Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và chuyển đổi số đã tạo ra những thay đổi căn bản trong nền kinh tế - xã hội, thúc đẩy việc ứng dụng khoa học công nghệ vào giải quyết các nhu cầu sinh hoạt thường nhật. Tại khu vực đô thị, nhịp sống hiện đại tạo ra nhiều áp lực công việc và xã hội, khiến quỹ thời gian dành cho việc chăm sóc gia đình, dọn dẹp nhà cửa của người lao động bị thu hẹp đáng kể. Cùng với đó, ý thức về việc bảo vệ sức khỏe và yêu cầu về một không gian sống sạch sẽ, an toàn vệ sinh ngày càng tăng cao. Dịch vụ giúp việc nhà theo giờ thông qua các ứng dụng di động trở thành phương thức đáp ứng nhu cầu này nhờ khả năng kết nối linh hoạt, minh bạch và tối ưu hóa thời gian.
Công ty TNHH bTaskee là doanh nghiệp tiên phong tại Việt Nam áp dụng mô hình công nghệ theo nhu cầu (on-demand platform) vào lĩnh vực giúp việc gia đình từ năm 2016. Mặc dù ứng dụng mang lại nhiều tiện ích vượt trội, việc tìm hiểu động cơ và các yếu tố thúc đẩy khách hàng cá nhân đưa ra quyết định lựa chọn dịch vụ dọn dẹp nhà theo giờ trên nền tảng bTaskee vẫn là một thách thức lớn trong công tác quản trị marketing. Nhằm làm rõ cơ chế hình thành ý định mua sắm của người tiêu dùng, tác giả Trần Thị Thùy Dương đã thực hiện đề tài khóa luận tốt nghiệp ngành Marketing: "Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty Trách nhiệm hữu hạn bTaskee".
Mục tiêu nghiên cứu:
- Mục tiêu chung: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty TNHH bTaskee, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm thúc đẩy ý định mua dịch vụ của khách hàng.
- Mục tiêu cụ thể:
- Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về người tiêu dùng và ý định mua của người tiêu dùng.
- Xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty TNHH bTaskee.
- Đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao ý định mua của khách hàng đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ của Công ty TNHH bTaskee.
Câu hỏi nghiên cứu:
- Những nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty TNHH bTaskee?
- Mức độ tác động của các nhân tố đó đến ý định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty TNHH bTaskee như thế nào?
- Những giải pháp nào cho doanh nghiệp nhằm thúc đẩy khách hàng lựa chọn dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty TNHH bTaskee?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty TNHH bTaskee.
- Đối tượng khảo sát: Khách hàng cá nhân hiện đang sử dụng dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee.
- Phạm vi không gian: Nghiên cứu thực hiện trên 11 tỉnh, thành phố tại Việt Nam mà ứng dụng bTaskee đã triển khai dịch vụ, bao gồm: Hà Nội, Hải Phòng, Huế, Đà Nẵng, Hội An, Nha Trang, Lâm Đồng, Biên Hòa, Bình Dương, Thành phố Hồ Chí Minh, Cần Thơ.
- Phạm vi thời gian: Dữ liệu sơ cấp được thu thập từ tháng 10/2023 đến tháng 12/2023; dữ liệu thứ cấp tại Công ty TNHH bTaskee thu thập trong giai đoạn 2020 - 2022; các giải pháp định hướng áp dụng cho giai đoạn 2024 - 2025.
- Phạm vi nội dung: Khách hàng cá nhân sinh sống và làm việc trên 11 địa bàn trên, tập trung đo lường ý định lựa chọn dịch vụ giúp việc nhà theo giờ.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Đề tài tiếp cận hành vi người tiêu dùng từ lý thuyết quản trị và marketing căn bản của Peter F. Drucker (1954), Philip Kotler & Kevin Lane Keller (2006), cùng định nghĩa về dịch vụ theo Luật Giá năm 2012 của Việt Nam. Dịch vụ được xác định thông qua bốn đặc điểm cơ bản: tính vô hình, tính không thể tách rời giữa sản xuất và tiêu dùng, tính đa chủng loại và tính không thể lưu trữ (mau hỏng). Tiến trình thông qua quyết định mua của khách hàng được khảo sát theo quy trình 5 giai đoạn của Philip Kotler (2005): Ý thức nhu cầu -> Tìm kiếm thông tin -> Đánh giá các phương án -> Quyết định mua sắm -> Đánh giá sau khi mua.
