Giới thiệu dự án

Thị trường bán lẻ Việt Nam đang trải qua giai đoạn chuyển mình mạnh mẽ với quy mô vượt 180 tỷ USD năm 2023 và duy trì mức tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) dự báo đạt 6,3% giai đoạn 2024–2029. Theo báo cáo từ Ngân hàng Thế giới (World Bank), tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người tại Việt Nam giai đoạn 2017–2022 đạt 8,5%—mức cao nhất khu vực Đông Nam Á. Đồng thời, Chỉ số Phát triển Bán lẻ Toàn cầu (GRDI) của A.T. Kearney xếp Việt Nam ở vị trí thứ 9 trong top 35 quốc gia tiềm năng nhất. Trong bức tranh đó, các mô hình đại siêu thị (Hypermarket) và trung tâm thương mại hiện đại ghi nhận tốc độ tăng trưởng doanh thu lên tới 9,6%/năm.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                          TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG BÁN LẺ                        |
|                                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Tuy nhiên, các doanh nghiệp bán lẻ hiện đại phải đối mặt với áp lực cạnh tranh gay gắt nhằm tối ưu hóa giá trị vòng đời khách hàng và gia tăng quy mô giỏ hàng (Basket Size). Nhiều nghiên cứu kinh điển trong ngành bán lẻ chỉ ra rằng hành vi mua sắm ngẫu hứng (Impulsive Buying Behavior) đóng góp từ 27% đến 62% tổng doanh thu của các đại siêu thị (Bellenger et al., 1978; Rook, 1987). Việc hiểu rõ và kiểm soát các tác nhân kích thích hành vi mua sắm không hoạch định trước trở thành bài toán sống còn cho các nhà quản trị chuỗi bán lẻ.

Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Các nhân tố tác động đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của khách hàng tại siêu thị Emart Gò Vấp" do sinh viên Nguyễn Huỳnh Gia Hân (Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM) thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Phúc Quý Thạnh nhằm giải quyết bài toán tối ưu hóa chuyển đổi tại điểm bán cho mô hình đại siêu thị có vốn đầu tư lớn.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi mua sắm ngẫu hứng trong môi trường bán lẻ hiện đại.
  2. Xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố (bên trong và bên ngoài) ảnh hưởng đến quyết định mua sắm ngẫu hứng của khách hàng tại Emart Gò Vấp.
  3. Kiểm định sự khác biệt về hành vi mua sắm ngẫu hứng theo các đặc điểm nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, học vấn, thu nhập, tần suất mua sắm, mức chi tiêu).
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp và hàm ý quản trị thực tiễn giúp THISO Retail tối ưu hóa doanh thu và gia tăng tỷ lệ chuyển đổi ngoài kế hoạch.

Phạm vi và giới hạn

  • Không gian nghiên cứu: Đại siêu thị Emart Gò Vấp, TP.HCM (diện tích sàn 11.900 $m^2$).
  • Thời gian thực hiện: Tháng 01/2024 đến tháng 04/2024.
  • Đối tượng khảo sát: Người tiêu dùng trực tiếp mua sắm tại Emart Gò Vấp trong độ tuổi từ 15 đến trên 40 tuổi ($N = 300$).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu hành vi tiêu dùng tại điểm bán đã được nhiều tác giả quốc tế và trong nước tiếp cận thông qua các khung lý thuyết như Mô hình quá trình mua hàng ngẫu hứng (Churchill & Peter, 1998), Thuyết hành vi có kế hoạch (TPB - Ajzen, 1991), và Mô hình kích thích - phản hồi (S-O-R Framework).

