Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế số phát triển mạnh mẽ, thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam tiếp tục duy trì tốc độ tăng trưởng từ 18% đến 25% mỗi năm theo báo cáo năm 2024 của Bộ Công Thương. Quy mô dân số Việt Nam đạt xấp xỉ 100 triệu người (Tổng cục Thống kê, 2024) cùng mức thu nhập bình quân đầu người tăng lên mức 4.700 USD/năm đã thúc đẩy sự mở rộng của tầng lớp trung lưu, kéo theo nhu cầu gia tăng đối với các mặt hàng nông sản an toàn, rõ ràng về nguồn gốc và đạt tiêu chuẩn chất lượng. Mặc dù số liệu từ Statista (2023) chỉ ra rằng có tới 78% người tiêu dùng trực tuyến tại Việt Nam quan tâm đến chất lượng và xuất xứ nông sản, tỷ lệ khách hàng thực sự hài lòng với trải nghiệm mua sắm mặt hàng này mới dừng lại ở mức 62%. Điều này phản ánh khoảng cách đáng kể giữa kỳ vọng của người mua và năng lực đáp ứng thực tế của các kênh phân phối trực tuyến.

Tại thị trường trong nước, Foodmap.asia – nền tảng thương mại điện tử chuyên biệt về nông sản do Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO thành lập và vận hành – ghi nhận mức tăng trưởng lượng khách hàng mua sắm bình quân 35%/năm trong giai đoạn 2020–2023. Tuy nhiên, trước sức ép cạnh tranh từ các sàn thương mại điện tử đa ngành và tính chất đặc thù của nông sản (hạn sử dụng ngắn, dễ suy giảm phẩm chất trong quá trình lưu trữ, vận chuyển), việc nhận diện và đo lường các yếu tố chi phối hành vi mua hàng đóng vai trò thiết yếu đối với chiến lược phát triển của doanh nghiệp. Đề tài khóa luận được thực hiện nhằm giải quyết bài toán thực tiễn này thông qua việc phân tích hành vi khách hàng trên website Foodmap.asia.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định cụ thể như sau:

  • Mục tiêu tổng quát: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng trong việc mua các sản phẩm nông sản trên nền tảng website Foodmap.asia của Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO; từ đó đề xuất các giải pháp cụ thể nhằm thúc đẩy và nâng cao quyết định mua sản phẩm, góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Hệ thống hoá cơ sở lý luận và thực tiễn cơ bản về việc nghiên cứu đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua các sản phẩm nông sản trên nền tảng website Foodmap.asia của Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO.
    2. Xác định, phân tích chi tiết và đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đến quyết định mua các sản phẩm nông sản trên nền tảng website Foodmap.asia của khách hàng.
    3. Đề xuất các giải pháp cụ thể và mang tính thực tiễn nhằm tăng cường khả năng thuyết phục và cải thiện quyết định mua các sản phẩm nông sản của khách hàng trên nền tảng website Foodmap.asia, giúp Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu bao gồm:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua các sản phẩm nông sản của khách hàng trên nền tảng website Foodmap.asia của Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO.
  • Đối tượng điều tra: Khách hàng của Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO đã từng mua các sản phẩm nông sản trên website Foodmap.asia.
  • Phạm vi không gian: Môi trường trực tuyến tập trung trên nền tảng website Foodmap.asia, tiếp cận nhóm khách hàng không giới hạn địa lý trên lãnh thổ Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Quá trình nghiên cứu tổng thể được triển khai từ tháng 11 năm 2024 đến tháng 2 năm 2025; trong đó giai đoạn tiến hành điều tra khảo sát số liệu sơ cấp diễn ra từ tháng 2 năm 2025 đến tháng 4 năm 2025.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng học thuật dựa trên các mô hình lý thuyết hành vi người tiêu dùng và chấp nhận công nghệ kinh điển, kết hợp hệ thống khái niệm thương mại điện tử hiện đại:

  • Lý thuyết Hành vi có Kế hoạch (Theory of Planned Behavior - TPB) của Icek Ajzen (1991): Giải thích ý định và hành vi thông qua ba thành tố cốt lõi gồm Thái độ đối với hành vi (Attitude toward Behavior), Chuẩn mực chủ quan (Subjective Norm) và Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control).
  • Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) của Fred Davis (1989): Khai thác hai nhân tố nhận thức then chốt tác động đến việc ứng dụng công nghệ thông tin là Nhận thức sự hữu ích (Perceived Usefulness) và Nhận thức sự dễ sử dụng (Perceived Ease of Use).
  • Tháp nhu cầu của Abraham Maslow (1943): Phân tích hệ thống nhu cầu của người tiêu dùng theo 5 tầng bậc, từ nhu cầu sinh lý (thực phẩm, dinh dưỡng), nhu cầu an toàn (vệ sinh thực phẩm, an ninh tài chính), nhu cầu xã hội, nhu cầu được tôn trọng đến nhu cầu tự thể hiện.
  • Khung phân tích hành vi người tiêu dùng của Philip Kotler & Gary Armstrong: Đánh giá các nhóm yếu tố tác động từ văn hóa, xã hội, đặc điểm cá nhân và tâm lý học.
  • Khái niệm và hình thức thương mại điện tử: Dẫn chiếu theo định nghĩa của Kotler & Armstrong (2014), Laudon & Traver (2021), Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số - Bộ Công Thương (2019), bao gồm các hình thức giao dịch B2B, B2C, B2G và C2C.

Về phương pháp nghiên cứu, tác giả kết hợp nghiên cứu định tính và định lượng:

  • Nguồn dữ liệu thứ cấp: Thu thập từ các báo cáo ngành của Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số (IDEA), Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM), eMarketer, Statista, Metric, Google - Temasek - Bain & Company, cùng các báo cáo nội bộ và thông tin hoạt động thực tế tại Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO.
  • Nguồn dữ liệu sơ cấp: Thu thập qua kỹ thuật khảo sát trực tuyến bằng bảng hỏi cấu trúc thiết kế trên nền tảng Google Biểu mẫu, gửi trực tiếp đến đối tượng khách hàng từ 18 tuổi trở lên nằm trong danh sách đã mua hàng nông sản gần đây của website Foodmap.asia.
  • Xác định cỡ mẫu: Áp dụng nguyên tắc chọn mẫu phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo Hair và cộng sự (2014), quy mô mẫu tối thiểu được xác định theo tỷ lệ $N = 5 \times \text{số biến quan sát}$. Với 24 biến quan sát tham gia phân tích EFA, quy mô mẫu khảo sát tối thiểu được xác định là $N = 5 \times 24 = 120$ mẫu hợp lệ, lựa chọn theo kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
  • Phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu: Dữ liệu sau thu thập được xử lý bằng các công cụ thống kê chuyên sâu:
    • Thống kê mô tả: Tính toán tần số, tỷ lệ phần trăm, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và trung vị để phác họa nhân khẩu học và thói quen tiêu dùng.
    • Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha): Đánh giá mức độ tương quan nội tại của các biến đo lường với tiêu chuẩn hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item - Total Correlation) $\ge 0,3$ và hệ số Cronbach’s Alpha $\ge 0,6$.
    • Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Áp dụng nhằm kiểm tra tính hội tụ và phân biệt của thang đo. Tiêu chuẩn lựa chọn bao gồm hệ số KMO nằm trong khoảng $[0,5; 1]$, kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa $Sig < 0,05$, tổng phương sai trích (Total Variance Explained) $\ge 50%$, điểm dừng trích Eigenvalue $> 1$, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) tuyệt đối $> 0,5$, và chênh lệch giữa hai hệ số tải lớn nhất của cùng một biến quan sát $\ge 0,3$.
    • Phân tích tương quan Pearson và Hồi quy tuyến tính bội: Thiết lập mô hình hồi quy đa biến có dạng $Y = B_0 + B_1 X_1 + B_2 X_2 + B_3 X_3 + B_4 X_4 + B_5 X_5 + B_6 X_6 + e$, kiểm định giá trị thống kê $F$, hệ số xác định hiệu chỉnh ($R^2$ hiệu chỉnh) và giá trị $Sig < 0,05$ để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
    • Kiểm định giá trị trung bình một mẫu (One-Sample T-test): Đánh giá sự khác biệt có ý nghĩa thống kê của mức độ đồng tình thực tế so với giá trị trung bình giả định tại độ tin cậy 95% ($Sig < 0,05$).

Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với 24 biến quan sát được mã hóa trên thang đo Likert 5 mức độ (từ 1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý):

Nhân tố Mã hóa Nội dung biến đo lường Nguồn tham khảo
Chất lượng cảm nhận CL1 Sản phẩm nông sản trên Foodmap.asia có chất lượng tươi ngon Renshu Zuo & Qingxin Gou (2023)
CL2 Sản phẩm trên Foodmap.asia có chất lượng đúng như mô tả Moser, A.K. (2015)
CL3 Sản phẩm nông sản trên Foodmap.asia đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm Bùi Hữu Phúc (2023)
CL4 Sản phẩm nông sản trên Foodmap.asia rõ ràng về nguồn gốc Bùi Hữu Phúc (2023)
Đánh giá từ người dùng khác ĐG1 Thường xem xét bài đánh giá, phản hồi từ người khác trước khi quyết định Aribowo và cộng sự (2020)
ĐG2 Đánh giá của người dùng khác giúp cảm thấy an tâm khi quyết định mua Chevalier & Mayzlin (2006)
ĐG3 Bị ảnh hưởng bởi số lượng đánh giá và điểm số trung bình của sản phẩm Tác giả tự đề xuất
Giá trị cảm nhận GC1 Cảm thấy giá sản phẩm trên Foodmap.asia hợp lý với chất lượng Voss và cộng sự (1998)
GC2 Hài lòng với số tiền bỏ ra để mua sản phẩm trên Foodmap Guiltinan (2009)
GC3 Mua hàng trên Foodmap.asia có nhiều ưu đãi, chương trình khuyến mãi hấp dẫn Tác giả tự đề xuất
Rủi ro cảm nhận RR1 Lo ngại về nguồn gốc của các sản phẩm nông sản khi mua trên Foodmap.asia Yadav & Pathak (2016)
RR2 Lo lắng về thông tin cá nhân hoặc tài khoản ngân hàng bị lộ khi mua hàng Wong Chee Hoo và cộng sự (2021)
RR3 Lo ngại quy trình đổi trả phức tạp hoặc không xử lý thỏa đáng Tác giả tự đề xuất
RR4 Lo ngại sản phẩm thực tế không giống với mô tả trên Foodmap.asia Tác giả tự đề xuất
Dịch vụ giao hàng GH1 Thời gian kể từ lúc đặt hàng đến khi nhận được hàng khá nhanh chóng Renshu Zuo & Qingxin Gou (2023)
GH2 Có thể theo dõi đơn hàng một cách dễ dàng khi mua trên Foodmap.asia Bùi Hữu Phúc (2023)
GH3 Các đơn hàng mua trên Foodmap.asia đều được đóng gói cẩn thận Tác giả tự đề xuất
GH4 Hài lòng với chi phí vận chuyển khi mua hàng tại Foodmap Tác giả tự đề xuất
Uy tín nền tảng UT1 Nền tảng Foodmap.asia có danh tiếng khá tốt Wong Chee Hoo và cộng sự (2021)
UT2 Tin tưởng rằng Foodmap.asia luôn cung cấp sản phẩm chất lượng Renshu Zuo & Qingxin Gou (2023)
UT3 Cảm thấy thông tin cá nhân được bảo mật tốt khi mua hàng qua Foodmap Tác giả tự đề xuất
Quyết định mua QĐ1 Hài lòng khi mua các sản phẩm nông sản tại Foodmap Pavlou, P. (2006)
QĐ2 Các sản phẩm nông sản của Foodmap.asia đáp ứng được hầu hết nhu cầu Vidyarini Dwita và cộng sự (2019)
QĐ3 Sẽ giới thiệu sản phẩm nông sản của Foodmap.asia cho bạn bè, người thân Kim & Park (2013)

