Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tái mua sắm trên Shopee tại thành phố Hà Nội" do sinh viên Nguyễn Duy Phong (Lớp QTKD CLC4 QH2019-E, Viện Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội) thực hiện năm 2023 dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Văn Phương. Đề tài được xây dựng trong bối cảnh thị trường bán lẻ có sự chuyển dịch mạnh mẽ từ phương thức trực tiếp sang trực tuyến dưới tác động của đại dịch Covid-19 nhằm đáp ứng các yêu cầu về an toàn và tiện lợi. Theo số liệu từ Bộ Công thương (2021) được trích dẫn trong văn bản, doanh số thương mại điện tử Việt Nam năm 2021 đạt khoảng 13,7 tỷ USD, tăng 16% so với năm 2020; trong đó Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh là hai đầu tàu chiếm hơn 70% tổng giao dịch toàn quốc.

Cùng với sự bùng nổ của thị trường, các sàn thương mại điện tử lớn như Shopee, Tiki, Lazada cạnh tranh gay gắt về lượng truy cập; riêng trong quý III/2021, Shopee dẫn đầu thị trường với 214.000 lượt truy cập. Tuy nhiên, tác giả chỉ ra một thực trạng phổ biến trong kinh doanh trực tuyến: tỷ lệ người tiêu dùng chỉ mua sắm thử nghiệm một lần rồi không quay lại diễn ra tương đối cao. Việc thu hút khách hàng mới tốn kém chi phí, do đó việc duy trì sự trung thành và thúc đẩy hành vi tái mua sắm trở thành bài toán sống còn đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử. Tại thị trường Hà Nội – nơi có mật độ tiêu dùng số cao, nghiên cứu hành vi tái mua sắm trên nền tảng Shopee có tính cấp thiết thực tiễn nhằm giúp doanh nghiệp nhận diện các yếu tố tác động và hoạch định giải pháp giữ chân khách hàng.

Văn bản xác định rõ mục tiêu tổng quát là nhận diện và đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tái mua sắm của khách hàng trên Shopee tại Hà Nội, làm căn cứ đề xuất các hàm ý quản trị. Cụ thể, đề tài thực hiện 3 mục tiêu nghiên cứu:

  1. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định/quyết định tái mua sắm của khách hàng trên Shopee tại Thành phố Hà Nội.
  2. Đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến quyết định tái mua sắm.
  3. Đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp Shopee nâng cao năng lực cạnh tranh, thu hút, làm hài lòng và giữ chân khách hàng hiệu quả.

Nghiên cứu giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu tương ứng:

  1. Các nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định tái mua sắm của khách hàng trên Shopee tại Thành phố Hà Nội?
  2. Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến ý định tái mua sắm của khách hàng trên Shopee tại Thành phố Hà Nội như thế nào?
  3. Những phương pháp quản trị nào cần đưa ra nhằm giúp Shopee nâng cao khả năng cạnh tranh của mình?

Về đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tái mua sắm của khách hàng trên sàn thương mại điện tử Shopee tại Thành phố Hà Nội.
  • Đối tượng khảo sát: Khách hàng có sử dụng Internet và đã từng mua sắm trên sàn Shopee ít nhất 01 lần, đang sinh sống trên địa bàn Thành phố Hà Nội.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn Thành phố Hà Nội.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu nghiên cứu được thu thập và thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 01/2023 đến tháng 04/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên việc kế thừa và tích hợp các lý thuyết hành vi người tiêu dùng và mô hình chấp nhận công nghệ, bao gồm:

