Tổng quan về luận án

Sự bùng nổ của cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) cùng nền tảng công nghệ số đã tái định hình sâu sắc hành vi tiêu dùng và quy trình tiếp cận dịch vụ trong ngành du lịch - khách sạn toàn cầu. Tại Việt Nam, nghiên cứu của Công ty Criteo chỉ ra bước chuyển dịch mang tính cấu trúc: "Doanh nghiệp cần tập trung đầu tư vào các chiến lược cho di động - doanh số bán hàng ngành du lịch trên nền tảng di động có tốc độ tăng trưởng hàng năm kép là 58,1% trong giai đoạn 2013-2016 và dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng nhanh", đồng thời khẳng định "Tất cả những phản hồi đều cho biết họ đã sử dụng trình duyệt về các sản phẩm du lịch trực tuyến vì nó giúp họ tiết kiệm thời gian (72%) và dễ so sánh sản phẩm/dịch vụ hơn (69%)". Trong bối cảnh tỉnh Kiên Giang – đặc biệt là thành phố Phú Quốc – trở thành trọng điểm phát triển kinh tế du lịch biển đảo với quy mô hơn 202 khách sạn và 14.313 phòng được xếp hạng sao (trong đó Phú Quốc chiếm 119 doanh nghiệp cơ sở lưu trú), việc thấu hiểu các động lực hình thành ý định hành vi của khách hàng trước khi ra quyết định lưu trú trở thành yêu cầu cấp thiết về cả lý luận học thuật lẫn thực tiễn quản trị.

Khoảng trống nghiên cứu (research gap) cốt lõi được xác định rõ nét: đại đa số các công trình trước đây tại thị trường lưu trú Việt Nam tập trung chủ yếu vào giai đoạn hậu mãi (post-consumption) như đánh giá chất lượng dịch vụ, sự hài lòng và lòng trung thành (Parasuraman et al., 1988; Cronin & Taylor, 1992), trong khi các tiền đề tâm lý hình thành ý định sử dụng dịch vụ (pre-consumption behavioral intention) trước khi khách hàng trải nghiệm thực tế vẫn chưa được mô hình hóa toàn diện. Hơn nữa, các mô hình chấp nhận công nghệ truyền thống như TAM (Davis, 1989) hay TPB (Ajzen, 1991) chưa tích hợp đầy đủ tác động bất đối xứng của truyền miệng tiêu cực trên không gian số (Negative eWOM) và tính đổi mới cá nhân (Consumer Innovativeness) trong ngành lưu trú du lịch địa phương.

Luận án tập trung giải quyết ba câu hỏi nghiên cứu then chốt:

  • RQ1: Những nhân tố nào thuộc về nhận thức cá nhân và môi trường số tác động đến ý định sử dụng dịch vụ lưu trú của khách hàng tại các doanh nghiệp khách sạn tỉnh Kiên Giang?
  • RQ2: Chiều hướng và mức độ tác động của từng nhân tố đến ý định sử dụng dịch vụ lưu trú được lượng hóa cụ thể như thế nào trong mô hình cấu trúc tuyến tính?
  • RQ3: Có sự khác biệt mang tính cấu trúc về ý định sử dụng dịch vụ lưu trú giữa các phân khúc khách hàng theo đặc điểm nhân khẩu học và phân hạng khách sạn (1–3 sao so với 4–5 sao) hay không?

Hệ thống giả thuyết nghiên cứu bao gồm 9 giả thuyết chính (H1 đến H9) kiểm định mối quan hệ trực tiếp của 9 tiền tố độc lập (Lợi ích cảm nhận, Sự thuận tiện, Tác động xã hội, Sự ưu đãi, Động cơ hưởng thụ, Giá trị cảm nhận, Thói quen, Truyền miệng tiêu cực qua mạng, Tính đổi mới) lên biến phụ thuộc Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.

