Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh bùng nổ của nền kinh tế số tại Việt Nam, sự thâm nhập nhanh chóng của điện thoại thông minh đã định hình lại hoàn toàn hành vi tiêu dùng đô thị. Theo số liệu thống kê của ngành viễn thông vào năm 2015, có khoảng 34% dân số Việt Nam thường xuyên truy cập internet thông qua thiết bị di động, chiếm hơn 1/3 tổng thời lượng trực tuyến mỗi ngày. Tỷ lệ thuê bao di động sử dụng smartphone tại các đô thị đạt mức 40% trong năm 2015 và được dự báo tăng trưởng mạnh mẽ lên mức 70% vào năm 2018. Làn sóng công nghệ này đã thúc đẩy sự ra đời của các nền tảng gọi xe trực tuyến như GrabTaxi với tần suất trung bình cứ 2 giây lại có 1 lượt yêu cầu dịch vụ trên toàn khu vực Đông Nam Á, cùng sự gia nhập của Uber với định giá toàn cầu lên tới 17 tỷ USD. Sự cạnh tranh khốc liệt này buộc các doanh nghiệp taxi truyền thống lâu năm như Vinasun hay Mai Linh phải nhanh chóng chuyển đổi mô hình kinh doanh, tự phát triển các ứng dụng gọi xe chuyên biệt để giữ vững thị phần.

Đề tài luận văn thạc sĩ chuyên ngành Quản trị kinh doanh với tiêu đề "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng lại dịch vụ taxi thông qua ứng dụng di động (mobile apps) tại TP.HCM" được thực hiện bởi tác giả Nguyễn Thị Hương dưới sự hướng dẫn khoa học của Tiến sĩ Nguyễn Thiên Phú tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia TP.HCM trong khoảng thời gian từ ngày 28/11/2016 đến ngày 15/05/2017. Vấn đề nghiên cứu trọng tâm là xác định rõ các động lực hành vi khiến khách hàng quyết định tiếp tục sử dụng ứng dụng gọi xe của các hãng taxi sau trải nghiệm ban đầu.

Mục tiêu cụ thể của luận văn bao gồm:

  1. Xác định hệ thống các nhân tố tác động đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động gọi taxi.
  2. Đo lường và đánh giá mức độ quan trọng tương đối của từng nhân tố thông qua khảo sát thực nghiệm 212 khách hàng hợp lệ tại TP. Hồ Chí Minh.
  3. Đề xuất các giải pháp quản trị chiến lược giúp các doanh nghiệp taxi nâng cao tỷ lệ khách hàng quay lại trên 85% và tối ưu hóa chi phí vận hành dịch vụ từ 15% đến 20%.

Về mặt học thuật và thực tiễn, công trình mang lại giá trị to lớn khi kiểm định thành công mô hình cấu trúc tuyến tính SEM với chỉ số tương thích Chi-Square/df đạt 1,517, cung cấp khung tham chiếu khoa học giúp các nhà quản trị hoạch định chiến lược kinh doanh số hiệu quả trong môi trường cạnh tranh khốc liệt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kế thừa và tích hợp các nền tảng lý thuyết hành vi công nghệ kinh điển, trọng tâm là Lý thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT2) được phát triển bởi Venkatesh và cộng sự (2012), kết hợp cùng Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) và mô hình nghiên cứu dịch vụ tiêu dùng dựa trên quyền truy cập của Satama (2014). Mô hình nghiên cứu tổng hợp 7 khái niệm khoa học cốt lõi:

Thứ nhất, Kỳ vọng kết quả (Performance Expectancy - PE) là mức độ cá nhân tin tưởng rằng việc sử dụng ứng dụng taxi di động sẽ mang lại lợi ích thiết thực, nâng cao năng suất và tiết kiệm thời gian di chuyển hàng ngày.

Thứ hai, Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy - EE) phản ánh mức độ dễ dàng khi thao tác, tính trực quan của giao diện và mức độ thuận tiện trong việc học cách sử dụng phần mềm.

Thứ ba, Niềm tin (Trust - T) biểu thị sự tin tưởng của hành khách vào tính liêm chính, sự an toàn và năng lực cung cấp dịch vụ đúng như cam kết quảng cáo của đơn vị vận tải.

Thứ tư, Giá trị giá cả (Price Value - PV) là sự đánh giá cân bằng nhận thức giữa lợi ích vượt trội nhận được so với chi phí cước phí tài chính mà người dùng chi trả.

Thứ năm, Ảnh hưởng xã hội (Social Influence - SI) thể hiện mức độ tác động từ người thân, bạn bè và đồng nghiệp đến quyết định lựa chọn ứng dụng.

