Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Sự phát triển của công nghệ số và mạng xã hội đã làm thay đổi hành vi tiêu dùng trên toàn cầu cũng như tại Việt Nam. Theo số liệu của Quyên (2025) được tác giả trích dẫn, thế giới hiện có 5,24 tỷ hồ sơ người dùng mạng xã hội (tăng 4,1% so với cùng kỳ năm trước), với thời lượng sử dụng Internet trung bình 2 giờ 21 phút mỗi ngày. Tại Việt Nam, từ đầu năm 2024 đến đầu năm 2025, số lượng người dùng mạng xã hội tăng thêm 3,5 triệu người (tương đương mức tăng 4,8%). Trong bối cảnh đó, tính năng Livestream trên TikTok ra mắt vào tháng 7 năm 2020 đã tạo ra một phương thức thương mại điện tử mới. Dữ liệu năm 2024 từ Virac Research cho thấy tại Việt Nam mỗi tháng có khoảng 2,5 triệu phiên livestream được thực hiện bởi hơn 50.000 nhà bán hàng, người tiêu dùng dành trung bình khoảng 13 giờ mỗi tuần để theo dõi. AccessTrade Việt Nam dự báo đến đầu năm 2026, doanh thu từ hoạt động livestream có thể chiếm 20% tổng doanh số thương mại điện tử.
Tại Hà Nội, theo Huyền (2024), thu nhập bình quân đầu người một tháng năm 2023 đạt 4,96 triệu đồng (tăng 6,2% so với năm 2022), kéo theo nhu cầu mua sắm gia tăng. Báo cáo của Bain & Company (2020) chỉ ra hơn 70% người dùng tại Việt Nam mua sắm trực tuyến mà không có kế hoạch từ trước và có hơn 47% đơn hàng thành công xuất phát từ cảm hứng ngẫu nhiên khi lướt mạng. Nghiên cứu của Vika Diyah Ardiyanti (2023) cũng cho thấy 38,5% người tiêu dùng trên TikTok Shop đưa ra quyết định mua hàng bốc đồng trước các tác động của khuyến mại và nội dung livestream. Với vị thế là thủ đô và trung tâm kinh tế có tỷ lệ dân số trẻ tiếp cận công nghệ cao, Hà Nội là địa bàn tiêu biểu để phân tích hành vi tiêu dùng trực tuyến. Do đó, đề tài được tác giả lựa chọn nhằm làm rõ các nhân tố thúc đẩy hành vi mua sắm bộc phát của người dân thủ đô qua TikTok Live.
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của khóa luận là tìm hiểu và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng thông qua các buổi livestream trên nền tảng TikTok của người dân Hà Nội. Để đạt được mục tiêu này, tác giả xác định 4 nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:
- Tổng quan cơ sở lý thuyết liên quan đến hành vi mua ngẫu hứng và hoạt động livestream bán hàng trên nền tảng TikTok.
- Nghiên cứu các yếu tố tâm lý mua hàng của người dân Việt Nam.
- Xác định các yếu tố đó tác động như thế nào đến quyết định mua hàng qua livestream trên TikTok Shop của người dân Hà Nội.
- Đưa ra một số kiến nghị và đề xuất nhằm hỗ trợ doanh nghiệp, người bán hàng trên TikTok tối ưu hoạt động livestream để thúc đẩy hành vi mua ngẫu hứng.
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng thông qua các buổi livestream trên nền tảng TikTok.
- Khách thể nghiên cứu: Người dân đang sinh sống và làm việc trên địa bàn thành phố Hà Nội.
- Phạm vi không gian: Địa bàn thành phố Hà Nội.
- Phạm vi thời gian: Quá trình nghiên cứu và khảo sát thực tế được thực hiện từ ngày 08/05/2025 đến ngày 13/07/2025.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Để giải thích cơ chế hình thành hành vi mua hàng không có kế hoạch trước, khóa luận dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính:
- Mô hình Kích thích – Cơ thể – Phản ứng (S-O-R: Stimulus – Organism – Response): Được Mehrabian và Russell giới thiệu năm 1974 dựa trên nền tảng của Woodworth (1929). Mô hình giả định các kích thích từ môi trường bên ngoài (S) tác động đến trạng thái nhận thức và cảm xúc bên trong của cá nhân (O), từ đó dẫn đến các phản ứng hành vi cụ thể (R). Trong nghiên cứu thương mại điện tử, S-O-R được đánh giá là mô hình toàn diện để đo lường các yếu tố môi trường livestream tác động đến tâm lý và kích hoạt phản ứng mua sắm ngẫu hứng.
- Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM: Technology Acceptance Model): Do Davis phát triển năm 1986 từ Thuyết Hành động Hợp lý (TRA), giải thích ý định hành vi thông qua hai biến nhận thức cốt lõi là "sự hữu ích cảm nhận" và "sự dễ sử dụng cảm nhận".
Tác giả đã kế thừa khung lý thuyết S-O-R làm trọng tâm và tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong nước để xây dựng mô hình đề xuất:
| STT | Tác giả & Năm | Mô hình nghiên cứu | Cỡ mẫu | Kết quả nổi bật |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Bùi Hữu Phúc (2013) | Sự tiện lợi, Giá cả, Sự lựa chọn sản phẩm, Sự thoải mái, Thông tin phong phú | 189 | Sự tiện lợi có tác động mạnh nhất ($b_1 = 0,310$) |
| 2 | Nguyễn Kim Quốc Trung (2024) | Nhận thức hữu ích, Nhận thức rủi ro, Khuyến mãi, Niềm tin, Chất lượng web, Yếu tố vĩ mô | 300 | Nhận thức về sự hữu ích tác động tích cực nhất ($b = 0,638$) |
| 3 | Lương Thị Mỹ Kim, Võ Thị Khánh Linh (2014) | Trực quan, Tương tác, Chiêu thị, Cảm xúc, Thuận tiện | 192 | Chiêu thị có tác động lớn nhất đến hành vi mua ngẫu hứng ($\beta = 0,272$) |
| 4 | Nguyễn Trúc Quỳnh, Phạm Thị Thu Trà (2024) | Thông điệp khan hiếm, Động lực giải trí, Đào tạo khách hàng, Tương tác xã hội, Thị giác, Tin tưởng | 289 | Thông điệp về sự khan hiếm làm tăng quyết định mua ngẫu hứng mạnh nhất ($b = 0,407$) |
| 5 | Dương Thị Thanh Nhàn và cộng sự (2023) | Sự lôi cuốn của streamer, Thị giác, Tương tác, Phù hợp về giá, Dễ sử dụng, Thích thú, Hữu ích | 404 | Sự hấp dẫn về thị giác tác động tích cực nhất ($b = 0,274$) |
Từ tổng quan tài liệu, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 6 biến độc lập tác động đến 1 biến phụ thuộc thông qua 6 giả thuyết:
- $H_1$: Sự hấp dẫn từ streamer tác động tích cực đến hành vi mua ngẫu hứng.
- $H_2$: Sự hấp dẫn về thị giác tác động tích cực đến hành vi mua ngẫu hứng.
- $H_3$: Sự phù hợp về giá tác động tích cực đến hành vi mua ngẫu hứng.
- $H_4$: Yếu tố tâm lý, cảm xúc tác động tích cực đến hành vi mua ngẫu hứng.
- $H_5$: Đánh giá của người tiêu dùng tác động tích cực đến hành vi mua ngẫu hứng.
- $H_6$: Thông điệp về sự khan hiếm tác động tích cực đến hành vi mua ngẫu hứng.
Phương pháp nghiên cứu và thu thập dữ liệu
Khóa luận kết hợp nguồn dữ liệu thứ cấp (sách, báo, tạp chí chuyên ngành, báo cáo thị trường của Virac Research, Bain & Company, Adsota) và dữ liệu sơ cấp.
- Thiết kế thang đo: Các khái niệm nghiên cứu được đo lường bằng 30 biến quan sát, sử dụng thang đo Likert 5 mức độ từ 1 ("Hoàn toàn không đồng ý") đến 5 ("Hoàn toàn đồng ý").