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm nông sản trên nền tảng website Foodmap.asia đối với khách hàng của Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO

Chương 1 hệ thống hóa khung lý luận về mua sắm trực tuyến, hành vi người tiêu dùng và thương mại điện tử. Tác giả chỉ ra rằng dù mua sắm trực tuyến hay mua sắm truyền thống đều tuân thủ tiến trình 5 bước của Comegys và cộng sự (2006) — nhận biết nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các phương án, quyết định mua và đánh giá sau mua — giữa hai hình thức này tồn tại những điểm khác biệt căn bản được tổng hợp trong bảng so sánh:

Tiêu chí so sánh Mua sắm trực tuyến Mua sắm truyền thống
Tiện lợi Có thể mua sắm mọi lúc, mọi nơi qua internet (Kotler & Armstrong, 2014) Cần phải đến cửa hàng vật lý, tốn kém thời gian di chuyển
Trải nghiệm sản phẩm Phụ thuộc vào hình ảnh, mô tả từ xa; không thể kiểm tra trực tiếp (Lê Thị Chi và cs., 2021) Có thể nhìn thấy, chạm và thử sản phẩm trực tiếp trước khi quyết định
Đa dạng sản phẩm Truy cập danh mục rộng lớn từ nhiều nhà cung cấp, không bị giới hạn không gian Bị giới hạn bởi không gian trưng bày và sức chứa tại cửa hàng
Khả năng so sánh Dễ dàng tra cứu, đối chiếu giá cả và tính năng giữa các cửa hàng chỉ bằng cú nhấp chuột Mất nhiều công sức và khó khăn hơn khi di chuyển so sánh giữa các điểm bán
Giá cả Thường cạnh tranh hơn do tiết kiệm chi phí vận hành mặt bằng, nhưng phát sinh phí vận chuyển Giá có thể cao hơn do gánh chi phí mặt bằng và vận hành trực tiếp
Thời gian giao hàng Mất từ vài giờ đến vài ngày để nhận hàng; rủi ro trễ hẹn (Rita và cộng sự, 2019) Nhận hàng ngay lập tức sau khi thanh toán tại quầy
Chính sách hoàn trả Quy trình đổi trả từ xa có thể phức tạp và mất thời gian xử lý vận chuyển Xử lý trực tiếp tại điểm bán, tương đối nhanh chóng và rõ ràng
Tương tác nhân viên Hạn chế, chủ yếu hỗ trợ qua khung chat hoặc thư điện tử (Deloitte, 2020) Nhận được tư vấn, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ cá nhân hóa trực tiếp
Rủi ro Rủi ro nhận hàng sai mô tả, suy giảm chất lượng và lo ngại an ninh bảo mật dữ liệu Rủi ro thấp hơn về mặt chất lượng do được kiểm tra trực quan tại chỗ
Xu hướng tiêu dùng Phát triển mạnh mẽ và dần chiếm ưu thế trong kỷ nguyên công nghệ số Tiếp tục duy trì vị thế với nhóm khách hàng ưu tiên trải nghiệm thực địa

Phần tổng quan nghiên cứu phân tích các công trình tiền nhiệm trong nước (Phạm Thị Tuấn Linh, 2024; Trần Thị Phương Thảo và cs., 2023; Trần Tuấn Anh và cs., 2024; Bùi Hữu Phúc, 2023) và quốc tế (Renshu Zuo & Qingxin Gou, 2023; Wong Chee Hoo et al., 2021; Widya Fitriana et al., 2021; Rui Xu & Baocheng Ding, 2023). Tác giả tổng kết rằng việc ra quyết định mua nông sản qua mạng bị chi phối chủ yếu bởi nhận thức về an toàn, chất lượng, niềm tin vào nền tảng và rủi ro nhận hàng hỏng.

