Báo Cáo Khoa Học: Nghiên Cứu Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Thói Quen Mua Hàng Online Của Người Dân TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt nghiên cứu

Trong bối cảnh kinh tế số bùng nổ và sự thay đổi sâu sắc trong hành vi tiêu dùng sau đại dịch COVID-19, đề tài “Nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng đến thói quen mua hàng online của người dân Thành phố Hồ Chí Minh” (Mã số: SV2022-127, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) được thực hiện nhằm giải mã các động lực và rào cản định hình hành vi mua sắm trực tuyến của người dân tại đô thị lớn nhất cả nước.

Nghiên cứu đặt ra các câu hỏi cốt lõi: Những nhân tố nào chi phối thói quen mua hàng online của người dân TP.HCM và mức độ tác động của từng nhân tố ra sao? Để trả lời câu hỏi này, nhóm tác giả kết hợp khung lý thuyết Chấp nhận Công nghệ Hợp nhất (UTAUT), Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) và Lý thuyết Nhận thức Rủi ro, triển khai khảo sát định lượng với mẫu gồm 427 đáp viên hợp lệ. 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) và phân tích hồi quy tuyến tính đa biến.

Kết quả thực nghiệm xác định 5 nhân tố có tác động mang ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$) đến thói quen mua hàng online:

  1. Mong đợi về giá ($\beta_1 > 0$, tác động dương)
  2. Nhận thức về sự thuận tiện ($\beta_2 > 0$, tác động dương)
  3. Nhận thức tính dễ sử dụng ($\beta_3 > 0$, tác động dương)
  4. Ảnh hưởng xã hội ($\beta_4 > 0$, tác động dương)
  5. Nhận thức rủi ro ($\beta_5 < 0$, tác động âm)

Phát hiện của đề tài cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm chuẩn xác, mang lại hàm ý chính sách và chiến lược thực tiễn cho các doanh nghiệp thương mại điện tử (TMĐT), nhà bán lẻ trong việc tối ưu hóa định giá, nâng cao trải nghiệm người dùng, bảo mật thông tin và thúc đẩy tiêu dùng số bền vững.

Bối cảnh và tầm quan trọng

Bối cảnh thị trường và sự chuyển dịch hành vi tiêu dùng

Đại dịch COVID-19 đã tạo ra một cú sốc lớn đối với chuỗi cung ứng toàn cầu, làm thay đổi căn bản trật tự kinh tế, phương thức vận hành doanh nghiệp và lối sống của người dân. Tại Việt Nam, đặc biệt là TP.HCM – trung tâm kinh tế năng động nhất cả nước – các biện pháp giãn cách xã hội kéo dài đã đẩy nhanh quá trình chuyển dịch từ mua sắm truyền thống sang mua sắm trực tuyến. Người tiêu dùng buộc phải thích nghi với các nền tảng số để đáp ứng nhu cầu thiết yếu như thực phẩm, dược phẩm và đồ dùng sinh hoạt hàng ngày.

Khi xã hội bước vào giai đoạn “bình thường mới”, mua hàng online không còn là giải pháp tình thế mà đã dần chuyển hóa thành thói quen tiêu dùng thường nhật. Bên cạnh đó, sự gia nhập mạnh mẽ của Thế hệ Z (Gen Z) – lực lượng dân số sinh ra trong kỷ nguyên số – vào thị trường lao động đang tái định hình kỳ vọng đối với các dịch vụ thương mại: ưu tiên sự tiện lợi, tốc độ giao hàng, tính cá nhân hóa và các giá trị tiêu dùng bền vững.

Khoảng trống nghiên cứu (Research Gap)

Mặc dù các mô hình hành vi người tiêu dùng như TRA (Fishbein & Ajzen, 1975), TPB (Ajzen, 1991), TAM (Davis, 1986) và UTAUT (Venkatesh et al., 2003) đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới, phần lớn các công trình tập trung vào các thị trường phát triển hoặc trong điều kiện kinh tế ổn định. Có một khoảng trống tri thức đáng kể về việc:

  • Các nhân tố công nghệ và tâm lý xã hội tương tác như thế nào trong việc hình thành thói quen lặp lại (Habitual Behavior) thay vì chỉ dừng lại ở ý định mua sắm ban đầu.
  • Sự biến thiên của nhận thức rủi ro (an ninh mạng, rò rỉ dữ liệu cá nhân, sai lệch chất lượng) trong bối cảnh hạ tầng TMĐT Việt Nam đang trên đà hoàn thiện.