  • Khái niệm quyết định tái mua sắm: Được tiếp cận theo định nghĩa của Hellier et al. (2003), Tjiptono (2014), Kotler & Keller (2006, 2009), Spyridou (2017) và Goutam & Gopalakrishna (2018). Tái mua sắm được hiểu là hành vi mua lặp lại dịch vụ hoặc hàng hóa từ cùng một nhà cung cấp trực tuyến dựa trên các trải nghiệm, sự thỏa mãn và cam kết tâm lý trong quá khứ.
  • Tiến trình ra quyết định mua của người tiêu dùng: Tiếp cận theo mô hình 5 giai đoạn của Philip Kotler (2001), gồm: Nhận thức nhu cầu $\rightarrow$ Tìm kiếm thông tin $\rightarrow$ Đánh giá các phương án $\rightarrow$ Quyết định mua hàng $\rightarrow$ Hành vi sau mua.
  • Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM): Phát triển bởi Fred Davis (1989), Richard Bagozzi & Warshaw (1992). Tác giả ứng dụng hai biến độc lập cốt lõi là Nhận thức sự hữu ích (Perceived Usefulness - PU) và Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEU) để giải thích hành vi tiếp nhận hệ thống mua sắm trực tuyến.
  • Mô hình Xác nhận Kỳ vọng (Expectation-Confirmation Model - ECM): Đề xuất bởi Bhattacherjee (2001a) dựa trên lý thuyết ECT, khẳng định quyết định tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin và tái mua sắm chịu tác động trực tiếp từ Sự hài lòng (Satisfaction - SA) và Sự hữu ích cảm nhận (PU).
  • Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm liên quan: Tác giả tổng hợp kết quả nghiên cứu trong nước (Nguyễn Thị Mỹ Hạnh, 2013; Hà Thị Phụng Thu, 2019; Trà Thị Thảo, 2021) và nước ngoài (Chiu & Chang, 2009; Lee et al., 2010; Chao Wen et al., 2011; Fang et al., 2019) để bổ sung thêm ba nhân tố ngoại sinh: Chất lượng sản phẩm (PQ), Chất lượng dịch vụ (SQ) và Giá trị cảm nhận (PV).

Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 6 nhân tố độc lập tác động trực tiếp đến 1 biến phụ thuộc:

  • H1: Chất lượng sản phẩm (PQ) có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định tái mua sắm.
  • H2: Chất lượng dịch vụ (SQ) có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định tái mua sắm.
  • H3: Giá trị cảm nhận (PV) có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định tái mua sắm.
  • H4: Sự hữu ích cảm nhận (PU) có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định tái mua sắm.
  • H5: Dễ sử dụng cảm nhận (PEU) có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định tái mua sắm.
  • H6: Sự hài lòng (SA) có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định tái mua sắm.

Phương pháp nghiên cứu thực tế là nghiên cứu định lượng khảo sát. Tác giả sử dụng bảng câu hỏi đóng trên thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý) để đo lường 28 biến quan sát ban đầu. Mẫu khảo sát được thu thập theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện thông qua mạng lưới bạn bè, gia đình và người quen của tác giả tại Hà Nội nhằm đảm bảo tiến độ thời gian. Số lượng mẫu hợp lệ đưa vào phân tích là 180 (đáp ứng tiêu chuẩn của Hair et al., 2014 với quy tắc cỡ mẫu tối thiểu bằng 5 lần số biến quan sát: $5 \times 28 = 140$). Dữ liệu được làm sạch trên bảng tính Excel và xử lý định lượng bằng phần mềm SPSS (phiên bản 22.0 và 26.0) qua các bước: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan tuyến tính Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa khung lý luận về quyết định tái mua sắm, phân tích hành vi người tiêu dùng trực tuyến và 5 giai đoạn ra quyết định mua sắm của Philip Kotler (2001). Chương này làm rõ bản chất của hai mô hình nền tảng TAM (Davis, 1989) và ECM (Bhattacherjee, 2001a). Tiếp đó, tác giả phân tích và tổng hợp kết quả của 7 công trình nghiên cứu tiền nhiệm trong và ngoài nước (Nguyễn Thị Mỹ Hạnh, Hà Thị Phụng Thu, Trà Thị Thảo, Chiu & Chang, Lee et al., Chao Wen et al., Fang et al.). Từ các phát hiện thực nghiệm này, chương 1 thiết lập mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 6 biến độc lập: Chất lượng sản phẩm, Chất lượng dịch vụ, Giá trị cảm nhận, Hữu ích cảm nhận, Dễ sử dụng cảm nhận, Sự hài lòng và biến phụ thuộc là Quyết định tái mua sắm trên sàn Shopee, đi kèm hệ thống 6 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H6.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết sơ đồ quy trình nghiên cứu từ xác định vấn đề, thiết kế bảng hỏi, thu thập số liệu sơ cấp đến các bước phân tích định lượng trên phần mềm SPSS. Tác giả vận hành hóa khái niệm và xây dựng thang đo chi tiết gồm 28 biến quan sát dựa trên các tài liệu đã công bố:

  • Thang đo Chất lượng sản phẩm (PQ): 4 biến quan sát (PQ1 - PQ4), hiệu chỉnh từ Fang et al. (2019) và Trà Thị Thảo (2021).
  • Thang đo Chất lượng dịch vụ (SQ): 4 biến quan sát (SQ1 - SQ4), hiệu chỉnh từ Fang et al. (2019) và Trà Thị Thảo (2021).
  • Thang đo Giá trị cảm nhận (PV): 4 biến quan sát (PV1 - PV4), hiệu chỉnh từ Lee et al. (2010), Fang et al. (2019) và Hà Thị Phụng Thu (2019).
  • Thang đo Hữu ích cảm nhận (PU): 4 biến quan sát (PU1 - PU4), hiệu chỉnh từ Lee et al. (2010), Chao Wen et al. (2011) và Hà Thị Phụng Thu (2019).
  • Thang đo Dễ sử dụng cảm nhận (PEU): 4 biến quan sát (PEU1 - PEU4), kế thừa từ Chao Wen et al. (2011) và Nguyễn Thị Mỹ Hạnh (2013).
  • Thang đo Sự hài lòng (SA): 5 biến quan sát (SA1 - SA5), hiệu chỉnh từ Chao Wen et al. (2011).
  • Thang đo Quyết định tái mua sắm (RI): 3 biến quan sát (RI1 - RI3), hiệu chỉnh từ Lee et al. (2010), Chao Wen et al. (2011), Nguyễn Thị Mỹ Hạnh (2013) và Trà Thị Thảo (2021).

Chương này cũng xác định tiêu chuẩn chọn mẫu theo Hair et al. (2014) với $n \ge 140$, kế hoạch phát 180 phiếu dự phòng, đồng thời trình bày các tiêu chuẩn kiểm định thống kê: tương quan biến tổng $\ge 0,3$; Cronbach's Alpha $\ge 0,7$; hệ số KMO $\ge 0,5$; kiểm định Bartlett Sig $< 0,05$; tổng phương sai trích $\ge 50%$; hệ số Eigenvalue $> 1$; hệ số tải nhân tố $> 0,5$; mức ý nghĩa hồi quy Sig $< 0,05$; kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF $< 10$ và hệ số Durbin - Watson trong khoảng $1$ đến $3$.

Chương 3: Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm sau khi xử lý 180 mẫu hợp lệ. Cơ cấu nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu có các đặc điểm cụ thể:

Tiêu chí Phân nhóm Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 111 61,7%
Nữ 69 38,3%
Độ tuổi Dưới 18 tuổi 25 13,9%
Từ 18 đến 24 tuổi 88 48,9%
Từ 24 đến 35 tuổi 37 20,7%
Trên 35 tuổi 30 16,7%
Thu nhập Dưới 5 triệu đồng 15 8,3%
Từ 5 đến 10 triệu đồng 74 41,1%
Từ 10 đến dưới 20 triệu đồng 56 31,1%
Trên 20 triệu đồng 35 19,5%
Trình độ học vấn Trung học phổ thông 26 14,4%
Trung cấp - Cao đẳng 19 10,6%
Đại học 108 60,0%
Sau đại học 27 15,0%
Tình trạng hôn nhân Chưa kết hôn 137 76,1%
Đã kết hôn 41 23,9%

Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha ban đầu cho thấy tất cả các thang đo đều có hệ số Alpha $> 0,7$ và hệ số tương quan biến tổng $> 0,3$: Chất lượng sản phẩm ($0,786$), Chất lượng dịch vụ ($0,725$), Giá trị cảm nhận ($0,833$), Hữu ích cảm nhận ($0,735$), Dễ sử dụng cảm nhận ($0,837$), Sự hài lòng ($0,875$) và Quyết định tái mua sắm ($0,765$).

Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA lần đầu cho 25 biến độc lập, hệ số KMO đạt 0,808; kiểm định Bartlett có Sig = 0,000; tổng phương sai trích đạt 64,592% và giá trị Eigenvalue $> 1$. Tuy nhiên, biến quan sát PU3 ("Mua sắm trực tuyến trên Shopee giúp tôi thực hiện quyết định mua sắm đúng đắn hơn") có hệ số tải nhân tố trong ma trận xoay nhỏ hơn 0,5 nên bị loại khỏi mô hình. Tiến hành phân tích EFA lần cuối với 24 biến độc lập còn lại cho kết quả: hệ số KMO = 0,803; kiểm định Bartlett Sig = 0,000; tổng phương sai trích đạt 65,768% ($> 50%$) và trích được 6 nhóm nhân tố với Eigenvalue $> 1$. Phân tích EFA cho thang đo biến phụ thuộc (RI gồm 3 biến quan sát) đạt hệ số KMO = 0,687; kiểm định Bartlett Sig = 0,000; tổng phương sai trích đạt 68,494% và Eigenvalue đạt 2,055.

Phân tích tương quan Pearson khẳng định cả 6 biến độc lập đều có tương quan tuyến tính có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc RI (Sig < 0,05). Phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình đạt độ thích hợp cao với hệ số $R^2$ hiệu chỉnh bằng 0,654; nghĩa là 6 nhân tố độc lập giải thích được 65,4% sự biến thiên của Quyết định tái mua sắm trên Shopee. Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến đều nằm trong khoảng từ 1,446 đến dưới 2,0 (nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng 10), chứng minh mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Hệ số Durbin - Watson đạt 2,260 (nằm trong khoảng an toàn từ 1 đến 3), khẳng định không xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Tất cả 6 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H6 đều được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê Sig < 0,05.

Chương 4: Đề xuất và hạn chế

Chương 4 thảo luận kết quả nghiên cứu và trình bày định hướng quản trị đối với nền tảng thương mại điện tử Shopee tại thị trường Hà Nội. Tác giả lập luận rằng hành vi của người tiêu dùng ngày càng khắt khe và bắt nguồn từ ý định. Kết quả thực nghiệm đã chứng minh quyết định tái mua sắm chịu sự tác động đồng thời của 6 nhân tố với các mức độ ưu tiên khác nhau, từ đó đặt ra yêu cầu doanh nghiệp phải phân bổ nguồn lực hợp lý vào các điểm chạm then chốt và đúng thời điểm ra quyết định của khách hàng. Chương này phân chia các đề xuất quản trị xoay quanh 5 khía cạnh chính (Chất lượng sản phẩm, Chất lượng dịch vụ, Giá trị cảm nhận, Dễ sử dụng, Sự hài lòng) và nêu rõ các giới hạn còn tồn tại trong nghiên cứu.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả nghiên cứu chính

Phân tích hồi quy bội xác lập phương trình hồi quy chuẩn hóa biểu diễn mối quan hệ giữa 6 nhân tố độc lập và quyết định tái mua sắm (RI) như sau: $$\text{RI} = 0,324 \times \text{PV} + 0,304 \times \text{SA} + 0,239 \times \text{PEU} + 0,124 \times \text{PU} + 0,115 \times \text{PQ} + 0,114 \times \text{SQ}$$

Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết và mức độ tác động của các nhân tố:

STT Giả thuyết Nội dung giả thuyết Hệ số $\beta$ chuẩn hóa Mức ý nghĩa (Sig.) Kết quả kiểm định Thứ tự tác động
1 H3 Giá trị cảm nhận (PV) tác động cùng chiều đến RI 0,324 0,000 Chấp nhận 1 (Mạnh nhất)
2 H6 Sự hài lòng (SA) tác động cùng chiều đến RI 0,304 0,000 Chấp nhận 2
3 H5 Dễ sử dụng cảm nhận (PEU) tác động cùng chiều đến RI 0,239 0,000 Chấp nhận 3
4 H4 Hữu ích cảm nhận (PU) tác động cùng chiều đến RI 0,124 0,022 Chấp nhận 4
5 H1 Chất lượng sản phẩm (PQ) tác động cùng chiều đến RI 0,115 0,027 Chấp nhận 5
6 H2 Chất lượng dịch vụ (SQ) tác động cùng chiều đến RI 0,114 0,025 Chấp nhận 6 (Yếu nhất)

Các phát hiện cụ thể gồm:

  • Giá trị cảm nhận (PV) là nhân tố chi phối mạnh nhất ($\beta = 0,324$, Sig = 0,000). Khi khách hàng đánh giá giá trị cảm nhận (tính tiết kiệm chi phí, giá bán tương xứng với số tiền bỏ ra) tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì quyết định tái mua sắm tăng 0,324 đơn vị độ lệch chuẩn.
  • Sự hài lòng (SA) là nhân tố có cường độ ảnh hưởng lớn thứ hai ($\beta = 0,304$, Sig = 0,000).
  • Dễ sử dụng cảm nhận (PEU) đứng thứ ba ($\beta = 0,239$, Sig = 0,000), khẳng định vai trò của giao diện trực quan, thao tác tìm kiếm và thanh toán thuận tiện.
  • Hữu ích cảm nhận (PU) đứng thứ tư ($\beta = 0,124$, Sig = 0,022).
  • Chất lượng sản phẩm (PQ) và Chất lượng dịch vụ (SQ) có mức độ tác động thấp nhất trong mô hình nhưng vẫn đạt ý nghĩa thống kê lần lượt với $\beta = 0,115$ (Sig = 0,027) và $\beta = 0,114$ (Sig = 0,025).

2. Giải pháp và hàm ý quản trị tác giả đề xuất

Dựa trên thứ tự trọng số tác động từ mô hình hồi quy, tác giả đề xuất Shopee cần phân bổ nguồn lực chiến lược theo mức độ ưu tiên:

  • Tập trung tối ưu hóa giá trị cảm nhận của khách hàng thông qua chính sách định giá cạnh tranh, các chương trình trợ giá, mã giảm giá và voucher vận chuyển để khách hàng cảm nhận được lợi ích kinh tế rõ rệt khi quay lại mua sắm.
  • Duy trì và nâng cao chỉ số hài lòng tổng thể xuyên suốt các khâu từ trước, trong và sau bán hàng nhằm tạo dựng sự gắn kết tâm lý.
  • Cải tiến giao diện người dùng trên ứng dụng và website Shopee, đơn giản hóa các thao tác đặt hàng, tìm kiếm sản phẩm thông minh và đa dạng hóa cổng thanh toán nhằm duy trì nhận thức tính dễ sử dụng.
  • Nâng cao tính hữu ích thông qua việc tối ưu thời gian giao hàng và mở rộng danh mục lựa chọn.
  • Kiểm soát chất lượng sản phẩm bày bán trên sàn (đảm bảo đúng mô tả, hạn chế hàng kém chất lượng) và chuẩn hóa chất lượng dịch vụ hỗ trợ (tốc độ giải đáp thắc mắc, quy trình xử lý khiếu nại).

3. Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Nghiên cứu tích hợp thành công hai mô hình TAM (Davis, 1989) và ECM (Bhattacherjee, 2001a) cùng các biến quan sát mở rộng từ các nghiên cứu thực nghiệm trước đó để xây dựng khung đánh giá quyết định tái mua sắm trong bối cảnh thương mại điện tử đặc thù tại Việt Nam.
  • Về mặt thực tiễn: Đề tài cung cấp hệ thống số liệu định lượng sơ cấp phản ánh hành vi thực tế của khách hàng tại Hà Nội trong giai đoạn đầu năm 2023, chỉ ra rằng các yếu tố kinh tế (giá trị cảm nhận) và cảm xúc (sự hài lòng) có sức ảnh hưởng vượt trội so với các khía cạnh kỹ thuật hay chất lượng dịch vụ đơn thuần trong việc thúc đẩy người dùng mua lặp lại trên sàn Shopee.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận các hạn chế chính xuất phát từ điều kiện thực hiện và phạm vi nghiên cứu:

  • Hạn chế về phương pháp chọn mẫu: Do hạn chế về mặt thời gian, tác giả áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (mẫu thuận tiện), đối tượng khảo sát tập trung chủ yếu vào bạn bè, người thân, người quen của tác giả tại Hà Nội. Mẫu có sự thiên lệch về độ tuổi (nhóm 18 - 24 tuổi chiếm 48,9%) và tình trạng hôn nhân (chưa kết hôn chiếm 76,1%), do đó tính đại diện cho toàn bộ đối tượng người tiêu dùng mua sắm trực tuyến trên địa bàn Thành phố Hà Nội chưa cao.
  • Hạn chế về quy mô mẫu: Kích thước mẫu khảo sát dừng lại ở 180 quan sát hợp lệ, dù đáp ứng ngưỡng tối thiểu theo yêu cầu kỹ thuật của kiểm định EFA và hồi quy ($n \ge 140$) nhưng quy mô này còn tương đối khiêm tốn đối với một thị trường thương mại điện tử lớn như Hà Nội.
  • Hạn chế về phạm vi không gian và thời gian: Nghiên cứu chỉ tiến hành khảo sát khách hàng tại khu vực Hà Nội trong khung thời gian hẹp từ tháng 01/2023 đến tháng 04/2023, chưa bao quát được các biến động tiêu dùng theo mùa vụ và chưa so sánh đối chiếu với các thị trường trọng điểm khác như Thành phố Hồ Chí Minh hay Đà Nẵng.
  • Hạn chế về tính bao quát của mô hình: Mô hình hồi quy giải thích được 65,4% sự biến thiên của biến phụ thuộc ($R^2$ hiệu chỉnh = 0,654), đồng nghĩa với việc vẫn còn 34,6% biến thiên được chi phối bởi các yếu tố khác chưa được đưa vào nghiên cứu (chẳng hạn như rủi ro cảm nhận, sự tin tưởng, danh tiếng thương hiệu, ảnh hưởng xã hội...). Ngoài ra, nghiên cứu chỉ tập trung vào một sàn thương mại điện tử duy nhất là Shopee, chưa tiến hành so sánh đối sánh hành vi tái mua sắm trên các nền tảng đối thủ như Lazada hay Tiki.