Mô hình nghiên cứu được xây dựng trên cơ sở kế thừa và tổng hợp các mô hình lý thuyết hành vi và chấp nhận công nghệ:
- Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) của Fishbein & Ajzen (1975).
- Thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior - TPB) của Ajzen (1991).
- Mô hình chấp thuận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) của Fred Davis (1989).
- Mô hình chấp nhận thương mại điện tử (E-Commerce Adoption Model - E-CAM) của Joongho Ahn, Jinsoo Park và Dongwon Lee (2001), tích hợp giữa mô hình TAM và thuyết nhận thức rủi ro.
Đồng thời, đề tài kế thừa các biến số từ các công trình nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam: nghiên cứu ý định mua sắm trực tuyến của Nguyễn Viết Huy (2021), Ngô Thị Quỳnh Anh (2022), và Trương Lê Thảo Nhi - Lê Phước Cửu Long (2021) về ứng dụng giúp việc gia đình. Tác giả đề xuất mô hình gồm 6 nhóm biến độc lập tác động trực tiếp đến biến phụ thuộc "Ý định mua":
- Nhận thức hữu dụng (H1)
- Nhận thức dễ sử dụng (H2)
- Thái độ (H3)
- Cảm nhận về chất lượng (H4)
- Cảm nhận về giá cả (H5)
- Nhận thức rủi ro (H6)
Thang đo gồm 27 biến quan sát được đo lường bằng thang đo khoảng Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý):
| Nhóm nhân tố |
Mã hóa biến quan sát |
Nội dung đo lường |
Nguồn tham khảo |
| Nhận thức hữu dụng |
HD1 |
Tiết kiệm thời gian tìm kiếm thông tin |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
HD2 |
Tiết kiệm chi phí |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
HD3 |
Nâng cao chất lượng cuộc sống |
Tác giả bổ sung mới |
|
HD4 |
Thể hiện xu hướng phát triển, phong cách sống hiện đại |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
| Nhận thức dễ sử dụng |
SD1 |
Dễ dàng thực hiện việc đặt dịch vụ |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
SD2 |
Các thao tác trên ứng dụng đơn giản, dễ dàng |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
SD3 |
Nhanh chóng thành thạo việc mua dịch vụ |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
SD4 |
Không tốn nhiều nỗ lực và công sức |
Tác giả bổ sung mới |
| Thái độ |
TD1 |
Giải quyết được tình trạng tăng giá đột xuất |
Tác giả bổ sung mới |
|
TD2 |
Cảm thấy hứng thú khi mua dịch vụ |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
TD3 |
Cảm thấy năng động khi sử dụng ứng dụng |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
TD4 |
Thể hiện bản thân là người hiện đại |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
| Cảm nhận về chất lượng |
CL1 |
Dịch vụ dọn dẹp chu đáo, kỹ lưỡng |
Tác giả bổ sung mới |
|
CL2 |
Thời gian đặt lịch nhanh chóng |
Tác giả bổ sung mới |
|
CL3 |
Có người lao động nhận việc nhanh chóng |
Tác giả bổ sung mới |
| Cảm nhận về giá cả |
GC1 |
Giá cả dịch vụ phù hợp với chất lượng |
Tác giả bổ sung mới |
|
GC2 |
Mức giá rõ ràng, minh bạch |
Tác giả bổ sung mới |
|
GC3 |
Các gói giá dịch vụ đa dạng cho khách hàng lựa chọn |
Tác giả bổ sung mới |
|
GC4 |
Giá dịch vụ phù hợp với khả năng thanh toán cá nhân |
Tác giả bổ sung mới |
| Nhận thức rủi ro |
RR1 |
Lo ngại người làm không đến đúng giờ |
Tác giả bổ sung mới |
|
RR2 |
Khó kiểm tra tính trung thực của người làm |
Tác giả bổ sung mới |
|
RR3 |
Chất lượng dịch vụ thực tế không như mong đợi |
Tác giả bổ sung mới |
|
RR4 |
Giao dịch trên hệ thống có thể xảy ra sự cố kỹ thuật |
Ajzen & Fishbein (1975) |
|
RR5 |
Các hình thức thanh toán (tiền mặt, thẻ) không an toàn |
Ajzen & Fishbein (1975) |
| Ý định mua |
YD1 |
Tin rằng việc mua dịch vụ trên bTaskee là đúng đắn |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
YD2 |
Sẽ tiếp tục mua dịch vụ trên bTaskee trong thời gian tới |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
|
YD3 |
Sẽ giới thiệu dịch vụ bTaskee cho người thân và bạn bè |
Nguyễn Viết Huy (2021) |
Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu
- Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp: Báo cáo tài chính, báo cáo nhân sự và hoạt động kinh doanh giai đoạn 2020 - 2022 của Công ty TNHH bTaskee; các số liệu thống kê ngành từ Euromonitor và Tổng cục Thống kê Việt Nam.
- Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp: Điều tra bằng bảng hỏi trực tuyến thông qua danh sách khách hàng hiện có của bTaskee tại 11 tỉnh thành.
- Phương pháp chọn mẫu và cỡ mẫu: Áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (chọn mẫu thuận tiện). Khách hàng được lựa chọn thỏa mãn 2 điều kiện: đang sinh sống, làm việc tại 1 trong 11 địa bàn nghiên cứu và đang trực tiếp sử dụng dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee.
- Cỡ mẫu tối thiểu theo phân tích nhân tố khám phá EFA (Hair et al., 1998): $n = 5 \times m = 5 \times 27 = 135$ mẫu.
- Cỡ mẫu tối thiểu theo phân tích hồi quy đa biến (Tabachnick & Fidell, 1996): $n = 50 + 8 \times m = 50 + 8 \times 6 = 98$ mẫu.
- Tác giả thực hiện khảo sát chính thức $N = 150$ khách hàng, thu về 150 phiếu hợp lệ (tỷ lệ phản hồi 100%).
Phân bổ mẫu khảo sát thực tế tại 11 tỉnh, thành phố được thiết lập như sau:
| Tỉnh / Thành phố |
Số lượng mẫu khảo sát (người) |
| Hà Nội |
20 |
| Thành phố Hồ Chí Minh |
20 |
| Thừa Thiên Huế |
15 |
| Đà Nẵng |
15 |
| Hội An |
15 |
| Nha Trang |
15 |
| Hải Phòng |
10 |
| Lâm Đồng |
10 |
| Biên Hòa (Đồng Nai) |
10 |
| Bình Dương |
10 |
| Cần Thơ |
10 |
| Tổng cộng |
150 |
- Phương pháp phân tích và xử lý số liệu: Dữ liệu được xử lý trên phần mềm SPSS:
- Thống kê mô tả: Tần số, tỷ lệ phần trăm, giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn nhằm phân tích đặc điểm nhân khẩu học và mức độ đồng ý của khách hàng.
- Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha): Điều kiện hệ số Cronbach's Alpha $\ge 0,6$ và hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item - Total Correlation) $\ge 0,3$.
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Sử dụng phép trích Principal Components, phép quay Varimax; kiểm định KMO $\ge 0,5$, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($Sig. < 0,05$), tổng phương sai trích $\ge 50%$, giá trị Eigenvalue $\ge 1$, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\ge 0,5$.
- Phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính đa biến: Mô hình hồi quy $Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + \beta_4 X_4 + \beta_5 X_5 + \beta_6 X_6 + e$. Đánh giá mức độ phù hợp mô hình qua $R^2$, $R^2$ hiệu chỉnh, kiểm định F (ANOVA), kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai (VIF), kiểm định hiện tượng tự tương quan (Durbin-Watson) và kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về người tiêu dùng và ý định mua của người tiêu dùng
Chương 1 thiết lập nền tảng lý thuyết toàn diện về hành vi người tiêu dùng, các khái niệm dịch vụ và ý định mua sắm của khách hàng cá nhân. Tác giả phân tích tiến trình ra quyết định mua gồm 5 bước của Philip Kotler, đồng thời so sánh các mô hình lý thuyết kinh điển gồm TRA, TPB, TAM và mô hình chấp nhận thương mại điện tử E-CAM.