Thứ sáu, Động cơ hưởng thụ (Hedonic Motivation - HM) phản ánh niềm vui, sự hứng thú và cảm giác giải trí khi trải nghiệm ứng dụng.

Thứ bảy, Ý định sử dụng lại (Behavioral Intention - BI) là biến phụ thuộc đo lường kế hoạch có ý thức của khách hàng về việc tiếp tục sử dụng ứng dụng taxi trong tương lai. Thang đo chính thức sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, kế thừa các biến quan sát chuẩn hóa có khả năng giải thích trên 60% biến thiên hành vi người dùng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thiết kế chặt chẽ theo quy trình khoa học 2 giai đoạn kế tiếp nhau:

Giai đoạn 1 là nghiên cứu sơ bộ định tính, tiến hành thảo luận nhóm và phỏng vấn chuyên sâu tay đôi với 15 khách hàng đại diện có kinh nghiệm sử dụng cả taxi truyền thống và ứng dụng gọi xe tại TP. Hồ Chí Minh. Bước này giúp điều chỉnh câu chữ của 26 biến quan sát ban đầu cho phù hợp với ngữ cảnh văn hóa và thói quen tiêu dùng tại Việt Nam.

Giai đoạn 2 là nghiên cứu chính thức định lượng, thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát phân phối trực tiếp và trực tuyến qua Google Docs từ ngày 28/11/2016 đến ngày 15/05/2017. Phương pháp lấy mẫu phi xác suất thuận tiện được áp dụng do giới hạn về nguồn lực và thời gian. Cỡ mẫu nghiên cứu được xác định dựa trên nguyên tắc của Bollen (1989) với yêu cầu tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát (26 biến nhân 5 bằng 130 mẫu) và tiêu chuẩn của Hoelter (1983) yêu cầu mẫu phân tích cấu trúc SEM phải vượt ngưỡng 200 quan sát. Tác giả đã phát ra 250 phiếu khảo sát và thu về 212 phiếu hợp lệ đưa vào phân tích chính thức.

Quy trình phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm SPSS 22 và AMOS 20 với các kỹ thuật: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha (ngưỡng chấp nhận trên 0,70), phân tích nhân tố khám phá EFA (trích Principal Axis Factoring với phép quay Promax), phân tích nhân tố khẳng định CFA và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Phương pháp SEM được lựa chọn vì tính ưu việt vượt trội trong việc ước lượng đồng thời các quan hệ nhân quả phức tạp, đánh giá sai số đo lường và kiểm định vai trò của các biến trung gian.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Sau quá trình kiểm định sơ bộ và phân tích nhân tố khẳng định CFA, 6 biến quan sát có hệ số tải thấp đã bị loại bỏ, giữ lại 20 biến quan sát thuộc 7 khái niệm nghiên cứu đạt chuẩn độ tin cậy tổng hợp và giá trị phân biệt. Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM bằng phương pháp Maximum Likelihood (ML) cho thấy mô hình đạt độ tương thích rất cao với dữ liệu thị trường thực tế, thể hiện qua các chỉ số thống kê chuẩn mực: Chi-Square đạt 233,636 với 154 bậc tự do (df), tỷ số Chi-Square/df đạt 1,517 (nằm trong ngưỡng tối ưu dưới 2,0), khẳng định mô hình lý thuyết đề xuất hoàn toàn phù hợp với thực tiễn người tiêu dùng tại đô thị.

Kết quả kiểm định 6 giả thuyết nghiên cứu ở mức ý nghĩa thống kê 95% (p < 0,05) ghi nhận 4 giả thuyết được ủng hộ và 2 giả thuyết bị bác bỏ:

  • Thứ nhất, Kỳ vọng kết quả có tác động tích cực và mạnh mẽ nhất đến Ý định sử dụng lại dịch vụ taxi qua ứng dụng với hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta đạt 0,58 (p < 0,001), giải thích hơn 50% sự biến thiên của ý định tái sử dụng.
  • Thứ hai, Kỳ vọng nỗ lực (tính dễ sử dụng của ứng dụng) có tác động tích cực đáng kể đến Kỳ vọng kết quả với hệ số Beta đạt 0,32 (p < 0,01), chứng minh giao diện thân thiện giúp người dùng cảm nhận rõ rệt hơn lợi ích của dịch vụ.
  • Thứ ba, Niềm tin của khách hàng vào dịch vụ tác động tích cực đến Kỳ vọng kết quả với hệ số Beta đạt 0,28 (p < 0,01).
  • Thứ tư, Giá trị giá cả có ảnh hưởng tích cực đến Kỳ vọng kết quả với hệ số Beta đạt 0,25 (p < 0,05).
  • Ngược lại, 2 giả thuyết về tác động trực tiếp của Ảnh hưởng xã hội (Beta không có ý nghĩa thống kê, p > 0,05) và Động lực hưởng thụ (p > 0,05) lên Ý định sử dụng lại đã bị bác bỏ trong mô hình nghiên cứu.

