Nghiên Cứu Hành Vi Khách Hàng Trên Các Nền Tảng Marketing Trực Tuyến

• Tác giả: ThS. Nguyễn Thị Thúy Hà
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Khoa học xã hội và nhân văn
• Đề tài: Nghiên Cứu Hành Vi Khách Hàng Trên Các Nền Tảng Marketing Trực Tuyến
• Loại tài liệu: tài liệu nghiên cứu
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

• 1. LÝ THUYẾT VỀ MARKETING TRỰC TUYẾN VÀ TRUYỀN MIỆNG
• 1.1. Khái niệm marketing trực tuyến
• 1.2. Khái niệm Marketing
• 1.3. Khái niệm marketing trực tuyến
• 1.4. Khái quát về truyền miệng
• 1.5. Khái niệm về truyền miệng và truyền miệng lan tỏa
• 1.6. Các hình thức truyền miệng lan tỏa trên các nền tảng marketing trực tuyến
• 1.7. Tổng quan về chụp nhận thông tin truyền miệng lan tỏa
• 1.8. Các mô hình nghiên cứu chụp nhận thông tin
• 1.9. Các nhân tố ảnh hưởng tới sự chụp nhận thông tin truyền miệng lan tỏa
• 1.10. Giữ thuyết và mô hình nghiên cứu
• 1.11. Giữ thuyết nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu
• 2. LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ XUẤT MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ TRUYỀN MIỆNG TRÊN CÁC NỀN TẢNG MARKETING TRỰC TUYẾN
• 2.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 2.2. Kết quả khảo sát về hành vi tìm kiếm thông tin trên các nền tảng marketing trực tuyến
• 2.3. Kết quả khảo sát các nhân tố ảnh hưởng tới tính hữu ích của thông tin eWOM
• 2.4. Kết quả khảo sát ảnh hưởng của Sự Oánh thông tin tới tính Chất Oánh thông tin eWOM
• 2.5. Kết quả khảo sát ảnh hưởng của Tính hữu ích của thông tin và Sự Oánh thông tin tới tính Sự chụp nhận thông tin eWOM
• 2.6. Xuất giải pháp giải pháp nâng cao hiệu quả truyền miệng lan tỏa trên các nền tảng marketing trực tuyến
• 2.6.1. Giải pháp xây dựng và phát triển các kênh truyền thông
• 2.6.2. Giải pháp nâng cao chất lượng, uy tín và sự Oánh thông tin eWOM
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Nghiên Cứu Hành Vi Khách Hàng Tổng Quan Tầm Quan Trọng

Nghiên cứu hành vi khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến đóng vai trò then chốt trong việc định hình chiến lược và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động. Sự phát triển mạnh mẽ của internet đã tạo ra một thế hệ "khách hàng nghiên cứu", những người chủ động tìm kiếm thông tin trước khi đưa ra quyết định mua sắm. Những thông tin này, không chỉ đến từ nhà cung cấp, mà còn từ những đánh giá, nhận xét của những người dùng khác. Nghiên cứu này nhằm làm rõ tầm quan trọng của việc hiểu rõ hành vi này, đặc biệt trên các nền tảng marketing trực tuyến khác nhau. Các Semantic LSI keyword liên quan bao gồm: hành vi người tiêu dùng online, marketing trực tuyến, nền tảng thương mại điện tử, quyết định mua hàng, trải nghiệm khách hàng. Việc nghiên cứu hành vi khách hàng giúp các doanh nghiệp tối ưu Salient Keyword: trải nghiệm khách hàng, Salient Entity: conversion rate trên các kênh marketing trực tuyến của mình, gia tăng doanh số và xây dựng lòng trung thành của khách hàng.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Hành Vi Khách Hàng Online

Nghiên cứu hành vi khách hàng online là yếu tố sống còn cho sự thành công của các doanh nghiệp trong kỷ nguyên số. Hiểu rõ cách thức khách hàng tìm kiếm thông tin, so sánh sản phẩm, và đưa ra quyết định mua hàng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing, từ đó tăng cường khả năng cạnh tranh. Nghiên cứu của Pitta and Fowler (2008) và Verhoef et al. (2007) chỉ ra rằng khách hàng ngày càng chủ động tìm kiếm thông tin trực tuyến trước khi mua hàng, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xuất hiện và cung cấp thông tin hữu ích trên các nền tảng trực tuyến.