Về mặt thực tiễn, tác giả tổng hợp bối cảnh phát triển của thị trường dịch vụ giúp việc gia đình. Theo số liệu trích dẫn từ Euromonitor, thị trường dịch vụ thuê người giúp việc tại Hoa Kỳ đạt giá trị 29,7 tỷ USD vào năm 2022 (tăng trưởng 7,5%); tại châu Âu đạt 13,3 tỷ USD năm 2020 (tăng trưởng 4,4%); và khu vực châu Á được dự báo tăng trưởng 13,5% vào năm 2023. Tại Việt Nam, số liệu của Tổng cục Thống kê cho thấy tỷ lệ người dân sử dụng dịch vụ giúp việc tăng từ 13,8% năm 2010 lên 20,9% năm 2020. Tác giả phân tích 4 ưu điểm thực tiễn của mô hình giúp việc theo giờ: không phải sống chung với người giúp việc (giữ gìn sự riêng tư, giảm mâu thuẫn sinh hoạt), tiết kiệm chi phí và thời gian, thời gian linh hoạt và đảm bảo an toàn tài sản thông qua cơ chế quản lý của nền tảng. Từ các cơ sở trên, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu 6 nhân tố và bảng mã hóa 27 biến quan sát cụ thể cho bTaskee.
Chương 2: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty Trách nhiệm hữu hạn bTaskee
Nội dung chương 2 mở đầu bằng phân tích tổng quan về Công ty TNHH bTaskee (thành lập ngày 30/03/2016 bởi Giám đốc Đỗ Đắc Nhân Tâm, cựu kỹ sư phần mềm Đại học Waterloo, Canada; trụ sở tại Quận 10, TP. Hồ Chí Minh). Khởi đầu từ việc giành giải nhất cuộc thi "Startup Funding Camp - SFC 2018" và nhận vốn đầu tư từ Singapore và Hàn Quốc, doanh nghiệp đã mở rộng mạng lưới từ TP.HCM ra 11 tỉnh, thành phố lớn và chuẩn bị mở rộng sang thị trường Thái Lan, Malaysia. Doanh nghiệp mở rộng từ 1 dịch vụ dọn dẹp ban đầu lên danh mục 16 dịch vụ gia đình tích hợp trên nền tảng di động.
Tác giả phân tích chi tiết dữ liệu thứ cấp về biến động nguồn nhân lực nội bộ của bTaskee trong giai đoạn 2020 - 2022:
| Chỉ tiêu nhân sự |
Năm 2020 |
Năm 2021 |
Năm 2022 |
Tốc độ tăng trưởng 2021/2020 |
Tốc độ tăng trưởng 2022/2021 |
| Tổng số lao động |
105 người |
120 người |
200 người |
+14,28% |
+66,67% |
| Cơ cấu theo giới tính: |
|
|
|
|
|
| - Nam |
60 người (57,14%) |
70 người (58,30%) |
130 người (65,00%) |
- |
- |
| - Nữ |
45 người (42,86%) |
50 người (41,70%) |
70 người (35,00%) |
- |
- |
| Cơ cấu theo trình độ: |
|
|
|
|
|
| - Trên đại học |
5 người (4,76%) |
7 người (5,83%) |
10 người (5,00%) |
+40,00% |
+42,80% |
| - Đại học |
65 người (61,90%) |
80 người (66,67%) |
150 người (75,00%) |
+23,08% |
+87,50% |
| - Cao đẳng, trung cấp |
25 người (23,81%) |
25 người (20,83%) |
27 người (13,50%) |
0% |
+8,00% |
| - Chưa qua đào tạo |
10 người (9,52%) |
10 người (8,33%) |
13 người (6,50%) |
0% |
+30,00% |
| Cơ cấu theo độ tuổi: |
|
|
|
|
|
| - Dưới 30 tuổi |
66,67% |
68,40% |
75,00% |
- |
- |
| - Từ 30 đến 40 tuổi |
23,80% |
23,30% |
17,50% |
- |
- |
| - Trên 40 tuổi |
9,53% |
8,30% |
7,50% |
- |
- |
Bên cạnh nguồn nhân lực văn phòng, bTaskee đã phát triển đội ngũ hơn 7.000 cộng tác viên giúp việc nhà (bTasker) có trên 1 năm kinh nghiệm, phục vụ hơn 80.000 khách hàng với gần 1.000 đầu việc kết nối thành công mỗi ngày.
