếu tố sẽ trở thành chìa khoá quan trọng phát triển quảng cáo đó là hành vi và thái độ của khách hàng đối với chiến lược quảng cáo đó.2 Mô hình thái độ đối với quản cáo Burke và Edell(1989); Escalas và Rutgers(2003) Dựa vào mô hình, khách hàng khi xem một bài quảng cáo, bài viết liên quan đến sản phẩm/dịch vụ sẽ bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố: đa phương tiện, hình ảnh và nội dung sẽ hình thành cho khách hàng những cảm xúc: thích thú, vui , buồn, bực bội từ đó khách hàng hình thành nên những phán xét về đoạn quảng cáo đó. Nhân thức của khách hàng cũng được hình thành từ cảm xúc và đánh giá đối với quảng cáo dẫn đến thái độ của khách hàng đến thương hiệu cung cấp nội dung là tích cực hay tiêu cực, ý định mua hàng của khách hàng cũng sẽ được hình thành từ đây.5 Mối liên hệ giữa các công cụ Marketing Online với ý định mua hàng của khách hàng. Ý định mua hàng hay quyết đinh mua hàng của khách hàng sẽ phải trải qua nhiều giai đoạn, bị tác động bởi nhiều yếu tố và đặc biệt trong công nghệ mạng, ý định mua SVTH: TRẦN VÕ KHÁNH VY - N16DCMR056 13 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN hàng của khách hàng sẽ trải qua nhiều quá trình hơn vì đây là một môi trường có nhiều sự tham gia của các đối thủ cạnh tranh, cung cấp cùng loại sản phẩm mà doanh nghiệp đang cung cấp. Vì thế việc doanh nghiệp áp dụng cùng một lúc nhiều loại công cụ Marketing Online đó là việc đang tạo lợi thế cho mình, mở rộng đa kênh tiếp cận nhiều khách hàng hơn so với việc doanh nghiệp chỉ tập trung một vài công cụ quen thuộc.
Việc các công cụ Marketing Online cùng lúc nói về một sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp sẽ tác động rất mạnh mẽ tới ý định mua hàng của khách hàng khi họ đang có nhu cầu. Khả năng cao dẫn tới quyết định mua hàng của khách hàng khi họ tìm thấy được đầy đủ các thông tin về sản phẩm/dịch vụ trên facebook, trên trang tìm kiếm của Google và thường xuyên nhận lời nhắc, Email từ doanh nghiệp về chiếc khấu mua hàng, giảm giá… Do đó, có thể thấy các cộng cụ Marketing Online chính là công cụ trở thủ hữu hiệu cho việc bán hàng của doanh nghiệp, điểm nhấn tạo sự khác biệt so với đối thủ cạnh tranh.3 Các công cụ phân tích số liệu 1.1 Kiểm định thang đo 1.1 Phân tích hê số Cronbach’s Alpha Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Chú ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát. Đánh giá độ tin cậy để loại các biến rác (là những biến chúng ta nghĩ rằng có thể đo lường được khái niệm nhưng thực chất nó không có quan hệ gì với các biến đo lường khác).
Theo Hoàng & Chu (2008), độ tin cậy Cronbach’s Alpha phải nằm trong khoảng từ 0.0 để đảm bảo các biến trong cùng một nhóm nhân tố có tương quan về ý nghĩa. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì thước đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên nếu hệ số này quá lớn (>260.95) thì lại cho thấy nhiều biến trong thước đo không có gì khác biệt. Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha: Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 là thước đo có thể sử dụng được.
Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên là thước đo lường tốt. Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên cũng có thể sử dụng được trong bối cảnh nghiên cứu là mới hoặc mới với người được phỏng vấn. SVTH: TRẦN VÕ KHÁNH VY - N16DCMR056 14 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN Các tiêu chuẩn kiểm định khi sử dụng phần mềm SPSS để tính hệ số Cronbach’s alpha. - Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.
- Chúng ta cũng cần chú ý đến giá trị của cột Cronbach's Alpha if Item Deleted, cột này biểu diễn hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến đang xem xét. Thông thường chúng ta sẽ đánh giá cùng với hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation, nếu giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha và Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 thì sẽ loại biến quan sát đang xem xét để tăng độ tin cậy của thang đo.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn.
Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA: Factor Loading>0.3 được xem là đạt mức tối thiểu Factor Loading>0.4 được xem là quan trọng Factor Loading>0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: 1. Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
SVTH: TRẦN VÕ KHÁNH VY - N16DCMR056 15 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.2 Kiểm định mô hình nghiên cứu 1.1 Phân tích hệ số tương quan Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) là số liệu thống kê kiểm tra đo lường mối quan hệ thống kê hoặc liên kết giữa các biến phụ thuộc với các biến liên tục. Sớm nhận diện vấn đề về đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. Ý nghĩa hệ số tương quan pearson Hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị giao động trong khoảng liên tục từ -1 đến +1: r = 0: Hai biến không có tương quan tuyến tính r = 1; r = -1: Hai biến có mối tương quan tuyến tính tuyệt đối. r < 0: Hệ số tương quan âm.
Nghĩa là giá trị biến x tăng thì giá trị biến y giảm và ngược lại, giá trị biến y tăng thì giá trị biến x giảm. r > 0: Hệ số tương quan dương. Nghĩa là giá trị biến x tăng thì giá trị biến y tăng và ngược lại, giá trị biến y tăng thì giá trị biến x cũng tăng.