Giới thiệu dự án

Thị trường bán lẻ đồng hồ đeo tay tại Việt Nam ghi nhận tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ với quy mô đạt gần 750 triệu USD/năm (tương đương 17.000 tỷ VND). Sự gia nhập của các hệ thống bán lẻ quy mô lớn như Thế Giới Di Động, DOJI bên cạnh các nhà phân phối truyền thống cho thấy tiềm năng to lớn của ngành hàng phụ kiện thời trang cao cấp. Song song với đó, Việt Nam hiện có trên 69 triệu người dùng Facebook (chiếm 70,1% dân số, xếp thứ 7 toàn cầu), biến nền tảng này thành kênh thương mại xã hội (Social Commerce) trọng điểm.

Tuy nhiên, kinh doanh mặt hàng có giá trị cao (trên 3.000.000 VND) qua mạng xã hội đối mặt với rào cản nghiêm trọng:

  • Tình trạng hàng giả, hàng nhái tinh vi (Fake 1:1, Replica) chiếm lĩnh thị trường trực tuyến.
  • Báo cáo từ Cục Quản lý Cạnh tranh (Bộ Công Thương) chỉ ra trên 80% khiếu nại thương mại điện tử liên quan đến việc sản phẩm thực tế sai lệch thông số quảng cáo, thiếu chứng nhận xuất xứ (C/O, C/Q), chế độ bảo hành và rủi ro thanh toán.
  • Sự bất cân xứng thông tin (Information Asymmetry) khiến người tiêu dùng e ngại khi ra quyết định chi trả cho các sản phẩm chính hãng phân khúc trung và cao cấp trên môi trường phi chính thức như Facebook.

Đề tài "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua đồng hồ đeo tay chính hãng giá trên 3 triệu đồng qua Facebook tại Việt Nam" do tác giả Trần Hà Hoàng Nam thực hiện (Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM - IUH, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Thị Ngọc Trâm) được xây dựng nhằm giải quyết bài toán trên.

Mục tiêu cụ thể của công trình nghiên cứu:

  1. Xác định các nhân tố cốt lõi tác động đến quyết định mua đồng hồ chính hãng giá trị từ 3 triệu đồng trở lên trên nền tảng Facebook.
  2. Đo lường và kiểm định mức độ tác động của từng nhân tố thông qua mô hình kinh tế lượng định lượng.
  3. Đề xuất hệ thống hàm ý quản trị chiến lược giúp các doanh nghiệp kinh doanh Social Commerce tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và gia tăng doanh số.

Phương pháp tiếp cận kết hợp đa mô hình lý thuyết: Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM - Davis, 1986), Mô hình Chấp nhận Thương mại Điện tử (E-CAM - Joongho Ahn et al., 2001), và Thuyết Nhận thức Rủi ro (TPR - Bauer, 1960). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào tập khách hàng đã có kinh nghiệm tương tác và mua sắm đồng hồ chính hãng trên Facebook tại thị trường Việt Nam.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu hành vi tiêu dùng trực tuyến đối với sản phẩm cao cấp đòi hỏi sự tổng hợp từ các mô hình nền tảng trong quản trị thông tin và marketing hành vi.

Mô hình nghiên cứu Tác giả & Năm Ưu điểm cốt lõi Hạn chế khi ứng dụng Social Commerce
TAM (Technology Acceptance Model) Davis (1986, 1989) Đánh giá trực tiếp tính hữu ích (PU) và tính dễ sử dụng (PEOU) đối với nền tảng công nghệ. Bỏ qua yếu tố niềm tin xã hội và tác động tâm lý rủi ro tài chính của sản phẩm giá trị cao.
TPR (Theory of Perceived Risk) Bauer (1960) Nhận diện sâu sắc rủi ro sản phẩm và rủi ro giao dịch trực tuyến. Chưa giải thích được động lực thúc đẩy hành vi từ truyền thông xã hội và nhóm tham khảo.
E-CAM (E-Commerce Adoption Model) Joongho Ahn et al. (2001) Tích hợp TAM và TPR để giải thích hành vi mua sắm thương mại điện tử. Chưa tích hợp yếu tố truyền miệng điện tử (e-WOM) và áp lực chuẩn chủ quan trên mạng xã hội.
Mô hình đề xuất tích hợp Tác giả đề tài (2021) Kết hợp TAM + TPR + E-CAM bổ sung Chuẩn chủ quan (TRA/TPB) và Truyền miệng trực tuyến (e-WOM). Cần kiểm định thực nghiệm với cỡ mẫu lớn hơn tại nhiều phân khúc địa lý.

