BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRẦN THẢO AN

NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
Ý ĐỊNH MUA HÀNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI
FACEBOOK ĐỐI VỚI CÁC SẢN PHẨM SỮA BỘT
TRẺ EM CỦA KHÁCH HÀNG ĐÀ NẴNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH
ĐÀ NẴNG – NĂM 2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được
ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả luận văn
Trần Thảo An

MC LC
MỞ ĐẦU 1
1. Tính cấp thiết của đề tài 1
2. Mục tiêu nghiên cứu 1
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2
4. Phương pháp nghiên cứu 2
5. Bố cục đề tài 3
6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu 3
CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN V HÀNH VI MUA HÀNG TRC
TUYẾN 6
1.1. TỔNG QUAN VỀ MUA HÀNG TRC TUYN 6
1.1.1. Khái niệm về hành vi người tiêu dùng và hành vi người tiêu dùng

2.2.1. Mô hình nghiên cứu đề ngh 48
2.2.2. Gii thiệu các biến số của mô hình 50
2.2.3. Phát trin giả thuyết nghiên cứu 56
2.3. THIT LP THANG ĐO 58
2.3.1. Tiến trình thiết lập thang đo 58
2.3.2. Cơ sở thiết lập thang đo 58
2.3.3. Thang đo của các biến số 59
2.3.4. Tiền kim đnh thang đo 59
2.4. TIN TRÌNH NGHIÊN CỨU 63
2.4.1. Mục đích nghiên cứu 63
2.4.2. Thiết kế nghiên cứu 63
2.4.3. Thu thập dữ liệu 64
2.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 2 65

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 66
3.1. MÔ T MẪU ĐIỀU TRA 66
3.2. KT QU KIỂM ĐỊNH THANG ĐO 71
3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 71
3.2.2. Đánh giá đ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha 76
3.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU NGHIÊN CỨU THC T
BẰNG PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI 80
3.3.1. Ma trận tương quan giữa các biến số trong mô hình nghiên cứu 80
3.3.2. Phân tích hồi quy bi tuyến tính 81
3.3.3. Kim đnh các giả thuyết của mô hình nghiên cứu 83
3.3.4. Kết luận về mô hình hồi quy bi tuyến tính 84
3.4. KT LUN VỀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 85
3.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 3 88
CHƯƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 89
4.1. KT LUN 89
4.2. NHNG HẠN CH CA NGHIÊN CỨU 91

2.4.
Thang đo niềm tin cảm nhận
54
2.5.
Thang đo truyền miệng trực tuyến
55
2.6.
Thang đo  đnh mua
56
2.8.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
60
2.9.
KMO and Bartlett's Test
61
2.10.
Kết quả phân tích hệ số Cronbach Alpha
62
3.1.
Tóm tt điều tra nhân khu học của đáp viên
66
3.2.
Mối quan hệ giữa nơi mua sữa và l do chọn mua loại
nhn hiệu sữa
69
3.3.
Mục đích s dụng Facebook
70
3.4.
Bảng giá tr trung bình của các nhân tố ảnh hưởng đến 

3.13.
Kết quả phân tích Cronbach Alpha_ Cảm nhận về tính d
s dụng
78
3.14.
Kết quả phân tích Cronbach Alpha_ Rủi ro cảm nhận
78
3.15.
Kết quả phân tích Cronbach Alpha_Ý đnh mua
79
3.16.
Ma trận tương quan giữa các biến số trong mô hình nghiên
cứu
80
3.17.
Bảng đánh giá đ phù hợp của mô hình theo R
2
và
Durbin - Watson
81
3.18.
Kết quả phân tích ANOVA
82
3.19.
Kết quả hồi quy theo phương pháp Stepwise
83

