I HC KINH T TP.HCM
CÁC Y T NH HNG N XU HNG
VIETRAVEL
34 01 02
xu hng tt yu thay th loi hình du lch truyn thng (du lch offline)
1
. Chn
mua CTDL trc tuyn ti Vit Nam đã bt đu manh nha trong thi gian gn đây,
và s phát trin mnh trong tng lai, phù hp vi xu hng chung ca toàn cu.
Nhn thy đc xu hng đó nên nghiên cu đc thc hin nhm: (1) xác đnh các
yu t nh hng đn xu hng chn mua CTDL trc tuyn; (2) trên c s xác đnh
đc các yu t nh hng, đa ra mt s hàm ý chính sách nhm thúc đy xu
hng chn mua CTDL trc tuyn ti Công ty du lch – tip th GTVT (Vietravel).
Nghiên cu đc bt đu t vic tham kho các lý thuyt và các mô hình
nghiên cu TRA, TPB, TAM, mô hình kt hp TPB và TAM, t đó, tác gi đ xut
mô hình các yu t nh hng đn xu hng chn mua CTDL trc tuyn ca du
khách gm 6 nhân t là: nhn thc tính d s dng (DSD), nhn thc s hu ích
(HI), tin nghi (TN), nng lc cá nhân (NL), nim tin (NT) và chun ch quan
(CCQ) vi 25 bin quan sát.
Nghiên cu s dng phng pháp nghiên cu khám phá và nghiên cu chính
thc bao gm ba bc: nghiên cu đnh tính, nghiên cu đnh lng s b và
nghiên cu đnh lng chính thc.
Nghiên cu khám phá s dng phng pháp đnh tính, thông qua k thut
phng vn sâu (phng vn tay đôi) bng câu hi m đi vi 10 ng viên, đc thc
hin vào tháng 3 nm 2013.
Nghiên cu đnh lng s b đc thc hin bng phng pháp phng vn
trc tip vi s mu n =64 vào tháng 4 nm 2013.
Nghiên cu chính thc đc thc hin bng phng pháp đnh lng thông
qua k thut phng vn trc tip vi mu có kích thc n = 278 t tháng 5/2013 –
tháng 7/2013.
1
PhoCusWright (2011), Global Online Travel Overview Second Edition Report
ii
tuyn cao nht là nhóm tui 23 -29 tui (106 ngi – chim 38.1%).
iii
Trên c s các yu t nh hng đn xu hng mua CTDL trc tuyn đc
khám phá ra, nghiên cu cng đã đa ra mt s hàm ý chính sách v nhn thc
kim soát hành vi, nim tin, nhn thc s hu ích, nhn thc tính d s dng và
chun mc ch quan đ thúc đy xu hng mua CTDL trc tuyn ti Công ty Du
Lch – Tip Th Giao Thông Vn Ti (Vietravel)
Tóm li, nghiên cu đã xây dng, điu chnh mô hình nghiên cu đ xác đnh
các nhân t nh hng đn xu hng mua CTDL trc tuyn. T đó, đa ra mt s
hàm ý chính sách đ thúc đy xu hng chn mua CTDL trc tuyn ti Công ty Du
Lch – Tip Th Giao Thông Vn Ti (Vietravel)
iv
MC LC
TÓM TT i
MC LC iv
DANH MC T VIT TT VÀ KÝ HIU viii
DANH MC CÁC BNG ix
DANH MC CÁC HÌNH V x
PHN M U 1
1. Lý do ch tài 1
2. Mc tiêu nghiên cu 4
3. 5
(Vietravel) và thc trng mua CTDL trc tuyn ti công ty 27
2.2.1 Vài nét v quá trình hình thành và phát trii thành 27
2.2.2 t chc 27
2.2.3 Th ng sn phm 29
2.2.4 Kt qu hong sn xut kinh doanh 30
2.2.5 Thc trng mua CTDL trc tuyn ti Công ty du lch Vietravel 33
TÓM T 35
U 36
3.1 Qui trình nghiên cu 36
3.2 Nghiên cnh tính 37
3.3 Xây d 39
3.4 Nghiên c 46
TÓM T 47
KT QU NGHIÊN CU 48
4.1 Mô t mu 48
4.1.1 p thu thp d liu và t l h 48
4.1.2 Mô t thông tin mu 48
4.2 Ki 50
4.2.1 50
4.2.2 Phân tích nhân t khám phá (EFA). 53
4.3 Phân tích hi quy tuyn tính bi 57
4.3.1 a bin ph thuc và các bic lp 58
vi
4.3.2 phù hp ca mô hình 59
4.3.3 Ki phù hp ca mô hình 59
4.3.4 a các h s hi quy 60
4.3.5 Do tìm các vi phm gi nh cn thit 64
PH LC
viii
DANH MC T VIT TT VÀ KÝ HIU
Ch vit tt
Ting Anh
Ting Vit
NXB
Nhà xut bn
CTDL
Tour
Chng trình du lch
TP.HCM
Thành Ph H Chí Minh
Et al.
