Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng tại thành phố hồ chí minh

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe tại TP Hồ Chí Minh, giúp hiểu rõ hành vi người tiêu dùng.

• Tác giả: Đoàn Nguyễn Gia Hân
• Người hướng dẫn: Nguyễn Thị Minh Ngọc
• Trường học: Trường Đại học Tài chính – Marketing
• Chuyên ngành: Marketing
• Đề tài: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
• 1.6.1. Ý nghĩa khoa học
• 1.6.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.7. KẾT CẤU ĐỀ TÀI
• 1.8. TÓM TẮT CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2
• 2.1. TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG CHĂM SÓC SỨC KHỎE THÔNG MINH TẠI VIỆT NAM
• 2.1.1. Khái niệm về ứng dụng chăm sóc sức khỏe trực tuyến
• 2.1.2. Tiềm năng của thị trường
• 2.1.3. Một số ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiêu biểu tại Việt Nam
• 2.1.3.1. Ứng dụng eDoctor
• 2.1.3.2. Ứng dụng JioHealth và Med247
• 2.1.3.3. Ứng dụng Medigo
• 2.2. NHỮNG VẤN ĐỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI
• 2.2.1. Khái niệm hành vi người tiêu dùng
• 2.2.2. Quá trình ra quyết định mua của người tiêu dùng
• 2.2.3. Ý nghĩa nghiên cứu hành vi tiêu dùng
• 2.3. MỘT SỐ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ HÀNH VI TIÊU DÙNG
• 2.3.1. Thuyết hành động hợp lý – TRA
• 2.3.2. Thuyết hành vi dự định – TPB
• 2.3.3. Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM
• 2.3.4. Lý thuyết thống nhất việc chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
• 2.3.5. Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 – UTAUT2)
• 2.4. CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
• 2.4.1. Mô hình nghiên cứu tham khảo (nghiên cứu ngoài nước)
• 2.4.2. Khoảng trống nghiên cứu
• 2.5. Đề xuất mô hình nghiên cứu và xây dựng các giả thuyết nghiên cứu
• 2.5.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 2.5.2. Các giả thuyết nghiên cứu
• 2.6. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. NGHIÊN CỨU SƠ BỘ
• 3.2.1. Các bước nghiên cứu sơ bộ
• 3.2.2. Kết quả xây dựng thang đo nháp
• 3.2.3. Thảo luận tay đôi
• 3.2.4. Kết quả điều chỉnh thang đo sơ bộ
• 3.2.4.1. Thang đo kỳ vọng hiệu suất
• 3.2.4.2. Thang đo kỳ vọng nỗ lực
• 3.2.4.3. Thang đo điều kiện thuận lợi
• 3.2.4.4. Thang đo ảnh hưởng xã hội
• 3.2.4.5. Thang đo nhận thức rủi ro
• 3.2.4.6. Thang đo quyết định sử dụng
• 3.3. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
• 3.3.1. Phương pháp chọn mẫu
• 3.3.2. Kích thước mẫu
• 3.3.2.1. Công thức 1: Lấy mẫu theo EFA
• 3.3.2.2. Công thức 2: Lấy mẫu theo hồi quy
• 3.3.3. Thiết kế bảng câu hỏi
• 3.3.4. Thu thập dữ liệu
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
• 3.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4
• 4.1. THÔNG TIN MẪU NGHIÊN CỨU
• 4.2. PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ CRONBACH’S ALPHA
• 4.2.1. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với yếu tố “Kỳ vọng hiệu suất”
• 4.2.2. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với yếu tố “Kỳ vọng nỗ lực”
• 4.2.3. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với yếu tố “Điều kiện thuận lợi”
• 4.2.4. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với yếu tố “Ảnh hưởng xã hội”
• 4.2.5. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với yếu tố “Nhận thức rủi ro”
• 4.2.6. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với yếu tố “Quyết định sử dụng”
• 4.2.7. Tổng kết kết quả Cronbach’s Alpha của các thang đo
• 4.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
• 4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập
• 4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá các biến phụ thuộc
• 4.3.3. Mô hình nghiên cứu chính thức
• 4.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 4.4.1. Kiểm tra ma trận tương quan
• 4.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
• 4.4.3. Dò tìm các phạm vi giả định hồi quy tuyến tính
• 4.4.4. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
• 4.4.4.1. Nhận thức rủi ro
• 4.4.4.2. Kỳ vọng nỗ lực
• 4.4.4.3. Ảnh hưởng xã hội
• 4.4.5. Kiểm định các khác biệt về nhân khẩu học
• 4.4.5.1. Về giới tính
• 4.4.5.2. Về nghề nghiệp
• 4.4.5.3. Về thu nhập hàng tháng
• 4.5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.6. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5
• 5.1. KẾT LUẬN ĐỀ TÀI
• 5.1.1. Kết luận đề tài
• 5.2. MỘT SỐ ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ
• 5.2.1. Nhận thức rủi ro
• 5.2.2. Kỳ vọng nỗ lực
• 5.2.3. Ảnh hưởng xã hội
• 5.3. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• 5.3.1. Hạn chế của đề tài nghiên cứu
• 5.3.2. Hướng phát triển đề tài tiếp theo
• 5.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Toàn cảnh quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe TPHCM

Thị trường công nghệ y tế tại Việt Nam, đặc biệt là tại Thành phố Hồ Chí Minh, đang chứng kiến một sự chuyển mình mạnh mẽ. Sự gia tăng của điện thoại thông minh, cùng với nhận thức ngày càng cao về sức khỏe sau đại dịch COVID-19, đã tạo ra một môi trường thuận lợi cho sự phát triển của các ứng dụng y tế di động. Các ứng dụng này, thường được gọi là m-health, cung cấp nhiều tiện ích từ việc đặt lịch khám, tư vấn từ xa với bác sĩ, đến mua thuốc trực tuyến và quản lý hồ sơ sức khỏe cá nhân. Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng trở nên cấp thiết, giúp các nhà phát triển và cung cấp dịch vụ hiểu rõ hơn về nhu cầu và rào cản của người dùng. Sự bùng nổ của healthtech Việt Nam không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là một giải pháp thiết thực cho các vấn đề của ngành y tế như quá tải bệnh viện và khó khăn trong việc tiếp cận dịch vụ. Việc phân tích hành vi người tiêu dùng trong bối cảnh này sẽ cung cấp những dữ liệu quý giá để cải thiện sản phẩm và xây dựng chiến lược marketing hiệu quả. Các mô hình lý thuyết như Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) hay Lý thuyết hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) thường được áp dụng để giải thích các yếu tố then chốt, từ đó đưa ra những dự báo chính xác về khả năng chấp nhận của thị trường. Mục tiêu cuối cùng là thúc đẩy quá trình chuyển đổi số ngành y tế, hướng tới một hệ thống y tế thông minh và hiệu quả hơn.

1.1. Sự trỗi dậy của các ứng dụng y tế di động tại Việt Nam

Trong những năm gần đây, thị trường m-health TPHCM và cả nước đã ghi nhận sự xuất hiện của hàng loạt ứng dụng y tế nổi bật như eDoctor, JioHealth, và Medigo. Sự phát triển này được thúc đẩy bởi nhu cầu chăm sóc sức khỏe chủ động và tiện lợi của người dân đô thị. Theo thống kê của Google năm 2020, lượt tìm kiếm về 'các ứng dụng/thiết bị chăm sóc sức khỏe' đã tăng 50%, cho thấy sự quan tâm rõ rệt của cộng đồng. Đại dịch COVID-19 đóng vai trò như một chất xúc tác, buộc người dân phải tìm đến các giải pháp khám chữa bệnh từ xa để hạn chế tiếp xúc, từ đó làm thay đổi đáng kể thói quen chăm sóc sức khỏe truyền thống. Các ứng dụng này không chỉ giúp kết nối bệnh nhân với bác sĩ mà còn tối ưu hóa quy trình khám chữa bệnh, giảm thời gian chờ đợi và chi phí đi lại.

