Tóm tắt:“Mua trước, trả sau" là một hình thức thanh toán tiện lợi cho người tiêu dùng. Bài viết nhằm xác định các nhân tố quyết định việc sử dụng hình thức mua trước trả sau của Gen Z: Trường hợp nghiên cứu tại Hà Nội. Nhóm tác giả đã sử dụng mô hình TAM và PLS-SEM để phân tích dữ liệu từ 260 bạn trẻ và tìm ra những yếu tố quan trọng quyết định tới ý định sử dụng hình thức mới này. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra 3 yếu tố quyết định việc sử dụng hình thức mua trước trả sau của Gen Z, đó là: sự kiện giảm giá chớp nhoáng, tính tiện lợi và tính hữu ích. Từ đó, bài nghiên cứu mở ra những tiềm năng mới trong việc tiếp cận khách hàng, đồng thời làm rõ những thách thức pháp lý liên quan đến hình thức thanh toán này.
Từ khóa: mua trước trả sau, giảm giá chớp nhoáng, Gen Z, Hà Nội, ý định sử dụng, TAM, PLS-SEM.
1. Đặt vấn đề
Mua sắm trực tuyến đang trở nên ngày càng phổ biến, có tới 60 triệu người Việt đã tham gia mua sắm trực tuyến trong năm 2022. Với sự phát triển lớn mạnh của các hình thức mua sắm trực tuyến cũng như các sàn thương mại điện tử, các hình thức thanh toán được người tiêu dùng sử dụng để giao dịch cũng nhận được nhiều sự quan tâm, trong đó có hình thức thanh toán “Mua trước, trả sau". Báo cáo của Công ty nghiên cứu thị trường Reasearch & Markets (2023) cho thấy, thị trường "mua trước trả sau" tại Việt Nam sẽ có tốc độ tăng trưởng 45%/năm trong giai đoạn 2022 - 2028, đạt quy mô 4,7 tỷ USD khi ngày càng nhiều người dân chọn hình thức này để mua sắm hàng hóa.
Bên cạnh đó, thế hệ Z - những người trẻ toàn cầu đã trở thành một phân khúc thị trường quan trọng với sức mua tiềm năng cao. Chính vì vậy, việc nghiên cứu và tìm hiểu các khách hàng thuộc thế hệ Z có thể mang tới những ý nghĩa thực tiễn quan trọng. Trong những năm qua, thành phố Hà Nội là một trong những địa phương đứng đầu về chỉ số phát triển thương mại điện tử. Chính vì vậy, Hà Nội được lựa chọn làm địa điểm thực hiện nghiên cứu.
Nhóm tác giả đã sử dụng Mô hình TAM (Technology Acceptance Model) để nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đến ý định sử dụng hình thức “Mua trước, trả sau" của thế hệ Z trên địa bàn thành phố Hà Nội. Thông qua việc đánh giá ảnh hưởng của 4 yếu tố: Tính hữu ích cảm nhận được; Tính tiện lợi cảm nhận được; Rủi ro cảm nhận được; và Giảm giá chớp nhoáng lên ý định sử dụng hình thức thanh toán “Mua trước, trả sau" của người tiêu dùng, nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp và chính sách để các doanh nghiệp, nhà cung cấp dịch vụ “Mua trước, trả sau" có thể tối ưu hóa khả năng thu hút khách hàng, cũng như đạt được sự phát triển bền vững trong tương lai.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Mua trước trả sau
“Mua trước, trả sau" hay Buy Now Pay Later, gọi tắt là BNPL, là một hình thức thanh toán, trong đó người dùng có thể thực hiện các giao dịch mua sắm mà không cần phải thanh toán ngay. Thay vào đó, họ có thể trả góp theo một hoặc nhiều kỳ hạn không lãi suất trong một khoảng thời gian nhất định (Lupșa-Tătaru và cộng sự, 2023). Một giao dịch BNPL gồm 3 chủ thể: người mua, người bán và nền tảng BNPL (Cornelli và cộng sự, 2023). Khi người mua chọn tùy chọn “Mua trước, trả sau”, họ cần cung cấp thông tin tài khoản được sử dụng để thực hiện thanh toán và nền tảng cung cấp dịch vụ BNPL sẽ phê duyệt hạn mức tín dụng. Khi được chấp thuận, nền tảng sẽ trả cho người bán toàn bộ số tiền của hàng hóa đã mua và chịu rủi ro tín dụng của người mua. Người mua trả trước khoản vay đầu tiên cho nền tảng, trong khi số tiền còn lại thường được trả thành các kỳ hạn không tính lãi nếu được thanh toán đúng hạn. Ngược lại, các khoản phí trễ hạn hoặc lãi suất sẽ được áp dụng nếu người mua thanh toán chậm hoặc thiếu.
