Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến qua TikTok của sinh viên Hà Nội" do sinh viên Nguyễn Thị Mai Linh thực hiện (chuyên ngành Kinh tế chính trị, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội, dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Phạm Thị Hồng Điệp, năm 2023) tập trung giải quyết bài toán thực nghiệm về hành vi tiêu dùng của giới trẻ trên nền tảng thương mại kết hợp giải trí (shopper-tainment).

Bối cảnh thực tiễn được tác giả nêu rõ thông qua các chỉ số phát triển kinh tế số tại Việt Nam: hơn 75% dân số sử dụng Internet, khoảng 44% người dùng mạng xã hội tham gia mua sắm trực tuyến, thời gian truy cập Internet trung bình đạt 6,38 giờ/ngày (trong đó 58,2% người dùng sử dụng Internet để mua hàng). Sách Trắng Thương mại điện tử năm 2022 dự báo số lượng người tiêu dùng mua sắm trực tuyến tại Việt Nam chạm mốc 60 triệu người, với giá trị mua sắm trung bình đạt 260–285 USD/người/năm. Trong bối cảnh các sàn truyền thống như Shopee, Lazada cạnh tranh gay gắt, TikTok Shop bùng nổ như một hiện tượng bán lẻ. Số liệu thống kê từ nền tảng Metric vào tháng 11/2022 cho thấy doanh số TikTok Shop đạt 1.698 tỷ đồng với 13 triệu sản phẩm được tiêu thụ từ 32.000 nhà bán hàng; trung bình mỗi ngày tạo ra doanh thu 56,6 tỷ đồng với 434.000 sản phẩm được bán ra, giá trị đơn hàng bình quân 130.000 đồng. Đáng chú ý, phân khúc hàng hóa dưới 100.000 đồng chiếm tỷ trọng doanh thu cao nhất (39%, tương ứng 647 tỷ đồng/tháng), tiếp cận trực diện nhóm khách hàng có ngân sách hạn chế như sinh viên.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định cụ thể:

  1. Mục tiêu chung: Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hà Nội; xây dựng và kiểm định mô hình lý thuyết; cung cấp luận cứ khoa học cho các giải pháp của doanh nghiệp và kiến nghị chính sách của cơ quan quản lý Nhà nước.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Thứ nhất, nhận diện và đo lường mức độ tác động của từng yếu tố đến hành vi mua sắm qua TikTok Shop của sinh viên Hà Nội.
    • Thứ hai, đề xuất các nhóm giải pháp quản trị kinh doanh giúp doanh nghiệp tối ưu hóa doanh thu và gia tăng trải nghiệm người dùng.
    • Thứ ba, đề xuất kiến nghị đối với Nhà nước nhằm hoàn thiện khung pháp lý và bảo đảm môi trường mạng an toàn, văn minh.
    • Thứ tư, đưa ra các khuyến nghị thiết thực cho sinh viên nhằm tiêu dùng thông minh, an toàn trên nền tảng số.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu được xác lập như sau:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến quyết định và hành vi mua sắm trực tuyến qua TikTok Shop của sinh viên.
  • Phạm vi nội dung: Tập trung vào mô hình thương mại điện tử Doanh nghiệp tới Khách hàng (B2C), khảo sát 7 nhóm yếu tố độc lập gồm Chất lượng sản phẩm (SP), Chất lượng dịch vụ (DV), Giá sản phẩm (GC), Người có tầm ảnh hưởng KOL/KOC (KOL), Yếu tố xã hội (XH), Nhận thức rủi ro (RR), Nhận thức sự tin tưởng (TT) và biến phụ thuộc Hành vi mua hàng (HV).
  • Phạm vi không gian: Khảo sát sinh viên đang theo học tại 4 cơ sở giáo dục đại học lớn trên địa bàn thành phố Hà Nội, bao gồm: Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Công nghiệp Hà Nội và Học viện Nông nghiệp Việt Nam / Học viện Lâm nghiệp.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu khảo sát sơ cấp được thu thập trong khoảng thời gian từ ngày 01/03/2023 đến ngày 01/05/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận thiết lập khung phân tích dựa trên sự kết hợp giữa các lý thuyết hành vi người tiêu dùng kinh điển và các nghiên cứu thực nghiệm đương đại về thương mại điện tử:

  • Khung lý thuyết nền tảng:
    • Lý thuyết hành vi người tiêu dùng và mô hình 5 bước ra quyết định của Philip Kotler, Wong, Saunders và Armstrong (2005): Quá trình mua sắm trải qua các giai đoạn: Nhận biết nhu cầu $\rightarrow$ Tìm kiếm thông tin $\rightarrow$ Đánh giá và lựa chọn giải pháp $\rightarrow$ Quyết định mua sắm $\rightarrow$ Hành vi sau mua; chịu sự chi phối bởi 4 nhóm yếu tố: Văn hóa, Xã hội, Cá nhân và Tâm lý.
    • Thuyết Nhận thức Rủi ro (Theory of Perceived Risk - TPR) do Raymond Bauer khởi xướng năm 1960: Giải thích sự e ngại về tổn thất tài chính, công năng, tâm lý khi thực hiện giao dịch gián tiếp.
    • Thuyết Hành vi Dự định (Theory of Planned Behavior - TPB): Được tích hợp để luận giải tác động của chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi.
    • Khái niệm thương mại điện tử B2C theo chuẩn phân loại của Bộ Công Thương và các định nghĩa học thuật của Haübl & Trifts.

Phương pháp nghiên cứu được triển khai theo quy trình định lượng chặt chẽ:

Xác định vấn đề nghiên cứu
Tổng quan lý thuyết & đề xuất mô hình (8 nhóm giả thuyết H1–H8)
Thiết kế bảng hỏi khảo sát (32 biến quan sát, thang đo Likert 5 điểm)
Thu thập dữ liệu sơ cấp trực tuyến (N = 202 mẫu hợp lệ)
Xử lý dữ liệu trên SPSS 26.0:
Thảo luận kết quả & Đề xuất giải pháp, kiến nghị
  • Quy mô mẫu và kỹ thuật chọn mẫu: Mẫu được thu thập bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện ngẫu nhiên thông qua biểu mẫu trực tuyến. Theo tiêu chuẩn mẫu của Bollen (1989), tỷ lệ kích thước mẫu tối thiểu so với biến quan sát là 5:1. Mô hình ban đầu có 32 biến quan sát, đòi hỏi tối thiểu 160 mẫu; cỡ mẫu thực tế thu được đạt $N = 202$ quan sát hợp lệ, đáp ứng tốt yêu cầu phân tích thống kê.
  • Quy trình xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS 26.0:
    • Kiểm định Cronbach's Alpha: Đánh giá tính nhất quán nội tại của thang đo, yêu cầu hệ số Alpha $\ge 0,6$ và hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0,3$.
    • Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis, phép quay vuông góc Varimax, tiêu chuẩn Eigenvalue $> 1$, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $> 0,5$, chênh lệch hệ số tải giữa các nhân tố $> 0,3$, tổng phương sai trích (Total Variance Explained) $> 50%$, chỉ số $KMO \ge 0,5$ và kiểm định Bartlett có giá trị $Sig. < 0,05$.
    • Phân tích tương quan Pearson và Hồi quy OLS: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF $< 2$), kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin–Watson ($dL < d < 4 - dU$).
    • Kiểm định ANOVA và Levene Test: Kiểm tra sự khác biệt về hành vi mua theo các biến nhân khẩu học (giới tính, năm học, thu nhập, chi tiêu).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Lý thuyết về hành vi mua hàng và thương mại điện tử

Chương 1 hệ thống hóa toàn bộ các định nghĩa khoa học về thương mại điện tử và hành vi khách hàng. Tác giả phân loại 9 hình thái thương mại điện tử dựa trên sự tương tác giữa Chính phủ (G), Doanh nghiệp (B) và Khách hàng (C), trong đó tập trung chi tiết vào mô hình B2C. Khóa luận phân tích chuyên sâu mô hình hành vi mua sắm của Philip Kotler et al. (2005), phân định rõ vai trò giữa "người mua hàng" (buyer) và "người tiêu dùng cuối cùng" (consumer). Chương này cũng điểm lại thực trạng thị trường thương mại điện tử Việt Nam từ giai đoạn 2008 đến 2022, đồng thời lập luận về các ưu điểm (tiết kiệm chi phí, tính linh hoạt 24/7, khả năng so sánh giá nhanh chóng) và nhược điểm (rủi ro bảo mật thông tin, bất cân xứng chất lượng sản phẩm, rào cản thanh toán trực tuyến).