Khung lý thuyết nền tảng tích hợp Lý thuyết Hợp nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT2 - Venkatesh et al., 2012) và Lý thuyết Khuếch tán Sự đổi mới (DIT - Rogers, 2003). Về mặt đóng góp đột phá, luận án đã xây dựng mô hình giải thích được 73% tổng biến thiên của ý định sử dụng dịch vụ lưu trú ($R^2 = 0,73$), đồng thời chứng minh bằng thực nghiệm vai trò cản trở của thông tin truyền miệng tiêu cực trên mạng bên cạnh động lực thúc đẩy vượt trội từ tính đổi mới cá nhân và động cơ hưởng thụ. Nghiên cứu được thực hiện trên cỡ mẫu chính thức gồm 548 khách du lịch cá nhân tự đặt phòng tại các khách sạn từ 1 đến 5 sao trên địa bàn tỉnh Kiên Giang (tập trung tại Phú Quốc, Rạch Giá, Hà Tiên, Kiên Lương) trong khung thời gian từ tháng 10/2019 đến tháng 12/2020.

Literature Review và Positioning

Tổng quan tài liệu nghiên cứu quốc tế và trong nước cho thấy sự phát triển qua ba dòng tư tưởng học thuật chính:

  1. Dòng lý thuyết tâm lý học hành vi cổ điển: Khởi đầu từ Thuyết Hành động Hợp lý (TRA - Fishbein & Ajzen, 1975) và Thuyết Hành vi Dự định (TPB - Ajzen, 1991), nhấn mạnh vai trò của thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi.
  2. Dòng lý thuyết chấp nhận công nghệ và khuếch tán đổi mới: Bắt đầu từ Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM - Davis, 1989), DIT (Rogers, 2003) cho đến mô hình UTAUT (Venkatesh et al., 2003) và UTAUT2 (Venkatesh et al., 2012), mở rộng bổ sung động cơ hưởng thụ, giá trị cảm nhận và thói quen.
  3. Dòng nghiên cứu ứng dụng hành vi tiêu dùng trực tuyến trong du lịch - khách sạn: Các công trình thực nghiệm của Escobar-Rodriguez & Carvajal-Trujillo (2014) về hành vi đặt vé trực tuyến tại Tây Ban Nha; Che-Hui Lien et al. (2015) về ý định đặt phòng khách sạn tại Đài Loan; Filieri & McLeay (2015) về việc chấp nhận thông tin eWOM; Seo Yeon Kim et al. (2017) tại Hàn Quốc; Mohamad Amiruddin Mohamad et al. (2021) tại Malaysia; Hany E. Mohamed & Fatma M. Abdelaal (2021) tại Ai Cập; Mehak Rehman (2022) về hành vi mua sắm đa kênh.

Trong không gian học thuật này tồn tại những điểm tranh luận và mâu thuẫn lý thuyết chưa được thống nhất:

  • Tranh luận 1 (Vai trò của Tác động xã hội): Nghiên cứu của Anil Gupta & Nikita Dogra (2017) khi khảo sát ứng dụng bản đồ du lịch tại Ấn Độ chỉ ra Tác động xã hội (Social Influence) không có ý nghĩa thống kê đối với ý định hành vi ($p > 0,05$), trong khi Emma L. Slade et al. (2015) tại Anh và Đoàn Thị Thu Trang (2020) tại Việt Nam lại khẳng định Tác động xã hội là một trong những nhân tố tác động mạnh nhất.
  • Tranh luận 2 (Ảnh hưởng của Rủi ro và Đánh giá tiêu cực): Nghiên cứu của Lê Quang Hùng (2017) tại TP. Hồ Chí Minh bất ngờ ghi nhận Rủi ro mua hàng qua mạng không ảnh hưởng đến ý định mua tour trực tuyến, trong khi Qiang Ye et al. (2009) tại Trung Quốc chứng minh định lượng rằng chỉ cần giảm 10% điểm số đánh giá trực tuyến sẽ làm sụt giảm 2,8% doanh số đặt phòng khách sạn.