Tính cấp thiết và tác động kỳ vọng

TP.HCM chiếm tỷ trọng lớn trong tổng mức bán lẻ và doanh thu TMĐT cả nước. Nghiên cứu giải quyết bài toán thực tế của các doanh nghiệp bán lẻ: Làm thế nào để giữ chân khách hàng trực tuyến khi các rào cản giãn cách đã gỡ bỏ? Đề tài vừa góp phần kiểm chứng lý thuyết hành vi người tiêu dùng trong bối cảnh thị trường mới nổi, vừa cung cấp các luận cứ khoa học giúp doanh nghiệp nội địa nâng cao năng lực cạnh tranh trước các tập đoàn đa quốc gia.

Methodology và approach

Thiết kế nghiên cứu và khung lý thuyết tích hợp

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tiếp cận hỗn hợp (mixed methods), kết hợp giữa nghiên cứu định tính (tổng hợp cơ sở lý thuyết, hiệu chỉnh thang đo) và nghiên cứu định lượng (khảo sát bảng hỏi, phân tích thống kê).

Khung mô hình nghiên cứu đề xuất được kế thừa và hiệu chỉnh từ mô hình UTAUT (Venkatesh et al., 2003), kết hợp yếu tố "Mong đợi về giá" từ nghiên cứu của Hasslinger et al. (2007) và "Nhận thức rủi ro" từ nghiên cứu của Dan & ctg (2005).

                      MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT

Phương pháp thu thập dữ liệu và chọn mẫu

  • Đối tượng khảo sát: Người dân sinh sống, học tập và làm việc tại TP.HCM trong độ tuổi từ 16 đến 35 tuổi – nhóm nhân khẩu học có tần suất tương tác TMĐT cao nhất.
  • Phương pháp lấy mẫu: Chọn mẫu thuận tiện (convenience sampling) thông qua biểu mẫu khảo sát trực tuyến phân phối qua mạng xã hội (Facebook Groups, cộng đồng mua sắm trực tuyến) và email.
  • Quy mô mẫu: Tổng số phiếu phát ra là 500 phiếu, thu về 455 phiếu. Sau quá trình sàng lọc, làm sạch dữ liệu và loại bỏ các phiếu không hợp lệ (thiếu thông tin, không đúng đối tượng độ tuổi), thu được 427 mẫu hợp lệ (đạt tỷ lệ 71.86%). Quy mô mẫu này vượt tiêu chuẩn khuyến nghị của Lee & Comrey (1992) cho phân tích nhân tố EFA và hồi quy đa biến.

Quy trình phân tích dữ liệu và độ tin cậy

Quy trình phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS bao gồm 5 giai đoạn:

Giai đoạn Kỹ thuật thống kê Mục tiêu & Tiêu chuẩn đánh giá
Giai đoạn 1 Làm sạch & Thống kê mô tả Kiểm tra tính nguyên vẹn của dữ liệu, phân bố nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi).
Giai đoạn 2 Kiểm định Cronbach's Alpha Đánh giá tính nhất quán nội tại của thang đo. Điều kiện: Hệ số $\alpha \ge 0.70$, tương quan biến - tổng $\ge 0.30$.
Giai đoạn 3 Phân tích Nhân tố Khám phá (EFA) Sử dụng phép trích Principal Component Analysis và phép xoay Varimax. Điều kiện: KMO $\in [0.5, 1.0]$, Bartlett's Test $p < 0.05$, Factor Loading $\ge 0.50$, Tổng phương sai trích $\ge 50%$, Eigenvalue $\ge 1$.
Giai đoạn 4 Phân tích Tương quan Pearson Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, rà soát nguy cơ đa cộng tuyến ban đầu.
Giai đoạn 5 Hồi quy Đa biến (Enter Method) Kiểm định 5 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_5$), kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ($VIF < 10$), tự tương quan (Durbin-Watson $\approx 2$) và phân phối chuẩn phần dư.

