Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Sự chuyển dịch mạnh mẽ của công nghệ và sự bùng nổ của chuyển đổi số sau đại dịch Covid-19 đã làm thay đổi căn bản phương thức vận hành, mô hình kinh doanh cũng như hành vi tiêu dùng của xã hội. Đối với giới trẻ, Internet và các nền tảng mạng xã hội đã trở thành một phần gắn liền với đời sống thường nhật. Theo số liệu của Vnetwork (2022), Việt Nam có 77,93 triệu người dùng Internet (chiếm 79,1% tổng dân số) và 64,4 triệu người dùng mạng xã hội từ 18 tuổi trở lên. Nắm bắt xu thế này, các doanh nghiệp thời trang đã tích cực đẩy mạnh hoạt động tiếp thị trên các nền tảng số. Báo cáo của Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số (2021) ghi nhận các mặt hàng thời trang (quần áo, giày dép, mỹ phẩm) đạt mức tăng trưởng mua sắm trực tuyến cao nhất, lên tới 69%.
Tuy nhiên, việc tiếp nhận thông tin và hình thành ý định mua sắm của giới trẻ trên mạng xã hội chịu sự chi phối phức tạp từ nhiều yếu tố như sự tương tác cộng đồng, ý kiến từ nhóm tham khảo, tính hữu ích của nền tảng, cũng như sự xuất hiện của các công nghệ cá nhân hóa. Mặc dù các nghiên cứu trước đây đã phân tích tác động của mạng xã hội đến hành vi tiêu dùng, nhưng tại Việt Nam vẫn còn thiếu vắng các công trình phân tích tác động trực tiếp của tính năng gợi ý sản phẩm dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) trên các nền tảng mạng xã hội đến ý định mua sắm thời trang. Do đó, đề tài "Nghiên cứu tác động của mạng xã hội đến ý định mua thời trang của giới trẻ tại Hà Nội" được thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống này.
Mục tiêu chung của nghiên cứu là đánh giá tác động của các tính năng, đặc điểm mạng xã hội đến ý định mua sắm quần áo của giới trẻ trên địa bàn Hà Nội, từ đó đề xuất các giải pháp giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược tiếp thị phù hợp. Đề tài xác định 4 mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:
- Nghiên cứu tổng quan các mô hình nghiên cứu trong nước và quốc tế về các yếu tố của mạng xã hội tác động đến ý định mua sắm.
- Xây dựng hệ thống cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu các yếu tố mạng xã hội ảnh hưởng đến ý định mua của giới trẻ.
- Thu thập dữ liệu, xử lý thống kê và lượng hóa mức độ tác động của từng yếu tố mạng xã hội.
- Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị nhằm thúc đẩy ý định mua của người tiêu dùng trẻ đối với ngành hàng thời trang.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Những tác động của mạng xã hội đến ý định mua hàng của người tiêu dùng trẻ đối với các sản phẩm quần áo.
- Phạm vi không gian: Địa bàn thành phố Hà Nội.
- Phạm vi thời gian: Dữ liệu sơ cấp được thu thập từ ngày 31/03/2024 đến ngày 10/04/2024.
- Phạm vi đối tượng khảo sát: Nhóm người tiêu dùng trẻ trong độ tuổi từ 16 đến 30 tuổi.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận xây dựng khung lý thuyết dựa trên sự kết hợp của ba mô hình hành vi và công nghệ kinh điển:
- Lý thuyết Hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action) của Ajzen và Fishbein (1975): Giải thích hành vi con người thông qua ý định hành vi, được định hình bởi hai yếu tố cốt lõi là Thái độ đối với hành vi và Chuẩn chủ quan.
- Lý thuyết Hành vi có kế hoạch (TPB - Theory of Planned Behavior) của Ajzen (1991): Kế thừa mô hình TRA và bổ sung thêm biến Nhận thức kiểm soát hành vi để giải thích sự chi phối của các nguồn lực, cơ hội và rào cản bên ngoài đối với ý định thực hiện hành vi.
- Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model) của Fred Davis (1985, 1989): Nhấn mạnh vai trò của Nhận thức tính hữu ích (Perceived Usefulness) và Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use) trong việc thúc đẩy thái độ và ý định sử dụng công nghệ mới.
Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập tác động đến 1 biến phụ thuộc (Ý định mua - YD):
- Giả thuyết H1 (+): Nhóm tham khảo (NTK) có tác động cùng chiều đến ý định mua sắm thời trang của giới trẻ.
- Giả thuyết H2 (+): Tính hữu ích (HI) của mạng xã hội có tác động cùng chiều đến ý định mua sắm thời trang của giới trẻ.