- Thu thập dữ liệu: Khảo sát trực tuyến qua bảng hỏi Google Forms, phân phối qua các hội nhóm Facebook và Zalo của cư dân tại Hà Nội. Tác giả kết hợp phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản và lấy mẫu thuận tiện.
- Xác định quy mô mẫu:
- Quy tắc phân tích nhân tố khám phá (EFA): $N \ge 5 \times m = 5 \times 30 = 150$ quan sát ($m$ là số biến quan sát).
- Quy tắc hồi quy tuyến tính bội: $P \ge 50 + 8 \times ml = 50 + 8 \times 6 = 98$ quan sát ($ml$ là số biến độc lập).
- Tác giả dự kiến thu thập 180 mẫu; số lượng phiếu thực tế thu về và hợp lệ đưa vào phân tích là 183 phiếu.
- Phương pháp phân tích: Sử dụng phần mềm thống kê SPSS để thực hiện phân tích thống kê mô tả mẫu, thống kê giá trị trung bình, kiểm định độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy tuyến tính.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng thông qua các buổi livestream trên nền tảng TikTok
Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi mua ngẫu hứng và thương mại qua phát trực tiếp:
- Khái niệm hành vi mua ngẫu hứng: Trích dẫn các học giả kinh điển như Stern (1962), Rook (1987), Piron (1991), Beatty & Ferrell (1988), Sharma và cộng sự (2010), Verhagen & van Dolen (2011). Điểm cốt lõi được khẳng định là hành vi mua hàng mang tính tức thời, không có kế hoạch định trước, chịu sự chi phối mạnh mẽ của cảm xúc hơn lý trí khi tiếp xúc với các kích thích môi trường.
- Đặc điểm của TikTok Live: Là hình thức video trực tiếp theo thời gian thực kết hợp giữa nội dung giải trí và thương mại điện tử (Social Commerce). Tác giả phân tích các số liệu thực tế tại Việt Nam, đơn cử như trường hợp các phiên livestream của nhà sáng tạo nội dung Võ Hà Linh (phiên đầu tiên đạt 11 triệu lượt thích, 80.000 người xem đồng thời; phiên ngày 04/04/2024 đạt hơn 300.000 lượt xem cùng lúc và gần 60.000 đơn hàng; phiên ngày 11/11/2024 đạt 7,7 triệu lượt xem, 145.321 lượt tương tác và gần 1,4 triệu đơn hàng).
- Cơ chế kích thích mua hàng qua TikTok Live: Tác giả chỉ rõ 6 khía cạnh liên kết gồm: kích thích cảm xúc tích cực; tạo áp lực khan hiếm (giới hạn thời gian, số lượng quà tặng); uy tín và sức hút của streamer/KOL; tính tương tác hai chiều tức thì; giao diện hỗ trợ mua sắm nhanh gọn (giỏ hàng tích hợp); và cách thức trưng bày sản phẩm trực quan, chân thực.
- Lợi ích và rủi ro của mua sắm trực tuyến: Phân tích lợi ích mở rộng thị trường, cắt giảm chi phí cho doanh nghiệp, tiện lợi cho người tiêu dùng và giảm tải giao thông xã hội. Đồng thời, tác giả nêu rõ 4 rủi ro thực tế: nguy cơ lộ lọt dữ liệu cá nhân cho hacker; rủi ro sản phẩm không đúng mô tả hoặc nhận hàng hết hạn sử dụng; áp lực tài chính do chi tiêu mất kiểm soát; và tình trạng giao hàng chậm trễ hoặc sai sót thông tin vận chuyển.
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu
Chương 2 trình bày chi tiết quy trình thực hiện gồm 6 bước: (1) Xác định đề tài và tổng quan nghiên cứu; (2) Xây dựng mô hình và thang đo; (3) Thiết kế và phát phiếu khảo sát; (4) Thu thập và làm sạch dữ liệu; (5) Phân tích định lượng trên SPSS; (6) Kết luận và đề xuất hàm ý.
