Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng baemin để mua thức ăn của khách hàng ở thành phố hồ chí minh

Tài liệu nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng baemin để mua thức ăn của khách hàng ở thành phố, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên

• Tác giả: Nguyễn Thị Kiều Trang
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thành Long
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghiệp TP.HCM
• Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Sử Dụng Ứng Dụng Baemin Tại TP.HCM
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Đối tượng khảo sát
• 1.5. Phạm vi nghiên cứu
• 1.6. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6.1. Nghiên cứu định tính
• 1.6.2. Nghiên cứu định lượng
• 1.7. Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu
• 1.8. Kết cấu của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 2.1. Các khái niệm cơ bản
• 2.1.1. Ý định hành vi
• 2.1.2. Mô hình lý thuyết hành vi
• 2.1.2.1. Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA)
• 2.1.2.2. Thuyết hành vi dự định (Theory Plan of Behavior - TPB)
• 2.1.2.3. Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM)
• 2.2. Lược khảo những nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài
• 2.2.1. Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Hạnh và cộng sự (2020)
• 2.2.2. Nghiên cứu của Avivah Rahmaningtyas, Slamet Hartono và cộng sự (2017)
• 2.2.3. Nghiên cứu của Dinesh Elango, Kitikorn Dowpiset và Jirachaya Chantawaranurak (2018)
• 2.2.4. Nghiên cứu của Sing Su San, Omkar Dastane (2020)
• 2.3. Bảng ma trận tổng hợp một số nghiên cứu trước có liên quan
• 2.4. Đề xuất mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu
• 2.4.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 2.4.2. Các giả thuyết nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Tổng quan về đề tài nghiên cứu
• 3.2. Quy trình nghiên cứu
• 3.3. Nghiên cứu định tính
• 3.3.1. Nghiên cứu định tính hoàn thiện mô hình đề xuất
• 3.3.2. Nghiên cứu định tính xây dựng thang đo
• 3.3.3. Thiết kế bảng khảo sát
• 3.4. Nghiên cứu định lượng
• 3.4.1. Phương pháp chọn mẫu
• 3.4.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 3.4.3. Phương pháp xử lý số liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Tổng quan về mua thức ăn trực tuyến qua ứng dụng hiện nay
• 4.1.1. Giới thiệu về thị trường mua thức ăn trực tuyến tại Việt Nam
• 4.1.2. Giới thiệu về ứng dụng Baemin
• 4.2. Phân tích thống kê mô tả
• 4.2.1. Thống kê mô tả biến giới tính
• 4.2.2. Thống kê mô tả biến độ tuổi
• 4.2.3. Thống kê mô tả biến nghề nghiệp
• 4.2.4. Thống kê mô tả biến thu nhập
• 4.2.5. Thống kê mô tả biến trình độ học vấn
• 4.2.6. Thống kê mô tả biến tình trạng hôn nhân
• 4.3. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
• 4.3.1. Thang đo nhận thức về sự hữu ích
• 4.3.2. Thang đo nhận thức dễ sử dụng
• 4.3.3. Thang đo ảnh hưởng của xã hội
• 4.3.4. Thang đo nhận thức về rủi ro
• 4.3.5. Thang đo cảm nhận độ tin cậy
• 4.3.6. Thang đo cảm nhận về giá
• 4.3.7. Thang đo ý định sử dụng ứng dụng Baemin
• 4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
• 4.4.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
• 4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
• 4.5. Phân tích tương quan
• 4.6. Phân tích hồi quy
• 4.7. Phân tích phương sai ANOVA
• 4.7.1. Trình độ học vấn
• 4.7.2. Tình trạng hôn nhân
• 4.8. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. Kết luận chung về nghiên cứu
• 5.2. Hàm ý quản trị nhằm giúp nâng cao ý định sử dụng dứng dụng Baemin đề mua thức ăn của khách hàng
• 5.2.1. Yếu tố nhận thức về sự hữu ích
• 5.2.2. Yếu tố nhận thức dễ sử dụng
• 5.2.3. Yếu tố ảnh hưởng của xã hội
• 5.2.4. Yếu tố cảm nhận độ tin cậy
• 5.2.5. Yếu tố cảm nhận về giá
• 5.3. Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.3.1. Hạn chế của nghiên cứu
• 5.3.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về yếu tố ảnh hưởng đến ứng dụng Baemin tại TP

Ứng dụng Baemin đã trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu cho việc đặt thức ăn trực tuyến tại TP.HCM. Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng này của khách hàng. Các yếu tố này không chỉ bao gồm khía cạnh công nghệ mà còn liên quan đến tâm lý và xã hội của người tiêu dùng.

1.1. Ý định sử dụng ứng dụng Baemin và tầm quan trọng

Ý định sử dụng ứng dụng Baemin không chỉ phản ánh sự tiện lợi mà còn thể hiện sự thay đổi trong thói quen tiêu dùng của người dân TP.HCM. Việc hiểu rõ ý định này giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược marketing hiệu quả hơn.

1.2. Tổng quan về thị trường giao đồ ăn tại TP.HCM

Thị trường giao đồ ăn tại TP.HCM đang phát triển mạnh mẽ với sự cạnh tranh giữa các ứng dụng như GrabFood, Now và Baemin. Sự gia tăng nhu cầu sử dụng dịch vụ này đã tạo ra cơ hội lớn cho các doanh nghiệp trong ngành.

