TÓM TẮT:
Đại dịch Covid-19 diễn biến phức tạp đã ảnh hưởng lớn đến cuộc sống hàng ngày và thói quen mua sắm của người dân Việt Nam. Từ mua sắm trực tiếp đến trực tuyến, người dân đang có sự thay đổi lớn về cách thức, địa điểm và đối tượng mua sắm trong mùa dịch Covid-19. Nghiên cứu hành vi mua sắm trực tuyến (MSTT) của người tiêu dùng với đối tượng là sinh viên Khoa Tài chính - Kế toán, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành nhằm đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định và hành vi MSTT trong bối cảnh đại dịch Covid-19 tại TP. Hồ Chí Minh.
Từ khóa: thanh toán không dùng tiền mặt, thanh toán trực tuyến, đại dịch Covid-19, mua sắm trực tuyến.
1. Đặt vấn đề
MSTT là một dạng thương mại điện tử cho phép khách hàng trực tiếp mua hàng hóa hoặc dịch vụ từ người bán qua internet sử dụng trình duyệt web. Các cửa hàng trực tuyến thường cho phép người mua sắm sử dụng các tính năng "tìm kiếm" để tìm các mô hình, thương hiệu hoặc mặt hàng cụ thể. Khách hàng trực tuyến phải có quyền truy cập vào internet và một phương thức thanh toán hợp lệ để hoàn tất giao dịch như thẻ tín dụng, thẻ ghi nợ.
Bài viết “Nghiên cứu hành vi MSTT của sinh viên Khoa Tài chính - Kế toán, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành trong bối cảnh đại dịch Covid-19” nhằm đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố thái độ chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi đến ý định MSTT trên các trang website và ứng dụng MSTT trong bối cảnh giãn cách xã hội gây ảnh hưởng nặng nề đến hành vi và mô hình mua sắm của sinh viên.
2. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập từ bảng câu hỏi khảo sát (khảo sát bằng công cụ Google Drive). Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20 qua các bước như sau:
- Sử dụng nghiên cứu định tính và định lượng nhằm khám phá, điều chỉnh và phát triển thang đo. Hình thức thảo luận tay đôi sẽ được sử dụng trong nghiên cứu định tính.
Kiểm định sơ bộ thang đo thông qua phân tích hệ số Cronbachs Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích hồi quy Logistic nhằm kiểm định mức độ tác động của các yếu tố thành phần. Tổng hợp kết quả nghiên cứu và đưa ra các kết luận.
Nếu mã hóa việc sinh viên có mua hàng là 1, và không MSTT là 0 thì xác suất sinh viên MSTT theo mô hình Logistic:
(1)
Gọi biểu thức: B0 + B1X1 = Z
Thì (1) trở thành như sau:
Vậy, xác suất để không xảy ra sự kiện:
Để thực hiện so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra (Y = 1) với xác suất sự kiện không xảy ra (Y = 0) thì tỷ lệ chênh lệch này được thể hiện trong công thức:
Lấy log cơ số e 2 vế và thực hiện biến đổi vế phải ta có kết quả:
(2)
Mà logeez = Z nên (2) trở thành
(*)
là dạng của mô hình hồi quy nhị thức. Mở rộng Pt (*) đối với nhiều biến độc lập, ta có:
3. Kết quả nghiên cứu
3.1. Yếu tố nhận thức lợi ích
Bảng 1. Kết quả của yếu tố nhận thức lợi ích
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Bảng 1 cho thấy, NTLI02 có giá trị trung bình lớn nhất là 3,85. Thực tế cho thấy khách hàng đã từng MSTT đều biết rất rõ những ưu đãi này. MSTT ngày càng có nhiều lợi ích, chẳng hạn như mua hàng đơn giản hơn, bạn có thể đánh giá sản phẩm qua những phản hồi của các khách hàng trước, nhận được những khuyến mãi, giảm giá, quà tặng vào dịp đặc biệt qua việc đăng ký khách hàng thân thiết, đăng ký thành viên, cập nhật thông tin các sản phẩm mới và nhiều lợi ích khác,… Khi bạn để lại phản hồi bạn sẽ được nhận tiền xu và giảm giá phần trăm cho lần mua kế tiếp. Do mức độ nghiêm trọng của dịch Covid-19 nên ngày càng nhiều người chuyển sang MSTT.
3.2. Yếu tố thiết kế Web
Bảng 2. Kết quả của yếu tố thiết kế Web
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Bảng 2 cho thấy TKW05 “Tôi MSTT khi trang web đáng tin cậy và thiết kế chuyên nghiệp có tác động tích cực đến hành vi MSTT của sinh viên” có giá trị trung bình cao nhất là 3,92. Điều này thể hiện người trả lời gần như đồng ý với nhận định trên. Việc thiết kế web chuyên nghiệp thể hiện qua diện mạo bên ngoài và chất lượng bên trong, cùng với đó là sự đáng tin cậy cho khách hàng yên tâm mua sắm. Điều không thể thiếu của website chuyên nghiệp là tính bảo mật cao đề phòng hacker tấn công, phá hoại. Khi website có lỗ hổng, tội phạm mạng dễ dàng xâm nhập, tấn công và khai thác dữ liệu khiến website bị nhiễm độc gây nguy hiểm không chỉ cho chủ sở hữu website mà cho cả những khách truy cập.