Luận án định vị vị trí học thuật bằng cách lấp đầy khoảng trống nghiên cứu thông qua việc tích hợp đồng thời biến số tâm lý nội tại (Tính đổi mới, Động cơ hưởng thụ, Giá trị cảm nhận, Thói quen) và biến số môi trường số tương tác (Truyền miệng tiêu cực qua mạng - EWOM, Sự thuận tiện, Sự ưu đãi, Tác động xã hội). So với nghiên cứu của Hany E. Mohamed & Fatma M. Abdelaal (2021) tại Cairo vốn chỉ khảo sát 204 khách hàng tại phân khúc 5 sao với mô hình TAM truyền thống, và nghiên cứu của Mohamad Amiruddin Mohamad et al. (2021) tại Kuala Lumpur ($n = 386$) sử dụng PLS-SEM trên nền tảng TAM tích hợp sự hưởng thụ, công trình này thiết lập một khung nghiên cứu toàn diện hơn dựa trên mô hình cấu trúc tuyến tính đồng hiệp biến (CB-SEM), kiểm định phân tích đa nhóm chuyên sâu trên cỡ mẫu lớn ($n = 548$).

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Công trình mở rộng và làm phong phú Lý thuyết Hợp nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT2 của Venkatesh et al., 2012) và Lý thuyết Khuếch tán Sự đổi mới (DIT của Rogers, 2003) trong phân khúc dịch vụ khách sạn tại các điểm đến du lịch đang phát triển. Bằng việc đưa vào hai cấu trúc khái niệm mới: Tính đổi mới của khách hàng (Consumer Innovativeness) và Truyền miệng tiêu cực qua mạng (Negative Electronic Word-of-Mouth - EWOM), mô hình nghiên cứu đã tái cấu trúc cơ chế giải thích hành vi tiêu dùng trước lưu trú.

Mô hình lý thuyết thiết lập 9 giả thuyết nghiên cứu chính:

  • H1 (+): Lợi ích cảm nhận có tác động tích cực cùng chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.
  • H2 (+): Sự thuận tiện có tác động tích cực cùng chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.
  • H3 (+): Tác động xã hội có tác động tích cực cùng chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.
  • H4 (+): Sự ưu đãi có tác động tích cực cùng chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.
  • H5 (+): Động cơ hưởng thụ có tác động tích cực cùng chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.
  • H6 (+): Giá trị cảm nhận có tác động tích cực cùng chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.
  • H7 (+): Thói quen có tác động tích cực cùng chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.
  • H8 (-): Truyền miệng tiêu cực qua mạng có tác động tiêu cực ngược chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.
  • H9 (+): Tính đổi mới có tác động tích cực cùng chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú.

Nghiên cứu tạo ra sự chuyển dịch góc nhìn (paradigm shift) từ việc xem xét hành vi chấp nhận công nghệ thuần túy mang tính kỹ thuật sang mô hình hành vi tiêu dùng du lịch số tích hợp cảm xúc hưởng thụ và cơ chế phòng vệ thông tin trước các đánh giá trực tuyến tiêu cực.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án dung hợp ba trụ cột lý thuyết: (1) Khung giá trị vị lợi và hưởng thụ từ UTAUT2, (2) Khung đặc tính cá nhân ưa chuộng đổi mới từ DIT của Rogers (2003), và (3) Lý thuyết xử lý thông tin bất đối xứng trong môi trường eWOM số hóa. Khung phân tích được xây dựng trên 9 cấu trúc khái niệm với 31 biến quan sát chuẩn hóa.

graph LR
    subgang1[Nhóm yếu tố nhận thức cá nhân] --> LI[Lợi ích cảm nhận]
    subgang1 --> DCHT[Động cơ hưởng thụ]
    subgang1 --> GTRI[Giá trị cảm nhận]
    subgang1 --> TQ[Thói quen]
    subgang1 --> INNO[Tính đổi mới]
    
    subgang2[Nhóm yếu tố tác động bên ngoài] --> TT[Sự thuận tiện]
    subgang2 --> TDXH[Tác động xã hội]
    subgang2 --> UD[Sự ưu đãi]
    subgang2 --> EWOM[Truyền miệng tiêu cực qua mạng]

    LI -- "(+) p < 0.01" --> YDINH[Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú]
    DCHT -- "(+) p < 0.01" --> YDINH
    GTRI -- "(+) p < 0.05" --> YDINH
    INNO -- "(+) p < 0.01" --> YDINH
    TDXH -- "(+) p < 0.10" --> YDINH
    EWOM -- "(-) p < 0.05" --> YDINH
    TT -. "Không có ý nghĩa" .-> YDINH
    UD -. "Không có ý nghĩa" .-> YDINH
    TQ -. "Không có ý nghĩa" .-> YDINH

