Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự bùng nổ của mạng xã hội và cuộc cách mạng công nghệ thông tin đã làm thay đổi căn bản phương thức giao tiếp và thói quen tiêu dùng trên toàn cầu. Tại Việt Nam, theo dữ liệu từ Báo cáo Digital 2022 được nhóm tác giả trích dẫn, có 72,10 triệu người sử dụng Internet (đạt tỷ lệ thâm nhập 73,2%, tăng 4,9% so với năm 2021). Người dùng dành trung bình 2 giờ 28 phút mỗi ngày cho mạng xã hội; số lượng người mua sắm trực tuyến đạt 51,78 triệu người (tăng 6,2 triệu người so với năm trước), trong đó các ngành hàng như thực phẩm (+86,3%) và thời trang (+39,4%) ghi nhận mức tăng trưởng nổi bật. Trên nền tảng Instagram, tỷ lệ người sử dụng tại Việt Nam đã tăng từ 14,8% vào tháng 01/2022 lên 59,7% vào tháng 02/2022.

Mặc dù có sự tăng trưởng vượt bậc về lượng người dùng trẻ tuổi, mạng xã hội Instagram tại thị trường Việt Nam thời điểm 2022 vẫn chưa được phổ biến rộng rãi với vai trò là một ứng dụng hỗ trợ thương mại điện tử chuyên biệt nếu so sánh với Facebook hay các sàn thương mại điện tử truyền thống. Đồng thời, số lượng công trình nghiên cứu học thuật tập trung phân tích hành vi mua sắm trên nền tảng này còn tương đối hạn chế. Xuất phát từ bối cảnh thực tiễn đó, nhóm sinh viên chuyên ngành Thương mại điện tử thuộc Khoa Tài chính – Thương mại, Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH) đã thực hiện đồ án: "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên HUTECH trên mạng xã hội Instagram".

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể:

  1. Mục tiêu chung: Xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến việc mua sắm trực tuyến trên mạng xã hội Instagram, từ đó đề xuất một số hàm ý chính sách và giải pháp nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Mục tiêu 1: Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên Instagram.
    • Mục tiêu 2: Đo lường mức độ tác động của các nhân tố này đến quyết định mua sắm của sinh viên.

Đề tài giải quyết hai câu hỏi nghiên cứu:

  • Câu hỏi 1: Những nhân tố nào ảnh hưởng đến việc quyết định mua sắm trực tuyến trên Instagram?
  • Câu hỏi 2: Mức độ tác động của các nhân tố đến việc quyết định mua sắm trên Instagram như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Sinh viên Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH) đã từng thực hiện mua sắm trên mạng xã hội Instagram.
  • Phạm vi không gian: Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH).
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu khảo sát sơ cấp được thu thập trong khoảng thời gian từ tháng 03/2022 đến tháng 04/2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình tiếp cận

Đề tài xây dựng nền tảng lý luận dựa trên sự kết hợp của các lý thuyết tiếp thị và hành vi người tiêu dùng kinh điển:

  • Quá trình ra quyết định của người tiêu dùng (Philip Kotler): Mô hình 5 giai đoạn gồm Nhận biết nhu cầu $\rightarrow$ Tìm kiếm thông tin $\rightarrow$ Đánh giá các phương án $\rightarrow$ Quyết định mua sắm $\rightarrow$ Hành vi sau khi mua.
  • Lý thuyết Hành vi hoạch định (Theory of Planned Behavior - TPB) của Ajzen & Fishbein (1975): Giải thích ý định và hành vi thông qua thái độ cá nhân, ảnh hưởng xã hội (chuẩn chủ quan) và nhận thức kiểm soát hành vi.
  • Mô hình Marketing hỗn hợp 7P (Kotler, 1997; Armstrong & Kotler, 2009) và 6P trong Thương mại điện tử: Bao gồm Sản phẩm (Product), Giá cả (Price), Kênh phân phối (Place), Chiêu thị/Xúc tiến (Promotion), Con người/Cá nhân hóa (Personalization), Quyền riêng tư (Privacy) và Quy trình phục vụ.
  • Mô hình chất lượng dịch vụ SERVQUAL (Parasuraman, 1988): 5 thành phần đo lường chất lượng dịch vụ cảm nhận gồm Sự tin cậy (Reliability), Sự phản hồi (Responsiveness), Sự đảm bảo (Assurance), Sự cảm thông (Empathy), và Phương tiện hữu hình (Tangibility).
  • Lý thuyết Giá trị thương hiệu (Brand Equity): Quan điểm của David Aaker (1991), Keller (1993) và Farquhar về tài sản thương hiệu và nhận thức của người tiêu dùng.
  • Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan: Kế thừa mô hình TAM mở rộng của ThS. Từ Thị Hải Yến và mô hình TPB mở rộng của Hà Ngọc Thắng & Nguyễn Thành Độ ($N = 423$), cùng báo cáo Social Media Marketing Industry Report 2021 của Michael A. Stelzner.

Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu

Nghiên cứu áp dụng phương pháp kết hợp định tính và định lượng:

  • Nghiên cứu định tính: Tổng hợp lý thuyết, phỏng vấn thử nghiệm một nhóm sinh viên để hiệu chỉnh bảng câu hỏi, hoàn thiện câu từ rõ nghĩa trước khi ban hành bảng khảo sát chính thức.
  • Nghiên cứu định lượng: Sử dụng bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến qua công cụ Google Forms với thang đo Likert 5 mức độ (từ 1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý).
  • Quy mô mẫu: Bảng câu hỏi gồm 36 biến quan sát. Dựa trên nguyên tắc kích thước mẫu tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát ($36 \times 5 = 180$), nhóm tác giả đã thu thập quy mô mẫu thực tế là 350 sinh viên HUTECH để đảm bảo tính đại diện và dự phòng sai số.
  • Kỹ thuật phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS 20:
    1. Đánh giá độ tin cậy thang đo: Kiểm định hệ số Cronbach's Alpha (điều kiện chấp nhận $\alpha \ge 0.6$; hệ số tương quan biến - tổng Corrected Item-Total Correlation $\ge 0.3$).
    2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Kiểm tra chỉ số KMO ($0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($\text{Sig.} < 0.05$).
    3. Phân tích tương quan Pearson: Đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
    4. Hồi quy tuyến tính bội (phương pháp OLS): Đánh giá hệ số xác định $R^2$, kiểm định độ phù hợp mô hình bằng phân tích ANOVA (kiểm định F), kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy (kiểm định t), kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) và kiểm định phân phối chuẩn phần dư qua đồ thị Histogram và Scatterplot.
    5. Kiểm định phi tham số / biến định tính: Sử dụng Independent Samples T-test để kiểm định khác biệt theo giới tính và phân tích phương sai một yếu tố (ANOVA) để kiểm định khác biệt theo số năm theo học của sinh viên.

Nội dung chính theo từng chương

Phần mở đầu

Trình bày cơ sở khoa học và thực tiễn của việc lựa chọn đề tài nghiên cứu về hành vi mua hàng qua mạng xã hội Instagram của sinh viên HUTECH. Thiết lập 2 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, 2 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi khảo sát (tháng 03 - 04/2022 tại Trường Đại học Công nghệ TP.HCM), phương pháp nghiên cứu và kết cấu tổng thể của đồ án gồm 4 chương.

Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

  • Trình bày lịch sử hình thành Instagram do Kevin Systrom và Mike Krieger sáng lập năm 2010, được Meta mua lại năm 2012 với giá 1 tỷ USD, phân tích sự thay đổi nhận diện thương hiệu qua các thời kỳ logo.
  • Làm rõ các khái niệm nhân khẩu học, hành vi tiêu dùng, mô hình 5 giai đoạn ra quyết định mua hàng của Philip Kotler và các tác nhân ảnh hưởng (thái độ người khác, tình huống bất ngờ).
  • Phân tích mô hình Marketing Mix 7P và mô hình 6P đặc thù cho thương mại điện tử; các yếu tố bên trong (nhân khẩu học, tài chính, phong cách sống) và bên ngoài (đặc tính sản phẩm, niềm tin hệ thống, văn hóa, tầng lớp xã hội).
  • Trình bày các lý thuyết bổ trợ: Thang đo SERVQUAL của Parasuraman, lý thuyết TPB của Ajzen & Fishbein, lý thuyết giá trị thương hiệu của David Aaker và Keller, cùng xu hướng tiêu dùng hậu COVID-19 (chăm sóc sức khỏe, tiết kiệm chi tiêu, làm việc tại nhà).
  • Tổng quan các công trình nghiên cứu liên quan trong nước (Từ Thị Hải Yến, Hà Ngọc Thắng & Nguyễn Thành Độ) và quốc tế (Michael A. Stelzner, Philip Kotler).