Tiêu chí phân tích Mô hình Badgaiyan & Verma (2015) Mô hình Hà Nam Khánh Giao (2021) Mô hình Đề xuất tại Emart Gò Vấp (2024)
Bối cảnh nghiên cứu Bán lẻ tổng hợp tại Ấn Độ Siêu thị Co.opmart Nguyễn Kiệm Đại siêu thị chuẩn Hàn Quốc (Emart)
Nhóm nhân tố chính Tình huống (tiền bạc, thời gian, thẻ tín dụng) Bầu không khí cửa hàng (âm nhạc, ánh sáng) Kết hợp 5 nhóm: Khuyến mãi, Nhân viên, Không gian, Trưng bày, Xu hướng nội tại
Cỡ mẫu & Phương pháp $N = 450$ (Hồi quy cấu trúc SEM) $N = 200$ (Hồi quy OLS) $N = 300$ (EFA + Hồi quy đa biến OLS + ANOVA)
Ưu điểm Bao quát biến hoàn cảnh Tập trung vào giác quan Phù hợp đặc thù đại siêu thị tích hợp F&B/Retail
Hạn chế Chưa làm rõ vai trò nhân viên tư vấn Bỏ qua yếu tố xúc tiến khuyến mãi ngắn hạn Cần kiểm định định kỳ theo mùa vụ mua sắm 
MA TRẬN ƯU TIÊN YÊU CẦU THEO KHUNG MOSCOW:

Thiết kế hệ thống đo lường và khung mô hình

Mô hình nghiên cứu được xây dựng gồm 1 biến phụ thuộc và 5 biến độc lập với tổng cộng 23 biến quan sát chuẩn hóa theo thang đo Likert 5 điểm (1: Rất không đồng ý $\rightarrow$ 5: Rất đồng ý).

Phương trình hồi quy tổng quát dạng hàm tuyến tính OLS (Ordinary Least Squares):

$$MNH = \beta_0 + \beta_1 XHNH + \beta_2 KM + \beta_3 MT + \beta_4 NV + \beta_5 BT + \epsilon$$

Trong đó:

  • $MNH$: Biến phụ thuộc - Hành vi mua sắm ngẫu hứng.
  • $XHNH$: Xu hướng mua sắm ngẫu hứng nội tại của cá nhân.
  • $KM$: Tác động từ các chương trình chiết khấu, xúc tiến bán hàng.
  • $MT$: Yếu tố môi trường vật lý (ánh sáng, âm nhạc, nhiệt độ).
  • $NV$: Sự tương tác, thái độ phục vụ và mức độ nhiệt tình của nhân viên.
  • $BT$: Cách sắp xếp quầy kệ, luồng di chuyển và nghệ thuật trưng bày Visual Merchandising.
  • $\epsilon$: Sai số ngẫu nhiên của mô hình ($E(\epsilon) = 0, \text{Var}(\epsilon) = \sigma^2$).

Phương pháp nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu kết hợp phương pháp hỗn hợp (Mixed Methods Research):

  1. Nghiên cứu sơ bộ (Định tính): Thực hiện phỏng vấn sâu cá nhân (In-depth Interview) với $n = 10$ khách hàng mua sắm thường xuyên tại Emart Gò Vấp nhằm tinh chỉnh câu chữ, bảo đảm giá trị nội dung (Content Validity) của thang đo 23 biến quan sát.
  2. Nghiên cứu chính thức (Định lượng): Thu thập dữ liệu qua bảng hỏi trực tuyến (Google Forms) và trực tiếp tại siêu thị. Cỡ mẫu hợp lệ đạt $N = 300$, thỏa mãn quy tắc kinh nghiệm của Hair et al. ($N \ge 5 \times \text{số biến quan sát} = 5 \times 23 = 115$) và quy tắc của Tabachnick & Fidell ($N \ge 50 + 8 \times m = 50 + 8 \times 5 = 90$).
KẾ HOẠCH TRIỂN KHAI VÀ MỐC THỜI GIAN (GANTT):
Tuần 01-03: Tổng quan lý thuyết, thiết kế thang đo sơ bộ
Tuần 04-05: Phỏng vấn định tính, hiệu chỉnh bảng hỏi (Pilot Test N=30)
Tuần 06-09: Khảo sát thực địa tại Emart Gò Vấp (N=300)
Tuần 10-12: Xử lý dữ liệu trên SPSS 20.0, chạy EFA, Hồi quy, ANOVA
Tuần 13-14: Thảo luận kết quả và đề xuất hàm ý quản trị

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu và Pipeline kỹ thuật

Toàn bộ dữ liệu thô được làm sạch, mã hóa và phân tích thông qua bộ công cụ IBM SPSS Statistics 20.0 kết hợp mô phỏng kiểm chứng trên Python 3.10 (sử dụng thư viện pandas, statsmodels, và scipy).

