Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghệ thông tin và chuyển đổi số phát triển mạnh mẽ, thương mại điện tử tại Việt Nam đã có những bước tiến vượt bậc, làm thay đổi căn bản xu hướng mua sắm của người tiêu dùng cũng như mô thức hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp. Theo các số liệu thực tiễn được tác giả trích dẫn từ báo cáo The Changing World of Digital in 2023 (We Are Social, 2023), tỷ lệ dân số Việt Nam sử dụng internet đạt 79,1%, trong đó có 60,7% người dùng tham gia mua sắm trực tuyến hàng tuần với thời lượng tiếp cận các nền tảng số trung bình khoảng 6 giờ mỗi ngày. Đồng thời, Sách Trắng Thương mại điện tử Việt Nam 2023 (Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số) ghi nhận trong năm 2022 có khoảng 57 triệu người tham gia mua sắm online với giá trị tiêu dùng bình quân đạt 288 USD/người. Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam - EBI 2023 của VECOM cũng chỉ ra rằng 65% doanh nghiệp đã triển khai kinh doanh trực tuyến và tỷ lệ doanh nghiệp đầu tư trên 500 triệu đồng cho quảng bá trực tuyến đã tăng từ 1,0% (năm 2021) lên 3,0% (năm 2022).

Sinh viên và giới trẻ là nhóm khách hàng nhạy bén với công nghệ, luôn đón đầu các trào lưu số và có sức ảnh hưởng lan tỏa đến quyết định mua sắm của các nhóm nhân khẩu học khác. Tuy nhiên, việc xác định rõ những công cụ tiếp thị trực tuyến nào tác động trực tiếp và mạnh mẽ nhất đến hành vi mua sắm của phân khúc này vẫn là một bài toán thực tiễn cần được kiểm chứng bằng dữ liệu định lượng. Xuất phát từ bối cảnh đó, đề tài "Các yếu tố của Marketing trực tuyến tác động đến hành vi mua hàng online của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh" được thực hiện nhằm giải quyết các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

  • Mục tiêu nghiên cứu:
    1. Mục tiêu chung: Phân tích và đánh giá các yếu tố thuộc marketing trực tuyến tác động đến hành vi mua hàng online của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh, từ đó đề xuất hệ thống hàm ý quản trị cho các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến.
    2. Mục tiêu cụ thể:
      • Xác định các yếu tố marketing trực tuyến tác động đến hành vi mua hàng online của sinh viên tại TP.HCM.
      • Đo lường mức độ tác động của từng yếu tố marketing trực tuyến đến hành vi mua hàng online của nhóm đối tượng này.
      • Đề xuất các hàm ý quản trị nhằm hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động marketing trực tuyến và gia tăng lợi ích cho khách hàng.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    1. Những yếu tố nào của Marketing trực tuyến tác động đến hành vi mua hàng online của sinh viên tại TP.HCM?
    2. Mức độ tác động của các yếu tố đó đến hành vi mua hàng online của sinh viên như thế nào?
    3. Những hàm ý nào có thể áp dụng vào hoạt động marketing trực tuyến một cách hiệu quả?
  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
    • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố marketing trực tuyến tác động đến hành vi mua hàng online của sinh viên.
    • Đối tượng khảo sát: Sinh viên đang theo học tại các trường Đại học, Cao đẳng trên địa bàn TP.HCM.
    • Phạm vi không gian: Khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
    • Phạm vi thời gian: Thu thập số liệu khảo sát trong 3 tuần, từ ngày 10/07/2023 đến ngày 01/08/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lập luận dựa trên việc kết hợp các khung lý thuyết hành vi người tiêu dùng và sự chấp nhận công nghệ, cùng các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước:

