Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và mạng viễn thông đã biến thiết bị di động thông minh thành công cụ đa năng phục vụ học tập, giải trí và sinh hoạt thường nhật. Trong lĩnh vực giao thông vận tải, mô hình kinh tế chia sẻ đã thúc đẩy sự ra đời của các ứng dụng đặt xe trực tuyến tích hợp định vị toàn cầu (GPS), tiêu biểu như Grab, Gojek (tiền thân là Go-Viet), Be, FastGo, Vato, MyGo. Tại Việt Nam, xe máy và ô tô cá nhân là phương tiện lưu thông chủ đạo, khiến mô hình xe ôm và taxi công nghệ nhanh chóng được người dân ưa chuộng nhờ tính nhanh chóng, minh bạch giá cước và tiện lợi vượt trội so với phương thức gọi xe truyền thống.

Huyện Gia Lâm là khu vực ngoại thành nằm ở cửa ngõ phía Đông của thành phố Hà Nội, nơi có tốc độ đô thị hóa nhanh, tập trung nhiều đầu mối giao thông huyết mạch, các cơ sở công nghiệp, làng nghề và các trường đại học quy mô lớn (điển hình là Học viện Nông nghiệp Việt Nam tại thị trấn Trâu Quỳ). Mật độ dân số cùng lượng sinh viên và người lao động tăng cao dẫn đến nhu cầu di chuyển bằng dịch vụ xe công nghệ trên địa bàn rất lớn. Nhằm giúp các doanh nghiệp vận tải nhận diện chính xác các rào cản, động lực chi phối hành vi khách hàng và hỗ trợ người tiêu dùng đưa ra quyết định phù hợp với năng lực tài chính cá nhân, đề tài "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gọi xe công nghệ của người tiêu dùng trên địa bàn huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội" đã được thực hiện.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác lập rõ ràng gồm:

  • Mục tiêu chung: Xác định và phân tích thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gọi xe công nghệ của người tiêu dùng trên địa bàn huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội; qua đó đề xuất khuyến nghị cho người tiêu dùng trong việc ra quyết định gọi xe và gợi ý các giải pháp giúp các hãng xe nâng cao chất lượng phục vụ, đáp ứng tốt nhu cầu thị trường.
  • 4 mục tiêu cụ thể:
    1. Hệ thống hóa các lý thuyết cơ bản về dịch vụ gọi xe công nghệ.
    2. Tổng kết, so sánh, đánh giá và phân tích các mô hình lý thuyết có trước về hành vi người tiêu dùng cùng các nhân tố ảnh hưởng, từ đó lựa chọn mô hình lý thuyết nền tảng phù hợp nhất cho nghiên cứu.
    3. Xây dựng mô hình nghiên cứu hành vi và các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi của người tiêu dùng khu vực huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội đối với ứng dụng gọi xe công nghệ.
    4. Đưa ra các đề xuất, kiến nghị nhằm thúc đẩy sự phát triển của mô hình gọi xe công nghệ tại thị trường Việt Nam.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hoạt động gọi xe công nghệ; hành vi của người tiêu dùng đối với ứng dụng gọi xe công nghệ; các nhân tố ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của người tiêu dùng đối với dịch vụ gọi xe công nghệ tại khu vực Hà Nội.
  • Phạm vi nội dung: Đánh giá thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gọi xe công nghệ của người tiêu dùng, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao khả năng thu hút khách hàng.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội.
  • Phạm vi thời gian: Số liệu và thông tin nghiên cứu được thu thập từ ngày 20/02/2022 đến ngày 27/12/2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kế thừa và tích hợp từ 4 mô hình lý thuyết nền tảng về hành vi tiêu dùng và chấp nhận công nghệ:

  1. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1989): Giải thích mối quan hệ nhân quả giữa Cảm nhận về tính hữu dụng (Perceived Usefulness - PU) và Cảm nhận về sự dễ dàng sử dụng (Perceived Ease of Use - PEoU) đối với thái độ và ý định sử dụng công nghệ của khách hàng.
  2. Mô hình hành vi mua của người tiêu dùng (Armstrong & Kotler, 2003): Phân tích tác động của các kích thích Marketing Mix (4P) và các yếu tố môi trường vĩ mô (kinh tế, công nghệ, chính trị, văn hóa) đi vào "Hộp đen ý thức" của người tiêu dùng (gồm đặc điểm nhân khẩu học và tiến trình 5 giai đoạn ra quyết định: Nhận thức nhu cầu, Tìm kiếm thông tin, Đánh giá phương án, Quyết định mua, Hành vi sau mua) để dẫn tới các phản ứng lựa chọn dịch vụ.
  3. Mô hình nghiên cứu của Tarinee Chaipradermsak (2007): Nghiên cứu thực nghiệm trên 400 người tiêu dùng tại Băng Cốc (Thái Lan), khẳng định vai trò chi phối của Marketing Mix, hành vi khách hàng và các biến nhân khẩu học tới quyết định mua.
  4. Mô hình nghiên cứu của Rose Lwitiko Mwambusi (2015): Khảo sát 106 mẫu hợp lệ tại Tanzania, chứng minh tác động của yếu tố Thương hiệu (Branding) cùng các biến điều hướng (chất lượng cảm nhận, tên thương hiệu, giá cả, địa vị xã hội, mức thu nhập, kiến thức thương hiệu) tới hành vi mua sắm.

Từ cơ sở lý luận trên, tác giả đã kết hợp mô hình của Tarinee Chaipradermsak và Rose Lwitiko Mwambusi, đồng thời bổ sung nhân tố "Ứng dụng di động" (Mobile Application) nhằm phản ánh đúng đặc thù tương tác trực tiếp qua điện thoại thông minh trong dịch vụ đặt xe trực tuyến. Mô hình đề xuất bao gồm 9 nhóm yếu tố độc lập thuộc 2 lớp biến số, 4 biến nhân khẩu học điều chỉnh và 1 biến phụ thuộc:

Nhóm nhân tố Mã hóa thang đo Số biến quan sát Giả thuyết tác động đến Hành vi gọi xe
Sản phẩm, dịch vụ DV 4 H1: Tác động tích cực
Giá, chính sách giá GC 5 H2: Tác động tích cực
Địa điểm ĐĐ 5 H3: Tác động tích cực
Quảng cáo, khuyến mãi QC 4 H4: Tác động tích cực
Cơ sở vật chất CS 4 H5: Tác động tích cực
Quy trình QT 4 H6: Tác động tích cực
Con người CN 4 H7: Tác động tích cực
Hình ảnh thương hiệu TH 3 H8: Tác động tích cực
Ứng dụng di động UD 4 H9: Tác động tích cực
Hành vi gọi xe công nghệ HV 3 Biến phụ thuộc
Biến nhân khẩu học Giới tính, Tuổi, Nghề nghiệp, Thu nhập 4 nhóm H10, H11, H12, H13: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê

Phương pháp thu thập dữ liệu:

  • Thu thập dữ liệu thứ cấp: Trích xuất báo cáo từ các kiosk kinh doanh, website chính thức của các doanh nghiệp cung ứng dịch vụ xe công nghệ (Grab, Be, Gojek, FastGo), các bài báo khoa học, giáo trình Quản trị Marketing, Hành vi người tiêu dùng và số liệu thống kê kinh tế - xã hội của huyện Gia Lâm.
  • Thu thập dữ liệu sơ cấp:
    • Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn chuyên gia là ThS. Nguyễn Thị Thu Trang (Bộ môn Quản trị Kinh doanh, Khoa Kế toán và Quản trị Kinh doanh, Học viện Nông nghiệp Việt Nam) để rà soát, hiệu chỉnh câu từ và nội dung thang đo cho sát với thực tế địa phương.
    • Nghiên cứu định lượng: Triển khai qua 2 bước: Điều tra thử nghiệm 50 mẫu để hoàn thiện phiếu khảo sát, sau đó tiến hành điều tra chính thức bằng hình thức trực tiếp và trực tuyến qua Google Forms tại các hội nhóm mạng xã hội liên quan đến người dùng xe công nghệ trên địa bàn Hà Nội. Cỡ mẫu tối thiểu theo quy tắc của Hair et al. (1998) là 5 quan sát cho 1 biến đo lường (40 biến quan sát × 5 = 200 mẫu); quy mô mẫu khảo sát kỳ vọng của đề tài đạt khoảng 450 mẫu nhằm đảm bảo độ tin cậy thống kê cao.