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# Thuật toán phân tích hồi quy OLS và kiểm tra đa cộng tuyến VIF
def evaluate_regression_model(df, independent_vars, dependent_var):
    X = df[independent_vars]
    y = df[dependent_var]
    X_with_const = sm.add_constant(X)
    
    # Ước lượng mô hình OLS
    model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()
    
    # Tính toán chỉ số VIF cho từng biến độc lập
    vif_data = pd.DataFrame()
    vif_data["Variable"] = X.columns
    vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
    
    return model.summary(), vif_data

# Pipeline thực thi:
# result_summary, vif_report = evaluate_regression_model(df_clean, ['XHNH', 'KM', 'MT', 'NV', 'BT'], 'MNH')

Kiểm định chất lượng thang đo và trích xuất nhân tố

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Tất cả 6 thang đo đều đạt hệ số tin cậy nội tại $\alpha > 0.70$ và hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) của từng biến quan sát đều $> 0.30$.

Ký hiệu Tên thang đo Số biến quan sát Cronbach's Alpha Tương quan biến-tổng nhỏ nhất Đánh giá
XHNH Xu hướng ngẫu hứng 4 0.824 0.581 (XHNH4) Đạt độ tin cậy cao
KM Chương trình khuyến mãi 4 0.856 0.642 (KM3) Đạt độ tin cậy cao
MT Môi trường cửa hàng 4 0.798 0.512 (MT1) Đạt yêu cầu
NV Nhân viên thân thiện 4 0.831 0.603 (NV2) Đạt độ tin cậy cao
BT Bày trí bán hàng 4 0.812 0.569 (BT4) Đạt độ tin cậy cao
MNH Hành vi mua ngẫu hứng 3 0.847 0.672 (MNH2) Đạt độ tin cậy cao

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Biến độc lập:
    • Hệ số $KMO = 0.842$ ($0.5 \le KMO \le 1.0$), kiểm định Bartlett có giá trị thống kê Chi-square $\chi^2 = 2418.65$ với mức ý nghĩa $p = 0.000 < 0.001$, chứng minh các biến quan sát có tương quan chặt chẽ.
    • Phép trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (hoặc Varimax) trích xuất được 5 nhân tố tại Eigenvalue $= 1.241 > 1.0$. Tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) đạt $62.84% > 50%$.
  • Biến phụ thuộc: $KMO = 0.715$, giá trị Sig. của Bartlett $= 0.000$, phương sai trích đạt $68.12%$.
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH EFA (FACTOR MATRIX SUMMARY):
==> 20 biến quan sát độc lập hội tụ hoàn hảo vào 5 nhóm nhân tố nguyên bản.

Kết quả hồi quy tuyến tính đa biến

Mô hình hồi quy đạt mức độ phù hợp cao với $R^2 = 0.548$, $R^2$ hiệu chỉnh $= 0.540$. Kiểm định $F = 71.284$ ($p = 0.000$) chứng minh mô hình có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 99%. Hệ số Durbin-Watson đạt $1.892$ ($1.5 < d < 2.5$) khẳng định không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.

PHÂN TÍCH HỆ SỐ HỒI QUY (REGRESSION COEFFICIENTS - N=300)
-------------------------------------------------------------------------------
Biến độc lập    Hệ số chưa chuẩn hóa (B)   Chuẩn hóa (Beta)   t-stat    Sig.    VIF
-------------------------------------------------------------------------------
(Hằng số)               0.214                   --             1.342    0.181   --
KM (Khuyến mãi)         0.312                 0.325            6.842    0.000  1.321
XHNH (Xu hướng)         0.268                 0.274            5.914    0.000  1.245
NV (Nhân viên)          0.195                 0.201            4.382    0.000  1.288
BT (Bày trí)            0.154                 0.162            3.518    0.000  1.304
MT (Môi trường)         0.118                 0.124            2.745    0.006  1.215
-------------------------------------------------------------------------------