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

  • Trình bày quy trình nghiên cứu gồm 7 bước cụ thể từ xác định vấn đề, tổng quan lý thuyết, thiết lập mô hình, xây dựng thang đo, khảo sát Google Forms, phân tích SPSS đến kết luận và đề xuất kiến nghị.
  • Xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 9 biến độc lập tác động đến 1 biến phụ thuộc là "Quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên HUTECH trên mạng xã hội Instagram".
  • Thiết lập 9 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_9$): Sản phẩm ($H_1$: tác động thuận), Giá cả ($H_2$: tác động nghịch theo mức giá cao/thuận theo tính cạnh tranh), Tiếp thị quảng cáo ($H_3$: thuận), Hiệu quả/công cụ tìm kiếm ($H_4$: thuận), Hệ thống Instagram ($H_5$: thuận), Mức đáp ứng nhu cầu ($H_6$: thuận), Giao nhận hàng hóa ($H_7$: thuận), Liên hệ ($H_8$: thuận), Độ tin cậy ($H_9$: thuận).
  • Chi tiết hóa bảng thang đo 36 biến quan sát (33 biến quan sát cho 9 nhóm độc lập và 3 biến quan sát cho nhóm phụ thuộc) và quy trình chọn mẫu $N = 350$.
Nhóm biến Mã hóa Số lượng biến quan sát Nội dung đo lường chính
Sản phẩm SP1 - SP5 5 Sự đa dạng, thông tin đầy đủ, chất lượng, giấy chứng nhận/bảo hành, dịch vụ sau mua
Giá cả GC1 - GC4 4 Giá rẻ hơn kênh truyền thống, thuận tiện so sánh giá, khả năng thương lượng, sự đa dạng giá
Tiếp thị, quảng cáo QC1 - QC4 4 Chương trình khuyến mãi (giveaway, mua 1 tặng 1), tính tiếp cận, điều kiện giảm giá, cập nhật tin tức
Hiệu quả (tìm kiếm) TK1 - TK3 3 Dễ sử dụng, bộ lọc tìm kiếm sản phẩm, trải nghiệm so với website
Hệ thống Instagram HT1 - HT3 3 Giao diện đẹp mắt, cung cấp dịch vụ mọi lúc mọi nơi, tư vấn/chăm sóc tự động
Mức đáp ứng nhu cầu NC1 - NC4 4 Thao tác mua nhanh chóng, phản hồi nhanh, hệ thống chatbot tự động, khả năng đến mua trực tiếp
Giao nhận hàng hóa GH1 - GH4 4 Xử lý lỗi giao hàng, đơn vị vận chuyển phát hiện lỗi, chính sách hoàn tiền/đổi trả, đổi trả tại cửa hàng
Liên hệ LH1 - LH3 3 Giải quyết thắc mắc nhanh, kênh liên hệ đa dạng, phản hồi tin nhắn tức thì
Độ tin cậy TC1 - TC3 3 Mức độ tin tưởng, sự hài lòng khi mua sắm, hài lòng về chất lượng sản phẩm
Quyết định mua sắm TT1 - TT3 3 Tần suất mua thường xuyên, tiếp tục chọn mua lần sau, giới thiệu bạn bè người thân

Chương 3: Phân tích kết quả nghiên cứu

  • Báo cáo thực trạng nghiên cứu thông qua thống kê mô tả mẫu khảo sát sinh viên HUTECH.
  • Trình bày kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach's Alpha cho 9 biến độc lập (SP, GC, QC, TK, HT, NC, GH, LH, TC) và biến phụ thuộc (TT).
  • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho biến độc lập và biến phụ thuộc, xác định ma trận xoay nhân tố và các tiêu chuẩn hội tụ, phân kỳ của thang đo.
  • Thực hiện phân tích tương quan Pearson và mô hình hồi quy tuyến tính bội OLS, kiểm định giả thuyết nghiên cứu, kiểm định độ phù hợp mô hình ($R^2$, kiểm định F), kiểm định đa cộng tuyến (VIF) và kiểm định phân phối chuẩn phần dư (Histogram, Scatterplot).
  • Kiểm định khác biệt thống kê qua Independent Samples T-test (theo giới tính) và ANOVA (theo số năm đang theo học).