1.2. Tiềm năng và xu hướng phát triển của healthtech Việt Nam

Ngành healthtech Việt Nam được đánh giá là một thị trường đầy tiềm năng. Báo cáo của Fitch Solutions dự báo chi tiêu cho y tế tại Việt Nam có thể đạt 23 tỉ USD vào năm 2022. Sự đầu tư mạnh mẽ từ các tập đoàn lớn trong và ngoài nước vào lĩnh vực y tế số là minh chứng rõ ràng cho tiềm năng này. Chính phủ cũng đóng vai trò quan trọng thông qua các đề án khuyến khích như Đề án 'Khám, chữa bệnh từ xa' giai đoạn 2020 – 2025 của Bộ Y tế. Xu hướng phát triển tập trung vào việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, ứng dụng AI để chẩn đoán sơ bộ, và tích hợp các thiết bị đeo thông minh để theo dõi sức khỏe liên tục. Tương lai của ngành này sẽ gắn liền với việc xây dựng một hệ sinh thái y tế thông minh toàn diện, nơi dữ liệu được liên thông và người dân có thể tiếp cận dịch vụ y tế chất lượng cao một cách dễ dàng nhất.

II. Rào cản ảnh hưởng quyết định sử dụng ứng dụng sức khỏe

Mặc dù tiềm năng phát triển là rất lớn, các ứng dụng chăm sóc sức khỏe tại TPHCM vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức đáng kể, ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng. Một trong những rào cản lớn nhất chính là nhận thức về rủi ro. Người dùng thường bày tỏ sự lo ngại về tính chính xác của chẩn đoán trực tuyến và chất lượng của chất lượng dịch vụ y tế online. Bên cạnh đó, vấn đề bảo mật dữ liệu y tế là một mối quan tâm hàng đầu. Thông tin sức khỏe là dữ liệu nhạy cảm, và bất kỳ sự rò rỉ nào cũng có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng. Do đó, độ tin cậy của ứng dụng trở thành yếu tố then chốt để thuyết phục người dùng. Ngoài ra, các rào cản công nghệ cũng tồn tại, đặc biệt với nhóm người dùng lớn tuổi hoặc những người không quen thuộc với công nghệ. Giao diện phức tạp hay yêu cầu kỹ thuật cao có thể khiến họ từ bỏ ý định sử dụng. Cuối cùng, chi phí sử dụng app, dù là phí tư vấn hay phí đăng ký, cũng là một yếu tố cần cân nhắc đối với nhiều người tiêu dùng. Việc vượt qua những rào cản này đòi hỏi các nhà phát triển phải xây dựng được niềm tin, đảm bảo an toàn thông tin và thiết kế một sản phẩm thực sự thân thiện với người dùng.

2.1. Phân tích rủi ro và vấn đề bảo mật dữ liệu y tế

Nhận thức rủi ro là một yếu tố có tác động ngược chiều mạnh mẽ đến quyết định sử dụng ứng dụng y tế. Các rủi ro này bao gồm rủi ro về hiệu quả (chẩn đoán sai), rủi ro tài chính (chi phí không tương xứng với dịch vụ) và đặc biệt là rủi ro về quyền riêng tư. Vấn đề bảo mật dữ liệu y tế cá nhân là cực kỳ quan trọng. Người dùng cần được cam kết rằng thông tin của họ được mã hóa, bảo vệ an toàn và không bị sử dụng cho mục đích khác mà chưa có sự cho phép. Các nhà phát triển cần minh bạch hóa chính sách bảo mật và đầu tư vào các công nghệ bảo mật tiên tiến để xây dựng độ tin cậy của ứng dụng, từ đó giảm bớt lo ngại cho người tiêu dùng.

2.2. Các rào cản công nghệ và thói quen chăm sóc sức khỏe

Một bộ phận không nhỏ người dân, đặc biệt là người lớn tuổi, vẫn gặp phải rào cản công nghệ. Họ có thể không sở hữu điện thoại thông minh hoặc không thành thạo các thao tác trên ứng dụng. Thêm vào đó, thói quen chăm sóc sức khỏe truyền thống, vốn ưu tiên việc gặp mặt trực tiếp bác sĩ, cũng là một trở ngại lớn. Người dùng quen với việc được thăm khám, sờ, nắn, và cảm thấy việc tư vấn qua màn hình là không đủ tin cậy. Để khắc phục, các ứng dụng cần có giao diện người dùng (UI) đơn giản, trực quan và có các chương trình hướng dẫn, hỗ trợ người dùng mới một cách hiệu quả. Việc thay đổi thói quen cần thời gian và những trải nghiệm tích cực ban đầu.

III. Phương pháp phân tích các yếu tố tâm lý ảnh hưởng người dùng

Để hiểu sâu sắc các động lực đằng sau quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe, các nhà nghiên cứu thường dựa trên những mô hình lý thuyết về hành vi và tâm lý. Nghiên cứu của Đoàn Nguyễn Gia Hân (2021) đã áp dụng mô hình UTAUT và bổ sung yếu tố Nhận thức rủi ro để khảo sát người dùng tại TPHCM. Kết quả cho thấy các yếu tố tâm lý và xã hội đóng vai trò vô cùng quan trọng. Ảnh hưởng xã hội, tức là sự tác động từ gia đình, bạn bè và cộng đồng, là một trong những nhân tố thúc đẩy mạnh mẽ nhất. Khi thấy những người xung quanh sử dụng và có phản hồi tích cực, một cá nhân sẽ có xu hướng tin tưởng và dùng thử cao hơn. Yếu tố tiếp theo là Kỳ vọng nỗ lực, liên quan đến tính dễ sử dụng cảm nhận. Người dùng ưu tiên những ứng dụng có giao diện thân thiện, quy trình đơn giản và không đòi hỏi nhiều công sức để học cách sử dụng. Các lý thuyết kinh điển như Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) cũng nhấn mạnh vai trò của thái độ và chuẩn chủ quan trong việc hình thành ý định hành vi. Việc phân tích này không chỉ dừng lại ở mặt lý thuyết mà còn cung cấp những gợi ý thực tiễn cho các nhà phát triển trong việc thiết kế tính năng và xây dựng chiến lược truyền thông, tập trung vào việc đơn giản hóa trải nghiệm và tận dụng sức mạnh của các kênh ảnh hưởng xã hội.

3.1. Tác động của yếu tố ảnh hưởng xã hội đến hành vi người dùng

Ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân nhận thấy những người quan trọng đối với họ tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới. Trong bối cảnh m-health TPHCM, yếu tố này thể hiện qua lời khuyên từ gia đình, bạn bè, hoặc thậm chí là sự chứng thực từ các chuyên gia y tế và những người có ảnh hưởng. Một đánh giá tích cực từ người thân có thể làm giảm đáng kể sự hoài nghi ban đầu và khuyến khích người dùng mới tải và trải nghiệm ứng dụng. Đây là một yếu tố quan trọng mà các chiến dịch marketing có thể khai thác thông qua các chương trình giới thiệu bạn bè (referral programs) hoặc hợp tác với các bác sĩ uy tín.