1.2. Ảnh Hưởng Của Truyền Miệng Điện Tử eWOM Lên Hành Vi

Truyền miệng điện tử (eWOM) đã trở thành một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng. Các đánh giá, bình luận, và chia sẻ trực tuyến từ những người dùng khác có sức ảnh hưởng lớn, đặc biệt đối với những khách hàng mới. Nghiên cứu của Bickart and Schindler (2001) và Kumar and Benbasat (2006) đã chứng minh rằng eWOM có tác động đáng kể đến sự tin tưởng và quyết định mua hàng của khách hàng, làm cho nó trở thành một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp.

II. Thách Thức Nghiên Cứu Hành Vi Mua Sắm Trên Mạng Xã Hội

Nghiên cứu hành vi khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến đặt ra nhiều thách thức đối với các nhà nghiên cứu và các doanh nghiệp. Sự đa dạng của các nền tảng, sự thay đổi liên tục trong hành vi người dùng, và sự phức tạp của các yếu tố ảnh hưởng đòi hỏi phương pháp nghiên cứu phù hợp và linh hoạt. Bên cạnh đó, việc thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn trực tuyến cũng đòi hỏi kỹ năng và công cụ chuyên môn cao. Các Semantic LSI keyword bao gồm: dữ liệu lớn (Big Data), phân tích dữ liệu, bảo mật thông tin, thay đổi xu hướng tiêu dùng, phương pháp nghiên cứu thị trường. Thách thức lớn nhất là làm sao có thể thu thập và chuyển đổi Salient Keyword: dữ liệu thành những thông tin hữu ích để các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định đúng đắn. Sự khác biệt lớn về Salient Entity: thuật toán giữa các nền tảng cũng là một yếu tố cần cân nhắc.

2.1. Sự Đa Dạng Của Nền Tảng Marketing Trực Tuyến

Mỗi nền tảng marketing trực tuyến có đặc điểm và quy tắc riêng, điều này tạo ra sự khác biệt trong hành vi khách hàng. Khách hàng có thể tương tác khác nhau trên Facebook so với Shopee hoặc Lazada. Việc nghiên cứu hành vi khách hàng trên từng nền tảng đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cơ chế hoạt động và đặc tính của nền tảng đó. Điều này cũng đặt ra thách thức cho việc tổng hợp và so sánh kết quả nghiên cứu từ các nền tảng khác nhau.

2.2. Thay Đổi Liên Tục Trong Hành Vi Người Dùng Online

Hành vi người dùng trực tuyến thay đổi liên tục do sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và sự xuất hiện của các xu hướng mới. Các phương pháp nghiên cứu truyền thống có thể trở nên lỗi thời nhanh chóng, đòi hỏi sự cập nhật và điều chỉnh liên tục. Việc theo dõi và dự đoán các xu hướng mới là một thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu và các doanh nghiệp, đòi hỏi sự linh hoạt và khả năng thích ứng cao.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Hành Vi Thu Thập Phân Tích

Nghiên cứu hành vi khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến đòi hỏi sự kết hợp của nhiều phương pháp khác nhau, từ phương pháp định tính đến định lượng. Việc thu thập dữ liệu có thể được thực hiện thông qua khảo sát, phỏng vấn, quan sát, và phân tích dữ liệu trực tuyến. Phân tích dữ liệu có thể sử dụng các kỹ thuật thống kê, khai phá dữ liệu, và phân tích văn bản. Các Semantic LSI keyword liên quan: khảo sát trực tuyến, phỏng vấn sâu, quan sát hành vi, phân tích dữ liệu lớn, khai phá dữ liệu. Mục tiêu là để có thể xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng đến Salient Keyword: quyết định mua hàng và từ đó đưa ra những giải pháp tối ưu. Việc sử dụng kết hợp nhiều phương pháp sẽ giúp chúng ta có cái nhìn toàn diện hơn về Salient Entity: hành vi khách hàng.

