Giới thiệu dự án

Sự bùng nổ của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 đã thúc đẩy sự chuyển dịch mạnh mẽ từ các phương thức bán lẻ truyền thống sang thương mại điện tử (E-Commerce). Trong bối cảnh đó, sự xuất hiện của mô hình "Shopertainment" (mua sắm kết hợp giải trí) đã định hình lại hành vi tiêu dùng toàn cầu. Nền tảng TikTok, được phát triển bởi tập đoàn ByteDance vào năm 2016, đã nhanh chóng mở rộng quy mô trên 150 thị trường với hơn 1 tỷ người dùng hoạt động hàng tháng (Monthly Active Users - MAU). Tại Việt Nam, tính năng TikTok Shop ra mắt năm 2022 đã tạo nên bước ngoặt lớn với hơn 13 triệu người dùng thuộc thế hệ Gen Z mỗi tháng, ghi nhận mức tăng trưởng thị phần giao dịch đạt 25% ngay trong quý 1/2023 so với quý 4/2022.

Gen Z (những người sinh từ năm 1997 đến 2012) là nhóm người tiêu dùng bản địa kỹ thuật số (Digital Natives), có đặc trưng tiếp nhận thông tin nhanh, coi trọng tính tương tác trực quan và dễ bị tác động bởi các nội dung lan truyền (viral content) của các nhà sáng tạo nội dung (KOLs/KOCs). Tuy nhiên, các doanh nghiệp và nhà bán lẻ trực tuyến tại Việt Nam đang đối mặt với bài toán tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi từ việc xem video/livestream sang hành vi thanh toán thực tế do sự thiếu hụt các nghiên cứu định lượng chuyên sâu về hành vi tiêu dùng đa kênh tích hợp.

[Kích thích Marketing: Live Commerce / Video Algorithm]
[Mô hình Black Box của Kotler: Nhận thức & Tâm lý Gen Z]
[Ý định mua hàng (Purchase Intention - PI)]

Đề tài khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Kinh doanh Quốc tế: "Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của Thế hệ Z trên nền tảng TikTok Shop tại Thành phố Hồ Chí Minh" (A Study on Factors Impacting the Purchase Intention of Generation Z on the TikTok Shop Platform in Ho Chi Minh City) do sinh viên Đào Diễm Trinh thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Phan Như Ngọc tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (HCMUTE) được triển khai nhằm giải quyết trực tiếp vấn đề này.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

  1. Xác định các nhân tố cấu thành: Hệ thống hóa các yếu tố cốt lõi thuộc môi trường thương mại mạng xã hội tác động đến ý định mua hàng của Gen Z.
  2. Xây dựng và hiệu chỉnh thang đo: Thích ứng các mô hình lý thuyết chấp nhận công nghệ vào đặc thù nền tảng mua sắm giải trí tại TP.HCM.
  3. Đo lường mức độ tác động: Đánh giá định lượng cường độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc (Ý định mua sắm).
  4. Đề xuất hàm ý quản trị: Cung cấp chiến lược tối ưu hóa kênh bán hàng TikTok Shop cho các doanh nghiệp bán lẻ và nhà tiếp thị số.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Không gian: Địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh – trung tâm kinh tế năng động có tỷ lệ thâm nhập mua sắm qua mạng xã hội cao nhất cả nước.
  • Thời gian: Dữ liệu được thu thập và xử lý trong giai đoạn từ tháng 09/2023 đến tháng 11/2023.
  • Đối tượng: Người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z (độ tuổi từ 11 đến 26 tuổi) đã từng có trải nghiệm tiếp cận hoặc mua sắm trực tiếp trên TikTok Shop.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu hành vi tiêu dùng trực tuyến đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển với các khung lý thuyết nền tảng như Thuyết hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action của Fishbein & Ajzen, 1975), Thuyết hành vi có kế hoạch (TPB - Theory of Planned Behavior của Ajzen, 1991) và Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model của Davis, 1989). Dưới đây là bảng tổng hợp các công trình nghiên cứu tiền đề:

Tác giả & Năm Mô hình ứng dụng Cỡ mẫu & Bối cảnh Biến số trọng tâm Kết quả chính
See Siew Sin et al. (2012) TAM, TRA $N = 297$ sinh viên (Malaysia) PEOU, PU, Chuẩn chủ quan (SN) PU có tác động tích cực lớn nhất đến ý định mua sắm mạng xã hội.
Toan Do & Cuong Nguyen (2019) TAM mở rộng $N = 349$ người tiêu dùng (Việt Nam) PEOU, PU, Bảo mật giao dịch Nhận thức hữu ích và an toàn thanh toán chi phối trực tiếp hành vi.
Phuong Viet & Le Hoang (2020) TRA, TPB $N = 300$ khách hàng Lazada (TP.HCM) Sự tiện lợi, Niềm tin, Rủi ro cảm nhận Niềm tin thúc đẩy mạnh mẽ, Rủi ro cảm nhận (PR) mang hệ số tác động âm (-).
Mulatu Tilahun Gelaw et al. (2023) PLS-SEM $N = 100$ kỹ sư tốt nghiệp (Ethiopia) Thiết kế Web, PU, PEOU, Trust, SN Giao diện nền tảng số và chuẩn chủ quan quyết định ý định chi tiêu.

Khoảng trống nghiên cứu (Research Gap): Đa số các nghiên cứu trước đây chỉ khảo sát trên các sàn thương mại điện tử truyền thống (Shopee, Lazada, Tiki) với giao diện tìm kiếm dạng lưới (Grid layout), chưa đánh giá toàn diện hành vi mua sắm bốc đồng (Impulsive buying) trên các video thuật toán ngắn và luồng livestream trực tiếp của TikTok Shop.

Thiết kế hệ thống thang đo và mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu chính thức được xây dựng gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với tổng cộng 20 biến quan sát chuẩn hóa (Likert 5 điểm: 1 - Hoàn toàn không đồng ý đến 5 - Hoàn toàn đồng ý):

Bảng cấu trúc biến số nghiên cứu chính thức (Official Research Scale)

1. Nhận thức dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEOU):
   - PEOU1: Giao diện thao tác và quy trình mua sắm trên TikTok Shop rất dễ hiểu.
   - PEOU2: Dễ dàng so sánh các đặc tính, thuộc tính giữa các sản phẩm trên TikTok Shop.
   - PEOU3: Thao tác đặt hàng và hoàn tất đơn sắm trên TikTok Shop rất đơn giản, không tốn nhiều nỗ lực tâm lý.

2. Nhận thức hữu ích (Perceived Usefulness - PU):
   - PU1: Mua sắm qua TikTok Shop giúp tôi tiết kiệm thời gian tìm kiếm.
   - PU2: Mua hàng trên TikTok Shop giúp tôi tiết kiệm chi phí di chuyển thực tế.
   - PU3: Nền tảng TikTok Shop cung cấp nhiều voucher khuyến mãi và ưu đãi hấp dẫn.

3. Niềm tin (Trust - TR):
   - TR1: TikTok Shop là một nền tảng thương mại đáng tin cậy để mua hàng online.
   - TR2: TikTok Shop cung cấp thông tin trung thực về sản phẩm đăng bán.
   - TR3: Nền tảng tuân thủ đúng các chính sách cam kết, giao nhận và đổi trả hàng.
   - TR4: TikTok Shop luôn nỗ lực hành động vì quyền lợi tối ưu của người mua.

4. Chuẩn chủ quan (Subjective Norm - SN):
   - SN1: Những người có ảnh hưởng đến tôi khuyến khích tôi mua hàng trên TikTok Shop.
   - SN2: Phương tiện truyền thông đại chúng tác động tích cực đến việc tôi lựa chọn TikTok Shop.
   - SN3: Tôi dùng TikTok Shop vì bạn bè và những người xung quanh tôi đều sử dụng.
   - SN4: Các đánh giá tích cực từ những người mua trước thúc đẩy tôi đưa ra quyết định mua sắm.

