Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự bùng nổ của kinh tế số và hạ tầng Internet tại Việt Nam đã thúc đẩy mạnh mẽ sự chuyển dịch trong hành vi tiêu dùng từ các phương thức truyền thống sang các nền tảng thương mại di động. Theo số liệu từ báo cáo của WeAreSocial vào đầu năm 2023, Việt Nam ghi nhận 161.6 triệu kết nối di động với 77.93 triệu người dùng Internet, tăng thêm 5.3 triệu người so với đầu năm 2022. Thời lượng sử dụng Internet trung bình của một người dùng trong nước đạt 6 giờ 23 phút mỗi ngày (trong đó có 3 giờ 32 phút trên điện thoại di động và 2 giờ 51 phút trên máy tính, máy tính bảng). Cùng thời điểm, tổng số lượt tải ứng dụng di động đạt 3.49 tỉ lượt (tăng 123 triệu lượt), và chi tiêu cho việc mua ứng dụng cũng như giao dịch trong ứng dụng đạt 505.9 triệu USD.

Sau đại dịch COVID-19, thói quen đặt đồ ăn qua ứng dụng trực tuyến đã trở thành một phần thiết yếu trong đời sống thường nhật. Dữ liệu khảo sát từ Grab với hơn 60.000 người tiêu dùng tại Đông Nam Á cho thấy có 70% người được khảo sát nhận định dịch vụ giao đồ ăn là hoạt động thiết yếu và ứng dụng giao hàng đang đóng vai trò như một công cụ tìm kiếm ẩm thực. Báo cáo của Momentum Works (2022) ghi nhận Việt Nam lọt Top 3 thị trường đóng góp nhiều nhất cho sự tăng trưởng của mảng giao nhận đồ ăn trong khu vực. Tính đến đầu năm 2023, Việt Nam có 13.77 triệu người sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến và quy mô thị trường dự kiến đạt 2.7 tỉ USD vào năm 2025.

Về thị phần giao đồ ăn tại Việt Nam năm 2022, GrabFood dẫn đầu với 45% thị phần, tiếp sau là ShopeeFood với 41%, Baemin chiếm 12% và Gojek chiếm 2%. Mặc dù ShopeeFood (tiền thân là Now) gia nhập thị trường sớm nhưng vẫn xếp sau GrabFood do đối thủ tận dụng tốt đội ngũ đối tác tài xế GrabBike. Để củng cố thị phần và phát triển hệ sinh thái, ShopeeFood đã đổi tên nhận diện thương hiệu nhằm tích hợp chặt chẽ với sàn thương mại điện tử Shopee và ví điện tử ShopeePay. Nhóm khách hàng hoạt động tích cực nhất trên nền tảng này nằm trong độ tuổi 18–22, trùng khớp với độ tuổi sinh viên đại học. Do đó, việc nghiên cứu các nhân tố tác động đến ý định sử dụng của đối tượng sinh viên mang tính cấp thiết cả về mặt lý luận và thực tiễn kinh doanh.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục đích của đề tài là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN), đồng thời đề xuất các giải pháp quản trị cho doanh nghiệp vận hành ứng dụng nhằm gia tăng ý định sử dụng của nhóm khách hàng này.

Nhiệm vụ nghiên cứu được xác định gồm 3 nhiệm vụ:

  1. Hệ thống hóa tình hình nghiên cứu và cơ sở lý luận về ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn.
  2. Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên Đại học Quốc gia Hà Nội.
  3. Đề xuất một số giải pháp thúc đẩy ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên cho doanh nghiệp vận hành ứng dụng ShopeeFood.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên Đại học Quốc gia Hà Nội?
  2. Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên Đại học Quốc gia Hà Nội như thế nào?
  3. Công ty quản lý và vận hành ứng dụng ShopeeFood cần làm gì để thúc đẩy ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên Đại học Quốc gia Hà Nội.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài thực hiện từ tháng 03/2023 đến tháng 05/2023. Trong đó, dữ liệu thứ cấp được thu thập từ tháng 03/2023 đến tháng 04/2023; dữ liệu sơ cấp được thu thập từ tháng 04/2023 đến tháng 05/2023.
  • Phạm vi không gian: Các trường đại học thành viên và khoa trực thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội.
  • Phạm vi nội dung: Tập trung vào các nhân tố tác động đến ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa các lý thuyết hành vi người tiêu dùng và các mô hình chấp nhận công nghệ kinh điển:

  • Thuyết hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action) của Fishbein và Ajzen (1975): Giải thích ý định hành vi chịu tác động bởi thái độ cá nhân và chuẩn chủ quan.
  • Thuyết hành vi dự định (TPB - Theory of Planned Behavior) của Ajzen (1991): Bổ sung nhân tố nhận thức kiểm soát hành vi vào mô hình TRA nhằm giải thích các hành vi không hoàn toàn chịu sự kiểm soát của ý chí.
  • Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model) của Davis (1989) và Davis cùng cộng sự (1989): Xác định hai tiền tố then chốt tác động trực tiếp đến ý định chấp nhận công nghệ là Nhận thức sự hữu ích (Perceived Usefulness) và Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use).

Khung mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

Tác giả kế thừa mô hình TAM làm nền tảng cốt lõi, tích hợp biến Chuẩn chủ quan từ mô hình TPB và bổ sung 3 biến ngoại sinh quan trọng từ các nghiên cứu thực nghiệm liên quan (Nhận thức rủi ro, Mong đợi về giá, Nhận thức sự tin tưởng).

Tên biến số Mã hóa Số biến quan sát Khái niệm và nguồn gốc Giả thuyết tác động đến Ý định sử dụng (YD)
Nhận thức sự hữu ích HI 4 Mức độ tin rằng sử dụng ứng dụng nâng cao hiệu quả và thuận tiện (Davis, 1989). H1 (+): Tác động tích cực (+)
Nhận thức tính dễ sử dụng DSD 4 Mức độ tin rằng sử dụng ứng dụng không cần nhiều nỗ lực (Davis, 1989). H2 (+): Tác động tích cực (+)
Chuẩn chủ quan CCQ 3 Áp lực từ gia đình, bạn bè, truyền thông xã hội (Ajzen, 1991). H3 (+): Tác động tích cực (+)
Nhận thức rủi ro RR 4 Sự lo ngại về rò rỉ dữ liệu, lừa đảo, chất lượng món ăn (Bauer, 1960). H4 (-): Tác động tiêu cực (-)
Mong đợi về giá G 4 Nhận thức về khả năng tiết kiệm chi phí, so sánh giá và khuyến mãi (Hasslinger et al., 2007). H5 (+): Tác động tích cực (+)
Nhận thức sự tin tưởng TT 4 Mức độ tin cậy vào cam kết, bảo mật và dịch vụ của nền tảng (Tan et al., 2022). H6 (+): Tác động tích cực (+)
Ý định sử dụng YD 3 Khả năng sử dụng thường xuyên, liên tục và giới thiệu ứng dụng (Pawesty et al., 2022). Biến phụ thuộc

