Research article Open Access Logo

The impact of customer experience on online repurchase intention: The mediating role of trust and customer satisfaction

Quốc Văn Lượng 1, *
Hiến Văn Nguyễn 1
Long Thanh Nguyễn 1
  1. University of Finane – Marketing, Vietnam
Correspondence to: Quốc Văn Lượng, University of Finane – Marketing, Vietnam. Email: [email protected].
Volume & Issue: Vol. 6 No. 3 (2022) | Page No.: 2985-2999 | DOI: 10.32508/stdjelm.v6i3.1044
Published: 2022-08-20

Online metrics


Statistics from the website

  • Abstract Views: 2164
  • Galley Views: 3564

Statistics from Dimensions

This article is published with open access by Viet Nam National University Ho Chi Minh City, Viet Nam. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC-BY 4.0) which permits any use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author(s) and the source are credited. 

Abstract

Online repurchase intention has recently been noticed by researchers and practitioners alike. Researchers and practitioners alike have expressed a particular interest in customer experience because providing customers with unique and positive experiences is the current goal of businesses. They also agree on the importance of customer experience in creating customer satisfaction, trust and online repurchase intention. Therefore, this study investigates online repurchase intention in assessing the direct and indirect impact of customer experience to the online repurchase intention in the retail market in Ho Chi Minh city when considering the mediating role of trust and customer satisfaction. Structural equation modeling (PLS-SEM) was used with a survey sample of 572 observations to test the research hypotheses. The research results have confirmed the direct and positive impact of customer experience, trust and customer satisfaction on online repurchase intention. In addition, customer experience has an indirect and positive impact on online repurchase intention through trust and customer satisfaction. In practice, online retailer should enhance optimal experience customer, trust and customer satisfaction to increase online repurchase intention.

GIỚI THIỆU

Kotler và Keller (2016)1 định nghĩa thương mại điện tử là quá trình bán và mua được hỗ trợ bởi các công cụ điện tử. Thương mại điện tử được coi là việc giao dịch, trao đổi và mua bán các sản phẩm/ dịch vụ thông qua internet2. Bối cảnh đại dịch Covid-19 bùng phát từ cuối năm 2019 đến nay đã làm cho hoạt động thương mại điện tử càng trở nên sôi động hơn nữa và làm tăng nhu cầu mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng, do đó, các đơn vị bán hàng trực tuyến đã tăng cường các hoạt động bán hàng trực tuyến và một số nhà bán lẻ truyền thống đã phải chuyển sang hoạt động trên các kênh trực tuyến để đáp ứng nhu cầu mua sắm đang thay đổi của người tiêu dùng hiện tại. Thêm vào đó, nghiên cứu ý định mua lặp lại là quan trọng vì ý định là một yếu tố dự đoán đáng tin cậy của hành vi thực tế3 và việc giữ chân khách hàng còn quan trọng hơn thu hút khách hàng mới bởi vì chi phí bỏ ra để có một khách hàng mới cao hơn nhiều so với việc duy trì một khách hàng hiện tại4 và một khi khách hàng đã mua lần đầu thì có khả năng sẽ mua lặp lại5. Chính vì vậy, việc nghiên cứu ý định mua lặp lại đối với lĩnh vực thương mại điện tử là cần thiết hiện nay.

Theo khảo sát của PwC (PricewaterhouseCoopers) đã chỉ ra rằng 73% khách hàng cho rằng trải nghiệm khách hàng là yếu tố quan trọng nhất chi phối mọi quyết định mua hàng của họ6. Trải nghiệm khách hàng được Schmitt (1999)7 định nghĩa là tập hợp của liên kết các trải nghiệm nhằm mục đích xây dựng một trải nghiệm toàn diện và sự khởi đầu của trải nghiệm được coi là thời điểm mà các giá trị trải nghiệm khách hàng cung cấp được đáp ứng. Thêm vào đó, tổng quan nghiên cứu về thương mại điện tử giai đoạn 1995-2020 của Nguyễn Phước Thành (2021)2 cũng đã chỉ ra cần phải xây dựng niềm tin cho khách hàng, nâng cao khả năng tương tác đối với khách hàng về sản phẩm cung cấp, tạo cho khách hàng hài lòng. Zeithaml (1988)8 cho rằng sự hài lòng của khách hàng có thể được đo bằng chính sự phản hồi về trải nghiệm của người khách đó. Các tài liệu về hành vi người tiêu dùng cũng đã nhấn mạnh tầm quan trọng của sự hài lòng trong việc tạo ra ý định và hành vi mua lặp lại của khách hàng9. Thêm nữa, hiện nay khách hàng cho rằng việc mua hàng trực tuyến còn tồn tại nhiều vấn đề đáng lo ngại như đơn vị bán hàng thiếu tin cậy, không đáng tin,... vấn đề này cũng thu hút được nhiều sự quan tâm của giới học thuật trên toàn thế giới10. Do đó, việc tạo lòng tin cho khách hàng là quan trọng. Nghiên cứu của Rose và cộng sự (2012), Martin và cộng sự (2015)11, 12 đã chỉ ra trải nghiệm khách hàng trực tuyến làm tăng lòng tin, sự hài lòng và từ đó tăng cường được ý định mua lặp lại trực tuyến của khách hàng. Ngoài ra, lòng tin và sự hài lòng là hai yếu tố quan trọng nhất của chất lượng mối quan hệ được đề xuất bởi Crosby và cộng sự (1990) 13, vì việc tạo quan hệ với khách hàng trong kinh doanh là quan trọng. Chính vì vậy, mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá sự tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định mua lặp lại trực tuyến của khách hàng tiêu dùng tại thị trường bán lẻ ở TP.HCM khi xem xét vai trò trung gian của lòng tin và sự hài lòng khách hàng.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Lý thuyết Marketing trải nghiệm (Experiential Marketing Theory): Theo Schmitt (1999)7,marketing trải nghiệm là hình thức marketing nhằm thiết lập sự tương tác, trải nghiệm giữa khách hàng với thương hiệu, marketing trải nghiệm quan tâm đến việc tập trung vào trải nghiệm của khách hàng như là một trải nghiệm toàn diện. Khách hàng có thể tự mình trải nghiệm những tính năng của sản phẩm, khám phá những khía cạnh thú vị về sản phẩm thông qua các sự kiện, hoạt động được tổ chức bởi doanh nghiệp. Chính vì vậy, các doanh nghiệp đã chuyển hướng từ marketing truyền thống sang hướng tạo ra trải nghiệm cho khách hàng. Thêm vào đó, ngày nay kinh doanh ngày càng được thúc đẩy bởi công nghệ thông tin nhờ sự tiến bộ của công nghệ thông tin, do vậy thông tin về thương hiệu có được ngay và trên toàn cầu. Các doanh nghiệp đang ngày càng hoàn thiện hơn trong việc hướng đến khách hàng và cộng đồng, không tiếc nỗ lực cung cấp niềm vui và giải trí cho khách hàng của họ. Đó là sự kết nối, tương tác lẫn nhau và kích thích các giác quan của khách hàng. Chính vì vậy, nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng là vấn đề chính yếu của marketing trải nghiệm.