3.1. Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Định Tính Định Lượng

Việc thu thập dữ liệu định tính và định lượng đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu hành vi khách hàng. Khảo sát trực tuyến và phỏng vấn sâu là những phương pháp hiệu quả để thu thập dữ liệu về thái độ, ý kiến, và động cơ của khách hàng. Quan sát hành vi và phân tích dữ liệu trực tuyến cung cấp thông tin về hành vi thực tế của khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến. Kết hợp cả hai loại dữ liệu này giúp có cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn về hành vi khách hàng.

3.2. Kỹ Thuật Phân Tích Dữ Liệu Thống Kê Khai Phá Dữ Liệu

Phân tích dữ liệu là bước quan trọng để chuyển đổi dữ liệu thu thập được thành thông tin hữu ích. Các kỹ thuật thống kê được sử dụng để mô tả và so sánh dữ liệu, trong khi khai phá dữ liệu được sử dụng để khám phá các mẫu và mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu. Phân tích văn bản được sử dụng để phân tích các bình luận, đánh giá, và chia sẻ trực tuyến của khách hàng. Việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp giúp rút ra những kết luận chính xác và hữu ích.

IV. Ứng Dụng Kết Quả Nâng Cao Hiệu Quả Marketing Trực Tuyến

Kết quả nghiên cứu hành vi khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến có thể được ứng dụng để nâng cao hiệu quả của các chiến dịch marketing, cải thiện trải nghiệm khách hàng, và tăng cường khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Việc hiểu rõ hành vi khách hàng giúp doanh nghiệp nhắm mục tiêu chính xác hơn, tạo ra các thông điệp truyền thông phù hợp hơn, và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Các Semantic LSI keyword bao gồm: tối ưu hóa chiến dịch marketing, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tăng tỷ lệ chuyển đổi, giữ chân khách hàng, đo lường hiệu quả marketing. Ứng dụng nghiên cứu còn giúp doanh nghiệp xây dựng Salient Keyword: lòng trung thành của khách hàng, tăng cường Salient Entity: giá trị thương hiệu.

4.1. Tối Ưu Hóa Chiến Dịch Marketing Dựa Trên Hành Vi

Hiểu rõ hành vi khách hàng cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa chiến dịch marketing bằng cách nhắm mục tiêu chính xác hơn, lựa chọn kênh truyền thông phù hợp hơn, và tạo ra các thông điệp truyền thông hấp dẫn hơn. Việc phân tích dữ liệu về hành vi khách hàng giúp xác định những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, từ đó điều chỉnh chiến lược marketing để tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh số bán hàng.

4.2. Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Khách Hàng Để Giữ Chân

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là một yếu tố quan trọng để giữ chân khách hàng và tăng cường lòng trung thành. Dựa trên thông tin về hành vi, sở thích, và nhu cầu của khách hàng, doanh nghiệp có thể cung cấp các sản phẩm, dịch vụ, và thông điệp truyền thông phù hợp với từng cá nhân. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng giúp tạo ra sự gắn kết mạnh mẽ hơn giữa khách hàng và doanh nghiệp, từ đó tăng cường khả năng giữ chân khách hàng và tạo ra giá trị lâu dài.

V. Kết Luận Tương Lai Nghiên Cứu Hành Vi Khách Hàng Trực Tuyến

Nghiên cứu hành vi khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ, với nhiều tiềm năng và cơ hội. Sự phát triển của công nghệ và sự thay đổi trong hành vi người dùng tiếp tục tạo ra những thách thức và cơ hội mới. Các nhà nghiên cứu và các doanh nghiệp cần tiếp tục đổi mới phương pháp nghiên cứu và ứng dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra giá trị cho khách hàng. Các Semantic LSI keyword bao gồm: trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), phân tích dự đoán, Internet of Things (IoT), thực tế ảo (VR). Tương lai của nghiên cứu này nằm ở khả năng dự đoán Salient Keyword: xu hướng tiêu dùng và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa ở mức cao nhất. Các Salient Entity: ứng dụng AI sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.

