Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin, mạng Internet và điện thoại thông minh đã thúc đẩy thương mại điện tử (TMĐT) trở thành xu hướng tiêu dùng phổ biến trên toàn cầu cũng như tại Việt Nam. Theo số liệu của Bộ Công Thương được tác giả trích dẫn trong văn bản, quy mô thị trường TMĐT Việt Nam năm 2022 đạt 16,4 tỷ USD (tăng khoảng 20% so với năm 2021); tính đến sau tháng 10/2023, tổng doanh số trên các sàn TMĐT vượt mốc 180 nghìn tỷ đồng, trong đó nền tảng Shopee chiếm thị phần áp đảo với doanh thu khoảng 135 nghìn tỷ đồng. Đi cùng sự tăng trưởng này là sự chuyển dịch mạnh mẽ từ các phương thức thanh toán tiền mặt truyền thống sang các tiện ích công nghệ tài chính (fintech), tiêu biểu là dịch vụ Mua ngay trả tiền sau (Buy Now Pay Later - BNPL).

Dịch vụ BNPL cho phép khách hàng nhận hàng trước và thực hiện thanh toán trả dần sau một khoảng thời gian xác định (vài tuần hoặc chia theo kỳ hạn) mà không bắt buộc phải sở hữu thẻ tín dụng ngân hàng. Tại Việt Nam, nhiều dịch vụ BNPL đã được tích hợp trực tiếp vào hệ sinh thái mua sắm trực tuyến như SPayLater (Shopee), Ví trả sau MoMo, LazPayLater (Lazada) hay Home PayLater. Trong đó, ví trả sau SPayLater do Shopee ra mắt vào tháng 09/2022 (hợp tác cung cấp qua các ngân hàng đối tác như TPBank và VPBank) ghi nhận sự gia tăng nhanh chóng về số lượng người đăng ký và sử dụng. Nhóm khách hàng trẻ tuổi thuộc thế hệ Gen Z, đặc biệt là sinh viên đại học, là đối tượng có tần suất mua sắm trực tuyến cao, khả năng tiếp cận công nghệ nhanh nhưng nguồn thu nhập định kỳ còn hạn chế, dẫn đến nhu cầu tiếp cận các giải pháp tài chính linh hoạt ngày càng rõ nét.

Tuy nhiên, các công trình nghiên cứu thực nghiệm chuyên sâu về hành vi chấp nhận và sử dụng dịch vụ BNPL tại thị trường Việt Nam vẫn còn tương đối hạn chế so với các quốc gia trong khu vực như Indonesia hay Malaysia. Xuất phát từ thực tế đó, tác giả Phan Thị Hương Quỳnh đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp ngành Quản trị Kinh doanh tại Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh (HUB) nhằm làm rõ các động thái chi phối quyết định tiêu dùng này.

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu chung: Nghiên cứu, tìm hiểu và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater Shopee của sinh viên, qua đó cung cấp góc nhìn chi tiết và toàn diện về hành vi thanh toán của sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater Shopee của sinh viên HUB.
    2. Đo lường mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater Shopee trong quá trình mua sắm của sinh viên HUB.
    3. Đề xuất các hàm ý quản trị cụ thể nhằm nâng cao quyết định sử dụng ví trả sau đối với đối tượng sinh viên HUB.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Những nhân tố nào ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater Shopee của sinh viên HUB?
  2. Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này như thế nào đối với quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater Shopee của sinh viên HUB?
  3. Hàm ý quản trị nào giúp nâng cao quyết định sử dụng ví trả sau đối với đối tượng sinh viên HUB?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater Shopee của sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM.
  • Đối tượng khảo sát: Sinh viên đang theo học tại Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM (HUB).
  • Phạm vi không gian: Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài được triển khai từ tháng 01/2024 đến tháng 03/2024; dữ liệu khảo sát sơ cấp được thu thập trong vòng 01 tháng (từ tháng 02/2024 đến hết tháng 03/2024).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thuộc loại hình nghiên cứu định lượng khảo sát kết hợp lược khảo lý thuyết và xử lý thống kê ứng dụng trong quản trị kinh doanh và marketing hành vi người tiêu dùng.