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết việc mô hình hóa các giả thuyết nghiên cứu và quy trình thao tác hóa khái niệm. Tác giả đề xuất 8 nhóm giả thuyết chính:

  • H1a, H1b, H1c, H1d: Giới tính, năm học, độ tuổi, chi tiêu có ảnh hưởng đến hành vi mua hàng.
  • H2: Chất lượng sản phẩm tác động tích cực đến hành vi mua hàng.
  • H3: Chất lượng dịch vụ tác động tích cực đến hành vi mua hàng.
  • H4: Giá sản phẩm tác động tích cực đến hành vi mua hàng.
  • H5: KOL, KOC (người có tầm ảnh hưởng) tác động tích cực đến hành vi mua hàng.
  • H6: Yếu tố xã hội tác động tích cực đến hành vi mua hàng.
  • H7: Nhận thức về rủi ro tác động tiêu cực đến hành vi mua hàng.
  • H8: Nhận thức về sự tin tưởng tác động tích cực đến hành vi mua hàng.

Tác giả thiết kế bảng câu hỏi gồm 32 biến quan sát đo lường trên thang Likert 5 điểm, xây dựng quy trình nghiên cứu chuẩn qua 6 bước từ khảo sát sơ bộ đến phân tích dữ liệu chuyên sâu trên SPSS 26.0.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu, phân tích và thảo luận

Chương 3 công bố chi tiết các kết quả phân tích thống kê mô tả và thống kê suy luận từ mẫu $N = 202$:

1. Cơ cấu nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu:

  • Giới tính: Nữ chiếm 54% (108 sinh viên), Nam chiếm 44% (88 sinh viên), Giới tính khác chiếm 2% (4 sinh viên).
  • Năm học: Sinh viên năm ba chiếm tỷ trọng lớn nhất với 30,5%; sinh viên năm cuối chiếm 26,5%; sinh viên năm nhất chiếm 26,0%; sinh viên năm hai chiếm 20,5%.
  • Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội chiếm 33,5%; Đại học Bách khoa Hà Nội chiếm 22,5%; Đại học Công nghiệp Hà Nội chiếm 23,0%; Học viện Nông nghiệp / Lâm nghiệp chiếm 21,0%.
  • Thu nhập bình quân/tháng: Dưới 1–2 triệu đồng (23,0%); từ 2–3 triệu đồng (29,5%); từ 3–5 triệu đồng (31,0%); trên 5 triệu đồng (16,5%).
  • Chi tiêu bình quân/tháng: Dưới 1–2 triệu đồng (29,2%); từ 2–3 triệu đồng (34,2%); từ 3–5 triệu đồng (26,2%); trên 5 triệu đồng (10,4%).

2. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha): Toàn bộ 32 biến quan sát thuộc 8 nhóm thang đo đều đạt hệ số tin cậy vượt ngưỡng quy định: thấp nhất là thang đo Yếu tố xã hội ($\alpha = 0,772$), cao nhất là Chất lượng dịch vụ ($\alpha = 0,832$), thang đo Hành vi mua hàng đạt $\alpha = 0,724$. Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0,3.

3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):

  • EFA lần 1: Phát hiện 3 biến quan sát không đạt giá trị phân biệt do có hệ số tải lớn hơn 0,5 xuất hiện đồng thời trên 2 nhân tố và khoảng chênh lệch tải nhân tố nhỏ hơn 0,3, gồm: DV5 (thuộc thang đo Dịch vụ), RR1 (thuộc thang đo Rủi ro), và KOL2 (thuộc thang đo KOL/KOC). Tác giả tiến hành loại bỏ 3 biến này.
  • EFA lần 2: Phân tích lại 29 biến quan sát (gồm 26 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc). Kết quả cho thấy: Hệ số $KMO = 0,834 > 0,5$; kiểm định Bartlett có giá trị $Sig. = 0,000 < 0,05$; trích được 7 nhân tố độc lập tại điểm dừng $Eigenvalue = 1,309 > 1$; tổng phương sai trích đạt $64,569% > 50%$.

4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội và kiểm định giả thuyết: Mô hình hồi quy đạt độ thích hợp cao với hệ số tương quan $R = 0,818$; hệ số xác định $R^2 = 0,669$; hệ số $R^2$ hiệu chỉnh $= 0,657$ (chứng minh 6 nhân tố độc lập giải thích được 65,7% sự biến thiên của hành vi mua hàng). Kiểm định $F$ đạt mức ý nghĩa $Sig. = 0,000$. Kiểm định Durbin–Watson đạt $d = 1,919$ (nằm trong khoảng $1,845$ đến $2,191$), chứng minh mô hình không vi phạm hiện tượng tự tương quan phần dư. Hệ số VIF dao động từ $1,315$ đến $1,425$ ($< 2$), khẳng định không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Biến Nhận thức rủi ro (RR) có hệ số $Sig. > 0,05$ nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy (bác bỏ giả thuyết H7). Phương trình hồi quy chuẩn hóa được xác lập:

$$\text{HV} = 0,248 \cdot \text{DV} + 0,226 \cdot \text{GC} + 0,211 \cdot \text{XH} + 0,188 \cdot \text{KOL} + 0,155 \cdot \text{TT} + 0,144 \cdot \text{SP}$$