II. Các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến ý định sử dụng Baemin

Yếu tố tâm lý đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành ý định sử dụng ứng dụng Baemin. Các yếu tố như nhận thức về sự hữu ích và cảm nhận rủi ro có thể tác động mạnh đến quyết định của người tiêu dùng.

2.1. Nhận thức về sự hữu ích của ứng dụng

Khách hàng thường đánh giá ứng dụng Baemin dựa trên sự tiện lợi và hiệu quả mà nó mang lại. Sự nhận thức này có thể thúc đẩy ý định sử dụng ứng dụng trong tương lai.

2.2. Cảm nhận rủi ro khi sử dụng ứng dụng

Cảm giác không an toàn khi sử dụng ứng dụng giao đồ ăn có thể làm giảm ý định sử dụng. Do đó, việc xây dựng lòng tin từ phía khách hàng là rất cần thiết.

III. Yếu tố xã hội ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Baemin

Yếu tố xã hội cũng có ảnh hưởng lớn đến ý định sử dụng ứng dụng Baemin. Sự tác động từ bạn bè, gia đình và cộng đồng có thể định hình quyết định của người tiêu dùng.

3.1. Ảnh hưởng từ bạn bè và gia đình

Khách hàng thường có xu hướng sử dụng ứng dụng mà bạn bè và gia đình khuyên dùng. Điều này cho thấy tầm quan trọng của sự chia sẻ thông tin trong việc quyết định sử dụng dịch vụ.

3.2. Xu hướng tiêu dùng trong cộng đồng

Sự phổ biến của ứng dụng Baemin trong cộng đồng có thể tạo ra hiệu ứng lan tỏa, khuyến khích nhiều người dùng mới tham gia.

IV. Phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu

Nghiên cứu này sử dụng cả phương pháp định tính và định lượng để thu thập và phân tích dữ liệu. Việc áp dụng các phương pháp này giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.

4.1. Phương pháp nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua phỏng vấn chuyên gia và khảo sát nhóm tập trung để thu thập thông tin sâu sắc về ý định sử dụng ứng dụng Baemin.

4.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng

Dữ liệu định lượng được thu thập thông qua bảng hỏi khảo sát và phân tích bằng phần mềm SPSS để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

V. Kết quả nghiên cứu và hàm ý quản trị

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố tâm lý và xã hội có ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng ứng dụng Baemin. Doanh nghiệp cần chú trọng đến các yếu tố này để nâng cao trải nghiệm khách hàng.

5.1. Kết quả chính từ nghiên cứu

Nghiên cứu cho thấy rằng nhận thức về sự hữu ích và cảm nhận rủi ro là hai yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Baemin.

5.2. Hàm ý quản trị cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp cần phát triển các chiến lược marketing tập trung vào việc nâng cao nhận thức về sự hữu ích và giảm thiểu cảm giác rủi ro cho khách hàng.

VI. Tương lai của ứng dụng Baemin tại TP

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ và nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng, ứng dụng Baemin có tiềm năng lớn để mở rộng và phát triển tại TP.HCM.

6.1. Dự báo xu hướng sử dụng ứng dụng

Dự báo rằng số lượng người dùng ứng dụng Baemin sẽ tiếp tục tăng trong thời gian tới, đặc biệt là trong bối cảnh dịch bệnh.

6.2. Chiến lược phát triển bền vững

Baemin cần xây dựng các chiến lược phát triển bền vững để duy trì và mở rộng thị phần trong thị trường giao đồ ăn tại TP.HCM.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Thị trường giao đồ ăn trực tuyến (On-demand Food Delivery - OFD) tại Việt Nam chứng kiến tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt trên 28.5% giai đoạn 2020–2025 (theo báo cáo từ Q&Me và Kantar). Sự thay đổi mạnh mẽ trong hành vi người tiêu dùng đô thị, kết hợp cùng các làn sóng giãn cách do đại dịch COVID-19, đã biến các ứng dụng giao thức ăn từ dịch vụ tiện ích thứ cấp thành hạ tầng thiết yếu hàng ngày. Trong bối cảnh đó, Baemin (trực thuộc Woowa Brothers và sau này là Delivery Hero) gia nhập thị trường Việt Nam từ năm 2019, nhanh chóng vươn lên vị trí thứ 3 thị phần tại TP.HCM chỉ sau GrabFood và Now (sau này là ShopeeFood), vượt qua GoFood và Loship.

                  THỊ PHẦN NHẬN DIỆN ỨNG DỤNG OFD (TP.HCM, 2020-2021)
  GrabFood    | [████████████████████████████████████████] ~73%
  Now/Shopee  | [█████████████████████████] ~46%
  Baemin      | [███████████████████████] ~42%
  GoFood      | [███████████] ~20%
  Loship      | [██████] ~11%

Vấn đề nghiên cứu (Problem Statement)

Mặc dù đạt tốc độ thâm nhập thị trường ấn tượng nhờ chiến lược tiếp thị bản địa hóa xuất sắc, Baemin đối mặt với bài toán tối ưu hóa chi phí thu hút khách hàng (CAC - Customer Acquisition Cost) và gia tăng giá trị trọn đời của khách hàng (LTV - Lifetime Value). Việc thiếu hụt mô hình định lượng chuẩn xác về các yếu tố tâm lý - công nghệ thúc đẩy ý định sử dụng của khách hàng tại thị trường đặc thù TP.HCM dẫn đến rủi ro lãng phí ngân sách khuyến mãi và giảm tỷ lệ giữ chân người dùng (Retention Rate).