Phương trình hồi quy chuẩn hóa:

$$MNH = 0.325 \times KM + 0.274 \times XHNH + 0.201 \times NV + 0.162 \times BT + 0.124 \times MT$$

Tất cả các hệ số $VIF < 1.4$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng 2.0 hoặc 10.0), khẳng định mô hình hoàn toàn không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Cả 5 giả thuyết từ $H1$ đến $H5$ đều được chấp nhận với mức ý nghĩa $p < 0.01$.

Kết quả kiểm định khác biệt nhân khẩu học (ANOVA & T-Test)

  • Giới tính (Independent Samples T-Test): Không ghi nhận sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ mua sắm ngẫu hứng giữa nam và nữ ($p = 0.248 > 0.05$).
  • Độ tuổi & Thu nhập (One-Way ANOVA): Có sự khác biệt rõ rệt ($p < 0.05$). Nhóm khách hàng từ 18–30 tuổi và nhóm có thu nhập từ 10–20 triệu VNĐ/tháng có điểm trung bình mua sắm ngẫu hứng cao nhất ($\mu = 3.82$ so với $\mu = 3.15$ ở nhóm trên 40 tuổi).
  • Mức chi tiêu hàng tháng tại Emart: Tỷ lệ thuận với tần suất mua hàng ngẫu hứng ($F = 14.32, p = 0.000$).

Đổi mới và đóng góp

  1. Định lượng hóa tác động đa kênh tại điểm bán: Khác với các nghiên cứu trước đây chỉ khảo sát rời rạc các kích thích thị giác hoặc đặc điểm tâm lý, công trình này tích hợp đồng thời 5 nhóm biến số (nội tại và ngoại cảnh), làm sáng tỏ rằng Chương trình khuyến mãi ($\beta = 0.325$) và Xu hướng tính cách ngẫu hứng ($\beta = 0.274$) là hai động lực chủ chốt nhất.
  2. Khẳng định vai trò của nhân sự bán hàng: Chứng minh nhân tố "Nhân viên thân thiện" tác động mạnh thứ 3 ($\beta = 0.201$), vượt qua cả yếu tố môi trường vật lý thuần túy ($\beta = 0.124$). Điều này mở ra cách tiếp cận mới trong quản trị nhân sự dịch vụ bán lẻ.
  3. Giá trị thực tiễn cho THISO Retail: Cung cấp bộ cơ sở dữ liệu thực nghiệm trực tiếp tại Emart Gò Vấp sau giai đoạn chuyển giao thương hiệu, giúp tối ưu hóa cách thức bố trí quầy kệ và thiết kế chiến dịch xúc tiến tại các chi nhánh Emart Sala và Emart Phan Huy Ích.

Ứng dụng thực tế và triển khai

+-----------------------------------------------------------------------------+
|               LỘ TRÌNH 4 BƯỚC TỐI ƯU HÓA ĐIỂM BÁN (THISIO RETAIL)            |
|                                                                             |
|  - Triển khai Bundle Deal 'Mua 1 tặng 1'  - Kịch bản tư vấn không gây ép    |
|                                                                             |
|  - Heatmap luồng di chuyển               - Tích hợp App loyalty cá nhân hóa |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Các kịch bản ứng dụng cụ thể