Lý thuyết Marketing mối quan hệ (Relationship Marketing Theory): Marketing mối quan hệ là các hoạt động marketing hướng đến việc thiết lập, phát triển và duy trì các mối quan hệ thành công14. Gummesson (1997)15 cho rằng, marketing mối quan hệ là chiến lược về quản lý những tương tác, tạo mối quan hệ với khách hàng. Trong marketing mối quan hệ thì chất lượng mối quan hệ là cốt lõi, trung tâm mà các nhà quản trị muốn hướng đến16, 17. Mục tiêu của chất lượng mối quan hệ chính là để tăng cường sức mạnh các mối quan hệ nhằm tạo dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng. Trong lĩnh vực marketing, Dwyer và Oh (1987)18 là những người tiên phong trong việc nghiên cứu về chất lượng mối quan hệ, sau đó được triển khai và tìm hiểu chuyên sâu bởi Crosby và cộng sự (1990) 13. Theo Crosby và cộng sự (1990)13, chất lượng mối quan hệ là cảm nhận của khách hàng về lòng tin và sự hài lòng của khách hàng. Chính vì thế, trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng lòng tin và sự hài lòng khách hàng như là các yếu tố nhằm giúp tạo được mối quan hệ với khách hàng của các đơn vị bán hàng trực tuyến bởi vì việc tạo quan hệ với khách hàng trong kinh doanh là quan trọng.

Mô hình lý thuyết SOR (Stimulus – Organism – Response model):Nhiều nghiên cứu trước đã sử dụng lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behaviour – TPB) của Ajzen (1991) 3 để nghiên cứu ý định và hành vi của khách hàng, nhưng đa số đều tập trung đối với việc mua lần đầu của khách hàng. Tuy nhiên, rất ít nghiên cứu tìm hiểu về ý định mua lặp lại của khách hàng khi xem xét việc mua hàng như là một quá trình xử lý các yếu tố đầu vào (Input) dẫn đến kết quả đầu ra (Output) mà Jacoby (2002)19 đã tiếp cận khi sử dụng mô hình SOR: Kích thích (Stimulus) – Chủ thể (Organism) – Phản ứng (Response) của Mehrabian và Russell (1974)20 để nghiên cứu về hành vi của người tiêu dùng trong mối quan hệ giữa S-O, O-R, S-R.

Thật vậy, theo mô hình này, các yếu tố kích thích từ môi trường (yếu tố S – Stimulus) như màu sắc, mùi vị, âm thanh và chiếu sáng kích thích các cảm giác của con người tác động đến chủ thể (yếu tố O – Organism) như khách hàng cảm thấy hài lòng, hưng phấn, có lòng tin, … Và từ đó, khách hàng có những phản ứng (yếu tố R – Response) được biểu hiện trong việc tìm kiếm các cửa hàng mua sắm hoặc có ý định mua hay mua lặp lại. Jacoby (2002)19 cho rằng không chỉ yếu tố kích thích tác động đến chủ thể (mối quan hệ S-O) và từ đó chủ thể có những phản ứng (mối quan hệ O-R), mà khi kích thích cũng có thể dẫn đến những phản ứng (mối quan hệ S-R). Ứng dụng mô hình SOR trong trường hợp mua hàng trực tuyến, nhóm tác giả cho rằng trong quá trình trải nghiệm mua sắm của khách hàng, các giác quan bị kích thích khi nghe hoặc nhìn các sản phẩm được trưng bày, hoặc bị kích thích bởi những thông tin hấp dẫn thì sẽ tạo được lòng tin và sự hài lòng (S-O), từ đó dẫn đến ý định, hành vi mua hoặc mua lặp lại (O-R). Cũng có thể trong quá trình trải nghiệm mua sắm, khi được kích thích bởi các yếu tố môi trường, khách hàng sẽ có ngay những phản ứng như là có ý định, hành vi mua hoặc mua lặp lại (S-R). Trong đó, yếu tố trải nghiệm khách hàng thuộc yếu tố kích thích S được ủng hộ bởi Mostafa và Kasamani (2021)21, lòng tin và sự hài lòng khách hàng thuộc yếu tố chủ thể O được ủng hộ bởi Chang và cộng sự (2019) 22, ý định mua lặp lại trực tuyến thuộc yếu tố phản ứng R được ủng hộ bởi Chopdar và Balakrishnan (2020)23.

Trên cơ sở đó, nhóm tác giả dựa vào mô hình SOR để đề xuất ý tưởng cho mô hình nghiên cứu với yếu tố trải nghiệm khách hàng được xem là yếu tố kích thích (S) tác động đến chủ thể (O) là yếu tố lòng tin và sự hài lòng khách hàng, từ đó dẫn đến những phản ứng (R) là ý định mua lặp lại trực tuyến.

Khái niệm nghiên cứu

Trải nghiệm khách hàng: Lemon và Verhoef (2016)24 định nghĩa trải nghiệm khách hàng là kết quả của sự tương tác giữa khách hàng với các yếu tố hoặc bộ phận của tổ chức, chẳng hạn như sản phẩm, dịch vụ hoặc nhân viên. Theo Novak và cộng sự (2000)25, trải nghiệm khách hàng trực tuyến là trạng thái nhận thức và tình cảm của khách hàng khi mua sắm trực tuyến. Như vậy, trải nghiệm khách hàng trực tuyến là phản ứng tâm lý chủ quan của khách hàng4, 24, 26, trải nghiệm này bao gồm nhận thức về thông tin, tình cảm là tính giải trí, tính xã hội là sự hiện diện xã hội và cảm giác là hấp dẫn các giác quan. Thật vậy, Bleier và cộng sự (2019)4 cũng đã chỉ ra trải nghiệm khách hàng trực tuyến có bốn thành phần là thông tin, giải trí, quan hệ xã hội và sự hấp dẫn các giác quan.

Lòng tin: Lòng tin được Morgan và Hunt (1994)14 định nghĩa là sự tin cậy và chân thật của đối tác hay sự tin tưởng với thương hiệu - là sự mong đợi của khách hàng ở khả năng đáp ứng và thực hiện các lời hứa của thương hiệu. Nghiên cứu của Martin và cộng sự (2015)12 trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến cho rằng lòng tin được thể hiện qua sự tin cậy, không có tình trạng bất trắc xảy ra khi trải nghiệm mua sắm trực tuyến, tin tưởng rằng đơn vị bán hàng thực hiện tốt những lời hứa. Như vậy, lòng tin của khách hàng khi trải nghiệm mua sắm trực tuyến được hiểu là sự tin tưởng vào đơn vị bán hàng trực tuyến là đáng tin, có uy tín, giữ lời hứa, là sự mong đợi của khách hàng tin rằng đơn vị bán hàng có khả năng đáp ứng và thực hiện được các lời hứa.

Sự hài lòng khách hàng: Sự hài lòng là một trạng thái cảm xúc của người tiêu dùng, nghĩa là phản ứng với sự pha trộn của nhiều trải nghiệm khác nhau, là một trạng thái tình cảm của người tiêu dùng, kết quả từ sự đánh giá tổng thể về mối quan hệ của khách hàng và doanh nghiệp13. Theo Oliver (2015)27, sự hài lòng là phản ứng của người tiêu dùng đối với việc được đáp ứng nhu cầu và mong muốn, là sự mong đợi trước và sau khi mua dùng một sản phẩm hoặc dịch vụ. Như vậy, có thể hiểu sự hài lòng của khách hàng là cảm nhận của khách hàng về mức độ đáp ứng những mong đợi của khách hàng khi trải nghiệm mua dùng sản phẩm hoặc dịch vụ của một đơn vị bán lẻ trực tuyến.