Phương pháp xử lý số liệu trên phần mềm SPSS 20.0:

  • Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha: Thang đo đạt chuẩn khi hệ số Cronbach's Alpha ≥ 0,6; các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) < 0,3 sẽ bị loại; loại bỏ thang đo có hệ số vượt quá 0,95 do có hiện tượng trùng lặp nội dung.
  • Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA): Tiêu chuẩn chấp nhận gồm hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm trong khoảng 0,5 đến 1,0; kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05); giá trị Eigenvalue của các nhân tố rút trích > 1 và tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt trên 50%.
  • Phân tích tương quan tuyến tính Pearson: Đánh giá mối quan hệ hai chiều giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, kiểm tra sơ bộ hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến: Xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố tới hành vi gọi xe qua trọng số Beta chuẩn hóa, kiểm định độ phù hợp mô hình bằng hệ số R² hiệu chỉnh và kiểm tra hiện tượng tự tương quan qua hệ số Durbin-Watson.
  • Kiểm định sai biệt thống kê: Sử dụng kiểm định Independent Samples T-test (đối với biến Giới tính gồm 2 nhóm) và One-Way ANOVA kết hợp kiểm định Levene (đối với các biến Độ tuổi, Nghề nghiệp, Thu nhập gồm 3 nhóm trở lên) ở mức ý nghĩa α = 0,05 để tìm ra sự khác biệt về hành vi tiêu dùng giữa các phân khúc nhân khẩu học.

Nội dung chính theo từng chương

Phần I: Mở đầu

Phần mở đầu xác lập tính cấp thiết của việc nghiên cứu hành vi khách hàng sử dụng dịch vụ đặt xe trực tuyến tại thị trường Việt Nam nói chung và huyện Gia Lâm nói riêng. Tác giả trình bày hệ thống mục tiêu nghiên cứu (mục tiêu chung và 4 mục tiêu cụ thể), làm rõ 3 khía cạnh đối tượng nghiên cứu (hoạt động gọi xe, hành vi người tiêu dùng, các nhân tố ảnh hưởng), cùng giới hạn phạm vi nghiên cứu về nội dung, không gian địa lý (huyện Gia Lâm, TP. Hà Nội) và khung thời gian thực hiện đề tài (20/02/2022 - 27/12/2022). Phần này cũng nêu khái quát các báo cáo sản phẩm dự kiến đạt được của khóa luận, bao gồm hệ thống hóa lý luận, phân tích thực trạng kiểm định mô hình và các giải pháp nâng cao nhận thức, quyết định sử dụng dịch vụ của người dân.

Phần II: Tổng quan tài liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương này tập trung xây dựng cơ sở lý luận toàn diện về người tiêu dùng, hành vi tiêu dùng theo các trường phái quản trị marketing của Philip Kotler, Trần Minh Đạo, Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ (AMA), Engel, Blackwell và Miniard. Tác giả đi sâu phân tích tiến trình 5 giai đoạn ra quyết định mua của Philip Kotler (2003) và làm rõ bản chất kinh tế chia sẻ trong lĩnh vực vận tải hành khách với thuật ngữ "Gọi xe công nghệ" (kết hợp giữa nhu cầu di chuyển và nền tảng kỹ thuật số).

Về cơ sở thực tiễn, tác giả tổng kết quá trình hình thành thị trường gọi xe thế giới từ năm 2009 với sự xuất hiện của Uber, tiếp đó là Lyft (2012), DiDi Chuxing (2012), Grab (2012). Thị trường toàn cầu đạt quy mô định giá 36 tỷ USD vào năm 2017 và ước tính đạt 126 tỷ USD vào năm 2025. Giá trị thương hiệu năm 2018 của các hãng hàng đầu được tổng hợp cụ thể:

Doanh nghiệp gọi xe Giá trị định giá năm 2018 (USD)
Uber 72 tỷ
Didi Chuxing 56 tỷ
Lyft 11,5 tỷ
Daimler 7,1 tỷ
Grab 6 tỷ
Ola 3,8 tỷ
BlaBla Car 1,6 tỷ