DANH MC HNH V
Mô hình web Facebook s dụng cache
23
1.10.
Đ tuổi của người s dụng Internet so vi tổng dân số
25
1.11.
Thống kê số lượng người s dụng Facebook
26
1.12.
Mô hình nghiên cứu của A. Leeraphong and A. Mardjo
(2013)
27
1.13.
Kết quả hình nghiên cứu của A. Leeraphong and A. Mardjo
(2013)
29
1.14.
Mô hình nghiên cứu của Prof. Dr. M.G. de Jong và Arian
Oosthoek (2013)
30
1.15.
Mô hình nghiên cứu của See Siew Sin, Khalil Md Nor,
Ameen M Al-Agaga (2012)
33
1.16.
Mô hình nghiên cứu của Marie Hemming và Aizhen Loh
(2011)
35
2.1.
Tiêu thụ sữa bình quân đu người của Việt Nam

cứ 3 giây thì Facebook có 1 người dùng Việt Nam mi (Socialbakers &
SocialTimes.Me - 2013). Mạng x hi trực tuyến như Facebook, Linkedln,
Twitter… cho phép người dùng chia s thông tin vi bạn b hoặc gia đình và
dẫn đến lây lan thông tin mt cách mạnh mẽ. Sức mạnh của mạng x hi trực
tuyến nói chung và mạng x hi Facebook nói riêng đ đy các doanh nghiệp
s dụng phương tiện truyền thông x hi như mt nền tảng đ thực hiện
thương mại điện t. Điều này cho phép khách hàng tích cực tham gia vào th
trường và tiếp cận vi mt số khối lượng ln hàng hóa trong mt khoảng thời
gian ngn. Các tác đng to ln từ sự phát trin trang web mạng x hi
Facebook không ch là ảnh hưởng đến cách hoạt đng của các doanh nghiệp
mà còn thay đổi cách thức hành x của người tiêu dùng.
Xuất phát từ thực tế đó mà tác giả quyết đnh chọn đề tài “Nghiên cứu
các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trên mạng xã hội Facebook
đối với các sản phẩm sữa bột trẻ em của khách hàng Đà Nẵng”
2. Mục tiêu nghiên cứu
- Tổng hợp cơ sở l thuyết về các khái niệm hành vi người tiêu dùng,
hành vi người tiêu dùng trực tuyến và các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi
người tiêu dùng trực tuyến, khái niệm và các hình thức hoạt đng của mạng
x hi.
- Nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến  đnh mua hàng trên mạng x

2
hi Facebook đối vi các sản phm nói chung và đối vi các sản phm sữa
bt tr em nói riêng.
- Dựa trên cơ sở l thuyết đ tổng hợp, đề xuất mô hình nghiên cứu các
nhân tố ảnh hưởng đến  đnh mua hàng trên mạng x hi Facebook đối vi
các sản phm sữa bt tr em, thực hiện nghiên cứu tại thành phố Đà Nẵng.
- Hiệu lực hóa thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến  đnh mua hàng trên
mạng x hi Facebook đối vi các sản phm sữa bt tr em của khách hàng
Đà Nẵng.

cho phù hợp vi th trường Việt Nam, cụ th là đa bàn thành phố Đà Nẵng
đối vi sản phm sữa bt tr em. Bao gồm các nghiên cứu chính sau đây:
Nghiên cứu nh hưởng của bạn b đến quyết định mua trên mạng xã
hội của tác giả Raghuram Iyengar, Sangman Han, Sunil Gupta (2009).
Nghiên cứu đ s dụng mô hình tự ch đnh (self-designation). Cách tiếp cận
này đặc biệt phù hợp vi mt x hi mạng trực tuyến, nơi mà người s dụng
có th d dàng truy cập thông tin dựa vào tương tác của các thành viên. Kết
quả nghiên cứu cho thấy có ba nhóm khác nhau của người s dụng vi hành
vi rất khác nhau.
- Các nhóm có đa v thấp (48% người s dụng) được kết nối không tốt,
chương trình tương tác hạn chế vi các thành viên khác và không b ảnh
hưởng bởi áp lực x hi.
- Các nhóm trạng thái trung (40% người s dụng) được kết nối vừa phải,
cho thấy hoạt đng mua hàng trên trang web không hợp l và quyết đnh mua
b ảnh hưởng mạnh mẽ và tích cực bởi bạn b.
- Các nhóm có đa v cao (12% người s dụng) được kết nối tốt và rất
tích cực trên các trang web, và cho thấy mt tác đng tiêu cực đáng k của
bạn b đến quyết đnh mua.