Ý định mua lặp lại trực tuyến: Khalifa và Liu (2007)28 định nghĩa ý định mua lặp lại trực tuyến là việc sử dụng lại kênh trực tuyến để mua hàng từ một nhà bán lẻ cụ thể. Ý định mua lặp lại trực tuyến là mức độ khách hàng sẵn sàng mua lại tại một cửa hàng trực tuyến cụ thể sau lần tiêu dùng đầu tiên từ cửa hàng này29. Thêm nữa, ý định hành vi khách hàng được Zeithaml và cộng sự (1996)30 đo lường bằng việc mua lặp lại, sẵn sàng trả phí cao hơn, truyền miệng tích cực và giới thiệu cho người tiêu dùng khác. Ý định mua sắm trực tuyến được hiểu là mức độ mà người tiêu dùng sẵn sàng mua một sản phẩm thông qua một cửa hàng trực tuyến31. Như vậy, có thể hiểu ý định mua lặp lại trực tuyến là dự kiến sử dụng lại trang thương mại điện tử để tiếp tục mua sắm trong tương lai gần.

Giả thuyết nghiên cứu

Mối quan hệ của trải nghiệm khách hàng với lòng tin, sự hài lòng khách hàng và ý định mua lặp lại trực tuyến

Sử dụng mô hình SOR, nghiên cứu của Lin và cộng sự (2017)32 cho thấy tương tác hiệu quả sẽ tạo được lòng tin của khách hàng. Nghiên cứu của Tuncer (2021) 33 cũng đã sử dụng mô hình SOR chứng minh được khả năng hiển thị hấp dẫn của hàng hóa cũng làm tăng được lòng tin của khách hàng. Trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến, nghiên cứu của Molinillo và cộng sự (2020)34 đã chỉ ra rằng trải nghiệm tình cảm và trải nghiệm nhận thức có tác động tích cực đến lòng tin vào ứng dụng mua sắm trực tuyến. Nghiên cứu của Lượng Văn Quốc và Nguyễn Thanh Long (2022)35 đã cho thấy tác động tích cực của trải nghiệm khách hàng đến lòng tin, sự hài lòng khách hàng khi mua hàng trực tuyến tại thị trường bán lẻ ở TP.HCM. Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H: Trải nghiệm khách hàng có tác động tích cực đếnlòng tin của khách hàng.

Một số nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng trải nghiệm khách hàng trực tuyến có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng như nghiên cứu của Khalifa và Liu (2007), Rose và cộng sự (2012)11, 28. Nghiên cứu của Trần Văn Đạt và Trần Thị Thu Hương (2022)36 cho thấy giá trị trải nghiệm có tác động đến khuynh hướng hành vi và sự hài lòng của khách hàng. Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H: Trải nghiệm khách hàng có tác động tích cực đếnsự hài lòng khách hàng.

Richard (2005)37 sử dụng mô hình SOR đã chỉ ra rằng yếu tố thông tin và tính giải trí có tác động tích cực đến ý định tiếp tục mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trong lĩnh vực thương mại điện tử. Nghiên cứu của Li (2019) 38 cũng sử dụng mô hình SOR đã cho thấy trải nghiệm khách hàng có tác động tích cực đến ý định mua sắm trên mạng xã hội của khách hàng. Nghiên cứu của Rose và cộng sự (2012), Khalifa và Liu (2007)11, 28 đã chỉ ra các bằng chứng về mối liên hệ giữa trải nghiệm khách hàng trực tuyến, sự hài lòng của khách hàng trực tuyến và ý định mua lặp lại trực tuyến. Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H: Trải nghiệmkhách hàng có tác động tích cực đếný định mua lặp lại trực tuyến.

Mối quan hệ của lòng tin, sự hài lòng khách hàng và ý định mua lặp lại trực tuyến

Trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến, lòng tin của khách hàng làm tăng sự hài lòng khách hàng 10. Lòng tin trực tuyến là tiền đề của sự hài lòng khách hàng trong việc mua hàng trực tuyến39. Nghiên cứu của Nguyễn Mạnh Tuân và Nguyễn Hữu Trí (2016)40 cũng đã chỉ ra rằng lòng tin của khách hàng có tác động tích cực đến sự hài lòng khách hàng và từ đó ảnh hưởng đến ý định mua lặp lại của khách hàng trong việc mua hàng trực tuyến với các mặt hàng phổ biến là thiết bị điện – điện tử, mặt hàng thời trang, mỹ phẩm, sách …. Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H: Lòng tin của khách hàng có tác động tích cực đếnsự hài lòng khách hàng.

Nghiên cứu của Zhu và cộng sự (2020), Lin và cộng sự (2017)32, 41 đã sử dụng mô hình SOR để chứng minh được lòng tin trực tuyến có tác động tích cực đến ý định mua lặp lại trực tuyến của khách hàng. Kết quả nghiên cứu của Tuncer (2021)33 khi sử dụng mô hình SOR đã cho thấy lòng tin đối với người bán có tác động tích cực đến ý định mua hàng trên mạng xã hội của khách hàng. Trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến, ghiên cứu của Micu và cộng sự (2019), Chen và Chou (2012), Rose và cộng sự (2012)42, 43, 11 cũng đã chỉ ra lòng tin trực tuyến có tác động tích cực đến ý định mua lặp lại trực tuyến. Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H: Lòng tin của khách hàng có tác động tích cực đếný định mua lặp lại trực tuyến.

Nghiên cứu của Chopdar và Balakrishnan (2020)23 đã sử dụng mô hình SOR để đo lường sự hài lòng và ý định hành vi của người tiêu dùng đối với các ứng dụng thương mại di động. Trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến, nghiên cứu của Lin và Lekhawipat (2014), Khalifa và Liu (2007), Martin và cộng sự (2015), Micu và cộng sự (2019)12, 28, 43, 44 đã chỉ ra sự hài lòng trực tuyến của khách hàng có tác động tích cực đến ý định mua lặp lại trực tuyến. Nghiên cứu của Phan Tấn Lực (2021)45 cho thấy sự hài lòng có tác động tích cực đến ý định mua lặp lại cùng một cửa hàng trên các trang thương mại điện tử. Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H: Sự hài lòng khách hàng có tác động tích cực đếný định mua lặp lại trực tuyến

Vai trò trung gian của lòng tin và sự hài lòng khách hàng trong mối quan hệ tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định mua lặp lại trực tuyến

Nghiên cứu của Micu và cộng sự (2019), Rose và cộng sự (2012)43, 11 đã chứng minh được lòng tin khi mua sắm trực tuyến là trung gian của trải nghiệm khách hàng và ý định mua lặp lại trực tuyến. Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H: Lòng tin làm trung gian cho tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định mua lặp lại trực tuyến.

Một số nghiên cứu trước đã chỉ ra sự hài lòng khi mua sắm trực tuyến làm trung gian của trải nghiệm khách hàng và ý định mua lặp lại trực tuyến như nghiên cứu của Bhattacharya và Srivastava (2018), Kumar và Ayodeji (2021), Lin và Lekhawipat (2014), Martin và cộng sự (2015), Micu và cộng sự (2019), Rose và cộng sự (2012)9, 12, 43, 44, 46. Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H: Sự hài lòng khách hàng làm trung gian cho tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định mua lặp lại trực tuyến.

