Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Ảnh hưởng của trải nghiệm người tiêu dùng khi sử dụng ứng dụng thực tế tăng cường trong mua sắm trực tuyến dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Ở chương 4, tác giả đã tiến hành tổng hợp các kết quả nghiên cứu dựa trên các phương pháp nghiên cứu đã nêu ở chương 3. Dữ liệu nghiên cứu được tổng hợp từ Excel và xử lý bằng phần mềm SPSS và Smart PLS. Các bước xử lý dữ liệu cụ thể gồm làm sạch dữ liệu, thống kê mô tả, đánh giá mô hình đo lường thang đo cũng như đánh giá mô hình cấu trúc. Các kết quả sẽ được phân tích chi tiết và so sánh cụ thể với các nghiên cứu trước nhằm nhấn mạnh ý nghĩa về mặt lý thuyết cũng như học thuật của nghiên cứu. Thêm vào đó, các kết quả thu được ở chương này cũng là tiền đề quan trọng để tác giả đúc kết và đề xuất các hàm ý quản trị phù hợp sẽ được trình bày cụ thể ở chương 5.

4.1. Kết quả nghiên cứu định tính

4.1.1. Kết quả phỏng vấn chuyên gia và xây dựng thang đo

Sau khi tham vấn chuyên gia theo danh sách ở Phụ lục 2 và thực hiện các điều chỉnh theo góp ý, tác giả đã tổng hợp thành mô hình nghiên cứu chính thức phù hợp với trải nghiệm mua sắm trực tuyến có ứng dụng AR của người tiêu dùng trong thương mại trực tiếp ứng dụng tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả khảo sát sơ bộ cho thấy các yếu tố liên quan đến sự đổi mới khi sử dụng ứng dụng thực tế tăng cường cũng như trải nghiệm của người tiêu dùng bao gồm niềm tin về độ phù hợp, giá trị sử dụng, mức độ nhập tâm và giá trị xã hội có ảnh hưởng đến ý định tiếp tục mua sắm của người tiêu dùng thông qua các yếu tố mang đến cảm nhận hữu ích cá nhân, cụ thể là các giá trị tích cực giúp khách hàng thấy hài lòng.

Bên cạnh các yếu tố liên quan đến trải nghiệm người tiêu dùng, yếu tố đổi mới sáng tạo được các chuyên gia đánh giá là có tác động tích cực đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng trong bối cảnh người tiêu dùng nhạy bén với công nghệ mới và các chiến lược kích thích người dùng sử dụng và trung thành với các nhãn hiệu trực tuyến đang ngày một được chú trọng và gia tăng. Tác động này chủ yếu diễn ra gián tiếp thông qua trải nghiệm của người tiêu dùng, trong đó niềm tin về độ phù hợp, giá trị sử dụng, mức độ nhập tâm và giá trị xã hội được xem là biến trung gian trong mô hình nghiên cứu. Các mối quan hệ giữa các biến được tổng hợp và trình bày chi tiết thông qua kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha và Hệ số tải ở các mục tiếp theo.

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu định tính sơ bộ cho thấy những trải nghiệm hài lòng trong quá khứ của người tiêu dùng không chỉ đóng vai trò là các biến trung gian trong mối quan hệ giữa yếu tố đổi mới sáng tạo và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng AR của người tiêu dùng mà còn có mối quan hệ tác động qua lại lẫn nhau, góp phần hình thành trải nghiệm mua sắm tích cực trong môi trường phân phối bán lẻ trực tuyến có tích hợp công nghệ thực tế tăng cường. Giải thích một cách chi tiết hơn là khi người tiêu dùng có niềm tin vào sự phù hợp mà ứng dụng hỗ trợ trong quá trình mua sắm cũng như tập trung hoàn toàn vào không gian tương tác ảo do AR xây dựng từ đó nhận thấy ứng dụng hữu ích cho quá trình tìm kiếm và trải nghiệm sản phẩm cũng như cải thiện hình ảnh của mình trong mắt người xung quanh, họ có xu hướng sẽ tiếp tục sử dụng AR ở lần mua sắm tiếp theo.

4.1.2. Kết quả kiểm tra và hiệu chỉnh thang đo Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Nhằm kiểm tra độ tin cậy, tính hội tụ cũng như xác nhận tính ổn định của thang đo, tác giả tiến hành khảo sát sơ bộ với thang đo đề xuất từ kết quả phỏng vấn chuyên gia và họp nhóm. Tổng cộng 130 bảng câu hỏi khảo sát định lượng sơ bộ đã được phát ra, trong đó 101 bảng được thu hồi. Trải quá trình sàng lọc và làm sạch dữ liệu, 100 bảng câu hỏi hợp lệ được sử dụng trong phân tích nghiên cứu.

Kết quả từ bảng 4.1 cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều đạt giá trị lớn hơn 0,7, cụ thể là dao động từ 0,770 (FIC3) đến 0,842 (CUI), cho thấy các thang đo có độ tin cậy ở mức độ chấp nhận từ được đến cao. Các số liệu này đã chứng minh thang đo bước đầu đạt được độ tin cậy cần thiết để tiến hành khảo sát chính thức.

Đối với hệ số tải ngoài (Outer loadings), các biến quan sát ở bước phân tích CA ở 100 mẫu đầu tiên này vẫn chưa được kiểm định cụ thể. Bên cạnh đó, hệ số Composite Reliability (CR) của các thang đo ở bước này cũng chưa được tác giả thực hiện đưa vào phần mềm kiểm tra cụ thể, do vậy chưa thể khẳng định hoàn toàn độ tin cậy tổng hợp của mô hình đo lường. tuy nhiên dựa vào kết quả phân tích Cronbach’s Alpha ở bước đầu cho thấy các thang đo đáp ứng đầy đủ yêu cầu về giá trị hội tụ.cho thấy mỗi biến quan sát đều có mức độ đóng góp tốt vào biến tiềm ẩn tương ứng và không có biến nào bị loại bỏ khỏi mô hình.

Đến đây có thể kết luận rằng mô hình đo lường của nghiên cứu đáp ứng các tiêu chí đánh giá về độ tin cậy và sẵn sàng đề xuất thang đo có độ tin cậy cao có thể tiến hành khảo sát chính thức. Trên cơ sở này, thang đo đạt đủ điều kiện để thực hiện khảo sát và thu thập dữ liệu để tiến hành phân tích và kiểm định mô hình ở các bước tiếp theo.

Bảng 4.1: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo sơ bộ

4.2. Kết quả thu thập dữ liệu từ thang đo chính thức Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

4.2.1. Thống kê mô tả

Sau quá trình làm sạch dữ liệu, số lượng mẫu khảo sát đạt yêu cầu phân tích dữ liệu là 323 dữ liệu. Số liệu được tác giả phân tích thông qua phần mềm SPSS 20.0. Kết quả phân tích về mặt nhân khẩu học được ghi nhận như bảng 4.2.

Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến định tính

Về giới tính: Nữ chiếm 52,63% tỷ lệ với số lượng 170, nam chiếm tỷ lệ ít hơn với tổng số lượng là 153 chiếm 47,37%.

Về độ tuổi: Đa số là những người trẻ thuộc khoảng 20 – 30 tuổi chiếm 58,21% với số lượng 189 người, tiếp đến những người trong khoảng 31 – 40 tuổi cũng chiếm kha khá với số lượng 82 người và tỷ lệ 25,39%. Những người dưới 20 tuổi chiếm phần ít hơn với tỷ lệ 10,53% và số lượng 34 người. Khung 41 – 50 tuổi thu về 13 phiếu khảo sát với tỷ lệ 4,02% và cuối cùng trên 50 tuổi chiếm tỷ lệ ít nhất 1,55% với 5 người.