5. Kiểm định khác biệt nhân khẩu học (ANOVA & Levene): Kiểm định Levene và ANOVA chỉ ra rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi mua sắm qua TikTok giữa các nhóm giới tính ($Sig. = 0,876 > 0,05$) và giữa các năm học ($Sig. = 0,870 > 0,05$).

Chương 4: Khuyến nghị cho sinh viên và giải pháp cho doanh nghiệp

Dựa trên trọng số tác động của các nhân tố, tác giả đề xuất 3 nhóm giải pháp thực tiễn:

  • Giải pháp cho doanh nghiệp: Cải thiện chất lượng dịch vụ giao nhận và chính sách đổi trả; xây dựng chiến lược định giá linh hoạt kết hợp voucher giảm giá dành riêng cho sinh viên; lựa chọn KOC/KOL uy tín, đánh giá trung thực thay vì quảng cáo thổi phồng; kiểm soát chặt chẽ chất lượng nguồn hàng.
  • Kiến nghị đối với Nhà nước: Hoàn thiện hành lang pháp lý đối với hình thức phát trực tiếp bán hàng (livestream commerce); kiểm soát thuế thương mại điện tử; nâng cao năng lực an ninh mạng để bảo vệ dữ liệu người dùng.
  • Khuyến nghị cho sinh viên: Nâng cao kỹ năng quản lý tài chính cá nhân; kiểm tra kỹ lưỡng phản hồi của người mua trước đó; tỉnh táo trước các chương trình khuyến mãi bốc đồng trên video ngắn.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã lượng hóa chính xác thứ tự và mức độ đóng góp của từng nhân tố đến hành vi mua hàng trực tuyến qua TikTok của sinh viên Hà Nội:

STT Nhân tố Hệ số Beta chuẩn hóa ($\beta$) Mức độ đóng góp (%) Thứ tự tác động Kết quả kiểm định giả thuyết
1 Chất lượng dịch vụ (DV) 0,248 21,16% 1 Chấp nhận H3
2 Giá sản phẩm (GC) 0,226 19,28% 2 Chấp nhận H4
3 Yếu tố xã hội (XH) 0,211 18,02% 3 Chấp nhận H6
4 Người có tầm ảnh hưởng (KOL, KOC) 0,188 16,04% 4 Chấp nhận H5
5 Nhận thức sự tin tưởng (TT) 0,155 13,22% 5 Chấp nhận H8
6 Chất lượng sản phẩm (SP) 0,144 12,28% 6 Chấp nhận H2
7 Nhận thức về rủi ro (RR) — — — Bác bỏ H7 ($Sig. > 0,05$)

Các đóng góp chính của công trình bao gồm:

  • Về mặt học thuật: Kế thừa các mô hình nghiên cứu thương mại điện tử truyền thống và kiểm chứng thành công tính thích ứng của chúng trên nền tảng mạng xã hội video ngắn kết hợp thương mại điện tử (TikTok Shop). Công trình đã tích hợp vai trò chuyên biệt của KOC/KOL và yếu tố xã hội vào mô hình định lượng hành vi người tiêu dùng trẻ.
  • Về mặt thực tiễn: Chứng minh rằng đối với nhóm đối tượng sinh viên, chất lượng dịch vụ (đặc biệt là tốc độ giao hàng, tiện ích săn voucher khuyến mãi) và giá bán đóng vai trò chi phối hàng đầu, vượt trội hơn so với chất lượng cảm nhận thuần túy về sản phẩm.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Khóa luận chỉ rõ các giới hạn mang tính phạm vi và phương pháp luận:

  • Hạn chế về quy mô và địa bàn chọn mẫu: Kích thước mẫu thực tế dừng lại ở mức 202 sinh viên, phân bổ tại 4 trường đại học trên địa bàn Hà Nội, chưa bao quát toàn diện các trường khối ngành nghệ thuật, y dược hoặc sinh viên tại các tỉnh thành khác.
  • Hạn chế về phương pháp thu thập: Phương pháp khảo sát trực tuyến qua bảng hỏi thuận tiện có thể dẫn đến hiện tượng thiên lệch tự chọn (self-selection bias).
  • Hạn chế về thời gian: Thời gian khảo sát tương đối ngắn (2 tháng, từ tháng 3 đến tháng 5/2023), chưa phản ánh được sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng theo chu kỳ mùa vụ hoặc các đợt siêu khuyến mãi lớn trong năm.
  • Hướng nghiên cứu mở rộng: Tác giả gợi ý các nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng cỡ mẫu lên các địa bàn ngoài Hà Nội (như TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng); bổ sung thêm các biến trung gian hoặc biến điều tiết (như sự bốc đồng khi xem livestream, trải nghiệm giải trí) và so sánh hành vi tiêu dùng giữa các nền tảng thương mại mạng xã hội khác nhau.