5. Nhận thức rủi ro (Perceived Risk - PR):
   - PR1: Việc cung cấp thông tin cá nhân và tài khoản thanh toán trên TikTok Shop tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn.
   - PR2: Thời gian chờ nhận hàng thực tế từ các gian hàng TikTok Shop có thể bị kéo dài.
   - PR3: Chất lượng sản phẩm khi nhận về có thể không đúng như kỳ vọng hoặc video quảng cáo.

6. Ý định mua sắm (Purchase Intention - PI - Biến phụ thuộc):
   - PI1: Tôi nảy sinh nhu cầu mua hàng ngay khi nhìn thấy video quảng cáo trên TikTok Shop.
   - PI2: Tôi có dự định sẽ tiếp tục mua sắm trên TikTok Shop trong thời gian tới.
   - PI3: Tôi sẵn sàng giới thiệu cho bạn bè, người thân cùng trải nghiệm mua sắm trên TikTok Shop.

Phương pháp luận nghiên cứu (Methodology)

Nghiên cứu ứng dụng quy trình tiếp cận hỗn hợp gồm 2 giai đoạn chính:

[Xác định vấn đề & Tổng quan tài liệu]
[Nghiên cứu Định tính: Phỏng vấn tay đôi (Dyadic) N=10]
[Hiệu chỉnh Thang đo từ 24 biến ➔ 20 biến chính thức]
[Khảo sát Định lượng Google Forms N=452 (206 mẫu hợp lệ)]
[Xử lý dữ liệu định lượng bằng IBM SPSS Statistics 20.0]
  • Quy mô mẫu định lượng: Dựa theo công thức của Hair et al. (1998), kích thước mẫu tối thiểu được tính theo tỷ lệ biến quan sát: $$N \ge 5 \times m = 5 \times 20 = 100 \text{ mẫu}$$ Trong nghiên cứu thực tế, tác giả đã thu thập tổng cộng 452 phiếu khảo sát, sau quá trình sàng lọc làm sạch dữ liệu đã giữ lại 206 mẫu hợp lệ, đáp ứng hoàn toàn điều kiện về độ tin cậy thống kê lớn hơn gấp đôi ngưỡng tiêu chuẩn tối thiểu.

Triển khai thực nghiệm và Kết quả phân tích

Phân tích độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha

Thang đo được đánh giá đạt tiêu chuẩn khoa học khi thỏa mãn hai điều kiện: Hệ số $\alpha \ge 0.60$ và Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0.30$. Dữ liệu sau khi xử lý trên phần mềm SPSS 20.0 cho thấy toàn bộ các thang đo đều có độ tin cậy cao:

Nhóm biến số Số biến quan sát Cronbach's Alpha ($\alpha$) Tương quan biến - tổng nhỏ nhất Đánh giá kỹ thuật
Nhận thức dễ sử dụng (PEOU) 3 $0.824$ $0.628$ Thang đo đạt độ tin cậy rất tốt
Nhận thức hữu ích (PU) 3 $0.789$ $0.574$ Thang đo đạt độ tin cậy tốt
Niềm tin (TR) 4 $0.856$ $0.651$ Thang đo đạt độ tin cậy cao
Chuẩn chủ quan (SN) 4 $0.812$ $0.589$ Thang đo đạt chuẩn (sau lần hiệu chỉnh)
Nhận thức rủi ro (PR) 3 $0.778$ $0.542$ Thang đo đạt độ tin cậy tốt
Ý định mua sắm (PI) 3 $0.841$ $0.663$ Thang đo biến phụ thuộc đạt độ tin cậy cao

Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)

Phân tích EFA được áp dụng cho toàn bộ 17 biến quan sát độc lập bằng phương pháp trích Principal Axis Factoring kết hợp phép quay vuông góc Varimax:

# Tiêu chuẩn kiểm định EFA trên SPSS Statistics
EFA_STANDARDS = {
    "KMO_Index": "0.5 <= KMO <= 1.0",
    "Bartlett_Sig": "p-value < 0.05",
    "Eigenvalue": "> 1.0",
    "Total_Variance_Explained": "> 50.0%",
    "Factor_Loading": ">= 0.50"
}
  • Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Đạt $0.845 > 0.5$, chứng minh dữ liệu hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố.
  • Kiểm định Bartlett’s: Giá trị thống kê $\text{Sig.} = 0.000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, cho thấy các biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ.
  • Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): Đạt $64.32% > 50%$, khẳng định 5 nhân tố trích xuất giải thích được $64.32%$ sự biến thiên của dữ liệu gốc.
  • Trị số Eigenvalue: Nhân tố thứ 5 có giá trị dừng Eigenvalue đạt $1.218 > 1.0$. Tất cả các hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn $0.55$, không xuất hiện hiện tượng tải chéo vi phạm cấu trúc thang đo.

Mô hình Hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression)

Phương trình hồi quy tổng quát biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và ý định mua hàng:

$$PI = \beta_0 + \beta_1 \cdot PEOU + \beta_2 \cdot PU + \beta_3 \cdot TR + \beta_4 \cdot SN + \beta_5 \cdot PR + \epsilon$$

Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Giả thuyết Mối quan hệ kỳ vọng Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa ($B$) Hệ số Beta chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị kiểm định $t$ Mức ý nghĩa ($\text{Sig.}$) Hệ số phóng đại phương sai (VIF) Kết luận kiểm định
H1 $\text{PEOU} \to \text{PI} \ (+)$ $0.342$ $\mathbf{0.328}$ $4.892$ $0.000$ $1.342$ Chấp nhận ($p < 0.05$)
H2 $\text{PU} \to \text{PI} \ (+)$ $0.215$ $\mathbf{0.204}$ $3.115$ $0.002$ $1.412$ Chấp nhận ($p < 0.05$)
H3 $\text{TR} \to \text{PI} \ (+)$ $0.258$ $\mathbf{0.246}$ $3.678$ $0.000$ $1.385$ Chấp nhận ($p < 0.05$)
H4 $\text{SN} \to \text{PI} \ (+)$ $0.184$ $\mathbf{0.179}$ $2.784$ $0.006$ $1.276$ Chấp nhận ($p < 0.05$)
H5 $\text{PR} \to \text{PI} \ (-)$ $-0.162$ $\mathbf{-0.158}$ $-2.451$ $0.015$ $1.189$ Chấp nhận ($p < 0.05$) 
[Chỉ số Đánh giá Mô hình Hồi quy]

Phương trình hồi quy chuẩn hóa: $$PI = 0.328 \cdot PEOU + 0.246 \cdot TR + 0.204 \cdot PU + 0.179 \cdot SN - 0.158 \cdot PR$$

Đổi mới và Đóng góp khoa học

  1. Hiệu chỉnh mô hình lý thuyết cho định dạng Shopertainment: Kết hợp thành công các biến từ mô hình TAM (Davis), TRA (Fishbein & Ajzen) và bổ sung biến kiểm soát Nhận thức rủi ro (Perceived Risk) phù hợp với trải nghiệm mua sắm video ngắn.
  2. Khám phá mức độ chi phối vượt trội của PEOU ($\beta = 0.328$): Khác với các nền tảng thương mại truyền thống nơi tính hữu ích (PU) chiếm vị trí số 1, trên TikTok Shop, thế hệ Gen Z ưu tiên sự tinh gọn, mượt mà trong luồng thao tác "1-Click Checkout" và so sánh giá tức thì.
  3. Phát hiện tác động của yếu tố tâm lý xã hội (SN) và rủi ro (PR): Phản ánh chính xác xu hướng tin tưởng vào đánh giá cộng đồng (KOL/KOC reviews) và nỗi e ngại về tính chính xác của sản phẩm thực tế so với hình ảnh trên video.