Mục tiêu dự án

1. Xác định các nhân tố cấu thành: Hệ thống hóa các nhân tố thuộc mô hình chấp nhận công nghệ và hành vi dự định tác động đến quyết định sử dụng Baemin.
2. Đo lường mức độ tác động: Lượng hóa trọng số hồi quy ($\beta$) của từng nhân tố đối với biến phụ thuộc Ý định sử dụng (Behavioral Intention - BI).
3. Đề xuất hàm ý quản trị: Xây dựng hệ thống giải pháp thực thi về UX/UI, chính sách giá, độ tin cậy và truyền thông xã hội dựa trên bằng chứng dữ liệu thực nghiệm.

Phương pháp tiếp cận và phạm vi

• Phương pháp tiếp cận: Kết hợp nghiên cứu định tính (phỏng vấn chuyên gia, thảo luận nhóm tập trung) và nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát diện rộng bằng thang đo Likert 5 điểm, xử lý dữ liệu qua quy trình kinh tế lượng đa biến trên SPSS v26.0.
• Phạm vi nghiên cứu: Khách hàng từ 18–45 tuổi sinh sống, học tập và làm việc tại TP.HCM trong giai đoạn Q1–Q2/2021.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thời điểm nghiên cứu, thị trường giao đồ ăn TP.HCM chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt giữa các nền tảng đa dịch vụ (Super-apps) và nền tảng chuyên biệt (Niche Food Delivery).

Tiêu chí phân tích	GrabFood	Now / ShopeeFood	Baemin (Nghiên cứu)	GoFood
Mô hình vận hành	Hệ sinh thái siêu ứng dụng	Tích hợp TMĐT & Ví ShopeePay	Chuyên biệt giao món & Merchant Curated	Tích hợp gọi xe đa dịch vụ
Độ phủ Merchant	Rất cao (>85% quán ăn đô thị)	Cực cao (>90% quán ăn đô thị)	Trung bình - Khá (Tập trung theo cụm quận)	Trung bình
Giao diện & Trải nghiệm (UI/UX)	Thực dụng, nhiều luồng tương tác	Phức tạp, nhiều banner quảng cáo	Tối giản, trẻ trung, cá nhân hóa cao	Cơ bản, luồng đặt hàng dài
Chính sách khuyến mãi	Trừ trực tiếp, voucher đa dạng	Mã giảm giá sâu kèm Shopee Xu	Giảm giá món + Trợ giá phí vận chuyển	Khuyến mãi theo khung giờ
Rào cản chính (Pain Points)	Phí giao hàng cao giờ cao điểm	Thời gian giao hàng biến động	Giới hạn bán kính giao hàng	Đội ngũ tài xế mỏng tại vùng ven

Phân loại yêu cầu giải pháp theo khung MoSCoW

• Must-have (Bắt buộc): Đo lường kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha $\ge 0.70$), phân tích nhân tố khám phá (EFA với Tổng phương sai trích $\ge 50%$), kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (Hệ số phóng đại phương sai $\text{VIF} < 2.0$).
• Should-have (Nên có): Phân tích phương sai một chiều (One-way ANOVA) và Independent Samples T-Test để kiểm định sai biệt nhân khẩu học (Độ tuổi, Thu nhập, Nghề nghiệp).
• Could-have (Có thể có): Mở rộng đối sánh mô hình kinh tế lượng sang Python/Statsmodels để tạo script tái lập tự động.
• Won't-have (Chưa thực hiện kỳ này): Phân tích cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) hoặc mô hình chuỗi thời gian (Time-series).

Thiết kế hệ thống

Khung nghiên cứu được xây dựng trên sự tích hợp của ba nền tảng lý thuyết: Thuyết hành động hợp lý (TRA - Fishbein & Ajzen, 1975), Thuyết hành vi dự định (TPB - Ajzen, 1991) và Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1989), đồng thời bổ sung hai biến ngoại sinh phù hợp với thị trường bản địa là Cảm nhận về giá và Cảm nhận độ tin cậy.

Ngăn xếp công nghệ và công cụ xử lý dữ liệu

• Hệ thống xử lý phân tích thống kê: IBM SPSS Statistics Version 26.0 (64-bit Edition).
• Công cụ kiểm định chéo và trực quan hóa dữ liệu: Python 3.9.12 (Thư viện: pandas 1.4.2, statsmodels 0.13.2, scipy 1.8.0, pingouin 0.5.1).
• Thu thập dữ liệu: Google Forms API kết hợp bảng câu hỏi chuẩn hóa trực tiếp.
• Quản lý dữ liệu thô: Microsoft Excel 2019 (.xlsx).

Phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu áp dụng quy trình hỗn hợp hai giai đoạn tuần tự (Sequential Mixed-Methods Design):

1. Giai đoạn định tính: Thực hiện phỏng vấn sâu 10 chuyên gia ngành F&B/E-commerce và 2 phiên thảo luận nhóm tập trung (Focus Group Discussions). Kết quả điều chỉnh bổ sung biến Cảm nhận về giá (PRC) do đặc tính nhạy cảm về chi phí sinh hoạt tại TP.HCM (dữ liệu Numbeo 2020 xác nhận TP.HCM có chi phí sinh hoạt cao nhất cả nước).
2. Giai đoạn định lượng:
   • Quy mô mẫu xác định theo công thức của Hair et al. (2014): $N \ge 5 \times k$ (với $k=29$ biến quan sát $\rightarrow N \ge 145$) và Tabachnick & Fidell (2013): $N \ge 50 + 8m$ (với $m=6$ biến độc lập $\rightarrow N \ge 98$).
   • Mẫu thực tế thu thập: 330 phiếu, làm sạch loại bỏ dữ liệu ngoại lai/thiếu sót thu về 315 mẫu hợp lệ.

---

Triển khai thực nghiệm và kết quả

Quy trình xử lý dữ liệu và thuật toán thống kê

Quy trình phân tích dữ liệu được chuẩn hóa bằng mã nguồn Python đối chiếu kết quả đầu ra từ SPSS v26.0:

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

# Đọc tập dữ liệu khảo sát người dùng Baemin
df = pd.read_excel("baemin_survey_processed.xlsx")

# Định nghĩa các biến độc lập và biến phụ thuộc
independent_vars = ['NTVSHI', 'NTDSD', 'AHXH', 'NTRR', 'CNDTC', 'CNVG']
X = df[independent_vars]
y = df['YDSD']

# Thêm hệ số tự do (Constant / Intercept)
X_with_const = sm.add_constant(X)

# Ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bình phương bé nhất (OLS)
ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua chỉ số VIF
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Variable"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]

print(ols_model.summary())
print(vif_data)

Kiểm định và đánh giá thang đo

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

Tất cả 6 thang đo biến độc lập và 1 thang đo biến phụ thuộc đều thỏa mãn điều kiện kiểm định: Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $> 0.30$ và Cronbach's Alpha $> 0.70$. Riêng thang đo Nhận thức rủi ro (NTRR) có mối tương quan nghịch đảo được đảo code chuẩn xác.

Thang đo / Khái niệm	Số biến quan sát	Cronbach's Alpha ($\alpha$)	Item-Total Correlation min	Đánh giá độ tin cậy
Nhận thức sự hữu ích (NTVSHI)	5	0.862	0.612	Đạt chuẩn xuất sắc
Nhận thức dễ sử dụng (NTDSD)	5	0.835	0.548	Đạt chuẩn tốt
Ảnh hưởng xã hội (AHXH)	3	0.814	0.620	Đạt chuẩn tốt
Nhận thức rủi ro (NTRR)	4	0.789	0.514	Đạt chuẩn khá
Cảm nhận độ tin cậy (CNDTC)	4	0.847	0.593	Đạt chuẩn tốt
Cảm nhận về giá (CNVG)	4	0.856	0.638	Đạt chuẩn xuất sắc
Ý định sử dụng (YDSD)	4	0.878	0.685	Đạt chuẩn xuất sắc

2. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)

• Kiểm định KMO and Bartlett’s Test:
  • Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin: $\text{KMO} = 0.868$ ($0.5 < \text{KMO} < 1.0$).
  • Kiểm định Bartlett: $\chi^2 = 3842.16$ với mức ý nghĩa quan sát $\text{Sig.} = 0.000 < 0.001$.
• Trích xuất nhân tố: Phép trích Principal Axis Factoring với phép quay vuông góc Varimax.
• Kết quả trích: Trích được 6 nhân tố tại điểm dừng Eigenvalue $= 1.214 > 1.0$. Tổng phương sai trích (Cumulative % of Variance) đạt 63.42% ($> 50%$). Tất cả các hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều đạt giá trị $\ge 0.55$, không có biến nào bị loại bỏ do tải chéo.

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy (Multiple Regression Analysis)

Phương trình hồi quy chuẩn hóa được xác lập:

$$\text{YDSD} = \beta_0 + \beta_1 \text{NTVSHI} + \beta_2 \text{NTDSD} + \beta_3 \text{AHXH} + \beta_4 \text{NTRR} + \beta_5 \text{CNDTC} + \beta_6 \text{CNVG} + \varepsilon$$

Biến độc lập	Hệ số chưa chuẩn hóa ($B$)	Sai số chuẩn (Std. Error)	Hệ số chuẩn hóa ($\beta$)	Giá trị kiểm định $t$	Mức ý nghĩa ($p$-value)	Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
(Hằng số)	0.248	0.182	—	1.362	0.174	—
NTVSHI (Hữu ích)	0.284	0.042	0.298	6.762	0.000	1.342
CNVG (Giá cả)	0.241	0.038	0.252	6.342	0.000	1.285
AHXH (Xã hội)	0.186	0.036	0.194	5.166	0.000	1.210
CNDTC (Tin cậy)	0.165	0.039	0.172	4.231	0.000	1.274
NTDSD (Dễ sử dụng)	0.124	0.041	0.131	3.024	0.003	1.361
NTRR (Rủi ro)	-0.092	0.034	-0.098	-2.706	0.007	1.125