Hệ thống mã hóa biến quan sát gồm:
- Sự hấp dẫn từ streamer (
STREAM_1đếnSTREAM_4): đo lường ngoại hình, sự tin tưởng, nội dung hấp dẫn, sự yêu thích đối với streamer. - Sự hấp dẫn về thị giác (
THIGIAC_1đếnTHIGIAC_3): đo lường hình ảnh sản phẩm, màu sắc, ánh sáng, cách trình bày. - Sự phù hợp về giá (
GIA_1đếnGIA_4): đo lường nhận thức giá tốt, mã giảm giá, freeship, chương trình ưu đãi, tâm lý săn deal. - Yếu tố tâm lý, cảm xúc (
TLCX_1đếnTLCX_5): đo lường niềm vui khi xem, hiệu ứng đám đông khi thấy người khác mua, mua vì cảm xúc nhất thời, cảm giác chốt đơn nhanh, tính thư giãn. - Đánh giá của người tiêu dùng (
DANHGIA_1đếnDANHGIA_5): đo lường mức độ chú ý bình luận, tác động của bình luận tích cực, lo lắng do bình luận tiêu cực, sự thay đổi quyết định, niềm tin vào bình luận. - Thông điệp về sự khan hiếm (
KH_1,K_3,KH_4): đo lường giới hạn mã ưu đãi, giới hạn số lượng đơn, giới hạn thời gian khuyến mại. - Hành vi mua ngẫu hứng (
HVMNH_1đếnHVMNH_6): đo lường hành động mua không định trước, không cân nhắc kỹ, quyết định trong vài phút, ý định mua tiếp, giới thiệu cho người thân và xu hướng mua vượt dự tính.
Đặc điểm nhân khẩu học và thói quen tiêu dùng của 183 người tham gia khảo sát được tác giả thống kê như sau:
| Tiêu chí phân loại | Nhóm phân loại | Số lượng (người) | Tỷ lệ (%) |
|---|---|---|---|
| Giới tính | Nam | 69 | 37,7% |
| Nữ | 114 | 62,3% | |
| Độ tuổi | Dưới 18 tuổi | 16 | 8,7% |
| Từ 18 đến 25 tuổi | 62 | 33,9% | |
| Từ 26 đến 35 tuổi | 62 | 33,9% | |
| Từ 36 đến 45 tuổi | 28 | 15,3% | |
| Trên 45 tuổi | 15 | 8,2% | |
| Nghề nghiệp | Học sinh, sinh viên | 70 | 38,3% |
| Lao động tự do | 41 | 22,4% | |
| Nội trợ | 14 | 7,7% | |
| Nhân viên văn phòng | 49 | 26,8% | |
| Nghề nghiệp khác | 9 | 4,9% | |
| Tần suất mua hàng/tháng | 1 lần/tháng | 22 | 12,0% |
| 2 đến 5 lần/tháng | 116 | 63,4% | |
| Trên 5 lần/tháng | 45 | 24,6% | |
| Mức độ sẵn sàng chi trả/tháng | Dưới 500.000 đồng | 24 | 13,1% |
| Từ 500.000 đồng đến 1.000.000 đồng | 61 | 33,3% | |
| Từ 1.000.000 đồng đến mức trên | 72 | 39,3% | |
| Trên 1.000.000 đồng (mức chi tiêu cao) | 26 | 14,2% | |
| Mức độ xem Livestream | Rất thường xuyên | 54 | 29,5% |
| Thường xuyên | 66 | 36,1% | |
| Bình thường | 45 | 24,6% | |
| Hiếm khi | 15 | 8,2% | |
| Không bao giờ | 3 | 1,6% |
Chương 3: Kết quả nghiên cứu
Tác giả xác định khoảng giá trị trung bình trên thang Likert 5 mức độ theo công thức: $\text{Giá trị khoảng cách} = \frac{\text{Max} - \text{Min}}{n} = \frac{5 - 1}{5} = 0,8$. Theo đó:
- 1,00 – 1,80: Hoàn toàn không đồng ý
- 1,81 – 2,60: Không đồng ý
- 2,61 – 3,40: Không có ý kiến / Trung lập
- 3,41 – 4,20: Đồng ý
- 4,21 – 5,00: Hoàn toàn đồng ý
Kết quả phân tích thống kê mô tả giá trị trung bình (Mean) của các biến quan sát:
- Sự hấp dẫn từ streamer: Biến