Ứng dụng thực tế và Triển khai chiến lược

Dựa trên kết quả hồi quy định lượng, đề tài xây dựng bộ giải pháp hành động dành cho các nhà quản trị doanh nghiệp bán lẻ và đội ngũ vận hành kênh TikTok Shop:

[1. Tối ưu UX/UI & Giỏ hàng]   [2. Xây dựng Niềm tin & CSR] [3. Quản trị Rủi ro & Vận hành]

1. Nâng cao Nhận thức dễ sử dụng (PEOU - Ưu tiên hàng đầu $\beta = 0.328$)

  • Tích hợp tính năng ghim sản phẩm chính xác theo thời gian thực (Live-tagging) trên từng phân cảnh video, hạn chế tình trạng khách hàng phải tự tìm mã SKU trong giỏ hàng tổng.
  • Thiết kế hình ảnh mô tả sản phẩm theo chuẩn kích thước điện thoại dọc ($9:16$) với các bảng so sánh kích thước/công năng trực quan, giúp người mua đưa ra quyết định trong dưới 15 giây.

2. Củng cố Niềm tin nền tảng (Trust - $\beta = 0.246$)

  • Đẩy mạnh chương trình định danh gian hàng chính hãng (TikTok Shop Mall) thông qua huy hiệu xác thực và cam kết bồi hoàn nếu phát hiện hàng giả.
  • Tối ưu hóa hệ sinh thái nội dung đánh giá: Khuyến khích người mua chụp ảnh/quay clip nhận hàng thực tế bằng việc tặng điểm tích lũy hoặc mã giảm giá cho đơn hàng kế tiếp.

3. Tối ưu Giá trị sử dụng & Khuyến mãi (PU - $\beta = 0.204$)

  • Thiết lập cơ chế tự động áp dụng mã ưu đãi vận chuyển (Freeship Xtra) trực tiếp tại bước tính tổng tiền, hạn chế tỷ lệ hủy đơn hàng do chi phí vận chuyển phát sinh cao.
  • Tổ chức các sự kiện khuyến mãi chớp nhoáng (Flash Sale) trong các khung giờ vàng livestream có sự tương tác trực tiếp của nhà sáng tạo nội dung.

4. Kiểm soát và Triệt tiêu Nhận thức rủi ro (PR - $\beta = -0.158$)

  • Thiết lập quy trình đổi trả hàng tự động thông minh: Cho phép khách hàng yêu cầu trả hàng - hoàn tiền chỉ qua 2 bước chụp ảnh xác nhận trên ứng dụng.
  • Tăng cường bảo mật đa lớp cho các liên kết thanh toán qua ví điện tử (MoMo, ZaloPay) và thẻ ngân hàng nhằm tạo tâm lý an tâm tuyệt đối khi cấp quyền truy cập.

Hạn chế và Hướng phát triển

[Hạn chế hiện tại]                                        [Hướng phát triển tương lai]
  1. Phương pháp chọn mẫu: Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (thuận tiện), dẫn đến cơ cấu mẫu chưa phủ kín hoàn toàn các phân khúc thu nhập và nghề nghiệp chi tiết của toàn bộ thanh thiếu niên.
  2. Kỹ thuật phân tích: Mô hình hồi quy tuyến tính OLS chỉ kiểm định các mối quan hệ trực tiếp. Các nghiên cứu tiếp theo có thể ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM để phân tích các biến trung gian (như Giá trị cảm xúc - Hedonic Value, Tương tác xã hội - Interactivity) và biến điều tiết (Moderator: Giới tính, Tần suất online).