Phần nghiên cứu định lượng trình bày kết quả phân tích thống kê từ 150 mẫu điều tra: kiểm định hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc; phân tích nhân tố khám phá EFA; kiểm tra ma trận tương quan Pearson; xây dựng mô hình hồi quy đa biến; kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến và tự tương quan; cùng phân tích One-Sample T-Test đánh giá giá trị trung bình mức độ phản hồi của khách hàng đối với từng nhóm nhân tố.
Chương 3: Một số giải pháp nhằm giúp gia tăng ý định mua của khách hàng đối với dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee của Công ty Trách nhiệm hữu hạn bTaskee
Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu thực nghiệm, tác giả đề xuất định hướng chiến lược và các nhóm giải pháp cụ thể cho giai đoạn 2024 - 2025:
- Định hướng phát triển: Nâng cao năng lực cạnh tranh của bTaskee trước các đối thủ trực tiếp (như Jupviec) và mô hình người giúp việc truyền thống, tập trung cải tiến công nghệ và tiêu chuẩn hóa chất lượng lao động.
- Nhóm giải pháp đối với "Nhận thức hữu dụng": Tối ưu hóa thuật toán tìm kiếm và ghép nối người giúp việc, rút ngắn thời gian xử lý đơn hàng, tích hợp thêm các tiện ích gia đình nhằm hỗ trợ khách hàng nâng cao chất lượng cuộc sống.
- Nhóm giải pháp đối với "Nhận thức dễ sử dụng": Tinh gọn giao diện ứng dụng, giảm thiểu các bước thao tác đặt dịch vụ trong vòng 60 giây, hoàn thiện hệ thống hướng dẫn thao tác trực quan cho mọi phân khúc khách hàng.
- Nhóm giải pháp đối với "Thái độ": Xây dựng hệ thống đánh giá và phản hồi đa chiều, công khai phản hồi chất lượng trên ứng dụng nhằm tăng tính minh bạch, hạn chế việc thay đổi hay phụ thu giá đột ngột vào các dịp lễ tết.
- Nhóm giải pháp đối với "Cảm nhận về chất lượng": Tăng cường chương trình đào tạo nghiệp vụ, kiểm tra kỹ năng và lý lịch tư pháp của đội ngũ bTasker; đảm bảo cộng tác viên nhận việc và có mặt đúng giờ cam kết.
- Nhóm giải pháp đối với "Cảm nhận về giá cả": Duy trì bảng giá minh bạch, xây dựng các gói dịch vụ linh hoạt (ca lẻ, gói cố định định kỳ) phù hợp với khả năng chi trả của nhiều phân khúc thu nhập.
- Nhóm giải pháp đối với "Nhận thức rủi ro": Nâng cao tính an toàn của hệ thống thanh toán điện tử, củng cố quy định bảo hiểm tài sản và xử lý khiếu nại bồi thường rõ ràng nhằm giảm thiểu tâm lý e ngại mất cắp hoặc hỏng hóc tài sản của gia chủ.
Kết quả và đóng góp
Kết quả chính của nghiên cứu
- Hệ thống hóa thành công dữ liệu phát triển tổ chức và nguồn nhân lực của Công ty TNHH bTaskee giai đoạn 2020 - 2022: Quy mô nhân sự chính thức tăng 90,48% sau đại dịch COVID-19 (từ 105 lên 200 nhân sự), tỷ lệ nhân lực có trình độ đại học tăng từ 61,9% lên 75%, lực lượng lao động trẻ dưới 30 tuổi chiếm tỷ trọng áp đảo 75% vào năm 2022. Mạng lưới đối tác đạt hơn 7.000 cộng tác viên bTasker, phục vụ trên 80.000 người dùng với gần 1.000 đầu việc mỗi ngày.
