TCDN - Nghiên cứu nhằm phân tích tác động của nhận thức rủi ro đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thế hệ Y và thế hệ Z trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Mẫu nghiên cứu được khảo sát từ 400 người tiêu dùng đã mua sắm trực tuyến trên địa bàn nghiên cứu.

TÓM TẮT: 

Nghiên cứu nhằm phân tích tác động của nhận thức rủi ro đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thế hệ Y và thế hệ Z trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Mẫu nghiên cứu được khảo sát từ 400 người tiêu dùng đã mua sắm trực tuyến trên địa bàn nghiên cứu. Nghiên cứu sử dụng mô hình PLS-SEM để phân tích. Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro về sản phẩm, rủi ro về bảo mật thông tin, rủi ro về giao hàng và rủi ro về gian lận của người bán có tác động tiêu cực đến ý định mua sắm trực tuyến. Ngoài ra kiểm định MGA cho thấy có sự khác biệt trong mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro về bảo mật thông tin và ý định mua sắm trực tuyến của thế hệ Y và thế hệ Z.

1. Đặt vấn đề

Sự bùng nổ của cuộc cách mạng 4.0 đang trong quá trình phát triển đã tác động mạnh mẽ đến các lĩnh vực. Với sự phát triển của công nghệ và thương mại điện tử, chúng ta có thể mua hàng chỉ bằng một cú chạm mà không cần tự mình đến cửa hàng và hình thức mua sắm này đang dần trở nên phổ biến hiện nay. Có thể nói, đây là bước chuyển mình mạnh mẽ của doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam, mang lại lợi ích to lớn cho thương nhân và người tiêu dùng. Theo Ko và cộng sự (2004) mắc dù được đánh giá cao những lợi ích mà thương mại trực tuyến mang lại cho chúng ta thì bên cạnh những mặt tích cực những khía cạnh tiêu cực liên quan đến phương thức mua sắm này cũng đang trở nên nghiêm trọng. Nhận thức rủi ro ban đầu đề cập đến bản chất và mức độ rủi ro mà người tiêu dùng nhận thấy khi xem xét một quyết định cụ thể (Cox & Rich, 1964), nhưng sau cùng đã mở rộng để bao gồm tất cả quá trình ra quyết định (Taylor, 1974). Do vậy, nhận thức rủi ro là một yếu tố quan trọng tác động đến ý định khi mua sắm trực tuyến (Li & cộng sự, 2020). Trong nghiên cứu của Mehrolia và cộng sự (2020) phát hiện ra rằng con người có xu hướng thay đổi hành vi khi có sự gia tăng sợ hãi. Tuy nhiên điều này bị ảnh hưởng theo thế hệ, đó là những người có điểm tương đồng về hoàn cảnh, độ tuổi, tính cách, ... sẽ ảnh hưởng khác nhau đến hành vi mua sắm trực tuyến khi yếu tố dịch COVID-19 xảy ra (Lissitsa & Kol, 2021).

Ở nước ta, đề tài “nhận thức rủi ro” là một chủ đề hấp dẫn các nhà nghiên cứu. Tuy vậy, các nghiên cứu chỉ xem xét nhận thức rủi ro về ý định hay quyết định mua sắm trực tuyến mà chưa xem xét sự khác nhau giữa thế hệ Y và thế hệ Z. Vì vậy, đề tài này nhằm hoàn thiện khoảng trống nghiên cứu. Từ đó đề xuất một số giải pháp giúp các doanh nghiệp nâng cao lòng tin của khách hàng.

2. Mô hình và Phương pháp nghiên cứu

2.1. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên vào lý thuyết nhận thức rủi ro, mô hình chấp nhận thương mại điện tử, các nghiên cứu trước đây có liên quan đến đề tài nghiên cứu như nghiên cứu của Nguyễn và Khưu (2020), Nguyen và cộng sự (2021), Kỳ và cộng sự (2023), Featherman và Pavlou (2003), Ariffin và cộng sự (2018). Mô hình nghiên cứu được tác giả trình bày tại Hình 1.

Các giả thuyết nghiên cứu:

Giả thuyết H1: Rủi ro về sản phẩm có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định mua sắm trực tuyến

Giả thuyết H2: Rủi ro về bảo mật thông tin có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định mua sắm trực tuyến

Giả thuyết H3: Rủi ro về giao hàng có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định mua sắm trực tuyến

Giả thuyết H4: Rủi ro về gian lận của người bán có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định mua sắm trực tuyến

Giả thuyết H5: Giữa thế hệ Y và Z có sự khác biệt trong mối quan hệ giữa rủi ro về sản phẩm và ý định mua sắm trực tuyến

Giả thuyết H6: Giữa thế hệ Y và Z có sự khác biệt trong mối quan hệ giữa rủi ro bảo mật thông tin và ý định mua sắm trực tuyến

Giả thuyết H7: Giữa thế hệ Y và Z có sự khác biệt trong mối quan hệ giữa rủi ro về giao hàng và ý định mua sắm trực tuyến