Điều kiện biên (boundary conditions) của mô hình được xác lập nghiêm ngặt: Mô hình áp dụng cho đối tượng khách du lịch cá nhân tự đặt dịch vụ lưu trú (FIT - Free Independent Travelers) không qua công ty lữ hành trọn gói, và giả định loại trừ các yếu tố gián đoạn bất khả kháng ngoài ý muốn theo luận điểm của Kotler (2005, tr. 284): "nếu bỏ qua những yếu tố thuộc về hoàn cảnh bất ngờ trong quy trình ra quyết định mua hàng của khách hàng thì ý định mua sẽ được thực hiện bằng hành động mua".

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu tuân thủ lập trường bản thể luận khách quan (Objectivism) và nhận thức luận thực chứng (Positivism), kết hợp phương pháp nghiên cứu hỗn hợp tuần tự (Exploratory Sequential Mixed Methods Design). Tiến trình nghiên cứu kết hợp giữa tiếp cận định tính khám phá để hiệu chỉnh thang đo và tiếp cận định lượng khẳng định quy mô lớn.

Thiết kế nghiên cứu đa cấp (multi-group design) được thiết lập để so sánh đa chiều giữa các nhóm thuộc tính khách hàng:

  • Nhóm giới tính (Nam so với Nữ).
  • Nhóm độ tuổi (Thế hệ trẻ so với Trung niên/Cao tuổi).
  • Nhóm thu nhập (Dưới 10 triệu, 10–20 triệu, trên 20 triệu VNĐ/tháng).
  • Phân khúc khách sạn: Khách sạn phổ thông (1–3 sao) so với Khách sạn cao cấp (4–5 sao).
  • Quốc tịch khách hàng (Khách du lịch nội địa Việt Nam so với Khách du lịch quốc tế).

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình nghiên cứu được triển khai chặt chẽ qua hai giai đoạn chính:

flowchart TD
    A[Tổng quan lý thuyết & Mô hình ban đầu] --> B[Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn sâu 18 chuyên gia 70 phút/người]
    B --> C[Hiệu chỉnh thang đo nháp: 9 thành phần, 31 biến quan sát]
    C --> D[Nghiên cứu định lượng sơ bộ: Khảo sát trực tiếp n = 170]
    D --> E[Đánh giá sơ bộ thang đo qua Cronbach's Alpha & EFA trên SPSS 20.0]
    E --> F[Hoàn thiện bảng hỏi chính thức]
    F --> G[Nghiên cứu định lượng chính thức: Phát 558 phiếu, thu 548 phiếu hợp lệ]
    G --> H[Phân tích thống kê: Cronbach's Alpha, EFA, CFA, SEM trên AMOS]
    H --> I[Kiểm định Bootstrap N = 1000 & Phân tích cấu trúc đa nhóm]
    I --> J[Kết luận khoa học & Đề xuất hàm ý quản trị]

Phương pháp tam giác hóa dữ liệu (data triangulation) được áp dụng thông qua việc kết hợp đánh giá chuyên gia từ các nhà quản lý khách sạn/học giả du lịch với dữ liệu khảo sát thực tế từ du khách tại nhiều địa bàn trọng điểm (Phú Quốc, Rạch Giá, Hà Tiên). Giá trị nội dung (content validity) được hoàn thiện sau bước phỏng vấn chuyên sâu 18 chuyên gia du lịch (thời lượng trung bình 70 phút/cuộc phỏng vấn). Giá trị hội tụ (convergent validity) được xác nhận khi hệ số tải nhân tố chuẩn hóa của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5, phương sai trích trung bình (AVE) vượt ngưỡng 0,50 và độ tin cậy tổng hợp (CR) vượt ngưỡng 0,70. Giá trị phân biệt (discriminant validity) được bảo đảm khi căn bậc hai của AVE của mỗi khái niệm lớn hơn hệ số tương quan giữa khái niệm đó với các khái niệm khác trong mô hình.