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Tác giả tổng hợp và hệ thống hóa 4 mô hình lý thuyết nền tảng trong lĩnh vực hành vi tổ chức và chấp nhận công nghệ:

  1. Lý thuyết Hành động Hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) của Fishbein và Ajzen (1975): Giải thích hành vi thực sự thông qua ý định hành vi, được định hình bởi thái độ cá nhân và chuẩn chủ quan.
  2. Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) của Davis (1986, 1989): Đặt trọng tâm vào hai tiền đề cốt lõi là Nhận thức tính hữu ích (Perceived Usefulness) và Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use).
  3. Mô hình Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT) của Venkatesh và cộng sự (2003): Tích hợp từ nhiều lý thuyết, bao gồm 4 cấu trúc tác động: Kỳ vọng hiệu quả, Kỳ vọng nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội và Điều kiện thuận lợi.
  4. Mô hình Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ 2 (UTAUT2) của Venkatesh, Thong và Xu (2012): Mở rộng thêm các biến Động lực thụ hưởng, Giá trị giá cả, Kinh nghiệm và thói quen.

Dựa trên việc đối chiếu các nghiên cứu thực nghiệm liên quan trong và ngoài nước (Phạm Thị Ngọc Anh và ctg, 2023; Nguyễn Thị Nga Anh và ctg, 2023; Nguyễn Thị Thu Hoài và ctg, 2022; Adirinekso và ctg, 2020; Pratika, 2021; Lee và Tai, 2023; Huey và ctg, 2023), tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu tích hợp giữa TAM và UTAUT, đồng thời bổ sung nhân tố "Nhận thức về tính bảo mật" để phù hợp với đặc thù giao dịch tài chính trực tuyến.

Mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập tác động trực tiếp đến 1 biến phụ thuộc:

  • Biến phụ thuộc: Quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater (QD).
  • Các biến độc lập:
    1. Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD) – Giả thuyết $H_1$ (+)
    2. Nhận thức tính hữu ích (HI) – Giả thuyết $H_2$ (+)
    3. Ảnh hưởng xã hội (XH) – Giả thuyết $H_3$ (+)
    4. Điều kiện thuận lợi (TL) – Giả thuyết $H_4$ (+)
    5. Nhận thức về tính bảo mật (BM) – Giả thuyết $H_5$ (+)

Thang đo và phương pháp thu thập dữ liệu

Thang đo sử dụng dạng thang đo khoảng Likert 5 điểm (1: Rất không đồng ý; 2: Không đồng ý; 3: Ý kiến trung lập; 4: Đồng ý; 5: Rất đồng ý). Thang đo chính thức gồm 25 biến quan sát được mã hóa cụ thể:

Mã hóa Biến quan sát / Nội dung thang đo Nguồn tham chiếu
DSD Nhận thức tính dễ sử dụng (Davis, 1989; Venkatesh và ctg, 2003; Huey và ctg, 2023)
DSD1 Học sử dụng thanh toán bằng ví trả sau SPayLater rất dễ hiểu.
DSD2 Các thủ tục đăng ký, giao dịch trên ví trả sau SPayLater khá dễ dàng.
DSD3 Tôi sẽ dễ dàng thanh toán bằng ví trả sau SPayLater cho những gì tôi muốn mua.
DSD4 Sự tương tác của tôi với ví trả sau SPayLater sẽ rõ ràng và dễ hiểu.
DSD5 Tôi có thể dễ dàng sử dụng thành thạo ví trả sau SPayLater này.
HI Nhận thức tính hữu ích (Davis, 1989; Huey và ctg, 2023)
HI1 Tôi tiết kiệm được rất nhiều thời gian khi sử dụng ví trả sau SPayLater.
HI2 Ví trả sau SPayLater có thể đáp ứng nhu cầu mua sắm của tôi.
HI3 Ví trả sau SPayLater đã cải thiện hiệu suất của tôi (thanh toán dễ dàng hơn).
HI4 Tôi thấy ví trả sau SPayLater hữu ích trong quá trình mua hàng.
XH Ảnh hưởng xã hội (Davis, 1989; Venkatesh và ctg, 2003; Adirinekso và ctg, 2020; Huey và ctg, 2023)
XH1 Ví trả sau SPayLater phù hợp với xu thế phát triển của xã hội.
XH2 Những người quan trọng với tôi (gia đình, bạn bè, người thân,...) có thể sẽ gợi ý tôi nên sử dụng ví trả sau SPayLater.
XH3 Những người quan trọng đối với tôi (gia đình, bạn bè, người thân,...) nghĩ rằng tôi nên sử dụng ví trả sau SPayLater.
TL Điều kiện thuận lợi (Davis, 1989; Venkatesh và ctg, 2003; Adirinekso và ctg, 2020; Huey và ctg, 2023)
TL1 Tôi có đủ nguồn lực cần thiết để sử dụng ví trả sau SPayLater.
TL2 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng ví trả sau SPayLater.
TL3 Hướng dẫn chuyên môn liên quan đến hệ thống đã có sẵn cho tôi.
TL4 Tôi sẽ dễ dàng nhận được sự trợ giúp từ các bên khác khi tôi gặp khó khăn khi sử dụng ví trả sau SPayLater.
BM Nhận thức về tính bảo mật (Wilson, Alvita và Wibisono, 2021; Huey và ctg, 2023; Loewenstein và ctg, 2001)
BM1 Tôi cảm thấy an tâm khi thanh toán qua ví trả sau SPayLater.
BM2 Ví trả sau SPayLater thể hiện sự quan tâm lớn đến tính bảo mật của bất kỳ giao dịch nào.
BM3 Tôi cảm thấy thông tin cá nhân của tôi an toàn khi sử dụng ví trả sau SPayLater.
BM4 Tôi nghĩ ví trả sau SPayLater có cơ chế đảm bảo việc truyền tải thông tin của người dùng một cách an toàn.
BM5 Tôi tin tưởng vào khả năng bảo mật của ví trả sau SPayLater để bảo vệ thông tin cá nhân và tài chính của tôi.
QD Quyết định sử dụng ví SPayLater (Hà Nam Khánh Giao và Trần Kim Châu, 2020; Huey và ctg, 2023; Setiawan và ctg)
QD1 Tôi có động lực mạnh mẽ để sử dụng dịch vụ ví trả sau SPayLater.
QD2 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ ví trả sau SPayLater.
QD3 Tôi tin rằng việc áp dụng các dịch vụ ví trả sau SPayLater là điều đáng giá đối với tôi.
QD4 Tôi sẽ giới thiệu với bạn bè về cách sử dụng ví trả sau SPayLater.

Theo quy tắc cỡ mẫu của Hair và cộng sự (2009) với tỷ lệ quan sát trên biến tối thiểu là 5:1 (mẫu tối thiểu $25 \times 5 = 125$) hoặc tối ưu 10:1 ($25 \times 10 = 250$), tác giả đã phát đi 350 bảng câu hỏi khảo sát thông qua Google Forms kết hợp khảo sát trực tiếp tại khuôn viên trường HUB. Kết quả thu về 296 phiếu hợp lệ (54 phiếu bị loại do người trả lời chưa từng sử dụng SPayLater).