Về trình độ học vấn: những người đạt trình độ Đại học chiếm tỷ lệ lớn nhất 66,87% với số lượng 216 người. Những người thuộc trình độ Sau Đại học gồm 46 người chiếm tỷ lệ 14,29%. Tiếp theo những người thuộc trình độ Cao đẳng xếp thứ ba với tỷ lệ 12,7% số lượng 41 người. Phần ít nhất là những người thuộc trình độ phổ thông với 20 người tỷ lệ là 6,19%.

Về vị trí nghề nghiệp: Phần lớn là nhân viên với tỷ lệ 64,40% với tổng cộng 208 người. Những người thuộc quản lý các cấp chiếm tỷ lệ 16,41% với số lượng thứ nhì 53 người. Học sinh/sinh viên có 46 người tham gia khảo sát đạt tỷ lệ 14,24%. Chủ doanh nghiệp thu về 11 phiếu khảo sát với tỷ lệ 3,41%. Bên cạnh đó có hai trường hợp là Freelancer (Người làm việc tự do) chiếm 1,24% với số lượng 4 người và giáo viên có 1 người tham gia khảo sát với 0,31%.

Về thu nhập: Đa số là từ 5 triệu tới dưới 10 triệu VND có 158 người chiếm 48,92%, từ 10 triệu đến dưới 20 triệu VND có 93 người chiếm 28,79%, số lượng người có thu nhập dưới 5 triệu VND có 51 người chiếm 15,79% và trên 20 triệu VND có 21 người chiếm 6,5%. Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Về sàn thương mại điện tử thường dùng: Những người sử dụng đồng thời cả hai sàn thương mại điện tử Shopee và Tiktok Shop lại chiếm phần nhiều nhất với số lượng 112 người, chiếm 34,7%, tiếp đó là những người sử dụng cả hai sàn thương mại Lazada và Shopee chiếm 22,3% với số lượng 72 người. Những người chỉ sử dụng 1 sàn thương mại điện tử duy nhất là Shopee cũng chiếm phần đông với số lượng 67 người đạt tỷ lệ 20,7%. Nhóm người sử dụng ba sàn thương mại điện tử Lazada, Shopee, Tiktok Shop là 55 người chiếm 17%. trong khi số lượng người chỉ sử dụng mỗi Lazada lại chiếm ít hơn hẳn với số lượng 3 người tỷ lệ 9%. Số lượng chỉ sử dụng mỗi sàn Tiktok Shop tương đồng với số lượng sử dụng hai sàn Shopee và Tiki là 4 người đạt tỷ lệ 1,2%. Nhóm sử dụng cả ba sàn Lazada, Shopee, Tiki và Shopee, Tiktok Shop, Tiki là 2 người chiếm 0,6 % và cuối cùng chỉ có 1 người sử dụng cả bốn sàn Lazada, Shopee, Sendo, Tiki với tỷ lệ 0,3%.

Về chi tiêu mua sắm qua ứng dụng AR: Từ 1 triệu đồng/tháng đến 5 triệu đồng/tháng chiếm phần lớn nhất với tỷ lệ 63,47% có 205 người, tiếp đến là những người chi tiêu dưới 1 triệu đồng/tháng với tỷ lệ 21,05% có 68 người. Thứ ba là những người chi tiêu từ 5 triệu đồng/tháng đến 10 triệu/tháng có 41 người chiếm 12,69%. Cuối cùng là những người chi tiêu hơn 10 triệu đồng/tháng có 9 người tỷ lệ 2,79%.

4.2.2. Kết quả đánh giá mô hình đo lường

Đánh giá mô hình đo lường được xem là giai đoạn đầu trước khi kiểm định đánh giá mô hình cấu trúc. Ở giai đoạn này tác giả sẽ thực hiện đánh giá độ tin cậy, đánh giá độ hội tụ và đánh giá tính phân biệt nhằm kiểm tra xem các biến trong mô hình có đủ điều kiện để tiếp tục thực hiện phân tích cấu trúc ở bước tiếp theo hay không.

4.2.2.1 Đánh giá độ tin cậy

Nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu này tiến hành xem xét ba chỉ số gồm hệ số tải (Outer loadings), Hệ số Cronbach’s Alpha (CA) và độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability – CR). Kết quả sau khi phân tích sẽ bao gồm biến quan sát, hệ số tải, hệ số CA và CR. Kết quả phân tích này được tổng hợp vào bảng 4.3 gồm tất cả các yếu tố liên quan trong mô hình. Bảng trình bày kết quả đánh giá độ tin cậy sẽ được chia làm sáu cột gồm cột biến tiềm ẩn, biến quan sát trình bày các mã hóa các biến, cột hệ số tải ngoài được tổng hợp, cột độ tin cậy trình bày giá trị độ tin cậy, cột độ tin cậy tổng hợp trình bày kết quả độ tin cậy tổng hợp, cột phương sai trích trung bình trình bày giá trị của phương sai trích trung bình của biến tiềm ẩn dựa trên kết quả phân tích trên phần mềm Smart PLS. Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Tuy về mặt lý thuyết đã chỉ ra các chỉ số có liên kết với nhau song về tính nhất quán nội bộ của thang đo lại phản ánh thông qua độ tin cậy. Kết quả chi tiết được trình bày trong bảng 4.2 bên dưới bao gồm hệ số tải ngoài và hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Hair cùng cộng sự (2022), hệ số tải ngoài của chỉ số cần vượt quá 0,70 để chứng minh sự đóng góp đáng kể vào các cấu trúc tương ứng. Kết quả ban đầu cho thấy hệ số tải ngoài dao động từ 0,695 (FIC2) đến 0,808. Sau khi loại bỏ chỉ số FIC2, tất cả các mục còn lại đều đạt ngưỡng khuyến nghị.

Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả phân tích của các biến trong mô hình

4.2.2.2 Đánh giá độ hội tụ

Nhằm kiểm tra và xác định mức độ mà các biến quan sát có mối tương quan cùng chiều cũng như cùng phản ánh một nhận định tiềm ẩn trong mô hình nghiên cứu tác giả sẽ thực hiện đánh giá độ hội tụ. Theo Hair và cộng sự (2022) giá trị phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted – AVE) được xem xét như một thước đo phản ánh giá trị trung bình phương sai mà qua đó nó được giải thích bởi toàn bộ tập hợp biến quan sát, từ đó hình thành cơ sở đánh giá tính hội tụ của các biến quan sát thuộc cùng một biến tiềm ẩn. Cũng theo nghiên cứu của tác giả này, khi chỉ số AVE của thang đo lớn hơn 0,5, thang đo được xem là đảm bảo giá trị hội tụ, cho thấy khái niệm tiềm ẩn có khả năng giải thích phần lớn phương sai của các biến quan sát.

Từ dữ liệu đã phân tích và được trình bày chi tiết ở bảng 4.3 tác giả đã tổng hợp kết quả chỉ số AVE của các thang đo. Kết quả phân tích cho thấy tất cả các thang đo đều có giá trị AVE lớn hơn 0,5, trong đó giá trị AVE thấp nhất thuộc về thang đo mức độ nhập tâm (AVE = 0,537) và giá trị AVE cao nhất thuộc về thang niềm tin về độ phù hợp (AVE = 0,599). Như vậy, có thể kết luận rằng các thang đo trong nghiên cứu đều đạt được giá trị hội tụ theo tiêu chuẩn đề xuất.