Về mặt thực tiễn, chương nghiên cứu nêu bật các số liệu vĩ mô: thị trường TMĐT Việt Nam năm 2024 vượt mốc 25 tỷ USD, đóng góp 5,6% tổng doanh thu bán lẻ quốc gia và dự báo đạt 49 tỷ USD vào năm 2025 (Google, Temasek, Bain & Company, 2023). Báo cáo Statista (2024) về thị phần sàn bán lẻ trực tuyến quý 1/2024 ghi nhận Shopee dẫn đầu với 67,9%, tiếp theo là TikTok Shop (23,2%), Lazada (7,6%) và Tiki (1,3%). Riêng ngành hàng nông sản, báo cáo của IDEA (2023) xác định 45% người tiêu dùng Việt Nam từng mua nông sản qua internet; Postmart.vn kết nối hơn 3.600 sản phẩm OCOP với gần 1 triệu đơn hàng năm 2023 (+40%); trên Shopee từ khóa "nông sản sạch" tăng hơn 120% (2022-2023); và chiến dịch livestream nông sản trên TikTok Shop ghi nhận doanh thu trên 100 tỷ đồng trong 6 tháng đầu năm 2023.

Chương 2: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm nông sản trên nền tảng website Foodmap.asia đối với khách hàng của Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO

Chương 2 trình bày hồ sơ thực nghiệm gắn liền với cơ sở thực tập của tác giả:

  • Thông tin doanh nghiệp: Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO thành lập ngày 24/08/2017, mã số thuế 0314592854, do ông Phạm Ngọc Anh Tùng làm người đại diện pháp luật. Doanh nghiệp có trụ sở đăng ký tại Xã Bình Hưng, Huyện Bình Chánh, TP.HCM; văn phòng liên hệ tại 262/3 Lũy Bán Bích, Phường Hòa Thạnh, Quận Tân Phú, TP.HCM và chi nhánh tại Phường An Phú, Thị xã Tịnh Biên, Tỉnh An Giang.
  • Mô hình hoạt động: Hoạt động trong lĩnh vực AgriTech và TMĐT, UFO phát triển website Foodmap.asia nhằm tạo lập chuỗi cung ứng nông sản kết nối trực tiếp nông dân, hợp tác xã tới khách hàng. Danh mục kinh doanh bao gồm rau củ quả tươi, gạo và ngũ cốc, trà và cà phê, mật ong, thực phẩm chế biến và hộp quà đặc sản. Nền tảng từng đạt vị trí top 3 bảng xếp hạng website mảng thực phẩm và đồ uống tại Việt Nam.
  • Tiến trình phân tích định lượng: Chương 2 triển khai đầy đủ các bước thực nghiệm thống kê trên tập mẫu khảo sát:
    • Thống kê mô tả nhân khẩu học, cơ cấu nguồn thông tin tiếp cận, tần suất đặt hàng và danh mục nông sản khách hàng từng mua (điển hình như sầu riêng Ri6 và nông sản theo mùa).
    • Kiểm định thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA cho 21 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc.
    • Phân tích tương quan Pearson nhằm loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến trước khi đưa vào mô hình hồi quy.
    • Phân tích hồi quy tuyến tính bội để xác định trọng số hồi quy và mức độ tác động của 6 nhân tố (Chất lượng cảm nhận, Đánh giá từ người dùng khác, Giá trị cảm nhận, Rủi ro cảm nhận, Dịch vụ giao hàng, Uy tín nền tảng) lên biến phụ thuộc Quyết định mua hàng.
    • Phân tích ANOVA để đánh giá mức độ tương thích chung của mô hình dữ liệu.
    • Kiểm định One-Sample T-test đối với từng nhóm nhân tố nhằm đánh giá thực trạng mức độ đồng ý của khách hàng đối với các khía cạnh dịch vụ của Foodmap.asia.