Thảo luận kết quả

Kết quả phân tích cho thấy người tiêu dùng tại TP. Hồ Chí Minh tiếp cận dịch vụ taxi qua ứng dụng di động dưới góc nhìn rất thực dụng và duy lý. Họ đánh giá cao hiệu quả thực tế của ứng dụng như khả năng định vị xe tức thì trong khoảng 1 phút, thông tin tài xế rõ ràng, ước lượng quãng đường và hiển thị cước phí minh bạch. Tính dễ sử dụng đóng vai trò là tiền đề quan trọng giúp người dùng khai thác tối đa các tiện ích của ứng dụng mà không tốn nhiều công sức học hỏi.

Đặc biệt, việc Niềm tin và Giá trị giá cả tác động gián tiếp đến Ý định sử dụng lại thông qua biến trung gian Kỳ vọng kết quả hoàn toàn nhất quán với kết luận của Satama (2014) trong nghiên cứu về nền tảng Airbnb. Khách hàng chỉ cảm nhận được giá trị thực tế khi họ tin tưởng vào cam kết an toàn của hãng xe và nhận thấy lợi ích nhận được vượt trội so với số tiền bỏ ra.

Việc Ảnh hưởng xã hội và Động lực hưởng thụ bị bác bỏ chứng minh rằng quyết định gọi taxi không phải là hành vi giải trí hay chịu sự chi phối bởi trào lưu bạn bè, mà xuất phát thuần túy từ nhu cầu đi lại thực tế. Kết quả này bổ sung và mở rộng phát hiện của Nguyễn Duy Thanh (2015), khẳng định trong bối cảnh người tiêu dùng đã quen thuộc với smartphone, sự hữu dụng thực tế và tính minh bạch là yếu tố quyết định lòng trung thành của khách hàng. Toàn bộ các phát hiện này có thể được biểu diễn trực quan thông qua biểu đồ đường hồi quy chuẩn hóa SEM và bảng ma trận trọng số tác động của các nhân tố để nhà quản trị dễ dàng theo dõi.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu định lượng, tác giả đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược khả thi dành cho các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ taxi qua ứng dụng di động:

Thứ nhất, tối ưu hóa tính năng công nghệ và nâng cao Kỳ vọng kết quả của người dùng.

  • Hành động: Nâng cấp hệ thống máy chủ, cải tiến thuật toán định vị GPS và đồng bộ hóa dữ liệu giao thông theo thời gian thực nhằm rút ngắn thời gian xử lý yêu cầu đặt xe xuống dưới 45 giây. Tích hợp tính năng gợi ý lộ trình thông minh tránh các tuyến đường ùn tắc trong giờ cao điểm.
  • Mục tiêu: Giảm 30% tỷ lệ hủy chuyến do thời gian chờ đợi lâu và nâng cao 25% hiệu suất vận hành của đội ngũ tài xế.
  • Thời gian: Triển khai từ Quý 1 đến Quý 2 năm 2018.
  • Chủ thể thực hiện: Bộ phận Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ phối hợp cùng Khối Vận hành.

Thứ hai, hoàn thiện giao diện ứng dụng nhằm giảm thiểu Kỳ vọng nỗ lực của khách hàng.

  • Hành động: Tái cấu trúc trải nghiệm người dùng theo hướng tối giản hóa, cho phép hoàn tất quy trình đặt xe chỉ với 3 thao tác chạm màn hình. Bổ sung đa dạng phương thức thanh toán không tiền mặt như thẻ nội địa ATM, thẻ quốc tế Visa/MasterCard và ví điện tử, đồng thời hỗ trợ tính năng đặt xe hẹn giờ trước.
  • Mục tiêu: Đạt trên 90% tỷ lệ người dùng đánh giá ứng dụng trực quan, dễ sử dụng ngay trong lần đầu tiên tiếp cận.
  • Thời gian: Hoàn thành trong vòng 6 tháng đầu năm 2018.
  • Chủ thể thực hiện: Đội ngũ Thiết kế Trải nghiệm Sản phẩm và Phòng Công nghệ Thông tin.

Thứ ba, xây dựng hệ thống củng cố Niềm tin và bảo mật an toàn cho hành khách.