- Giả thuyết H3 (+): Tính tương tác (TTT) của mạng xã hội có tác động cùng chiều đến ý định mua sắm thời trang của giới trẻ.
- Giả thuyết H4 (+): Tính năng gợi ý sản phẩm (GYSP) có tác động cùng chiều đến ý định mua sắm thời trang của giới trẻ.
- Giả thuyết H5 (-): Sự phiền nhiễu (PN) của quảng cáo mạng xã hội có tác động ngược chiều đến ý định mua sắm thời trang của giới trẻ.
Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa nghiên cứu tài liệu tại bàn và nghiên cứu định lượng:
- Phương pháp nghiên cứu tại bàn: Phân tích, tổng hợp và so sánh các lý thuyết, công trình nghiên cứu trước đây nhằm xác lập cơ sở khoa học và khoảng trống nghiên cứu.
- Phương pháp nghiên cứu định lượng: Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến trên Google Forms gửi tới giới trẻ tại Hà Nội. Thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Rất không đồng ý đến 5: Rất đồng ý) được sử dụng để đo lường 23 biến quan sát.
- Quy mô mẫu và chọn mẫu: Áp dụng quy tắc chọn mẫu của Hair và cộng sự (1998) với cỡ mẫu tối thiểu $N \ge 5 \times 23 = 115$ mẫu. Khảo sát thực tế thu về 307 phiếu hợp lệ.
- Công cụ xử lý dữ liệu: Dữ liệu được mã hóa trên Excel 2016 và xử lý qua phần mềm SPSS 26 với các kỹ thuật: kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) với phép trích Principal Components và phép xoay Varimax, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy tuyến tính, kiểm định Independent Samples T-test và phân tích phương sai One-way ANOVA.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu
Chương 1 hệ thống hóa bối cảnh phát triển của thương mại điện tử trên nền tảng mạng xã hội và tính cấp thiết của việc nghiên cứu hành vi tiêu dùng thời trang của giới trẻ tại Hà Nội. Tác giả tổng quan các nghiên cứu quốc tế liên quan như nghiên cứu của Renu và cộng sự (2020) về sự tương tác và lòng tin; Yuen Yee Yen và cộng sự (2022) về tiếp thị mạng xã hội tại Malaysia; Nasrul Fadrullah Isa và cộng sự (2020) về Gen Y và Gen Z; Lin và cộng sự (2017) về tính năng kỹ thuật website. Đồng thời, chương 1 phân tích các nghiên cứu trong nước của Nguyễn Bảo Ngọc (2020), Ngô Mỹ Trân và Mai Võ Ngọc Thanh (2017), Tạ Văn Thành và Đặng Xuân Ơn (2021). Từ đó, tác giả chỉ ra tính mới của đề tài khi bổ sung biến "Gợi ý sản phẩm" của AI trên nền tảng mạng xã hội tác động trực tiếp đến ý định mua hàng.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương 2 làm rõ các định nghĩa học thuật về Mạng xã hội (tiếp cận theo 4 nhóm: Social Community, Social Publishing, Social Commerce, Social Entertainment), Giới trẻ (nhóm nhân khẩu học từ 16 đến 30 tuổi), Thời trang và Ý định mua hàng. Tác giả trình bày chi tiết ba lý thuyết nền tảng TRA, TPB, TAM và phân tích cơ chế hình thành hành vi tiêu dùng. Trên cơ sở lý luận, 5 giả thuyết từ H1 đến H5 được xây dựng tương ứng với 5 nhân tố độc lập (Nhóm tham khảo, Tính hữu ích, Tính tương tác, Gợi ý sản phẩm, Sự phiền nhiễu) tác động đến biến phụ thuộc là Ý định mua sắm thời trang.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu chuẩn hóa gồm 6 bước: xác định mục tiêu; tổng quan lý thuyết; đề xuất mô hình; thiết kế phiếu khảo sát; thu thập và xử lý dữ liệu qua SPSS 26; đề xuất giải pháp. Nội dung chương trình bày chi tiết kết cấu phiếu hỏi (23 biến quan sát cho các nhân tố cùng 5 tiêu chí nhân khẩu học gồm mạng xã hội sử dụng, giới tính, độ tuổi, thu nhập, tần suất sử dụng). Quy chuẩn đánh giá thống kê được xác định rõ: hệ số Cronbach's Alpha $\ge 0,6$ và tương quan biến tổng $\ge 0,3$; phân tích EFA với $0,5 \le \text{KMO} \le 1$, Sig Bartlett $< 0,05$, Eigenvalue $\ge 1$, tổng phương sai trích $> 50%$ và Factor Loading $> 0,5$.