Giá trị tham khảo

Khóa luận mang lại giá trị tham khảo học thuật và ứng dụng rõ ràng cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành: Tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên các ngành Kinh tế chính trị, Quản trị kinh doanh, Marketing, Thương mại điện tử và Kinh tế số khi triển khai khóa luận tốt nghiệp hoặc nghiên cứu khoa học sinh viên theo phương pháp định lượng.
  • Nhà nghiên cứu: Cung cấp bộ thang đo Likert hoàn chỉnh, quy trình xử lý dữ liệu chi tiết trên SPSS 26.0 (từ kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, kỹ thuật xử lý biến tải chéo trong EFA đến kiểm định hồi quy OLS và ANOVA).
  • Doanh nghiệp và người bán lẻ trên TikTok Shop: Cung cấp các hàm ý quản trị trực tiếp về cơ cấu chi phí, định giá phân khúc hàng giá rẻ (dưới 100.000–130.000 đồng), cách thức hợp tác với KOC/KOL cỡ vừa và nhỏ để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Nhân tố nào có tác động mạnh nhất đến hành vi mua sắm qua TikTok của sinh viên trong nghiên cứu này?
Nhân tố tác động mạnh nhất là Chất lượng dịch vụ ($\beta = 0,248$, đóng góp 21,16% tổng mức độ ảnh hưởng), tiếp theo sau là Giá sản phẩm ($\beta = 0,226$, đóng góp 19,28%).

2. Tại sao giả thuyết về nhận thức rủi ro (H7) lại bị bác bỏ trong mô hình hồi quy?
Trong phân tích hồi quy OLS, hệ số kiểm định của biến Nhận thức rủi ro có mức ý nghĩa $Sig. > 0,05$. Điều này cho thấy trong phân khúc hàng hóa giá trị thấp trên TikTok Shop (phổ biến dưới 100.000–130.000 đồng), sinh viên ít e ngại rủi ro tài chính hoặc đã chấp nhận mức độ rủi ro nhất định để đổi lấy trải nghiệm mua sắm nhanh chóng và giá rẻ.

3. Tại sao tác giả phải tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) tới 2 lần?
Tại lần phân tích EFA thứ nhất, có 3 biến quan sát (DV5, RR1, KOL2) không đảm bảo giá trị phân biệt do có hệ số tải lớn hơn 0,5 trên nhiều nhân tố đồng thời mức chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0,3. Do đó, tác giả loại bỏ 3 biến này và phân tích lần 2 với 26 biến độc lập để mô hình đạt độ hội tụ và phân biệt chuẩn xác ($KMO = 0,834$, phương sai trích đạt $64,569%$).

4. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giới tính và năm học có làm thay đổi hành vi mua hàng của sinh viên không?
Không. Kết quả kiểm định phương sai ANOVA cho thấy sự khác biệt về hành vi mua hàng giữa nam và nữ có $Sig. = 0,876 > 0,05$, và giữa các năm học có $Sig. = 0,870 > 0,05$. Như vậy, giới tính và năm học không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với hành vi mua sắm qua TikTok của sinh viên trong mẫu khảo sát.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Mai Linh đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu thông qua việc xác lập và kiểm định mô hình định lượng 6 nhân tố tác động đến hành vi mua sắm trực tuyến trên TikTok Shop của sinh viên Hà Nội ($R^2 = 0,669$). Kết quả phân tích khẳng định Chất lượng dịch vụ, Giá cả và Yếu tố xã hội là ba động lực chi phối mạnh mẽ nhất đối với quyết định tiêu dùng của sinh viên. Công trình cung cấp hệ thống số liệu thực nghiệm chuẩn xác, làm cơ sở khoa học tin cậy cho các doanh nghiệp thương mại điện tử định hình chiến lược bán hàng và gợi mở giải pháp quản lý kinh tế số cho cơ quan quản lý Nhà nước.