Giả thuyết H8: Giữa thế hệ Y và Z có sự khác biệt trong mối quan hệ giữa rủi ro gian lận của người bán và ý định mua sắm trực tuyến

2.2. Mẫu và thang đo nghiên cứu

Dựa vào nghiên cứu của Cohen (1992) về cỡ mẫu đề nghị khi sử dụng PLS - SEM, chỉ ra những yêu cầu cần thiết về kích thước mẫu tối thiểu. Và theo nghiên cứu của Cohen (1992) số mẫu quan sát rất ít và tối đa là 212 mẫu có thể chạy cho tất cả các mô hình nghiên cứu (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2016). Do đó, để hạn chế những sai số trong quá trình thu thập dữ liệu thì nghiên cứu này tiến hành thu thập với kích thước là 400 mẫu và thông qua sàng lọc dữ liệu thông tin mẫu nghiên cứu còn 350 mẫu đạt yêu cầu, số phiếu không đạt yêu cầu do thông tin bị bỏ trống hoặc trả lời giống nhau với các câu hỏi.

Thang đo nghiên cứu được dựa trên các nghiên cứu trước đây. Khi lập bảng điều tra chính thức nhóm tác giả đã thực hiện khảo sát thử với người dân đã có mua sắm trực tuyến trên địa bàn nghiên cứu nhằm mục đích phát hiện lỗi và điều chỉnh để hoàn thiện thang đo nghiên cứu.

2.3. Phương pháp phân tích số liệu

Trong thời gian gần đây, PLS-SEM hiện được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành khoa học xã hội. Phương pháp PLS-SEM sẽ được sử dụng cho phù hợp xử lý cỡ mẫu nhỏ. Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp đều được áp dụng để kiểm tra độ tin cậy của các khái niệm được nghiên cứu. Tính giá trị của yếu tố (bao gồm giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) được đánh giá bằng cách sử dụng hệ số tải chéo, phương sai trích trung bình (AVE), căn bậc hai của AVE của mỗi yếu tố với tương quan giữa các yếu tố (Fornell & Larcker, 1981) và hệ số Heterotrait-Monotrait (Garson, 2016). Sau đó, các tiêu chí đánh giá mô hình cấu trúc được xem xét bao gồm hệ số xác định (R2), hệ số đường dẫn (beta) và hệ số phương sai phóng đại (VIF).

3. Kết quả nghiên cứu

3.1. Phân tích mô hình đo lường

Kiểm tra độ tin cậy của thang đo: Kết quả Bảng 1 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các biến đều đạt độ tin cậy với hệ số tất cả các biến đều lớn hơn 0,7, như vậy, độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của tất cả các biến phù hợp. Ngoài ra, độ tin cậy tổng hợp (CR) mỗi cấu trúc đều lớn 0,7, như vậy có thể kết luận thang đo đã đạt được độ tin cậy.

Đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo: Hệ số tổng phương sai trích (AVE) của các yếu tố đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu kiểm định và nghiên cứu được ước lượng qua việc sử dụng phương pháp chỉ số Heterotrait - Monotrait (HTMT), kết quả cho thấy các chỉ số HTMT đối với tất cả các cặp biến nghiên cứu của yếu tố bậc một đều nhỏ hơn 0,9 nên thỏa mãn điều kiện chuẩn, tại Bảng 2. Do đó, tác giả kết luận rằng mỗi cấu trúc nghiên cứu đã đạt được giá trị hội tụ và tính phân biệt.

3.2. Phân tích mô hình cấu trúc

Kiểm định về đa cộng tuyến: Hiện tượng đa cộng tuyến đã được đánh giá cho tất cả các cấu trúc. Giá trị VIF được đề xuất để đo lường các vấn đề đa cộng tuyến. Theo Hair và cộng sự (2019), chỉ số VIF thấp hơn 3 sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến, từ 3 đến 5 ít xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả Bảng 3 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến đều < 3 (VIF lớn nhất là 2,043). Do đó mô hình nghiên cứu hiện tại không có vấn đề gì về hiện tượng đa cộng tuyến.

Đánh giá hệ số xác định R2 nhằm xác minh tính chính xác của quá trình dự báo mô hình. Giá trị R2 càng cao thì mô hình tuyến tính càng phù hợp. Kết quả phân tích cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh của biến phụ thuộc ý định mua sắm trực tuyến là 0,649 có nghĩa là 64,9% sự thay đổi của ý định mua sắm trực tuyến được giải thích bởi biến độc lập được đề xuất.

Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo, dữ liệu và mô hình giả thuyết nghiên cứu là phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định giả thuyết trong mô hình cấu trúc đường dẫn PLS-SEM với việc sử dụng kỹ thuật bootstrapping cho lượng mẫu phóng đại có lặp lại là 1.000 mẫu, với cỡ mẫu ban đầu là 350 mẫu. Đánh giá mối quan hệ tác động giữa các biến tiềm ẩn là phần quan trọng nhất của việc đánh giá mô hình cấu trúc.