Chương 4: Thực trạng và kết quả nghiên cứu
Chương 4 phân tích thực trạng sử dụng mạng xã hội và tiêu dùng thời trang của giới trẻ Việt Nam dựa trên các dữ liệu thứ cấp từ Vnetwork, Statista, Advertising Việt Nam. Tác giả làm rõ các nhân tố văn hóa (làn sóng Hallyu 3.0, xu hướng thời trang bền vững), tầng lớp xã hội, ảnh hưởng của Influencer Marketing (chi tiêu tiếp thị người ảnh hưởng đạt 64,23 triệu USD năm 2022) và gia đình. Tiếp đó, tác giả trình bày kết quả phân tích định lượng từ 307 mẫu khảo sát thực tế:
| Đặc điểm nhân khẩu |
Phân loại |
Số lượng (N=307) |
Tỷ lệ (%) |
| Mạng xã hội dùng nhiều nhất |
Facebook |
125 |
40,7% |
|
Tiktok |
69 |
22,5% |
|
Instagram |
51 |
16,6% |
|
Zalo |
48 |
15,6% |
|
Khác |
14 |
4,6% |
| Giới tính |
Nữ |
172 |
56,0% |
|
Nam |
135 |
44,0% |
| Độ tuổi |
16 – $\le$ 18 tuổi |
56 |
18,2% |
|
19 – $\le$ 22 tuổi |
149 |
48,5% |
|
23 – $\le$ 26 tuổi |
85 |
27,7% |
|
27 – $\le$ 30 tuổi |
17 |
5,5% |
| Thu nhập hàng tháng |
Dưới 2 triệu VNĐ |
37 |
12,1% |
|
2 – $\le$ 5 triệu VNĐ |
157 |
51,1% |
|
> 5 – $\le$ 10 triệu VNĐ |
65 |
21,2% |
|
> 10 – $\le$ 20 triệu VNĐ |
43 |
14,0% |
|
Trên 20 triệu VNĐ |
5 |
1,6% |
| Thời gian sử dụng/ngày |
Ít hơn 2 giờ |
33 |
10,7% |
|
2 – $\le$ 4 giờ |
118 |
38,4% |
|
> 4 – $\le$ 6 giờ |
97 |
31,6% |
|
Trên 6 giờ |
59 |
19,2% |
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo và EFA:
- Kiểm định Cronbach's Alpha lần 1 đối với thang đo "Tính hữu ích" (HI) cho thấy biến HI4 có tương quan biến tổng đạt 0,257 (< 0,3), do đó HI4 bị loại. Sau khi loại HI4, phân tích lần 2 cho thang đo HI đạt hệ số Alpha = 0,864. Tất cả các thang đo còn lại đều đạt độ tin cậy cao: Nhóm tham khảo (0,863), Tính tương tác (0,900), Gợi ý sản phẩm (0,827), Sự phiền nhiễu (0,883), Ý định mua (0,836).
- Phân tích EFA cho 19 biến quan sát độc lập đạt hệ số KMO = 0,852, Sig Bartlett = 0,000, Eigenvalue nhỏ nhất = 1,250, tổng phương sai trích đạt 73,894%. Phân tích EFA cho 3 biến quan sát phụ thuộc đạt KMO = 0,714, Sig Bartlett = 0,000, Eigenvalue = 2,261, tổng phương sai trích đạt 75,383%.
- Ma trận tương quan Pearson chỉ ra mối tương quan tuyến tính có ý nghĩa thống kê ($p < 0,01$) giữa Ý định mua (YD) với Tính hữu ích ($r = 0,566$), Nhóm tham khảo ($r = 0,544$), Gợi ý sản phẩm ($r = 0,515$), Tính tương tác ($r = 0,397$), và tương quan âm với Sự phiền nhiễu ($r = -0,075, p = 0,191$).
KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH CRONBACH'S ALPHA VÀ EFA
================================================================================
Thang đo Số biến Cronbach's Alpha KMO Phương sai trích
--------------------------------------------------------------------------------
Nhóm tham khảo (NTK) 4 0,863
Tính hữu ích (HI) 3 0,864
Tính tương tác (TTT) 5 0,900 0,852 73,894%
Gợi ý sản phẩm (GYSP) 3 0,827
Sự phiền nhiễu (PN) 4 0,883
--------------------------------------------------------------------------------
Ý định mua (YD) 3 0,836 0,714 75,383%
================================================================================
Chương 5: Thảo luận kết quả và đề xuất giải pháp
Chương 5 thảo luận chi tiết về các hệ số tác động và giải thích nguyên nhân dẫn đến các phát hiện nghiên cứu trong bối cảnh hành vi của người tiêu dùng trẻ. Tác giả đề xuất 5 nhóm giải pháp quản trị marketing cụ thể cho doanh nghiệp thời trang:
- Giải pháp cho tính năng hữu ích: Tối ưu hóa tính chính xác, chi tiết của thông tin sản phẩm, kích thước, chất liệu và bảng giá trên mạng xã hội.