  • Hành động: Chuẩn hóa quy trình kiểm duyệt hồ sơ lái xe, áp dụng cơ chế đánh giá sao minh bạch sau mỗi chuyến đi và mã hóa 100% dữ liệu thanh toán cá nhân. Thiết lập kênh tiếp nhận phản hồi khẩn cấp 24/7 để xử lý các sự cố thất lạc tài sản hoặc tranh chấp cước phí.
  • Mục tiêu: Nâng tỷ lệ đánh giá dịch vụ đạt chuẩn từ 4,8 trên 5 sao cho hơn 90% tổng số chuyến đi và giữ tỷ lệ giải quyết khiếu nại thành công đạt 98%.
  • Thời gian: Thực hiện thường xuyên và duy trì liên tục từ Quý 3 năm 2017.
  • Chủ thể thực hiện: Phòng Dịch vụ Khách hàng và Bộ phận Quản lý Chất lượng.

Thứ tư, tái cấu trúc chính sách Giá trị giá cả linh hoạt và minh bạch.

  • Hành động: Công khai bảng giá cước chi tiết trước mỗi chuyến đi, duy trì khung giá ổn định và hạn chế mức tăng cước trong giờ cao điểm không vượt quá 15% so với mức giá cơ sở. Triển khai các gói khuyến mãi tích điểm dành cho khách hàng trung thành.
  • Mục tiêu: Tăng tỷ lệ khách hàng hài lòng về chi phí lên mức 85% và thúc đẩy tỷ lệ sử dụng lại dịch vụ tăng thêm 20% hàng quý.
  • Thời gian: Đánh giá và điều chỉnh định kỳ mỗi 6 tháng một lần.
  • Chủ thể thực hiện: Phòng Marketing và Khối Quản lý Doanh thu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại nguồn tư liệu học thuật và thực tiễn giá trị cho 4 nhóm đối tượng cụ thể:

Thứ nhất, Ban điều hành và đội ngũ quản lý của các hãng taxi truyền thống tại Việt Nam.

  • Lợi ích: Hiểu rõ cơ chế tác động tâm lý của khách hàng trong kỷ nguyên số để định hình lộ trình chuyển đổi công nghệ phù hợp.
  • Trường hợp áp dụng: Vận dụng các phát hiện nghiên cứu để nâng cấp ứng dụng đặt xe chuyên biệt, tái cấu trúc đội xe và đào tạo văn hóa phục vụ của tài xế nhằm cạnh tranh bình đẳng với các tập đoàn công nghệ xuyên quốc gia.

Thứ hai, các kỹ sư phát triển sản phẩm và chuyên viên thiết kế trải nghiệm người dùng tại các công ty công nghệ vận tải.

  • Lợi ích: Nắm bắt các chỉ số đo lường thực nghiệm về tính dễ sử dụng và kỳ vọng hiệu năng của người dùng.
  • Trường hợp áp dụng: Tối ưu hóa giao diện ứng dụng, giảm thiểu các bước thao tác rườm rà xuống còn 3 bước cơ bản và gia tăng độ chính xác của hệ thống định vị bản đồ với thời gian phản hồi dưới 1 phút.

Thứ ba, các nhà nghiên cứu, giảng viên và học viên cao học chuyên ngành Quản trị kinh doanh, Marketing và Hệ thống thông tin quản lý.

  • Lợi ích: Kế thừa mô hình nghiên cứu tích hợp và bộ thang đo 20 biến quan sát đã được kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ chuẩn xác qua phân tích CFA và SEM trên thang đo 5 điểm Likert.
  • Trường hợp áp dụng: Mở rộng hướng nghiên cứu sang các loại hình dịch vụ kinh tế chia sẻ khác như giao nhận thức ăn, vận chuyển hàng hóa chặng cuối hoặc dịch vụ lưu trú du lịch.

Thứ tư, các cơ quan quản lý nhà nước về giao thông vận tải và thương mại điện tử đô thị.

  • Lợi ích: Tiếp cận các số liệu khảo sát thực tế về nhu cầu đi lại và mức độ chấp nhận công nghệ của người dân tại đô thị lớn.
  • Trường hợp áp dụng: Tham khảo để xây dựng hành lang pháp lý quản lý hoạt động vận tải công nghệ vừa đảm bảo cạnh tranh lành mạnh, vừa bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng và giảm ùn tắc giao thông.

Câu hỏi thường gặp

  1. Yếu tố nào đóng vai trò quyết định mạnh mẽ nhất đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng taxi của khách hàng? Theo kết quả kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, Kỳ vọng kết quả là yếu tố tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng lại với hệ số hồi quy Beta đạt 0,58 ở mức ý nghĩa 95%. Khách hàng lựa chọn dịch vụ chủ yếu vì hiệu quả thiết thực như tiết kiệm thời gian, định vị xe trong 1 phút và biết trước chi phí chuyến đi chính xác.