Phát hiện chính

Quá trình phân tích định lượng trên 427 đáp viên đã mang lại những kết quả thống kê quan trọng, khẳng định tính đúng đắn của mô hình đề xuất:

                  KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT
                                                              
                                                              
   Chỉ số kiểm định: Sig(F) = 0.000 | Phương sai trích EFA = 69.364% | Durbin-Watson = 2.076

1. Đặc điểm nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu

  • Giới tính: Mẫu khảo sát ghi nhận tỷ lệ nam giới chiếm 67% (313 người) và nữ giới chiếm 33% (154 người).
  • Độ tuổi: Tập trung áp đảo ở nhóm người trẻ: nhóm 25–27 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất (44.54%), tiếp theo là nhóm 31–40 tuổi (26.98%), nhóm 28–30 tuổi (18.20%), còn lại là nhóm 22–24 tuổi và trên 40 tuổi (5.5%). Điều này phản ánh nhóm đối tượng có thu nhập ổn định và trình độ tiếp cận công nghệ cao tại TP.HCM.

2. Độ tin cậy thang đo và cấu trúc nhân tố EFA

  • Kiểm định Cronbach's Alpha: Tất cả các thang đo khái niệm đều đạt độ tin cậy cao: Mong đợi về giá ($\alpha = 0.808$), Nhận thức sự thuận tiện ($\alpha = 0.715$), Nhận thức tính dễ sử dụng ($\alpha = 0.812$), Ảnh hưởng xã hội ($\alpha = 0.738$), Nhận thức rủi ro ($\alpha = 0.737$) và Thói quen/Ý định mua sắm ($\alpha = 0.814$).
  • Phân tích EFA: Qua 2 lần phân tích (sau khi loại 2 biến không đạt tải trọng là $AHXH_16$ và $NTRR_20$), kiểm định KMO đạt 0.833 ($> 0.5$) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($Sig = 0.000$). Có 5 nhân tố độc lập được trích với giá trị Eigenvalues $> 1$, giải thích 69.364% tổng phương sai của tập dữ liệu.

3. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Mô hình hồi quy bội có mức ý nghĩa tổng thể $Sig(F) = 0.000 < 0.05$, xác nhận mô hình hoàn toàn phù hợp với dữ liệu thực tế. Các hệ số $VIF < 10$ cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số Durbin-Watson đạt 2.076 (các phần dư độc lập), phần dư có phân phối tiệm cận chuẩn (trung bình $\approx 0$, độ lệch chuẩn $= 0.994 \approx 1$).

Giả thuyết Nội dung giả thuyết Chiều tác động Mức ý nghĩa ($p$-value) Kết luận kiểm định
$H_1$ Mong đợi về giá tác động dương lên thói quen mua hàng online Dương (+) $p = 0.000 < 0.05$ Chấp nhận
$H_2$ Nhận thức sự thuận tiện tác động dương lên thói quen mua hàng online Dương (+) $p = 0.000 < 0.05$ Chấp nhận
$H_3$ Nhận thức tính dễ sử dụng tác động dương lên thói quen mua hàng online Dương (+) $p = 0.000 < 0.05$ Chấp nhận
$H_4$ Ảnh hưởng xã hội tác động dương lên thói quen mua hàng online Dương (+) $p = 0.000 < 0.05$ Chấp nhận
$H_5$ Nhận thức rủi ro tác động âm lên thói quen mua hàng online Âm (-) $p = 0.000 < 0.05$ Chấp nhận

4. Luận giải chi tiết các phát hiện

  • Độ nhạy cảm về giá ($H_1$): Người tiêu dùng TP.HCM bị thu hút mạnh mẽ bởi các chương trình khuyến mãi, voucher giảm giá và chính sách bình ổn giá. Giá hàng hóa trực tuyến rẻ hơn từ 3–5% so với cửa hàng truyền thống là đòn bẩy kinh tế quyết định.
  • Tiện lợi và Dễ sử dụng ($H_2, H_3$): Tiết kiệm thời gian di chuyển, khả năng đặt hàng 24/7 và giao diện app/web mượt mà, thanh toán linh hoạt giúp chuyển hóa hành vi mua sắm thành phản xạ có điều kiện (thói quen).
  • Áp lực xã hội và Review cộng đồng ($H_4$): Quyết định mua chịu ảnh hưởng lớn bởi ý kiến gia đình, bạn bè và đặc biệt là hệ thống đánh giá/review từ người dùng trước trên các sàn TMĐT.
  • Rào cản an ninh và chất lượng ($H_5$): Nỗi lo ngại về lộ thông tin cá nhân cho bên thứ ba, nguy cơ bị lừa đảo trực tuyến và sự sai lệch giữa hình ảnh quảng cáo với sản phẩm thực tế là yếu tố kìm hãm thói quen mua sắm.