And others
Và các cng s, và các tác gi,
và các đng nghip.
TMT
Electronic commerce
Thng mi đin t
USD
ô la M
ix
DANH MC CÁC BNG
Bng 3.1 Thang đo đ tài 41
Bng 3.2 Kt qu phân tích Cronbach’s alpha 46
Bng 4.1 Tóm tt thông tin mu kho sát. 50
Bng 4.2 Kt qu phân tích Cronbach’s Alpha 51
Bng 4.3 Kt qu phân tích Cronbach’s alpha cho bin DSD sau khi loi b bin
quan sát DSD1 52
Bng 4.4 Kt qu phân tích EFA cho các bin đc lp 54
Bng 4.5 Kt qu phân tích EFA cho bin ph thuc 56
Bng 4.6 Phân tích tng quan gia bin ph thuc và bin đc lp 58
Bng 4.7 Kt qu h s R
2
hiu chnh 59
Bng 4.8 Bng kt qu phân tích phng sai Anova 59
Bng 4.9 Các tham s thng kê ca tng bin trong mô hình 60
Bng 4.10 Kt qu kim đnh các gi thit 66
x
PHN M U
1. Lý do ch tài
Vic áp dng công ngh thông tin trong mi hot đng kinh t toàn cu là xu
hng tt yu. Nhng nhu cu mi xut hin cùng vi nhng dch v mi đc
cung cp qua Internet là ngun gc ra đi ca thng mi đin t (Electronic –
commerce). Thng mi đin t đc đnh ngha là s mua bán sn phm hay dch
v trên các h thng đin t, quá trình giao dch thng mi đin t đi vi hàng
hóa, dch v thng có các bc nh tip th trên mng, đt hàng trc tuyn, thanh
toán đin t và phân phi (Jelassi, 2005)
2
Các giao dch liên quan đn thng mi đin t ngày nay ngày càng ph bin
và linh hot. Theo Forrester (2103), ti M, doanh thu t TMT đt 231 t USD
nm 2013, và vi tc đ tng trng d kin 10% s đt khong 370 t USD vào
nm 2017. Hin nay TMT đã chim 8% tng th trng bán l ti M. Con s này
s là 11% nu không tính đn thc phm. Ngày càng có nhiu ngi chuyn sang
mua bán online do tính thun tin ca nó.Vic ra đi ca các thit b nh smart
phone, máy tính bng, cng làm tng t l phát trin TMT. Dù có nhiu khó khn
v kinh t, th trng bán l châu Âu tng 10.5% trong các nm ti, đt doanh thu
247.1 t USD vào nm 2017 so vi 165.6 t USD nm 2013. Tc đ phát trin cao
là do ngày càng có nhiu ngi mua bán online, 57% s ngi trng thành mua
bán online, và t l chi tiêu trên thu nhp ngày càng cao. T l phát trin th trng
này đc d đoán là trên 10% mi nm trong vòng 5 nm ti. Trong đó Anh là
nc dn đu vi khong 45 t USD nm 2013, tng 5 t USD so vi 2012. Khong
72% dân s Anh mua bán online. D đoán đn nm 2015, th trng bán l online
ti Anh s chim 11.5% th trng bán l (không tính du lch). Tuy nhiên có mt s
chênh lch v phát trin thng mi đin t gia các nc châu Âu. Các nc Bc
Âu nh Hà Lan, Anh, Thy in trong tng lai s có hn 80% mua bán online,
trong khi t l này các nc Nam Âu nh Ý, Tây Ban Nha, Hi Lp, nhng ni mà
T nm 2008 – 2011, lng khách mua CTDL trc tuyn vn tng đu qua
các nm,và đc d đoán s tip tc tng trong nm 2012 . Ti M lng du khách
mua CTDL trc tuyn tng t 35 % (nm 2008) lên 39% (nm 2011) và d đoán
chim 39% nm 2012, ti Châu Âu, tng t 27% (nm 2008) lên 35% (nm 2011)
và d đoán chim 36% nm 2012, ti khu vc châu Á Thái Bình Dng tng t
15% (nm 2008) lên 23% (nm 2011) và d đoán chim 24% nm 2012, ti khu
vc Châu M La Tinh tng t 8% (nm 2008 ) lên 18% (nm 2011) và d đoán
chim 21% nm 2012 (PhoCusWright, 2011). Lng khách mua CTDL trc tuyn
tng đu qua các nm, và tng tt c các châu lc chng t mt xu hng ca nn
3
Paul Carsten, China Shoppers to become world leaders online (2013), Reuters.