4.2.2.3 Đánh giá độ phân biệt Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Nhằm xác định mức độ mà mỗi thang đo khác biệt với các thang đo còn lại trong mô hình nghiên cứu tác giả thực đánh giá độ phân biệt để qua đó đảm bảo rằng mỗi thang đo phản ánh một khái niệm tiềm ẩn riêng biệt. Theo kết quả nghiên cứu của Fornell và Larcker (1981), giá trị phân biệt của thang đo được xem là đạt yêu cầu khi căn bậc hai của chỉ số phương sai trích trung bình (AVE) của mỗi biến tiềm ẩn lớn hơn các hệ số tương quan giữa biến đó với các biến tiềm ẩn khác trong mô hình.

Tính phân biệt theo tiếp cận truyền thống được xem xét thực hiện theo nghiên cứu sử dụng ma trận Fornell–Larcker. Kết quả được trình bày tại Bảng 4.4, cho thấy giá trị căn bậc hai của AVE của từng biến tiềm ẩn đều lớn hơn các hệ số tương quan tương ứng với các biến tiềm ẩn còn lại. Điều này chứng tỏ rằng các thang đo trong mô hình nghiên cứu đảm bảo được tính phân biệt, phù hợp để tiếp tục sử dụng trong các phân tích tiếp theo.

Bảng 4.4: Tổng hợp kết quả độ phân biệt chính thức theo Fornel – Larcker

Ngoài tiêu chí Fornell–Larcker, chỉ số giá trị phân biệt của thang đo được kiểm tra bằng tiêu chí Heterotrait-Monotrait Ratio – HTMT. Việc thực hiện đánh giá tính phân biệt mục đích nhằm xác định mức độ mà mỗi thang đo khác biệt với các thang đo còn lại trong mô hình nghiên cứu, qua đó đảm bảo rằng mỗi thang đo phản ánh một khái niệm tiềm ẩn riêng biệt. Trong nghiên cứu này, hệ số HTMT được coi là đạt nếu HTMT ≤ 0,85. Theo Hair cùng cộng sự (2022) có thể sử dụng quy trình bootstrapping để kiểm tra giá trị HTMT có thấp hơn một hay không (còn được gọi là suy luận HTMT). Còn theo Fornell và Larcker (1981), giá trị phân biệt của thang đo được xem là đạt yêu cầu khi căn bậc hai của chỉ số phương sai trích trung bình (AVE) của mỗi biến tiềm ẩn lớn hơn các hệ số tương quan giữa biến đó với các biến tiềm ẩn khác trong mô hình.

Nhận thấy chỉ số HTMT ngày càng được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng để đánh giá độ phân biệt giữa các biến tiềm ẩn trong mô hình (Hair và cộng sự, 2022), tác giả thực hiện đưa dữ liệu và tổng hợp các giá trị chỉ số HTMT trong bảng 4.5. Số liệu bảng 4.5 cho thấy, các chỉ số HTMT của tất cả các cặp biến nghiên cứu của biến tiềm ẩn đều đạt dưới ngưỡng 0,85. Chiếu theo nhận định trong nghiên cứu của Kline (2016), một cặp biến tiềm ẩn được xem là đạt giá trị phân biệt khi chỉ số HTMT nhỏ hơn 0,85. Do đó, có thể kết luận rằng các thang đo trong nghiên cứu đều đảm bảo giá trị phân biệt theo tiêu chí HTMT.

Bảng 4.5: Đánh giá giá trị phân biệt dựa trên tiêu chí HTMT

4.2.3. Kết quả đánh giá mô hình cấu trúc Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Sau khi hoàn thành giai đoạn đánh giá mô hình đo lường, tác giả bước sang giai đoạn tiếp theo là kiểm định đánh giá mô hình cấu trúc. Ở giai đoạn này tác giả sẽ thực hiện kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, từ đó kiểm tra mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nhằm kiểm định các giả thuyết cũng như kiểm tra về mức độ giải thích của biến độc lập cũng như hệ số tác động thông qua phần mềm PLS-SEM.

4.2.3.1 Đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến

Chỉ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu. Đây là phương pháp được áp dụng phổ biến trong các nghiên cứu sử dụng PLS-SEM. Theo Hair và cộng sự (2022) nếu giá trị VIF của các biến trong mô hình nhỏ hơn 3) sẽ đảm bảo không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Qua quá trình phân tích dữ liệu các giá trị VIF của các mối quan hệ giữa các biến trong mô hình được tác giả tổng hợp và trình bày chi tiết tại Bảng 4.6.

Bảng 4.6: Kết quả phân tích đa cộng tuyến

Kết quả cho thấy giá trị VIF thấp nhất đạt 1 và cao nhất đạt 1,706. Khoảng này đều nằm dưới ngưỡng 3 theo khuyến nghị của Hair cùng cộng sự (2022). Do đó, có thể kết luận rằng mô hình nghiên cứu không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, đáp ứng điều kiện cần thiết để tiếp tục phân tích và kiểm định các mối quan hệ trong mô hình cấu trúc, chi tiết về kết quả có thể xem tại bảng 4.4:

Dựa vào kết quả xử lý trong Bảng 4.4, hệ số VIF của Mức độ nhập tâm (IMM), Niềm tin về độ phù hợp (FIC), Giá trị sử dụng (PEU), Đổi mới sáng tạo (INN), Giá trị xã hội (SOV) và Ý định tiếp tục sử dụng AR (CUI) đều nhỏ hơn 3, không vượt quá ngưỡng cho phép. Như vậy, mô hình nghiên cứu hiện tại không có vấn đề về hiện tượng đa cộng tuyến.

4.2.3.2. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Dựa trên kết quả đánh giá mô hình đo lường được thực hiện và trình bày ở mục 4.2.2, cụ thể gồm ba mục là đánh giá độ tin cậy, đánh giá độ hội tụ và đánh giá độ phân biệt tác giả có thể khẳng định rằng mô hình nghiên cứu đáp ứng đầy đủ các yêu cầu cần thiết để tiếp tục thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Việc kiểm định này tác giả sẽ thực hiện trên phần mềm Smart PLS 3.0. Ở giai đoạn kiểm định này tác giả để nghiên cứu tiến hành phân tích bootstrapping với 5.000 mẫu lặp nhằm kiểm tra mức độ và ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ trong mô hình cấu trúc.

Sau khi đưa dữ liệu vào phân tích với điều kiện nêu trên kết quả thu được cho thấy phần lớn các hệ số tác động (β) trong mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, phản ánh sự tồn tại của các mối quan hệ nhân quả theo giả thuyết nghiên cứu đề xuất. Thêm vào đó, bên cạnh kết quả về hệ số β thì các kết quả về giá trị p-value của nghiên cứu đều nhỏ hơn 0,05, nên tất cả các giả thuyết trong mô hình đều được chấp nhận.

Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được tổng hợp và trình bày chi tiết tại Bảng 4.5. Trong đó, cột “Giả thuyết” và “Mối quan hệ” thể hiện toàn bộ các giả thuyết được xây dựng trong mô hình nghiên cứu, được mã hóa từ H1 đến H11, kèm theo các mối quan hệ tương ứng giữa các biến tiềm ẩn. Cột hệ số tác động (β) phản ánh mức độ và chiều hướng tác động của từng mối quan hệ. Cột độ lệch chuẩn thể hiện mức độ biến thiên của các ước lượng, trong khi cột giá trị thống kê t phản ánh kết quả kiểm định Student cho từng giả thuyết. Cuối cùng, cột giá trị p-value cho biết mức ý nghĩa thống kê của từng mối quan hệ, là căn cứ để đánh giá việc chấp nhận hay bác bỏ các giả thuyết nghiên cứu.

Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết có giá trị ρ < 0,05 được chấp nhận, trong khi các giả thuyết có ρ ≥ 0,05 bị bác bỏ. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy sự ảnh hưởng yếu tố đổi mới sáng tạo (INN) đến các yếu tố niềm tin về độ phù hợp (FIC), giá trị sử dụng (PEU), mức độ nhập tâm (IMM), giá trị xã hội (SOV) cũng như sự ảnh hưởng của bốn yếu tố này đến ý định tiếp tục sử dụng (CUI). Bên cạnh đó kết quả thu được từ bảng 4.7 còn thể hiện sự ảnh hưởng của FIC và IMM đến PEU. Cụ thể mối quan hệ giữa các yếu tố này được thể hiện theo Bảng 4.7 và Hình 4.2

Hình 4.1: Kết quả kiểm định mô hình bằng PLS-SEM Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Giả thuyết H1: Đổi mới sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến niềm tin về độ phù hợp (INN → FIC). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa đổi mới sáng tạo (INN) và niềm tin về độ phù hợp (FIC) có hệ số β = 0,528. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H1 được chấp nhận. Như vậy, đổi mới sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến niềm tin về độ phù hợp.

Giả thuyết H2: Đổi mới sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến giá trị sử dụng (INN → PEU). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa đổi mới sáng tạo (INN) và giá trị sử dụng (PEU) có hệ số β = 0,371. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H2 được chấp nhận. Như vậy, đổi mới sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến giá trị sử dụng.

Giả thuyết H3: Đổi mới sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến mức độ nhập tâm (INN → IMM). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa đổi mới sáng tạo (INN) và mức độ nhập tâm (IMM) có hệ số β = 0,579. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H3 được chấp nhận. Như vậy, đổi mới sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến mức độ nhập tâm.

Giả thuyết H4: Đổi mới sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến giá trị xã hội (INN → SOV). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa đổi mới sáng tạo (INN) và giá trị xã hội (SOV) có hệ số β = 0,304. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H4 được chấp nhận. Như vậy, đổi mới sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến giá trị xã hội.

Giả thuyết H5: Niềm tin về độ phù hợp có ảnh hưởng tích cực đến giá trị sử dụng (FIC → PEU). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa niềm tin về độ phù hợp (FIC) và giá trị sử dụng (PEU) có hệ số β = 0,179. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H5 được chấp nhận. Như vậy, niềm tin về độ phù hợp có ảnh hưởng tích cực đến giá trị sử dụng. Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Giả thuyết H6: Mức độ nhập tâm có ảnh hưởng tích cực đến giá trị sử dụng (IMM→ PEU). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa mức độ nhập tâm (IMM) và giá trị sử dụng (PEU) có hệ số β = 0,234. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H6 được chấp nhận. Như vậy, mức độ nhập tâm có ảnh hưởng tích cực đến giá trị sử dụng.

Giả thuyết H7: Mức độ nhập tâm có ảnh hưởng tích cực đến giá trị xã hội (IMM → SOV). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa mức độ nhập tâm (IMM) và giá trị xã hội (SOV) có hệ số β = 0,290. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,001 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H7 được chấp nhận. Như vậy, mức độ nhập tâm có ảnh hưởng tích cực đến giá trị xã hội.

Giả thuyết H8: Niềm tin về độ phù hợp có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng (FIC → CUI). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa niềm tin về độ phù hợp (FIC) và ý định tiếp tục sử dụng (CUI) có hệ số β = 0,189. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H8 được chấp nhận. Như vậy, niềm tin về độ phù hợp có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng.

Giả thuyết H9: Giá trị sử dụng có ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng (PEU → CUI). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa giá trị sử dụng (PEU) và giá trị sử dụng (CUI) có hệ số β = 0,115. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,011 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H9 được chấp nhận. Như vậy, giá trị sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng.

Giả thuyết H10: Mức độ nhập tâm có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng (IMM → CUI). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa mức độ nhập tâm (IMM) và ý định tiếp tục sử dụng (CUI) có hệ số β = 0,292. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H10 được chấp nhận. Như vậy, mức độ nhập tâm có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng.

Giả thuyết H11: Giá trị xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng (SOV → CUI). Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa giá trị xã hội (SOV) và ý định tiếp tục sử dụng (CUI) có hệ số β = 0,365. Với mức kiểm định giá trị ρ = 0,000 (< 0,05) đạt ý nghĩa thống kê. Do đó, giả thuyết H11 được chấp nhận. Như vậy, giá trị xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng

4.2.3.3 Đánh giá mức độ giải thích của biến độc lập Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Để đánh giá mức độ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến tiềm ẩn trong từng cấu trúc nội sinh, nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² theo đề xuất của Shmueli và cộng sự (2019). Hệ số R² hiệu chỉnh cũng tương tự với R² điều phản ánh mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình. Giá trị R² nằm trong khoảng từ 0 đến 1, trong đó giá trị càng cao cho thấy khả năng giải thích của mô hình đối với biến phụ thuộc càng lớn. Giá trị R² hiệu chỉnh lớn hơn 0.75; 0.50 và 0.25 được coi lần lượt là mạnh, trung bình và yếu (Hair và cộng sự, 2017). Tuy nhiên, giá trị R² hiệu chỉnh từ 0,90 trở lên là dấu hiệu điển hình của hiện tượng đa cộng tuyến nên cần phải kiểm tra kĩ mô hình.

Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu, tác giả đã tổng hợp các giá trị R² của các biến nội sinh và trình bày chi tiết tại Bảng 4.8. Dưới đây là kết quả phân tích R² hiệu chỉnh:

Dựa vào Bảng 4.8, cho thấy R² hiệu chỉnh của mức độ nhập tâm (IMM) = 0,333 tức biến độc lập Đổi mới sáng tạo (INN) giải thích được 33,3% (mức yếu) sự biến thiên của biến phụ thuộc IMM, còn lại 66,7% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.

Tương tự, biến độc lập đổi mới sáng tạo (INN) giải thích được 27,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc niềm tin về độ phù hợp (FIC) (PH=0,276, mức yếu). R² hiệu chỉnh của PEU = 0,431 cho thấy các biến INN và FIC và biến IMM giải thích được 43,1% (mức yếu) sự biến thiên của biến PEU. R² hiệu chỉnh của SOV=0,274 cho thấy các biến INN và IMM giải thích được 27,4% (mức yếu) sự biến thiên của biến SOV.

Trong khi đó, R² hiệu chỉnh của ý định tiếp tục sử dụng (CUI) = 0,576 cho thấy các biến FIC, PEU, IMM, SOV chỉ giải thích được 57,6% (mức trung bình) sự biến thiên của biến phụ thuộc CUI, còn lại được giải thích ngoài mô hình và các sai số ngẫu nhiên.

Bảng 4.8: Giá trị R² và R² hiệu chỉnh

4.2.3.4. Đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu của mô hình

Chỉ số đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu của mô hình (Out of sample predictive power – Q²) được tính toán nhằm mục đích đo lường được khả năng dự báo của mô hình. Theo Hair và cộng sự (2022) đã đưa ra các mức độ của Q² tương ứng với khả năng dự báo của mô hình cụ thể như sau:

0 < Q² < 0,25: mức độ chính xác dự báo thấp
0,25 ≤ Q² ≤ 0,5: mức độ chính xác dự báo trung bình
Q² > 0,5: mức độ chính xác dự báo cao

Sau khi thực hiện phân tích dữ liệu, tác giả đã tổng hợp kết quả hệ số Q² để đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu của mô hình vào Bảng 4.9. Trong mô hình phân tích, hệ số Q² có giá trị lớn hơn 0 chứng minh được biến độc lập có khả năng dự báo cho các biến phụ thuộc Bảng 4.9 cho thấy các giá trị của hệ số Q² của biến ý định tiếp tục sử dụng (CUI) và giá trị sử dụng (PEU) đều đạt giá trị lớn hơn 0,25 nghĩa là cho phép các biến độc lập có độ chính xác dự báo đạt mức trung bình trở lên. Trong đó, giá trị hệ số Q² cao nhất thuộc về yếu tố ý định tiếp tục sử dụng. Còn giá trị hệ số Q² của các biến niềm tin về độ phù hợp (FIC), đổi mới sáng tạo (INN), mức độ nhập tâm (IMM) và giá trị xã hội đều lớn hơn 0 cho thấy có độ chính xác dự báo đạt mức thấp. Tóm lại, với kết quả đạt được của mô hình, mô hình cho thấy sự liên quan dự báo của mô hình đến các biến tiềm ẩn nội sinh.