Tại Việt Nam, sau khi Grab mua lại hoạt động của Uber tại Đông Nam Á vào năm 2018, thị trường chứng kiến sự cạnh tranh quyết liệt giữa Grab và các doanh nghiệp nội - ngoại như Go-Viet (Gojek), FastGo và Be. FastGo sau 3 tháng vận hành đã thu hút gần 15.000 đối tác tài xế và hơn 50.000 khách hàng; tân binh Be ra mắt vào tháng 12/2018 với mục tiêu đạt 110.000 đối tác tài xế vào cuối năm 2019; còn Go-Viet đạt 1,5 triệu lượt tải ứng dụng chỉ sau 6 tuần ra mắt tại TP. Hồ Chí Minh trước khi mở rộng ra Hà Nội.

Trên nền tảng so sánh 4 mô hình lý thuyết (TAM, Armstrong & Kotler, Tarinee Chaipradermsak, Rose Lwitiko Mwambusi), tác giả thiết lập mô hình nghiên cứu mở rộng tích hợp Marketing Mix 7P, Hình ảnh thương hiệu và Ứng dụng di động. Tác giả cụ thể hóa thành bảng hỏi Likert 5 điểm gồm 40 biến quan sát và xây dựng quy trình phân tích định lượng chặt chẽ trên SPSS 20.0.

Phần III: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Nội dung chương III phản ánh toàn bộ kết quả phân tích thực nghiệm và bối cảnh địa bàn nghiên cứu:

  • Đặc điểm địa bàn huyện Gia Lâm:
    • Vị trí địa lý: Diện tích tự nhiên 114,79 km², quy mô dân số khoảng 243.000 người; nằm ở cửa ngõ phía Đông Thủ đô, ranh giới hành chính ổn định từ ngày 05/01/2005 theo Nghị định 02/2005/NĐ-CP gắn với việc thành lập thị trấn huyện lỵ Trâu Quỳ (cách trung tâm Hà Nội 12 km). Địa bàn chia thành 3 cụm tự nhiên ngăn cách bởi sông Đuống: Cụm Bắc Đuống (thị trấn Yên Viên và 7 xã: Trung Mầu, Phù Đổng, Đình Xuyên, Ninh Hiệp, Dương Hà, Yên Thường, Yên Viên); Cụm Nam Đuống (thị trấn Trâu Quỳ và 7 xã: Lệ Chi, Kim Sơn, Dương Quang, Phú Thị, Dương Xá, Đặng Xá, Cổ Bi); Cụm Sông Hồng (6 xã: Kiêu Kỵ, Đa Tốn, Văn Đức, Kim Lan, Bát Tràng, Đông Dư).
    • Kinh tế - xã hội: Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân 5 năm đạt 11,03%. Cơ cấu kinh tế có 1.110 doanh nghiệp công nghiệp và 2.226 hộ sản xuất tiểu thủ công nghiệp; tập trung nhiều làng nghề truyền thống lâu đời như Kiêu Kỵ (dát bạc, son thiếp vàng), Bát Tràng (gốm sứ), Ninh Hiệp (thuốc Bắc, vải vóc), Phù Đổng (bò sữa), Đông Dư (dưa cải, ổi). Năm 2021, tổng giá trị sản xuất do huyện quản lý tăng 4,61% (dịch vụ tăng 2,82%, công nghiệp - xây dựng tăng 6,32%, nông - lâm - thủy sản tăng 2,63%); 100% số xã đạt chuẩn nông thôn mới và huyện đang hoàn thiện tiêu chí lên quận trước năm 2025.
    • Hạ tầng giao thông: Tập trung các tuyến giao thông huyết mạch liên kết vùng gồm Quốc lộ 5 cũ, cao tốc Hà Nội - Hải Phòng, đường tỉnh 39B (Hà Nội - Hưng Yên), đường đê Long Biên - Xuân Quan và trục ngang Quốc lộ 17.
  • Kết quả nghiên cứu định lượng (thể hiện qua danh mục bảng số liệu của khóa luận):
    • Thống kê nhân khẩu học: Phân tích mẫu điều tra về giới tính, cơ cấu tuổi tác, tình trạng nghề nghiệp và mức thu nhập hàng tháng của người tiêu dùng trên địa bàn.
    • Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha): Đánh giá lần lượt các thang đo "Dịch vụ", "Giá và chính sách giá", "Địa điểm", "Quảng cáo - khuyến mãi", "Cơ sở vật chất", "Quy trình", "Con người", "Hình ảnh thương hiệu", "Ứng dụng di động" và biến phụ thuộc "Hành vi gọi xe công nghệ". Các biến quan sát không đạt yêu cầu về hệ số tương quan biến - tổng bị loại bỏ, xác lập thang đo điều chỉnh có độ tin cậy cao.
    • Phân tích nhân tố khám phá EFA: Tiến hành 2 lần phân tích EFA đối với nhóm biến độc lập để trích xuất các nhân tố có giá trị hội tụ và phân biệt; kiểm định EFA cho thang đo biến phụ thuộc hành vi.
    • Mô hình hồi quy tuyến tính: Đánh giá hệ số xác định R² hiệu chỉnh, kiểm định Durbin-Watson chứng minh không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả hồi quy xác định trọng số tác động (Beta) của các nhóm nhân tố vào quyết định gọi xe.
    • Kiểm định khác biệt nhân khẩu học: Kết quả Independent Samples T-test cho thấy sự khác biệt/không khác biệt giữa hai nhóm giới tính; kết quả kiểm định One-Way ANOVA cho thấy mức độ ảnh hưởng của các phân khúc độ tuổi, tính chất nghề nghiệp và các mức thu nhập khác nhau đối với hành vi gọi xe công nghệ.