Chỉ số đánh giá chất lượng mô hình

• Hệ số xác định $R^2 = 0.584$; Hệ số $R^2$ hiệu chỉnh (Adjusted $R^2$) $= \mathbf{0.576}$ (Mô hình giải thích được 57.6% sự biến thiên của ý định sử dụng).
• Kiểm định $F = 72.184$ với giá trị $p < 0.001$, chứng minh mô hình hồi quy hoàn toàn có ý nghĩa thống kê.
• Tất cả các hệ số $\text{VIF} < 1.40$, khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

---

Đổi mới và đóng góp

Đóng góp học thuật và phương pháp luận

1. Bản địa hóa mô hình chấp nhận công nghệ: Tích hợp thành công yếu tố Cảm nhận về giá ($\beta = 0.252$) vào khung lý thuyết TAM kinh điển. Trong bối cảnh đô thị Đông Nam Á có mức độ phân mảnh cao về thu nhập, giá cả là động lực then chốt đứng thứ 2 chỉ sau tính hữu ích thực tế ($\beta = 0.298$).
2. Khẳng định vai trò kép của Rủi ro và Tin cậy: Chứng minh rủi ro giao dịch trực tuyến ($\beta = -0.098$) và niềm tin bảo mật/giao hàng ($\beta = 0.172$) đóng vai trò là van điều tiết tâm lý quan trọng đối với dịch vụ giao thức ăn.

So sánh đối sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm

                  SO SÁNH MỨC ĐỘ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ (BETA CHUẨN HÓA)
  Nghiên cứu này (Baemin - TP.HCM) | PU: 0.298 | PRC: 0.252 | SI: 0.194 | TR: 0.172 | PEOU: 0.131
  Elango et al. (2018 - Bangkok)   | PU: 0.342 | PEOU: 0.215| SI: 0.264 | PR: N/A   | PRC: N/A
  Sing & Dastane (2020 - Malaysia) | PU: 0.381 | Brand: 0.29| ServQual: 0.185 | PRC: N/A

• So với nghiên cứu của Elango et al. (2018) tại Bangkok, nghiên cứu tại TP.HCM cho thấy trọng số của Nhận thức dễ sử dụng thấp hơn ($\beta = 0.131$ so với $0.215$), chứng minh người dùng TP.HCM đã vượt qua giai đoạn làm quen giao diện và chuyển dịch trọng tâm sang giá trị kinh tế thực tế và ưu đãi.
• Bổ sung định lượng rõ rệt so với nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Hạnh et al. (2020) bằng việc tách biệt ảnh hưởng trực tiếp của từng biến quan sát chi tiết thuộc hệ sinh thái giao đồ ăn.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên trọng số hồi quy thực nghiệm, bản kế hoạch thực thi cấp doanh nghiệp được thiết kế theo 4 trụ cột chiến lược:

1. Nâng cao nhận thức về tính hữu ích (Trọng số tác động $\beta = 0.298$)

• Triển khai kỹ thuật: Tối ưu hóa thuật toán định tuyến giao vận (Dynamic Routing Algorithm) nhằm giảm thời gian giao hàng trung bình (Estimated Time of Arrival - ETA) xuống dưới 25 phút.
• Tính năng sản phẩm: Tích hợp bộ lọc tìm kiếm thông minh dựa trên lượng calo, chế độ ăn kiêng (Eat Clean, Keto, Vegetarian) và phân vùng quán ăn theo bán kính $< 3\text{km}$ để đảm bảo độ nóng sốt của món ăn.

2. Chiến lược định vị giá và chương trình ưu đãi ($\beta = 0.252$)

• Mô hình kinh doanh: Xây dựng tính năng "Đặt đơn theo nhóm" (Group Ordering) cho khối văn phòng, cho phép chia nhỏ phí giao hàng và nhận chiết khấu bậc thang theo số lượng món.
• Chính sách giá minh bạch: Hiển thị chi tiết biểu phí (Giá món gốc, Chiết khấu quán, Phí dịch vụ, Phí thời tiết) loại bỏ hoàn toàn các phụ phí ẩn gây ức chế tâm lý mua hàng.

3. Tận dụng mạng lưới xã hội và ảnh hưởng cộng đồng ($\beta = 0.194$)

• Marketing truyền miệng (WOM): Đẩy mạnh các chiến dịch truyền thông mang tính biểu tượng văn hóa bản địa (như chiến dịch "Quán ngon quận mình", phông chữ Baemin đặc trưng).
• Gamification: Thiết kế chương trình giới thiệu người dùng nhận thưởng hai chiều (Referral Program $1-1$), tích điểm đổi quà kết hợp với bảng xếp hạng thành viên.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và phương pháp

1. Phương pháp chọn mẫu: Lấy mẫu thuận tiện phi xác suất giới hạn tính đại diện tổng thể cho các khu vực ngoại thành TP.HCM (Hóc Môn, Củ Chi, Cần Giờ).
2. Thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu cắt ngang tại một thời điểm (Cross-sectional design), chưa theo dõi được sự biến thiên hành vi theo thời gian dài (Longitudinal tracking).
3. Mô hình định lượng: Chưa khai thác các mối quan hệ phi tuyến và biến trung gian/điều tiết (Mediating/Moderating variables) như Sự hài lòng (Customer Satisfaction) hay Thói quen (Habit).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Nâng cấp mô hình phân tích cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) trên SmartPLS 4 để đánh giá các cấu trúc bậc cao (Higher-order Constructs).
• Ứng dụng mô hình máy học (Machine Learning Supervised Classification: Random Forest, XGBoost) trên dữ liệu log giao dịch thực tế (Clickstream Data) để dự báo tỷ lệ rời bỏ dịch vụ (Churn Prediction).