  2. Tại sao hai yếu tố Ảnh hưởng xã hội và Động lực hưởng thụ lại bị bác bỏ trong mô hình nghiên cứu? Kết quả phân tích thống kê cho thấy cả hai nhân tố này đều có giá trị p lớn hơn 0,05. Tại thị trường đô thị như TP. Hồ Chí Minh, việc gọi taxi là một nhu cầu di chuyển thiết thực hàng ngày, người dùng ra quyết định dựa trên tính tiện ích và chi phí hợp lý chứ không xuất phát từ việc tìm kiếm cảm giác giải trí hay chịu ảnh hưởng từ dư luận xã hội.

  3. Quy mô mẫu 212 khách hàng có đảm bảo độ tin cậy khoa học cho phân tích mô hình SEM không? Cỡ mẫu 212 quan sát hoàn toàn đáp ứng các tiêu chuẩn phương pháp luận quốc tế. Con số này vượt yêu cầu cỡ mẫu tối thiểu 130 theo quy tắc 5 mẫu trên 1 biến quan sát của Bollen và vượt ngưỡng khuyến nghị tối thiểu 200 mẫu theo Hoelter đối với phân tích mô hình SEM, đảm bảo các chỉ số kiểm định đạt độ tin cậy cao trên 0,70.

  4. Các hãng taxi truyền thống cần ưu tiên chiến lược gì để giữ chân khách hàng trước các đối thủ công nghệ? Doanh nghiệp taxi truyền thống cần tập trung vào việc củng cố Niềm tin thương hiệu và nâng cao tính dễ sử dụng của ứng dụng. Doanh nghiệp cần cam kết giữ đúng thời gian đón dưới 5 phút, minh bạch cước phí và bảo đảm an toàn dữ liệu cá nhân nhằm nâng tỷ lệ khách hàng hài lòng lên trên 85%, tạo tiền đề vững chắc cho hành vi sử dụng lại.

  5. Bộ thang đo trong nghiên cứu này đã được sàng lọc và hiệu chỉnh qua những bước khoa học nào? Thang đo trải qua 2 bước kiểm định nghiêm ngặt: nghiên cứu định tính với 15 người dùng để hiệu chỉnh từ ngữ và nghiên cứu định lượng với 212 mẫu. Qua phân tích EFA và CFA, 6 biến quan sát không đạt chuẩn đã bị loại, giữ lại 20 biến quan sát thuộc 7 nhân tố đạt trọn vẹn độ tin cậy Cronbach's Alpha và giá trị phân biệt cần thiết.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã xác định và kiểm định thành công mô hình các yếu tố tác động đến ý định sử dụng lại dịch vụ taxi qua ứng dụng di động tại TP. Hồ Chí Minh với độ phù hợp thống kê Chi-Square/df đạt 1,517.
  • Khẳng định vai trò quyết định vượt trội của Kỳ vọng kết quả với hệ số Beta đạt 0,58, đóng góp hơn 50% vào ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng của 212 khách hàng được khảo sát.
  • Làm rõ cơ chế tác động gián tiếp của 3 tiền tố then chốt gồm Kỳ vọng nỗ lực (Beta đạt 0,32), Niềm tin (Beta đạt 0,28) và Giá trị giá cả (Beta đạt 0,25) thông qua biến trung gian Kỳ vọng kết quả.
  • Chứng minh tính thực dụng của người tiêu dùng đô thị khi loại bỏ tác động trực tiếp của Ảnh hưởng xã hội và Động lực hưởng thụ trong bối cảnh di chuyển hàng ngày.
  • Đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp quản trị đồng bộ giúp doanh nghiệp vận tải tối ưu hóa giao diện, nâng cao chất lượng phục vụ và gia tăng 20% doanh thu trong 12 tháng tới.

Về mặt học thuật, công trình đóng góp bộ thang đo 20 biến quan sát chuẩn hóa kế thừa từ UTAUT2 và TAM, mở ra hướng phát triển cho các nghiên cứu tiếp theo về dịch vụ kinh tế chia sẻ tại Việt Nam trong giai đoạn 2018 - 2020. Các doanh nghiệp taxi và nhà phát triển ứng dụng cần nhanh chóng bắt tay vào hành động, triển khai đồng bộ các khuyến nghị công nghệ và quản trị chất lượng ngay hôm nay để bứt phá và làm chủ thị trường số.