Phần IV: Kết quả và kiến nghị

Dựa trên kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, tác giả tổng hợp mức độ đóng góp của từng yếu tố chi phối hành vi gọi xe của người dân Gia Lâm. Khóa luận đưa ra các nhóm giải pháp và khuyến nghị quản trị cụ thể:

  • Đối với các hãng cung cấp dịch vụ gọi xe: Cần chuẩn hóa mức giá cước và công khai chính sách phụ phí minh bạch; liên tục nâng cấp tính ổn định, tốc độ tìm tài xế và giao diện trực quan của ứng dụng di động; tăng cường đào tạo kỹ năng ứng xử, thái độ thân thiện và tác phong của tài xế; tối ưu hóa thuật toán định vị điểm đón/trả nhằm rút ngắn thời gian chờ đợi; duy trì các chương trình khuyến mãi thực chất gắn với từng nhóm đối tượng (đặc biệt là học sinh, sinh viên).
  • Đối với người tiêu dùng: Chủ động so sánh giá cước giữa các ứng dụng trước khi đặt chuyến, tận dụng các mã giảm giá, kiểm tra kỹ lộ trình di chuyển và biển số phương tiện hiển thị trên phần mềm nhằm bảo đảm an toàn cá nhân.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đỗ Hữu Anh đã mang lại những kết quả và đóng góp học thuật, thực tiễn cụ thể:

  • Xác lập mô hình nghiên cứu thích ứng với bối cảnh số: Bằng cách kết hợp mô hình hành vi mua 7P truyền thống với yếu tố Hình ảnh thương hiệu của Rose Lwitiko Mwambusi (2015) và bổ sung biến số "Ứng dụng di động", nghiên cứu đã phản ánh toàn diện các thuộc tính kỹ thuật số đặc thù của thị trường dịch vụ vận chuyển hành khách công nghệ.
  • Cung cấp thang đo chuẩn hóa cho thị trường gọi xe: Xây dựng và kiểm định thành công bộ thang đo Likert 5 điểm gồm 40 biến quan sát (37 biến độc lập thuộc 9 nhóm yếu tố và 3 biến phụ thuộc hành vi) thông qua quy trình hai giai đoạn nghiêm ngặt (phỏng vấn chuyên gia ThS. Nguyễn Thị Thu Trang và khảo sát thử nghiệm 50 mẫu).
  • Dữ liệu thực chứng tại địa bàn vùng ven đô: Thay vì chỉ tập trung vào các quận trung tâm nội thành Hà Nội như phần lớn các công trình trước đây, khóa luận đã khai thác sâu dữ liệu tại huyện Gia Lâm – một địa bàn ngoại ô trọng điểm có diện tích 114,79 km², dân số 243.000 người, tốc độ tăng trưởng kinh tế 11,03%, hạ tầng giao thông kết nối liên vùng (Quốc lộ 5, Cao tốc Hà Nội - Hải Phòng, Quốc lộ 17) và mật độ trường đại học cao.
  • Kiểm định đa biến toàn diện: Khóa luận thực hiện đầy đủ các bước kiểm định thống kê trên SPSS 20.0 bao gồm phân tích Cronbach's Alpha, EFA 2 lần cho biến độc lập, hồi quy tuyến tính bội (kiểm soát hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin-Watson), cùng các phân tích sâu về nhân khẩu học qua T-test và ANOVA một chiều.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tồn tại một số hạn chế dựa trên phạm vi và phương pháp nghiên cứu được công bố trong văn bản:

  • Về phương pháp lấy mẫu: Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật chọn mẫu phi ngẫu nhiên (lấy mẫu thuận tiện thông qua bảng hỏi Google Forms phát tán trên các nhóm mạng xã hội và phát phiếu trực tiếp). Cách tiếp cận này có thể làm giảm tính đại diện tổng thể cho toàn bộ dân cư huyện Gia Lâm.
  • Về phạm vi không gian: Khảo sát thực hiện giới hạn trên địa bàn huyện Gia Lâm, chưa tiến hành đối sánh số liệu chéo với các huyện ngoại thành lân cận (như Đông Anh, Thanh Trì) hay các quận trung tâm Hà Nội để làm rõ sự khác biệt giữa các vùng kinh tế - địa lý.
  • Về thời gian nghiên cứu: Dữ liệu đề tài thu thập trong năm 2022 – giai đoạn thị trường vận tải và kinh tế phục hồi sau đại dịch Covid-19, do đó một số biến số về thu nhập và tần suất di chuyển của người dân có thể mang tính chất giai đoạn.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng phạm vi điều tra theo phương pháp chọn mẫu xác suất phân tầng ngẫu nhiên trên toàn bộ các quận, huyện của Hà Nội nhằm tăng cường tính khái quát hóa của mô hình.
  • Nghiên cứu so sánh trực tiếp thị phần, mức độ trung thành và sự chuyển dịch thương hiệu giữa các nền tảng gọi xe hàng đầu hiện nay (Grab, Be, Gojek).
  • Bổ sung thêm các biến số đo lường mới như rủi ro bảo mật thông tin cá nhân và hành vi thanh toán không dùng tiền mặt (qua thẻ tín dụng, ví điện tử) trong tiến trình trải nghiệm dịch vụ.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cao cho nhiều nhóm đối tượng:

  • Đối với sinh viên và học viên chuyên ngành Quản trị Kinh doanh, Marketing, Kinh tế vận tải: Khóa luận là một mẫu hình hoàn chỉnh về cấu trúc nghiên cứu định lượng ứng dụng; cung cấp phương pháp luận chặt chẽ từ khâu tổng quan lý thuyết nền tảng (TAM, Marketing Mix, Brand Image), kỹ thuật thiết kế bảng hỏi Likert 5 điểm, tính toán cỡ mẫu theo nguyên tắc Hair et al. (1998) đến quy trình xử lý dữ liệu thực nghiệm trên phần mềm SPSS 20.0 (kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá EFA, hồi quy tuyến tính, kiểm định T-test và ANOVA).
  • Đối với các nhà quản trị doanh nghiệp vận tải công nghệ (Grab, Be, Gojek, FastGo): Khóa luận cung cấp nguồn dữ liệu thực chứng hữu ích về tâm lý, thị hiếu và mức độ nhạy cảm giá của khách hàng ngoại thành, hỗ trợ doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược định vị thương hiệu, điều chỉnh chính sách khuyến mãi và hoàn thiện quy trình tương tác của tài xế tại các khu đô thị vệ tinh.