Chương 4: Kết luận và kiến nghị

  • Tổng hợp kết luận từ các kết quả phân tích thống kê và kiểm định giả thuyết mô hình.
  • Đề xuất hệ thống giải pháp, kiến nghị thực tiễn cho các doanh nghiệp và chủ shop kinh doanh trên Instagram xoay quanh 9 nhóm yếu tố: hoàn thiện chất lượng sản phẩm, chính sách giá linh hoạt, chiến lược quảng cáo hình ảnh bắt mắt, tối ưu hóa công cụ tìm kiếm qua hashtag/bộ lọc, duy trì giao diện hệ thống, tăng tốc độ đáp ứng nhu cầu, hoàn thiện quy trình giao nhận và đổi trả, đa dạng hóa kênh liên hệ, và xây dựng độ tin cậy bền vững.
  • Nêu rõ các hạn chế chưa giải quyết của đề tài và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  • Đồ án đã thiết lập và kiểm chứng thực nghiệm mô hình nghiên cứu gồm 9 nhóm yếu tố tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến trên Instagram của sinh viên: Sản phẩm ($H_1$), Giá cả ($H_2$), Tiếp thị và quảng cáo ($H_3$), Hiệu quả công cụ tìm kiếm ($H_4$), Hệ thống Instagram ($H_5$), Mức đáp ứng nhu cầu ($H_6$), Giao nhận hàng hóa ($H_7$), Kênh liên hệ ($H_8$), và Độ tin cậy ($H_9$).
  • Toàn bộ hệ thống thang đo được cụ thể hóa thành 36 biến quan sát chuẩn hóa theo thang đo Likert 5 mức độ, được kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha và giá trị hội tụ thông qua phân tích EFA.
  • Phân tích các đặc trưng nhân khẩu học đối với hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên HUTECH, đồng thời kiểm định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm giới tính và số năm theo học tại trường.

Hệ thống giải pháp do nhóm tác giả đề xuất

Nhóm nghiên cứu đã đưa ra các nhóm giải pháp chi tiết cho các nhà kinh doanh trực tuyến trên Instagram:

  1. Về sản phẩm: Cung cấp thông tin chi tiết, hình ảnh chân thực, không phóng đại; nâng cao tính đa dạng và kiểm soát chất lượng đồng đều.
  2. Về giá cả: Xây dựng khung giá phù hợp với thu nhập của sinh viên, minh bạch chi phí vận chuyển trong báo giá.
  3. Về tiếp thị, quảng cáo: Đẩy mạnh các chương trình khuyến mãi tương tác (giveaway, mua 1 tặng 1), tận dụng định dạng video ngắn và hình ảnh thẩm mỹ cao.
  4. Về công cụ tìm kiếm: Tối ưu hóa việc đặt tên tài khoản, sử dụng hệ thống hashtag (#) và gắn thẻ vị trí địa lý để người mua dễ dàng tra cứu.
  5. Về hệ thống: Tận dụng giao diện trực quan của Instagram, thiết lập công cụ trả lời tự động hỗ trợ khách hàng 24/7.
  6. Về đáp ứng nhu cầu: Tối giản hóa quy trình đặt hàng, rút ngắn thời gian phản hồi tư vấn.
  7. Về giao nhận và hoàn trả: Phối hợp đơn vị vận chuyển uy tín, thiết lập chính sách đổi trả/hoàn tiền rõ ràng khi phát sinh lỗi sản phẩm.
  8. Về kênh liên hệ: Đa dạng hóa hình thức kết nối qua tin nhắn Direct Message (DM), hotline hoặc liên kết đa kênh.
  9. Về độ tin cậy: Tăng cường đăng tải phản hồi (feedback) thực tế của khách hàng, công khai đánh giá sản phẩm để củng cố niềm tin.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Bổ sung dữ liệu thực nghiệm về hành vi thương mại trên mạng xã hội (Social Commerce) tại Việt Nam, đặc biệt là trên nền tảng Instagram – một kênh mua sắm đang mở rộng nhưng còn ít được khai thác trong các công trình định lượng trước đó.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp tài liệu tham khảo cụ thể cho các chủ cửa hàng, doanh nghiệp bán lẻ hướng đến phân khúc khách hàng trẻ tuổi (sinh viên đại học) nhằm tối ưu hóa hoạt động tiếp thị và vận hành bán hàng trên mạng xã hội.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên phạm vi và nội dung được nhóm tác giả trình bày trong văn bản, đề tài có những hạn chế nhất định:

  • Hạn chế về không gian và đối tượng: Mẫu khảo sát được thu thập hoàn toàn từ sinh viên đang theo học tại Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH), chưa mở rộng sang các trường đại học khác hoặc các đối tượng người tiêu dùng có thu nhập và độ tuổi đa dạng hơn.
  • Hạn chế về thời gian khảo sát: Dữ liệu sơ cấp chỉ được thu thập trong khoảng thời gian ngắn (từ tháng 03/2022 đến tháng 04/2022), do đó chưa phản ánh được sự biến động dài hạn trong hành vi tiêu dùng qua các giai đoạn kinh tế khác nhau.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Các nghiên cứu sau có thể mở rộng phạm vi không gian địa lý sang nhiều trường đại học trên địa bàn TP.HCM hoặc cả nước; tăng quy mô mẫu khảo sát; bổ sung các biến số mới liên quan đến các tính năng thương mại nâng cao của Instagram (như Instagram Reels, Instagram Shopping, hình thức thanh toán tích hợp).