4
PhoCusWright (2011), Global Online Travel Overview Second Edition report
3
kinh t là: du khách s mua CTDL bng cách mua CTDL trc tuyn thay vì phi
trc tip đn mua CTDL ti các đi lý du lch.
Nh vy, trong k nguyên Internet, thng mi đin t ngày càng tng, mua
CTDL trc tuyn – mt trong nhng hình thc giao dch thng mi đin t đin
hình - cng tng và tr thành xu hng ca thi đi, đòi hi các doanh nghip phi
am hiu thu đáo hành vi ca ngi tiêu dùng trc tuyn.
Ti Vit Nam, cui nhng nm 1990, TMT vn còn là mt khái nim khá
mi m. Nhng di sc lan ta rng khp ca TMT, các công ty Vit Nam cng
đang tng bc làm quen vi phng thc kinh doanh hin đi này. Vi t l tng
trng Internet nhanh nht khu vc Châu Á (12.035% giai đon 2000 – 2010), nm
trong s các quc gia có t l tng trng cao nht th gii (Cimigo Netcitizens,
4/2011), đt 31.2 triu ngi s dng Internet vào tháng 10/2012 (Trung tâm
nam mà ch mi giai đon hình thành. Nhiu công ty du lch đoán đu đc xu
hng chn mua CTDL trc tuyn là tt yu trong tng lai, đã đu t xây dng
các website mua CTDL trc tuyn. Nhng hin ti, doanh thu do mua CTDL trc
tuyn mang li còn rt thp, đóng góp cha nhiu, ch yu là du khách vn đn trc
tip các đi lý, công ty du lch đ mua CTDL. Vic cn thit phi có s am hiu
thu đáo hành vi ca khách mua CTDL trc tuyn nói riêng, ca ngi tiêu dùng
trc tuyn nói chung, là điu kin cn đ các doanh nghip du lch tn ti, thu hút
khách hàng tim nng, xây dng s nhn bit thng hiu, tng li th cnh tranh
trong k nguyên Internet. Và đ am hiu thu đáo hành vi khách hàng mua sm trc
tuyn là không th có đc nu không có mt s đánh giá đúng v nhng yu t
nh hng đn quyt đnh mua ca h. Mc dù đã có rt nhiu sách và tp chí nói
v tip th Internet và hành vi ngi tiêu dùng mua sm trc tuyn, nhng vn còn
rt ít nhng báo cáo v s khác bit c bn v hành vi ngi tiêu dùng trc tuyn và
hành vi ngi tiêu dùng truyn thng, cng nh cha có nhng nghiên cu c th
hn v nhng yu t liên quan nh hng đn hành vi ngi tiêu dùng trc tuyn,
c th hn là cha có nghiên cu nào liên quan đn hành vi tiêu dùng ca du
khách mua CTDL trc tuyn.
tài nghiên cu nhm phát hin các yu t nh hng đn xu hng chn
mua CTDL trc tuyn ti Vit Nam, và trên c s các yu t va tìm đc, đa ra
mt s hàm ý chính sách thúc đy xu hng chn mua CTDL trc tuyn ti Công ty
du lch – tip th Giao thông vn ti Vietravel – mt trong nhng công ty du lch
hàng đu ti Vit Nam.
2. Mc tiêu nghiên cu
Nhn dng các yu t nh hng đn xu hng chn mua CTDL trc tuyn.
Xác đnh mc đ nh hng ca tng yu t đi vi xu hng chn mua
CTDL trc tuyn.