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận đã kết hợp những mô hình lý thuyết nền tảng nào để xây dựng khung nghiên cứu?
Tác giả đã tổng hợp và kết hợp hai mô hình chính: mô hình hành vi mua 3 lớp nhân tố của Tarinee Chaipradermsak (2007) và mô hình ảnh hưởng thương hiệu của Rose Lwitiko Mwambusi (2015). Đồng thời, tác giả kế thừa mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) và mô hình hộp đen ý thức của Armstrong & Kotler (2003) để bổ sung thêm nhân tố "Ứng dụng di động" vào khung phân tích 9 nhóm yếu tố.

Quy mô mẫu khảo sát của khóa luận được xác định dựa trên nguyên tắc nào?
Theo quy tắc của Hair et al. (1998), kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố EFA phải đạt tỷ lệ 5 quan sát cho 1 biến đo lường (5:1). Bảng hỏi của khóa luận có tổng cộng 40 biến quan sát, do đó kích thước mẫu tối thiểu theo lý thuyết là 200 mẫu. Tác giả đã thiết kế quy mô mẫu điều tra thực tế kỳ vọng khoảng 450 mẫu để gia tăng độ tin cậy thống kê.

Hệ thống thang đo trong bảng hỏi của đề tài được cấu trúc ra sao?
Bảng hỏi sử dụng thang đo khoảng Likert 5 điểm (từ 1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý), gồm 3 phần chính: Phần thông tin chung (5 câu hỏi về thói quen, tần suất, chi phí, mục đích gọi xe); Phần trả lời khảo sát gồm 40 câu hỏi (37 biến đo lường 9 yếu tố ảnh hưởng và 3 biến đo lường hành vi gọi xe); Phần thông tin nhân khẩu học (độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, thu nhập).

Những đặc điểm kinh tế - địa bàn nào của huyện Gia Lâm được tác giả đưa vào bối cảnh nghiên cứu?
Khóa luận làm rõ Gia Lâm là huyện ngoại thành phía Đông Hà Nội có diện tích 114,79 km², dân số khoảng 243.000 người, chia làm 3 cụm tự nhiên (Bắc Đuống, Nam Đuống, Cụm Sông Hồng). Địa bàn có tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân 5 năm đạt 11,03%, có 1.110 doanh nghiệp và 2.226 hộ công nghiệp, nhiều làng nghề truyền thống (Bát Tràng, Kiêu Kỵ, Ninh Hiệp, Phù Đổng), sở hữu các trục giao thông huyết mạch (Quốc lộ 5, cao tốc Hà Nội - Hải Phòng, Quốc lộ 17) và đang hoàn thiện các tiêu chí để lên quận trước năm 2025.

Quy trình phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS 20.0 gồm những bước cụ thể nào?
Dữ liệu được làm sạch và xử lý tuần tự qua các kỹ thuật: Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach's Alpha (loại biến có tương quan biến - tổng < 0,3); Phân tích nhân tố khám phá EFA (2 lần cho biến độc lập và 1 lần cho biến phụ thuộc với tiêu chuẩn KMO > 0,5, Bartlett Sig. < 0,05, Eigenvalue > 1, phương sai trích > 50%); Phân tích tương quan Pearson; Phân tích hồi quy tuyến tính bội (đánh giá R² hiệu chỉnh, kiểm định Durbin-Watson); Phân tích kiểm định khác biệt nhân khẩu học qua Independent Samples T-test (giới tính) và One-Way ANOVA kết hợp Levene's test (độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Đỗ Hữu Anh đã hoàn thành toàn diện mục tiêu nghiên cứu các nhân tố tác động đến hành vi sử dụng dịch vụ xe công nghệ của người tiêu dùng tại huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội. Đề tài xây dựng khung lý thuyết vững chắc khi tích hợp các mô hình hành vi mua kinh điển với mô hình chấp nhận công nghệ số, hình thành bộ thang đo 40 biến quan sát được kiểm định bằng công cụ định lượng chặt chẽ trên SPSS 20.0. Các phát hiện thực nghiệm gắn liền với đặc thù kinh tế - hạ tầng của huyện Gia Lâm cung cấp luận cứ khoa học có giá trị giúp các doanh nghiệp gọi xe hoàn thiện chính sách dịch vụ và hỗ trợ người tiêu dùng đưa ra quyết định di chuyển tối ưu.