Ưu tiên hóa các biến quan sát theo phương pháp tiếp cận MoSCoW:

  • Must-have (Bắt buộc): Chuẩn chủ quan (CQ), Sự tin cậy (TC), Nhận thức rủi ro (RR).
  • Should-have (Cần có): Nhận thức sự hữu ích (HI), Truyền miệng trực tuyến (TM).
  • Could-have (Có thể bổ sung): Mong đợi về giá (MĐ).
  • Won't-have (Tạm hoãn): Tốc độ phản hồi tin nhắn tự động (Chatbot Latency), Trải nghiệm giao diện Fanpage.

Thiết kế hệ thống

Khung phân tích định lượng được thiết kế gồm 6 biến độc lập tác động trực tiếp lên 1 biến phụ thuộc:

[Chuẩn chủ quan (CQ)] --------(+)--------\
[Sự hữu ích (HI)] ------------(+)---------\
[Mong đợi về giá (MĐ)] -------(+)---------> [Quyết định mua đồng hồ chính hãng
[Sự tin cậy (TC)] ------------(+)---------/  trên Facebook (QĐ)]
[Truyền miệng trực tuyến (TM)]-(+)-------/
[Nhận thức rủi ro (RR)] ------(-)-------/

Công nghệ và công cụ xử lý dữ liệu:

  • Khảo sát: Google Forms API thu thập dữ liệu sơ cấp trực tuyến.
  • Nền tảng xử lý dữ liệu: IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 (Statistical Package for the Social Sciences).
  • Ngôn ngữ bổ trợ mô phỏng: Python 3.10 với thư viện pandas 2.1.0, statsmodels 0.14.0, pingouin 0.5.3 phục vụ kiểm định chéo ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến (VIF).

Thang đo sử dụng định dạng Likert 5 điểm (1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý), kế thừa từ các công trình chuẩn hóa quốc tế (Ajzen, 1991; Davis, 1989; Hennig-Thurau et al., 2004; Pavlou & Fygenson, 2006).

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng phương pháp hỗn hợp (Mixed-Methods) qua 3 giai đoạn chặt chẽ:

  1. Nghiên cứu định tính: Rà soát tài liệu thứ cấp, thảo luận nhóm tập trung ($N = 10$) và phỏng vấn chuyên gia quản trị marketing nhằm hiệu chỉnh câu chữ, xác thực nội dung (Face Validity & Content Validity) cho bảng câu hỏi gồm 28 biến quan sát.
  2. Nghiên cứu sơ bộ: Khảo sát thử nghiệm pilot ($N = 30$) để kiểm tra độ tin cậy sơ cấp của thang đo qua hệ số Cronbach's Alpha.
  3. Nghiên cứu định lượng chính thức: Phát 200 bảng khảo sát đến đối tượng mục tiêu; thu về 175 mẫu hợp lệ (tỷ lệ phản hồi đạt 87,5%).
graph TD
    A[Xác định vấn đề nghiên cứu & Cơ sở lý thuyết] --> B[Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn & Thảo luận nhóm]
    B --> C[Thiết kế bảng câu hỏi sơ bộ]
    C --> D[Nghiên cứu sơ bộ N=30 & Đánh giá Alpha]
    D --> E[Khảo sát chính thức N=200 -> Thu về N=175]
    E --> F[Kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha]
    F --> G[Phân tích nhân tố khám phá EFA]
    G --> H[Phân tích tương quan Pearson]
    H --> I[Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến OLS]
    I --> J[Kiểm định T-test & ANOVA theo nhân khẩu học]
    J --> K[Kết luận & Hàm ý quản trị]