- Hoàn thiện mô hình đo lường ý định mua dịch vụ giúp việc theo giờ trên ứng dụng công nghệ gồm 6 nhóm nhân tố độc lập (Nhận thức hữu dụng, Nhận thức dễ sử dụng, Thái độ, Cảm nhận chất lượng, Cảm nhận giá cả, Nhận thức rủi ro) với 27 biến quan sát cụ thể.
- Thu thập và xử lý thành công tập dữ liệu sơ cấp gồm 150 khách hàng đang sử dụng dịch vụ tại 11 thị trường trọng điểm trên toàn quốc thông qua phương pháp kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy đa biến.
Giải pháp và khuyến nghị
Tác giả đã xây dựng hệ thống 6 nhóm giải pháp thực thi cho giai đoạn 2024 - 2025 gắn liền với các mắt xích vận hành của ứng dụng bTaskee: chuẩn hóa chất lượng bTasker qua đào tạo, minh bạch hóa chính sách giá và phụ phí, tăng cường bảo hiểm trách nhiệm vật chất để triệt tiêu cảm nhận rủi ro, và đơn giản hóa thao tác phần mềm nhằm tối ưu hóa nhận thức dễ sử dụng của khách hàng.
Đóng góp của đề tài
- Về mặt học thuật: Khóa luận đóng góp vào khoảng trống tài liệu nghiên cứu về ý định mua dịch vụ giúp việc gia đình thông qua nền tảng công nghệ số tại Việt Nam. Đề tài mở rộng thành công mô hình E-CAM kinh điển bằng cách bổ sung hai biến quan sát thực chứng có tính chi phối lớn trong lĩnh vực dịch vụ là "Cảm nhận về chất lượng" và "Cảm nhận về giá cả".
- Về mặt thực tiễn: Cung cấp bức tranh thực trạng về cơ cấu tổ chức, nhân sự và danh mục 16 dịch vụ tiện ích của bTaskee; mang lại cơ sở khoa học giúp bộ phận Marketing và Ban Điều hành công ty xây dựng các chính sách điều chỉnh sản phẩm, kiểm soát rủi ro và thu hút khách hàng mục tiêu.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế của nghiên cứu: Đề tài áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (chọn mẫu thuận tiện) với quy mô 150 quan sát phân bổ trên 11 tỉnh thành. Do số lượng mẫu tại mỗi địa phương còn nhỏ (từ 10 đến 20 mẫu/tỉnh thành), tính đại diện cho toàn bộ khách hàng sử dụng dịch vụ trên phạm vi cả nước có thể bị giới hạn.
- Hướng nghiên cứu tiếp theo: Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng kích thước mẫu khảo sát, áp dụng kỹ thuật chọn mẫu xác suất phân tầng theo khu vực địa lý, hoặc thực hiện nghiên cứu so sánh hành vi người tiêu dùng khi bTaskee mở rộng hoạt động sang các thị trường quốc tế như Thái Lan và Malaysia.
Giá trị tham khảo
Đề tài là tài liệu tham khảo hữu ích cho:
- Sinh viên và học viên cao học: Thuộc các chuyên ngành Marketing, Quản trị kinh doanh, Thương mại điện tử và Kinh tế số đang tìm kiếm mô hình nghiên cứu định lượng ứng dụng trong lĩnh vực kinh tế nền tảng (Platform Economy), kinh tế chia sẻ hoặc dịch vụ tiện ích theo yêu cầu (On-demand Services).
- Các nhà quản trị doanh nghiệp dịch vụ số: Cung cấp góc nhìn thực tiễn về việc kiểm soát rủi ro của khách hàng khi cho người lạ vào nhà, quản lý chất lượng dịch vụ vô hình và thiết kế cấu trúc giá dịch vụ linh hoạt.