Các hướng mở rộng tiếp theo bao gồm: tăng cường kích thước mẫu khảo sát, áp dụng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng để nâng cao tính đại diện nhân khẩu học, mở rộng địa bàn nghiên cứu sang các đô thị khác và bổ sung thêm các biến số tâm lý hoặc công nghệ mới vào mô hình hồi quy.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực đối với:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Quản trị kinh doanh, Marketing, Thương mại điện tử và Hệ thống thông tin quản lý: Khóa luận cung cấp một mô hình nghiên cứu định lượng chuẩn mực, thể hiện rõ cách thức tích hợp hai khung lý thuyết kinh điển là Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) và Mô hình Xác nhận Kỳ vọng (ECM) vào một bài toán kinh doanh cụ thể.
  • Người làm nghiên cứu khoa học và người thực hiện đề tài tương tự: Khóa luận là tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình xây dựng thang đo Likert 5 mức độ với 28 biến quan sát được trích xuất và kế thừa từ các công bố quốc tế và trong nước. Phần xử lý dữ liệu ở Chương 3 minh họa rõ ràng các bước thực hành trên SPSS: từ kiểm tra hệ số Cronbach's Alpha, quy trình xoay ma trận nhân tố EFA bằng phép quay Varimax dẫn đến quyết định loại biến không đạt yêu cầu (biến PU3), phân tích tương quan Pearson, đến đọc kết quả kiểm định mô hình hồi quy (giải thích hệ số $R^2$ hiệu chỉnh, kiểm định F, kiểm tra đa cộng tuyến qua VIF và tự tương quan qua hệ số Durbin - Watson).
  • Bộ phận vận hành và marketing của các doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến, sàn thương mại điện tử và các gian hàng trên Shopee: Số liệu thực nghiệm cung cấp bằng chứng khách quan về mức độ ưu tiên của người tiêu dùng tại Hà Nội, chỉ ra rằng việc tối ưu hóa "Giá trị cảm nhận" và "Sự hài lòng" có tác động quyết định đến tỷ lệ giữ chân khách hàng mua lại.

Câu hỏi thường gặp

1. Quy mô và đặc điểm nhân khẩu học của mẫu khảo sát trong khóa luận được phân bổ như thế nào?

Khóa luận thu thập và phân tích dữ liệu từ 180 bảng hỏi hợp lệ của khách hàng sinh sống tại Hà Nội đã từng mua sắm trên Shopee. Mẫu khảo sát có cơ cấu nhân khẩu học cụ thể:

  • Giới tính: Nam chiếm 61,7% (111 người), nữ chiếm 38,3% (69 người).
  • Độ tuổi: Dưới 18 tuổi chiếm 13,9% (25 người); nhóm 18 - 24 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với 48,9% (88 người); nhóm 24 - 35 tuổi chiếm 20,7% (37 người); nhóm trên 35 tuổi chiếm 16,7% (30 người).
  • Thu nhập hàng tháng: Dưới 5 triệu đồng chiếm 8,3% (15 người); từ 5 - 10 triệu đồng chiếm tỷ lệ lớn nhất với 41,1% (74 người); từ 10 - 20 triệu đồng chiếm 31,1% (56 người); trên 20 triệu đồng chiếm 19,5% (35 người).
  • Trình độ học vấn: Trình độ Đại học chiếm ưu thế với 60% (108 người); Sau đại học chiếm 15% (27 người); THPT chiếm 14,4% (26 người); Trung cấp - Cao đẳng chiếm 10,6% (19 người).
  • Tình trạng hôn nhân: Nhóm chưa kết hôn chiếm 76,1% (137 người) và nhóm đã kết hôn chiếm 23,9% (41 người).

2. Tại sao biến quan sát PU3 bị loại bỏ khỏi mô hình trong quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA?

Trong bước phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất cho các biến độc lập, thang đo Hữu ích cảm nhận (PU) gồm 4 biến ban đầu (PU1, PU2, PU3, PU4). Tuy nhiên, kết quả xoay ma trận nhân tố bằng phương pháp Varimax cho thấy biến quan sát PU3 ("Mua sắm trực tuyến trên Shopee giúp tôi thực hiện quyết định mua sắm đúng đắn hơn") có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5. Căn cứ vào tiêu chuẩn thực hành thống kê (Hair et al., 1998; Garson, 2003) yêu cầu hệ số tải nhân tố đơn phải đạt tối thiểu 0,5 để đảm bảo giá trị hội tụ của thang đo, tác giả đã quyết định loại bỏ biến PU3. Sau khi loại PU3, phân tích EFA lần cuối với 24 biến độc lập còn lại đã đạt độ phù hợp cao với KMO = 0,803 và tổng phương sai trích đạt 65,768%.