Quy trình xử lý và phân tích số liệu

Dữ liệu khảo sát được làm sạch, mã hóa và xử lý trên phần mềm SPSS phiên bản 20.0 qua các bước:

  • Thống kê mô tả tần số và tỷ lệ phần trăm đối với các biến nhân khẩu học và hành vi sử dụng.
  • Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha (tiêu chuẩn: Alpha $\ge 0,6$; hệ số tương quan biến tổng Corrected Item-Total Correlation $\ge 0,3$).
  • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc (tiêu chuẩn: KMO $\ge 0,5$; kiểm định Bartlett có Sig. $< 0,05$; Factor Loading $\ge 0,5$; Eigenvalue $\ge 1$; Tổng phương sai trích $\ge 50%$).
  • Phân tích hệ số tương quan tuyến tính Pearson.
  • Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (kiểm định F, hệ số xác định $R^2$, kiểm định đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai VIF $< 10$, kiểm tra phần dư và phân phối chuẩn qua biểu đồ Normal P-P Plot và Scatter Plot).
  • Kiểm định so sánh trung bình Independent Samples T-Test và One-Way ANOVA để đánh giá sự khác biệt theo các biến kiểm soát nhân khẩu học.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương 1 thiết lập nền tảng cho toàn bộ khóa luận, nêu rõ sự chuyển dịch thói quen mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam sau giai đoạn đại dịch Covid-19 và sự bùng nổ của các giải pháp fintech. Tác giả trình bày tính cấp thiết của việc nghiên cứu hành vi sử dụng SPayLater Shopee trong nhóm đối tượng sinh viên, xác lập mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi không gian - thời gian, phương pháp luận nghiên cứu cùng ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.

Chương 2: Lược khảo lý thuyết

Chương 2 trình bày tổng quan về nền tảng Shopee (thuộc Tập đoàn Sea Group, Singapore), quy trình hoạt động của tính năng SPayLater (hợp tác với ngân hàng TPBank và VPBank, hạn mức chi tiêu tối đa 10 triệu đồng, xét duyệt hồ sơ trong vòng 24 giờ, hỗ trợ trả góp qua các kỳ hạn 01, 02, 03, 06 và 12 tháng). Tiếp đó, chương này phân tích cơ sở lý thuyết của TRA, TAM, UTAUT, UTAUT2; tổng hợp 8 công trình nghiên cứu tiêu biểu về ví điện tử và BNPL trong và ngoài nước; xây dựng 5 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_5$) và sơ đồ mô hình nghiên cứu đề xuất.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu 7 bước, cấu trúc bảng câu hỏi khảo sát với 25 biến quan sát Likert 5 điểm, căn cứ xác định kích thước mẫu theo nguyên tắc của Hair và cộng sự (2009), phương thức thu thập dữ liệu bằng công cụ trực tuyến Google Forms và phát phiếu trực tiếp tại Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, cùng các tiêu chuẩn thống kê định lượng áp dụng trên phần mềm SPSS 20.0.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 cung cấp toàn bộ kết quả phân tích số liệu thực nghiệm thu được từ 296 mẫu khảo sát hợp lệ, bao gồm:

  • Thống kê mô tả các đặc điểm nhân khẩu học (giới tính, khóa học/năm học, mức trợ cấp/thu nhập hàng tháng) và hành vi sử dụng (tần suất giao dịch, các loại ví trả sau khác đang sử dụng).
  • Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha của các nhóm biến.
  • Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA qua các lần xoay ma trận, kiểm định Bartlett và hệ số KMO.
  • Kết quả phân tích tương quan Pearson, phương trình hồi quy đa biến và kiểm định các giả định hồi quy.
  • Kết quả kiểm định Independent Samples T-Test và One-Way ANOVA để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm sinh viên.
  • Thảo luận chi tiết về ý nghĩa thực nghiệm của các hệ số hồi quy thu được.