3.2. Vai trò của kỳ vọng nỗ lực và tính dễ sử dụng cảm nhận

Kỳ vọng nỗ lực là mức độ dễ dàng liên quan đến việc sử dụng một hệ thống, tương đương với khái niệm tính dễ sử dụng cảm nhận trong Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM). Nghiên cứu chỉ ra rằng đây là một trong ba yếu tố có tác động lớn nhất đến ý định sử dụng. Người dùng sẽ nhanh chóng từ bỏ một ứng dụng nếu nó có quá nhiều bước đăng ký, giao diện khó hiểu hoặc các tính năng khó tìm. Ngược lại, một ứng dụng mượt mà, trực quan sẽ mang lại trải nghiệm người dùng (UX) tích cực, khuyến khích họ tiếp tục sử dụng và khám phá các dịch vụ khác. Việc đầu tư vào thiết kế UX/UI là một khoản đầu tư chiến lược để giảm thiểu kỳ vọng nỗ lực.

3.3. Lý thuyết hành vi có kế hoạch TPB trong nghiên cứu m health

Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) của Ajzen (1991) là một trong những nền tảng lý thuyết quan trọng để giải thích hành vi người tiêu dùng. Lý thuyết này cho rằng ý định hành vi được quyết định bởi ba yếu tố: thái độ đối với hành vi, chuẩn chủ quan (tương tự ảnh hưởng xã hội), và nhận thức kiểm soát hành vi (liên quan đến các điều kiện thuận lợi và khả năng tự thực hiện). Việc áp dụng TPB vào nghiên cứu m-health giúp các nhà nghiên cứu có một khung phân tích toàn diện, xem xét cả yếu tố cá nhân (thái độ), yếu tố xã hội (chuẩn chủ quan) và yếu tố môi trường (kiểm soát hành vi) để đưa ra những kết luận sâu sắc về các động lực và rào cản trong việc chấp nhận công nghệ y tế.

IV. Hướng dẫn tối ưu UX UI cho ứng dụng chăm sóc sức khỏe

Để thành công trong thị trường cạnh tranh, việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX) và giao diện người dùng (UI) là yếu tố sống còn, tác động trực tiếp đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe. Một UX tốt không chỉ là về thẩm mỹ, mà là về việc tạo ra một hành trình liền mạch, dễ dàng và hiệu quả cho người dùng, từ lúc tải ứng dụng đến khi hoàn thành một tác vụ như đặt lịch khám hay nhận tư vấn. Dựa trên Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), hai yếu tố cốt lõi là tính hữu ích cảm nhận và tính dễ sử dụng cảm nhận. Để tăng tính hữu ích, ứng dụng cần cung cấp các tính năng thực sự giải quyết được vấn đề của người dùng, chẳng hạn như nhắc nhở uống thuốc, lưu trữ hồ sơ bệnh án điện tử dễ tra cứu, hay kết nối nhanh chóng với bác sĩ chuyên khoa. Để tăng tính dễ sử dụng, giao diện phải sạch sẽ, các nút bấm rõ ràng, và luồng thông tin logic. Các nhà phát triển cần liên tục thu thập phản hồi từ người dùng và thực hiện các bài kiểm tra khả năng sử dụng (usability testing) để tinh chỉnh sản phẩm. Mục tiêu là làm cho công nghệ trở nên vô hình, giúp người dùng tập trung vào mục đích chính là chăm sóc sức khỏe, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ y tế online.

4.1. Tầm quan trọng của trải nghiệm người dùng UX và giao diện UI

Trải nghiệm người dùng (UX) bao gồm tất cả các khía cạnh tương tác của người dùng cuối với công ty, dịch vụ và sản phẩm của công ty. Trong khi đó, giao diện người dùng (UI) là phần giao diện đồ họa của một ứng dụng. Một UI hấp dẫn có thể thu hút người dùng ban đầu, nhưng chính UX mượt mà mới giữ chân họ. Đối với ứng dụng sức khỏe, UX tốt có nghĩa là người dùng có thể tìm thấy thông tin mình cần một cách nhanh chóng, đặc biệt trong các tình huống khẩn cấp. Các quy trình phức tạp cần được đơn giản hóa tối đa. Ví dụ, việc đặt lịch hẹn chỉ nên mất vài cú nhấp chuột. Sự kết hợp hài hòa giữa UI và UX sẽ tạo ra một sản phẩm không chỉ đẹp mà còn thực sự hiệu quả và đáng tin cậy.

4.2. Đánh giá tính hữu ích cảm nhận theo mô hình chấp nhận công nghệ TAM

Tính hữu ích cảm nhận là niềm tin của người dùng rằng việc sử dụng một công nghệ cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc hoặc cuộc sống của họ. Trong lĩnh vực y tế, điều này có nghĩa là ứng dụng phải mang lại lợi ích rõ ràng, ví dụ như tiết kiệm thời gian, giảm chi phí, hoặc giúp quản lý bệnh mãn tính tốt hơn. Các nhà phát triển cần xác định rõ giá trị cốt lõi mà ứng dụng mang lại. Một điểm đáng chú ý từ khảo sát người dùng TPHCM trong nghiên cứu tham khảo là yếu tố 'Kỳ vọng hiệu suất' (tương đương tính hữu ích) lại không có tác động đáng kể. Điều này có thể cho thấy người dùng TPHCM ưu tiên sự dễ dàng và tin cậy hơn là các tính năng phức tạp, một hàm ý quan trọng cho việc định hướng phát triển sản phẩm.

V. Kết quả nghiên cứu về quyết định sử dụng app sức khỏe TPHCM

Nghiên cứu khoa học về quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe tại TPHCM đã mang lại những phát hiện quan trọng, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi người tiêu dùng tại một trong những thị trường năng động nhất Việt Nam. Dựa trên dữ liệu từ một cuộc khảo sát người dùng TPHCM với 241 mẫu hợp lệ, nghiên cứu của Đoàn Nguyễn Gia Hân đã chỉ ra ba yếu tố có tác động thống kê mạnh mẽ nhất. Theo thứ tự giảm dần, đó là: Nhận thức rủi ro (tác động ngược chiều), Kỳ vọng nỗ lực, và Ảnh hưởng xã hội. Yếu tố 'Nhận thức rủi ro' có tác động tiêu cực lớn nhất, khẳng định rằng nỗi lo về bảo mật và tính chính xác là rào cản chính. Ngược lại, 'Kỳ vọng nỗ lực' (sự dễ sử dụng) và 'Ảnh hưởng xã hội' (tác động từ cộng đồng) là hai động lực thúc đẩy tích cực. Một phát hiện đáng ngạc nhiên là hai yếu tố 'Kỳ vọng hiệu suất' (tính hữu ích) và 'Điều kiện thuận lợi' (nguồn lực sẵn có) lại không cho thấy sự ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng. Kết quả này cung cấp những hàm ý quản trị quý giá, cho thấy rằng để thu hút người dùng TPHCM, các nhà phát triển nên tập trung vào việc xây dựng niềm tin, giảm thiểu rủi ro, đơn giản hóa trải nghiệm và tận dụng marketing truyền miệng.

5.1. Dữ liệu từ khảo sát người dùng TPHCM về m health

Cuộc khảo sát người dùng TPHCM được thực hiện thông qua bảng câu hỏi trực tuyến và trực tiếp, nhắm đến những người đã và đang sử dụng các ứng dụng chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu thu thập được phân tích bằng phần mềm SPSS thông qua các phương pháp kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính. Phương pháp luận chặt chẽ này đảm bảo tính khoa học và độ tin cậy của kết quả, làm cơ sở vững chắc cho các kết luận và đề xuất được đưa ra. Dữ liệu cho thấy một bức tranh rõ nét về các yếu tố thực sự chi phối lựa chọn của người tiêu dùng trong lĩnh vực m-health TPHCM.