Data và phân tích

Dữ liệu khảo sát chính thức thu thập thành công 558 phiếu, sau khi sàng lọc loại bỏ các phiếu không hợp lệ thu được 548 quan sát đạt chuẩn ($n = 548$). Kích thước mẫu này hoàn toàn thỏa mãn tiêu chuẩn tối thiểu theo khuyến nghị của Hair et al. (2014) với tỷ lệ quan sát trên một biến phân tích đạt xấp xỉ 17,7:1 (vượt xa mức tối thiểu yêu cầu 5:1).

Quy trình phân tích dữ liệu lượng hóa chuyên sâu:

  1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha): Tất cả 9 thành phần độc lập và 1 thành phần phụ thuộc đều đạt hệ số Alpha $> 0,70$ (dao động từ 0,782 đến 0,915), hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) của 31 biến quan sát đều $> 0,30$.
  2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Hệ số $KMO = 0,891$ (thỏa mãn $0,5 < KMO < 1$), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($p = 0,000$), tổng phương sai trích đạt $> 60%$, các biến quan sát hội tụ rõ nét vào đúng 9 cấu trúc nhân tố sau phép xoay Promax/Varimax.
  3. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA): Mô hình đo lường đạt độ tương thích cao với dữ liệu thị trường: CMIN/df $< 2,0$, chỉ số $GFI > 0,90$, $TLI > 0,90$, $CFI > 0,90$ và $RMSEA < 0,05$.
  4. Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM): Ước lượng các trọng số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$), kiểm định giá trị $p$-value và hệ số xác định $R^2$.
  5. Kiểm định độ vững (Robustness check): Sử dụng kỹ thuật tái lấy mẫu Bootstrap phi tham số với $N = 1000$ mẫu lặp lại; độ chệch (Bias) và sai số chuẩn (SE-Bias) đạt mức rất thấp, khẳng định tính ổn định và độ tin cậy tuyệt đối của các ước lượng trong mô hình cấu trúc.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) mang lại những phát hiện thực nghiệm mang tính đột phá:

  • Độ giải thích tổng thể: Chín biến tiềm ẩn trong mô hình giải thích được tới 73% tổng biến thiên ($R^2 = 0,73$) của Ý định sử dụng dịch vụ lưu trú của khách hàng đối với các doanh nghiệp khách sạn tại Kiên Giang.
  • Sáu nhân tố tác động có ý nghĩa thống kê:
    1. Tính đổi mới (INNO): Tác động cùng chiều mạnh mẽ nhất đến ý định sử dụng dịch vụ lưu trú với độ tin cậy 99% ($p < 0,01$). Khách hàng có xu hướng thích khám phá các trải nghiệm mới lạ, cơ sở lưu trú áp dụng công nghệ thông minh sẽ có ý định đặt phòng cao vượt trội.
    2. Lợi ích cảm nhận (LI): Tác động tích cực cùng chiều đến ý định sử dụng ở mức độ tin cậy 99% ($p < 0,01$). Khách hàng đánh giá cao các lợi ích thực chất về tiết kiệm thời gian, tối ưu hóa tiện ích phòng và dịch vụ gia tăng.
    3. Động cơ hưởng thụ (DCHT): Tác động tích cực cùng chiều ở độ tin cậy 99% ($p < 0,01$), khẳng định bản chất dịch vụ lưu trú du lịch gắn liền với trải nghiệm thư giãn, giải trí và cảm xúc thỏa mãn cá nhân.
    4. Giá trị cảm nhận (GTRI): Tác động tích cực cùng chiều ở độ tin cậy 95% ($p < 0,05$). Mối tương quan giữa chi phí bỏ ra và chất lượng dịch vụ nhận lại là thước đo quyết định ý định lưu trú.
    5. Tác động xã hội (TDXH): Tác động tích cực cùng chiều ở độ tin cậy 90% ($p < 0,10$), chứng minh ảnh hưởng từ người thân, bạn bè và cộng đồng xung quanh lên quyết định chọn khách sạn.
    6. Truyền miệng tiêu cực qua mạng (EWOM): Tác động tiêu cực ngược chiều đến ý định sử dụng dịch vụ lưu trú ở độ tin cậy 95% ($p < 0,05$). Đây là phát hiện then chốt: một đánh giá xấu trực tuyến về vệ sinh, thái độ phục vụ hay an ninh có sức phá hủy ý định đặt phòng mạnh hơn nhiều so với tác động của các chương trình quảng cáo truyền thống.
  • Kết quả phi trực giác (Counter-intuitive findings): Hai nhân tố Sự thuận tiện (TT) và Sự ưu đãi (UD) không cho thấy tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê trong mô hình cấu trúc tuyến tính sau cùng khi kiểm soát các biến tâm lý bậc cao. Điều này chứng minh rằng trong ngành dịch vụ lưu trú nghỉ dưỡng, khách hàng không chọn khách sạn chỉ vì khuyến mãi giảm giá đơn thuần hay vị trí thuận tiện nếu cơ sở đó thiếu giá trị cảm nhận, thiếu trải nghiệm hưởng thụ hoặc bị phản hồi tiêu cực trên mạng xã hội.
  • Phát hiện cấu trúc đa nhóm: Có sự khác biệt mang tính bản chất giữa nhóm khách sạn phổ thông (1–3 sao) và nhóm khách sạn cao cấp (4–5 sao). Ở phân khúc 4–5 sao, Động cơ hưởng thụ và Tính đổi mới đóng vai trò chi phối tuyệt đối; trong khi ở phân khúc 1–3 sao, Giá trị cảm nhận và Truyền miệng tiêu cực là hai nhân tố nhạy cảm hàng đầu.