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu học thuật hữu ích cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Thương mại điện tử, Quản trị kinh doanh, Marketing: Tham khảo cách thức xây dựng quy trình nghiên cứu định lượng trong kinh tế, phương pháp thiết lập thang đo 36 biến quan sát, và quy trình xử lý dữ liệu từ Cronbach's Alpha, EFA, OLS đến kiểm định T-test và ANOVA trên SPSS.
  • Người nghiên cứu về Social Commerce: Cung cấp khung lý thuyết kết hợp giữa Marketing Mix 7P/6P, mô hình SERVQUAL và TPB áp dụng trên môi trường mạng xã hội hình ảnh.
  • Doanh nghiệp bán lẻ và chủ shop trực tuyến trên Instagram: Tham khảo 9 nhóm giải pháp ứng dụng để cải thiện trải nghiệm khách hàng, quản lý đơn hàng và gia tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng đối với nhóm khách hàng trẻ tuổi.

Câu hỏi thường gặp

1. Mục tiêu và phạm vi khảo sát cụ thể của đồ án này là gì?

Đồ án nhằm xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến quyết định mua sắm trực tuyến trên Instagram của sinh viên HUTECH, từ đó đề xuất giải pháp nâng cao sự hài lòng. Khảo sát được thực hiện trong phạm vi Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH) với đối tượng là sinh viên đã từng mua sắm trên Instagram, thời gian thu thập dữ liệu từ tháng 03/2022 đến tháng 04/2022.

2. Quy mô mẫu khảo sát được xác định theo nguyên tắc nào và đạt bao nhiêu quan sát?

Nghiên cứu có 36 biến quan sát. Theo nguyên tắc cỡ mẫu tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát ($36 \times 5 = 180$), nhóm tác giả đã mở rộng quy mô thu thập thực tế lên 350 mẫu sinh viên HUTECH thông qua khảo sát trực tuyến bằng Google Forms nhằm đảm bảo độ tin cậy và bù đắp sai số.

3. Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm những nhóm biến độc lập nào?

Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 9 nhóm biến độc lập: (1) Sản phẩm, (2) Giá cả, (3) Tiếp thị, quảng cáo, (4) Hiệu quả (công cụ tìm kiếm), (5) Hệ thống Instagram, (6) Mức đáp ứng nhu cầu, (7) Giao nhận hàng hóa, (8) Liên hệ, và (9) Độ tin cậy, tác động đến biến phụ thuộc là Quyết định mua sắm trực tuyến.

4. Thang đo của đề tài được thiết kế theo quy chuẩn nào?

Thang đo gồm 36 biến quan sát (33 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc), sử dụng thang đo khoảng Likert 5 mức độ: 1 - Hoàn toàn không đồng ý, 2 - Không đồng ý, 3 - Hơi đồng ý, 4 - Đồng ý, 5 - Hoàn toàn đồng ý.

5. Nhóm tác giả sử dụng các công cụ và kỹ thuật thống kê nào để kiểm định dữ liệu?

Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20 thông qua các kỹ thuật: Thống kê mô tả, Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, Phân tích nhân tố khám phá EFA, Phân tích tương quan Pearson, Hồi quy tuyến tính bội OLS (kiểm định F, kiểm định t, đa cộng tuyến VIF, phần dư chuẩn hóa), Independent Samples T-test (theo giới tính) và phân tích ANOVA (theo số năm học).

Kết luận

Đồ án "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên HUTECH trên mạng xã hội Instagram" của nhóm sinh viên chuyên ngành Thương mại điện tử (HUTECH) là một công trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh trong lĩnh vực kinh tế và thương mại mạng xã hội. Đề tài đã xây dựng cơ sở lý thuyết vững chắc từ các mô hình hành vi người tiêu dùng, Marketing Mix và chất lượng dịch vụ để thiết lập thang đo 36 biến quan sát trên mẫu 350 sinh viên. Kết quả phân tích thống kê trên SPSS 20 không chỉ kiểm chứng mức độ tác động của 9 nhóm nhân tố đến quyết định mua sắm mà còn cung cấp hệ thống giải pháp thực tiễn có giá trị ứng dụng cao cho các doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến trên nền tảng Instagram.