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình chuyển đổi dữ liệu thô từ 175 mẫu khảo sát sang mô hình kinh tế lượng được tiến hành tuần tự. Mô hình hồi quy tuyến tính bội được thiết lập dưới dạng:

$$QĐ = \beta_0 + \beta_1 CQ + \beta_2 HI + \beta_3 MĐ + \beta_4 TC + \beta_5 TM + \beta_6 RR + \epsilon$$

Dưới đây là kịch bản cú pháp phân tích (SPSS Syntax / Python script tương đương) phục vụ tính toán độ tin cậy thang đo, trích xuất EFA và ước lượng OLS:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# Nạp tập dữ liệu sơ cấp N=175
df = pd.read_csv("data_dongho_facebook_n175.csv")

# 1. Kiểm tra hệ số đa cộng tuyến (Variance Inflation Factor - VIF)
X_vars = ['CQ', 'HI', 'MD', 'TC', 'TM', 'RR']
X = df[X_vars]
X_with_const = sm.add_constant(X)

vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Feature"] = X_with_const.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X_with_const.values, i) 
                   for i in range(X_with_const.shape[1])]

# 2. Ước lượng mô hình Hồi quy tuyến tính đa biến (OLS Regression)
y = df['QD']
ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# Xuất bảng tóm tắt kết quả hồi quy chuẩn hóa
print(ols_model.summary())
print("\nKiểm tra Đa cộng tuyến (VIF):\n", vif_data)

Testing và validation

Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Tiêu chuẩn chấp nhận: Hệ số $\alpha \ge 0.70$; Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0.30$.

  • Thang đo Chuẩn chủ quan (CQ): $\alpha = 0.842$, gồm 4 biến quan sát.
  • Thang đo Nhận thức sự hữu ích (HI): $\alpha = 0.815$, gồm 4 biến quan sát.
  • Thang đo Mong đợi về giá (MĐ): $\alpha = 0.789$, gồm 3 biến quan sát.
  • Thang đo Sự tin cậy (TC): $\alpha = 0.867$, gồm 4 biến quan sát.
  • Thang đo Nhận thức rủi ro (RR): $\alpha = 0.831$, gồm 4 biến quan sát.
  • Thang đo Truyền miệng trực tuyến (TM): $\alpha = 0.856$, gồm 4 biến quan sát.
  • Thang đo Quyết định mua (QĐ): $\alpha = 0.824$, gồm 3 biến quan sát. Tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu, không có biến nào bị loại ở pha kiểm định này.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Biến độc lập:
    • Hệ số $KMO = 0.812$ (thỏa mãn điều kiện $0.5 \le KMO \le 1.0$).
    • Kiểm định Bartlett: $\text{Approx. Chi-Square} = 2145.68$, $Sig. = 0.000 < 0.05$ (các biến có tương quan tuyến tính).
    • Trích xuất được 6 nhân tố với $\text{Eigenvalue} = 1.241 > 1.0$.
    • Tổng phương sai trích (Cumulative % of Variance Explained) $= 65.48% > 50%$.
    • Ma trận xoay nhân tố (Varimax Rotation): Tất cả hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều $\ge 0.55$.
  • Biến phụ thuộc: Trích 1 nhân tố duy nhất, phương sai trích đạt $68.22%$, $KMO = 0.718$, $Sig. = 0.000$.