2.2. Lý thuyết mô hình chấp nhận công nghệ - TAM
Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model) được giới thiệu và phát triển bởi Davis (1989). Đây là một trong những mô hình được sử dụng rộng rãi để giải thích và dự đoán hành vi người dùng trong việc chấp nhận và sử dụng công nghệ mới (Marangunic và Granic, 2014). Mô hình TAM được phát triển dựa trên Lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action), giới thiệu bởi Ajzen và Fishbein (1980). Lý thuyết TRA nhận định hành vi người dùng được giải thích chủ yếu qua Ý định hành vi và Thái độ người dùng. Nhận thức được những hạn chế của lý thuyết TRA, David và cộng sự đã xây dựng mô hình TAM, khẳng định “ý định” bị tác động trực tiếp bởi 2 yếu tố “Tính hữu ích cảm nhận được” và “Tính tiện lợi cảm nhận được”. Mô hình cũng gợi ý ý định sử dụng công nghệ mới này sẽ ảnh hưởng tới hành vi sử dụng thực tế của khách hàng.
Tiện lợi cảm nhận được có thể được hiểu là nhận thức về thời gian và công sức của người tiêu dùng liên quan đến việc mua hoặc sử dụng một dịch vụ (Berry và cộng sự, 2002). Từ đó, giả thuyết là:
H1a: Tính tiện lợi cảm nhận được (TL) có ảnh hưởng tích cực đối với ý định sử dụng (YD) phương thức “Mua trước, trả sau".
H1b: Tính tiện lợi cảm nhận được (TL) có ảnh hưởng tích cực đối với Tính hữu ích cảm nhận được (HI) khi sử dụng phương thức “Mua trước, trả sau" trong bối cảnh trực tuyến.
Tính hữu ích cảm nhận được là "mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một phương thức cụ thể nào đó sẽ cải thiện hiệu suất làm việc của họ" (Davis, 1989). Giả thuyết đặt ra:
H2: Tính hữu ích cảm nhận được (HI) có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng (YD) phương thức “Mua trước, trả sau".
Rủi ro cảm nhận là một yếu tố quan trọng quyết định việc sử dụng phương thức thanh toán “Mua trước, trả sau", đặc biệt là trong bối cảnh mua sắm trực tuyến (Hardin, 2022). Giả thuyết tương ứng là:
H3: Rủi ro cảm nhận được (RR) có ảnh hưởng tích cực đối với ý định sử dụng (YD) phương thức “Mua trước, trả sau" trong bối cảnh trực tuyến.
2.3. Giảm giá chớp nhoáng
Giảm giá chớp nhoáng (Flash sales) là hình thức bán hàng trong đó các sản phẩm được bán với giá giảm so với giá thường, với một khối lượng giới hạn và trong khoảng thời gian ngắn (Lamis, 2022). Chiến lược trên có thể tác động tới hành vi mua sắm của khách hàng, mang đến cảm giác những sản phẩm này độc nhất và khó để có được (Karyadi và cộng sự, 2023). Hình thức bán hàng này đã được kiểm chứng là có hiệu quả trong việc thu hút những khách hàng nhạy cảm với giá bán và bị thu hút bởi chiết khấu (Karyadi và cộng sự, 2023). Do vậy, giả thuyết đặt ra:
H4: Giảm giá chớp nhoáng (GG) có ảnh hưởng tích cực đối với ý định sử dụng (YD) phương thức “Mua trước, trả sau" trong bối cảnh trực tuyến.