Trên cơ sở lý thuyết đã được trình bày và dựa trên tổng quan các nghiên cứu trước, mô hình nghiên cứu được đề xuất thể hiện ở Figure 1:

Figure 1

Mô hình nghiên cứu đề xuất 10

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thang đo

Thang đo các khái niệm trong mô hình nghiên cứu kế thừa từ các nghiên cứu trước. Kết quả phỏng vấn tay đôi với 4 chuyên gia và thảo luận nhóm với 6 khách hàng đã từng mua hàng trực tuyến, nhóm tác giả đã phát triển được bộ thang đo nghiên cứu từ các thang đo gốc này. Trong đó, thang đo trải nghiệm khách hàng là cấu trúc bậc hai được phát triển, điều chỉnh từ thang đo gốc của Bleier và cộng sự (2019)4 đối với việc trải nghiệm khách hàng trực tuyến gồm bốn thành phần là trải nghiệm thông tin (gồm 7 biến quan sát), trải nghiệm giải trí (gồm 7 biến quan sát), trải nghiệm quan hệ xã hội (gồm 5 biến quan sát), trải nghiệm giác quan (gồm 4 biến quan sát). Thang đo lòng tin và sự hài lòng khách hàng được phát triển từ thang đo gốc của Martin và cộng sự (2015)12 lần lượt gồm 4 biến quan sát và 7 biến quan sát. Thang đo ý định mua lặp lại trực tuyến gồm 4 biến quan sát được phát triển từ thang đo gốc của Micu và cộng sự (2019)43 phù hợp trong nghiên cứu này vì cùng nghiên cứu trong lĩnh vực thương mại điện tử. Tất cả các câu hỏi đều được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý).

Thu thập dữ liệu

Kích thước mẫu: Kích thước mẫu dự kiến được xác định theo nguyên tắc của Hair và cộng sự (2019)47 là tối thiểu phải gấp 5 lần số lượng biến quan sát thì kết quả mới đảm bảo tính chính xác. Với số biến quan sát trong nghiên cứu này là 38, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là 190 quan sát.

Phương pháp chọn mẫu: Nhóm tác giả tiến hành chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện phi xác suất với những khách hàng đang sinh sống, làm việc và học tập tại TP.HCM đã từng mua hàng trực tuyến trên các ứng dụng di động của sàn thương mại điện tử Shopee, Tiki, Lazada, Sendo bởi vì theo Cục Thương Mại Điện Tử và Kinh Tế Số (2021)48, tốc độ tăng trưởng của thương mại điện tử bán lẻ năm 2020 của Việt Nam ổn định ở mức 18%, với doanh thu bán lẻ đạt 11,8 tỷ USD dẫn đầu lượng truy cập là hai nền tảng Shopee và Lazada và hai nền tảng Việt Nam là Tiki và Sendo. Thêm vào đó, Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (2021)49 cũng chỉ ra rằng TP.HCM đang đứng đầu cả nước về chỉ số giao dịch thương mại điện tử, tiếp đến là Hà Nội và các tỉnh thành khác nên nhóm tác giả cho rằng việc khảo sát đối với địa bàn tại TP.HCM là phù hợp.

Thu thập dữ liệu: Bằng cách sử dụng câu hỏi gạn lọc, những người được chọn tham gia khảo sát là những người đã từng mua hàng trực tuyến hoặc chưa từng làm việc trong lĩnh vực bán hàng trực tuyến. Bảng khảo sát được tạo trên google form và tiến hành khảo sát trong ba tuần từ mối quan hệ cá nhân của nhóm tác giả. Nhóm tác giả đã thu được 706 quan sát, trong đó loại bỏ 134 quan sát do đáp viên chưa từng mua hàng trực tuyến hoặc đã từng làm việc hay đang làm việc trong lĩnh vực bán hàng trực tuyến, còn lại 572 quan sát hợp lệ được đưa vào phân tích dữ liệu, với kích thước mẫu là 572 quan sát này đảm bảo theo nguyên tắc của Hair và cộng sự (2019)47.

Quy trình phân tích

Nghiên cứu này sử dụng phần mềm SmartPLS 3.3.3 với kỹ thuật PLS-SEM để kiểm định mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết nghiên cứu. Theo Hair và cộng sự (2017)50, số lượng nghiên cứu sử dụng PLS-SEM được công bố trong vài năm gần đây tăng lên rất nhanh bởi vì kỹ thuật PLS-SEM có thể phân tích mô hình phức tạp, với nhiều biến tiềm ẩn được đo lường bằng nhiều thông số khác nhau cùng một lúc. Đánh giá một mô hình nghiên cứu bao gồm hai phần: (1) đánh giá mô hình đo lường và (2) đánh giá mô hình cấu trúc. Việc đánh giá mô hình đo lường để đánh giá độ tin cậy của thang đo: Các thang đo sẽ được kiểm tra tính đơn hướng, độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Việc đánh giá mô hình cấu trúc bao gồm các bước: đánh giá vấn đề đa cộng tuyến, đánh giá mức ý nghĩa và sự liên quan của các mối quan hệ trong mô hình cấu trúc, đánh giá hệ số xác định R, đánh giá hệ số tác động f50.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Thông tin mẫu khảo sát được trình bày tại Table 1. Những đặc điểm đạt được tỷ lệ cao nhất theo từng tiêu chí lần lượt là: Giới tính nữ (73,1%), độ tuổi từ 18–20 (48,8%), số tiền thường xuyên chi để mua hàng trực tuyến dưới 01 triệu mỗi tháng (80,2%), mức độ thường xuyên mua hàng trực tuyến từ 01 đến 03 lần mỗi tháng (71,9%) và Shopee là ứng dụng để mua hàng trực tuyến nhiều nhất (87,9%), các sản phẩm thường mua nhất là thực phẩm (37,1%).

Table 1

Mô tả mẫu

Tiêu chí

Tần suất xuất hiện

(người)

Phần trăm

(%)

Giới tính

Nữ

418

73,1

Nam

154

26,9

Từ 18 đến 20

279

48,8

Độ tuổi

Từ 21 đến 24

223

39

Khác

70

12,2

Số tiền thường xuyên chi để mua hàng trực tuyến

Dưới 1 triệu VND / tháng

459

80,2

Từ 1 đến 3 triệu VND/ tháng

93

16,3

Trên 3 triệu VND/ tháng

20

3,5

Mức độ thường xuyên mua hàng trực tuyến

Từ 1 đến 3 lần / tháng

411

71,9

Từ 4 đến 8 lần / tháng

118

20,6

Trên 8 lần / tháng

43

7,5

Ứng dụng để mua hàng trực tuyến

Shopee

502

87,9

Tiki

224

39,2

Lazada

196

34,3

Sendo

29

4,5

Sản phẩm thường mua

Thực phẩm

212

37,1

Thiết bị di động

164

28,7

Sản phẩm khác

195

34,2

Tổng

572

100

Đánh giá thang đo

Giá trị của hệ số tải nhân tố, độ tin cậy nhất quán nội bộ, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt là các chỉ số quan trọng để kiểm định mô hình đo lường.

Table 2

Độ giá trị và tin cậy của các thang đo

Nhân tố và thang đo

Hệ số tải nhân tố (Outer loading)

Độ tin cậy tổng hợp (CR)

Cronbach's alpha

Phương sai trích trung bình (AVE)

1A. Trải nghiệm thông tin

Bao gồm 7 biến quan sát:

0,880

0,841

0,514

INF1: Tôi có được thông tin rất hữu ích từ việc mua hàng trực tuyến của X.

0,734

INF2: Tôi có được nhiều thông tin cần thiết trong quá trình mua hàng của X.