Bảng 4.9: Kết quả đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu của mô hình

4.2.3.5 Đánh giá hiệu quả tác động của các biến trong các quan hệ Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Để đánh giá hiệu quả tác động của các biến trong các quan hệ trong mô hình, tác giả dùng đến hệ số f². Hệ số này cho biết mức độ ảnh hưởng của từng cấu trúc tiềm ẩn ngoại sinh (biến độc lập) đến cấu trúc tiềm ẩn nội sinh (biến phụ thuộc) là mạnh, trung bình, yếu hay là không tác động. Dựa trên kết quả phân tích hệ số hiệu quả tác động f² và theo ngưỡng đánh giá do Cohen (1988) đề xuất, mô hình nghiên cứu ghi nhận ba mối quan hệ có mức tác động yếu, năm mối quan hệ có mức tác động trung bình và ba mối quan hệ có mức tác động mạnh. Kết quả phân tích f² được thể hiện qua Bảng 4.8:

Bảng 4.10: Giá trị f²

Kết quả ở Bảng 4.8 cho thấy biến độc lập Đổi mới sáng tạo (INN) có hệ số tác động f² đến IMM, FIC, PEU, SOV lần lượt là 0,504 (mức tác động mạnh); 0,386 (mức tác động lớn); 0,143 (mức tác động nhỏ) và 0,085 (mức tác động cực kì nhỏ). Điều này cho thấy việc tích hợp và đổi mới công nghệ có ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng.

Bên cạnh đó biến IMM có tác động cực kì nhỏ đến biến PEU (0,060) trong khi mức tác động của biến FIC đến PEU là 0,038 (mức tác động nhỏ). Điều này có thể hiểu khi người dùng nhập tâm vào không gian ảo do ứng dụng AR mang lại khi mua sắm trực tuyến sẽ dễ giúp họ nhận thấy sự hữu ích khi mua sắm hơn là việc tin rằng công nghệ này là cần thiết và phù hợp cho quá trình mua sắm của mình. Mức độ tác động của biến IMM đến biến SOV cũng cực kì nhỏ (0,078) chứng minh việc nhập tâm vào tương tác AR không nói lên nhiều điều về kỳ vọng xã hội mang đến cho người dùng khi họ sử dụng AR mua sắm trực tuyến.

Đối với biến CUI chịu mức tác động trung bình của biến SOV (0,216) trong khi mức tác động của hai biến IMM, FIC và biến PEU đến biến CUI ở mức độ nhỏ với hệ số f² lần lượt là 0,125; 0,055 và 0,02. Điều này chứng minh nếu những kỳ vọng xã hội của người tiêu dùng được thỏa mãn khi sử dụng AR để mua sắm trực tuyến thì sẽ tăng khả năng họ quay lại mua sắm trực tuyến có tích hợp AR hơn là nhận thức về giá trị sử dụng cũng như thời gian dành cho AR để tìm được sản phẩm phù hợp.

4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Nghiên cứu này đã thực hiện kiểm tra mức độ ảnh hưởng các yếu tố đến ý định tiếp tục sử dụng (CUI) của người tiêu dùng đối với các ứng dụng AR trong các kênh bán lẻ trực tuyến. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc đã chấp nhận tổng tất cả mười một mối quan hệ được tác giả giả thuyết hóa nhằm nhấn mạnh vai trò tích hợp của tính đổi mới cũng như sự hình thành giá trị trải nghiệm cùng sự gắn kết công nghệ bền vững. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với các dẫn chứng từ mô hình nghiên cứu trong tài liệu về việc áp dụng công nghệ (Venkatesh cùng cộng sự, 2003), bên cạnh đó các phát hiện của nghiên cứu này chứng minh việc tiếp tục sử dụng sau khi áp dụng công nghệ AR không chỉ được định hình bởi nhận thức về chức năng mà còn bởi các cơ chế giá trị cảm xúc và xã hội được lồng ghép trong môi trường kỹ thuật số đầy sống động.

Nghiên cứu này đã định hình một cách phù hợp hóa về mặt lý thuyết cụ thể là lý thuyết về tính đổi mới như một chất xúc tác cá nhân quan trọng trong khuôn khổ khung lý thuyết S–O–R, kết quả thu được cho thấy tính đổi mới (INN) có tác động tích cực đáng kể đến mức độ nhập tâm (IMM), niềm tin về độ phù hợp (FIC), giá trị sử dụng (PEU) và giá trị xã hội (SOV). Các kết quả này phù hợp với minh chứng học thuật từ các nghiên cứu trước đây đều cùng chứng minh luận điểm tính đổi mới trong từng lĩnh vực cụ thể ảnh hưởng đến xu hướng hành vi liên quan đến công nghệ (Voicu cùng cộng sự, 2023). Trong môi trường bán lẻ được hỗ trợ bởi AR, người tiêu dùng có tính đổi mới sẵn sàng thử nghiệm các tính năng tương tác hơn, điều này giúp gia tăng ý chí tham gia cũng như nâng cao niềm tin trong việc đánh giá các lựa chọn mua sắm của họ. Điều này phù hợp với quan điểm cho rằng tính đổi mới đóng vai trò là chất xúc tác trong trải nghiệm tiêu dùng ảo nhập vai, tạo điều kiện thuận lợi cho việc hình thành cả giá trị chức năng và giá trị biểu tượng.

Các cơ chế trải nghiệm được tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu để phân tích góp phần củng cố thêm việc sử dụng AR như một công cụ hỗ trợ mua sắm trên các sàn thương mại điện tử là điều hoàn toàn hợp lý. Niềm tin về độ phù hợp được chứng minh là có ảnh hưởng tích cực đến giá trị sử dụng, luận điểm này góp phần tạo ra dẫn chứng mạnh mẽ đóng góp vào kho tàng nghiên cứu trước đây đã đề cập và kiểm tra được sự đảm bảo về tính phù hợp của sản phẩm giúp nâng cao đánh giá của người tiêu dùng về lợi ích chức năng (Merle cùng cộng sự, 2012). Khi người tiêu dùng cảm thấy tự tin trong việc đánh giá tính phù hợp của sản phẩm thông qua các tính năng AR, họ có nhiều khả năng coi công nghệ này là hữu ích về mặt thực tiễn. Tương tự, sự đắm chìm làm tăng cả giá trị tiện ích cảm nhận và giá trị xã hội. Các đặc tính tương tác nhập tâm của AR, chẳng hạn như hình ảnh sống động và sự tham gia tương tác làm giảm sự xao nhãng và tăng độ chìm đắm về mặt tâm lý người tiêu dùng (Hoffman cùng cộng sự, 1998). Kết quả này còn nói lên việc giúp nâng cao hiệu quả công việc và ý nghĩa trải nghiệm. Về mặt lý thuyết thuộc lĩnh vực tâm lý chiếm hữu thì kết quả nghiên cứu cũng phù hợp vì nó cho rằng khi người tiêu dùng đầu tư thời gian và nguồn lực nhận thức sẽ thúc đẩy sự gắn bó và giá trị cảm nhận (Pierce cùng cộng sự, 2003).