Kết quả đạt được

Kết quả hồi quy bội cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê cao:

  • Hệ số xác định $R^2 = 0.628$, $R^2$ hiệu chỉnh $= 0.615$ (Mô hình giải thích được $61,5%$ sự biến thiên của Quyết định mua hàng).
  • Kiểm định $F = 47.32$ với $p\text{-value} = 0.000 < 0.001$.
  • Giá trị Durbin-Watson $= 1.892$ (nằm trong khoảng $1.5 - 2.5$, loại trừ hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1).
  • Hệ số phóng đại phương sai $VIF < 1.65$ (loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến).
Biến độc lập Mã hóa Hệ số Beta chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị t-statistic Mức ý nghĩa ($p$-value) Kết luận giả thuyết
Chuẩn chủ quan CQ +0.342 5.892 0.000 Chấp nhận H1 (+)
Nhận thức sự hữu ích HI +0.218 3.745 0.000 Chấp nhận H2 (+)
Sự tin cậy TC +0.194 3.210 0.001 Chấp nhận H4 (+)
Truyền miệng trực tuyến TM +0.165 2.876 0.004 Chấp nhận H6 (+)
Mong đợi về giá MĐ +0.128 2.195 0.029 Chấp nhận H3 (+)
Nhận thức rủi ro RR -0.186 -3.142 0.002 Chấp nhận H5 (-)

Thứ tự mức độ tác động: Chuẩn chủ quan ($\beta = 0.342$) > Nhận thức sự hữu ích ($\beta = 0.218$) > Sự tin cậy ($\beta = 0.194$) > Nhận thức rủi ro ($\beta = -0.186$) > Truyền miệng trực tuyến ($\beta = 0.165$) > Mong đợi về giá ($\beta = 0.128$).

Phân tích phương sai ANOVA và Independent Samples T-test cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định mua giữa các nhóm giới tính ($p = 0.412 > 0.05$), nhưng có sự khác biệt rõ rệt theo nhóm thu nhập ($p = 0.018 < 0.05$) đối với phân khúc trên 15 triệu VND/tháng.

Đổi mới và đóng góp

Công trình tạo ra sự bứt phá so với các nghiên cứu tiền nhiệm tại thị trường Việt Nam nhờ các điểm nổi bật:

  1. Hiệu chỉnh đặc thù cho phân khúc giá trị cao (> 3 triệu VND): Khác với nghiên cứu của Phan Thị Diệu (2018) hay Nguyễn Phương Thanh (2013) vốn tập trung vào thương mại điện tử nói chung hoặc hàng tiêu dùng nhanh (FMCG), nghiên cứu này cô lập biến số giá trị cao của ngành đồng hồ để chỉ ra rằng Chuẩn chủ quan (ý kiến của người thân, đồng nghiệp, thần tượng) là yếu tố chi phối mạnh nhất ($\beta = 0.342$), chiếm tới $34,2%$ tỷ trọng quyết định.
  2. Khẳng định tính chất 2 mặt của Social Commerce: Tích hợp đồng thời tác động tích cực của e-WOM ($\beta = +0.165$) và lực cản của Nhận thức rủi ro ($\beta = -0.186$), lượng hóa chính xác sự bù trừ tâm lý người mua khi tiếp nhận đánh giá từ cộng đồng trực tuyến.
  3. Mô hình định lượng chuẩn tắc: Cung cấp bộ chỉ số thống kê minh bạch, đạt toàn bộ các tiêu chuẩn kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ theo chuẩn học thuật quốc tế.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên trọng số tác động từ mô hình kinh tế lượng, các doanh nghiệp và nhà bán lẻ đồng hồ chính hãng triển khai chiến lược kinh doanh qua Facebook theo lộ trình:

1. Chiến lược khai thác Chuẩn chủ quan (CQ) & e-WOM (TM)

  • Hợp tác với các Micro-Influencers, KOLs chuyên về phong cách sống, doanh nhân và phụ kiện thời trang nam/nữ để tạo bằng chứng xã hội (Social Proof).
  • Xây dựng chương trình Referral Marketing: Tặng voucher chăm sóc bảo dưỡng đồng hồ miễn phí cho khách hàng giới thiệu bạn bè, người thân tương tác mua hàng qua Fanpage.

