Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hành Vi Mua Hàng Trong Ngày Hội Mua Sắm Qua Sàn Shopee Của Sinh Viên UFM

Tóm tắt nghiên cứu

  • Câu hỏi nghiên cứu chính: Những yếu tố nào tác động trực tiếp và gián tiếp đến hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên trong các "Ngày hội mua sắm" (Mega Shopping Days) trên sàn thương mại điện tử (TMĐT) Shopee, và mức độ tác động của từng yếu tố ra sao?
  • Tổng quan phương pháp nghiên cứu: Đề tài áp dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp (mixed methods): nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm chuyên sâu ($n = 8$) nhằm hiệu chỉnh thang đo, kết hợp nghiên cứu định lượng khảo sát qua bảng hỏi trực tuyến đối với sinh viên Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM) tại TP.HCM ($n = 200$). Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS thông qua kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan Pearson, hồi quy tuyến tính bội và phân tích phương sai ANOVA/T-test.
  • Phát hiện cốt lõi: Mô hình xác lập 5 nhóm yếu tố độc lập chi phối hành vi mua sắm bao gồm: Nhận thức sự hữu ích, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức về giá cả, Trải nghiệm mua hàng và Nhận thức rủi ro. Trong đó, nhận thức về giá và tính hữu ích đóng vai trò động lực thúc đẩy chủ đạo, trong khi nhận thức rủi ro tạo lực cản tâm lý đáng kể đối với quyết định đặt hàng.
  • Hàm ý thực tiễn: Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm giúp các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến và ban quản trị sàn Shopee tối ưu hóa chiến lược khuyến mãi, nâng cao trải nghiệm giao diện người dùng và tinh chỉnh chính sách hậu mãi trong các chiến dịch Siêu Sale định kỳ.

Bối cảnh và tầm quan trọng

Thực trạng tri thức và bối cảnh thị trường

Giai đoạn hậu đại dịch COVID-19 chứng kiến sự chuyển dịch mang tính cấu trúc trong thói quen tiêu dùng tại Việt Nam, đặc biệt là sự bùng nổ của mô hình mua sắm trực tuyến. Shopee – nền tảng TMĐT thuộc tập đoàn SEA – đã vươn lên dẫn đầu thị phần nhờ hệ sinh thái dịch vụ đa dạng và chiến lược tiếp thị thông minh. Trong bức tranh đó, hiện tượng "Ngày hội mua sắm" (Shopping Festivals / Mega-sale Days như 9/9, 10/10, 11/11, 12/12, Black Friday) đã trở thành nét văn hóa tiêu dùng nổi bật, định hình lại chu kỳ chi tiêu của giới trẻ.

       ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
       │   CƠ SỞ LÝ THUYẾT NỀN TẢNG CỦA MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU       │
       └────────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                                    │
    ┌───────────────────┬───────────┴───────────┬───────────────────┐
    ▼                   ▼                       ▼                   ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐       ┌──────────────┐    ┌──────────────┐
│  Thuyết TRA  │ │  Thuyết TPB  │       │  Mô hình TAM │    │  Thuyết TPR  │
│(Fishbein &   │ │(Ajzen, 1991) │       │(Davis, 1989) │    │(Bauer, 1960) │
│ Ajzen, 1975) │ │              │       │              │    │              │
└──────────────┘ └──────────────┘       └──────────────┘    └──────────────┘

Khoảng trống nghiên cứu (Research Gap)

Phần lớn các công trình học thuật trước đây tập trung vào ý định mua sắm trực tuyến nói chung hoặc đo lường mức độ chấp nhận công nghệ của người tiêu dùng đại chúng. Rất ít nghiên cứu đào sâu vào phân khúc Thế hệ Z (đặc thù là sinh viên khối ngành kinh tế - tài chính) đặt trong bối cảnh đặc thù của "Ngày hội mua sắm" – nơi chịu sự chi phối mãnh liệt của tâm lý FOMO (Fear of Missing Out), hiệu ứng đám đông và các chương trình giảm giá chớp nhoáng (Flash Sale).

Tính cấp thiết và phạm vi ảnh hưởng

Sinh viên Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM) tại TP.HCM đại diện cho phân khúc người tiêu dùng trẻ: nhạy bén với công nghệ, có kiến thức nền tảng về kinh tế - thị trường, nhưng đồng thời bị ràng buộc bởi ngân sách chi tiêu giới hạn. Việc giải mã các yếu tố thúc đẩy và rào cản tâm lý của nhóm đối tượng này không chỉ mang giá trị khoa học về hành vi người tiêu dùng mà còn tạo tiền đề định hình chiến lược tăng trưởng bền vững cho các nền tảng thương mại số.