5.1. Ảnh Hưởng Của AI Machine Learning Vào Nghiên Cứu

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu hành vi khách hàng. Các công cụ AI có thể tự động phân tích dữ liệu lớn, xác định các mẫu và mối quan hệ phức tạp, và dự đoán hành vi khách hàng trong tương lai. Việc sử dụng AI và Machine Learning giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của nghiên cứu, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các doanh nghiệp.

5.2. Vai Trò Của Phân Tích Dự Đoán Trong Tương Lai Gần

Phân tích dự đoán đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp dự đoán hành vi khách hàng và đưa ra các quyết định chiến lược. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại, các công cụ phân tích dự đoán có thể dự đoán xu hướng tiêu dùng, nhu cầu của khách hàng, và tác động của các chiến dịch marketing. Việc sử dụng phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử và marketing trực tuyến, việc hiểu rõ hành vi chấp nhận thông tin truyền miệng điện tử (eWOM) của khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến trở nên vô cùng quan trọng. Theo ước tính, hơn 65% người tiêu dùng tham khảo ý kiến từ các bình luận, đánh giá trực tuyến trước khi quyết định mua hàng. Tuy nhiên, sự đa dạng về cách thức chia sẻ và độ tin cậy của thông tin trên các nền tảng như Shopee, Lazada, Tiki, Facebook, website doanh nghiệp đã tạo ra những thách thức trong việc nâng cao hiệu quả truyền thông và ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng.

Mục tiêu nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chấp nhận thông tin truyền miệng điện tử của khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả truyền thông. Nghiên cứu tập trung khảo sát hành vi của khoảng 200 khách hàng tại Hà Nội trong năm 2022, với trọng tâm là các nền tảng thương mại điện tử và mạng xã hội phổ biến.

Nghiên cứu có ý nghĩa thiết thực trong việc giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách khách hàng tiếp nhận và xử lý thông tin eWOM, từ đó xây dựng chiến lược marketing trực tuyến hiệu quả, tăng cường uy tín sản phẩm và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai mô hình lý thuyết chính:

1. Mô hình Thuyết xử lý thông tin mở rộng (ELM): Giải thích cách cá nhân tiếp nhận và xử lý thông tin dựa trên hai con đường trung tâm và ngoại vi, ảnh hưởng đến thái độ và hành vi tiếp nhận thông tin.

2. Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM): Tập trung vào hai yếu tố chính là tính hữu ích cảm nhận và tính dễ sử dụng cảm nhận, ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ hoặc dịch vụ.

Ngoài ra, nghiên cứu còn áp dụng Mô hình Chấp nhận thông tin (IAM) để phân tích quá trình khách hàng tiếp nhận và đánh giá thông tin eWOM trên các nền tảng trực tuyến.

Các khái niệm chính bao gồm:

• Thông tin truyền miệng điện tử (eWOM): Thông tin tích cực hoặc tiêu cực do khách hàng chia sẻ trên internet về sản phẩm/dịch vụ.
• Tính hữu ích của thông tin: Mức độ thông tin giúp khách hàng ra quyết định mua hàng chính xác và hiệu quả.
• Uy tín nguồn tin: Độ tin cậy của người cung cấp thông tin eWOM.
• Hành vi chấp nhận thông tin: Mức độ khách hàng tin tưởng và sử dụng thông tin eWOM trong quyết định mua hàng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát định lượng với cỡ mẫu 200 khách hàng tại Hà Nội, được chọn mẫu ngẫu nhiên có chủ đích nhằm đảm bảo tính đại diện cho nhóm khách hàng sử dụng các nền tảng thương mại điện tử và mạng xã hội phổ biến như Shopee, Lazada, Tiki, Facebook.

Dữ liệu thu thập qua bảng câu hỏi gồm 35 biến quan sát, được thiết kế dựa trên các thang đo chuẩn quốc tế và đã được hiệu chỉnh phù hợp với bối cảnh Việt Nam. Thời gian thu thập dữ liệu kéo dài từ tháng 3 đến tháng 6 năm 2022.

Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng phần mềm SmartPLS 3.0, sử dụng kỹ thuật phân tích cấu trúc tuyến tính (PLS-SEM) để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Các bước phân tích bao gồm kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), và kiểm định mô hình cấu trúc.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Ảnh hưởng tích cực của uy tín nguồn tin đến tính hữu ích của thông tin eWOM
   Kết quả phân tích cho thấy hệ số đường dẫn từ uy tín nguồn tin đến tính hữu ích của thông tin là 0.905 với giá trị t-statistic > 7.7, mức ý nghĩa p < 0.001, cho thấy uy tín nguồn tin có ảnh hưởng rất mạnh mẽ đến việc khách hàng đánh giá tính hữu ích của thông tin eWOM.

2. Tính hữu ích của thông tin ảnh hưởng tích cực đến hành vi chấp nhận thông tin
   Hệ số đường dẫn từ tính hữu ích đến hành vi chấp nhận thông tin đạt 0.886, t-statistic > 7.8, p < 0.001, chứng minh rằng khi khách hàng cảm nhận thông tin eWOM hữu ích, họ có xu hướng chấp nhận và sử dụng thông tin đó trong quyết định mua hàng.

3. Ảnh hưởng trực tiếp của uy tín nguồn tin đến hành vi chấp nhận thông tin
   Mối quan hệ này cũng được xác nhận với hệ số 0.827, t-statistic > 6.5, p < 0.001, cho thấy uy tín nguồn tin không chỉ tác động gián tiếp qua tính hữu ích mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi chấp nhận thông tin.

4. Mô hình nghiên cứu giải thích được 67.8% biến thiên của hành vi chấp nhận thông tin eWOM
   Giá trị R² của mô hình cho thấy mức độ phù hợp cao, khẳng định tính khả thi và hiệu quả của mô hình trong việc giải thích hành vi khách hàng trên các nền tảng marketing trực tuyến.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của các phát hiện trên có thể giải thích bởi đặc điểm của eWOM là thông tin do người tiêu dùng thực tế chia sẻ, có tính xác thực và gần gũi hơn so với quảng cáo truyền thống. Uy tín của người chia sẻ thông tin (ví dụ: người dùng có nhiều đánh giá tích cực, người có ảnh hưởng trên mạng xã hội) làm tăng độ tin cậy và tính hữu ích của thông tin, từ đó thúc đẩy khách hàng chấp nhận và tin tưởng thông tin đó.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, kết quả tương đồng với các công trình của Hennig-Thurau và Wiertz (2017), Erkan và Evans (2016) khi nhấn mạnh vai trò của uy tín nguồn tin và tính hữu ích trong việc ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng trực tuyến. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng tùy thuộc vào nền tảng marketing trực tuyến và đặc điểm văn hóa tiêu dùng tại Việt Nam.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ đường thể hiện các hệ số đường dẫn trong mô hình PLS-SEM, bảng phân tích độ tin cậy thang đo và bảng phân tích nhân tố khẳng định để minh họa tính hợp lệ của các biến quan sát.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Xây dựng và phát triển các kênh truyền thông uy tín
   Doanh nghiệp cần tập trung phát triển các kênh truyền thông chính thức, tăng cường sự hiện diện trên các nền tảng mạng xã hội và thương mại điện tử, đảm bảo thông tin được kiểm duyệt và có độ tin cậy cao. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: Bộ phận Marketing và Truyền thông.

2. Nâng cao chất lượng và độ tin cậy của thông tin eWOM
   Khuyến khích khách hàng chia sẻ đánh giá chân thực, minh bạch, đồng thời áp dụng công nghệ kiểm soát và lọc thông tin giả mạo, spam. Thời gian thực hiện: 3-6 tháng; Chủ thể: Bộ phận Chăm sóc khách hàng và Công nghệ thông tin.

3. Tăng cường tương tác và phản hồi khách hàng trên các nền tảng trực tuyến
   Doanh nghiệp cần chủ động phản hồi các bình luận, đánh giá của khách hàng, giải quyết kịp thời các phản hồi tiêu cực để xây dựng uy tín và niềm tin. Thời gian thực hiện: liên tục; Chủ thể: Bộ phận Chăm sóc khách hàng.