Chương 5: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị

Chương 5 tóm lược các kết quả chính của mô hình hồi quy, chỉ rõ thứ tự tác động của từng nhân tố đến quyết định sử dụng SPayLater Shopee. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra hệ thống khuyến nghị và hàm ý quản trị thực tế đối với nền tảng Shopee theo từng biến thành phần (tính hữu ích, tính bảo mật, tính dễ sử dụng, điều kiện thuận lợi, ảnh hưởng xã hội), khuyến nghị cho bản thân sinh viên trong việc quản lý chi tiêu tài chính, đồng thời nêu rõ các hạn chế nghiên cứu và định hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

1. Thống kê mô tả mẫu khảo sát ($n=296$)

Tiêu chí nhân khẩu học / Hành vi Phân nhóm Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 124 41,9
Nữ 172 58,1
Năm học Năm 1 42 14,2
Năm 2 59 19,9
Năm 3 92 31,1
Năm 4 103 34,8
Trợ cấp / Thu nhập hàng tháng Dưới 3 triệu đồng 78 26,4
Từ 3 đến dưới 5 triệu đồng 161 54,4
Trên 5 triệu đồng 57 19,3
Tình trạng sử dụng SPayLater Đang sử dụng (Hợp lệ) 296 100,0
Chưa từng sử dụng (Bị loại) 54 0,0
Tần suất sử dụng SPayLater hàng tháng Dưới 5 lần 177 59,8
Từ 5 đến dưới 10 lần 91 30,7
Trên 10 lần 28 9,5
Các ví trả sau khác cùng sử dụng (Được chọn nhiều phương án, tổng số lượt chọn = 467) Ví trả sau MoMo 181 38,8
Ví trả sau LazPayLater 99 21,2
Home PayLater 81 17,3
Dịch vụ khác 56 12,0
Không sử dụng ví khác ngoài SPayLater 50 10,7

2. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Thang đo Số biến quan sát Hệ số Cronbach's Alpha Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation)
Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD) 5 0,828 DSD1: 0,547; DSD2: 0,660; DSD3: 0,698; DSD4: 0,623; DSD5: 0,590
Nhận thức tính hữu ích (HI) 4 0,779 HI1: 0,582; HI2: 0,572; HI3: 0,594; HI4: 0,583
Ảnh hưởng xã hội (XH) 3 0,766 XH1: 0,599; XH2: 0,562; XH3: 0,636
Điều kiện thuận lợi (TL) 4 0,797 TL1: 0,582; TL2: 0,613 (các biến đều $\ge 0,3$)

Tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy thống kê cao ($\text{Cronbach's Alpha} > 0,7$ và hệ số tương quan biến tổng của từng biến quan sát đều $> 0,3$).

3. Thứ tự mức độ ảnh hưởng của các nhân tố

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến khẳng định cả 5 nhân tố trong mô hình đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đối với quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater Shopee của sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Thứ tự mức độ ảnh hưởng giảm dần được xác định như sau:

  1. Nhận thức tính hữu ích (HI): Là nhân tố có mức độ ảnh hưởng lớn nhất.
  2. Nhận thức về tính bảo mật (BM): Nhân tố ảnh hưởng thứ hai.
  3. Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD): Nhân tố ảnh hưởng thứ ba.
  4. Điều kiện thuận lợi (TL): Nhân tố ảnh hưởng thứ tư.
  5. Ảnh hưởng xã hội (XH): Nhân tố ảnh hưởng thứ năm.

Giải pháp và hàm ý quản trị tác giả đề xuất

  • Đối với nền tảng Shopee:
    • Nâng cao Nhận thức tính hữu ích: Tối ưu hóa các chương trình ưu đãi, tích hợp tính năng trả góp 0% lãi suất với nhiều kỳ hạn linh hoạt cho các mặt hàng thiết yếu phục vụ học tập, giúp sinh viên giải quyết áp lực ngân sách tức thời.
    • Tăng cường Nhận thức về tính bảo mật: Đẩy mạnh minh bạch hóa thông tin liên kết ngân hàng (TPBank, VPBank), áp dụng các giao thức xác thực đa tầng (OTP, sinh trắc học) và cam kết bảo vệ dữ liệu cá nhân, thông tin tài chính người dùng.
    • Tối ưu Nhận thức tính dễ sử dụng: Đơn giản hóa giao diện thanh toán, rút ngắn các bước phê duyệt hồ sơ trực tuyến trong vòng 24 giờ, tối ưu hóa trải nghiệm thao tác trên ứng dụng di động.
    • Hoàn thiện Điều kiện thuận lợi: Xây dựng hệ thống tài liệu hướng dẫn trực quan (FAQ, video ngắn), mở rộng các kênh hỗ trợ kỹ thuật khách hàng 24/7.
    • Khai thác Ảnh hưởng xã hội: Tận dụng các chiến dịch truyền thông hướng đến giới trẻ, triển khai các chính sách quà tặng giới thiệu bạn bè (referral code) trong cộng đồng sinh viên.
  • Đối với sinh viên: Nâng cao nhận thức tài chính cá nhân, chủ động theo dõi lịch thanh toán đúng hạn để tránh phát sinh phí phạt hoặc ảnh hưởng đến lịch sử tín dụng cá nhân trên hệ thống ngân hàng.