  • Khung lý thuyết và mô hình nền tảng:
    • 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 phần cốt lõi gồm Thái độ (Attitude), Tiêu chuẩn chủ quan (Subjective Norm) và Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control).
    • Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) của Venkatesh và cộng sự (2003): Xác định bốn yếu tố thúc đẩy việc tiếp nhận công nghệ bao gồm Kết quả kỳ vọng (Performance Expectancy), Nỗ lực kỳ vọng (Effort Expectancy), Ảnh hưởng xã hội (Social Influence) và Các điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions).
    • Mô hình hộp đen người tiêu dùng (Stimulus - Response Model) của Philip Kotler (2012): Phân tích cách thức các kích thích marketing bên ngoài đi vào "hộp đen ý thức" của người mua và tương tác với đặc điểm cá nhân để tạo ra các phản hồi hành vi.
    • Mô hình 5 giai đoạn ra quyết định mua hàng (EBM) của Solomon và cộng sự (2013): Bao gồm Nhận thức vấn đề, Tìm kiếm thông tin, Đánh giá các lựa chọn thay thế, Quyết định mua và Hành vi sau khi mua.
  • Khái niệm và mô hình nghiên cứu đề xuất: Tác giả xác định 4 công cụ marketing trực tuyến độc lập tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc Hành vi mua hàng online của sinh viên (BEH):
    1. Tiếp thị truyền thông mạng xã hội (SM - Social Media Marketing): Khai thác các nền tảng mạng xã hội để giao tiếp, chia sẻ thông tin và tương tác với khách hàng (H1).
    2. Tiếp thị nội dung (CM - Content Marketing): Tạo lập và phân phối nội dung số hữu ích, xác thực để đáp ứng nhu cầu thông tin (H2).
    3. Tiếp thị người có ảnh hưởng (IM - Influencer Marketing): Hợp tác với các cá nhân có lượng theo dõi và mức độ tín nhiệm cao để quảng bá sản phẩm (H3).
    4. Tiếp thị liên kết (AM - Affiliate Marketing): Sử dụng đường liên kết tiếp thị của bên thứ ba để dẫn dắt hành vi chuyển đổi với cơ chế hoa hồng (H4).
  • Phương pháp nghiên cứu:
    • Nghiên cứu định tính sơ bộ: Thu thập dữ liệu thứ cấp từ tài liệu khoa học, sách báo chuyên ngành kết hợp tham vấn chuyên môn với giảng viên hướng dẫn để hiệu chỉnh, hoàn thiện thang đo nháp thành bảng hỏi chính thức.
    • Nghiên cứu định lượng chính thức: Sử dụng kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất (lấy mẫu thuận tiện) đối với sinh viên tại TP.HCM thông qua bảng câu hỏi trực tuyến (Google Forms). Thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý) được áp dụng cho 25 biến quan sát.
    • Phương pháp xử lý số liệu: Dữ liệu sơ cấp được làm sạch và xử lý trên phần mềm SPSS 25.0 thông qua các kỹ thuật: Thống kê mô tả, Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha với ngưỡng chấp nhận $\ge 0,6$ và tương quan biến - tổng $\ge 0,3$), Phân tích nhân tố khám phá (EFA với tiêu chuẩn KMO từ 0,5 đến 1, Bartlett's Sig $< 0,05$, Eigenvalue $> 1$, tổng phương sai trích $\ge 50%$, hệ số tải nhân tố Factor Loading $\ge 0,5$), Phân tích tương quan Pearson và Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan đề tài nghiên cứu

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh bùng nổ thương mại điện tử và sự thay đổi trong chiến lược phân bổ ngân sách marketing số của doanh nghiệp tại Việt Nam. Tác giả xác định rõ ràng mục tiêu nghiên cứu tổng quát và ba mục tiêu cụ thể, thiết lập ba câu hỏi nghiên cứu làm kim chỉ nam cho toàn bộ khóa luận. Chương này cũng quy định rõ đối tượng khảo sát là sinh viên các trường Đại học, Cao đẳng tại TP.HCM, phạm vi thời gian khảo sát thực địa trong 3 tuần, khái quát quy trình phối hợp giữa phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, đồng thời phác thảo cấu trúc 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 2 tập trung hệ thống hóa các định nghĩa học thuật về hành vi mua hàng trực tuyến và marketing trực tuyến. Tác giả phân tích chuyên sâu 4 phương thức marketing trực tuyến trọng tâm: Tiếp thị truyền thông mạng xã hội, Tiếp thị nội dung, Tiếp thị người có ảnh hưởng và Tiếp thị liên kết (bao gồm các hình thức trả phí như Pay-per-sale, Pay-per-action, Pay-per-install, Pay-per-lead, Pay-per-click). Tác giả tổng thuật 3 khung lý thuyết nền (TPB, UTAUT, Mô hình hộp đen Kotler) và 8 công trình thực nghiệm liên quan trong nước (Phụng & Nhung, 2021; Thanh và cộng sự, 2022; Duong & Dung, 2016) cùng quốc tế (Pillai và cộng sự, 2021; Fattah và cộng sự, 2021; Mirwani và cộng sự, 2023; P.Rama Krishna và cộng sự, 2023; Hussain & Akhtar, 2023). Từ việc chỉ ra khoảng trống về sự thiếu vắng yếu tố "Tiếp thị người có ảnh hưởng" trên tập khách hàng sinh viên, tác giả xây dựng 4 giả thuyết nghiên cứu (H1, H2, H3, H4) và đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 4 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết sơ đồ quy trình nghiên cứu từ giai đoạn nghiên cứu định tính sơ bộ đến nghiên cứu định lượng chính thức. Tác giả vận dụng quy tắc cỡ mẫu tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát ($5 \times 25 = 125$ quan sát) theo Nguyễn Đình Thọ (2014) để xác định tính hợp lệ của quy mô mẫu thu thập ($N = 312$). Nội dung chương cung cấp bảng thiết kế thang đo chi tiết với 25 biến quan sát được kế thừa có chọn lọc từ các nghiên cứu quốc tế:

  • Thang đo Tiếp thị truyền thông mạng xã hội (SM1 - SM5): Kế thừa từ Alhassan và cộng sự (2023).
  • Thang đo Tiếp thị nội dung (CM1 - CM5): Kế thừa từ Hardianawati (2023).
  • Thang đo Tiếp thị người ảnh hưởng (IM1 - IM5): Kế thừa từ Jagdale (2023).
  • Thang đo Tiếp thị liên kết (AM1 - AM5): Kế thừa từ Abdelhady và cộng sự (2020).
  • Thang đo Hành vi mua hàng online (BEH1 - BEH5): Kế thừa từ Dastane (2020). Chương này đồng thời xác lập chi tiết các tiêu chuẩn thống kê toán học sẽ được áp dụng trong quá trình kiểm định trên phần mềm SPSS 25.0.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 phản ánh kết quả phân tích số liệu thực nghiệm từ 312 mẫu khảo sát hợp lệ (sau khi loại bỏ các mẫu không đạt từ 316 phiếu thu về). Nội dung chương bao gồm:

  • Thống kê mô tả mẫu: Tỷ lệ giới tính (Nữ chiếm 65,4%, Nam chiếm 34,6%); cơ cấu năm học (Sinh viên năm 3 chiếm 41,0%, năm 4 chiếm 37,5%, năm 2 chiếm 16,3%, năm 1 chiếm 5,1%); tần suất mua hàng trực tuyến (Thường xuyên chiếm 51,0%, Thỉnh thoảng chiếm 37,2%, Ít khi chiếm 11,9%).
  • Kiểm định độ tin cậy thang đo: Hệ số Cronbach's Alpha của cả 5 thang đo đều đạt mức cao (SM = 0,803; CM = 0,711; IM = 0,844; AM = 0,859; BEH = 0,847), 25 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng từ 0,448 đến 0,695.
  • Phân tích EFA: Hệ số KMO = 0,909, kiểm định Bartlett có Sig = 0,000; trích được 5 nhân tố tại Eigenvalue = 1,000 với tổng phương sai trích đạt 59,041%; ma trận xoay thể hiện toàn bộ các hệ số tải nhân tố đều $\ge 0,5$ (dao động từ 0,595 đến 0,771).
  • Phân tích tương quan và hồi quy: Ma trận hệ số tương quan Pearson cho thấy các biến độc lập đều tương quan tuyến tính có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc (Sig = 0,000), hệ số tương quan lần lượt là AM ($r = 0,606$), IM ($r = 0,573$), SM ($r = 0,401$), CM ($r = 0,348$). Mô hình đạt $R = 0,744$, $R^2 = 0,553$, $R^2$ hiệu chỉnh = 0,548, sai số ước lượng = 0,42380, chỉ số Durbin-Watson = 1,624; bảng ANOVA ghi nhận giá trị $F = 95,086$ với mức ý nghĩa $Sig = 0,000$, khẳng định mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp và giải thích được 54,8% sự biến thiên của hành vi mua hàng online.