3. Phương pháp nghiên cứu
Một bảng hỏi gồm 53 câu đã được nhóm nghiên cứu soạn để khảo sát ý định sử dụng "Mua trước, trả sau" của Gen Z ở Hà Nội. Bảng hỏi có 2 phần: phần A gồm câu hỏi nhân khẩu học; phần B sử dụng thang đo Likert 7 mức độ để đo lường các biến HI, TL, RR, GG và YD. Dữ liệu được thu thập và phân tích bằng PLS-SEM qua ứng dụng SmartPLS 3.0 để kiểm nghiệm giả thuyết. Theo Hair et al. (2019), PLS-SEM thích hợp cho việc mở rộng mô hình nghiên cứu, vì vậy nhóm nghiên cứu chọn phương pháp này để mở rộng mô hình TAM, bổ sung biến GG và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng "Mua trước, trả sau".
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Mô tả mẫu
Sau khi sàng lọc 293 phản hồi khảo sát thu thập được, nhóm tác giả đã chọn 260 phản hồi đầy đủ và hợp lệ để tạo mẫu và phân tích sâu hơn. Trong mẫu nghiên cứu này, nữ giới chiếm đa số (63 nam và 197 nữ); tất cả người tham gia đều trong độ tuổi Gen Z (phần lớn là 18 - 22 tuổi với 209 phản hồi), đang sinh sống tại Hà Nội, phần lớn đã đi làm (218 người) và tất cả đã từng sử dụng hình thức “Mua trước, trả sau". Khoảng 75% số người được khảo sát có mức thu nhập dưới 5 triệu. Trình độ học vấn đại học/cao đẳng/ trung cấp chiếm tỷ trọng cao nhất trong mẫu nghiên cứu, ở mức hơn 88%. Ngoài ra, khoảng 86% người tham gia khảo sát có tần suất mua sắm nhiều hơn 1 lần 1 tháng.
4.2. Đánh giá mô hình đo lường
Bảng 1. Tổng hợp độ tin cậy thang đo
Nguồn: Kết quả phân tích bằng Smart PLS 3.0
Hệ số Cronbach’s Alpha cho các biến nghiên cứu (Bảng 1) đều nằm trong mức do Hair và cộng sự (2021) đề xuất (tối thiểu 0.7, nên giao động từ 0.8 đến 0.9), cho thấy thang đo của nhóm nghiên cứu đạt độ tin cậy cao. Ngoài ra, hệ số độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability) của các biến nghiên cứu đều nằm trong khoảng từ 0.7 đến 0.9 do Hair và cộng sự (2019) đề xuất để kiểm nghiệm độ tin cậy của thang đo. Giá trị phương sai trích xuất AVE của các biến cũng đạt mức lớn hơn hoặc bằng mức 0.5 do Hair và cộng sự (2021) đề xuất, thể hiện các biến nghiên cứu có tính nhất quán và độ tin cậy cao.
4.3. Đánh giá mô hình cấu trúc
Bảng 2. Kết quả kiểm định giả thuyết
(*** p<0.001; ** p<0.01; * p<0.05)
Nguồn: Kết quả phân tích bằng Smart PLS 3.0
Qua kết quả kiểm nghiệm, ta có thể thấy được mức độ đa cộng tuyến (VIF) của các biến tiềm ẩn đều ở mức thấp hơn mức 3 mà Hair và cộng sự (2019) đề xuất. Ngoài ra, chỉ báo SRMR trong bài nghiên cứu này đạt mức 0.80, thể hiện mô hình dự đoán là phù hợp với những dữ liệu thu thập được từ nhóm tác giả (Hu và Bentler, 1999).
5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Các giả thuyết H1a; H2; H4 được chấp nhận với giá trị p <0.05, tuy nhiên giả thuyết H3 không được chấp nhận do giá trị p=0.771. Điều này khẳng định Rủi ro cảm nhận không có tác động tới ý định sử dụng phương thức thanh toán “Mua trước, trả sau” của thế hệ Z tại thành phố Hà Nội. Các yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng phương thức “Mua trước, trả sau” của nhóm đối tượng này, bao gồm: Tính tiện lợi cảm nhận được; Tính hữu ích cảm nhận được; Giảm giá chớp nhoáng có hệ số tác động lần lượt là: 0.271, 0.285, 0.226.