4
Nghiên cứu nh hưởng của nim tin, bản sc xã hội, rủi ro cảm nhn
và truyn ming trc tuyến đến tiến trnh ra quyết định mua trên mạng xã
hội của tác giả Marie Hemming và Aizhen Loh (2011): Dựa trên tài liệu liên
quan đến mô hình kết hợp TAM và TPB (C – TAM – TPB), nghiên cứu đ
xây dựng mô hình đ kim tra mức đ tác đng của niềm tin, bản sc x hi,
rủi ro cảm nhận và truyền miệng trực tuyến đến tiến trình ra quyết đnh mua
trên mạng x hi. Kết quả từ nghiên cứu:
1)Ý đnh mua ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi mua thực tế.
2) Truyền miệng trực tuyến ảnh hưởng tích cực đến niềm tin vào các
trang web mạng x hi.

- Các mối quan hệ x hi mật thiết trên Facebook ảnh hưởng đến  đnh
mua hàng trực tuyến nhiều hơn các mối quan hệ yếu trên Facebook.
- Những sản phm có mức đ quan tâm cao chu nhiều ảnh hưởng của
mối quan hệ x hi mật thiết đến  đnh mua.
- Mức đ mật thiết của các mối quan hệ x hi và mức đ hoạt đng trên
Facebook ảnh hưởng đáng k đến  đnh mua hàng của người tiêu dùng.
- Không có mối quan hệ giữa thu nhập và  đnh mua hàng qua mạng x
hi Facebook.

6
CHƯƠNG 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN V HÀNH VI MUA HÀNG TRC TUYẾN

1.1. TỔNG QUAN V MUA HÀNG TRC TUYẾN
1.1.1. Khái niệm về hành vi người tiêu dùng và hành vi người tiêu
dùng trực tuyến
a. Khái nim v hành vi ngưi tiêu dng
Theo Philip Kotler (Philip Kotler- Giáo trình Marketing cơ bản, 2007,
tr156), hành vi người tiêu dùng được đnh nghĩa: “Mt tổng th những hành
đng din biến trong suốt quá trình k từ khi nhận biết nhu cu cho ti khi
mua và sau khi mua sản phm”. Nói cách khác, hành vi của người tiêu dùng
là cách thức các cá nhân ra quyết đnh sẽ s dụng các nguồn lực sẵn có của họ
(thời gian, tiền bạc, n lực) như thế nào cho các sản phm tiêu dùng.
Theo Hiệp hi marketting Hoa K, hành vi người tiêu dùng chính là sự
tác đng qua lại giữa các yếu tố kích thích của môi trường vi nhận thức và
hành vi của con người mà qua sự tương tác đó, con người thay đổi cuc sống
của họ [1,tr 11]. Theo cách đnh nghĩa này, khái niệm hành vi người tiêu dùng
được nhìn dưi góc đ tính tương tác, tác đng lẫn nhau giữa con người và
môi trường bên ngoài.
Tóm lại, tất cả các đnh nghĩa giữa hành vi người tiêu dùng đều tập trung

hàng cá nhân
a. Mô hnh chấp nhn công ngh (TAM - Technology Acceptance Model)
Năm 1986, Fred Davis đề xuất mô hình chấp nhận công nghệ (TAM-
Technology Acceptance Model). Davis cho rằng đng lực của người s dụng
có th được giải thích bởi ba yếu tố: nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính d
s dụng và thái đ hưng ti s dụng. Ông cho rằng thái đ hưng ti s

8
dụng là mt yếu tố quan trọng quyết đnh việc người s dụng sẽ thực sự s
dụng hoặc từ chối hệ thống. Thái đ của người s dụng chu ảnh hưởng của
hai yếu tố là nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính d s dụng.
Trong những nghiên cứu sau, Davis đ điều chnh mô hình của mình đ
bao gồm các biến khác và sa đổi các mối quan hệ ban đu. Tương tự như vậy,
các nhà nghiên cứu khác sẽ được áp dụng, và đề xuất mt số bổ sung vào mô
hình chấp nhận công nghệ (TAM). Như vậy theo thời gian, TAM đ phát trin
thành mt mô hình hàng đu trong việc giải thích và dự đoán s dụng hệ thống.
Hiện nay, mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được xem là công cụ
hữu ích trong việc giải thích  đnh chấp nhận mt sản phm mi. Mô hình
này được khái quát như sau:
Hình 1.1. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) (Davis, 1985)
Trong đó:
- Nhận thức sự hữu ích (Perceiver usefulness) là cấp đ mà cá nhân tin
rằng s dụng mt hệ thống đặc thù hay mt sản phm công nghệ mi sẽ nâng
cao kết quả thực hiện của họ (Davis, 1985).