3.3. Yếu tố sở thích mua sắm
Bảng 3. Kết quả yếu tố sở thích mua sắm
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Bảng 3 cho thấy, STMS04 “MSTT đáp ứng được sở thích” có giá trị trung bình cao nhất là 3,73. Việc MSTT có thể giúp thỏa mãn nhu cầu sở thích cá nhân như: tự lựa chọn món đồ mà mình thích hoặc cần, khiến bản thân cảm thấy vui vẻ khi mua được món đồ đó. Chính vì lí do trên, việc mua sắm thỏa mãn nhu cầu sở thích của bản thân là yếu tố quan trọng vì đó là trạng thái mà người dùng có được ngay lúc họ tự thỏa mãn mình khi họ chuẩn bị thực hiện hành vi mua hàng.
3.4. Yếu tố tâm lý
Bảng 4. Kết quả của yếu tố tâm lý
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Theo kết quả tại Bảng 4, YTTL02 “Quyết định mua hàng phụ thuộc vào những nhận xét trên trang web bán hàng” có tỉ lệ trung bình cao là 3,69. Điều này cho thấy, người trả lời khá đồng ý với nhận định trên. Thông thường khi MSTT, người tiêu dùng sẽ xem xét đến những lời bình luận của những người mua trước hay đánh giá mặt hàng muốn mua. Đây là yếu tố mà rất nhiều cửa hàng hiểu và có thể họ sẽ nhờ những người khác đánh giá tốt cho họ để thu hút khách hàng mua sản phẩm của họ. Điều này rất khó để biết được đánh giá nào đáng để tin tưởng và đưa ra quyết định mua hàng. Vậy nên, để đưa ra quyết định mua hàng, bên cửa hàng cần trung thực và cung cấp đầy đủ những thông tin về mặt hàng mình bán. Bên cạnh đó, khách hàng cần phải tỉnh táo khi xem những lời bình luận trên trang chủ cửa hàng và đưa ra quyết định chính xác để không phải mua nhầm đồ kém chất lượng.
3.5. Yếu tố cảm nhận rủi ro
Bảng 5. Kết quả của yếu tố cảm nhận rủi ro
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Kết quả tại Bảng 5 cho biết CNRR03 "Khi MSTT tôi có thể nhận hàng không đạt chất lượng" có giá trị trung bình cao nhất là 3,78. Thực tế, trong thời gian dịch bệnh diễn biến phức tạp, nhu cầu MSTT ngày càng tăng cao. Việc MSTT giúp khách hàng tiết kiệm rất nhiều thời gian mua sắm và di chuyển, sự tiện lợi và đa dạng của nó cũng giúp ích cho việc mua sắm được dễ dàng hơn. Nhưng MSTT vẫn tồn tại nhiều rủi ro khác nhau, qua đánh giá cho thấy, người mua hàng rất quan tâm đến chất lượng của sản phẩm. Việc sản phẩm kém chất lượng làm cho những người mua hàng cảm thấy không hài lòng do sự không tương xứng giữa chất lượng và số tiền họ đã bỏ ra, kèm theo đó, việc sử dụng các sản phẩm chất lượng kém tiềm ẩn các loại bệnh tổn hại trực tiếp tới sức khỏe của người tiêu dùng.
3.6. Phân tích nhân tố khám phá và Cronbach's Alpha
Bảng 6. Kết quả phân tích nhân tố khám phá
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Bảng 6 cho thấy, sau khi chạy phân tích nhân tố 9 lần từ 24 biến quan sát ban đầu bị loại bỏ bớt, còn lại 17 biến quan sát ban đầu thì phép phân tích đã rút gọn còn lại 3 nhân tố với hệ số Eigenvalue = 1,087 > 1 và mức độ giải thích 69,484 > 50%.
Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là KMO > 0,5 (Garson,2003) và Bartletts có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích giữa các biến là thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau. KMO = 0,908 > 0,5, như vậy kết quả dữ liệu dùng phân tích là thích hợp và Sig. = 0.000 < 0,05 (lúc này bác bỏ H0) đạt yêu cầu chung về kiểm định EFA và các biến quan sát có mối tương quan với tổng thể.
3.6.1. Cronbach's Alpha
Hình 1: Kết quả Cronbach's Alpha và số lượng biến trong nhân tố
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Từ 5 nhân tố ban đầu, qua phân tích EFA đã rút gọn xuống còn 3 nhân tố. Qua kiểm định Cronbach's Alpha cho thấy, tất cả hệ số Cronbachs Alpha > 0,7 nên thang đo đạt yêu cầu. Tất cả các biến điều có hệ số tương quan với biến tổng > 0,3 nên không có biến nào bị loại.
3.6.2. Hồi quy xác suất nhị thức
Bảng 7. Đánh giá độ chính xác của mô hình
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Ta có -2LL rất cao, như vậy thể hiện mức độ phù hợp của mô hình rất tốt với mô hình tổng thể.