5.2. Các yếu tố có tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng

Kết quả phân tích hồi quy đã xác định ba nhân tố chính. Mạnh nhất là 'Nhận thức rủi ro', cho thấy người dùng rất nhạy cảm với các vấn đề về bảo mật dữ liệu y tế và độ chính xác của dịch vụ. Tiếp theo là 'Kỳ vọng nỗ lực', khẳng định tầm quan trọng của một trải nghiệm người dùng (UX) đơn giản và không tốn công sức. Cuối cùng, 'Ảnh hưởng xã hội' chứng tỏ sức mạnh của các yếu tố cộng đồng và sự giới thiệu từ người thân quen. Ba yếu tố này cùng nhau giải thích một phần đáng kể sự biến thiên trong ý định sử dụng ứng dụng của người tiêu dùng, là kim chỉ nam cho các hoạt động phát triển sản phẩm và marketing.

5.3. Các yếu tố không có ảnh hưởng và hàm ý quản trị

Việc 'Kỳ vọng hiệu suất' (tính hữu ích) không có tác động đáng kể là một phát hiện bất ngờ. Điều này có thể được lý giải rằng, tại giai đoạn đầu của việc chấp nhận công nghệ mới, người dùng quan tâm nhiều hơn đến việc 'liệu nó có an toàn và dễ dùng không?' hơn là 'nó có bao nhiêu tính năng cao cấp?'. Tương tự, 'Điều kiện thuận lợi' không ảnh hưởng có thể vì đa số người dùng ở TPHCM đã có sẵn các điều kiện cơ bản như smartphone và Internet. Hàm ý quản trị từ đây là: thay vì chạy đua tính năng, các công ty nên ưu tiên xây dựng lòng tin, đơn giản hóa giao diện và thúc đẩy các hoạt động tạo hiệu ứng cộng đồng để tăng cường độ tin cậy của ứng dụng.

VI. Tương lai của quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe

Tương lai của quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe tại Việt Nam sẽ được định hình bởi sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự thay đổi trong nhận thức của người dùng. Xu hướng y tế thông minh và chuyển đổi số ngành y tế là tất yếu. Các ứng dụng sẽ ngày càng thông minh hơn, tích hợp AI để đưa ra các gợi ý chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa, kết nối với các thiết bị IoT để theo dõi chỉ số sinh tồn theo thời gian thực. Để thành công trong bối cảnh này, các nhà phát triển cần rút ra bài học từ những nghiên cứu hiện tại. Trước hết, phải giải quyết triệt để bài toán niềm tin và bảo mật, đây vẫn sẽ là yếu tố nền tảng. Thứ hai, trải nghiệm người dùng phải luôn được đặt lên hàng đầu, hướng tới sự đơn giản và tiện lợi tối đa. Thứ ba, cần xây dựng một hệ sinh thái dịch vụ hoàn chỉnh, không chỉ dừng lại ở tư vấn mà còn bao gồm cả giao thuốc, xét nghiệm tại nhà và liên kết với các cơ sở y tế. Cuối cùng, việc giáo dục thị trường và truyền thông về lợi ích của healthtech Việt Nam sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự chấp nhận rộng rãi, biến các ứng dụng chăm sóc sức khỏe trở thành một công cụ không thể thiếu trong đời sống hàng ngày của mỗi người dân.

6.1. Xu hướng y tế thông minh và chuyển đổi số ngành y tế

Quá trình chuyển đổi số ngành y tế đang diễn ra mạnh mẽ, với mục tiêu cuối cùng là xây dựng một hệ thống y tế thông minh. Trong tương lai, dữ liệu sức khỏe từ các ứng dụng, bệnh viện và thiết bị cá nhân sẽ được liên thông, tạo ra một hồ sơ sức khỏe điện tử toàn diện cho mỗi công dân. Điều này cho phép việc chẩn đoán và điều trị trở nên chính xác và hiệu quả hơn. Các công nghệ như Big Data và AI sẽ giúp phân tích, dự báo dịch bệnh và đưa ra các phác đồ điều trị tối ưu. Các ứng dụng sức khỏe sẽ là một mắt xích quan trọng trong hệ sinh thái này, là cầu nối giữa người dân và hệ thống y tế hiện đại.

6.2. Đề xuất giải pháp cho các nhà phát triển ứng dụng y tế

Dựa trên các kết quả nghiên cứu, một số giải pháp cụ thể được đề xuất cho các nhà phát triển. Về việc giảm nhận thức rủi ro, cần công bố các chứng chỉ bảo mật, minh bạch hóa chính sách dữ liệu và hợp tác với các bệnh viện, bác sĩ uy tín. Để cải thiện kỳ vọng nỗ lực, cần đầu tư vào nghiên cứu trải nghiệm người dùng (UX), tổ chức các buổi dùng thử sản phẩm để nhận phản hồi trực tiếp. Để tận dụng ảnh hưởng xã hội, cần triển khai các chiến dịch marketing lan truyền, khuyến khích người dùng chia sẻ trải nghiệm tích cực và xây dựng cộng đồng người dùng vững mạnh. Những giải pháp này sẽ giúp các ứng dụng y tế di động chiếm được lòng tin và trở thành lựa chọn hàng đầu của người tiêu dùng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh" do sinh viên Đoàn Nguyễn Gia Hân (Khoa Marketing, Trường Đại học Tài chính – Marketing) thực hiện dưới sự hướng dẫn của giảng viên Nguyễn Thị Minh Ngọc. Nghiên cứu được đặt trong bối cảnh công nghệ thông tin và thiết bị di động phát triển nhanh chóng tại Việt Nam, kết hợp với các biến động từ đại dịch Covid-19 tác động trực tiếp đến nhu cầu chăm sóc sức khỏe cộng đồng.

Theo các số liệu thứ cấp được tác giả trích dẫn trong văn bản:

• Trang Statista.com ghi nhận số lượng người sử dụng điện thoại thông minh trên toàn cầu năm 2021 đạt 6,4 tỷ người và dự kiến tăng lên 7,5 tỷ người vào năm 2026.
• Báo cáo Digital Marketing Việt Nam 2020 (Statista, 2021) ghi nhận số lượng thuê bao di động có kết nối đạt 145,8 triệu (tương đương 150% dân số) và số người dùng Internet đạt 68,17 triệu người (chiếm 70% dân số), tăng lần lượt 1,9% và 10% so với năm 2019. Thời gian truy cập Internet trung bình trên thiết bị di động của mỗi cá nhân là 3 giờ 8 phút mỗi ngày, chiếm khoảng 25% quỹ thời gian trong ngày.
• Thị trường ứng dụng di động tính đến quý 1/2020 đã ghi nhận 2,847 triệu ứng dụng trên hai kho lưu trữ Google Play và App Store.
• Báo cáo của Google năm 2020 cho thấy lượng tìm kiếm các từ khóa "các ứng dụng/thiết bị chăm sóc sức khỏe" tại Việt Nam tăng 50%, trong đó lượt tải xuống ứng dụng y tế tăng 38%. Ứng dụng khai báo y tế và truy vết Bluezone do Chính phủ triển khai đạt 21 triệu lượt tải sau 4 tháng và đạt 40 triệu lượt tải tính đến ngày 12/07/2021.
• Fortune Business Insights dự báo quy mô thị trường dịch vụ khám chữa bệnh từ xa (telehealth) toàn cầu sẽ tăng trưởng từ 34,3 tỷ USD năm 2018 lên 185,7 tỷ USD vào năm 2026 với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 23,5%.
• Tại Việt Nam, Fitch Solutions ghi nhận tổng chi tiêu y tế năm 2019 đạt trên 17 tỷ USD (chiếm 6,5% GDP) và dự báo đạt 23 tỷ USD vào năm 2022 với mức tăng trưởng kép khoảng 10,7%.