4. Đào tạo nhân viên và nâng cao nhận thức về eWOM và marketing trực tuyến
   Tổ chức các khóa đào tạo về quản lý thông tin truyền miệng điện tử, kỹ năng xử lý thông tin và tương tác khách hàng trên môi trường số. Thời gian thực hiện: 3 tháng; Chủ thể: Phòng Nhân sự và Đào tạo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến
   Giúp hiểu rõ hành vi khách hàng trong việc tiếp nhận thông tin eWOM, từ đó xây dựng chiến lược marketing hiệu quả, tăng cường uy tín và doanh số bán hàng.

2. Chuyên gia và nhà nghiên cứu marketing
   Cung cấp cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu mới về hành vi chấp nhận thông tin truyền miệng điện tử, làm nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo.

3. Nhà quản lý nền tảng thương mại điện tử và mạng xã hội
   Hỗ trợ trong việc phát triển các công cụ kiểm soát chất lượng thông tin, nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng cường sự tin tưởng của khách hàng.

4. Sinh viên và học viên ngành marketing, quản trị kinh doanh
   Là tài liệu tham khảo quý giá giúp nắm bắt xu hướng marketing trực tuyến hiện đại, áp dụng vào học tập và nghiên cứu thực tiễn.

Câu hỏi thường gặp

1. eWOM là gì và tại sao nó quan trọng trong marketing trực tuyến?
   eWOM (Electronic Word of Mouth) là hình thức truyền miệng điện tử, nơi khách hàng chia sẻ ý kiến, đánh giá về sản phẩm/dịch vụ trên internet. Nó quan trọng vì ảnh hưởng lớn đến quyết định mua hàng, giúp doanh nghiệp xây dựng uy tín và tăng doanh số.

2. Các yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi chấp nhận thông tin eWOM của khách hàng?
   Uy tín nguồn tin và tính hữu ích của thông tin là hai yếu tố chính ảnh hưởng trực tiếp đến việc khách hàng tin tưởng và sử dụng thông tin eWOM trong quyết định mua hàng.

3. Làm thế nào để doanh nghiệp nâng cao hiệu quả truyền thông eWOM?
   Doanh nghiệp cần xây dựng kênh truyền thông uy tín, khuyến khích khách hàng chia sẻ đánh giá chân thực, kiểm soát thông tin giả mạo và tăng cường tương tác với khách hàng trên các nền tảng trực tuyến.

4. Phương pháp nghiên cứu nào được sử dụng trong luận văn này?
   Nghiên cứu sử dụng khảo sát định lượng với cỡ mẫu 200 khách hàng, phân tích dữ liệu bằng kỹ thuật PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS để kiểm định mô hình và các giả thuyết.

5. Mô hình IAM có vai trò gì trong nghiên cứu này?
   IAM giúp phân tích quá trình khách hàng tiếp nhận, đánh giá và chấp nhận thông tin eWOM trên các nền tảng marketing trực tuyến, từ đó hiểu rõ hơn hành vi tiêu dùng trực tuyến.

Kết luận

• Nghiên cứu xác định uy tín nguồn tin và tính hữu ích của thông tin là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hành vi chấp nhận thông tin eWOM của khách hàng trên nền tảng marketing trực tuyến.
• Mô hình nghiên cứu giải thích được khoảng 68% biến thiên hành vi chấp nhận thông tin, cho thấy tính phù hợp và hiệu quả cao.
• Kết quả nghiên cứu phù hợp với các lý thuyết ELM, TAM và IAM, đồng thời tương đồng với các nghiên cứu quốc tế về eWOM.
• Đề xuất các giải pháp thực tiễn nhằm nâng cao hiệu quả truyền thông eWOM, giúp doanh nghiệp tăng cường uy tín và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai các giải pháp đề xuất, mở rộng nghiên cứu với mẫu lớn hơn và đa dạng địa bàn để nâng cao tính tổng quát.

Hành động ngay hôm nay: Doanh nghiệp và nhà quản lý nền tảng cần áp dụng các giải pháp nâng cao uy tín và chất lượng thông tin eWOM để tận dụng tối đa sức mạnh của marketing trực tuyến trong kỷ nguyên số.