Trong 98 trường hợp sinh viên MSTT, mô hình đã dự báo đúng 96 trường hợp, tương ứng với độ chính xác 98%. Trong 27 trường hợp sinh viên không MSTT, mô hình đã dự đoán đúng 10 trường hợp, chiếm tỉ lệ 37%. Từ đó, ta tính được tỉ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 84,8%.
Bảng 8. Hệ số hồi quy mô hình hồi quy nhị thức Logistic
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu
Với mức độ tin cậy 90% hay sai số cho phép là 10% thì mô hình hồi quy là:
4. Kết luận
Vậy xác suất để sinh viên Khoa Tài chính - Kế toán, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành MSTT là với mức độ chính xác 84,8%, cụ thể:
Thứ nhất, nhân tố Sở thích mua sắm có tác động nhiều nhất đến xác suất mua hàng của sinh viên Khoa Tài chính - Kế toán, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành với giá trị B = 1,3 và Exp(B) = 3,68, có thể kết luận, người có sở thích mua sắm sẽ có nhiều khả năng MSTT.
Thứ hai, New_brand (danh mục hàng hóa mới) là câu hỏi dạng có hoặc không với nội dung “Trong đại dịch do các yếu tố tác động, thời gian dài ở nhà Anh/chị có tìm hiểu thêm các lĩnh vực/danh mục sản phẩm nào mới không?”. Với giá trị B = 1,05 và Exp(B) = 2,85, người tìm hiểu thêm danh mục sản phẩm trong giai đoạn giãn cách sẽ có nhiều khả năng MSTT hơn người không mua tìm hiểu.
Thứ ba, nhân tố phương thức thanh toán, đây là một biến thứ bậc với giá trị 1 là “ thanh toán bằng tiền mặt” ; 2 là “thanh toán bằng các loại thẻ của ngân hàng” và giá trị 3 “ thanh toán bằng ví điện tử”. Với hệ số hồi quy là B = 1,003 và Exp(B) = 2,73, có thể kết luận việc sinh viên có ví điện tử thì có xác suất MSTT nhiều hơn 2 loại còn lại. Tuy nhiên, số lượng người chọn phương thức thanh toán loại 1 chiếm đa số trong mẫu khảo sát.
Thứ tư, nhân tố thời gian mua sắm với giá trị B = 0,57 và Exp(B) = 1,78 cho thấy, sinh viên có thời gian tham quan trên trang mua sắm càng nhiều, càng có nhiều khả năng sẽ MSTT.
Thứ năm, nhân tố cảm nhận rủi ro với giá trị B = -0,96 và Exp(B) = 0,38, có thể kết luận mức độ e ngại của sinh viên về rủi ro càng nhiều thì càng có ít khả năng sẽ MSTT. Nhân tố cảm nhận rủi ro bao gồm:
- Tôi cảm thấy khó đánh giá chất lượng sản phẩm khi MSTT.
- Tôi có thể không nhận được hàng khi MSTT.
- Các thông tin cá nhân của khách hàng (số điện thoại, địa chỉ,...) dễ bị lộ khi mua hàng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
- Trần Thị Thanh Huyền (2021). Các nhân tố tác động đến hành vi sử dụng FINTECH tại Việt Nam. Tạp chí Công Thương, 17, 291-295.
- Cham, Tat Huei, Suet Cheng Low, Lim Seong, Aye Khin, and Raymond Ling. (2018). Preliminary Study on Consumer Attitude towards FinTech Products and Services in Malaysia. International Journal of Engineering and Technology, 7, 166-169.
- Darmansyah, Bayu Fianto, Achsania Hendratmi, and Primandanu Aziz. (2020). Factors Determining Behavioral Intentions to Use Islamic Financial Technology: Three Competing Models. Journal of Islamic Marketing, 12(4), 794-812.
- Hamzah, Hanizah and Hasrina Mustafa. (2018). Exploring Consumer Boycott Intelligence towards IsraelRelated Companies in Malaysia: An Integration of the Theory of Planned Behaviour with Transtheoretical Stages of Change. Journal of Islamic Marketing, 10(1), 208-226.
A STUDY ON ONLINE SHOPPING BEHAVIOR:
CASE STUDY OF STUDENTS STUDYING AT THE FACULTY
OF FINANCE AND ACCOUNTING, NGUYEN TAT THANH
UNIVERSITY DURING THE COVID-19 PANDEMIC
• Ph.D TRINH XUAN HOANG
Faculty of Finance - Accounting, Nguyen Tat Thanh University
ABSTRACT:
The completed developments of Covid-19 pandemic have significantly impacted the daily life and shopping habits of Vietnamese people. People have shifted from offline to online shopping and this trend causes big changes in shopping behavior during the Covid-19 pandemic. This study investigates the online shopping behavior of students studying at the Faculty of Finance and Accounting, Nguyen Tat Thanh University to assess the factors affecting the online shopping intention and behavior in the context of Covid-19 outbreak in Ho Chi Minh City.
Keywords: cashless payment, online payment, the Covid-19 pandemic, online shopping.