So sánh xu hng chn mua CTDL trc tuyn ca các đi tng khách hàng
khác nhau (gii tính, đ tui, trình đ hc vn, ngh nghip, thu nhp bình
5 Nghiên cu chính thc: thc hin bng k thut phng vn trc tip ngi
dân ti TP.HCM t tháng 5/2013 – tháng 7/2013, vi c mu đc chn là n
= 278. Nghiên cu này nhm mc đích kim tra đ tin cy, tính đn hng,
đ thích hp ca mô hình nghiên cu và kim đnh các gi thuyt.
ng kho sát: ngi dân sng ti thành ph H Chí Minh, gii hn đ
tui t 16 tui tr lên, bao gm c nhng ngi đã bit hay cha bit gì v dch v
mua CTDL trc tuyn.
p d liu: d liu đc thu thp thông qua phng vn
trc tip ngi dân sng ti TP HCM. Mu đc chn theo phng pháp thun tin
– phi xác sut.
liu: D liu thu thp đc s đc xem xét
nhm loi b nhng bng câu hi không đ tiêu chun đa vào phân tích thng kê.
Sau đó d liu s đc x lý bng phn mm x lý thng kê SPSS 17.0.
Thang đo đc kim đnh bng h s Cronbach’s Alpha và phân tích nhân t
khám phá EFA. Sau khi đánh giá s b, các thang đo đc s dng trong phân tích
hi qui bi nhm xác đnh các yu t quan trng nh hng đn xu hng chn mua
CTDL trc tuyn. Kim đnh ANOVA đ so sánh xu hng chn mua CTDL trc
tuyn ca các đi tng khách hàng khác nhau (gii tính, đ tui, trình đ hc vn,
ngh nghip, thu nhp bình quân, tìm hiu v hình thc thng mai đin t, s hiu
bit v dch v mua CTDL trc tuyn).
5. c tin c tài
Nghiên cu đa ra đc nhng lun c chng minh xu th mua CTDL trc
tuyn là tt yu khách quan, giúp các công ty du lch nhìn nhn tim nng th trng,
ch đng xây dng các chin lc phù hp đ đón đu th trng, to li th cnh
tranh.
tài ch ra đc nhng đi tng khách hàng khác nhau (v đ tui, kinh
nghim tìm hiu v thng mi đin t) s có xu hng chn mua CTDL trc tuyn
LÝ THUYT VÀ MÔ HÌNH
NGHIÊN CU
1.1 lý thuyt
1.1.1 Các khái nim
a. ch (tour)
Lut du lch 2005 ghi rõ: “Chng trình du lch là các lch trình, các dch v
và giá bán chng trình đc đnh trc cho chuyn đi ca khách du lch t ni
xut phát đn đim kt thúc chuyn đi”. Chng trình du lch là nhng dch v
trong mt lch trình ca du khách. Nhng dch v này đc hãng du lch hoc du
khách lp k hoch, đt ch và thanh toán trc. CTDL đc xem là mt sn phm
đc bit quan trng trong hot đng kinh doanh du lch.
b. Hành vi mua trc tuyn
Hành vi mua trc tuyn là hành vi mà ngi tiêu dùng mua mt sn phm,
mt dch v qua các kt ni trên mng Internet hoc mt mng vin thông bt k mà
không cn đn trc tip ni bán sn phm. Hành vi mua CTDL trc tuyn là hành vi
ngi tiêu dùng s dng các thit b có th kt ni Internet (PC, laptop, đin thoi
smartphone, máy tính bng) và các mng vin thông đ mua các CTDL ca mt
công ty mà không cn đn trc tip công ty đó.
c. ng mua trc tuyn
Xu hng mua trc tuyn đc đnh ngha là kh nng mà ngi tiêu dùng
thc s mua trc tuyn (Chen et al., 2002). Các nghiên cu cho thy rng xu hng
mua trc tuyn là mt yu t quan trng, nh hng trc tip, quyt đnh đn hành
vi mua trc tuyn
7
. Xu hng là mt bin ph thuc, b nh hng bi nhiu bin
đc lp s đc đ cp chi tit hn các phn sau.
d. i tiêu dùng (attitude)
Thái đ đc đnh ngha là đánh giá ca mt ngi v kt qu ca vic thc
hin mt hành đng (Karami, 2006). Thái đ ca ngi tiêu dùng đc đ cp rt
g. Chun ch quan (subjective norms)
Chun ch quan đc đnh ngha là nhn thc ca con ngi v mc đ nh
hng ca áp lc xã hi đn vic thc hin hay không thc hin mt hành vi nào
đó.
