Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh chuyển đổi số, thương mại điện tử qua mạng xã hội (Social Commerce) trên các nền tảng như Facebook, Instagram và TikTok đã phát triển nhanh chóng, trở thành kênh phân phối trực tiếp chi phí thấp cho các nhà bán hàng tư nhân và hộ kinh doanh nhỏ lẻ. Tuy nhiên, khác với các doanh nghiệp lớn có hệ thống kiểm định chất lượng và chính sách hoàn trả rõ ràng, việc mua sắm từ các cá nhân không có cửa hàng thực tế tiềm ẩn nhiều rủi ro về hàng giả, chất lượng kém hoặc giao sai hàng, dẫn đến mức độ tin tưởng của người tiêu dùng đối với nhóm này thường thấp hơn.

Sự xuất hiện của tính năng phát video trực tiếp (TikTok Live) đã cung cấp giải pháp khắc phục rào cản trên bằng cách kết hợp tương tác thời gian thực, trực quan hóa sản phẩm và gia tăng tính hiện diện xã hội. Theo số liệu thống kê từ Metric được tác giả trích dẫn, trong tháng 11/2022, doanh số bán hàng trên TikTok Shop Việt Nam đạt 1.698 tỷ đồng với 13 triệu sản phẩm được tiêu thụ từ 32.000 nhà bán hàng. Tại sự kiện TikTok Shop Vietnam Summit tháng 3/2023, tổng giá trị hàng hóa (GMV) của nền tảng đã tăng 11 lần và số lượng đơn hàng tăng 6 lần chỉ trong 6 tháng. Nghiên cứu của Toluna (2023) tại Đông Nam Á cũng chỉ ra 81% người dùng TikTok quyết định mua sắm trực tuyến trong mùa cao điểm và 67% đã mua hàng sau khi xem video/livestream. Đồng thời, báo cáo của GWI cho thấy mức độ sử dụng TikTok tăng 32% từ năm 2020, trong đó nhóm người dùng Gen Z có khả năng thúc đẩy quyết định mua sắm trực tuyến cao hơn 1,8 lần và 33% người dùng chuộng mua qua TikTok Live để kiểm chứng sản phẩm thực tế.

Mặc dù tiềm năng thương mại rất lớn, phần lớn các công trình nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào động cơ giải trí, chia sẻ kiến thức hoặc tiếp cận niềm tin theo hướng lợi ích chức năng (chất lượng dịch vụ, bảo mật, danh tiếng trong mô hình B2C truyền thống), thiếu vắng việc phân tích động cơ khoái lạc và yếu tố xã hội trong môi trường livestream. Đề tài của tác giả Tô Xíu Khanh được thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống này bằng cách phân tách niềm tin thành hai khía cạnh độc lập: Lòng tin đối với Streamer và Lòng tin đối với sản phẩm.

Mục tiêu nghiên cứu:

  1. Xác định mức độ ảnh hưởng của Lòng tin đối với Streamer và Lòng tin đối với sản phẩm đến Ý định mua lại sản phẩm trên TikTok Live của người tiêu dùng.
  2. Xác định mối quan hệ và mức độ tác động của các yếu tố kích thích gồm: Điểm thu hút của người nổi tiếng (AIC), Bầu không khí (A), Giá minh bạch (PT), Giá trị thiết thực (UV), và Giá trị xã hội (SV) lên lòng tin của người tiêu dùng.
  3. Đề xuất các khuyến nghị và giải pháp thực tiễn hỗ trợ các doanh nghiệp, nhà bán hàng trên TikTok Live nâng cao tỷ lệ chốt đơn và duy trì hành vi mua lại của khách hàng.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Yếu tố lòng tin về Streamer bán hàng và lòng tin đối với sản phẩm ảnh hưởng như thế nào đến ý định mua lại sản phẩm khi người tiêu dùng xem TikTok Live của các thương hiệu?
  2. Mối quan hệ giữa yếu tố lòng tin và các yếu tố Điểm thu hút của những người nổi tiếng, Bầu không khí trong phiên livestream, Giá minh bạch, Giá trị thiết thực, Giá trị xã hội là gì?
  3. Các doanh nghiệp bán hàng thông qua TikTok Live nên làm gì để thuyết phục khách hàng mua lại sản phẩm và tăng hiệu suất chốt đơn ngay tại thời điểm Live?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến niềm tin của khách hàng dẫn đến hành vi mua lại sản phẩm qua TikTok Live.
  • Đối tượng khảo sát: Người tiêu dùng đang sinh sống, học tập và làm việc tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài được thực hiện từ ngày 09/10/2023 đến ngày 14/12/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng khung phân tích dựa trên sự kết hợp của các lý thuyết hành vi và mô hình chấp nhận công nghệ:

  • Mô hình S-O-R (Stimulus – Organism – Response) của Mehrabian và Russell (1974): Khung lý thuyết chủ đạo mô tả các tác nhân kích thích từ môi trường phát trực tiếp (Stimulus - S) tác động đến trạng thái nhận thức, cảm xúc nội tại của khách hàng (Organism - O), từ đó dẫn đến phản ứng hành vi mua lại (Response - R).
  • Thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen (1975): Giải thích xu hướng thực hiện hành vi thông qua thái độ và chuẩn chủ quan.
  • Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989): Đánh giá nhận thức về tính hữu ích và tính dễ sử dụng ảnh hưởng đến ý định và hành vi chấp nhận hệ thống.
  • Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) của Venkatesh và cộng sự (2003): Bổ sung cơ sở về ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi.

Từ các lý thuyết trên, mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 8 cấu trúc:

  • 5 biến độc lập (Tác nhân kích thích - S): Điểm thu hút của người nổi tiếng trên Internet (AIC), Bầu không khí (A), Giá minh bạch (PT), Giá trị thiết thực (UV), Giá trị xã hội (SV).
  • 2 biến trung gian (Trạng thái nội tại - O): Lòng tin đối với Streamer (TS), Lòng tin đối với sản phẩm (TP).
  • 1 biến phụ thuộc (Phản ứng hành vi - R): Ý định tiếp tục mua của khách hàng (CR).

Hệ thống 10 giả thuyết nghiên cứu gồm: H1 (AIC $\rightarrow$ TS), H2 (A $\rightarrow$ TS), H3a (PT $\rightarrow$ TS), H3b (PT $\rightarrow$ TP), H4a (UV $\rightarrow$ TS), H4b (UV $\rightarrow$ TP), H5a (SV $\rightarrow$ TS), H5b (SV $\rightarrow$ TP), H6 (TS $\rightarrow$ CR), H7 (TP $\rightarrow$ CR).

[KÍCH THÍCH (S)]

Phương pháp nghiên cứu:

  • Nghiên cứu định tính: Thực hiện thông qua tổng quan các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước (như Wongkitrungrueng & Assarut, 2018; Wu & Huang, 2023; Ha & Lam, 2017; Sweeney & Soutar, 2001) kết hợp kỹ thuật thảo luận nhóm nhằm khám phá, điều chỉnh và hoàn thiện nội dung các biến quan sát cho phù hợp với ngữ cảnh TikTok Live tại Việt Nam.
  • Nghiên cứu định lượng: Khảo sát bằng bảng câu hỏi cấu trúc đóng qua hình thức trực tuyến. Tất cả các biến quan sát được đo lường bằng thang đo Likert 5 bậc (từ 1 = "Hoàn toàn không đồng ý" đến 5 = "Hoàn toàn đồng ý").
  • Quy mô mẫu: Dựa trên nguyên tắc xác định cỡ mẫu của Hair và cộng sự (tỷ lệ quan sát tối thiểu 5:1 trên 40 biến quan sát tương đương 200 mẫu) và công thức hồi quy của Tabachnick & Fidell ($N \ge 8k + 50 = 90$ mẫu với $k=5$), nghiên cứu chọn cỡ mẫu khảo sát chính thức là 270 mẫu hợp lệ tại TP.HCM (sau giai đoạn khảo sát sơ bộ $N=50$).
  • Phương pháp xử lý dữ liệu: Sử dụng phần mềm SmartPLS 3 để phân tích mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM). Quy trình phân tích bao gồm: đánh giá độ phù hợp mô hình (chỉ số SRMR), kiểm tra đa cộng tuyến (Outer VIF), kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha, Composite Reliability - CR), kiểm định giá trị hội tụ (Outer loadings $\ge 0.7$, AVE $\ge 0.5$), kiểm định giá trị phân biệt (Heterotrait-Monotrait Ratio - HTMT $< 0.9$), kiểm định mô hình cấu trúc bằng kỹ thuật phân tích lặp mẫu Bootstrap (5.000 mẫu lặp lại), và đánh giá khả năng giải thích, dự báo qua các hệ số $R^2$, $f^2$, $Q^2$ (kỹ thuật Blindfolding).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương 1 thiết lập bức tranh tổng thể về thị trường thương mại điện tử qua mạng xã hội (SNS) tại Việt Nam, phân tích sự chuyển dịch từ mua sắm truyền thống sang mua sắm qua livestream trên nền tảng TikTok. Tác giả chỉ ra vấn đề bất cân xứng thông tin và sự thiếu hụt lòng tin của khách hàng đối với các nhà bán lẻ cá nhân trực tuyến. Trên cơ sở đó, chương này xác định 3 mục tiêu nghiên cứu, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi thời gian (tháng 10 đến tháng 12 năm 2023) và không gian tại TP.HCM, đồng thời luận giải ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn của đề tài đối với các doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 2 tổng thuật các nền tảng lý thuyết gồm mô hình SOR, TRA, TAM và UTAUT. Tác giả tiến hành phân tích mối quan hệ giữa các khái niệm: Ý định tiếp tục mua (CR), Lòng tin đối với Streamer (TS), Lòng tin đối với sản phẩm (TP), Điểm thu hút của người nổi tiếng trên Internet (AIC), Bầu không khí (A), Giá minh bạch (PT), Giá trị thiết thực (UV), và Giá trị xã hội (SV). Từ việc kế thừa các nghiên cứu trước đây, chương này xây dựng hệ thống 10 giả thuyết nghiên cứu và sơ đồ hóa mô hình nghiên cứu đề xuất dựa trên khung tiếp cận S-O-R.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu 2 giai đoạn (nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức). Tác giả xây dựng bộ thang đo chính thức gồm 8 cấu trúc với 40 biến quan sát:

  • Điểm thu hút của người nổi tiếng (AIC1 đến AIC5)
  • Bầu không khí (A1 đến A6)
  • Giá trị thiết thực (UV1 đến UV5)
  • Giá minh bạch (PT1 đến PT4)
  • Giá trị xã hội (SV1 đến SV5)
  • Lòng tin đối với Streamer (TS1 đến TS5)
  • Lòng tin đối với sản phẩm (TP1 đến TP5)
  • Ý định tiếp tục mua của khách hàng (CR1 đến CR5)

Chương này cũng xác lập phương pháp lấy mẫu xác suất với quy mô 270 đáp viên và thiết lập các tiêu chuẩn thống kê dùng trong SmartPLS 3 (tiêu chuẩn VIF $< 5$, Cronbach's Alpha $> 0.7$, CR $> 0.7$, AVE $> 0.5$, HTMT $< 0.9$, kiểm định Bootstrap hai đuôi với 5.000 mẫu lặp lại, chỉ số $R^2$, $f^2$, và $Q^2$).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày các kết quả định lượng thu được từ 270 phiếu khảo sát hợp lệ. Về mặt nhân khẩu học, mẫu nghiên cứu phản ánh chân dung người tiêu dùng TikTok Live tại TP.HCM. Phần phân tích thống kê khẳng định mô hình đo lường đạt độ tin cậy và giá trị:

  • Chỉ số SRMR kiểm tra độ phù hợp của mô hình đạt mức chuẩn.
  • Hệ số phóng đại phương sai (Outer VIF) nằm trong khoảng 1,439 – 1,938, chứng minh không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Độ tin cậy nhất quán nội tại đạt yêu cầu với Cronbach's Alpha và Composite Reliability (CR) của 8 biến đều đạt mức cao; hệ số tải ngoài (Outer Loading) của toàn bộ 40 biến quan sát đều $> 0.7$; phương sai trích trung bình (AVE) của các khái niệm đều $> 0.5$ (ví dụ: biến CR có AVE = 0,726).
  • Giá trị phân biệt được xác nhận khi toàn bộ hệ số tỷ lệ tương quan dị biệt - đơn nhất (HTMT) đều $< 0.9$ (điển hình tỷ lệ giữa AIC và A là 0,623).
  • Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc qua Bootstrap chỉ ra các giả thuyết nghiên cứu đều đạt mức ý nghĩa thống kê (ví dụ: tác động AIC $\rightarrow$ TS có $p\text{-value} = 0,006 < 0,05$).

Chương 5: Kết luận và đề xuất

Chương 5 đúc kết các phát hiện chính của nghiên cứu và xây dựng hệ thống khuyến nghị thực tiễn gồm 7 nhóm giải pháp cho các nhà bán hàng và doanh nghiệp triển khai TikTok Live:

  1. Giải pháp tối ưu hóa Bầu không khí phiên live (nâng cao tốc độ tương tác, giải đáp thắc mắc tức thì).
  2. Giải pháp khai thác Điểm thu hút của người nổi tiếng / Streamer (chú trọng phong cách, kiến thức chuyên môn và gu thẩm mỹ).
  3. Giải pháp thực thi Giá minh bạch (công khai toàn bộ chi phí, không cài cắm phụ phí ẩn).
  4. Giải pháp gia tăng Giá trị thiết thực (trình bày sản phẩm chân thực, thử đồ trực tiếp, chính sách khuyến mại rõ ràng).
  5. Giải pháp xây dựng Giá trị xã hội (tạo cảm giác thuộc về cộng đồng mua sắm thông minh, gắn kết sở thích).
  6. Giải pháp củng cố Lòng tin đối với Streamer (thể hiện sự chân thành, bảo vệ quyền lợi người mua).
  7. Giải pháp củng cố Lòng tin đối với sản phẩm (đảm bảo hàng chính hãng, cam kết chất lượng giống mô tả và bảo hành sau bán).

Kết quả và đóng góp

Dữ liệu thống kê mẫu và kiểm định thang đo

Tiêu chí nhân khẩu học Phân loại Tần số ($N=270$) Tỷ lệ (%)
Giới tính Nữ 165 61,1%
Nam 100 37,0%
Giới tính khác 5 1,9%
Độ tuổi 18 – 22 tuổi 133 49,3%
23 – 27 tuổi - 41,7%
35 – 40 tuổi - 3,3%
Trên 40 tuổi 2 0,7%
Thu nhập Dưới 5 triệu 83 30,7%
Từ 5 – dưới 10 triệu 90 33,3%
Từ 10 – dưới 15 triệu 58 21,5%
Từ 15 – 25 triệu - 7,4%
Trên 25 triệu 19 7,0%
Trình độ học vấn Đại học 173 64,1%
Phổ thông 43 15,9%
Cao đẳng 34 12,6%
Trung cấp 15 5,6%
Sau đại học 5 1,9%