Phương pháp nghiên cứu và kỹ thuật phân tích

  • Phương pháp thu thập dữ liệu:
    • Dữ liệu thứ cấp: Thu thập từ các bài báo khoa học, kỷ yếu hội thảo, sách chuyên khảo trong và ngoài nước cùng các báo cáo thị trường từ WeAreSocial, Momentum Works, Grab.
    • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập bằng bảng câu hỏi trực tuyến qua Google Forms, phân phát trên mạng xã hội (Facebook, Zalo) tới sinh viên các trường thuộc ĐHQGHN.
  • Phương pháp chọn mẫu: Lấy mẫu phi xác suất theo phương pháp thuận tiện.
  • Kích thước mẫu tối thiểu:
    • Tiêu chuẩn phân tích nhân tố khám phá EFA (Hair et al., 2014): Tỷ lệ tối thiểu 5 quan sát/1 biến đo lường. Nghiên cứu có 26 biến quan sát $\rightarrow n \ge 26 \times 5 = 130$ mẫu.
    • Tiêu chuẩn phân tích hồi quy (Tabachnick & Fidell, 2007): $n \ge 8m + 50$ (với $m=6$ biến độc lập) $\rightarrow n \ge 8 \times 6 + 50 = 98$ mẫu.
    • Do đó, tác giả xác định kích thước mẫu hợp lệ tối thiểu cần đạt là 130 mẫu.
  • Phương pháp phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS 20:
    • Thống kê mô tả đặc điểm nhân khẩu học của mẫu.
    • Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha (chấp nhận khi hệ số $\ge 0.6$ và hệ số tương quan biến - tổng $\ge 0.3$).
    • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc (đánh giá KMO, kiểm định Bartlett, tổng phương sai trích, ma trận xoay).
    • Phân tích hệ số tương quan Pearson.
    • Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, phân tích phương sai ANOVA, kiểm tra hiện tượng đa cộng tính qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) và biểu đồ phân phối phần dư.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu và cơ sở lý luận về ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn

Chương 1 hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về hành vi tiêu dùng trên ứng dụng đặt đồ ăn trực tuyến.

Nhóm nghiên cứu Tác giả tiêu biểu Các yếu tố chính được kiểm định Phát hiện trọng tâm
Nghiên cứu quốc tế An et al. (2023), Pitchay et al. (2022), Gupta & Duggal (2021), Muangmee et al. (2021), Pawesty et al. (2022), Tan et al. (2022), Aryani et al. (2022), Kartono & Tjahjadi (2021), Bregashtian & Herdinata (2021), Belanche et al. (2020) Hữu ích, Dễ sử dụng, Đổi mới cá nhân, Ảnh hưởng xã hội, Tiết kiệm giá, Tiết kiệm thời gian, Tin tưởng, Rủi ro, Thái độ. Sự hữu ích, dễ sử dụng, tin tưởng và giá tác động tích cực đến ý định; rủi ro cảm nhận tác động tiêu cực đến thái độ và ý định hành vi.
Nghiên cứu trong nước Nguyễn Thị Hồng Hạnh et al. (2020), Lê Nam Hải & Phan Thị Trúc Mai (2021), Đàm Thị Phương Thảo & Lê Triệu Tuấn (2021), Nguyễn Thị Kiều Trang et al. (2021), Phạm Đức Anh et al. (2021), Man et al. (2022) Tính linh hoạt, Thói quen, Tin tưởng, Động lực hưởng thụ, Rủi ro, Tiện lợi, Kiểm soát hành vi, Chất lượng đồ ăn, HBM, TAM, TPB. Xác nhận vai trò của các biến TAM/TPB tại thị trường Việt Nam; phần lớn nghiên cứu tập trung trong giai đoạn dịch COVID-19 bùng phát.
  • Khoảng trống nghiên cứu: Tác giả chỉ ra rằng các nghiên cứu trước đây chủ yếu thực hiện trong giai đoạn giãn cách do đại dịch COVID-19 hoặc khảo sát trên tập khách hàng đại trà. Hiện thiếu vắng các công trình đánh giá chuyên sâu hành vi của nhóm người tiêu dùng trẻ (sinh viên đại học) trong bối cảnh bình thường mới hậu COVID-19.
  • Cơ sở lý luận: Làm rõ các khái niệm về hành vi người tiêu dùng, ứng dụng di động, ứng dụng đặt đồ ăn, ý định sử dụng; phân tích cấu trúc các mô hình TRA, TPB, TAM; từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 6 biến độc lập và 6 giả thuyết (H1 đến H6).