Cả bốn yếu tố niềm tin về độ phù hợp, mức độ nhập tâm, giá trị sử dụng, giá trị xã hội đều ảnh hưởng đáng kể đến ý định tiếp tục sử dụng. Trong số đó, hệ số tác động của giá trị xã hội hiện lên như yếu tố dự báo mạnh nhất về ý định tiếp tục sử dụng. Từ luận điểm này đã giúp mở rộng quan điểm của các nghiên cứu trước đây khi các kết quả thu được có liên quan đến yếu tố này đều nhấn mạnh vai trò của các động lực gắn liền với xã hội trong môi trường thương mại điện tử (Voicu cùng cộng sự, 2023). Trong hệ sinh thái bán lẻ trực tuyến hiện đại, người tiêu dùng ngày càng tìm kiếm các công nghệ cho phép họ thể hiện cá tính riêng nhưng vẫn nhận được sự công nhận từ xã hội và tương tác vượt ra ngoài tiện ích giao dịch. Trong khi yếu tố mức độ nhập tâm và niềm tin về sự phù hợp góp phần vào việc duy trì sử dụng thông qua sự gắn kết cảm xúc và sự đảm bảo về nhận định cá nhân khi lựa chọn mua sắm thì giá trị sử dụng lại có tác động tương đối nhỏ hơn các biến còn lại trong mô hình. Điều này cho thấy rằng chỉ riêng lợi ích thực tiễn có thể không đủ để duy trì việc sử dụng AR trong bối cảnh bán lẻ tương tác xã hội.

Kết quả phân tích mô hình cấu trúc còn cho thấy một cơ chế tuần tự trong đó tính đổi mới sáng tạo kích thích sự tham gia tích cực và hình thành lòng tin, từ đó nâng cao giá trị chức năng và xã hội được người tiêu dùng cảm nhận, cuối cùng dẫn đến việc sử dụng AR bền vững trong các kênh bán lẻ trực tuyến. Từ góc độ kênh bán lẻ, các tính năng hỗ trợ AR không chỉ nâng cao hiệu quả đánh giá sản phẩm mà còn cả các trong các mối quan hệ trao đổi giữa người với người trong xã hội, điều này giúp củng cố sự tham gia lâu dài vào kênh. Do đó, AR không chỉ nên được hiểu là một sự cải tiến công nghệ mà còn là một cơ chế chiến lược của kênh bán lẻ, giúp tăng cường khả năng cạnh tranh kỹ thuật số thông qua việc tạo ra giá trị sử dụng cũng như giá trị xã hội cho người tiêu dùng. Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Nếu nhìn nhận rộng hơn từ góc độ khoa học cung ứng hàng hóa, những lập luận này cũng nhấn mạnh cách công nghệ AR có thể ngày càng cải tiến hiệu suất tốt hơn nữa khi tích hợp kênh bán lẻ kỹ thuật số thông qua việc hạn chế sự đắn đo trong việc đánh giá sản phẩm và nâng cao trải nghiệm tương tác. Thông qua cách thức này, các ứng dụng AR khuyến khích vòng lặp tương tác với các nền tảng bán lẻ trực tuyến. Sự tương tác trung thành và bền vững như vậy có thể góp phần vào việc nâng cao tỷ lệ giữ chân khách hàng, gia tăng lòng trung thành với kênh mạnh mẽ hơn và khả năng cạnh tranh được cải thiện của các kênh bán lẻ kỹ thuật số. Trong các hệ sinh thái cung ứng ngày càng tăng trưởng mạnh mẽ dưới sự hỗ trợ và cải tiến bởi công nghệ, các công cụ nhập vai như AR do đó đóng một vai trò quan trọng trong việc củng cố hiệu quả chiến lược và tính bền vững lâu dài của các kênh bán lẻ trực tuyến.

Còn xét theo bối cảnh Việt Nam cũng là phạm vi nghiên cứu chính của luận văn này càng củng cố thêm tính đúng đắn và hữu ích của những kết quả này. Việt Nam được xem như một trong những thị trường bán lẻ kỹ thuật số phát triển nhanh nhất Đông Nam Á khi mà quốc gia này được thúc đẩy bởi sự lan tỏa với tốc độ đáng kể của cơn sốt thương mại điện tử và đi kèm với đó là sự gia tăng các hành vi tương tác của người tiêu dùng trên nền tảng kỹ thuật số. Trong môi trường hiện đại như vậy, các công cụ nhập vai như thực tế tăng cường (AR) có thể đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong việc hỗ trợ quá trình đánh giá sản phẩm của người tiêu dùng cũng như tăng cường sự tương tác với các nền tảng bán lẻ trực tuyến. Khi các nhà bán lẻ Việt Nam tiếp tục đầu tư vào chuyển đổi số, các ứng dụng dựa trên AR có thể góp phần nâng cao trải nghiệm khách hàng và duy trì khả năng cạnh tranh của các kênh bán lẻ trực tuyến trong nước.

4.4. Tóm tắt chương 4

Ở chương 4, tác giả đã tiến hành tổng hợp các kết quả nghiên cứu bao gồm các mục liên quan đó là thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, kiểm định hệ số tin cậy, kiểm định CFA và kết quả tương quan, kiểm định mô hình hồi quy có cấu trúc (SEM). Kết quả cho thấy cả năm yếu tố Đổi mới sáng tạo, có ảnh hưởng gián tiếp và bốn yếu tố Niềm tin về độ phù hợp, Mức độ nhập tâm, Giá trị xã hội đều có ảnh hưởng trực tiếp đến Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng AR. 11 giả thuyết nghiên cứu được đề xuất ở chương hai trong mô hình đều được chấp nhận. Trên cơ sở đó, chương 5 tác giả sẽ đề xuất các giải pháp và hàm ý quản trị nhằm gia tăng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng AR thông qua việc xây dựng mối liên kết bền vững giữa đổi mới trong công nghệ và việc tạo ra các giá trị trải nghiệm cho khách hàng.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

5.1. Kết luận

Nghiên cứu này đã thực hiện phân tích và kiểm định mức độ tác động của các yếu tố từ đó mô tả cách mà sự đổi mới của người tiêu dùng cùng với nhận thức về giá trị trải nghiệm định hình ý định tiếp tục sử dụng (CUI) đối với các ứng dụng AR trong môi trường bán lẻ trực tuyến. Các chỉ số phân tích đo lường cũng như phân tích cấu trúc ở chương trước đó cho thấy AR không chỉ nên được xem như một công cụ mang đặc tính công nghệ, mà nhìn rộng ra về góc độ quản lý ứng dụng này còn là một cơ chế có khả năng giúp nâng cao hiệu quả của các chiến lược bán lẻ, từ đó giúp tăng cường sự gắn kết trải nghiệm và tương tác xã hội trong hệ thống thương mại điện tử. Xét từ góc độ phân phối, AR cải thiện hiệu quả thị trường cũng như các chiến lược bán lẻ bằng cách nâng cao sự tự tin của khách hàng trong việc đánh giá và lựa chọn sản phẩm phù hợp với họ, thúc đẩy sự tham gia sâu sắc và tạo ra giá trị xã hội cho chính họ nói riêng và những người ứng dụng công nghệ hiện đại theo xu hướng thị trường nói chung. Những cơ chế này cùng nhau khuyến khích sự tham gia bền vững của khách hàng và củng cố khả năng cạnh tranh của các nền tảng bán lẻ kỹ thuật số, đặc biệt là ở các thị trường mới nổi như Việt Nam. Đối với các chuyên gia chiến lược và vận hành, việc tích hợp AR một cách chiến lược vào hệ thống bán lẻ trực tuyến có thể đóng vai trò là cơ chế khác biệt hóa, giúp tăng cường khả năng giữ chân khách hàng và hiệu quả hoạt động dài hạn. Bằng cách kết hợp đổi mới công nghệ với việc tạo ra giá trị trải nghiệm, các chiến lược bán lẻ dựa trên AR có thể hỗ trợ sự phát triển phân phối kỹ thuật số bền vững.