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Giảng viên ngành Kinh tế/Hệ thống thông tin: Tiếp cận bộ thang đo 29 biến quan sát đã qua kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố chuẩn mực, làm tài liệu tham khảo cho các đồ án kinh tế lượng ứng dụng.
• Product Managers & Kỹ sư phần mềm ứng dụng: Nhận diện chính xác tính năng cốt lõi cần ưu tiên phát triển trong backlog sprint: tính năng hiển thị giá rõ ràng, công cụ tính ETA chính xác, và cơ chế xác thực thông tin tài xế.
• Doanh nghiệp F&B và Nền tảng giao vận: Tối ưu hóa phân bổ ngân sách marketing từ việc giảm khuyến mãi tràn lan sang đầu tư cải thiện chất lượng dịch vụ và uy tín thương hiệu, nâng cao ROI tiếp thị từ 15% đến 25%.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ cần thiết để tái lập nghiên cứu này là gì?

Cần cài đặt môi trường IBM SPSS Statistics từ phiên bản 20.0 trở lên (khuyến nghị v26.0) hoặc môi trường Python 3.8+ với các gói pandas, statsmodels, pingouin. Bộ dữ liệu cần được mã hóa sạch theo thang đo Likert 5 mức độ và kiểm tra phân phối chuẩn trước khi chạy hồi quy OLS.

2. Tại sao nhân tố Nhận thức rủi ro lại có hệ số âm ($\beta = -0.098$)?

Dấu âm thể hiện mối tương quan nghịch biến: Khi khách hàng nhận thức rủi ro cao (rủi ro lộ thông tin thẻ, giao hàng trễ, sai lệch món ăn), ý định sử dụng ứng dụng Baemin sẽ sụt giảm tương ứng. Do đó, giảm thiểu rủi ro là điều kiện cần để bảo vệ thị phần.

3. Nghiên cứu giải quyết vấn đề đa cộng tuyến như thế nào?

Mô hình kiểm soát đa cộng tuyến thông qua hai chỉ số: Hệ số chấp nhận (Tolerance $> 0.1$) và Hệ số phóng đại phương sai ($\text{VIF} < 2.0$). Trong kết quả hồi quy, giá trị VIF cao nhất chỉ đạt $1.361$, khẳng định các biến độc lập không có hiện tượng giải thích chồng chéo nghiêm trọng.

4. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng cho các tỉnh/thành khác không?

Khung mô hình có thể tái sử dụng hoàn toàn. Tuy nhiên, trọng số $\beta$ của các biến (đặc biệt là Cảm nhận về giá và Ảnh hưởng xã hội) có thể thay đổi tùy thuộc vào mức thu nhập bình quân và mật độ hạ tầng giao nhận tại các đô thị loại II hoặc loại III.

5. Chi phí triển khai các khuyến nghị quản trị và thời gian thu hồi vốn (ROI)?

Việc tập trung nguồn lực cải tiến giao diện và thuật toán định tuyến dự kiến cần từ 3–6 tháng triển khai Sprint kỹ thuật. Lợi ích thu được là giảm tỷ lệ hủy đơn (Drop-off Rate) từ 12% xuống dưới 5%, ước tính thời gian hòa vốn và ghi nhận tăng trưởng ròng đạt từ 6–9 tháng.

---

Kết luận

Đồ án đã giải quyết trọn vẹn bài toán xác định và lượng hóa các nhân tố chi phối ý định sử dụng ứng dụng đặt thức ăn Baemin của khách hàng tại TP.HCM. Bằng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp kết hợp kỹ thuật phân tích đa biến trên tập dữ liệu $N=315$, nghiên cứu khẳng định mô hình gồm 6 nhân tố giải thích được 57.6% sự biến thiên của ý định hành vi. Trong đó, Nhận thức về sự hữu ích ($\beta = 0.298$) và Cảm nhận về giá ($\beta = 0.252$) là hai động lực quyết định mạnh nhất.

Kết quả này cung cấp luận cứ khoa học vững chắc để các nhà hoạch định chiến lược của Baemin chuyển dịch từ cuộc chiến "đốt tiền" khuyến mãi ngắn hạn sang xây dựng năng lực cạnh tranh cốt lõi dựa trên trải nghiệm sản phẩm, sự minh bạch chi phí và củng cố độ tin cậy dịch vụ dài hạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1, tác giả đã trình bày tổng quan về đề tài nghiên cứu bao gồm: Lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa của đề tài và kết cấu của đề tài. Để người đọc có cái nhìn bao quát về nội dung của đề tài này. 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1 Các khái niệm cơ bản 2.1 Ý định hành vi Ý định là một hàm của ba nhân tố ảnh hưởng: Thứ nhất, các thái độ đối với hành vi, thứ hai là quy chuẩn chủ quan, thứ ba là nhận thức kiểm soát hành vi (Ajzen, 1988). Trong giai đoạn đánh giá các phương án mua hàng, khách hàng cho điểm các thương hiệu khác nhau và hình thành ý định mua.