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 mô tả chi tiết quy trình nghiên cứu 6 giai đoạn và thiết kế công cụ đo lường:

  1. Xây dựng thang đo: Thiết lập 26 biến quan sát kế thừa từ các thang đo chuẩn hóa đã được hiệu chỉnh:
    • Nhận thức sự hữu ích (HI1–HI4): Kế thừa từ Davis (1989), Phạm Đức Anh et al. (2021).
    • Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD1–DSD4): Kế thừa từ Davis (1989), An et al. (2023).
    • Chuẩn chủ quan (CCQ1–CCQ3): Kế thừa từ Belanche et al. (2020), Lê Nam Hải & Phan Thị Trúc Mai (2021).
    • Nhận thức rủi ro (RR1–RR4): Kế thừa từ Nguyễn Thị Hồng Hạnh et al. (2020), Gupta et al. (2021), Kartono & Tjahjadi (2021).
    • Mong đợi về giá (G1–G4): Kế thừa từ Lê Nam Hải & Phan Thị Trúc Mai (2021), Hoàng Quốc Cường (2010).
    • Nhận thức sự tin tưởng (TT1–TT4): Kế thừa từ Nguyễn Thị Kiều Trang et al. (2021), Nguyễn Thị Hồng Hạnh et al. (2020).
    • Ý định sử dụng (YD1–YD3): Kế thừa từ Pawesty et al. (2022), Kartono et al. (2021), Wu et al. (2020).
  2. Thiết kế bảng câu hỏi: Gồm 3 phần: Phần I gạn lọc đối tượng (sinh viên ĐHQGHN có hiểu biết về ShopeeFood); Phần II thu thập thông tin nhân khẩu học (giới tính, năm học, thu nhập, thời gian dùng Internet); Phần III đo lường các phát biểu theo thang đo Likert 5 điểm (1: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5: Hoàn toàn đồng ý).
  3. Kế hoạch phân tích: Quy định cụ thể các ngưỡng thống kê kiểm định Cronbach's Alpha, EFA, tương quan Pearson và hồi quy đa biến trên SPSS 20.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày toàn bộ kết quả phân tích định lượng từ dữ liệu khảo sát:

  • Thống kê mô tả mẫu: Phân tích cơ cấu nhân khẩu học của đối tượng khảo sát theo giới tính, năm học, mức thu nhập trung bình hàng tháng và thời gian truy cập Internet mỗi ngày.
  • Kiểm định độ tin cậy thang đo: Thực hiện kiểm định Cronbach's Alpha cho 7 thang đo (6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc), loại bỏ các biến có hệ số tương quan biến - tổng không đạt tiêu chuẩn.
  • Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
    • Biến độc lập: Đánh giá hệ số KMO, kiểm định Bartlett, tổng phương sai trích và ma trận xoay nhân tố để xác nhận giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo HI, DSD, CCQ, RR, G, TT.
    • Biến phụ thuộc: Phân tích EFA cho thang đo Ý định sử dụng (YD), kiểm định tính đơn hướng của thang đo.
  • Phân tích tương quan Pearson & Hồi quy tuyến tính bội:
    • Kiểm định ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc YD.
    • Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy ($R^2$, $R^2$ hiệu chỉnh).
    • Phân tích ANOVA để kiểm định độ tin cậy của phương trình hồi quy.
    • Kiểm tra đa cộng tính qua hệ số VIF và kiểm định giả định phân phối chuẩn của phần dư qua biểu đồ tần số.
    • Đánh giá kết quả kiểm định 6 giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 dựa trên hệ số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$) và mức ý nghĩa ($p$-value).
  • Thảo luận kết quả: Làm rõ cơ chế tác động của từng nhân tố đối với sinh viên ĐHQGHN, phân tích vai trò nổi bật của Nhận thức sự tin tưởng, Tính dễ sử dụng, Sự hữu ích, Chuẩn chủ quan, Mong đợi về giá và tác động cản trở từ Nhận thức rủi ro.