0,767

INF3: Tôi nghĩ rằng sẽ có thông tin chính xác của X từ các nhận xét của người khác.

0,714

INF4: Tôi nghĩ rằng tôi sẽ có đủ thông tin cần biết từ việc tương tác với X.

0,775

INF5: Tôi nghĩ rằng tôi sẽ có thông tin đúng sự thật từ việc tương tác với những người cùng mua khác của X.

0,684

INF6: Người bán hàng của X cung cấp nhiều thông tin hữu ích.

0,681

INF8: Người bán hàng của X tư vấn phù hợp với nhu cầu của tôi.

0,652

1B. Trải nghiệm giải trí

Bao gồm 7 biến quan sát:

0,880

0,842

0,513

ENT1: Tôi thấy vui vẻ khi mua hàng của X.

0,731

ENT2: Tôi thích mua hàng của X hơn.

0,708

ENT3: Khi mua hàng của X, tôi bị thu hút bởi nhiều trò chơi hấp dẫn mà X đưa ra.

0,703

ENT4: Tôi cảm thấy được thư giãn rất nhiều khi mua hàng của X.

0,727

ENT6: Tôi có tình cảm tốt với X.

0,682

ENT7: Tôi không căng thẳng khi mua hàng của X vì việc mua hàng rất dễ dàng.

0,744

ENT8: Tôi được giải trí rất nhiều khi mua hàng của X.

0,715

1C. Trải nghiệm quan hệ xã hội

Bao gồm 5 biến quan sát:

0,872

0,817

0,578

SOC1: Tôi có thể tạo mối quan hệ với người khác khi mua hàng của X.

0,698

SOC3: Khi mua hàng của X, tôi dễ dàng tương tác với những người cùng mua khác.

0,788

SOC4: Tương tác với X thật dễ dàng vì X tạo nhiều kênh để tiếp xúc.

0,713

SOC5: Tôi có thể kết nối với những người khác khi mua hàng của X.

0,785

SOC6: Trong quá trình mua hàng của X, tôi cảm nhận được cộng đồng cũng quan tâm những điều giống tôi nghĩ.

0,810

1D. Trải nghiệm giác quan

Bao gồm 4 biến quan sát:

0,882

0,822

0,653

SEN1: Các giác quan của tôi bị hấp dẫn khi nhìn thấy hình ảnh của các sản phẩm mà X trưng bày, giới thiệu.

0,817

SEN2: Các sản phẩm mà X bày bán hiển thị rất bắt mắt.

0,840

SEN3: Sự đa dạng về sản phẩm của X làm hấp dẫn các giác quan của tôi.

0,831

SEN4: Tôi cảm thấy hấp dẫn bởi các sản phẩm mới mà X cung cấp.

0,741

2. Lòng tin của khách hàng

Bao gồm 4 biến quan sát:

0,836

0,744

0,561

TRU1: Mua sắm từ X thì không có bất trắc.

0,766

TRU2: X thì đáng tin cậy vì X thực hiện đầy đủ các cam kết đã được công bố trong chính sách bán hàng.

0,681

TRU3: Tôi có thể tin tưởng vào X vì X giữ lời hứa.

0,761

TRU4: Tôi tin tưởng vào X vì X luôn biết tôi quan tâm điều gì.

0,782

3. Sự hài lòng khách hàng

Bao gồm 7 biến quan sát:

0,904

0,876

0,574

SAT1: Tôi hài lòng với những trải nghiệm từ việc mua hàng của X.

0,725

SAT2: Tôi cảm thấy hài lòng trước khi mua hàng của X (thí dụ như được tư vấn, hướng dẫn tìm hiểu sản phẩm, chất lượng thông tin về sản phẩm, so sánh sản phẩm).

0,748

SAT3: Tôi cảm thấy hài lòng trong khi mua hàng của X (thí dụ như đặt hàng, thủ tục thanh toán).

0,803

SAT4: Tôi cảm thấy hài lòng sau khi mua hàng của X (thí dụ như dịch vụ hỗ trợ khách hàng và chăm sóc sau bán hàng, xử lý tốt việc đổi trả hàng, hoàn tiền).

0,737

SAT5: Trải nghiệm tích cực trong việc mua hàng của X chính là những gì tôi cần.

0,758

SAT6: Tôi đã có trải nghiệm tốt như mong đợi trong quá trình mua hàng của X.

0,779

SAT7: Tôi hài lòng với sản phẩm nhận được từ việc mua hàng của X.

0,753

4. Ý định mua lặp lại trực tuyến

Bao gồm 4 biến quan sát:

0,902

0,855

0,697

INT1: Tôi dự định sẽ thường xuyên mua hàng của X.

0,817

INT2: Tôi dự định sẽ tiếp tục mua hàng của X.

0,843

INT3: Có thể tôi sẽ mua lặp lại các sản phẩm của X trong tương lai gần.

0,825

INT4: Dù trong ngắn hạn hay dài hạn, tôi cũng sẽ tiếp tục mua hàng của X.

0,853

Với kết quả trong Table 2 cho thấy, các giá trị CR và Cronbach’s alpha của các nhân tố đều cao hơn 0,7 nên có thể kết luận các nhân tố trong mô hình đạt được độ tin cậy nhất quán nội bộ50. Kết quả ở Table 2 cũng cho thấy tất cả các biến đều có giá trị hội tụ vì giá trị AVE cao hơn 0,550. Các giá trị tỷ lệ HTMT trong Table 3 đều nhỏ hơn 0,9 chứng tỏ các biến quan sát có giá trị phân biệt 51.

Table 3

Giá trị phân biệt của thang đotheo HTMT

1A.

1B.

1C.

1D.

2.

3.

4.

1A. Trải nghiệm thông tin

1B. Trải nghiệm giải trí

0,682

1C. Trải nghiệm quan hệ xã hội

0,460

0,360

1D. Trải nghiệm giác quan

0,570

0,703

0,344

2. Lòng tin của khách hàng

0,542

0,589

0,319

0,479

3. Sự hài lòng khách hàng

0,493

0,603

0,350

0,535

0,762

4. Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,459

0,673

0,223

0,487

0,704

0,609

Kiểm định mô hình cấu trúc

Figure 2

Kết quả mô hình nghiên cứu9

Bốn vấn đề cần được đánh giá: hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số tác động, hệ số xác định R, hệ số tác động f trong việc kiểm định mô hình cấu trúc.