Methodology và tiếp cận nghiên cứu

Nghiên cứu được thiết kế bài bản theo quy trình 2 giai đoạn chuẩn mực trong nghiên cứu tiếp thị ứng dụng:

flowchart TD
    A[Xác định vấn đề & Cơ sở lý thuyết TRA, TPB, TAM, TPR] --> B[Nghiên cứu sơ bộ định tính: Thảo luận nhóm n=8]
    B --> C[Hoàn thiện bảng câu hỏi & Thang đo 22 biến]
    C --> D[Nghiên cứu chính thức định lượng: Google Forms n=200]
    D --> E[Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha]
    E --> F[Phân tích nhân tố khám phá EFA]
    F --> G[Phân tích tương quan Pearson & Hồi quy tuyến tính bội]
    G --> H[Kiểm định ANOVA / T-test & Hàm ý quản trị]

1. Thiết kế nghiên cứu định tính (Nghiên cứu sơ bộ)

  • Kỹ thuật: Thảo luận nhóm tập trung (Focus Group Discussion) gồm 8 sinh viên UFM trải đều từ năm 1 đến năm 4.
  • Mục tiêu: Rà soát tính rõ ràng của ngôn ngữ, loại bỏ các biến trùng lặp và bản địa hóa hệ thống thang đo nháp.
  • Kết quả: Thống nhất giữ lại 5 nhóm biến độc lập cốt lõi; bác bỏ 2 biến đề xuất phụ (Giao hàng nhanh chóng và Tác động bởi người nổi tiếng) do có sự chồng lấn khái niệm với Sự hữu ích và Ảnh hưởng xã hội.

2. Thiết kế nghiên cứu định lượng (Nghiên cứu chính thức)

  • Phương pháp chọn mẫu: Chọn mẫu thuận tiện phi xác suất (Convenience Sampling), khảo sát sinh viên UFM đã từng có trải nghiệm mua sắm trên Shopee trong các dịp Siêu Sale.
  • Quy mô mẫu: Kích thước mẫu thực tế thu thập $N = 200$. Quy mô này vượt mức tối thiểu yêu cầu theo công thức Tabachnick & Fidell (2003): $N \ge 5k + 50$ (với $k = 22$ biến quan sát $\rightarrow N_{min} = 160$) và thỏa mãn tỷ lệ 5 mẫu/1 biến quan sát trong phân tích EFA.

3. Kỹ thuật phân tích dữ liệu và tính hợp lệ

Quy trình kiểm định dữ liệu thực hiện trên phần mềm SPSS bao gồm:

  • Kiểm định độ tin cậy thang đo: Hệ số Cronbach’s Alpha $\ge 0.60$ và hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0.30$.
  • Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Hệ số $0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$, kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa $Sig. < 0.05$, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $> 0.50$, tổng phương sai trích (Cumulative Variance) $\ge 50%$ và Eigenvalue $> 1.0$.
  • Phân tích hồi quy tuyến tính: Phương pháp đưa vào một lượt (Enter Method), đánh giá độ phù hợp qua $R^2$ hiệu chỉnh, kiểm định $F$, kiểm tra đa cộng tuyến ($\text{VIF} < 10$) và tự tương quan ($1 < \text{Durbin-Watson} < 3$).
  • Kiểm định sai biệt nhân khẩu học: Independent Samples T-test và One-way ANOVA kết hợp kiểm định đồng nhất phương sai Levene Test.

Các phát hiện chính từ kết quả phân tích

Giả thuyết Mối quan hệ kỳ vọng Chiều hướng tác động Mức độ ảnh hưởng Ý nghĩa thống kê
$H_1$ Nhận thức sự hữu ích $\rightarrow$ Hành vi mua sắm Dương ($+$) Rất mạnh Có ý nghĩa ($p < 0.05$)
$H_2$ Ảnh hưởng xã hội $\rightarrow$ Hành vi mua sắm Dương ($+$) Đáng kể Có ý nghĩa ($p < 0.05$)
$H_3$ Nhận thức về giá cả $\rightarrow$ Hành vi mua sắm Dương ($+$) Rất mạnh Có ý nghĩa ($p < 0.05$)
$H_4$ Trải nghiệm mua hàng $\rightarrow$ Hành vi mua sắm Dương ($+$) Trung bình - Khá Có ý nghĩa ($p < 0.05$)
$H_5$ Nhận thức rủi ro $\rightarrow$ Hành vi mua sắm Âm ($-$) Ngược chiều Có ý nghĩa ($p < 0.05$)

1. Nhận thức về giá cả là động lực kích hoạt hành vi mạnh mẽ nhất

Trong các chiến dịch Siêu Sale, các yếu tố như voucher giảm giá sâu, mã miễn phí vận chuyển (Freeship) và sự minh bạch trong việc so sánh giá giữa các gian hàng tạo động lực trực tiếp thúc đẩy sinh viên đưa ra quyết định mua ngay lập tức. Tính nhạy cảm về giá của sinh viên chuyển hóa thành hành vi săn đón các khung giờ Flash Sale.