Implications đa chiều

  • Đóng góp phát triển lý thuyết: Mở rộng thành công biên giới học thuật của UTAUT2 và DIT sang thị trường dịch vụ lưu trú tại điểm đến du lịch mới nổi, thiết lập mô hình tích hợp giữa động lực tiếp nhận đổi mới và rào cản thông tin số eWOM.
  • Đổi mới phương pháp luận: Chuẩn hóa bộ thang đo 9 thành phần gồm 31 biến quan sát có giá trị phân biệt và độ tin cậy cao, có thể tái lập và ứng dụng cho các nghiên cứu hành vi khách hàng trong ngành du lịch - khách sạn tại các tỉnh thành khác.
  • Hàm ý thực tiễn cho doanh nghiệp khách sạn:
    • Quản trị danh tiếng số (e-Reputation Management): Thiết lập quy trình phản hồi và xử lý tức thời các đánh giá tiêu cực trên các kênh OTA (Agoda, Booking.com, Traveloka, Tripadvisor) nhằm triệt tiêu hiệu ứng cản trở từ biến EWOM.
    • Cá nhân hóa trải nghiệm hưởng thụ: Thiết kế các gói dịch vụ gia tăng trải nghiệm cảm xúc (wellness, spa, ẩm thực bản địa, không gian thư giãn) nhằm kích hoạt Động cơ hưởng thụ của du khách.
    • Tích hợp công nghệ đổi mới: Ứng dụng công nghệ số như check-in tự động, khóa phòng thông minh qua smartphone, trải nghiệm thực tế ảo (VR 360) để thu hút phân khúc khách hàng có Tính đổi mới cao.
  • Hàm ý chính sách cho cơ quan quản lý nhà nước: Sở Du lịch tỉnh Kiên Giang và Trung tâm Xúc tiến Đầu tư, Thương mại và Du lịch cần xây dựng hệ sinh thái du lịch thông minh, chuẩn hóa hệ thống xếp hạng sao thực chất và thiết lập cổng thông tin phản hồi du lịch minh bạch nhằm bảo vệ thương hiệu điểm đến Phú Quốc - Kiên Giang.

Limitations và Future Research

Nghiên cứu thừa nhận một số giới hạn học thuật nhất định:

  1. Bối cảnh không gian và thời gian: Dữ liệu thu thập tập trung tại tỉnh Kiên Giang trong giai đoạn 2019–2020, thời điểm thị trường du lịch chịu tác động gián đoạn từ đại dịch Covid-19, có thể tạo ra những biến động tâm lý nhất thời của du khách.
  2. Phương pháp chọn mẫu: Áp dụng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện phi xác suất tại các cơ sở lưu trú, dù quy mô mẫu lớn ($n = 548$) nhưng tính đại diện tổng thể cho toàn bộ du khách quốc tế chưa đạt mức tối ưu tuyệt đối.
  3. Phạm vi đối tượng: Nghiên cứu giới hạn ở khách du lịch cá nhân tự đặt phòng (FIT), chưa bao quát đối tượng khách đi theo đoàn (GIT) do các công ty lữ hành quyết định nơi lưu trú.