Chương 3: Định hướng và đề xuất giải pháp để nâng cao quyết định mua các sản phẩm nông sản trên nền tảng Foodmap.asia của Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO

Dựa trên kết quả định lượng, Chương 3 xây dựng 6 nhóm giải pháp thực thi tương ứng với các biến độc lập của mô hình nghiên cứu:

  • Nhóm chất lượng cảm nhận: Nâng cao độ tin cậy về nguồn gốc thông qua việc chuẩn hóa thông tin vùng trồng, cập nhật hình ảnh và video minh bạch về quy trình thu hoạch, kiểm soát nghiêm ngặt các chứng nhận vệ sinh an toàn thực phẩm và tiêu chuẩn chất lượng cam kết.
  • Nhóm giá trị cảm nhận: Thiết lập chính sách định giá tương xứng với chất lượng sản phẩm nông sản chọn lọc; đa dạng hóa chương trình khuyến mãi, tối ưu các gói sản phẩm quà tặng hoặc combo tiêu dùng gia đình nhằm gia tăng lợi ích cảm nhận cho người mua.
  • Nhóm đánh giá từ người dùng khác: Tối ưu hóa tính năng đánh giá trên website, khuyến khích khách hàng cũ để lại nhận xét bằng hình ảnh và video thực tế sau khi nhận hàng; xây dựng cơ chế tích điểm thưởng cho các phản hồi chân thực nhằm tạo nguồn tham khảo tin cậy cho khách hàng mới.
  • Nhóm dịch vụ giao hàng: Rút ngắn thời gian vận chuyển nông sản tươi sống; hoàn thiện hệ thống cập nhật hành trình đơn hàng minh bạch; chuẩn hóa quy cách đóng gói chống sốc và bảo quản lạnh; tối ưu hóa chi phí giao nhận thông qua việc hợp tác với các đơn vị vận chuyển chuyên nghiệp.
  • Nhóm uy tín nền tảng: Gia tăng nhận diện thương hiệu Foodmap.asia qua các hoạt động kết nối nông sản địa phương; công khai minh bạch các chính sách bảo mật dữ liệu khách hàng; nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng trực tuyến.
  • Nhóm rủi ro cảm nhận: Giảm thiểu sự lo ngại của người tiêu dùng về chất lượng và an toàn giao dịch bằng chính sách đổi trả hàng hư hỏng nhanh chóng, minh bạch; cam kết bồi hoàn thỏa đáng khi sản phẩm nhận được không đúng với mô tả trên giao diện website.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận ghi nhận các kết quả nghiên cứu và đóng góp học thuật, thực tiễn cụ thể:

  • Về mặt kết quả số liệu: Công trình phân tích thực trạng thị trường TMĐT nông sản Việt Nam với tỷ lệ 45% người tiêu dùng từng mua sắm trực tuyến (IDEA, 2023), thị phần chi phối thuộc về Shopee (67,9%) và TikTok Shop (23,2%). Dữ liệu nội bộ xác nhận website Foodmap.asia đạt tốc độ tăng trưởng lượng khách hàng 35%/năm trong giai đoạn 2020–2023 và duy trì vị trí top 3 website thực phẩm - đồ uống.
  • Về mô hình và phương pháp: Nghiên cứu xác lập và kiểm định thành công mô hình cấu trúc 6 yếu tố tác động đến quyết định mua nông sản trực tuyến (Chất lượng cảm nhận, Đánh giá từ người dùng khác, Giá trị cảm nhận, Rủi ro cảm nhận, Dịch vụ giao hàng, Uy tín nền tảng) với quy mô mẫu khảo sát tính toán khoa học theo Hair et al. (2014) ($N = 120$). Mô hình được kiểm tra nghiêm ngặt qua kiểm định Cronbach's Alpha (hệ số tương quan biến - tổng $\ge 0,3$), EFA (KMO $[0,5; 1]$, Bartlett Sig $< 0,05$, tổng phương sai trích $\ge 50%$, Eigenvalue $> 1$, tải nhân tố $> 0,5$), phân tích hồi quy bội và kiểm định giá trị trung bình One-Sample T-test.
  • Đề xuất giải pháp: Cung cấp hệ thống giải pháp toàn diện cho Công ty UFO chia thành 6 nhóm tác động thẳng vào việc cải thiện chuỗi cung ứng, hoàn thiện tính năng website, giảm thiểu rủi ro giao dịch và tối ưu hóa khâu giao nhận nông sản tươi sống.
  • Đóng góp mới của tác giả: Khóa luận đóng góp vào hệ thống lý luận về hành vi tiêu dùng trực tuyến đối với ngành nông sản tại Việt Nam — một phân khúc thị trường đặc thù có tính rủi ro cao do người mua không thể kiểm tra độ tươi ngon trực tiếp. Về mặt ứng dụng, kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm giúp ban lãnh đạo Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO đưa ra các quyết sách kinh doanh phù hợp nhằm duy trì vị thế cạnh tranh trên thị trường nông sản số.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tồn tại một số giới hạn được tác giả ghi nhận dựa trên điều kiện nghiên cứu thực tế:

  • Hạn chế về phạm vi mẫu và thời gian: Kích thước mẫu khảo sát tối thiểu được tính toán là 120 người theo tiêu chuẩn biến EFA. Dữ liệu khảo sát tập trung chủ yếu vào đối tượng khách hàng cá nhân đã mua sắm trên website Foodmap.asia trong khoảng thời gian từ tháng 11/2024 đến tháng 4/2025, chưa mở rộng khảo sát nhóm khách hàng tiềm năng chưa từng giao dịch trên nền tảng.
  • Hạn chế về nền tảng nghiên cứu: Đề tài chỉ tập trung khai thác hành vi mua hàng trên giao diện website, trong khi hành vi tiêu dùng hiện nay có sự phân hóa mạnh sang các sàn TMĐT đối tác (Shopee, TikTok Shop) và ứng dụng di động mà công ty đang cùng khai thác.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả định hướng các nghiên cứu sau này cần mở rộng quy mô mẫu khảo sát với cỡ mẫu lớn hơn trên nhiều vùng địa lý; tiếp cận nghiên cứu đa kênh (omnichannel); đồng thời bổ sung các biến số mới như hình thức tiếp thị qua phát sóng trực tiếp (livestreaming commerce) và ảnh hưởng của người sáng tạo nội dung số (KOL/KOC) để bắt kịp sự chuyển dịch của thị trường nông sản trực tuyến.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cho nhiều nhóm độc giả:

  • Đối tượng thụ hưởng:
    • Sinh viên và học viên chuyên ngành Thương mại điện tử, Marketing, Quản trị kinh doanh đang thực hiện đề tài nghiên cứu về hành vi tiêu dùng trực tuyến, bán lẻ đa kênh hoặc phân phối nông sản công nghệ.
    • Các doanh nghiệp khởi nghiệp, hợp tác xã nông nghiệp và nhà quản trị nền tảng AgriTech muốn tìm hiểu hành vi khách hàng và các rào cản tâm lý khi mua nông sản qua mạng internet.
  • Nội dung giá trị nên tham khảo:
    • Bảng thang đo chi tiết gồm 24 biến quan sát được xây dựng chặt chẽ từ các nghiên cứu quốc tế (Renshu Zuo & Qingxin Gou, Wong Chee Hoo, Voss, Guiltinan) và trong nước (Bùi Hữu Phúc, Phạm Thị Tuấn Linh).
    • Bảng tổng hợp so sánh 9 tiêu chí giữa mua sắm trực tuyến và mua sắm truyền thống, cung cấp cơ sở lập luận toàn diện cho các đề tài phân tích kênh bán lẻ.
    • Quy trình thực nghiệm phân tích dữ liệu SPSS từ bước kiểm định thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, tương quan, hồi quy tuyến tính đến kiểm định One-Sample T-test.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu nhân tố và bao nhiêu biến quan sát?
Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 6 nhân tố độc lập (Chất lượng cảm nhận, Đánh giá từ người dùng khác, Giá trị cảm nhận, Rủi ro cảm nhận, Dịch vụ giao hàng, Uy tín nền tảng) và 1 nhân tố phụ thuộc (Quyết định mua). Toàn bộ mô hình được đo lường thông qua 24 biến quan sát mã hóa trên thang đo khoảng cách Likert 5 mức độ.