Đóng góp khoa học

                          CÁC ĐÓNG GÓP CHÍNH CỦA ĐỀ TÀI

Đóng góp về mặt lý luận (Theoretical Contributions)

  • Bổ sung và hiệu chỉnh mô hình lý thuyết: Nghiên cứu đã tích hợp thành công mô hình UTAUT của Venkatesh (2003) với các yếu tố đặc thù của thị trường chuyển đổi (giá cả và nhận thức rủi ro), tạo ra một khung phân tích toàn diện giải thích thói quen tiêu dùng số.
  • Bản địa hóa hệ thống thang đo: Phần lớn các thang đo hành vi công nghệ được xây dựng ở các nước phát triển phương Tây. Đề tài đã tiến hành điều chỉnh, hiệu chỉnh ngữ nghĩa và kiểm định độ tin cậy trong môi trường thực nghiệm tại Việt Nam, đóng góp một bộ thang đo chuẩn hóa cho các nghiên cứu tiếp theo về TMĐT đô thị.

Đóng góp về mặt thực tiễn và chính sách (Practical & Policy Implications)

  • Đối với doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến:
    • Chiến lược giá linh hoạt: Xây dựng chính sách chiết khấu, chương trình khách hàng thân thiết và tối ưu chi phí vận hành để duy trì mức giá cạnh tranh.
    • Tối ưu hóa trải nghiệm số (UI/UX): Thiết kế quy trình đặt hàng tinh gọn, tích hợp đa dạng cổng thanh toán không tiền mặt (ví điện tử, thẻ tín dụng, QR Code).
    • Quản trị rủi ro và minh bạch thông tin: Tăng cường hệ sinh thái an ninh mạng, cam kết bảo mật dữ liệu cá nhân theo quy định pháp luật và thiết lập chính sách đổi trả minh bạch để giải tỏa tâm lý lo ngại của người dùng.
    • Khai thác Marketing truyền miệng số (e-WOM): Khuyến khích khách hàng để lại đánh giá tích cực, tận dụng sức ảnh hưởng từ cộng đồng và người có tầm ảnh hưởng (KOLs/KOCs).
  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Đề xuất cơ sở thực tiễn để hoàn thiện khung pháp lý về bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng trên không gian mạng, thúc đẩy Kế hoạch tổng thể phát triển thương mại điện tử quốc gia giai đoạn 2021–2025 (Quyết định 645/QĐ-TTg) và Chiến lược Chuyển đổi số quốc gia.

Đối tượng quan tâm

Báo cáo nghiên cứu này mang lại giá trị tham khảo chuyên sâu cho nhiều nhóm đối tượng:

                            ĐỐI TƯỢNG QUAN TÂM
[ Giới Học Thuật ]        [ Doanh Nghiệp TMĐT ]        [ Cơ Quan Quản Lý ]
Nghiên cứu sinh,          Giám đốc Marketing,          Nhà hoạch định chính
giảng viên kinh tế số,    Product Manager,             sách, cơ quan bảo vệ
chuyên gia hành vi        chủ shop trực tuyến          người tiêu dùng

  1. Nhà nghiên cứu và Giảng viên học thuật:

    • Cung cấp dữ liệu thực nghiệm và tài liệu tham khảo cho các công trình nghiên cứu chuyên sâu về Quản trị Marketing, Kinh tế số, Hành vi người tiêu dùng và Hệ thống thông tin quản lý (MIS).
    • Làm tài liệu giảng dạy thực tế về phương pháp nghiên cứu định lượng (SPSS, EFA, Multiple Regression).

  2. Chuyên gia Marketing và Giám đốc Doanh nghiệp Bán lẻ/TMĐT:

    • Giúp các nhà quản trị thấu hiểu tâm lý khách hàng đô thị để phân bổ ngân sách marketing tối ưu giữa các kênh khuyến mãi, bảo mật và truyền thông mạng xã hội.
    • Hướng dẫn các nhóm phát triển sản phẩm (Product & UX Teams) cải tiến quy trình checkout và tương tác trên nền tảng số.

  3. Nhà hoạch định chính sách kinh tế - xã hội:

    • Cung cấp căn cứ thực tế về mức độ sẵn sàng số hóa và các rào cản an ninh mạng của người dân TP.HCM, hỗ trợ xây dựng chính sách thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt và bình ổn thị trường.