2. Nhận thức sự hữu ích tạo nền tảng vững chắc cho hành vi tiêu dùng

Khả năng tích hợp đa dạng phương thức thanh toán không tiền mặt (ShopeePay, thẻ ngân hàng, SPayLater), sự phong phú của danh mục sản phẩm và sự tiện lợi trong việc tiết kiệm thời gian/công sức đi lại đóng vai trò là tiền đề cốt lõi giúp củng cố thái độ tích cực của người mua đối với sàn TMĐT.

3. Hiệu ứng đám đông và bằng chứng xã hội (Social Proof)

Sinh viên có xu hướng tham khảo sâu sắc các nhận xét (reviews), hình ảnh/video thực tế từ người mua trước và danh sách "Top sản phẩm bán chạy" do hệ thống đề xuất. Khuyến nghị từ bạn bè và người có sức ảnh hưởng (KOLs/KOCs) đóng vai trò chất xúc tác củng cố niềm tin.

       ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
       │   CÁC TRỤ CỘT TÁC ĐỘNG ĐẾN HÀNH VI MUA SẮM NGÀY SALE    │
       └────────────────────────────┬────────────────────────────┘
                                    │
     ┌──────────────────┬───────────┴───────────┬──────────────────┐
     ▼                  ▼                       ▼                  ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐       ┌──────────────┐   ┌───────────────┐
│ ĐÒN BẨY GIÁ  │ │ TÍNH HỮU ÍCH │       │ XÃ HỘI & REVIEW│ │ RỦI RO CẢN TRỞ│
│Giảm sâu, mã  │ │Tiện lợi, đa  │       │Đánh giá tốt,   │ │Giao trễ, đổi  │
│hoàn xu, ship │ │dạng, dễ trả  │       │top bán chạy    │ │trả khó khăn   │
└──────────────┘ └──────────────┘       └──────────────┘   └───────────────┘

4. Thói quen chuẩn bị giỏ hàng và trải nghiệm thao tác

Hành vi mua sắm trong ngày hội có tính chiến thuật cao: sinh viên có thói quen chọn sẵn sản phẩm vào giỏ hàng từ trước giờ mở bán (giai đoạn Teasing) để nhanh chóng áp mã giảm giá vào đúng thời điểm vàng. Trải nghiệm thao tác ứng dụng mượt mà, không bị nghẽn mạng là điều kiện đủ để hoàn tất giao dịch.

5. Rào cản từ nhận thức rủi ro giao dịch và hậu mãi

Nhận thức rủi ro tác động tiêu cực đến hành vi mua hàng. Các mối lo ngại nổi cộm bao gồm: tình trạng trễ hạn giao hàng do quá tải logistics, quy trình đổi trả hàng phức tạp khi sản phẩm không đúng mô tả, và nỗi sợ mất kiểm soát tài chính cá nhân do chi tiêu bốc đồng.

Đóng góp khoa học và hàm ý thực tiễn

Đóng góp về mặt lý thuyết

  1. Tích hợp đa mô hình: Nghiên cứu đã tổng hợp thành công các mô hình kinh điển gồm TRA (Thuyết hành động hợp lý), TPB (Thuyết hành vi dự định), TAM (Mô hình chấp nhận công nghệ) và TPR (Thuyết nhận thức rủi ro) vào một khung phân tích thống nhất.
  2. Bối cảnh hóa lý thuyết: Kiểm chứng độ tin cậy và giá trị hội tụ của mô hình hành vi người tiêu dùng trong bối cảnh kinh tế số đặc thù: sự kiện mua sắm quy mô lớn tại các thị trường mới nổi Đông Nam Á.
graph LR
    subgraph "Mô hình Lý thuyết Đề xuất"
        A[Nhận thức sự hữu ích] -->|H1 +| F[Hành vi Mua hàng Shopee Ngày Siêu Sale]
        B[Ảnh hưởng xã hội] -->|H2 +| F
        C[Nhận thức về giá cả] -->|H3 +| F
        D[Trải nghiệm mua hàng] -->|H4 +| F
        E[Nhận thức rủi ro] -->|H5 -| F
    end

Đóng góp về mặt thực tiễn và hàm ý quản trị

  • Tối ưu hóa chiến lược định giá và khuyến mãi: Các nhà bán lẻ cần phân tầng mã giảm giá rõ ràng, tránh các chương trình khuyến mãi ảo (nâng giá rồi giảm), đồng thời kết hợp ưu đãi vận chuyển để triệt tiêu rào cản chi phí.
  • Quản trị chất lượng đánh giá (Review System): Sàn TMĐT cần tăng cường thuật toán kiểm duyệt đánh giá ảo, khuyến khích người dùng đăng tải hình ảnh/video thực tế bằng điểm thưởng (Shopee Xu) để củng cố bằng chứng xã hội.
  • Nâng cao năng lực logistics và hạ tầng số: Cần giải tỏa áp lực giao vận trong tuần lễ Siêu Sale, mở rộng mạng lưới giao hàng linh hoạt, và tinh giản chính sách hoàn tiền/đổi trả tức thì để giảm thiểu rủi ro cảm nhận của khách hàng trẻ.