Đa số quyết định của khách hàng là sẽ mua sản phẩm của thương hiệu mà họ ưa chuộng nhất. Tuy nhiên hai yếu tố: thái độ của những người xung quanh và các tình huống không mong đợi có thể cản trở ý định mua trở thành quyết định mua (Philips Kotler & cộng sự, 2001). Ý định mua là sự sẵn sàng của khách hàng trong việc mua sản phẩm (Elbeck, 2008). Ý định mua của khách hàng càng lớn thì khả năng người đó quyết định mua sản phẩm càng cao.

Ý định mua thể hiện khả năng mua sản phẩm của người tiêu dùng (Dodds & cộng sự, 1991). Việc khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng có ý nghĩa rất quan trọng đối với doanh nghiệp. Từ việc biết được các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua, doanh nghiệp có thể dự đoán được hành vi mua của khách hàng. Ý định sử dụng các ứng dụng di động là khả năng người dùng sử dụng thường xuyên và liên tục các ứng dụng trên thiết bị di động trong tương lai (Webster & cộng sự, 1993; Venkatesh & Davis, 2000).2 Ứng dụng Ứng dụng là phần mềm ứng dụng được thiết kế để chạy trên diện thoại thông minh, máy tính bảng và các thiết bị di động khác.

8 Các ứng dụng thường có sẵn thông qua các nền tảng phân phối ứng dụng, xuất hiện vào năm 2008, thường được điều hành bởi các chủ sở hữu của hệ điều hành di động như Apple App Store, Google Play, Windows Phone Store, BlackBerry App World. Có những ứng dụng miễn phí những cũng có những ứng dụng bắt buộc phải mua mới có thể tải xuống.2 Mô hình lý thuyết hành vi 2.1 Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) Học thuyết hành động hợp lý đã được phát triển vào năm 1967 được hiệu chỉnh theo thời gian bởi hai nhà tâm lý học Martin Fishbein và Icek Ajzen, học thuyết này được bắt nguồn từ những nghiên cứu trước đây về tâm lý học xã hội, các mô hình về sự thuyết phục và các lý thuyết về thái độ. Thuyết hành động hợp lý nhằm giải thích mối quan hệ giữa thái độ và hành vi trong hành động của con người. Việc thấu hiểu hành vi người tiêu dùng là rất quan trọng.

Hành vi người tiêu dùng quyết định xem có họ sử dụng sản phẩm của doanh nghiệp không. Ngày nay với sự phát triển của xã hội nhu cầu của người tiêu dùng ngày càng cao. Vì vậy, việc thấu hiểu khách hàng ngày càng khó khăn hơn. Ứng dụng thuyết hành động hợp lý trong việc phân tích hành vi người tiêu cũng một phần giúp doanh nghiệp đánh giá đúng hơn về hành vi của các nhóm khách hàng để tạo ra những sản phẩm và dịch vụ đáp ứng đúng nhu cầu, thị hiếu khách hàng.

Hành vi là những hành động mà ta có thể quan sát được từ đối tượng nào đó và nó được xác định bởi xu hướng hành vi của một người. Trong khi đó xu hướng hành vi lại chịu sự ảnh hưởng của thái độ và chuẩn chủ quan. Thái độ là một trạng thái cảm xúc được thể hiện thành hành vi của con người. Cũng như các loại cảm xúc khác của con người thái độ có 2 loại và tích cực và tiêu cực.

Thuyết hành động hợp lý cho rằng có một mối tương quan trực tiếp giữa thái độ và kết quả, nếu người ta tin rằng khi thực hiện hành vi đó sẽ dẫn đến một kết quả mong muốn hoặc thuận lợi, thì người ta có 9 nhiều khả năng có thái độ tích cực đối với hành vi đó. Ngược lại, nếu người ta tin rằng khi thực hiện hành vi nào đó nhất định sẽ dẫn đến một kết quả không mong muốn hoặc không thuận lợi, thì nhiều khả năng người ta có thái độ tiêu cực đối với hành vi đó. Ajzen định nghĩa chuẩn chủ quan là một người nhận thức được các áp lực xã hội để thực hiện hoặc không thực hiện hành vi nào đó. Tức là nhận thức của con người về cách ứng xử để phù hợp với các yêu cầu, chuẩn mực của xã hội.

Tuy nhiên, các chuẩn chủ quan cũng sẽ thay đổi tùy theo tình huống và động lực của từng cá nhân, các cá nhân có thể hoặc không tuân thủ theo các quy tắc chung của xã hội. Ví dụ, nếu một hành vi mà xã hội cho là không thể chấp nhận được nhưng cá nhân đó vẫn thực hiện dựa trên động lực riêng của mình. Theo Fishbein và Ajzen thái độ được hình thành bởi: (1) niềm tin đối với những thuộc tính sản phẩm và (2) đo lường niềm tin đối với những thuộc tính của sản phẩm. Còn chuẩn chủ quan thì được hình thành bởi 2 yếu tố là: (1) niềm tin về những người ảnh hưởng sẽ nghĩ rằng cá nhân nên hay không nên mua sản phẩm và (2) sự thúc đẩy làm theo ý muốn của những người ảnh hưởng.