Table 4

Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu trong mô hình

Giả thuyết

Hệ số

tác động

(Chưa xem xét vai trò của các biến trung gian)

Giá trị p

Kết luận

Hệ số

tác động

tổng hợp

(Khi xem xét vai trò của các biến trung gian)

Giá trị p

Kết luận

Chênh lệch hệ số tác động

H1: Trải nghiệm khách hàng

-> Lòng tin của khách hàng

0,535

0,0%

Chấp nhận

0,535

0,0%

Chấp nhận

0

H2: Trải nghiệm khách hàng

-> Sự hài lòng khách hàng

0,323

0,0%

Chấp nhận

0,566

0,0%

Chấp nhận

+0,243

H3: Trải nghiệm khách hàng

-> Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,253

0,0%

Chấp nhận

0,540

0,0%

Chấp nhận

+0,287

H4: Lòng tin của khách hàng

-> Sự hài lòng khách hàng

0,453

0,0%

Chấp nhận

0,453

0,0%

Chấp nhận

0

H5: Lòng tin của khách hàng

-> Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,379

0,0%

Chấp nhận

0,447

0,0%

Chấp nhận

+0,068

H6: Sự hài lòng khách hàng

-> Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,149

0,2%

Chấp nhận

0,149

0,2%

Chấp nhận

0

H1-5: Trải nghiệm khách hàng

-> Lòng tin của khách hàng

-> Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,203

0,0%

Chấp nhận

n/a

n/a

n/a

n/a

H2-6: Trải nghiệm khách hàng

-> Sự hài lòng khách hàng

-> Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,048

0,6%

Chấp nhận

n/a

n/a

n/a

n/a

Table 5

Kết quả đánh giá hệ số tác động f2 và đa cộng tuyến

Giả thuyết

f2

Mức độ

tác động

VIF

Đa cộng tuyến

H1: Trải nghiệm khách hàng -> Lòng tin của khách hàng

0,402

Lớn

1,000

Không

H2: Trải nghiệm khách hàng -> Sự hài lòng khách hàng

0,140

Nhỏ

1,402

Không

H3: Trải nghiệm khách hàng -> Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,072

Nhỏ

1,598

Không

H4: Lòng tin của khách hàng -> Sự hài lòng khách hàng

0,275

Trung bình

1,402

Không

H5: Lòng tin của khách hàng -> Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,145

Nhỏ

1,788

Không

H6: Sự hài lòng khách hàng -> Ý định mua lặp lại trực tuyến

0,021

Nhỏ

1,876

Không

Kết quả ở Table 5 cho thấy, các giá trị VIF giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình biến động từ 1 đến 1,876 đều nhỏ hơn 5 nghĩa là mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến50. Kết quả ở Table 4 cho thấy, tất cả các giả thuyết đều được chấp nhận vì tất cả các giá trị p nhỏ hơn 5%. Theo Cohen (1988)52, các giá trị f lần lượt là 0,02; 0,15 và 0,35 được xem là nhỏ, trung bình và lớn. Giá trị R nằm trong khoảng từ 0 đến 1, trị số càng cao sẽ cho thấy mức độ dự đoán chính xác trong mô hình càng cao. Các nhà nghiên cứu nhất trí với nhau rằng các giá trị R = 0,75; 0,50 và 0,25 được xem là cao, trung bình và yếu53, 54. Tuy nhiên, theo Hair và cộng sự (2017)50, trong lĩnh vực người tiêu dùng thì giá trị R = 0,20 được xem là cao. Kết quả mô hình nghiên cứu được thể hiện ở Figure 2 cho thấy, các giá trị R lần lượt là 28,7%; 46,7% và 44,6%. Điều này cho thấy mức độ phù hợp tương đối tốt của mô hình nghiên cứu50.

THẢO LUẬN

Kết quả nghiên cứu cho thấy trong quá trình trải nghiệm mua sắm trực tuyến, khách hàng được kích thích thông qua các trải nghiệm liên quan đến thông tin, giải trí, quan hệ xã hội và hấp dẫn các giác quan có tác động tích cực đến lòng tin và sự hài lòng khách hàng với hệ số tác động lần lượt là 0,535 và 0,323. Kết quả này đã củng cố khẳng định của Jacoby (2002)19 trong mối quan hệ S-O. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Tuncer (2021), Molinillo và cộng sự (2021), Lin và cộng sự (2017), Martin và cộng sự (2015), Rose và cộng sự (2012)11, 12, 32, 33, 55. Điều này cho thấy được tầm quan trọng của trải nghiệm khách hàng như là yếu tố kích thích có thể tạo ra được lòng tin và sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng trực tuyến.

Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy khi khách hàng có lòng tin và hài lòng trong quá trình mua sắm trực tuyến thì có thể tăng cường được ý định mua lặp lại trực tuyến của khách hàng, kết quả này đã củng cố khẳng định của Jacoby (2002)19 trong mối quan hệ O-R. Cụ thể, kết quả kiểm định cho thấy lòng tin và sự hài lòng của khách hàng có tác động tích cực đến ý định mua lặp lại trực tuyến của khách hàng với hệ số tác động lần lượt là 0,379 và 0,149. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Zhu và cộng sự (2020), Micu và cộng sự (2019), Lin và cộng sự (2017), Lin và Lekhawipat (2014), Khalifa và Liu (2007)28, 32, 41, 43, 44. Điều này cho thấy được tầm quan trọng của lòng tin và sự hài lòng khách hàng như là yếu tố chủ thể (O) có thể tạo ra được phản ứng (R) của khách hàng là ý định mua lặp lại trực tuyến.

Như Jacoby (2002)19 đề cập, khi kích thích cũng có thể dẫn đến những phản ứng (mối quan hệ S-R). Thật vậy, kết quả kiểm định đã cho thấy trải nghiệm khách hàng có tác động tích cực đến ý định mua lặp lại trực tuyến với hệ số tác động 0,252, kết quả này củng cố khẳng định của Jacoby (2002)19 trong mối quan hệ S-R. Kết quả này cũng tương đồng với nghiên cứu của Li (2019), Richard (2005) 37, 38. Điều này cho thấy được tầm quan trọng của trải nghiệm khách hàng như là yếu tố kích thích có thể tạo ra được phản ứng của khách hàng là ý định mua lặp lại trực tuyến.

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng đã chứng minh được nhờ có vai trò trung gian một phần của lòng tin và sự hài lòng khách hàng mà sự tác động tích cực của trải nghiệm khách hàng đến ý định mua lặp lại trực tuyến có hệ số tác động được tăng thêm 0,287 (Hệ số tác động từ 0,253 tăng lên 0,540).

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận và đóng góp của nghiên cứu

Kết quả kiểm định đã cho thấy, tất cả các giả thuyết mà nhóm tác giả đưa ra đều được ủng hộ bởi dữ liệu phân tích. Từ đó, nghiên cứu này đưa ra một vài đóng góp về mặt học thuật quan trọng cho các học giả nghiên cứu về mối quan hệ giữa trải nghiệm khách hàng, lòng tin, sự hài lòng khách hàng và ý định mua lặp lại trực tuyến. Đóng góp quan trọng của nghiên cứu này là chẳng những các yếu tố trải nghiệm khách hàng, lòng tin, sự hài lòng khách hàng có tác động tích cực và trực tiếp đến ý định mua lặp lại trực tuyến mà còn chứng minh được có vai trò trung gian một phần của lòng tin và sự hài lòng khách hàng trong mối quan hệ tác động tích cực và gián tiếp của trải nghiệm khách hàng đến ý định mua lặp lại trực tuyến.

Về góc độ lý thuyết, mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về ý định mua lặp lại, nhưng chưa có nhiều nghiên cứu về ý định mua lặp lại trực tuyến của khách hàng khi sử dụng mô hình SOR để xem quá trình mua hàng như là một quá trình xử lý các yếu tố đầu vào là những yếu tố kích thích bởi trải nghiệm, từ đó tạo dựng lòng tin và hài lòng, dẫn đến kết quả đầu ra là ý định mua lặp lại trực tuyến. Do vậy, nghiên cứu này đã đóng góp trong việc đánh giá được mối quan hệ của trải nghiệm khách hàng, lòng tin, sự hài lòng khách hàng và ý định mua lặp lại trực tuyến. Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy có vai trò trung gian của lòng tin và sự hài lòng khách hàng trong mối quan hệ tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định mua lặp lại trực tuyến. Về góc độ thực tiễn, nghiên cứu cũng góp phần giúp cho các đơn vị bán lẻ trực tuyến hiểu rõ hơn về vai trò của việc tạo ra trải nghiệm tích cực cho khách hàng để làm tăng ý định mua lặp lại trực tuyến. Các đơn vị bán lẻ trực tuyến cần đẩy mạnh việc trải nghiệm tích cực cho khách hàng, tạo lòng tin và hài lòng cho khách hàng để tăng cường ý định mua lặp lại trực tuyến của khách hàng.