Chương 5: Hàm ý quản trị rút ra từ kết quả nghiên cứu

Dựa trên kết quả phân tích định lượng, Chương 5 xây dựng các hàm ý quản trị phân tầng từ tổng quát đến cụ thể cho từng phương thức tiếp thị trực tuyến nhằm định hướng cho các doanh nghiệp thương mại điện tử. Chương này đồng thời trình bày các mặt hạn chế nội tại của đề tài về mặt phương pháp lấy mẫu, phạm vi không gian và đề xuất các định hướng cụ thể cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Bảng tổng hợp số liệu phân tích định lượng chính trong khóa luận

Thang đo / Khái niệm nghiên cứu Số biến quan sát Hệ số Cronbach's Alpha Hệ số tương quan Pearson với BEH ($r$) Hệ số tải nhân tố EFA (Factor Loading) Mức ý nghĩa thống kê ($Sig.$)
Tiếp thị liên kết (AM) 5 0,859 0,606 0,706 - 0,771 0,000
Tiếp thị người có ảnh hưởng (IM) 5 0,844 0,573 0,676 - 0,748 0,000
Tiếp thị truyền thông mạng xã hội (SM) 5 0,803 0,401 0,654 - 0,771 0,000
Tiếp thị nội dung (CM) 5 0,711 0,348 0,595 - 0,718 0,000
Hành vi mua hàng online (BEH) 5 0,847 1,000 0,632 - 0,738 -

Các chỉ số kiểm định mô hình tổng thể:

  • Hệ số KMO = 0,909; Kiểm định Bartlett: $\chi^2 = 3132,395$ ($df = 300$, $Sig = 0,000$).
  • Tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) = 59,041% tại Eigenvalue = 1,000.
  • Hệ số xác định mô hình: $R = 0,744$; $R^2 = 0,553$; $R^2$ hiệu chỉnh $= 0,548$.
  • Kiểm định ANOVA: $F = 95,086$ ($Sig = 0,000$).
  • Kiểm định tự tương quan: Durbin-Watson = 1,624 (nằm trong khoảng an toàn từ 1 đến 3).

Giải pháp và hàm ý quản trị đề xuất

Tác giả đề xuất các nhóm khuyến nghị cụ thể cho doanh nghiệp theo mức độ tương quan thực nghiệm:

  1. Đối với Tiếp thị liên kết (AM - tương quan mạnh nhất $r = 0,606$): Tối ưu hóa tính tiện lợi, tốc độ truy cập và độ an toàn của các đường link tiếp thị; cung cấp mã giảm giá hoặc chiết khấu độc quyền qua link liên kết; hợp tác chặt chẽ với các trang review uy tín và đơn vị chuyên môn để nâng cao độ tin cậy khi chuyển hướng người dùng.
  2. Đối với Tiếp thị người có ảnh hưởng (IM - tương quan $r = 0,573$): Lựa chọn người ảnh hưởng (Influencer/KOLs/KOCs) có phong cách và tệp người theo dõi phù hợp với lối sống sinh viên; ưu tiên tính trung thực và trải nghiệm sản phẩm thực tế thay vì quảng cáo phóng đại; tạo điều kiện cho người ảnh hưởng tương tác trực tiếp giải đáp thắc mắc của người xem.
  3. Đối với Tiếp thị truyền thông mạng xã hội (SM - tương quan $r = 0,401$): Duy trì tần suất đăng tải hình ảnh và thông tin sản phẩm công khai, minh bạch; phát triển nội dung trên đa nền tảng mạng xã hội phổ biến với sinh viên (Facebook, TikTok, Instagram); kích thích nhu cầu mua sắm bằng các hoạt động tương tác, minigame và phản hồi khách hàng nhanh chóng.
  4. Đối với Tiếp thị nội dung (CM - tương quan $r = 0,348$): Đầu tư mô tả sản phẩm tinh tế, rõ ràng, cung cấp thông tin kỹ thuật và thông số đầy đủ; đa dạng hóa định dạng nội dung bằng video ngắn và bài viết so sánh đa chiều; đảm bảo tính xác thực của thông tin trực tuyến để xây dựng niềm tin lâu dài.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý thuyết: Hệ thống hóa và kiểm chứng thực nghiệm mối quan hệ giữa 4 công cụ marketing trực tuyến đối với hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trẻ; lấp đầy khoảng trống nghiên cứu tại thị trường Việt Nam bằng việc đưa yếu tố "Tiếp thị người có ảnh hưởng" vào mô hình phân tích định lượng trên tệp khách hàng sinh viên.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp dữ liệu thị trường và căn cứ định lượng xác thực giúp các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến, các nhà bán lẻ số hiểu rõ hành vi tiêu dùng của sinh viên tại TP.HCM, từ đó phân bổ ngân sách marketing tối ưu và xây dựng các chiến dịch truyền thông trúng đích.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ trên nội dung văn bản khóa luận, các hạn chế và định hướng nghiên cứu tiếp theo được ghi nhận như sau:

  • Hạn chế của đề tài:
    • Phương pháp chọn mẫu: Sử dụng kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất (thuận tiện) do giới hạn về thời gian và kinh phí, dẫn đến tính đại diện cho toàn bộ tổng thể sinh viên tại TP.HCM chưa đạt mức tuyệt đối.
    • Phạm vi không gian và đối tượng: Nghiên cứu chỉ giới hạn khảo sát trong phạm vi sinh viên tại khu vực TP.HCM trong khoảng thời gian 3 tuần, chưa phản ánh được hành vi của các nhóm đối tượng người tiêu dùng trẻ ngoài môi trường học đường hoặc tại các khu vực địa lý khác.
    • Độ bao phủ của mô hình: Mô hình giải thích được 54,8% sự biến thiên của hành vi mua sắm online ($R^2$ hiệu chỉnh = 0,548), đồng nghĩa với việc vẫn còn 45,2% sự biến thiên chịu tác động bởi các yếu tố khác nằm ngoài mô hình nghiên cứu (như yếu tố giá cả, chính sách vận chuyển, chất lượng sản phẩm, dịch vụ chăm sóc khách hàng...).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng quy mô mẫu và áp dụng các phương pháp lấy mẫu xác suất ngẫu nhiên để gia tăng tính đại diện và giá trị suy rộng của dữ liệu.
    • Mở rộng phạm vi khảo sát ra các tỉnh thành, vùng kinh tế khác tại Việt Nam cũng như đa dạng hóa các phân khúc người tiêu dùng ngoài sinh viên.
    • Bổ sung thêm các biến số độc lập mới, biến trung gian (như Niềm tin, Rủi ro cảm nhận) hoặc biến điều tiết (như Giới tính, Thu nhập) nhằm nâng cao năng lực giải thích của mô hình hồi quy trong các nghiên cứu tương lai.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn rõ ràng cho các nhóm đối tượng cụ thể:

  • Đối tượng tham khảo phù hợp:
    • Sinh viên và học viên chuyên ngành Quản trị kinh doanh, Marketing, Thương mại điện tử: Tài liệu cung cấp mẫu hình chuẩn mực về quy trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp định lượng, từ cách đặt vấn đề, tổng quan lý thuyết, chuyển hóa khái niệm thành thang đo đến xử lý dữ liệu SPSS.
    • Người thực hiện nghiên cứu về hành vi người tiêu dùng số: Cung cấp bộ thang đo Likert 25 biến quan sát đã được kiểm định đạt độ tin cậy Cronbach's Alpha và giá trị hội tụ/phân biệt EFA để tái sử dụng hoặc mở rộng.
    • Nhà quản trị marketing, chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ, cá nhân kinh doanh online: Cung cấp số liệu định lượng về mức độ nhạy cảm của khách hàng trẻ tuổi đối với từng kênh tiếp thị, hỗ trợ xây dựng chiến lược Affiliate và Influencer Marketing hiệu quả.
  • Các phần nội dung đáng tham khảo nhất:
    • Bảng xây dựng thang đo chi tiết (Chương 3): Hệ thống câu hỏi đo lường rõ ràng, dễ áp dụng vào các bảng khảo sát thực tế.
    • Quy trình và bảng biểu phân tích SPSS (Chương 4): Cung cấp đầy đủ các bảng chỉ số chuẩn (Cronbach's Alpha, EFA ma trận xoay, Tương quan Pearson, Model Summary, ANOVA) hỗ trợ việc đối chiếu kết quả nghiên cứu tương tự.
    • Hệ thống hàm ý quản trị 4 phân nhánh (Chương 5): Các đề xuất có tính hành động cao, gắn liền với số liệu phân tích thực nghiệm.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các lý thuyết nền tảng nào để xây dựng mô hình nghiên cứu?
Khóa luận kế thừa và phối hợp ba khung lý thuyết nền tảng: Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB - Icek Ajzen, 1991), Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT - Venkatesh và cộng sự, 2003) và Mô hình hộp đen người tiêu dùng (Stimulus - Response Model - Philip Kotler, 2012), kết hợp cùng mô hình 5 giai đoạn ra quyết định mua sắm của Solomon và cộng sự (2013).