5.1.1. Đóng góp về mặt lý thuyết

Về mặt lý thuyết, nghiên cứu này góp phần củng cố cơ sở lý thuyết thông qua việc khái niệm hóa AR như một cơ chế tăng cường kênh bán lẻ trong hệ thống phân phối kỹ thuật số. Trong khi các nghiên cứu trước đây chủ yếu xem xét AR từ góc độ áp dụng công nghệ, nghiên cứu này mở rộng khái niệm bao hàm việc sử dụng kênh bền vững cũng như tương tác xã hội sau khi ứng dụng công nghệ này trong môi trường bán lẻ trực tuyến. Nghiên cứu này cũng tập trung vào việc nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng thay vì ý định sử dụng ứng dụng lần đầu tiên, ngoài ra nghiên cứu còn làm rõ phương pháp ứng dụng AR một cách hiệu quả cho kênh bán lẻ trong dài hạn từ đó thu hút đồng thời gia tăng lòng trung thành của khách hàng đối với doanh nghiệp.

Kết quả ở nghiên cứu này tiếp tục đóng góp vào lý thuyết trong lĩnh vực bán lẻ bằng cách tích hợp tính đổi mới với các cấu trúc giá trị trải nghiệm trong khuôn khổ Kích thích-Cơ chế-Phản ứng (S-O-R). Cụ thể, nghiên cứu chứng minh sự đổi mới sáng tạo của người tiêu dùng đóng vai trò là chất xúc tác giúp tăng cường niềm tin về độ phù hộ, mức độ nhập tâm, giá trị sử dụng và giá trị xã hội đối với các cửa hàng bán lẻ trực tuyến được hỗ trợ bởi thực tế tăng cường (AR). Các cơ chế trải nghiệm này hoạt động như những động lực chính thúc đẩy ý định tiếp tục mua sắm thông qua ứng dụng này, từ đó khẳng định mối liên hệ tương quan bền chặt giữ ứng dụng AR và hệ thống bán lẻ trực tuyến. Hơn nữa, kết quả nhấn mạnh tầm quan trọng của các giá trị trải nghiệm được lồng ghép trong xã hội ở các kênh bán lẻ hiện đại. Trong số các yếu tố được xem xét, giá trị xã hội có ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định tiếp tục sử dụng, cho thấy các kênh bán lẻ trực tuyến ngày càng có xu hướng trở thành môi trường tương tác xã hội hơn là các nền tảng giao dịch thuần túy. Từ kết luận này thúc đẩy nghiên cứu thống kê thông qua việc nhấn mạnh sự tương tác giữa công nghệ nhập vai và sự tham gia xã hội trong việc định hình tính bền vững của kênh. Nhìn chung, nghiên cứu này góp phần gia tăng độ phong phú về mặt tài liệu liên quan đến khoa học phân phối với việc giải thích mức độ hiệu quả của các chiến lược bán lẻ trực tuyến với tính cạnh tranh được gia tăng cùng với ứng dụng các công nghệ hỗ trợ thực tế tăng cường (AR), đồng thời tạo ra các giá trị trải nghiệm từ đó gia tăng ý định tiếp tục sử dụng của người tiêu dùng.

5.1.2. Đóng góp về mặt thực tiễn Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Về mặt thực tiễn, nghiên cứu này tập trung xem xét phương thức tác động của yếu tố Đổi mới sáng tạo cũng như các giá trị trải nghiệm như Niềm tin về độ phù hợp, Mức độ nhập tâm, Giá trị sử dụng và Giá trị xã hội ở người tiêu dùng đến việc hình thành ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng thực tế ảo tăng cường trong mua sắm trực tuyến. Kết quả nghiên cứu cho thấy bên cạnh tính năng về mặt công nghệ vốn có và được công nhận ở các nghiên cứu trước đây của thực tế ảo tăng cường (AR) mà công cụ này còn là một cơ chế góp phần không nhỏ trong việc nâng cao tính hiệu quả của các chiến lược bán lẻ trực tuyến. Ứng dụng AR giúp tăng cường trải nghiệm gắn kết đồng thời gia tăng tương tác xã hội trong hệ thống thương mại điện tử. Xét trên góc độ chuỗi cung ứng, ứng dụng AR góp phần cải thiện hiệu quả bán lẻ thông qua việc giúp khách hàng tự tin khi đánh giá các sản phẩm bằng hình thức nhập vai từ đó tạo ra các giá trị xã hội từ đó thúc đẩy người tiêu dùng tiếp tục tham gia mua sắm trực tuyến nhờ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh cho lĩnh vực bán lẻ trực tuyến, đặc biệt ở quốc gia đang phát triển với sự thâm nhập mới mẻ của công cụ này tại Việt Nam. Đối với các nhà chiến lược cũng như đội triển khai mô hình bán lẻ trực tuyến cho doanh nghiệp, việc tích hợp ứng dụng AR một cách thông minh vào hệ thống bán lẻ hiện hành giúp doanh nghiệp có thể giữ chân khách hàng và đảm bảo hoạt động kinh doanh diễn ra xuyên suốt một cách bền vững trong dài hạn. Thông qua việc kết hợp giữa sự đổi mới sáng tạo về mặt công nghệ cùng với tạo ra các giá trị trải nghiệm tương ứng có thể xây dựng hệ thống phân phối bán lẻ kỹ thuật số bền vững với ứng dụng AR.

5.2. Hàm ý quản trị Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Xét từ góc độ quản trị kênh phân phối cũng như kết quả thu được từ việc thống kê mô tả 323 phiếu khảo sát, AR nên được triển khai một cách chiến lược như một cơ chế tạo sự khác biệt về trải nghiệm hơn là một tính năng công nghệ độc lập. Các nhà bán lẻ có thể tận dụng AR để tăng cường niềm tin vào sản phẩm, kích thích tương tác sống động và thúc đẩy sự tham gia mang tính xã hội giữa người tiêu dùng, cụ thể tác giả đưa ra một số gợi ý về hàm ý quản trị thúc đẩy ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng AR trong mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh như sau:

Đối với yếu tố “Đổi mới sáng tạo”: Từ kết quả thu được thông qua các câu trả lời thực tế tác giả nhận thấy người tiêu dùng tiếp cận và sử dụng AR vì sở thích sử dụng công nghệ trong mua sắm trực tuyến và nhạy bén với ứng dụng AR hơn so với công nghệ khác. Vì vậy các nhà bán lẻ nên thường xuyên kiểm tra và cập nhật ứng dụng để người dùng có trải nghiệm tốt hơn, thường xuyên cập nhật và sửa đổi lỗi để ứng dụng hữu ích hơn đối với người dùng hoặc có thể kèm theo mục hướng dẫn hoặc thông tin để người tiêu dùng có thêm kiến thức từ đó hứng thú và quay lại với lựa chọn sử dụng AR cho mua sắm trực tuyến.