Chương 4: Đề xuất giải pháp thúc đẩy ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn ShopeeFood của sinh viên

Dựa trên kết quả định lượng, tác giả đưa ra hệ thống giải pháp tương ứng với các biến có ý nghĩa thống kê:

  • Nâng cao Nhận thức sự tin tưởng: Minh bạch hóa thông tin tài xế, quán ăn, giá món, lộ trình đơn hàng; tăng cường bảo mật tài khoản và dữ liệu cá nhân của người dùng.
  • Nâng cao Nhận thức tính dễ sử dụng: Tối ưu hóa giao diện ứng dụng, đơn giản hóa quy trình tìm kiếm, đặt món, chọn voucher và thanh toán; giảm dung lượng và tăng độ mượt mà khi cài đặt, vận hành trên điện thoại.
  • Nâng cao Nhận thức sự hữu ích: Đa dạng hóa các nhà hàng liên kết, rút ngắn thời gian giao hàng, tích hợp thêm nhiều hình thức thanh toán linh hoạt (ví ShopeePay, thẻ ngân hàng, tiền mặt), tận dụng tiện ích của hệ sinh thái Shopee.
  • Nâng cao Chuẩn chủ quan: Đẩy mạnh truyền thông trên mạng xã hội, phát triển các chiến dịch marketing lan tỏa nhắm vào giới trẻ, tạo các tính năng đặt đơn nhóm cho sinh viên cùng phòng/cùng lớp.
  • Nâng cao Mong đợi về giá: Cung cấp các mã giảm giá, voucher miễn phí vận chuyển dành riêng cho học sinh - sinh viên; triển khai các chương trình đồng giá, combo tiết kiệm phù hợp với mức chi tiêu của sinh viên.
  • Tổng kết các đóng góp: Đóng góp về mặt lý thuyết và thực tiễn quản trị.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

  • Xác lập và kiểm định thành công mô hình nghiên cứu ý định sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn trực tuyến của sinh viên ĐHQGHN dựa trên nền tảng TAM, TPB và các yếu tố mở rộng.
  • Làm rõ cấu trúc tác động của 6 nhân tố: Nhận thức sự tin tưởng, Nhận thức tính dễ sử dụng, Nhận thức sự hữu ích, Chuẩn chủ quan, Mong đợi về giá và Nhận thức rủi ro đến ý định sử dụng ShopeeFood.
  • Cung cấp bức tranh thực nghiệm về hành vi tiêu dùng di động, thời lượng sử dụng Internet và mức độ nhạy cảm về giá của phân khúc sinh viên đại học trong giai đoạn hậu đại dịch COVID-19.

Giải pháp và kiến nghị

Tác giả đề xuất 5 nhóm giải pháp trọng tâm cho đơn vị vận hành ShopeeFood:

  1. Bảo đảm an toàn và củng cố niềm tin: Kiểm soát chất lượng vệ sinh an toàn thực phẩm của các quán ăn đối tác; chuẩn hóa quy trình giao tiếp của tài xế; cam kết bảo vệ thông tin thanh toán.
  2. Cải tiến trải nghiệm người dùng (UX/UI): Nâng cấp bộ lọc tìm kiếm món ăn theo khoảng cách, mức giá, đánh giá thực tế; tối ưu hóa thao tác đặt hàng để người dùng thao tác ít bước nhất.
  3. Gia tăng giá trị tiện ích: Mở rộng mạng lưới đối tác ẩm thực quanh khu vực các ký túc xá, cụm trường đại học thuộc ĐHQGHN (Cầu Giấy, Xuân Thủy, Hòa Lạc); bảo đảm thời gian giao hàng chính xác trong giờ cao điểm nghỉ trưa.
  4. Tận dụng ảnh hưởng xã hội: Xây dựng các chương trình "Mời bạn bè nhận quà", minigame và chiến dịch tiếp thị trên TikTok, Facebook hướng trực tiếp đến cộng đồng sinh viên ĐHQGHN.
  5. Chính sách giá và khuyến mại linh hoạt: Thiết kế các gói khuyến mãi định kỳ theo khung giờ sinh viên, mã giảm phí vận chuyển cự ly ngắn quanh giảng đường, chương trình tích lũy điểm thưởng Shopee Xu.