Bên cạnh tiềm năng thị trường, hệ thống y tế công lập tại Việt Nam đối mặt với tình trạng quá tải nghiêm trọng ở các bệnh viện tuyến cuối, thiếu nhân lực chuyên trách và nguy cơ lây nhiễm chéo cao trong thời kỳ dịch bệnh. Nhằm giải quyết bất cập này, ngày 22/06/2020, Bộ Y tế đã ban hành Quyết định số 2628/QĐ-BYT phê duyệt Đề án "Khám, chữa bệnh từ xa" giai đoạn 2020 – 2025 với sự tham gia kết nối của 24 bệnh viện tuyến trên. Đồng thời, thị trường ghi nhận sự tham gia của các đơn vị tư nhân và startup công nghệ như eDoctor, JioHealth, Med247, Medigo, ViCare, MediThank. Tuy nhiên, người tiêu dùng vẫn còn tâm lý nghi ngờ tính chuẩn xác của kết quả chẩn đoán trực tuyến và e ngại các sự cố kỹ thuật. Xuất phát từ thực tế đó, tác giả xác định mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể:

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Khám phá các yếu tố chính ảnh hưởng tới quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng trên địa bàn TP.HCM và phát triển thang đo những yếu tố này.
2. Xây dựng và kiểm định mô hình lý thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố tác động và quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng trên địa bàn TP.HCM, từ đó định vị mức độ tác động (tầm quan trọng) và đo lường giá trị của thực trạng các yếu tố này.
3. Đề xuất các hàm ý chính sách rút ra từ kết quả nghiên cứu nhằm giúp các doanh nghiệp hoạch định chiến lược để phát triển ứng dụng chăm sóc sức khỏe và giải pháp thu hút người tiêu dùng trên địa bàn TP.HCM biết đến và sử dụng.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Các yếu tố ảnh hưởng được đo lường như thế nào và mối quan hệ giữa các yếu tố này ảnh hưởng ra sao?
2. Mức độ tác động của từng yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng tại TP.HCM như thế nào?
3. Giải pháp nào giúp nâng cao quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng tại TP.HCM?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
• Đối tượng khảo sát: Người tiêu dùng đã và đang sử dụng các ứng dụng chăm sóc sức khỏe trong khu vực TP.HCM.
• Phạm vi không gian: Khảo sát tại một số khu vực trên địa bàn TP.HCM (Quận 1, Quận 5, Quận 6, Quận 10...).
• Phạm vi thời gian: Khảo sát thu thập dữ liệu sơ cấp được tiến hành từ ngày 08/11/2021 đến ngày 14/11/2021.
• Hình thức khảo sát: Phỏng vấn kết hợp hình thức trực tuyến (online) và trực tiếp (offline).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thuộc loại hình nghiên cứu định lượng kết hợp khảo sát hành vi người tiêu dùng trong lĩnh vực tiếp thị dịch vụ công nghệ (Marketing). Tác giả tổng hợp các nền tảng lý thuyết hành vi và mô hình chấp nhận công nghệ kinh điển để xây dựng khung phân tích:

1. Khái niệm hành vi và tiến trình ra quyết định của người tiêu dùng: Tiếp cận theo mô hình của Philip Kotler (1967, 2005) bao gồm các kích thích marketing, "hộp đen" ý thức của người tiêu dùng và các phản ứng đáp lại. Tiến trình ra quyết định mua gồm 5 giai đoạn: Nhận biết nhu cầu, Tìm kiếm thông tin, Đánh giá các lựa chọn, Quyết định mua và Hành vi sau mua.
2. Thuyết hành động hợp lý (TRA - Ajzen & Fishbein, 1975): Khẳng định ý định hành vi chịu sự chi phối của hai tiền tố chính là thái độ cá nhân đối với hành vi và chuẩn chủ quan.
3. Thuyết hành vi dự định (TPB - Ajzen, 1991): Mở rộng từ TRA bằng cách bổ sung thêm biến nhận thức kiểm soát hành vi (perceived behavioral control).
4. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1986, 1989): Giải thích ý định chấp nhận hệ thống thông tin thông qua hai yếu tố cốt lõi: Nhận thức sự hữu ích (Perceived Usefulness - PU) và Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEU).
5. Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT & UTAUT2 - Venkatesh et al., 2003, 2012): Tác giả kế thừa các biến số độc lập nền tảng của UTAUT gồm Kỳ vọng hiệu suất (Performance Expectancy - HS), Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy - NL), Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions - TL) và Ảnh hưởng xã hội (Social Influence - XH).
6. Nhân tố bổ sung - Nhận thức rủi ro (Perceived Risk - RR): Xuất phát từ tính chất đặc thù của dịch vụ y tế trực tuyến liên quan đến độ chính xác thăm khám và bảo mật hồ sơ sức khỏe cá nhân, biến Nhận thức rủi ro được đưa vào mô hình nghiên cứu đề xuất như một yếu tố độc lập mang tính cản trở quyết định sử dụng.

Yếu tố trong mô hình đề xuất	Ký hiệu mã hóa	Định hướng tác động giả thuyết
Kỳ vọng hiệu suất	HS	Tác động cùng chiều (+) đến Quyết định sử dụng
Kỳ vọng nỗ lực	NL	Tác động cùng chiều (+) đến Quyết định sử dụng
Điều kiện thuận lợi	TL	Tác động cùng chiều (+) đến Quyết định sử dụng
Ảnh hưởng xã hội	XH	Tác động cùng chiều (+) đến Quyết định sử dụng
Nhận thức rủi ro	RR	Tác động ngược chiều (-) đến Quyết định sử dụng
Quyết định sử dụng	QĐ	Biến phụ thuộc

Phương pháp nghiên cứu:

• Nghiên cứu định tính: Thực hiện thông qua thảo luận tay đôi với các chuyên gia và người dùng để kiểm tra tính rõ ràng của ngôn ngữ, từ đó hiệu chỉnh và hoàn thiện bảng câu hỏi khảo sát nháp thành bảng câu hỏi chính thức.
• Nghiên cứu định lượng: Kích thước mẫu được xác định dựa trên hai tiêu chuẩn: quy tắc phân tích nhân tố khám phá EFA (tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát) và công thức hồi quy tuyến tính bội ($N \ge 50 + 8m$, với $m$ là số biến độc lập). Dữ liệu thu thập đạt 300 phiếu, sau bước làm sạch còn lại 241 phiếu phản hồi hợp lệ.
• Phương pháp phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu khảo sát; đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha (loại các biến có tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3); phân tích nhân tố khám phá EFA (sử dụng kiểm định KMO và Bartlett, hệ số tải nhân tố factor loading > 0,5); phân tích tương quan Pearson; phân tích hồi quy tuyến tính bội OLS; dò tìm các vi phạm giả định hồi quy (phân phối chuẩn của phần dư qua biểu đồ Histogram, đồ thị P-P Plot, liên hệ tuyến tính); kiểm định sự khác biệt đặc điểm nhân khẩu học bằng kiểm định Independent Sample T-Test (đối với giới tính, kiểm tra qua phép thử Levene) và kiểm định ANOVA / Robust Tests (đối với độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập hàng tháng).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài nghiên cứu dựa trên sự gia tăng mạnh mẽ của thiết bị di động, nhu cầu chăm sóc sức khỏe gia tăng trong đại dịch Covid-19 và tiềm năng phát triển của dịch vụ y tế số tại Việt Nam. Tác giả chỉ rõ mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi khảo sát (thực hiện tại TP.HCM trong khoảng thời gian từ 08/11/2021 đến 14/11/2021). Ngoài ra, chương này nêu rõ ý nghĩa khoa học trong việc bổ sung hệ thống thang đo hành vi người tiêu dùng đối với ứng dụng y tế, ý nghĩa thực tiễn hỗ trợ các nhà phát triển giải pháp y tế số, cùng kết cấu toàn bộ đề tài gồm 5 chương.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 2 tổng quan toàn diện về thị trường chăm sóc sức khỏe thông minh tại Việt Nam, giới thiệu khái niệm ứng dụng chăm sóc sức khỏe trực tuyến và phân tích các nền tảng thực tế đang hoạt động:

• eDoctor: Ứng dụng hỗ trợ tối ưu hóa thời gian tìm kiếm bác sĩ, phòng khám gần nhất, cung cấp gói khám ưu đãi và kết nối bác sĩ chuyên khoa.
• JioHealth và Med247: Ứng dụng cung cấp dịch vụ thăm khám sức khỏe tại nhà, tư vấn từ xa qua video call/tin nhắn và giao thuốc tận nơi trong vòng 2 giờ.
• Medigo: Nền tảng kết nối trực tiếp đơn thuốc của người bệnh với mạng lưới nhà thuốc và dược sĩ quanh khu vực, hỗ trợ giao thuốc ngày và đêm.

Tác giả hệ thống hóa các lý thuyết hành vi người tiêu dùng (Kotler, 1967; 2005) và các mô hình nghiên cứu gồm TRA, TPB, TAM, UTAUT và UTAUT2. Đồng thời, tác giả khảo sát 8 mô hình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước liên quan đến ứng dụng y tế thông minh (mHealth, hồ sơ sức khỏe cá nhân điện tử tại Ai Cập, Hà Lan, Trung Quốc...). Sau khi phân tích tần suất xuất hiện của các yếu tố ảnh hưởng (Bảng 2.1), tác giả xác định khoảng trống nghiên cứu và xây dựng mô hình đề xuất gồm 5 biến độc lập (Kỳ vọng hiệu suất, Kỳ vọng nỗ lực, Điều kiện thuận lợi, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức rủi ro) tác động trực tiếp đến biến phụ thuộc Quyết định sử dụng.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu khoa học qua hai giai đoạn: sơ bộ và chính thức. Trong nghiên cứu sơ bộ, tác giả xây dựng thang đo nháp (Bảng 3.1) và tiến hành thảo luận tay đôi nhằm điều chỉnh thang đo phù hợp với ngôn ngữ thực tế tại Việt Nam. Kết quả hoàn thiện hệ thống thang đo chính thức gồm:

• Thang đo Kỳ vọng hiệu suất (Bảng 3.2: 4 biến quan sát).
• Thang đo Kỳ vọng nỗ lực (Bảng 3.3: 4 biến quan sát).
• Thang đo Điều kiện thuận lợi (Bảng 3.4: 4 biến quan sát).
• Thang đo Ảnh hưởng xã hội (Bảng 3.5: 4 biến quan sát).
• Thang đo Nhận thức rủi ro (Bảng 3.6: 4 biến quan sát).
• Thang đo Quyết định sử dụng (Bảng 3.7: 3 biến quan sát).

Quy trình nghiên cứu chính thức được cụ thể hóa bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, xác định cỡ mẫu theo công thức EFA và hồi quy bội, thiết kế bảng câu hỏi cấu trúc theo thang đo khoảng cách Likert 5 mức độ, tổ chức thu thập dữ liệu và xác lập quy trình xử lý dữ liệu qua phần mềm SPSS.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày toàn bộ số liệu thống kê thu được từ 241 mẫu khảo sát hợp lệ:

1. Thông tin mẫu nghiên cứu (Bảng 4.1): Thống kê cơ cấu mẫu theo giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập hàng tháng của người tiêu dùng tại TP.HCM.
2. Phân tích độ tin cậy thang đo qua Cronbach's Alpha (Bảng 4.2 đến Bảng 4.14): Kiểm định độ tin cậy lần lượt cho các biến Kỳ vọng hiệu suất, Kỳ vọng nỗ lực, Điều kiện thuận lợi, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức rủi ro và Quyết định sử dụng. Toàn bộ các thang đo đều đạt hệ số Alpha trên 0,7 và các biến quan sát có tương quan biến - tổng đạt tiêu chuẩn.
3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Bảng 4.15 đến Bảng 4.18): Kiểm định KMO và Bartlett cho các biến độc lập đạt giá trị phù hợp, các nhân tố trích xuất giải thích phương sai tích lũy đạt chuẩn. EFA biến phụ thuộc khẳng định cấu trúc đơn hướng của biến Quyết định sử dụng, xác lập mô hình nghiên cứu chính thức (Hình 4.1).
4. Phân tích ma trận tương quan (Bảng 4.19): Kiểm tra hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc nhằm xác nhận điều kiện chạy hồi quy.
5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội (Bảng 4.20 đến Bảng 4.22): Đánh giá độ phù hợp của mô hình qua hệ số $R^2$, kiểm định ANOVA ($F$-test) và xác định trọng số hồi quy chuẩn hóa $\beta$.
6. Kiểm định các giả định hồi quy: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa (Hình 4.2), Đồ thị P-P Plot (Hình 4.3) và Biểu đồ liên hệ tuyến tính (Hình 4.4) xác nhận không vi phạm các giả định hồi quy.
7. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu: Xác nhận Nhận thức rủi ro có tác động ngược chiều mạnh nhất; Kỳ vọng nỗ lực và Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều. Điều kiện thuận lợi và Kỳ vọng hiệu suất bị loại bỏ do không đạt mức ý nghĩa thống kê.
8. Kiểm định khác biệt nhân khẩu học (Bảng 4.23 đến Bảng 4.30): Sử dụng T-Test kiểm tra khác biệt giới tính; kiểm định tính đồng nhất phương sai Levene; sử dụng Robust Tests kiểm tra khác biệt giữa các nhóm độ tuổi và nhóm nghề nghiệp; sử dụng ANOVA kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập.

Chương 5: Kết luận và đề xuất giải pháp

Chương 5 tóm tắt các phát hiện thực nghiệm cốt lõi của đề tài và đề xuất các nhóm giải pháp tương ứng với các biến số có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy:

• Thống kê mô tả và kiến nghị cho biến "Nhận thức rủi ro" (Bảng 5.1).
• Thống kê mô tả và kiến nghị cho biến "Kỳ vọng nỗ lực" (Bảng 5.2).
• Thống kê mô tả và kiến nghị cho biến "Ảnh hưởng xã hội" (Bảng 5.3).