Các giả thuyết biến nghiên cứu có tác động tích cực tới ý định sử dụng phương thức “Mua trước, trả sau" gồm Tính tiện lợi cảm nhận được; Tính hữu ích cảm nhận được có kết quả tương đồng với các nghiên cứu trước đây. Trong đó, Tính hữu ích cảm nhận được có tác động mạnh mẽ nhất tới ý định sử dụng phương thức “Mua trước, trả sau" của thế hệ Z. Theo Trịnh (2023), nhận thức lợi ích tác động tích cực nhất tới ý định sử dụng các sản phẩm, dịch vụ tài chính công nghệ của giới trẻ tại Hà Nội. Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng khẳng định Giảm giá chớp nhoáng có tác động tích cực tới ý định sử dụng phương thức “Mua trước, trả sau” của thế hệ Z tại Hà Nội.
Về tác động của Rủi ro cảm nhận được, nghiên cứu cho thấy, kết quả trái ngược với các nghiên cứu trước đây. Khuong và cộng sự (2022) chỉ ra Rủi ro cảm nhận được có tác động tiêu cực tới ý định sử dụng Công nghệ tài chính của người trẻ, ngược lại nghiên cứu này phát hiện Rủi ro cảm nhận được không có tác động đáng kể tới ý định sử dụng “Mua trước, trả sau” của nhóm đối tượng nghiên cứu. Điều này có thể được giải thích qua nghiên cứu của Tan và cộng sự (2014), khẳng định người trẻ thường có có nhận thức về rủi ro yếu, vì vậy rủi ro cảm nhận được không ảnh hưởng đến ý định sử dụng các phương thức thanh toán di động.
6. Kết luận và kiến nghị
Nghiên cứu chỉ ra một số nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng “Mua trước trả sau” của thế hệ Z trên địa bàn Hà Nội, bao gồm Tính tiện lợi cảm nhận được, Tính hữu ích cảm nhận được, và Giảm giá chớp nhoáng.
Thế hệ Z quan tâm tới những lợi ích họ nhận được khi sử dụng “Mua trước, trả sau”. Cụ thể, họ cảm thấy “Mua trước, trả sau” giúp họ dễ dàng và nhanh chóng thực hiện giao dịch mua sắm chỉ với các thao tác đơn giản mà không bị gánh nặng về mặt chi phí vì họ có thể trả góp theo các kỳ hạn không lãi suất. Điều này còn được củng cố thêm bởi giảm giá chớp nhoáng thường đi kèm với hình thức thanh toán này. Việc tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí này tăng mức độ hài lòng của thế hệ Z khi sử dụng “Mua trước, trả sau” và cho phép họ tăng hiệu suất các hoạt động tài chính của mình.
Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao trải nghiệm mua sắm cho người dùng, đặc biệt là thế hệ Z, khi sử dụng “Mua trước, trả sau”. Đối với nhà cung cấp dịch vụ “Mua trước, trả sau”, cần giản lược các bước thanh toán, tăng tốc độ giao dịch; nâng cao tính minh bạch trong quy trình đánh giá tín dụng; cung cấp hướng dẫn sử dụng dịch vụ chi tiết, dễ hiểu, dễ tiếp cận. Đối với doanh nghiệp bán hàng, cần hợp tác chặt chẽ với nhà cung cấp dịch vụ “Mua trước, trả sau” để cung cấp thông tin sản phẩm đầy đủ, chính xác; tích hợp các giải pháp thanh toán “Mua trước, trả sau" tiện lợi, nhanh chóng; cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm dựa trên hành vi và sở thích của khách hàng, tham gia các chương trình khuyến mãi chung với nhà cung cấp dịch vụ “Mua trước, trả sau" và tăng cường tiếp cận khách hàng qua các kênh truyền thông phổ biến với tệp khách hàng mà họ hướng tới.
Do tính mới mẻ của hình thức thanh toán này, khung pháp lý hiện hành chưa có quy định cụ thể và đầy đủ để quản lý, dẫn đến một số rủi ro tiềm ẩn cho cả người tiêu dùng, doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ cũng như cản trở sự phát triển bền vững của thị trường “Mua trước, trả sau". Vì vậy, Chính phủ cần ban hành luật hoặc quy định riêng về “Mua trước, trả sau" để xác định rõ ràng các quyền và nghĩa vụ của các bên liên quan; quy định về quy trình hoạt động của dịch vụ “Mua trước, trả sau" và thiết lập cơ chế giải quyết tranh chấp hiệu quả.