- Phần đáng tham khảo nhất: Bảng mã hóa 27 biến quan sát đo lường chi tiết các khía cạnh tâm lý của người dùng dịch vụ giúp việc qua ứng dụng di động; cách thức kết hợp điều kiện cỡ mẫu giữa Hair et al. (1998) và Tabachnick & Fidell (1996); cùng các dữ liệu nội bộ về cơ cấu nhân sự của Công ty TNHH bTaskee giai đoạn 2020 - 2022.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận nghiên cứu trên cỡ mẫu bao nhiêu và phân bổ tại những địa phương nào?
Nghiên cứu tiến hành khảo sát $N = 150$ khách hàng đang sử dụng dịch vụ bTaskee trên 11 tỉnh thành: Hà Nội (20), TP. Hồ Chí Minh (20), Thừa Thiên Huế (15), Đà Nẵng (15), Hội An (15), Nha Trang (15), Hải Phòng (10), Lâm Đồng (10), Biên Hòa (10), Bình Dương (10), Cần Thơ (10). Tỷ lệ phản hồi hợp lệ đạt 100%.
2. Khung mô hình nghiên cứu đề xuất gồm những nhân tố nào và kế thừa từ lý thuyết nào?
Mô hình đề xuất gồm 6 nhân tố độc lập: Nhận thức hữu dụng, Nhận thức dễ sử dụng, Thái độ, Cảm nhận về chất lượng, Cảm nhận về giá cả, Nhận thức rủi ro tác động đến biến phụ thuộc Ý định mua. Khung mô hình được kế thừa và tích hợp từ Thuyết hành động hợp lý (TRA), Thuyết hành vi dự định (TPB), Mô hình chấp thuận công nghệ (TAM) và Mô hình chấp nhận thương mại điện tử (E-CAM).
3. Công ty TNHH bTaskee do ai sáng lập và quy mô nhân sự giai đoạn 2020 - 2022 thay đổi ra sao?
Công ty TNHH bTaskee được sáng lập ngày 30/03/2016 bởi ông Đỗ Đắc Nhân Tâm (kỹ sư phần mềm Đại học Waterloo, Canada). Nhân sự nội bộ công ty tăng từ 105 người (2020) lên 120 người (2021) và đạt 200 người (2022). Đến năm 2022, nhân sự nam chiếm 65%, trình độ đại học chiếm 75%, và lao động dưới 30 tuổi chiếm 75%. Mạng lưới cộng tác viên bTasker đạt hơn 7.000 người.
4. Thang đo của khóa luận có bao nhiêu biến quan sát và sử dụng dạng thang đo nào?
Thang đo gồm 27 biến quan sát (24 biến độc lập thuộc 6 nhóm nhân tố và 3 biến phụ thuộc đo lường ý định mua). Toàn bộ các biến quan sát được đo lường bằng thang đo khoảng Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý).
5. Theo tác giả, dịch vụ giúp việc theo giờ trên ứng dụng có những ưu điểm cốt lõi nào so với dịch vụ truyền thống?
Văn bản nêu rõ 4 ưu điểm: không phải sống chung với người giúp việc (bảo đảm riêng tư, tránh xung đột), tiết kiệm chi phí và thời gian, thời gian linh hoạt (chủ động đặt và hủy lịch), và đảm bảo an toàn tài sản thông qua chính sách bồi thường, quản lý thông tin của công ty.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Trần Thị Thùy Dương đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về hành vi người tiêu dùng và tiến trình ra quyết định mua dịch vụ trên nền tảng số. Thông qua việc tích hợp các mô hình TRA, TPB, TAM và E-CAM, nghiên cứu đã thiết lập và kiểm định mô hình gồm 6 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua dịch vụ giúp việc nhà theo giờ trên ứng dụng bTaskee với mẫu khảo sát 150 khách hàng tại 11 tỉnh thành. Kết quả phân tích thực trạng tổ chức và kiểm định định lượng là căn cứ thực tiễn để đề xuất các giải pháp marketing hoàn thiện giao diện ứng dụng, nâng cao chất lượng nhân lực và kiểm soát rủi ro trong giai đoạn 2024 - 2025.