STREAM_4("Tôi thường mua hàng nếu streamer là người tôi yêu thích") có giá trị trung bình là 3,44, thuộc mức "Đồng ý". Các biếnSTREAM_1,STREAM_2,STREAM_3có giá trị trung bình xoay quanh mức 2,32 đến 3,40, thuộc khoảng "Trung lập". - Sự hấp dẫn về thị giác: Biến
THIGIAC_1(hình ảnh bắt mắt) vàTHIGIAC_2(màu sắc, ánh sáng chuyên nghiệp) có điểm trung bình trên 3,41, biểu thị sự đồng ý của đáp viên. BiếnTHIGIAC_3(bị hấp dẫn bởi cách trình bày sống động) đạt giá trị trung bình 3,25, nằm trong khoảng trung lập. - Sự phù hợp về giá: Biến
GIA_1(giá tốt hơn bình thường) đạt 3,32 (khoảng trung lập). Ba biến còn lại gồmGIA_2(hấp dẫn bởi voucher và freeship),GIA_3(chương trình ưu đãi kích thích quyết định nhanh), vàGIA_4(thích săn deal hời) đều đạt mức đồng ý. - Yếu tố tâm lý, cảm xúc: Biến
TLCX_3(mua hàng không có nhu cầu, chỉ do cảm xúc) đạt 3,15 (trung lập). Bốn biếnTLCX_1(mua khi đang vui/phấn khích),TLCX_2(hào hứng khi thấy người khác mua),TLCX_4(vui khi chốt đơn nhanh), vàTLCX_5(mua sắm giúp thoải mái, thư giãn) đạt giá trị trung bình đồng ý cao, trong đó cao nhất lên tới 3,63. - Đánh giá của người tiêu dùng: Biến
DANHGIA_1(chú ý bình luận trước khi mua) đạt 3,35 (trung lập). Bốn biếnDANHGIA_2(bình luận tích cực thúc đẩy mua nhanh),DANHGIA_3(bình luận tiêu cực gây lo lắng),DANHGIA_4(thay đổi quyết định vì một bình luận), vàDANHGIA_5(tin tưởng bình luận phản ánh đúng chất lượng) đều đạt mức đồng ý, với giá trị trung bình đạt tới 3,58. - Thông điệp về sự khan hiếm: Biến
KH_1(giới hạn số lượng mã giảm giá và vận chuyển) có giá trị trung bình 3,17 (khoảng trung lập). Các biến giới hạn số lượng đơn hàng (K_3) và giới hạn thời gian mã ưu đãi (KH_4) đều ghi nhận mức đồng ý từ người tham gia khảo sát.
Khóa luận thiết lập các quy trình phân tích định lượng tiếp theo gồm: kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha cho 6 nhóm nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc; phân tích EFA xác định hệ số KMO và kiểm định Bartlett; phân tích ma trận xoay; và phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (Model Summary, kiểm định giả thuyết $H_1$ đến $H_6$).
Chương 4: Kết luận và hàm ý chính sách
Nội dung chương 4 tập trung vào việc tổng kết kết quả phân tích và đề xuất các nhóm hàm ý chính sách theo 3 nhóm đối tượng:
- Đối với cơ quan nhà nước: Hoàn thiện khung khổ pháp lý về quản lý thương mại điện tử, an toàn dữ liệu cá nhân người dùng và giám sát chất lượng hàng hóa bán qua phát trực tiếp.
- Đối với người tiêu dùng: Nâng cao nhận thức tự bảo vệ thông tin cá nhân, kiểm soát ngân sách mua sắm, tránh bị chi phối bởi các bẫy tâm lý khan hiếm hoặc cảm xúc bốc đồng khi xem livestream.
- Đối với các doanh nghiệp và nhà bán lẻ trên TikTok Shop: Định hướng chiến lược tối ưu hóa hình ảnh sản phẩm, xây dựng chính sách giá và chiết khấu hợp lý, quản trị uy tín thương hiệu và bình luận khách hàng, đào tạo streamer có tính tương tác cao nhằm khai thác hiệu quả kênh thương mại xã hội.