Các kết quả nghiên cứu chính

  1. Xác nhận tác động của các yếu tố kích thích: Cả 5 nhân tố kích thích bên ngoài gồm Điểm thu hút của người nổi tiếng trên Internet (AIC), Bầu không khí (A), Giá minh bạch (PT), Giá trị thiết thực (UV), và Giá trị xã hội (SV) đều được người tiêu dùng nhận thức rõ rệt và tác động tích cực, có ý nghĩa thống kê đến Lòng tin đối với Streamer (TS). Trong đó, mối quan hệ AIC tác động đến TS đạt mức ý nghĩa cao với $p = 0,006$.
  2. Các yếu tố tác động đến Lòng tin đối với sản phẩm: Giá minh bạch (PT), Giá trị thiết thực (UV) và Giá trị xã hội (SV) có ảnh hưởng thuận chiều và có ý nghĩa thống kê đến Lòng tin đối với sản phẩm (TP). Đồng thời, Lòng tin đối với Streamer (TS) tác động tích cực và thúc đẩy Lòng tin đối với sản phẩm (TP).
  3. Vai trò trung gian của Lòng tin: Cả Lòng tin đối với Streamer (TS) và Lòng tin đối với sản phẩm (TP) đều đóng vai trò biến trung gian truyền dẫn tác động từ các giá trị cảm nhận đến Ý định tiếp tục mua (CR) của khách hàng trên TikTok Live.

Đóng góp của đề tài

  • Đóng góp khoa học: Nghiên cứu đã vận dụng thành công mô hình S-O-R vào bối cảnh thương mại điện tử phát trực tiếp tại Việt Nam; làm sáng tỏ cơ chế tác động của marketing giác quan và phân định rõ ràng hai chiều kích của niềm tin trực tuyến (niềm tin vào người truyền phát và niềm tin vào sản phẩm).
  • Đóng góp thực tiễn: Cung cấp bộ dữ liệu thực nghiệm và khung giải pháp chi tiết cho các cá nhân kinh doanh, doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) trong việc thiết kế phiên livestream, lựa chọn streamer/KOL, minh bạch giá cả và xây dựng chính sách hậu mãi nhằm tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và duy trì khách hàng mua lại.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số điểm hạn chế gắn liền với phạm vi thực hiện:

  • Phạm vi không gian và quy mô mẫu: Nghiên cứu chỉ tiến hành khảo sát trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh với quy mô mẫu là 270 người, trong đó cơ cấu mẫu tập trung chủ yếu vào nữ giới (61,1%), sinh viên/người trẻ trong độ tuổi 18–22 (49,3%) và người có trình độ Đại học (64,1%), nên khả năng khái quát hóa cho toàn bộ người tiêu dùng trên cả nước hoặc các nhóm tuổi khác còn hạn chế.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian ngắn (từ 09/10/2023 đến 14/12/2023), chưa theo dõi được sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng theo chu kỳ dài hạn.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng địa bàn nghiên cứu sang các tỉnh, thành phố khác tại Việt Nam; gia tăng kích thước mẫu và cân bằng cơ cấu nhân khẩu học; mở rộng kiểm chứng mô hình trên các nền tảng phát trực tiếp khác ngoài TikTok Live (như Shopee Live, Facebook Live) để so sánh hành vi người tiêu dùng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên cao học: Thuộc các ngành Marketing, Quản trị Kinh doanh, Thương mại điện tử đang thực hiện đề tài nghiên cứu về Social Commerce, Livestream Shopping hoặc hành vi người tiêu dùng trực tuyến.
  • Phần đáng tham khảo: Bộ thang đo chuẩn hóa gồm 40 biến quan sát (mã hóa chi tiết nguồn gốc kế thừa); quy trình ứng dụng mô hình S-O-R và các tiêu chuẩn kiểm định định lượng PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS 3 (đánh giá hệ số tải ngoài, CR, AVE, chỉ số phân biệt HTMT, kiểm định Bootstrap).
  • Các nhà quản trị và cá nhân kinh doanh trực tuyến: Tham khảo hệ thống 7 nhóm giải pháp thực tế tại Chương 5 để tối ưu hóa kịch bản livestream, quản trị tương tác thời gian thực và xây dựng lòng tin khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình nghiên cứu của đề tài được xây dựng dựa trên khung lý thuyết nào?