11
. Mi quan h gia các chun ch quan và xu hng hành vi đã đc th hin
qua nhiu nghiên cu, ví d trong các nghiên cu v xác lp t chc cho thy rng
chun mc ch quan là yu t then cht và nh hng đn xu hng hành vi
(Karami, 2006).
h. Nhn thc kim soát hành vi (perceived behavioral control)
Nhn thc kim soát hành vi đc đnh ngha là nhn thc ca con ngi v
s d dàng hoc khó khn trong vic thc hin hành vi (Karami, 2006).
8
Chen L., Gillenson M. and Sherrell D., L., (2002), ‚“Enticting online consumers: An extended
Technology Acceptance Perspective”, Information and Management, 39:8, p.705-719
9
Davis, F.D., (1989),”Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information
technology”, MIS Quarterly, 13:3, p.319-339.
10
Gefen D. and Straub W.,(2000),“The relative imprtance of perceived ease of use in IS adoption: A study
of E-commerce adoption”, Journal of Association for Information System, 1, p.1-10.
11
Xem
8
10
Gefen D., (2000), Structural equation modeling and regression: Guidelines for research practice,
Communication of the Association for information system, Vol4, Article 7.
11
Thái đ ca ngi s dng có th xác đnh da vào các nim tin (salient
belief) ca h v nhng kt qu thu đc nu thc hin hành vi cùng vi c lng
v tm quan trng, mc đ nh hng ca các kt qu này:
Trong khi đó chun ch quan có th xác đnh bng cách xác đnh nim tin ca
ngi dùng v quan đim ca nhng cá nhân, nhóm ngi xung quanh anh ta v
thc hin hành vi và mc đ tin tng ca anh ta vi các nim tin
này:
Hình 1.1 ng hp lí
(Ngun: Ajzen và Fishbein, 1975)
1.1.3 Thuyt hành vi d nh (Theory of planned behaviour)
Thuyt TRA đc cho là đã b qua tm quan trng ca các nhân t xã hi
trong cuc sng có th nh hng đn hành vi ca mt cá nhân (Karami, 2006).
Yu t xã hi đc đnh ngha là mi phn t ca môi trng chung quanh con
ngi có th nh hng đn hành vi ca ngi đó. khc phc đim yu này ca
TRA, vào nm 1991, Ajzen đã b sung thêm mt yu t mi quyt đnh hành vi ca
mt cá nhân gi là nhn thc kim soát hành vi (Perceived Behavioural Control) và
xây dng mt thuyt mi gi là thuyt hành vi d đnh (TPB). Theo mô hình thuyt
TPB, thì xu hng hành vi ca con ngi b quyt đnh bi ba yu t: thái đ, chun
ch quan và nhn thc kim soát hành vi nh hình v bên trên.
Trong ba bin xác đnh xu hng ca mô hình TPB, hai bin thái đ và chun
quyt đnh vic s dng ca h thng. Thái đ ca ngi s dng b nh hng bi
2 yu t: tính d s dng ca h thng và tính hu ích ca nó, trong đó tính d s
dng có nh hng đn tính hu ích ca h thng.
Hình 1.4 Phiên bn chnh su tiên ca TAM
(Ngun: Chuttur, 2009)
Nm 1989, Davis cho rng có trng hp khi con ngi cm nhn đc s
hu ích ca h thng, h có mt xu hng s dng hành vi ngay lp tc mà không
cn phi có thái đ c th. Do đó ông thêm bin mi, xu hng s dng hành vi vào
mô hình nh hình v 1.4
Hình 1.5 Phiên bn cui cùng ca mô hình TAM,
(Ngun: Chuttur, 2009)
14
Sau mt s nghiên cu, Davis, Bagozzi và Warsaw nhn đnh rng c hai bin
nhn thc tính d s dng và nhn thc s hu ích có tác đng trc tip đn xu
hng hành vì mà không phi thông qua bin thái đ. Do đó, các ông loi bin thái
đ ra khi mô hình và có phiên bn cui cùng TAM (hình 1.5).
Nh vy phiên bn hoàn chnh ca mô hình TAM, xu hng hành vi ca con
ngi – bin quyt đnh ti vic s dng thc t ca h thng, đc quyt đnh bi
2 yu t
Nhn thc s hu ích (perceived usefulness – PU): ngi s dng tin rng s
dng mt h thng s nâng cao kt qu thc hin ca h
Nhn thc tính d s dng (perceived ease of use – PEU): ngi s dng tin
rng s dng mt h thng s không cn n lc
1.1.5 S khác nhau gia các lý thuyt - Mô hình kt hp TAM và TPB
i t mô hình TRA TPB TAM, nhn thy rng các mô hình không có