2. Quy mô mẫu khảo sát của đề tài được tính toán dựa trên căn cứ khoa học nào?
Quy mô mẫu được xác định dựa trên công thức chọn mẫu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo Hair và cộng sự (2014): $N = 5 \times \text{số biến quan sát tham gia EFA}$. Với 24 biến đo lường trong bài, số lượng mẫu khảo sát tối thiểu cần thu thập là $N = 5 \times 24 = 120$ mẫu khách hàng hợp lệ.

3. Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO và nền tảng Foodmap.asia có thông tin pháp lý và lịch sử hình thành như thế nào?
Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO được thành lập ngày 24/08/2017 do ông Phạm Ngọc Anh Tùng làm người đại diện pháp luật, mã số thuế 0314592854. Ban đầu công ty hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp truyền thống, sau đó phát triển nền tảng Foodmap.asia định vị theo mô hình AgriTech kết nối trực tiếp nhà sản xuất, nông dân với người tiêu dùng.

4. Khóa luận áp dụng những tiêu chuẩn định lượng nào để đánh giá thang đo và phân tích nhân tố khám phá (EFA)?
Tác giả căn cứ theo tiêu chuẩn của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): Kiểm định Cronbach's Alpha yêu cầu tương quan biến - tổng $\ge 0,3$ và hệ số Alpha $\ge 0,6$; phân tích EFA yêu cầu hệ số KMO trong khoảng $[0,5; 1]$, kiểm định Bartlett có $Sig < 0,05$, tổng phương sai trích $\ge 50%$, Eigenvalue $> 1$, hệ số tải nhân tố tuyệt đối $> 0,5$ và chênh lệch hệ số tải lớn nhất của một biến $\ge 0,3$.

5. Khóa luận nhận định đâu là rào cản lớn nhất của người tiêu dùng khi mua nông sản trên môi trường trực tuyến?
Dựa trên cơ sở lý luận và thực tiễn thị trường, rào cản lớn nhất nằm ở tính chất nhạy cảm của nông sản (độ tươi, hạn dùng ngắn) và sự thiếu tương tác vật lý trực tiếp, khiến khách hàng có nhận thức rủi ro cao về việc sản phẩm thực tế không đúng mô tả, chất lượng hư hỏng trong quá trình vận chuyển hoặc gặp khó khăn khi thực hiện thủ tục đổi trả.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Ngô Hoàn là công trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh, phản ánh bức tranh thực tiễn về hành vi mua sắm nông sản trực tuyến trên nền tảng website Foodmap.asia của Công ty TNHH Công nghệ & Thương mại UFO. Thông qua việc vận dụng các mô hình TPB, TAM và thang đo chuẩn hóa gồm 24 biến quan sát, tác giả đã lượng hóa tác động của 6 nhóm yếu tố cốt lõi chi phối quyết định mua hàng của người tiêu dùng. Hệ thống giải pháp đề xuất gắn liền với chuỗi cung ứng, dịch vụ hậu cần và chính sách giảm thiểu rủi ro cảm nhận mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho doanh nghiệp cũng như tài liệu tham khảo giá trị cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực thương mại điện tử nông nghiệp.