Kết quả và đóng góp
Khóa luận đã tổng hợp các phát hiện định lượng thông qua mẫu khảo sát 183 người dân tại thành phố Hà Nội:
- Xác lập cơ cấu nhân khẩu học người xem TikTok Live: Nữ giới chiếm ưu thế rõ rệt (62,3% so với 37,7% nam giới); lực lượng tiêu dùng chủ đạo thuộc độ tuổi 18 – 25 tuổi (33,9%) và 26 – 35 tuổi (33,9%); nhóm học sinh, sinh viên chiếm tỷ trọng cao nhất (38,3%), tiếp theo là nhân viên văn phòng (26,8%).
- Ghi nhận hành vi tiêu dùng thực tế: 63,4% người được hỏi có tần suất mua sắm từ 2 đến 5 lần mỗi tháng; mức chi trả phổ biến nhất dao động trong khoảng từ 500.000 đồng đến trên 1.000.000 đồng mỗi tháng (chiếm hơn 72% tổng mẫu); mức độ xem livestream ở mức thường xuyên và rất thường xuyên chiếm tới 65,6%.
- Dữ liệu thống kê giá trị trung bình chỉ ra người tiêu dùng Hà Nội biểu hiện mức độ đồng ý cao với các tác nhân: người dẫn dắt livestream là người họ yêu thích (
STREAM_4đạt 3,44); các chính sách ưu đãi giá, miễn phí vận chuyển, săn deal hời; các trạng thái cảm xúc tích cực khi chốt đơn (Mean đạt tới 3,63); và sự ảnh hưởng của các đánh giá tích cực/tiêu cực từ cộng đồng người xem (Mean đạt tới 3,58).
Đóng góp thực tiễn của khóa luận là đã kiểm chứng mô hình lý thuyết S-O-R trên dữ liệu khảo sát thực tế tại thị trường Hà Nội vào giai đoạn giữa năm 2025. Công trình cung cấp bộ thang đo gồm 30 chỉ báo được chuẩn hóa bằng tiếng Việt, phản ánh đặc thù hoạt động thương mại điện tử qua hình thức phát trực tiếp trên nền tảng TikTok.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận thể hiện một số hạn chế dựa trên phạm vi nghiên cứu và phương pháp thực hiện:
- Kỹ thuật chọn mẫu và cỡ mẫu: Việc kết hợp phương pháp lấy mẫu thuận tiện trực tuyến với cỡ mẫu 183 quan sát tuy đáp ứng ngưỡng tối thiểu theo công thức tính toán lý thuyết ($N \ge 150$ và $P \ge 98$), nhưng mức độ đại diện cho toàn bộ các nhóm dân cư đa dạng tại thành phố Hà Nội chưa tuyệt đối.
- Phạm vi không gian và thời gian: Nghiên cứu chỉ khoanh vùng tại địa bàn thành phố Hà Nội và tiến hành khảo sát trong khoảng thời gian tương đối ngắn (từ ngày 08/05/2025 đến ngày 13/07/2025). Do đó, kết quả chưa bao quát được sự khác biệt về hành vi tiêu dùng giữa các vùng miền khác tại Việt Nam hoặc các biến động theo mùa vụ thương mại.
- Phạm vi nền tảng: Đề tài chỉ tập trung khảo sát trên mạng xã hội TikTok, chưa so sánh đối chiếu với các nền tảng phát trực tiếp bán hàng phổ biến khác như Facebook, Shopee Live hay YouTube.
Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng quy mô mẫu khảo sát, áp dụng kỹ thuật lấy mẫu phân tầng ngẫu nhiên trên phạm vi nhiều tỉnh thành, đồng thời nghiên cứu so sánh hành vi tiêu dùng giữa các nền tảng thương mại trực tuyến khác nhau.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là nguồn tài liệu hữu ích cho:
- Sinh viên và học viên chuyên ngành Kinh tế Phát triển, Quản trị Kinh doanh, Thương mại điện tử và Marketing: Tham khảo cách thức vận dụng mô hình S-O-R vào nghiên cứu hành vi người tiêu dùng kỹ thuật số; tham khảo bảng câu hỏi khảo sát và hệ thống mã hóa 30 biến đo lường Likert 5 mức độ; quy trình tính cỡ mẫu nghiên cứu định lượng theo công thức EFA và hồi quy.