Đóng góp của khóa luận

  • Về mặt lý luận: Bổ sung cơ sở dữ liệu thực nghiệm về hành vi chấp nhận dịch vụ BNPL tại thị trường Việt Nam; tích hợp thành công biến Nhận thức về tính bảo mật vào khung lý thuyết TAM và UTAUT trong bối cảnh thanh toán số.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp bức tranh thực trạng về việc phân bổ chi tiêu, tần suất sử dụng ví trả sau của sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM; cung cấp căn cứ dữ liệu để Shopee và các tổ chức tài chính đối tác xây dựng chính sách tiếp cận và duy trì phân khúc khách hàng trẻ tuổi.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận được tác giả chỉ ra các giới hạn nghiên cứu chính:

  • Phạm vi không gian và đối tượng khảo sát: Mẫu nghiên cứu mới dừng lại ở sinh viên Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh (HUB), chưa mở rộng sang sinh viên các khối ngành khác hoặc các trường đại học khác trên địa bàn TP.HCM và toàn quốc.
  • Phạm vi thời gian: Quá trình thu thập số liệu sơ cấp diễn ra trong khoảng thời gian 01 tháng (tháng 02/2024 đến tháng 03/2024), phản ánh thói quen tiêu dùng trong một giai đoạn ngắn hạn.
  • Biến số nghiên cứu: Mô hình tập trung vào 5 nhân tố độc lập chính; chưa xem xét đến một số biến số tiềm năng khác như kiến thức tài chính cá nhân, động lực thụ hưởng, áp lực nợ hoặc các yếu tố khuyến mãi đặc thù theo mùa mua sắm.

Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả định hướng mở rộng quy mô mẫu sang nhiều trường đại học và các nhóm khách hàng trẻ tuổi có đặc điểm nghề nghiệp đa dạng hơn, kéo dài thời gian theo dõi dữ liệu dọc, đồng thời bổ sung thêm các biến điều tiết hoặc trung gian nhằm tăng cường khả năng giải thích của mô hình.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với:

  • Sinh viên và học viên cao học ngành Quản trị Kinh doanh, Marketing, Tài chính - Ngân hàng, Thương mại Điện tử: Là tài liệu tham khảo về phương pháp xây dựng khung lý thuyết kết hợp giữa TAM và UTAUT, thiết kế bảng câu hỏi khảo sát Likert 25 biến quan sát và thực hiện quy trình phân tích định lượng chuẩn mực trên phần mềm SPSS.
  • Các nhà nghiên cứu về Fintech và BNPL: Cung cấp nguồn tham chiếu thực nghiệm có số liệu đo lường cụ thể về thị phần ví trả sau và thói quen thanh toán của sinh viên tại TP.HCM năm 2024.
  • Các doanh nghiệp TMĐT và tổ chức tài chính đối tác: Cung cấp gợi ý thực tế về mức độ quan tâm của giới trẻ đối với các yếu tố bảo mật, tính hữu ích và các rào cản thao tác khi sử dụng ví trả sau.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các lý thuyết nền tảng nào để xây dựng mô hình nghiên cứu?