Cuối cùng, chương làm rõ các mặt hạn chế của nghiên cứu về cỡ mẫu, phạm vi khảo sát và đề ra hướng nghiên cứu tiếp theo cho các công trình tương lai.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu xử lý mẫu khảo sát gồm 241 người tiêu dùng hợp lệ tại TP.HCM trên phần mềm SPSS, mang lại các kết quả định lượng cụ thể:

Kết quả kiểm định mô hình hồi quy và giả thuyết

Mô hình hồi quy tuyến tính bội xác định được 3 nhân tố thực sự tác động có ý nghĩa thống kê đến Quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng tại TP.HCM. Cường độ tác động được sắp xếp theo thứ tự giảm dần:

Thứ tự tác động	Yếu tố ảnh hưởng	Chiều hướng tác động	Mức độ tác động	Kết quả kiểm định
1	Nhận thức rủi ro (RR)	Ngược chiều (-)	Tác động mạnh nhất	Chấp nhận giả thuyết
2	Kỳ vọng nỗ lực (NL)	Cùng chiều (+)	Tác động thứ hai	Chấp nhận giả thuyết
3	Ảnh hưởng xã hội (XH)	Cùng chiều (+)	Tác động thứ ba	Chấp nhận giả thuyết
-	Kỳ vọng hiệu suất (HS)	Không có ý nghĩa	-	Bác bỏ giả thuyết
-	Điều kiện thuận lợi (TL)	Không có ý nghĩa	-	Bác bỏ giả thuyết

Kết quả thực nghiệm cho thấy Nhận thức rủi ro là rào cản lớn nhất đối với người dùng (hệ số tác động âm lớn nhất), xuất phát từ tâm lý lo sợ việc chẩn đoán từ xa qua màn hình không chuẩn xác bằng khám trực tiếp, nguy cơ lộ thông tin bệnh án và rủi ro gián đoạn kỹ thuật. Ngược lại, Kỳ vọng nỗ lực tác động tích cực, cho thấy ứng dụng càng dễ thao tác, giao diện càng thân thiện thì người dùng càng nhanh chóng đưa ra quyết định. Biến Ảnh hưởng xã hội khẳng định vai trò của các lời khuyên từ bác sĩ, người thân và gia đình trong việc định hướng hành vi sử dụng dịch vụ y tế số. Đáng chú ý, hai nhân tố Kỳ vọng hiệu suất và Điều kiện thuận lợi không cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê trong tập dữ liệu khảo sát này.

Giải pháp và kiến nghị quản trị do tác giả đề xuất

1. Giảm thiểu Nhận thức rủi ro: Các doanh nghiệp và nhà phát triển ứng dụng cần cam kết tính minh bạch về chuyên môn y khoa; xây dựng cơ chế xác thực danh tính và chứng chỉ hành nghề của đội ngũ bác sĩ; công khai chính sách bảo mật hồ sơ sức khỏe điện tử; thiết lập quy trình xử lý sự cố kết nối và bồi hoàn rõ ràng khi đơn thuốc hoặc quá trình tư vấn gặp trục trặc.
2. Tối ưu hóa Kỳ vọng nỗ lực: Cải tiến giao diện người dùng (UI/UX) theo hướng trực quan, đơn giản hóa các bước đăng ký tài khoản, tối ưu hóa thao tác đặt lịch hẹn khám tại nhà, gọi video call và thanh toán tiền thuốc trực tuyến để mọi đối tượng người dùng (kể cả người lớn tuổi) đều có thể tiếp cận dễ dàng.
3. Khai thác Ảnh hưởng xã hội: Đẩy mạnh các chiến dịch truyền thông truyền miệng (Word-of-Mouth); phối hợp với các y bác sĩ uy tín, chuyên gia y tế đầu ngành để tham gia tư vấn trực tiếp trên app; khuyến khích tính năng đánh giá, phản hồi công khai từ những bệnh nhân đã trải nghiệm dịch vụ.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt lý luận: Khóa luận bổ sung minh chứng thực nghiệm cho mô hình UTAUT tại Việt Nam trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thông minh (smart healthcare). Việc bổ sung biến "Nhận thức rủi ro" giúp hoàn thiện khung lý thuyết giải thích hành vi tiếp nhận công nghệ y tế trong bối cảnh chịu ảnh hưởng bởi dịch bệnh.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bức tranh thực nghiệm và số liệu cụ thể về nhận thức của người tiêu dùng tại TP.HCM, làm cơ sở dữ liệu tham khảo cho các nhà quản trị doanh nghiệp viễn thông, bệnh viện và các startup (như eDoctor, JioHealth, Med247, Medigo) trong việc xây dựng sản phẩm và phân bổ ngân sách marketing phù hợp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Tác giả tự chỉ ra các mặt hạn chế cụ thể của đề tài trong văn bản:

1. Phạm vi không gian khảo sát hạn chế: Khảo sát chỉ mới tiếp cận được người tiêu dùng tại một số khu vực quận trung tâm và lân cận của TP.HCM (như Quận 1, Quận 5, Quận 6, Quận 10...), chưa bao quát hết các khu vực huyện ngoại thành và các vùng đô thị khác trên cả nước.
2. Thời gian thu thập ngắn và bối cảnh dịch bệnh: Thời gian phát phiếu khảo sát diễn ra trong vòng 7 ngày (08/11/2021 đến 14/11/2021) ngay sau giai đoạn giãn cách xã hội do Covid-19, do đó tâm lý người dân có thể chịu sự thiên lệch nhất thời về nhu cầu y tế khẩn cấp, chưa phản ánh đầy đủ hành vi tiêu dùng trong điều kiện bình thường mới kéo dài.
3. Kích thước mẫu khảo sát: Mẫu phân tích dừng lại ở 241 quan sát hợp lệ, dù đáp ứng đủ tiêu chuẩn thống kê phân tích EFA và hồi quy nhưng tính đại diện tổng thể cho toàn bộ cư dân TP.HCM chưa thực sự cao.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Mở rộng phạm vi địa bàn nghiên cứu sang các tỉnh thành phố khác và tăng quy mô mẫu khảo sát để nâng cao giá trị tổng quát hóa của thang đo.
• Tiếp tục theo dõi và kiểm chứng mô hình trong giai đoạn bình thường hóa sau dịch bệnh nhằm đánh giá mức độ duy trì sử dụng (continuance intention) lâu dài của người tiêu dùng đối với các ứng dụng y tế số.
• Nghiên cứu bổ sung các biến kiểm soát hoặc biến điều tiết (như thói quen, giá trị cảm nhận từ mô hình UTAUT2 hoặc sự lo âu công nghệ).

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận này là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng cụ thể:

• Sinh viên và học viên chuyên ngành Marketing, Truyền thông Marketing, Quản trị Kinh doanh: Tài liệu cung cấp mẫu hình hoàn chỉnh về một nghiên cứu ứng dụng mô hình chấp nhận công nghệ (UTAUT kết hợp biến Nhận thức rủi ro), phương pháp hiệu chỉnh thang đo và quy trình xử lý dữ liệu SPSS từ kiểm định độ tin cậy, EFA đến hồi quy đa biến và kiểm định vi phạm giả định.
• Nhà phát triển sản phẩm công nghệ y tế (MedTech startups) và Ban giám đốc bệnh viện: Các dữ liệu phân tích về mức độ tác động của Nhận thức rủi ro và Kỳ vọng nỗ lực là căn cứ thực tế để ưu tiên nguồn lực tối ưu hóa giao diện ứng dụng, chuẩn hóa chất lượng đội ngũ y bác sĩ trực tuyến và xây dựng chính sách truyền thông minh bạch nhằm gia tăng tỷ lệ chuyển đổi người dùng.
• Nội dung đáng tham khảo nhất trong khóa luận: Hệ thống thang đo sơ bộ và thang đo chính thức (Chương 3) cùng quy trình chi tiết về kiểm định các giả định hồi quy (biểu đồ phần dư, P-P Plot) và kiểm định ANOVA / Robust Tests nhân khẩu học (Chương 4).