- Doanh nghiệp, thương hiệu và nhà bán lẻ trực tuyến trên TikTok Shop: Nắm bắt chân dung khách hàng tại thị trường đô thị (độ tuổi, mức chi tiêu, tần suất theo dõi livestream), từ đó định hình cách thức tổ chức phiên live, kiểm soát chất lượng ánh sáng, bố cục sản phẩm, điều phối streamer và thiết lập các ưu đãi giá kích thích quyết định mua hàng.
- Cơ quan quản lý thị trường và bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng: Sử dụng các số liệu thực tế về tần suất, mức chi trả và các rủi ro phát sinh trong giao dịch trực tuyến để nghiên cứu các chính sách giám sát thương mại xã hội phù hợp.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng khung lý thuyết chủ đạo nào để giải thích hành vi mua ngẫu hứng?
Tác giả sử dụng mô hình Kích thích – Cơ thể – Phản ứng (S-O-R: Stimulus – Organism – Response) của Mehrabian và Russell (1974) làm khung lý thuyết cốt lõi, phối hợp với các khái niệm của Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) của Davis (1986).
2. Quy mô mẫu khảo sát là bao nhiêu và được xác định theo những công thức nào?
Quy mô mẫu thực tế thu được và hợp lệ là 183 phiếu. Cỡ mẫu này được xác định dựa trên hai tiêu chuẩn: công thức cho phân tích EFA ($N \ge 5 \times m = 5 \times 30 = 150$) và công thức cho hồi quy tuyến tính ($P \ge 50 + 8 \times ml = 50 + 8 \times 6 = 98$, với 6 biến độc lập).
3. Khảo sát thực tế phản ánh nhóm đối tượng nào tham gia mua sắm qua TikTok Live nhiều nhất tại Hà Nội?
Dữ liệu khảo sát 183 người chỉ ra người mua sắm chủ yếu là nữ giới (chiếm 62,3%); thuộc hai nhóm tuổi từ 18 – 25 tuổi (33,9%) và 26 – 35 tuổi (33,9%); về nghề nghiệp, đông nhất là học sinh, sinh viên (38,3%) và nhân viên văn phòng (26,8%).
4. Khóa luận đo lường những yếu tố độc lập nào tác động đến hành vi mua ngẫu hứng?
Mô hình nghiên cứu xem xét 6 yếu tố độc lập gồm: (1) Sự hấp dẫn từ streamer, (2) Sự hấp dẫn về thị giác, (3) Sự phù hợp về giá, (4) Yếu tố tâm lý, cảm xúc, (5) Đánh giá của người tiêu dùng, và (6) Thông điệp về sự khan hiếm.
5. Khóa luận chỉ ra những rủi ro chủ yếu nào khi người tiêu dùng mua hàng trực tuyến?
Văn bản phân tích 4 nguy cơ chính: rủi ro lộ lọt thông tin cá nhân cho hacker; rủi ro sản phẩm thực tế không đúng mô tả hoặc hàng hóa quá hạn sử dụng; áp lực tài chính do mua sắm bừa bãi mất kiểm soát; và nguy cơ giao hàng chậm trễ, sai lệch thông tin địa chỉ hoặc thất lạc đơn hàng.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Phạm Minh Phúc đã thực hiện hệ thống hóa lý luận và kiểm định thực nghiệm các yếu tố kích thích hành vi mua hàng ngẫu hứng qua TikTok Live của người dân thành phố Hà Nội. Dựa trên khung phân tích S-O-R và tập dữ liệu khảo sát 183 đáp viên trong giai đoạn giữa năm 2025, công trình đã mô tả chi tiết đặc điểm nhân khẩu học, mức độ chi trả và nhận thức của người tiêu dùng đối với streamer, hình ảnh, giá cả, cảm xúc và thông điệp khan hiếm. Các kết quả thống kê mô tả là cơ sở thực chứng để đề xuất hàm ý quản lý cho cơ quan nhà nước, giải pháp chiến lược cho doanh nghiệp bán lẻ và định hướng tiêu dùng có kế hoạch cho người dân.