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

  • Chi phí dự kiến: 150–200 triệu VNĐ/năm cho hoạt động thiết kế lại POSM, bảng biển định hướng và các khóa đào tạo kỹ năng tư vấn cho nhân viên sàn.
  • Lợi ích kinh tế: Với quy mô doanh thu trung bình hàng ngày của đại siêu thị, việc gia tăng tỷ lệ chuyển đổi ngoài kế hoạch thêm 3–5% giúp nâng giá trị giỏ hàng bình quân (Average Order Value) từ 450.000 VNĐ lên 530.000 VNĐ (+17,7%), mang lại mức ROI hoàn vốn ước tính dưới 4 tháng.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Giới hạn không gian và địa bàn: Nghiên cứu mới thực hiện tại 1 điểm bán (Emart Gò Vấp), chưa bao quát toàn diện các chi nhánh mới như Emart Sala (TP. Thủ Đức) hay Emart Phan Huy Ích (Gò Vấp).
  • Phương pháp lấy mẫu: Thuận tiện phi xác suất (Convenience Sampling), dù đạt cỡ mẫu $N = 300$ nhưng tính đại diện tổng thể người tiêu dùng toàn TP.HCM có thể bị ảnh hưởng.
  • Hướng phát triển:
    1. Mở rộng mô hình nghiên cứu sang hành vi mua sắm ngẫu hứng trên nền tảng thương mại điện tử đa kênh (Omnichannel & EmartMall App).
    2. Ứng dụng công nghệ thị giác máy tính (AI Computer Vision) và bản đồ nhiệt (Heatmap) để phân tích hành vi dừng lại của khách hàng theo thời gian thực (Real-time Shopper Tracking).

Đối tượng hưởng lợi

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu khảo sát N=300 có đảm bảo tính đại diện thống kê không?

Cỡ mẫu $N = 300$ vượt xa tiêu chuẩn tối thiểu ($5 \times 23 = 115$ mẫu theo Hair et al.) và đảm bảo công suất kiểm định (Statistical Power $> 0.80$) ở mức ý nghĩa $p < 0.05$, hoàn toàn đủ độ tin cậy để chạy hồi quy đa biến và ANOVA.

2. Nhân tố nào có ảnh hưởng mạnh nhất đến hành vi mua ngẫu hứng tại Emart?

Chương trình khuyến mãi (KM) có hệ số chuẩn hóa $\beta = 0.325$ cao nhất, tiếp theo là Xu hướng mua sắm ngẫu hứng nội tại ($\beta = 0.274$) và Nhân viên thân thiện ($\beta = 0.201$).

3. Tại sao biến giới tính không tạo ra sự khác biệt trong nghiên cứu này?

Kết quả kiểm định T-Test ($p = 0.248 > 0.05$) cho thấy trong môi trường đại siêu thị hiện đại với sự đa dạng ngành hàng từ công nghệ, gia dụng, thời trang đến ẩm thực, cả nam và nữ đều có xác suất phát sinh mua sắm ngẫu hứng tương đương nhau khi tiếp xúc với các kích thích tại điểm bán.

4. Mô hình có bị hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) không?

Không. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nằm trong khoảng $1.215 - 1.321$, thấp hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo 2.0 (hoặc 10.0), khẳng định các biến độc lập không triệt tiêu lẫn nhau.

5. Làm thế nào để áp dụng kết quả này vào vận hành thực tế của siêu thị?

Doanh nghiệp cần phối hợp 3 mũi nhọn: (1) Đặt các biển bảng khuyến mãi rõ ràng tại các ngã rẽ và đầu line kệ; (2) Đào tạo nhân viên gợi ý khéo léo các sản phẩm dùng kèm; (3) Tối ưu hóa khu vực quầy thu ngân với các sản phẩm kích thước nhỏ, giá bình dân.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Huỳnh Gia Hân đã xây dựng thành công mô hình định lượng đo lường 5 nhóm nhân tố tác động đến hành vi mua sắm ngẫu hứng tại siêu thị Emart Gò Vấp. Với độ tin cậy thang đo đạt chuẩn ($\alpha > 0.79$), mô hình giải thích được $54,8%$ sự biến thiên của hành vi mua ngẫu hứng ($R^2 = 0.548$). Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp về mặt học thuật trong việc kiểm chứng lý thuyết hành vi người tiêu dùng tại thị trường bán lẻ Việt Nam, mà còn mang lại bộ giải pháp quản trị mang tính ứng dụng cao cho các nhà bán lẻ hiện đại nhằm tối đa hóa doanh thu và nâng cao trải nghiệm khách hàng.