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận này nghiên cứu vấn đề gì và được thực hiện tại địa bàn nào?
Khóa luận nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe trực tuyến của người tiêu dùng, được thực hiện khảo sát thực tế tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh (tập trung ở các khu vực như Quận 1, Quận 5, Quận 6, Quận 10).

2. Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính của đề tài là gì?
Đề tài dựa trên Lý thuyết hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) của Venkatesh et al. (2003) và bổ sung thêm biến Nhận thức rủi ro (Perceived Risk). Mô hình kiểm định tác động của 5 biến độc lập (Kỳ vọng hiệu suất, Kỳ vọng nỗ lực, Điều kiện thuận lợi, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức rủi ro) tới biến phụ thuộc là Quyết định sử dụng.

3. Kích thước mẫu khảo sát thực tế của đề tài là bao nhiêu và xử lý bằng công cụ nào?
Tác giả đã thu thập tổng cộng 300 phiếu khảo sát thông qua hai hình thức trực tiếp và trực tuyến trong thời gian từ 08/11/2021 đến 14/11/2021. Sau bước sàng lọc dữ liệu, có 241 phiếu phản hồi hợp lệ được đưa vào phân tích định lượng trên phần mềm SPSS.

4. Yếu tố nào có tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng ứng dụng của người tiêu dùng trong kết quả nghiên cứu?
Kết quả phân tích hồi quy chỉ ra Nhận thức rủi ro là yếu tố có tác động mạnh nhất và mang chiều hướng nghịch (-). Hai yếu tố tác động cùng chiều (+) tiếp theo là Kỳ vọng nỗ lực và Ảnh hưởng xã hội. Hai yếu tố Điều kiện thuận lợi và Kỳ vọng hiệu suất không cho thấy ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu này.

5. Tác giả đề xuất những nhóm giải pháp trọng tâm nào từ kết quả nghiên cứu?
Tác giả đưa ra 3 nhóm giải pháp trọng tâm bao gồm: (1) Giảm thiểu nhận thức rủi ro của người dùng thông qua việc minh bạch thông tin bác sĩ, bảo mật hồ sơ sức khỏe và cam kết chất lượng tư vấn; (2) Tối ưu hóa kỳ vọng nỗ lực bằng cách đơn giản hóa quy trình giao diện ứng dụng; (3) Tận dụng ảnh hưởng xã hội thông qua truyền thông uy tín từ các chuyên gia y tế và lời giới thiệu từ người thân.

Kết luận

Khóa luận của sinh viên Đoàn Nguyễn Gia Hân đã hệ thống hóa và kiểm định thành công mô hình các yếu tố chi phối quyết định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng tại TP.HCM dựa trên khung lý thuyết UTAUT mở rộng. Kết quả phân tích định lượng trên 241 mẫu khảo sát đã làm rõ vai trò cản trở lớn nhất của nhân tố Nhận thức rủi ro, đồng thời khẳng định tác động thúc đẩy của Kỳ vọng nỗ lực và Ảnh hưởng xã hội. Công trình cung cấp hệ thống luận cứ khoa học và giải pháp thực tiễn có giá trị tham khảo cho các nhà quản trị doanh nghiệp số và nhà phát triển ứng dụng y tế trong việc nâng cao niềm tin và mở rộng tệp người dùng tại thị trường Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Theo thống kê của trang Statista.com, số lượng người sử dụng điện thoại thông minh năm 2021 là 6.4 tỷ người con số dự kiến sẽ tăng lên 7.5 tỷ người vào năm 2026. Theo Báo cáo Digital Marketing Việt Nam 2020 (Statista, 2021), số lượng điện thoại có kết nối là 145.8 triệu bằng 150% dân số, số người sử dụng Internet là 68.17 triệu người chiếm đến 70% dân số, tương ứng tăng 1.9% và 10% so với cùng kỳ năm 2019. Thời gian trung bình người dùng sử dụng Internet trên các thiết bị di động là 3 giờ 8 phút, chiếm số lượng tương đối lớn thời gian trong ngày của một người (lượng thời gian sử dụng Internet trên các thiết bị di động chiếm tới 25% thời gian trong ngày).

Mặt khác, khi sử dụng Internet trên các thiết bị di động người dùng phải truy cập thông qua các ứng dụng di động (mobile apps/apps), do đó mà ứng dụng di động trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hằng ngày. Thị trường ứng dụng di động diễn ra ngày một sôi nổi hơn khi số lượng các ứng dụng tính đến quý 1/2020 là 2.847 triệu ứng dụng tương ứng trên 2 nền tảng phổ biến nhất Google Play và Apple Store (Smartphones - Statistics & Facts, 2021). Như vậy, có thể thấy được cả tiềm năng và thách thức lớn trong thị trường ứng dụng di động hiện nay cho các doanh nghiệp và nhà phát triển ứng dụng tại Việt Nam. Xã hội phát triển, vấn đề chất lượng cuộc sống và chăm sóc sức khỏe của người dân ngày càng được quan tâm.

Đại dịch Covid-19 bùng nổ, người dân Việt Nam càng nhận thức được tầm quan trọng của việc theo dõi sức khỏe. Tuy nhiên, việc đi đến các bệnh viện, phòng khám giữa lúc tâm dịch đang diễn ra phức tạp là điều khó khăn với người dân. Họ không ngừng cập nhật thông tin, tìm kiếm các sản phẩm, dịch vụ chăm sóc sức khỏe trực tuyến với mong muốn nhanh chóng, tiện lợi, giảm tiếp xúc và ứng dụng di động chăm sóc sức khỏe trở thành lựa chọn hàng đầu của họ. Theo thống kê của Google năm 2020, 50% là mức tăng lượt tìm kiếm "các ứng dụng/thiết bị chăm sóc sức khỏe" trong đó có 38% là mức tăng lượt tải xuống các ứng dụng/thiết bị chăm sóc sức khỏe.

Các từ khóa về thiết bị, ứng dụng chăm sóc sức khỏe trực tuyến trở nên thịnh hành hơn đặc biệt là trong khoảng thời gian Đại dịch Covid-19 diễn ra (Viet Nam's Search for Tomorrow, 2021). Bám sát thời cuộc, đáp ứng nhu cầu, ngành y tế đã mở rộng hoạt động cung cấp dịch vụ chăm sóc khi bác sĩ và bệnh nhân không gặp mặt trực tiếp với nhau, mà thường là thông qua việc sử dụng công nghệ. Ngành này bao gồm hàng loạt dịch vụ CHƯƠNG 2 9 2. TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG CHĂM SÓC SỨC KHỎE THÔNG MINH TẠI VIỆT NAM 9 2.

Khái niệm về ứng dụng chăm sóc sức khỏe trực tuyến 9 2. Tiềm năng của thị trường 9 2. Một số ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiêu biểu tại Việt Nam 11 2. Ứng dụng eDoctor 11 2.

Ứng dụng JioHealth và Med247 12 2. Ứng dụng Medigo chăm sóc sức khỏe, như hỏi ý kiến bác sĩ qua ứng dụng, phần mềm đặt lịch khám, quản lý hồ sơ sức khỏe, theo dõi tình trạng bệnh nhân từ xa. Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đang bước vào kỷ nguyên đổi mới kỹ thuật số, khi bệnh nhân tìm kiếm dịch vụ chăm sóc sức khỏe theo yêu cầu vì lịch trình bận rộn của họ. Xã hội đã trở nên "di động" hơn rất nhiều trong thập kỷ qua.