Chương trình nghiên cứu tương lai đề xuất 5 định hướng:

  • Mở rộng kiểm định mô hình tại các trung tâm du lịch lớn khác của Việt Nam (Đà Nẵng, Nha Trang, Quảng Ninh) để đánh giá tính tổng quát hóa (generalizability).
  • Thiết kế nghiên cứu theo chiều dọc (Longitudinal Study) để theo dõi sự chuyển hóa từ "Ý định sử dụng" sang "Hành vi lưu trú thực tế" và "Hành vi đánh giá hậu mãi".
  • Bổ sung biến trung gian điều tiết (Moderating variables) như mức độ am hiểu công nghệ (Digital literacy) hoặc tần suất du lịch.
  • Ứng dụng kỹ thuật phân tích kết hợp định tính so sánh tập mờ (fsQCA) để khám phá các cấu hình nhân quả phức tạp dẫn đến ý định đặt phòng.
  • Nghiên cứu sâu hơn về tác động của các công nghệ AI tạo sinh (Generative AI) và trợ lý ảo du lịch đến quá trình tìm kiếm và hình thành ý định lưu trú.

Tác động và ảnh hưởng

  • Tác động học thuật: Cung cấp khung tham chiếu khoa học vững chắc về hành vi khách hàng trước khi sử dụng dịch vụ lưu trú; dự kiến là nguồn trích dẫn quan trọng cho các công trình nghiên cứu quản trị kinh doanh, marketing du lịch và kinh tế số tại Việt Nam.
  • Chuyển đổi ngành công nghiệp khách sạn: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm giúp các nhà điều hành khách sạn tại Kiên Giang tái cấu trúc chiến lược marketing số, chuyển trọng tâm từ cạnh tranh giá rẻ sang nâng cao giá trị trải nghiệm hưởng thụ và quản trị khủng hoảng truyền thông mạng.
  • Tác động chính sách địa phương: Hỗ trợ chính quyền tỉnh Kiên Giang trong việc hoạch định chính sách phát triển kinh tế ban đêm, du lịch thông minh và định vị thương hiệu thành phố du lịch đảo Phú Quốc đạt chuẩn quốc tế.
  • Lợi ích xã hội: Nâng cao chất lượng dịch vụ lưu trú du lịch, bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng thông qua tính minh bạch của thông tin đánh giá trực tuyến.

Đối tượng hưởng lợi

  • Nghiên cứu sinh và Giới học thuật: Tiếp cận mô hình nghiên cứu tích hợp chuẩn mực giữa UTAUT2, DIT và eWOM, kế thừa bộ thang đo 31 biến quan sát đã được kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ/phân biệt bằng CB-SEM.
  • Giám đốc điều hành & Quản trị viên khách sạn: Nắm bắt chính xác 6 đòn bẩy tâm lý thúc đẩy ý định đặt phòng của khách hàng để tối ưu hóa ngân sách tiếp thị số và thiết kế sản phẩm lưu trú khác biệt hóa.
  • Các nền tảng phân phối du lịch trực tuyến (OTA): Hoàn thiện thuật toán gợi ý điểm lưu trú và cơ chế kiểm duyệt, hiển thị đánh giá trực tuyến khách quan, minh bạch.
  • Cơ quan quản lý nhà nước về Du lịch: Có cơ sở dữ liệu khoa học để ban hành các quy chuẩn dịch vụ lưu trú thông minh và chính sách hỗ trợ chuyển đổi số ngành du lịch địa phương.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của công trình là gì? Đóng góp độc đáo nhất là việc mở rộng thành công mô hình UTAUT2 (Venkatesh et al., 2012) thông qua việc tích hợp đồng thời biến nội tại Tính đổi mới của khách hàng (Rogers, 2003) và biến rào cản ngoại cảnh Truyền miệng tiêu cực qua mạng (EWOM), giải thích thành công 73% biến thiên ý định hành vi trong bối cảnh du lịch số hóa.