3. Nhân tố nào có ảnh hưởng mạnh nhất và yếu nhất đến quyết định tái mua sắm trên Shopee tại Hà Nội?

Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội với các hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta:

  • Nhân tố tác động mạnh nhất là Giá trị cảm nhận (PV) với hệ số $\beta = 0,324$ ($p = 0,000$).
  • Nhân tố tác động yếu nhất là Chất lượng dịch vụ (SQ) với hệ số $\beta = 0,114$ ($p = 0,025$), xếp ngay sau nhân tố Chất lượng sản phẩm (PQ, $\beta = 0,115$, $p = 0,027$). Cả hai nhân tố này tuy có hệ số tác động thấp hơn so với Giá trị cảm nhận, Sự hài lòng và Dễ sử dụng nhưng vẫn có ý nghĩa thống kê ở mức $p < 0,05$.

4. Mô hình hồi quy của nghiên cứu có giải thích được tốt dữ liệu thực tế và có vi phạm các khuyết tật mô hình không?

Mô hình hồi quy tuyến tính được kiểm định là hoàn toàn phù hợp và không vi phạm các khuyết tật thống kê thông thường:

  • Độ thích hợp: Hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2 = 0,654$, cho thấy 6 nhân tố trong mô hình giải thích được 65,4% sự biến thiên của quyết định tái mua sắm của khách hàng trên Shopee tại Hà Nội.
  • Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả 6 biến độc lập đều nằm trong khoảng từ 1,446 đến dưới 2,0 (đều nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo vi phạm là 10, và hệ số Tolerance đều $> 0,5$), chứng minh mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Hệ số kiểm định Durbin - Watson đạt giá trị 2,260 (nằm trong giới hạn cho phép từ 1 đến 3), khẳng định mô hình không xuất hiện hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.

5. Tác giả đã kết hợp các khung lý thuyết nền tảng nào để xây dựng các biến trong mô hình nghiên cứu?

Tác giả đã kết hợp hai khung lý thuyết chính trong nghiên cứu hệ thống thông tin và hành vi tiêu dùng:

  • Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) của Davis (1989): Cung cấp nền tảng lý thuyết cho hai nhân tố "Hữu ích cảm nhận" (PU) và "Dễ sử dụng cảm nhận" (PEU).
  • Mô hình Xác nhận Kỳ vọng (ECM) của Bhattacherjee (2001a): Cung cấp cơ sở lý thuyết cho nhân tố "Sự hài lòng" (SA).
  • Đồng thời, tác giả kế thừa các kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Lee et al. (2010), Chao Wen et al. (2011), Fang et al. (2019) và Trà Thị Thảo (2021) để bổ sung thêm ba nhân tố ngoại sinh thích hợp với bối cảnh thương mại điện tử là "Chất lượng sản phẩm" (PQ), "Chất lượng dịch vụ" (SQ) và "Giá trị cảm nhận" (PV).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Duy Phong đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi tái mua sắm trên nền tảng thương mại điện tử thông qua việc tích hợp hai mô hình TAM và ECM với các yếu tố chất lượng và giá trị cảm nhận. Nghiên cứu định lượng trên mẫu khảo sát 180 khách hàng tại Hà Nội bằng phần mềm SPSS đã kiểm định thành công mô hình hồi quy với độ thích hợp 65,4%, đồng thời khẳng định cả 6 nhân tố nghiên cứu đều tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê đến quyết định tái mua sắm trên Shopee. Kết quả phân tích xác định Giá trị cảm nhận và Sự hài lòng là hai yếu tố chi phối mạnh mẽ nhất, cung cấp căn cứ thực nghiệm giúp các doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến định hình chiến lược phân bổ nguồn lực marketing và cải thiện trải nghiệm khách hàng nhằm tối ưu hóa tỷ lệ giữ chân người dùng.