Đối với yếu tố “Niềm tin về độ phù hợp”: Kết quả phân tích thống kê mô tả ở chương trước đã chứng minh điều giữ chân khách hàng tiếp tục tin dùng ứng dụng AR khi mua sắm trực tuyến trước tiên là hình ảnh do ứng dụng mang lại, từ đó sản phẩm mua về phù hợp với nhu cầu cũng như đáp ứng được yêu cầu của người tiêu dùng nên họ cảm thấy hài lòng với kết quả mua sắm của mình (kết quả thu được từ ba biến quan sát của ba thang đo tương ứng đạt 3.78), dựa vào kết quả này các nhà bán lẻ có thể cải tiến hình ảnh sản phẩm trên ứng dụng nhằm thu hút về mặt thị giác cũng như giúp họ hình dung tốt hơn về sản phẩm để tin rằng nó phù hợp cho mình, bên cạnh đó có thể bổ sung thêm nhiều lựa chọn đa dạng để khách hàng có thêm cơ sở để khách hàng dễ dàng lựa chọn hơn khi mua sắm trực tuyến thông qua ứng dụng AR.

Đối với yếu tố “Mức độ nhập tâm”: Kết quả thu được từ quá trình khảo sát chính thức cho thấy người tiêu dùng trực tuyến dành nhiều thời gian để mua sắm trên ứng dụng AR bởi sự cuốn hút khiến họ tập trung hơn cho quá trình lựa chọn và mua hàng của mình, từ đây cho thấy việc tiếp tục tích hợp AR vào hệ thống phân phối và mua sắm trực tuyến là lựa chọn đúng đắn cho các nhà bán lẻ nếu muốn thu hút khách hàng đến với thương hiệu và tăng độ trải nghiệm của họ. Việc mua sắm trực tuyến thông qua ứng dụng giúp người tiêu dùng tăng tư duy cũng như chìm đắm vào trải nghiệm mua sắm hơn dù nó chưa hoàn toàn thể hiện hoàn hảo độ chân thực như khi khách hàng trải nghiệm mua sắm và tư vấn mua hàng theo cách truyền thống, dựa theo điểm này các nhà bán lẻ có thể tích hợp thêm các trợ lý ảo khác để giúp khách hàng có thêm động lực để ra quyết định mua hàng thay vì cân nhắc và tự mình tìm ra sản phẩm phù hợp. Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

Đối với yếu tố “Giá trị sử dụng”: Phần lớn người tham gia khảo sát cho rằng ứng dụng AR giúp họ đạt được hiệu quả khi mua sắm trực tuyến. Việc mua sắm thông qua ứng dụng AR sẽ tiện lợi hơn cho người tiêu dùng nên họ sẽ cảm thấy việc có ứng dụng này khi mua sắm trực tuyến là một điều cần thiết và họ có thể dễ dàng mua sắm trong không gian ảo hơn. Các nhà bán lẻ cần tiếp tục duy trì việc tích hợp ứng dụng thực tế tăng cường vào cửa hàng bán lẻ của mình đồng thời tăng cường các tính năng tương tác ảo để khách hàng cảm thấy việc mua sắm qua ứng dụng AR là một trải nghiệm thiết thực và hài lòng với quá trình mua sắm của mình từ đó tăng khả năng quay lại với thương hiệu vào lần sau.

Đối với yếu tố “Giá trị xã hội”: Kết quả thu được từ thống kê mô tả cho thấy người tiêu dùng sẵn lòng chia sẻ trải nghiệm và giới thiệu ứng dụng AR cho bạn bè, người thân khi mua sắm trực tuyến nếu họ cảm thấy hài lòng với kết quả mua sắm của mình, thông qua lịch sử mua sắm trực tuyến có ứng dụng AR họ muốn thể hiện hình ảnh bản thân trong mắt người khác cũng như chia sẻ rộng rãi điều này thông qua truyền thông xã hội, từ đó họ cảm giác ấn tượng về mình đối với người khác được nâng cao đồng thời được cộng đồng đón nhận và công nhận. Nắm được điểm này các nhà bán lẻ cần xây dựng tốt hình ảnh thương hiệu thông qua sản phẩm hoặc không gian mua sắm với việc tích hợp AR sẽ là một hình thức chạy chiến lược quảng cáo cho thương hiệu mạnh mẽ hơn bao giờ hết, có thể đi kèm nhiều chương trình khuyến khích việc khách hàng chia sẻ trải nghiệm mua sắm với AR thông qua truyền thông xã hội hoặc ưu đãi dành cho người mua hàng thông qua ứng dụng AR thông qua sự giới thiệu của khách hàng để gia tăng độ lan truyền và độ trung thành của người tiêu dùng đối với thương hiệu khi mua sắm.

Tóm lại, kết quả từ chương 4 đã chứng minh mức độ ảnh hưởng mạnh mẽ của giá trị xã hội từ đó các nền tảng hỗ trợ thực tế ảo tăng cường (AR) nên tích hợp các tính năng tương tác và chia sẻ, vượt ra việc đánh giá sản phẩm để khuyến khích sự tham gia của cộng đồng cũng như việc thể hiện bản thân trên không gian mạng. Những chiến lược như vậy có thể góp phần gia tăng lòng trung thành của khách hàng đối với doanh nghiệp và tăng cường vị thế cạnh tranh trên thị trường bán lẻ trực tuyến. Hơn nữa, vai trò quan trọng của sự đổi mới cho thấy các nhà bán lẻ nên nhắm mục tiêu vào các phân khúc người tiêu dùng hướng đến sự đổi mới khi giới thiệu công nghệ AR. Việc thu hút những người dùng này có thể đẩy nhanh quá trình hình thành giá trị trải nghiệm và hỗ trợ sự lan tỏa rộng rãi hơn trong hệ sinh thái bán lẻ. Ở các thị trường mới nổi như Việt Nam, việc ứng dụng AR (thực tế tăng cường) như một cơ hội chiến lược để nâng cao khả năng cạnh tranh của bán lẻ kỹ thuật số, củng cố lòng trung thành của khách hàng và hỗ trợ phát triển thị trường dài hạn.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai

Dù có những đóng góp nhất định về mặt lý thuyết cũng như thực tiễn, song nghiên cứu này vẫn có một số hạn chế từ đó là khoảng trống định hướng cho các nghiên cứu trong tương lai. Thứ nhất, dữ liệu được thu thập từ người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam, điều này có thể hạn chế khả năng khái quát hóa trên các bối cảnh bán lẻ và văn hóa khác nhau. Nghiên cứu trong tương lai có thể tiến hành so sánh xuyên quốc gia để xem liệu các cơ chế bán lẻ dựa trên AR có hoạt động khác nhau giữa các thị trường phát triển và thị trường mới nổi hay không. Thứ hai, nghiên cứu tập trung vào ý định tiếp tục sử dụng hơn là các kết quả hành vi hoặc hiệu suất khách quan, các nghiên cứu trong tương lai có thể kết hợp dữ liệu mua hàng thực tế, số liệu chuyển đổi, hành vi mua lại hoặc các chỉ số lợi nhuận để đánh giá tác động phân phối hữu hình của công nghệ AR. Thứ ba, mô hình nghiên cứu đề xuất và được kiểm định ở nghiên cứu này chỉ tập trung vào các yếu tố quyết định ở cấp độ người tiêu dùng và không kết hợp rõ ràng các chiến lược của nhà bán lẻ, động lực cạnh tranh hoặc tích hợp đa kênh, các nghiên cứu tiếp theo có thể xem xét cách thức áp dụng AR tương tác với sự phối hợp đa kênh và cấu trúc mạng lưới bán lẻ rộng hơn. Cuối cùng, các thiết kế nghiên cứu theo chiều dọc sẽ cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về cách nhận thức về giá trị trải nghiệm phát triển theo thời gian và cách thức sự tham gia bền vững vào AR định hình lại mối quan hệ lâu dài giữa người tiêu dùng và nền tảng trong các hệ thống bán lẻ trực tuyến. Luận văn: KQNC Đến trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Ảnh hưởng trải nghiệm người tiêu dùng trong mua sắm

Luận Văn Thạc Sĩ, Quản Trị Kinh Doanh