Đóng góp của đề tài

  • Đóng góp về mặt lý luận: Khẳng định tính thích ứng và giá trị giải thích của mô hình TAM kết hợp TPB trong lĩnh vực thương mại di động (m-commerce) tại Việt Nam; cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động đa chiều của niềm tin, rủi ro và giá cả đối với dịch vụ giao đồ ăn hậu COVID-19.
  • Đóng góp về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng và bộ khuyến nghị khả thi giúp ban quản trị ShopeeFood cũng như các doanh nghiệp giao đồ ăn trực tuyến (GrabFood, Baemin, Gojek) xây dựng chiến lược tiếp cận, tối ưu hóa dịch vụ và mở rộng thị phần trong nhóm khách hàng sinh viên.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Phương pháp lấy mẫu: Sử dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất (thuận tiện) nên tính đại diện cho toàn bộ sinh viên ĐHQGHN hoặc sinh viên tại Hà Nội chưa đạt mức tuyệt đối.
  • Phạm vi không gian: Khảo sát chỉ giới hạn trong phạm vi các đơn vị thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội, chưa mở rộng ra các trường đại học thuộc khối ngành khác hoặc các địa bàn ngoài Hà Nội.
  • Phạm vi thời gian: Quá trình thu thập dữ liệu diễn ra trong khoảng thời gian ngắn (từ tháng 04/2023 đến tháng 05/2023), do đó chưa phản ánh được sự biến động dài hạn trong hành vi người tiêu dùng.
  • Mô hình nghiên cứu: Tập trung vào các biến tác động trực tiếp đến ý định sử dụng mà chưa xem xét các biến trung gian (như Thái độ, Sự hài lòng) hoặc các biến điều tiết (Giới tính, Năm học, Mức thu nhập).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng phạm vi khảo sát sang nhiều trường đại học trên toàn quốc và áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên (xác suất) để nâng cao tính khái quát hóa của dữ liệu.
  • Bổ sung các biến trung gian và biến điều tiết vào mô hình nhằm phân tích sâu hơn cơ chế hình thành hành vi tiêu dùng.
  • Thực hiện các nghiên cứu so sánh đối chiếu hành vi của người dùng giữa các ứng dụng đối thủ (ShopeeFood so với GrabFood, Baemin, Gojek).

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo:
    • Sinh viên, học viên cao học thuộc các chuyên ngành Quản trị kinh doanh, Marketing, Thương mại điện tử, Hệ thống thông tin quản lý khi thực hiện khóa luận, luận văn về hành vi chấp nhận công nghệ và dịch vụ trực tuyến.
    • Các nhà nghiên cứu quan tâm đến việc ứng dụng và tích hợp các mô hình TRA, TPB, TAM trong môi trường kinh tế số.
    • Đội ngũ quản trị sản phẩm, tiếp thị và vận hành tại các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến, sàn thương mại điện tử.
  • Nội dung đáng giá để tham khảo:
    • Hệ thống tổng quan tài liệu phong phú, tổng hợp chi tiết các nghiên cứu trong và ngoài nước (Bảng 1.1 và Bảng 1.2).
    • Bảng thang đo 26 biến quan sát được chuẩn hóa, có trích dẫn nguồn gốc học thuật rõ ràng (Chương 2), có thể tái sử dụng trực tiếp cho các nghiên cứu tương tự.
    • Quy trình nghiên cứu định lượng bài bản, chuẩn mực theo 6 bước từ thiết kế mẫu, thu thập dữ liệu đến xử lý thống kê trên SPSS.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình lý thuyết nào làm nền tảng chính để xây dựng mô hình nghiên cứu?