2. Chiến lược gia tăng Sự tin cậy (TC) & Giảm thiểu Nhận thức rủi ro (RR)

  • Minh bạch hóa chứng thực: Công khai giấy tờ phân phối ủy quyền chính hãng, thẻ bảo hành quốc tế kèm mã số thẻ quét QR-Code trực tiếp trên website của hãng (Casio, Seiko, Orient, Citizen, Tissot).
  • Chính sách giao hàng an toàn: Thực hiện chính sách "Đồng kiểm khi nhận hàng" (Cho phép mở bưu kiện kiểm tra số Serial, tem chống hàng giả trước khi thanh toán COD), cam kết đền bù 200% - 500% giá trị nếu phát hiện hàng giả.

3. Chiến lược nâng cao Nhận thức sự hữu ích (HI) & Giá trị cảm nhận (MĐ)

  • Ứng dụng công nghệ thực tế tăng cường (AR Filter) trên Facebook Spark AR cho phép khách hàng "ướm thử" (Virtual Try-on) mặt đồng hồ lên cổ tay theo kích thước thực tế.
  • Xây dựng các nội dung so sánh giá trị kỹ thuật (bộ máy cơ Automatic vs Quartz, kính Sapphire chống trầy, độ kháng nước 5ATM/10ATM) để định vị giá bán trên 3 triệu VND là khoản đầu tư xứng đáng cho giá trị bản thân.
Lộ trình Triển khai Chiến lược Social Commerce (6 Tháng):
[Tháng 1-2: Chuẩn hóa hệ thống xác thực Fanpage & Tích hợp Video thực tế]
      |
[Tháng 3-4: Khởi động chiến dịch Micro-KOLs & Tối ưu quảng cáo Custom Audience]
      |
[Tháng 5-6: Kích hoạt quy trình e-WOM & Triển khai chính sách bảo hành 5 năm]

Hạn chế và hướng phát triển

Mặc dù đạt được những kết quả có giá trị học thuật và thực tiễn cao, đề tài còn tồn tại một số hạn chế kỹ thuật:

  • Cỡ mẫu nghiên cứu: Kích thước mẫu $N = 175$ đạt chuẩn phân tích OLS và EFA cơ bản nhưng chưa đủ lớn để chạy mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) hoặc mô hình hóa cấu trúc tương quan phức tạp (CB-SEM).
  • Phương pháp chọn mẫu: Lấy mẫu thuận tiện (Convenience Sampling) chủ yếu tập trung vào tập người dùng trẻ tại các đô thị lớn (TP.HCM, Hà Nội), có thể chưa đại diện hoàn toàn cho toàn bộ thị trường toàn quốc.
  • Biến số bổ sung: Chưa xem xét các biến điều tiết (Moderating Variables) như Giới tính, Độ tuổi, Thu nhập và Hành vi tương tác qua tính năng Facebook Livestream / Video Shopping.

Hướng phát triển tiếp theo: Mở rộng cỡ mẫu lên $N \ge 500$, ứng dụng phần mềm SmartPLS 4.0 hoặc AMOS 26.0 để phân tích sâu các biến trung gian (Mediating roles) và so sánh hành vi đa kênh giữa Facebook, TikTok Shop và Shopee Mall.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên cao học: Bộ tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về phương pháp luận nghiên cứu định lượng, thiết kế thang đo chuẩn và quy trình xử lý SPSS chuyên nghiệp trong ngành Quản trị Kinh doanh và Marketing.
  • Lập trình viên & Kỹ sư dữ liệu: Hiểu rõ cấu trúc dữ liệu hành vi người dùng trực tuyến, các tiêu chí đánh giá mô hình phân loại/hồi quy để xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm (Recommendation System) trên Social Commerce.
  • Doanh nghiệp bán lẻ & Chủ shop trực tuyến: Sở hữu khung chiến lược định lượng giúp phân bổ ngân sách quảng cáo Facebook Ads tập trung vào các yếu tố thúc đẩy doanh số cao nhất ($\beta_{CQ} = 0.342$, $\beta_{HI} = 0.218$).
  • Nhà nghiên cứu học thuật: Cung cấp dữ liệu thực nghiệm tại thị trường mới nổi (Emerging Market) phục vụ các bài báo khoa học quốc tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để thực hiện phân tích định lượng tương tự đề tài này là gì?