Hàm ý quản trị

Kết quả nghiên cứu đã cho thấy ý định mua lặp lại trực tuyến bị tác động trực tiếp và tích cực bởi các yếu tố trải nghiệm khách hàng, lòng tin và sự hài lòng khách hàng với hệ số tác động lần lượt là 0,253; 0,379; 0,149. Đồng thời, lòng tin và sự hài lòng khách hàng thể hiện được vai trò trung gian vì đã giúp cho hệ số tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định mua lặp lại trực tuyến tăng thêm 0,287. Do đó, dựa vào hệ số tác động và trọng số tải nhân tố của các biến quan sát của trải nghiệm khách hàng, lòng tin và sự hài lòng khách hàng, một số hàm ý quản trị sau được đề xuất cho các đơn vị bán lẻ trực tuyến trong việc muốn gia tăng ý định mua lặp lại trực tuyến của khách hàng bằng cách ưu tiên tăng cường lòng tin của khách hàng, tăng cường trải nghiệm tích cực cho khách hàng và cuối cùng là tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Cụ thể: (1) Để tăng cường lòng tin của khách hàng cần đảm bảo rằng không có tình trạng bất trắc gì xảy ra khi mua hàng trực tuyến, đơn vị bán hàng phải đáng tin cậy và thực hiện đầy đủ các cam kết đã được công bố trong chính sách bán hàng. (2) Để tăng cường trải nghiệm tích cực cho khách hàng thì cần phải tăng cường trải nghiệm giải trí cho khách hàng khi mua sắm trực tuyến, tăng cường trải nghiệm thông tin, tăng cường kích thích các giác quan của khách hàng, tăng cường trải nghiệm quan hệ xã hội cho khách hàng. Cụ thể, tăng cường trải nghiệm giải trí bằng cách tạo sự giải trí hấp dẫn, vui vẻ, thích thú, thư giãn cho khách hàng trong quá trình mua hàng. Tăng cường trải nghiệm thông tin bằng cách cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết và thông tin phải hữu ích, chính xác, phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Tăng cường hấp dẫn các giác quan của khách hàng bằng việc giới thiệu, trưng bày bắt mắt các sản phẩm. Tăng cường quan hệ xã hội cho khách hàng bằng cách tạo kênh cộng đồng mua sắm trực tuyến để khách hàng dễ dàng tương tác với các khách hàng khác, để khách hàng dễ dàng kết nối, tương tác hoặc tạo mối quan hệ với những người cùng mua khác; cũng như tạo nhiều kênh tiếp xúc cho khách hàng tương tác dễ dàng với đơn vị bán. (3) Để tăng cường sự hài lòng của khách hàng cần tạo được sự hài lòng như mong đợi trong suốt quá trình trải nghiệm mua sắm trực tuyến của khách hàng bằng cách làm cho khách hàng hài lòng trước, trong và sau khi mua hàng trực tuyến như được tư vấn, hướng dẫn tìm hiểu sản phẩm, được cung cấp thông tin có chất lượng về sản phẩm, so sánh sản phẩm, đặt hàng dễ dàng, thủ tục thanh toán đơn giản, dịch vụ hỗ trợ và chăm sóc tốt sau bán, xử lý tốt việc đổi trả hàng, hoàn tiền.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Thứ nhất, các sản phẩm mà khách hàng thường mua sắm trực tuyến trong nghiên cứu này là thực phẩm, thiết bị di động như điện thoại, máy tính bảng, laptop, phụ kiện số, linh kiện và một số sản phẩm khác. Do đó, nghiên cứu tiếp theo có thể thực hiện với một loại sản phẩm cụ thể. Thứ hai, nghiên cứu này chỉ thực hiện tại TP.HCM, các nghiên cứu tiếp theo có thể thực hiện khảo sát ở nhiều khu vực, quốc gia khác nhau để kết quả nghiên cứu có tính phổ quát hơn./.

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

AVE: Avarage Variance Extract (Phương sai trích trung bình)

CR: Composite reliability (Độ tin cậy tổng hợp)

HTMT: Heterotrait – Monotrait ratio: là một phương pháp được dùng để kiểm định giá trị phân biệt của các biến trong mô hình dựa vào ma trận đa khái niệm – đa phương pháp (Multitrait –Multimethod Matrix).

PLS-SEM: Partial Least Square – Structural Equation Modeling (Bình phương tối thiểu từng phần - Phương trình cấu trúc tuyến tính)

SOR: Stimulus – Organism – Response (Kích thích – Chủ thể – Phản ứng)

TP.HCM: Thành phố Hồ Chí Minh

VIF: Variance Inflation Factor (Hệ số phóng đại phương sai)

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Nhóm tác giả xin cam đoan rằng không có bất kì xung đột lợi ích nào trong việc công bố bài báo.

ĐÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ

Các tác giả có đóng góp bằng nhau đối với toàn bộ nội dung bài báo.