Đối tượng thụ hưởng và quan tâm nghiên cứu

  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │                   ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI TỪ NGHIÊN CỨU                   │
  └───────┬───────────────────────┬────────────────────────┬───────────────┘
          │                       │                        │
          ▼                       ▼                        ▼
┌──────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌──────────────────┐
│ GIỚI HỌC THUẬT   │    │ DOANH NGHIỆP/SELLER│   │  SÀN E-COMMERCE  │
│Giảng viên, SV    │    │Chủ shop online,  │    │Đội ngũ UX/UI,    │
│nghiên cứu TMĐT   │    │Marketing Planner │    │Growth & Campaign │
└──────────────────┘    └──────────────────┘    └──────────────────┘
  1. Nhà nghiên cứu và Giảng viên Marketing: Sử dụng thang đo và kết quả thực nghiệm làm tài liệu tham khảo cho các đề tài phân tích hành vi khách hàng Gen Z, thương mại số và quản trị dịch vụ.
  2. Nhà bán hàng trực tuyến (E-commerce Sellers): Nắm bắt tâm lý khách hàng để tối ưu hóa hình ảnh sản phẩm, xây dựng chính sách giá cạnh tranh, và triển khai chiến dịch chăm sóc khách hàng trước – trong – sau ngày hội mua sắm.
  3. Đội ngũ phát triển nền tảng Shopee: Nhận diện các điểm nghẽn trong trải nghiệm người dùng (UX/UI), nâng cấp hệ thống máy chủ chịu tải cao, và hoàn thiện cơ chế bảo vệ người tiêu dùng trực tuyến.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Yếu tố nào có tác động chi phối mạnh nhất đến hành vi mua hàng của sinh viên?

Nhận thức về giá cả kết hợp với nhận thức sự hữu ích là hai nhân tố có trọng số tác động lớn nhất. Sinh viên ưu tiên tìm kiếm các ưu đãi thực chất, voucher hoàn xu và sự thuận tiện trong thanh toán/giao nhận.

2. Điểm đặc thù trong phương pháp nghiên cứu của đề tài là gì?

Nghiên cứu áp dụng quy trình kiểm định nghiêm ngặt kết hợp định tính (lấy ý kiến đại diện sinh viên 4 khóa học để hiệu chỉnh thang đo) và định lượng ($n = 200$), sử dụng đầy đủ các kỹ thuật phân tích thống kê đa biến (Cronbach's Alpha, EFA, OLS Regression, ANOVA).

3. Kết quả nghiên cứu có thể khái quát hóa (generalize) cho toàn bộ người tiêu dùng không?

Kết quả đại diện tốt cho phân khúc sinh viên và người trẻ thuộc Thế hệ Z tại các đô thị lớn (TP.HCM). Tuy nhiên, để khái quát hóa cho toàn bộ người tiêu dùng ở mọi lứa tuổi và khu vực nông thôn, cần mở rộng kích thước và phạm vi phân tầng mẫu.

4. Hướng phát triển tiếp theo của nghiên cứu này là gì?

Các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng so sánh hành vi tiêu dùng đa nền tảng (Shopee vs. TikTok Shop vs. Lazada), bổ sung các biến điều tiết như Thu nhập khả dụng, Phương thức thanh toán trả sau (Buy Now Pay Later) hoặc ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

5. Doanh nghiệp có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu này như thế nào?

Doanh nghiệp có thể thiết kế các chiến dịch "nhá hàng" (Teasing campaign) trước ngày sale để kích thích khách hàng đưa sản phẩm vào giỏ hàng, tối ưu hóa công cụ chatbot hỗ trợ 24/7, và minh bạch hóa thông tin chính sách bảo hành.

Kết luận

Báo cáo nghiên cứu đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố chi phối hành vi mua hàng trong ngày hội mua sắm qua sàn Shopee của sinh viên UFM. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa các lý thuyết hành vi người tiêu dùng kinh điển và dữ liệu thực nghiệm sống động, đề tài không chỉ đóng góp một bộ thang đo chuẩn hóa cho học thuật mà còn mang lại giá trị thực tiễn sâu sắc cho các nhà hoạch định chiến lược kinh doanh trực tuyến. Trong kỷ nguyên thương mại số không ngừng biến đổi, việc thấu hiểu và thích ứng với hành vi tiêu dùng của thế hệ số chính là chìa khóa then chốt quyết định sự thành bại của doanh nghiệp.