FAQ (Câu hỏi thường gặp)

1. Phát hiện quan trọng nhất của nghiên cứu này là gì?

Phát hiện cốt lõi là thói quen mua hàng online của người dân TP.HCM chịu tác động đồng thời bởi 5 nhân tố, trong đó Mong đợi về giá và Sự thuận tiện là động lực thúc đẩy mạnh mẽ nhất, trong khi Nhận thức rủi ro là lực cản tiêu cực duy nhất nhưng có ý nghĩa đáng kể. Điều này chứng minh người tiêu dùng đô thị vừa tìm kiếm lợi ích kinh tế và tiện ích công nghệ, vừa rất cảnh giác với các nguy cơ an ninh mạng và chất lượng hàng hóa.

2. Phương pháp nghiên cứu có điểm gì đặc biệt?

Nghiên cứu không áp dụng rập khuôn một mô hình đơn lẻ mà hợp nhất mô hình UTAUT với TAM và lý thuyết rủi ro. Quy trình phân tích dữ liệu 5 bước chặt chẽ trên SPSS (từ Cronbach's Alpha, 2 lần phân tích EFA để loại bỏ biến nhiễu, đến kiểm tra các giả định hồi quy như VIF và Durbin-Watson) đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy học thuật cao.

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

Kết quả phản ánh chính xác phân khúc người tiêu dùng trẻ (16–35 tuổi) tại khu vực đô thị phát triển như TP.HCM – nơi có hạ tầng số và dịch vụ logistics hiện đại. Tuy nhiên, khi áp dụng cho các khu vực nông thôn hoặc nhóm người tiêu dùng lớn tuổi (trên 50 tuổi), mức độ ảnh hưởng của các yếu tố (như tính dễ sử dụng hay thói quen tiền mặt) có thể có sự khác biệt nhất định.

4. Hướng nghiên cứu tiếp theo (Next Steps) có thể mở rộng là gì?

Các nghiên cứu tương lai có thể:

  • Mở rộng quy mô mẫu đa dạng hơn về khu vực địa lý (Hà Nội, Đà Nẵng, các tỉnh miền Tây) và các nhóm tuổi trung niên/cao niên.
  • Sử dụng mô hình phương trình cấu trúc bình quân bình phương bé nhất (PLS-SEM hoặc CB-SEM) để kiểm định các mối quan hệ trung gian và điều tiết (Moderating effects) như Giới tính, Thu nhập hay Tần suất mua hàng.
  • Bổ sung các biến số mới như Xu hướng Mua sắm qua Phát trực tiếp (Live Commerce), Trí tuệ Nhân tạo hỗ trợ mua sắm (AI Chatbot) và Thanh toán số trả sau (Buy Now Pay Later - BNPL).

5. Doanh nghiệp có thể ứng dụng kết quả này như thế nào để tăng doanh số?

Doanh nghiệp nên thực thi đồng bộ 3 mũi nhọn: (1) Chính sách giá minh bạch & combo ưu đãi để kích thích mua sắm; (2) Nâng cấp giao diện app/web tinh giản, tích hợp theo dõi đơn hàng thời gian thực; và (3) Cam kết bảo mật dữ liệu cá nhân, thiết lập chính sách bảo hành/đổi trả 100% để triệt tiêu nhận thức rủi ro của khách hàng.

Kết luận

Công trình nghiên cứu khoa học của sinh viên Lê Trương Hiếu và nhóm tác giả (Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã cung cấp một bức tranh toàn diện, có cơ sở thực nghiệm vững chắc về các nhân tố chi phối thói quen mua sắm trực tuyến của người dân TP.HCM. Bằng việc kết hợp các khung lý thuyết kinh điển và phương pháp định lượng chuẩn mực, đề tài đã chứng minh rằng việc nắm bắt kỳ vọng về giá, tối ưu tính tiện ích - dễ dùng và giảm thiểu rủi ro giao dịch là chìa khóa sống còn cho sự phát triển của thương mại điện tử.

Trong kỷ nguyên số hóa toàn diện, các doanh nghiệp và nhà quản trị cần chủ động chuyển đổi mô hình kinh doanh, xem trải nghiệm an toàn và tiện lợi của khách hàng làm trọng tâm để duy trì vị thế cạnh tranh bền vững trên thị trường.