Tài liệu tham khảo:
1. Berry, L. L., Seiders, K., & Grewal, D. (2022, July). Understanding Service Convenience. Retrieved from Research Gate website: 10.1509/jmkg.66.3.1.18505
2. Cornelli, G., Gambacorta, L. and Pancotto, L. (2023). “Buy now, pay later: a cross-country analysis”. BIS Quarterly Review.
3. Davis, F.D. (1989). “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of Information Technology”. MIS Quarterly, 13(3), p. 319. doi:10.2307/249008.
4. Hair, J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M., Sarstedt, M., Danks, N.P., Ray, S. (2021). Evaluation of Reflective Measurement Models. In: Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R. Classroom Companion: Business. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7_4
5. Hardin, M. and Twengström, M. (2022). The influence of macroenvironmental factors on online shopping and the use of BNPL. [online] kth.diva-portal.org. Research Gate. Available at: https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-318255.
6. Hu, L.-t., and Bentler, P. M. (1998). Fit Indices in Covariance Structure Modeling: Sensitivity to Underparameterized Model Misspecification, Psychological Methods, 3(4): 424-453.
7. Karyadi, Z., Sulhaini, L. and Mulyono, H. (2023). The Influence of User-Generated Content, Conspicuous Consumption, and Flash Sales on Impulsive Buying Behavior E-Commerce with Pay Later as a Moderation Variable. International Journal of Innovative Science and Research Technology, [online] 8(2456-2165). Available at: https://ijisrt.com/assets/upload/files/IJISRT23DEC658.pdf.
8. Khuong, N.V. et al. (2022). “Factors affecting the intention to use financial technology among Vietnamese youth: Research in the time of covid-19 and beyond”. Economies, 10(3), p. 57. doi:10.3390/economies10030057.
9. Lamis, S. F., Handayani, P. W., & Fitriani, W. R. (2022). Impulse buying during flash sales in the online marketplace. Cogent Business & Management, 9(1). https://doi.org/10.1080/23311975.2022.2068402
10. Lupșa-Tătaru, D.A. et al. (2023). “Buy now pay later-a fad or a reality? A perspective on Electronic Commerce”. Economies, 11(8). doi:10.3390/economies11080218.
11. Marangunić, N. and Granić, A. (2014). “Technology acceptance model: A literature review from 1986 to 2013”. Universal Access in the Information Society, 14(1), pp. 81-95. doi:10.1007/s10209-014-0348-1.
12. Ringle, C.M., Wende, S. and Becker, J.M. (2015) SmartPLS 3. SmartPLS GmbH, Boenningstedt. Available at http://www.smartpls.com.
13. Tan, G.W.-H. et al. (2014). “NFC Mobile Credit Card: The next frontier of mobile payment?”. Telematics and Informatics, 31(2), pp. 292-307. doi:10.1016/j.tele.2013.06.002.
14. Trịnh, L. (2023). Ảnh Hưởng của nhận thức về rủi ro và lợi ích tới việc sử dụng các dịch vụ Fintech của giới trẻ trên địa bàn thành phố Hà Nội. Link truy cập: https://tapchinganhang.gov.vn/anh-huong-cua-nhan-thuc-ve-rui-ro-va-loi-ich-toi-viec-su-dung-cac-dich-vu-fintech-cua-gioi-tre-tren-.htm (Accessed: 19 March 2024).
Factors affecting the decisions of Gen Z consumers in Hanoi to “buy now, pay later”
Assoc.Prof. Ph.D Nguyen Thi Binh1
Tran Tuyet Anh1
Hoang Thi Minh Hanh1
Le Thanh Huyen1
Le Phuong Linh1
Ha Duc Viet1
1Foreign Trade University
Abstract
"Buy now, pay later" is a convenient payment method for consumers. This study explored the factors affecting the decisions of Gen Z consumers in Hanoi to “buy now, pay later”. The TAM and PLS-SEM models were used to analyze data collected from 260 youths. The study’s results showed that there are three factors influencing the “buy now, pay later” method, including flash sales, perceived convenience, and perceived usefulness. This study is expected to open new potential in customer engagement and clarify the legal challenges associated with this payment method.
Keywords: buy now pay later, flash sales, Gen Z, Hanoi, purchase intention, TAM, PLS-SEM.