Khóa luận sử dụng Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) làm nền tảng cốt lõi, tích hợp thêm yếu tố Chuẩn chủ quan từ Thuyết hành vi dự định (TPB) của Ajzen (1991), cùng 3 yếu tố mở rộng được đúc kết từ các nghiên cứu thực nghiệm gồm: Nhận thức rủi ro, Mong đợi về giá và Nhận thức sự tin tưởng.

2. Thang đo của nghiên cứu gồm bao nhiêu biến quan sát và được đánh giá theo thang đo nào?

Hệ thống thang đo gồm tổng cộng 26 biến quan sát, trong đó có 23 biến quan sát dùng để đo lường 6 biến độc lập (HI: 4 biến, DSD: 4 biến, CCQ: 3 biến, RR: 4 biến, G: 4 biến, TT: 4 biến) và 3 biến quan sát dùng để đo lường 1 biến phụ thuộc (Ý định sử dụng - YD). Toàn bộ các biến quan sát được đánh giá thông qua thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý).

3. Quy mô mẫu khảo sát tối thiểu được tác giả xác định dựa trên những căn cứ học thuật nào?

Kích thước mẫu tối thiểu được xác định dựa trên hai tiêu chuẩn: (1) Tiêu chuẩn phân tích nhân tố khám phá EFA của Hair et al. (2014) với tỷ lệ 5 mẫu/1 biến quan sát ($26 \times 5 = 130$ mẫu); (2) Tiêu chuẩn phân tích hồi quy của Tabachnick & Fidell (2007) theo công thức $n \ge 8m + 50$ với $m=6$ biến độc lập ($8 \times 6 + 50 = 98$ mẫu). Do đó, tác giả chọn kích thước mẫu tối thiểu của đề tài là 130 mẫu hợp lệ.

4. Bảng câu hỏi khảo sát được cấu trúc như thế nào và triển khai qua công cụ gì?

Bảng câu hỏi được thiết kế trên công cụ Google Forms và chia làm 3 phần: Phần I gồm các câu hỏi gạn lọc để chọn đúng sinh viên ĐHQGHN đã tìm hiểu về ShopeeFood; Phần II thu thập thông tin chung về nhân khẩu học và thói quen Internet (giới tính, năm học, thu nhập, thời gian dùng mạng); Phần III gồm các câu hỏi đánh giá 26 phát biểu đo lường các yếu tố theo thang đo Likert 5 điểm.

5. Dữ liệu thị trường trong phần mở đầu cho thấy thị phần của ShopeeFood đứng ở vị trí nào tại Việt Nam năm 2022?

Theo báo cáo của Momentum Works (2022) được trích dẫn trong văn bản, ShopeeFood là nền tảng giao đồ ăn phổ biến thứ hai tại Việt Nam với 41% thị phần, đứng sau GrabFood (45% thị phần) và xếp trên Baemin (12%), Gojek (2%).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Phan Thị Diệu Huyền đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu thông qua việc hệ thống hóa cơ sở lý luận và kiểm định thực nghiệm các yếu tố tác động đến ý định sử dụng ứng dụng ShopeeFood của sinh viên Đại học Quốc gia Hà Nội. Đề tài vận dụng chặt chẽ mô hình TAM, TPB kết hợp quy trình phân tích định lượng chuẩn mực trên phần mềm SPSS 20 để làm rõ vai trò của các yếu tố nhận thức, xã hội và kinh tế. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học đáng tin cậy cùng hệ thống giải pháp thực tiễn có giá trị ứng dụng cao cho doanh nghiệp vận hành ShopeeFood trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ và thu hút phân khúc người tiêu dùng trẻ.