3.3. Kiểm định sự khác biệt giữa hai thế hệ

Nhóm tác giả sử dụng phương pháp phân tích đa nhóm MGA để kiểm tra sự khác biệt giữa hai thế hệ Y và Z. Kết quả kiểm định cho thấy chỉ có giả thuyết H6 được chấp nhận.

4. Kết luận và thảo luận

4.1. Kết luận

Dựa vào lý thuyết nhận thức rủi ro và mô hình chấp nhận thương mại điện tử (ECAM) nhóm tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu nhận thức rủi ro tác động đến ý định mua sắm trực tuyến gồm 4 nhân tố và 16 biến quan sát: (i) Rủi ro về sản phẩm, (ii) Rủi ro về bảo mật thông tin, (iii) Rủi ro về giao hàng và (iv) Rủi ro về gian lận của người bán. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 400 người tiêu dùng đã mua sắm trực tuyến. Sau quá trình xử lý và làm sạch còn 350 mẫu được đưa vào phân tích chính thức bằng phần mềm Smart PLS 3.3.3. Kết quả phân tích ban đầu không có biến quan sát nào bị loại nên thang đo dùng trong nghiên cứu này là phù hợp và đảm bảo độ tin cậy. Kết quả phân tích SEM cho thấy các nhân tố nhận thức rủi ro trong mô hình đề xuất có tác động tiêu cực đến ý định mua sắm trực tuyến. Ngoài ra kiểm định MGA cho thấy có sự khác biệt trong mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro về bảo mật thông tin và ý định mua sắm trực tuyến của thế hệ Y và thế hệ Z.ư

4.2. Thảo luận

Từ kết quả cho thấy các doanh nghiệp cần tạo thêm lòng tin cho khách hàng bằng cách: cung cấp sản phẩm đảm bảo chất lượng, có nguồn gốc xuất xứ rõ ràng; bảo mật thông tin của khách hàng một cách tuyệt đối để tạo sự an tâm cho khách hàng, nâng cấp đội ngủ nhân viên có chuyên môn để hỗ trợ khách hàng.

Các doanh nghiệp cần thiết lập đội ngũ giao hàng chuyên nghiệp, thường xuyên có biện pháp sàng lọc đào tạo nhân viên giao hàng để đem đến trải nghiệm tốt đối với khách hàng.

Các doanh nghiệp cũng cần có các chính sách ưu đãi như giảm giá, khuyến mãi, ưu đãi về giao nhận hàng hóa và cung cấp chính sách đổi trả hàng nhanh chóng; Thay đổi cách thức quảng cáo, giới thiệu sản phẩm đến người tiêu dùng; Không đưa ra các chương trình ảo không có khả năng thực hiện. Bên cạnh đó ta thấy được Gen Z có nhận thức rủi ro về bảo mật thông tin cao hơn Gen Y nên các doanh nghiệp cần cung cấp cam kết bảo mật cho khách hàng, khi muốn cung cấp thông tin phải có sự đồng ý từ khách hàng. Hơn nữa, việc cung cấp thông tin tích cực từ mạng xã hội và các chuyên gia có thể giảm thiểu nhận thức về rủi ro của người tiêu dùng.

Vấn đề tiếp cận khảo sát của nghiên cứu còn gặp hạn chế (mẫu khảo sát chưa nhiều, đối tượng chưa đa dạng,…) và chỉ khảo sát trực tuyến. Các nghiên cứu tương lai có thể khảo sát thêm cả những người dân chưa mua sắm trực tuyến để có thể hiểu rõ lí do vì sao họ lại không chọn sử dụng ứng dụng. Mô hình nghiên cứu chỉ mới giải thích được 62,3% biến thiên của ý định mua sắm trực tuyến. Điều này chi thất tính tổng quát của mô hình chưa cao nên các nhà nghiên cứu trong tương lai có thể sử dụng kỹ thuật phân tích cao hơn để kiểm định mô hình.

(Xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Nông Lâm Thành phố Hồ Chí Minh đã tài trợ kinh phí để nhóm thực hiện đề tài này (Mã số CS-SV23-KT-06)).

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Ariffin, S. K., Mohan, T. R. M., & Goh, Y. (2018). Influence of consumers’ perceived risk on consumers’ online purchase intention. Journal of Research in Interactive Marketing, 12(3), 309-327. https://doi.org/10.1108/jrim-11-2017-0100

Cohen, J. (1992). Quantitative methods in psychology: A power primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155-159

Cox, D. F., & Rich, S. U. (1964). Perceived risk and consumer Decision-Making-The case of telephone shopping. Journal of Marketing Research, 1(4), 32-39. https://doi.org/10.1177/002224376400100405

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104

Featherman, M., & Pavlou, P. A. (2003). Predicting e-services adoption: a perceived risk facets perspective. International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 451-474. https://doi.org/10.1016/s1071-5819(03)00111-3

Trần Tuấn Anh, Trần Thanh Giang, Vương Quốc Anh

Trường Đại học Nông Lâm Tp. Hồ Chí Minh