2. Cỡ mẫu nghiên cứu thực tế là bao nhiêu và cơ cấu nhân khẩu học của mẫu có đặc điểm gì nổi bật?
Nghiên cứu thu về 316 mẫu và đưa vào phân tích chính thức 312 mẫu hợp lệ (vượt mức tối thiểu 125 mẫu theo quy tắc 5:1). Trong đó, nữ giới chiếm đa số với 65,4% (204 phiếu), nam giới chiếm 34,6% (108 phiếu); phần lớn người tham gia là sinh viên năm 3 (41,0%) và năm 4 (37,5%); có tới 51,0% sinh viên khảo sát mua hàng trực tuyến với tần suất thường xuyên.

3. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) đạt các giá trị cụ thể nào?
Tất cả 5 thang đo đều đạt độ tin cậy cao với Cronbach's Alpha từ 0,711 đến 0,859 và hệ số tương quan biến - tổng của 25 biến quan sát đều $\ge 0,3$. Phân tích EFA ghi nhận chỉ số KMO = 0,909, kiểm định Bartlett có $Sig = 0,000$, trích được 5 nhân tố với tổng phương sai trích đạt 59,041% ($\ge 50%$) và toàn bộ hệ số tải nhân tố đều đạt chuẩn $\ge 0,5$ (từ 0,595 đến 0,771).

4. Mô hình hồi quy giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên trong hành vi mua sắm của sinh viên?
Mô hình hồi quy đạt hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2 = 0,548$, cho thấy 4 yếu tố marketing trực tuyến trong mô hình giải thích được 54,8% sự biến thiên của hành vi mua hàng online của sinh viên tại TP.HCM. Kiểm định ANOVA có giá trị $F = 95,086$ ($Sig = 0,000$) và chỉ số Durbin-Watson = 1,624 khẳng định mô hình có ý nghĩa thống kê và không vi phạm hiện tượng tự tương quan.

5. Trong các yếu tố marketing trực tuyến được khảo sát, yếu tố nào có tương quan tuyến tính mạnh nhất với hành vi mua hàng của sinh viên?
Theo ma trận tương quan Pearson, Tiếp thị liên kết (AM) có mối tương quan mạnh nhất với hệ số $r = 0,606$ ($Sig = 0,000$), tiếp theo là Tiếp thị người có ảnh hưởng (IM) với $r = 0,573$ ($Sig = 0,000$), Tiếp thị truyền thông mạng xã hội (SM) với $r = 0,401$ ($Sig = 0,000$) và Tiếp thị nội dung (CM) với $r = 0,348$ ($Sig = 0,000$).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Huỳnh Thị Cát Phượng đã hoàn thành mục tiêu nhận diện và đo lường tác động của 4 yếu tố marketing trực tuyến đến hành vi mua sắm online của sinh viên tại TP.HCM. Dữ liệu thực nghiệm từ 312 mẫu khảo sát qua phần mềm SPSS 25.0 khẳng định Tiếp thị liên kết, Tiếp thị người có ảnh hưởng, Tiếp thị truyền thông mạng xã hội và Tiếp thị nội dung đều có tương quan dương có ý nghĩa thống kê với hành vi mua hàng trực tuyến, trong đó mô hình giải thích được 54,8% sự biến thiên hành vi. Các phát hiện định lượng là cơ sở khoa học tin cậy giúp đề xuất hệ thống hàm ý quản trị thiết thực cho doanh nghiệp thương mại điện tử, đồng thời là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật cao cho các nghiên cứu tiếp theo về hành vi người tiêu dùng số tại Việt Nam.