- Giải pháp cho tính năng gợi ý sản phẩm: Tận dụng thuật toán AI để cá nhân hóa đề xuất thời trang dựa trên lịch sử tìm kiếm và sở thích của khách hàng.
- Giải pháp cho nhóm tham khảo: Đẩy mạnh chiến dịch tiếp thị qua người có tầm ảnh hưởng (KOLs, KOCs), xây dựng cộng đồng đánh giá (review) chân thực.
- Giải pháp cho tính tương tác: Tăng cường phản hồi tin nhắn nhanh chóng, tổ chức livestream tương tác trực tiếp và các sự kiện minigame trực tuyến.
- Giải pháp kiểm soát sự phiền nhiễu: Điều chỉnh tần suất xuất hiện quảng cáo hợp lý, tối ưu hóa nội dung thông điệp tránh gây gián đoạn trải nghiệm người dùng.
Kết quả và đóng góp
Nghiên cứu mang lại những kết quả thống kê định lượng cụ thể:
- Xác lập cơ cấu nhân khẩu học người tiêu dùng thời trang trẻ tại Hà Nội với tỷ lệ nữ giới chiếm 56%, nhóm tuổi 19–22 tuổi chiếm tỷ trọng cao nhất (48,5%), mức thu nhập phổ biến từ 2 đến 5 triệu VNĐ/tháng (51,1%) và Facebook cùng Tiktok là hai kênh truyền thông xã hội được sử dụng nhiều nhất (chiếm tổng cộng 63,2%).
- Kiểm định và tinh lọc hệ thống thang đo: Loại bỏ biến quan sát không đạt chuẩn HI4, hoàn thiện bộ thang đo gồm 19 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc đạt độ tin cậy nội bộ cao (Cronbach's Alpha từ 0,827 đến 0,900) và giá trị hội tụ trong EFA (phương sai trích biến độc lập đạt 73,894%, biến phụ thuộc đạt 75,383%).
- Phân tích tương quan khẳng định Tính hữu ích ($r = 0,566$), Nhóm tham khảo ($r = 0,544$) và Tính năng gợi ý sản phẩm ($r = 0,515$) là ba nhân tố có mối liên hệ thuận chiều chặt chẽ nhất với ý định mua sắm thời trang.
Đóng góp của khóa luận:
- Đóng góp về mặt học thuật: Lấp đầy khoảng trống nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam khi đưa nhân tố kỹ thuật "Gợi ý sản phẩm" của AI trên nền tảng mạng xã hội vào mô hình để kiểm định tác động trực tiếp đến ý định mua sắm thời trang, thay vì chỉ đóng vai trò gián tiếp qua lòng tin như các nghiên cứu trên website trước đây.
- Đóng góp về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm và hệ thống 5 nhóm giải pháp giúp các doanh nghiệp kinh doanh thời trang tại thị trường Hà Nội tối ưu hóa chi phí tiếp thị, tăng cường hiệu quả cá nhân hóa và quản trị trải nghiệm khách hàng trẻ tuổi.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận ghi nhận các giới hạn nghiên cứu dựa trên phạm vi thực hiện:
- Về không gian: Nghiên cứu chỉ được thực hiện trên địa bàn Hà Nội, do đó tính đại diện chưa bao quát được toàn bộ người tiêu dùng trẻ tại các tỉnh, thành phố khác hoặc trên phạm vi toàn quốc.
- Về phương pháp lấy mẫu: Kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện trực tuyến qua Google Forms có thể dẫn đến sự tập trung lớn vào nhóm sinh viên (độ tuổi 19–22 chiếm 48,5%), chưa phản ánh đồng đều các phân khúc thu nhập và nghề nghiệp khác.
- Về mô hình nghiên cứu: Mô hình tập trung vào 5 khía cạnh của mạng xã hội, chưa mở rộng xem xét các yếu tố tâm lý hành vi phức tạp khác như nhận thức rủi ro giao hàng, chính sách đổi trả hay thói quen thanh toán không dùng tiền mặt.
Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng phạm vi địa bàn khảo sát sang các đô thị lớn khác (như TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng); gia tăng quy mô mẫu khảo sát; bổ sung các biến trung gian hoặc biến điều tiết (như sự tin tưởng thương hiệu, giới tính, thu nhập) vào mô hình phân tích hồi quy nâng cao.
Giá trị tham khảo
Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo hữu ích cho các đối tượng:
- Sinh viên và học viên ngành Quản trị kinh doanh, Marketing, Thương mại điện tử: Tham khảo quy trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh từ lý thuyết TRA/TPB/TAM, quy trình thiết kế bảng hỏi, kỹ thuật làm sạch dữ liệu (loại biến HI4) đến phân tích chuyên sâu trên SPSS 26.
- Nhà nghiên cứu hành vi người tiêu dùng: Khảo sát và kế thừa thang đo chuẩn hóa về tác động của thuật toán gợi ý sản phẩm AI và mạng xã hội đối với giới trẻ (Gen Z).
- Các nhà quản trị doanh nghiệp và chủ shop thời trang: Ứng dụng bảng dữ liệu mô tả hành vi tiêu dùng và các giải pháp thực thi tại Chương 5 để xây dựng chiến lược tiếp thị đa kênh, quản lý ngân sách quảng cáo Influencer Marketing và tối ưu hóa nội dung tương tác trên Facebook, TikTok.
Câu hỏi thường gặp
1. Đề tài này có điểm gì mới so với các nghiên cứu trước đây về hành vi mua sắm trên mạng xã hội tại Việt Nam?
Đề tài đã bổ sung nhân tố "Gợi ý sản phẩm" (GYSP) của trí tuệ nhân tạo trên nền tảng mạng xã hội để kiểm định tác động trực tiếp đến ý định mua sắm thời trang. Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu tập trung vào tính tiện lợi, rủi ro hoặc chỉ xem xét gợi ý sản phẩm trên các website thương mại điện tử tác động gián tiếp qua lòng tin.
2. Mẫu khảo sát của nghiên cứu có quy mô bao nhiêu và có đặc điểm nhân khẩu học như thế nào?
Nghiên cứu thực hiện trên 307 mẫu hợp lệ tại Hà Nội. Mẫu gồm 56% nữ và 44% nam; độ tuổi từ 19 đến 22 tuổi chiếm đa số (48,5%); thu nhập hàng tháng phổ biến từ 2 đến 5 triệu VNĐ (51,1%); Facebook là mạng xã hội được sử dụng nhiều nhất (40,7%), tiếp theo là TikTok (22,5%).
3. Biến quan sát nào đã bị loại bỏ trong quá trình kiểm định thang đo Cronbach's Alpha và vì sao?
Biến quan sát HI4 thuộc thang đo "Tính hữu ích" đã bị loại bỏ do có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) bằng 0,257, nhỏ hơn ngưỡng tiêu chuẩn 0,3. Sau khi loại HI4, hệ số Cronbach's Alpha của thang đo HI tăng từ 0,755 lên 0,864.
4. Những lý thuyết nền tảng nào được tác giả sử dụng để xây dựng mô hình nghiên cứu?
Tác giả đã kết hợp ba mô hình lý thuyết: Lý thuyết Hành động hợp lý (TRA - Ajzen & Fishbein, 1975), Lý thuyết Hành vi có kế hoạch (TPB - Ajzen, 1991) và Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM - Fred Davis, 1985, 1989).
5. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các biến độc lập đạt các chỉ số thống kê cụ thể nào?
Phân tích EFA cho các biến độc lập đạt hệ số KMO = 0,852, kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig = 0,000, giá trị Eigenvalue nhỏ nhất = 1,250 và tổng phương sai trích đạt 73,894%, trích thành công 5 nhóm nhân tố với tất cả hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,774.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phan Thị Thu Huế đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý thuyết và lượng hóa thành công tác động của các yếu tố mạng xã hội đến ý định mua sắm thời trang của giới trẻ tại Hà Nội. Thông qua khảo sát thực nghiệm 307 mẫu và quy trình xử lý dữ liệu chặt chẽ trên SPSS 26, nghiên cứu đã chứng minh vai trò nổi bật của Tính hữu ích, Nhóm tham khảo, Tính năng gợi ý sản phẩm và Tính tương tác. Kết quả nghiên cứu không chỉ bổ sung cơ sở khoa học về tác động của thuật toán cá nhân hóa AI trên mạng xã hội mà còn cung cấp hệ thống giải pháp thực tiễn giúp các nhà quản trị thời trang nâng cao hiệu quả tiếp thị số.