Đề tài sử dụng khung lý thuyết Kích thích – Cơ thể – Phản ứng (Stimulus–Organism–Response: S-O-R) của Mehrabian và Russell (1974) làm nền tảng chủ đạo, kết hợp với các lý thuyết bổ trợ gồm Thuyết hành động hợp lý (TRA), Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và Thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT). Mô hình gồm 5 biến kích thích (AIC, A, PT, UV, SV), 2 biến trạng thái trung gian (TS, TP) và 1 biến phản ứng hành vi (CR).

2. Kích thước mẫu khảo sát chính thức là bao nhiêu và có đặc điểm nhân khẩu học gì nổi bật?

Nghiên cứu khảo sát chính thức 270 đáp viên tại khu vực TP.HCM. Cơ cấu mẫu có 61,1% là nữ giới (165 người) và 37,0% là nam giới (100 người); nhóm tuổi chiếm tỷ trọng cao nhất là 18–22 tuổi với 49,3% (133 người); mức thu nhập phổ biến nhất là từ 5 đến dưới 10 triệu đồng chiếm 33,3% (90 người); và phần lớn đáp viên có trình độ học vấn Đại học chiếm 64,1% (173 người).

3. Bộ thang đo của nghiên cứu gồm bao nhiêu biến quan sát và được xử lý bằng phần mềm nào?

Thang đo chính thức gồm 8 cấu trúc với tổng cộng 40 biến quan sát, sử dụng thang đo Likert 5 bậc (từ 1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý). Dữ liệu được mã hóa và xử lý bằng phần mềm SmartPLS 3 thông qua kỹ thuật mô hình hóa phương trình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM.

4. Kết quả kiểm định mô hình đo lường trên SmartPLS 3 đạt các tiêu chuẩn thống kê nào?

Mô hình đạt độ tin cậy và giá trị cao: các hệ số Outer VIF đều từ 1,439 đến 1,938 ($< 5$, không bị đa cộng tuyến); hệ số tải ngoài của tất cả 40 biến quan sát đều $> 0,7$; hệ số tin cậy tổng hợp CR và Cronbach's Alpha đạt chuẩn; chỉ số phương sai trích trung bình AVE đều $> 0,5$ (như biến CR đạt AVE = 0,726); và hệ số HTMT giữa các khái niệm đều $< 0,9$ (như HTMT giữa AIC và A là 0,623), thỏa mãn giá trị phân biệt.

5. Yếu tố nào kích thích lòng tin của khách hàng đối với Streamer và Sản phẩm trong phiên TikTok Live?

Kết quả khẳng định cả 5 yếu tố gồm Điểm thu hút của người nổi tiếng (AIC), Bầu không khí (A), Giá minh bạch (PT), Giá trị thiết thực (UV) và Giá trị xã hội (SV) đều tác động tích cực đến Lòng tin đối với Streamer (TS). Đồng thời, Giá minh bạch (PT), Giá trị thiết thực (UV), Giá trị xã hội (SV) và Lòng tin đối với Streamer (TS) tác động trực tiếp, thuận chiều đến Lòng tin đối với sản phẩm (TP), qua đó gián tiếp thúc đẩy Ý định mua lại (CR).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Tô Xíu Khanh đã hệ thống hóa và kiểm định thành công mô hình các yếu tố tác động đến niềm tin và ý định mua lại của người tiêu dùng trên TikTok Live tại khu vực TP.HCM thông qua khung lý thuyết S-O-R. Bằng phương pháp PLS-SEM trên mẫu khảo sát 270 người tiêu dùng, nghiên cứu chứng minh vai trò trung gian cốt lõi của Lòng tin đối với Streamer và Lòng tin đối với sản phẩm dưới sự kích thích từ sức hút streamer, bầu không khí tương tác, tính minh bạch về giá, giá trị thiết thực và giá trị xã hội. Các kết quả thống kê và hệ thống khuyến nghị 7 nhóm giải pháp trong khóa luận mang lại giá trị tham khảo học thuật rõ ràng cho sinh viên khối ngành kinh tế và cung cấp định hướng ứng dụng thực tiễn cho các nhà bán hàng trong hoạt động thương mại điện tử phát trực tiếp.