2. Đổi mới phương pháp luận so với các nghiên cứu trước đây được thể hiện như thế nào? So với các nghiên cứu của Mehak Rehman (2022) và Hany E. Mohamed & Fatma M. Abdelaal (2021) vốn chỉ áp dụng hồi quy tuyến tính hoặc mô hình cấu trúc đơn thuần trên mẫu nhỏ, công trình này kết hợp quy trình hỗn hợp tuần tự: định tính chuyên gia Delphi (18 chuyên gia, 70 phút/người), kiểm định sơ bộ ($n = 170$) và khảo sát chính thức ($n = 548$), phân tích CB-SEM kết hợp kiểm định phi tham số Bootstrap ($N = 1000$) và phân tích cấu trúc đa nhóm 5 chiều.

3. Phát hiện nào mang tính bất ngờ nhất từ dữ liệu thực nghiệm? Phát hiện bất ngờ nhất là hai nhân tố truyền thống Sự thuận tiện và Sự ưu đãi không có tác động trực tiếp mang ý nghĩa thống kê đến ý định lưu trú trong mô hình SEM tổng thể. Trong khi đó, Truyền miệng tiêu cực qua mạng (EWOM) đóng vai trò như một "bộ lọc phủ quyết" – triệt tiêu ý định đặt phòng bất kể các nỗ lực khuyến mại.

4. Luận án có cung cấp giao thức tái lập nghiên cứu (Replication protocol) không? Có. Toàn bộ danh mục 31 biến quan sát chuẩn hóa, quy trình mã hóa thang đo Likert 5 điểm, thông số phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha, ma trận xoay EFA, hệ số ước lượng CFA và mô hình cấu trúc SEM đều được minh chứng chi tiết trong hệ thống bảng biểu, cho phép tái lập nghiên cứu trên các thị trường du lịch khác.

5. Chương trình nghị sự nghiên cứu 10 năm tới được phác thảo ra sao? Luận án vạch ra lộ trình nghiên cứu tập trung vào sự tích hợp của Trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) trong việc dự báo hành vi cá nhân hóa của du khách, đo lường tác động của du lịch bền vững/du lịch xanh đến ý định lưu trú và mô hình hóa hành vi khách du lịch thế hệ Gen Z trong kỷ nguyên Metaverse du lịch.

Kết luận

  1. Công trình đã hệ thống hóa và phát triển thành công mô hình lý thuyết tích hợp UTAUT2 và DIT trong việc giải thích ý định sử dụng dịch vụ lưu trú tại tỉnh Kiên Giang với hệ số giải thích $R^2 = 73%$.
  2. Xác định và lượng hóa chính xác thứ bậc tác động của 6 nhân tố có ý nghĩa thống kê: Tính đổi mới ($\beta$ dương, $p < 0,01$), Lợi ích cảm nhận ($\beta$ dương, $p < 0,01$), Động cơ hưởng thụ ($\beta$ dương, $p < 0,01$), Giá trị cảm nhận ($\beta$ dương, $p < 0,05$), Tác động xã hội ($\beta$ dương, $p < 0,10$) và Truyền miệng tiêu cực qua mạng ($\beta$ âm, $p < 0,05$).
  3. Khám phá sự khác biệt cấu trúc có ý nghĩa thống kê trong việc hình thành ý định lựa chọn giữa phân khúc khách sạn phổ thông (1–3 sao) và khách sạn cao cấp (4–5 sao).
  4. Thiết lập bộ thang đo chuẩn hóa gồm 31 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach's Alpha $> 0,70$, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt tuyệt đối qua phân tích CFA và kiểm định Bootstrap $N = 1000$.
  5. Đề xuất hệ thống giải pháp quản trị marketing số và quản trị danh tiếng trực tuyến đột phá cho các doanh nghiệp khách sạn tại địa bàn Phú Quốc, Rạch Giá, Hà Tiên.
  6. Mở ra các hướng nghiên cứu học thuật mới về chuyển đổi số du lịch, quản trị trải nghiệm cảm xúc khách hàng và hành vi tiêu dùng đa kênh tại các điểm đến du lịch biển đảo Việt Nam.