Tác giả đã tổng hợp và kế thừa 4 mô hình lý thuyết gồm: Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA của Fishbein & Ajzen, 1975), Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM của Davis, 1986, 1989), Mô hình Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT của Venkatesh và ctg, 2003) và UTAUT2 (Venkatesh và ctg, 2012). Trên cơ sở đó, tác giả xây dựng mô hình kết hợp giữa TAM và UTAUT, đồng thời bổ sung biến "Nhận thức về tính bảo mật".

2. Quy trình thu thập và sàng lọc mẫu khảo sát được thực hiện như thế nào?

Khảo sát được thực hiện từ tháng 02/2024 đến hết tháng 03/2024 qua Google Forms và phát phiếu trực tiếp tại HUB. Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 350 phiếu. Qua quá trình kiểm tra, có 54 phiếu bị loại do người tham gia chưa từng sử dụng SPayLater, thu về tổng cộng 296 mẫu khảo sát hợp lệ của sinh viên đang sử dụng dịch vụ để đưa vào phân tích trên phần mềm SPSS 20.0.

3. Trong 5 nhân tố khảo sát, nhân tố nào có tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng SPayLater Shopee của sinh viên HUB?

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy nhân tố "Nhận thức tính hữu ích" (HI) có mức độ tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng ví trả sau SPayLater của sinh viên HUB, tiếp theo lần lượt là "Nhận thức về tính bảo mật" (BM), "Nhận thức tính dễ sử dụng" (DSD), "Điều kiện thuận lợi" (TL) và cuối cùng là "Ảnh hưởng xã hội" (XH).

4. Cơ cấu mẫu nghiên cứu về giới tính, khóa học và thu nhập của sinh viên HUB có đặc điểm gì?

Trong 296 sinh viên khảo sát hợp lệ: Nữ giới chiếm 58,1% (172 người), Nam giới chiếm 41,9% (124 người); sinh viên năm 4 chiếm tỷ lệ cao nhất với 34,8%, tiếp theo là năm 3 (31,1%), năm 2 (19,9%) và năm 1 (14,2%); về mức trợ cấp/thu nhập hàng tháng, nhóm từ 3 đến dưới 5 triệu đồng chiếm đa số với 54,4%, dưới 3 triệu đồng chiếm 26,4% và trên 5 triệu đồng chiếm 19,3%.

5. Dịch vụ SPayLater Shopee được cung cấp bởi các đối tác nào và có chính sách hạn mức, kỳ hạn ra sao?

Theo nội dung khóa luận, SPayLater Shopee ra mắt vào tháng 09/2022, được cung cấp bởi một trong hai ngân hàng đối tác là TPBank hoặc VPBank. Dịch vụ cung cấp hạn mức chi tiêu tối đa 10 triệu đồng tùy thuộc vào lịch sử chi tiêu trên Shopee, hồ sơ được xét duyệt trong vòng 24 giờ và hỗ trợ các kỳ hạn thanh toán trả sau linh hoạt gồm 01, 02, 03, 06 và 12 kỳ.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phan Thị Hương Quỳnh đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về dịch vụ Mua ngay trả tiền sau (BNPL) và đo lường thành công các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví SPayLater Shopee của sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Thông qua phân tích định lượng từ 296 mẫu khảo sát trên phần mềm SPSS 20.0, nghiên cứu chỉ ra rằng cả 5 nhân tố (Tính hữu ích, Tính bảo mật, Tính dễ sử dụng, Điều kiện thuận lợi và Ảnh hưởng xã hội) đều có tác động tích cực, trong đó Tính hữu ích và Tính bảo mật giữ vai trò chi phối lớn nhất. Các kết quả và đề xuất hàm ý quản trị trong khóa luận mang lại giá trị tham khảo thực tiễn rõ ràng cho các doanh nghiệp thương mại điện tử, các ngân hàng đối tác và sinh viên trong việc quản lý và phát triển dịch vụ thanh toán số.