References

  1. . Kotler P, Keller KL. Marketing Management. Pearson; 2016. :
  2. Nguyễn Phước Thành. Thương mại điện tử: Tổng quan nghiên cứu giai đoạn 1995 -2020. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ - Kinh tế-Luật và Quản lý. 2021;6(1):2167-2174. :
  3. . Ajzen I. The theory of planned behavior. Organ Behav Hum Decis Process. 1991;50(2):179-211. :
  4. . Bleier A, Harmeling CM, Palmatier RW. Creating Effective Online Customer Experiences. J Mark. 2019;83(2):98-119. :
  5. . Peyrot M, Doren D Van. Effect of a Class Action Suit on Consumer Repurchase Intentions. J Consum Aff. 1994;28(2):361-379. :
  6. . PwC. Experience Is Everything: Here's How to Get It Right.; 2018. :
  7. . Schmitt B. Experiential Marketing. J Mark Manag. 1999;15(1-3):53-67. :
  8. . Zeithaml VA. Consumer Perceptions of Price, Quality, and Value: A Means-End Model and Synthesis of Evidence. J Mark. 1988;52(3):2-22. :
  9. . Bhattacharya A, Srivastava M. A Framework of Online Customer Experience: An Indian Perspective. Glob Bus Rev. 2018;21(2):1-18. :
  10. . Elbeltagi I, Agag G. E-retailing ethics and its impact on customer satisfaction and repurchase intention: A cultural and commitment-trust theory perspective. Internet Res. 2016;26(1):288-310. :
  11. . Rose S, Clark M, Samouel P, Hair N. Online Customer Experience in e-Retailing: An empirical model of Antecedents and Outcomes. J Retail. 2012;88(2):308-322. :
  12. . Martin J, Mortimer G, Andrews L. Re-examining online customer experience to include purchase frequency and perceived risk. J Retail Consum Serv. 2015;25:81-95. :
  13. . Crosby LA, Evans KR, Cowles D. Relationship Quality in Services Selling: An Interpersonal Influence Perspective. J Mark. 1990;54(3):68-81. :
  14. . Morgan RM, Hunt SD. The Commitment-Trust Theory of Relationship Marketing. J Mark. 1994;58(3):20-38. :
  15. . Gummesson E. Relationship marketing as a paradigm shift : Some conclusions from the 30R approach. Manag Decis. 1997;35:267-272. :
  16. . Buttle F. Relationship Marketing: Theory and Practice. SAGE Publications; 1996. :
  17. . Gummesson E. Total Relationship Marketing. third edit. Butterworth-Heinemann; 2008. :
  18. . Dwyer FR, Oh S. Output Sector Munificence Effects on the Internal Political Economy of Marketing Channels. J Mark Res. 1987;24(4):347. :
  19. . Jacoby J. Stimulus-Organism-Response Reconsidered: An Evolutionary Step in Modeling (Consumer) Behavior. J Consum Psychol. 2002;12(1):51-57. :
  20. . Mehrabian A, Russell JA. The basic emotional impact of environments. Percept Mot Skills. 1974;38(1):283-301. :
  21. . Mostafa RB, Kasamani T. Brand experience and brand loyalty: is it a matter of emotions? Asia Pacific J Mark Logist. 2021;33(4):1033-1051. :
  22. . Chang YW, Hsu PY, Wang Y, Chang PY. Integration of online and offline health services: The role of doctor-patient online interaction. Patient Educ Couns. 2019;102(10):1905-1910. :
  23. . Chopdar PK, Balakrishnan J. Consumers response towards mobile commerce applications: S-O-R approach. Int J Inf Manage. 2020;53. :
  24. . Lemon KN, Verhoef PC. Understanding customer experience throughout the customer journey. J Mark. 2016;80(6):69-96. :
  25. . Novak TP, Hoffman DL, Yung YF. Measuring the customer experience in online environments: A structural modeling approach. Mark Sci. 2000;19(1):22-42. :
  26. . Brakus JJ, Schmitt BH, Zarantonello L. Brand Experience: What Is It? How Is It Measured? Does It Affect Loyalty? J Mark. 2009;73(3):52-68. :
  27. . Oliver RL. Satisfaction: A Behavioral Perspective on the Consumer. Routledge; 2015. :
  28. . Khalifa M, Liu V. Online consumer retention: contingent effects of online shopping habit and online shopping experience. Eur J Inf Syst. 2007;16:780-792. :
  29. . Zhang Y, Fang Y, Wei KK, Ramsey E, McCole P, Chen H. Repurchase intention in B2C e-commerce - A relationship quality perspective. Inf Manag. 2011;48(6):192-200. :
  30. . Zeithaml VA, L LLB, Parasuraman A. The Behavioral Consequences of Service Quality. J Mark. 1996;60(2):31-46. :
  31. . Peña-García N, Gil-Saura I, Rodríguez-Orejuela A, Siqueira-Junior JR. Purchase intention and purchase behavior online: A cross-cultural approach. Heliyon. 2020;6(6). :
  32. . Lin J, Yan Y, Chen S, Luo X (Robert). Understanding the impact of social commerce website technical features on repurchase intention: A Chinese guanxi perspective. J Electron Commer Res. 2017;18(3):225-244. :
  33. . Tuncer I. The relationship between IT affordance, flow experience, trust, and social commerce intention: An exploration using the S-O-R paradigm. Technol Soc. 2021;65. :
  34. . Molinillo S, Navarro-García A, Anaya-Sánchez R, Japutra A. The impact of affective and cognitive app experiences on loyalty towards retailers. J Retail Consum Serv. 2020;54. :
  35. Lượng Văn Quốc, Nguyễn Thanh Long. Tác động của trải nghiệm khách hàng đến lòng tin, sự hài lòng khách hàng và giá trị thương hiệu: Trường hợp mua hàng trực tuyến tại thị trường bán lẻ thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Thương mại. 2022;161:35-50. :
  36. Trần Văn Đạt, Trần Thị Thu Hương. Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ, giá trị trải nghiệm, sự hài lòng và khuynh hướng hành vi khách hàng trong ngành hàng thức ăn nhanh tại TP. HCM. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ - Kinh tế-Luật và Quản lý. 2022;6(1):2247-2256. :
  37. . Richard M. Modeling the impact of internet atmospherics on surfer behavior. J Bus Res. 2005;58(12):1632-1642. :
  38. . Li CY. How social commerce constructs influence customers' social shopping intention? An empirical study of a social commerce website. Technol Forecast Soc Change. 2019;144(129):282-294. :
  39. . Shankar V, Urban GL, Sultan F. Online trust: A stakeholder perspective, concepts, implications, and future directions. J Strateg Inf Syst. 2002;11(3-4):325-344. :
  40. Nguyễn Mạnh Tuân, Nguyễn Hữu Trí. Các tiền tố và hậu tố của sự tham gia của khách hàng trong môi trường mua sắm trực tuyến. Tạp chí Kinh tế Phát triển. 2016;231:69-77. :
  41. . Zhu B, Kowatthanakul S, Satanasavapak P. Generation Y consumer online repurchase intention in Bangkok. Int J Retail Distrib Manag. 2020;48(1):53-69. :
  42. . Chen Y, Chou T. Exploring the continuance intentions of consumers for B2C online shopping: Perspectives of fairness and trust. Online Inf Rev. 2012;36(1):104-125. :
  43. . Micu AE, Bouzaabia O, Bouzaabia R, Micu A, Capatina A. Online customer experience in e-retailing: implications for web entrepreneurship. Int Entrep Manag J. 2019;15(2):651-675. :
  44. . Lin C, Lekhawipat W. Factors affecting online repurchase intention. Ind Manag Data Syst. 2014;114(4):597-611. :
  45. Phan Tấn Lực. Tác động của giá cả cảm nhận, chất lượng giao hàng đến ý định mua hàng lặp lại trong thương mại điện tử. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á. 2021;32(4):5-20. :
  46. . Kumar V, Ayodeji OG. E-retail factors for customer activation and retention: An empirical study from Indian e-commerce customers. J Retail Consum Serv. 2021;59. :
  47. . Hair Jr JF, Black WC, Babin arry J, Anderson RE. Multivariate Data Analysis. 8th ed. Cengage; 2019. :
  48. . Cục thương mại điện tử và Kinh tế số. Báo cáo Thương mại điện tử Việt Nam 2021. www.idea.gov.vn. Published 2021. :
  49. . Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam. Báo cáo chỉ số thương mại điện tử Việt Nam năm 2021. https://vecom.vn/bao-cao-chi-so-thuong-mai-dien-tu-viet-nam-2021. Published 2021. :
  50. . Hair JF, M.Hult GT, M.Ringle C, Sarstedt M. A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). SAGE Publications; 2017. :
  51. . Henseler J, Ringle CM, Sarstedt M. A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. J Acad Mark Sci. 2015;43(1):115-135. :
  52. . Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers; 1988. :
  53. . Henseler J, Ringle CM, Sinkovics RR. The Use Of Partial Least Squares Path Modeling In International Marketing. In: New Challenges to International Marketing. Emerald Group Publishing Limited; 2009. :
  54. . Hair JF, Ringle CM, Sarstedt M, Hair JF, Ringle CM, Sarstedt M. PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet. J Mark Theory Pract. 2011;19(2):139-152. :
  55. . Molinillo S, Aguilar-Illescas R, Anaya-Sánchez R, Liébana-Cabanillas F. Social commerce website design, perceived value and loyalty behavior intentions: The moderating roles of gender, age and frequency of use. J Retail Consum Serv. Published online 2021. :

Comments