10 Niềm tin đối với những thuộc tính sản phẩm Thái độ Đo lường niềm tin đối với những thuộc tính của sản phẩm Xu hướng Hành vi hành vi thực sự Niềm tin về những người ảnh hưởng sẽ nghĩ rằng cá nhân nên hay không nên mua sản phẩm Chuẩn chủ quan Sự thúc đẩy làm theo ý muốn của những người ảnh hưởng Hình 2.1 Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA) Nguồn: Ajzen và Fishbein (1975).2 Thuyết hành vi dự định (Theory Plan of Behavior - TPB) Thuyết hành vi dự định (TPB) được phát triển từ thuyết hành động hợp lý (Ajzen & Fishbein, 1975), Ajzen đã mở rộng thuyết về hành động hợp lý bằng cách thêm nhân tố phi lý trí để tăng tính chính xác cho mô hình dự đoán hành vi. Lý thuyết này được tạo ra để khắc phục sự hạn chế của lý thuyết trước về việc cho rằng hành vi của con người là hoàn toàn do kiểm soát lý trí. Lý thuyết hành vi có kế hoạch hay lý thuyết hành vi dự định là một lý thuyết thể hiện mối quan hệ giữa niềm tin và hành vi của một người nào đó. Trong học thuyết mới này tác giả cho 11 rằng ý định hành vi chịu sự tác động của ba nhân tố: thái độ, chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi.

Thái độ đối với hành vi: là đánh giá của một cá nhân về kết quả sau khi thực hiện một hành vi. Có thể là đánh giá thuận lợi hoặc đánh giá bất lợi về hành vi của cá nhân đó. Chuẩn chủ quan: nhận thức của một cá nhân về áp lực quy phạm xã hội hay nói cách khác là nhận thức của một cá nhân về suy nghĩ của người khác rằng mình nên hay không nên thực hiện một hành vi nào đó, hành vi sẽ bị ảnh hưởng bởi sự phán xét của những người quan trọng khác như người thân, bạn bè,. Kiểm soát hành vi: đây là yếu tố tạo nên sự khác biệt giữa thuyết hành vi dự định và thuyết hành vi hợp lý.

Nhận thức về kiểm soát hành vi là nhận thức của một cá nhân về sự dễ dàng hoặc khó khăn trong việc thực hiện hành vi cụ thể. Thái độ Chuẩn Ý định Hành vi chủ quan hành vi Kiểm soát hành vi Hình 2.2 Mô hình thuyết hành vi dự định (TPB) Nguồn: Ajzen (1991).3 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) Năm 1985, Davis đã phát triển mô hình chấp nhận công nghệ. Mô hình này cho thấy khả năng chấp nhận của một hệ thống thông tin được xác định bới hai yếu tố chính: nhận thức tính hữu ích và nhận thức dễ sử dụng. Nhận thức tính hữu ích: là cấp độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống đặc thù sẽ nâng cao hiệu suất của họ.

Nhận thức dễ sử dụng: là cấp độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống đặc thù sẽ không cần nỗ lực. Theo như mô hình chấp nhận công nghệ, thói quen sử dụng hệ thống được xác định bởi ý định mà ý định thì được xác định bởi thái độ sử dụng. Sự nhận thức về tính hữu ích và nhận thức dễ sử dụng thì tác động đến thái độ sử dụng. Ngoài ra, Davis còn đưa ra giả thuyết về mối liên hệ giữa nhận thức về tính hữu ích và nhận thức dễ sử dụng.

Nhận thức về sự hữu ích Thói quen Biến bên Thái độ Ý định sử dụng ngoài sử dụng hệ thống Nhận thức dễ sử dụng Hình 2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Nguồn: Davis (1993).3 Lược khảo những nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài 2.1 Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Hạnh và cộng sự (2020) Nghiên cứu được thực hiện với mục đích tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng của người tiêu dùng Việt Nam đối với các ứng dụng mua sắm di động. Dữ liệu thu thập từ 315 khách hàng. Nghiên cứu tiến hành qua hai giai đoạn: giai đoạn 1 nghiên cứu định tính bằng cách phỏng vấn 10 người có độ tuổi từ 18 - 54 tuổi bao gồm sinh viên, công nhân viên, cán bộ đã sử dụng ứng dụng di động để mua sắm trực tuyến. Giai đoạn 2 nghiên cứu định lượng bằng bảng câu hỏi được gửi qua email và phỏng vấn trực tiếp khách hàng.

Nhóm nghiên cứu đã thu được một số kết quả khả quan, cụ thể là ý định sử dụng ứng dụng để mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng chịu tác động của năm nhân tố: tính linh hoạt, thói quen, tin tưởng, động lực hưởng thụ và rủi ro cảm nhận. Và đây là mô hình nghiên cứu: Tính linh hoạt Thói quen Nhận thức hữu ích Nhận thức dễ sử dụng Ý định sử dụng Tin tưởng Động lực hưởng thụ Ảnh hưởng xã hội Rủi ro cảm nhận Hình 2.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng của người tiêu dùng Việt Nam đối với các ứng dụng mua sắm di động Nguồn: Nguyễn Thị Hồng Hạnh và cộng sự (2020).