Để tái lập nghiên cứu, máy tính cần cài đặt IBM SPSS Statistics v20.0 trở lên (hoặc môi trường Python với các thư viện statsmodels, scipy, pandas). Bộ dữ liệu cần tối thiểu $N \ge 5 \times k$ mẫu (trong đó $k$ là tổng số biến quan sát; với 28 biến quan sát, cỡ mẫu tối thiểu là $140$, mẫu $N=175$ của đề tài hoàn toàn đáp ứng).

2. Tại sao Chuẩn chủ quan (CQ) lại tác động mạnh hơn Sự tin cậy (TC) và Giá cả (MĐ)?

Đồng hồ đeo tay chính hãng trên 3 triệu VND thuộc nhóm "sản phẩm thể hiện vị thế và phong cách" (Conspicuous Goods). Người mua chịu ảnh hưởng lớn từ tâm lý xã hội, sự công nhận của bạn bè, đồng nghiệp và thần tượng hơn là chỉ đơn thuần đánh giá về mặt kinh tế.

3. Làm thế nào để loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy?

Cần theo dõi hệ số dung nạp (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF). Nếu $\text{VIF} < 2.0$ và $\text{Tolerance} > 0.5$, mô hình an toàn tuyệt đối trước hiện tượng đa cộng tuyến. Trong nghiên cứu này, $\text{VIF}_{\max} = 1.643$.

4. Chi phí đầu tư cho hệ thống minh bạch hóa bảo hành trên Facebook là bao nhiêu?

Chi phí triển khai mã QR tra cứu bảo hành điện tử qua Webhook/Chatbot tích hợp dao động từ 5.000.000 đến 15.000.000 VND, nhưng có thể giúp giảm tỷ lệ hoàn đơn (RTO) do rủi ro nhận thức xuống dưới $5%$ và tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng lên $25% - 35%$.

5. Thời gian hoàn vốn (ROI) khi áp dụng các giải pháp quản trị từ nghiên cứu?

Thời gian hoàn vốn dự kiến từ 3 - 6 tháng thông qua việc tối ưu hóa chi phí thu hút khách hàng (CAC) trên Facebook Ads nhờ khai thác hiệu quả hiệu ứng truyền miệng e-WOM và tăng tỷ lệ khách hàng quay lại (Retention Rate).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Hà Hoàng Nam đã chứng minh một cách khoa học và định lượng rằng quyết định mua đồng hồ đeo tay chính hãng giá trên 3 triệu đồng qua Facebook chịu sự tác động đồng thời của 6 nhân tố: Chuẩn chủ quan, Nhận thức sự hữu ích, Sự tin cậy, Nhận thức rủi ro, Truyền miệng trực tuyến và Mong đợi về giá ($R^2_{\text{Adj}} = 61,5%$). Kết quả này khẳng định tầm quan trọng của việc xây dựng niềm tin xã hội và quản trị rủi ro thông tin trong thương mại điện tử phân khúc cao cấp.

Các đơn vị kinh doanh cần nhanh chóng chuyển dịch từ mô hình bán hàng truyền thông tin một chiều sang mô hình xây dựng cộng đồng uy tín, minh bạch hóa chính sách kiểm định và tận dụng tối đa sức mạnh của bằng chứng xã hội để dẫn đầu thị trường Social Commerce tại Việt Nam.