Đối tượng hưởng lợi từ đề tài

  • Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp luận nghiên cứu kết hợp (Mixed Methods), quy trình thiết kế bảng hỏi, kiểm định EFA và hồi quy đa biến trên SPSS.
  • Doanh nghiệp bán lẻ & Nhà bán hàng (Sellers): Nắm bắt các trọng số tác động để phân bổ ngân sách marketing hợp lý giữa chi phí chạy ads, voucher giảm giá và chi phí thuê KOC/KOL.
  • Chuyên viên Marketing & E-Commerce Strategy: Ứng dụng các chỉ số định lượng vào việc tối ưu hành trình trải nghiệm khách hàng (Customer Journey) trên các kênh Social Commerce.

Câu hỏi thường gặp

1. Cần điều kiện kỹ thuật gì để áp dụng mô hình nghiên cứu này cho các nền tảng khác như Shopee Live hay Facebook Reels?

Bộ công cụ thang đo hoàn toàn có thể tái sử dụng cho các nền tảng video ngắn khác. Bạn chỉ cần thực hiện bước nghiên cứu định tính sơ bộ (Focus Group hoặc Phỏng vấn sâu từ 5–10 người) để điều chỉnh các từ khóa nhận diện tính năng (ví dụ: thay TikTok Shop bằng Shopee Live hoặc Reels) trước khi chạy phân tích EFA.

2. Vì sao biến Nhận thức dễ sử dụng (PEOU) lại có trọng số tác động cao hơn Nhận thức hữu ích (PU)?

Đối với thế hệ Gen Z, sự kiên nhẫn khi lướt mạng xã hội là rất thấp. Trải nghiệm xem video liền mạch kết hợp mua sắm mà không phải chuyển đổi ứng dụng bên thứ ba (Third-party redirection) tạo ra kích thích tâm lý mạnh mẽ hơn so với việc chỉ đơn thuần tìm kiếm sản phẩm rẻ.

3. Làm thế nào để kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến khi thêm nhiều biến số mới vào mô hình?

Cần giám sát chặt chẽ hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor). Khi $\text{VIF} < 2.0$ (và tuyệt đối $< 10.0$), mô hình hoàn toàn không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến và các biến độc lập đảm bảo tính phân biệt.

4. Tỷ lệ giải thích $R^2$ hiệu chỉnh đạt $57.3%$ có đủ độ tin cậy trong kinh doanh không?

Trong nghiên cứu khoa học xã hội và hành vi tiêu dùng, giá trị $R^2$ hiệu chỉnh dao động từ $50%$ đến $70%$ được đánh giá là rất tốt, chứng minh phần lớn quyết định mua sắm của Gen Z đã được bao quát bởi 5 nhân tố trong mô hình.

5. Chi phí triển khai chiến lược giảm thiểu Rủi ro (PR) cho nhà bán hàng nhỏ là bao nhiêu?

Nhà bán hàng không nhất thiết phải đầu tư hạ tầng tốn kém. Việc quay video quy trình đóng gói hàng thật, cập nhật trạng thái đơn hàng tức thì và công khai chính sách kiểm hàng khi nhận là các giải pháp hoàn toàn miễn phí nhưng giúp giảm thiểu hơn $60%$ rủi ro cảm nhận của khách hàng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của Thế hệ Z trên nền tảng TikTok Shop tại Thành phố Hồ Chí Minh" của tác giả Đào Diễm Trinh đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đề ra. Thông qua việc phân tích dữ liệu thực nghiệm từ 206 đáp viên bằng phần mềm SPSS 20.0, đề tài đã chứng minh một cách khoa học rằng: Nhận thức dễ sử dụng ($\beta = 0.328$) và Niềm tin ($\beta = 0.246$) là hai đòn bẩy quan trọng nhất thúc đẩy hành vi mua sắm của giới trẻ trên nền tảng TikTok Shop, trong khi Nhận thức rủi ro ($\beta = -0.158$) là rào cản chính cần được giải tỏa.

Kết quả này không chỉ đóng góp giá trị học thuật vào hệ thống lý thuyết thương mại điện tử thế hệ mới mà còn là cẩm nang thực thi chiến lược hữu ích giúp các doanh nghiệp bứt phá doanh số trên thị trường kinh doanh số đầy tiềm năng tại Việt Nam.