c. Mô hnh kết hợp TAM và TPB (C – TAM – TPB)

Hình 1.3. Mô hình kết hợp TAM và TPB (Taylor & Todd, 1995)
Thái đ
Chun chủ quan
Nhận thức kim soát hành vi
Ý đnh
hành vi

10
Taylor và Todd đ bổ sung vào mô hình TAM 2 yếu tố chính là chun
chủ quan và nhận thức kim soát hành vi. Taylor và Todd cho rằng việc tăng
thêm các yếu tố cho TAM kết hợp vi thuyết hành vi dự đnh TPB thì sẽ cung
cấp mt mô hình thích hợp cho việc s dụng sản phm công nghệ thông tin.
d. Mô hnh chấp nhn thương mại đin tử (e-CAM)
Hình 1.4. Mô hình chấp nhận thương mại điện tử E-CAM (Joongho Ahn,
Jinsoo Park, Dongwon Lee, 2001)
Tác giả Joongho Ahn và cng sự (2001) đ xây dựng mô hình chấp nhận
s dụng thương mại điện t E-CAM (E-commerce Adoption Model) bằng
cách tích hợp mô hình TAM của Davis (1986) vi thuyết nhận thức rủi ro. Mô
hình E-CAM được nghiên cứu thực nghiệm ở hai th trường Hàn Quốc và Mỹ

(Venkatesh 2003)
- Ý định sử dụng (Behavior Intention)
Đề cập đến  đnh người dùng sẽ s dụng sản phm hay dch vụ. Trong
mô hình UTAUT của Venkatesh và cng sự đưa ra năm 2003,  đnh s dụng
có ảnh hưởng tích cực đến hành vi s dụng.
- Mong đợi về thành tích (Performance Expectancy)
Đề cập đến mức đ của mt cá nhân tin rằng nếu s dụng hệ thống công
nghệ thông tin sẽ giúp họ đạt được lợi ích trong hiệu quả công việc.
Trong mô hình UTAUT (Venkatesh và cng sự, 2003) sự mong đợi về
thành tích đối vi  đnh s dụng chu sự tác đng của gii tính và tuổi. Cụ th,
đối vi nam sự ảnh hưởng đó sẽ mạnh hơn nữ, đặc biệt là đối vi nam ít tuổi.
- Sự mong đợi về sự nỗ lực (Effort Expectancy)
Là mức đ d dàng liên quan đến việc s dụng hệ thống, sản phm công
nghệ thông tin mà người s dụng cảm nhận. Nó đề cập đến mức đ người s
dụng tin rằng họ sẽ không cn sự n lực nhiều và d dàng khi s dụng hệ
thống hay sản phm công nghệ thông tin. Ba khái niệm trong mô hình trưc
đây được bao hàm trong khái niệm này gồm: nhận thức d s dụng
(TAM/TAM2), sự phức tạp (MPCU), và d s dụng (IDT). Sự ảnh hưởng của
Mong đợi về thành tích
Mong đợi về sự n lực
nh hưởng x hi
Điều kiện thuận tiện
Ý đnh s dụng
S dụng thật
sự
Gii tính
Tuổi
Kinh
nghiệm
Tình nguyện


13
1.1.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng trực
tuyến
Hiu hành vi người tiêu dùng trực tuyến có th giúp các doanh nghiệp
kinh doanh trực tuyến tập trung vào khách hàng mục tiêu, dự đoán hành vi
mua của khách hàng.
Nhân khu học cũng là mt trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng
đến hành vi mua hàng trực tuyến. Dahiya Richa đ thực hiện mt nghiên cứu
về “nh hưởng của nhân khu học đến hành vi mua hàng trực tuyến tại n
Đ” (2012)[6]. Kết quả nghiên cứu cho thấy tuổi, tình trạng hôn nhân, thu
nhập, học vấn, khả năng s dụng Internet không ảnh hưởng đến mua sm trực
tuyến nhiều ở n Đ. Ngoài ra quy mô gia đình ảnh hưởng đáng k chi tiêu
tổng th về mua sm Internet. Các kết quả từ nghiên cứu này tiết l gii tính
là yếu tố dự báo quan trọng hành vi mua hàng trực tuyến. Phụ nữ thường
xuyên mua hàng trực tuyến hơn so vi nam gii.
Shefali Kumar trong nghiên cứu “Dự đnh hành vi của người tiêu dùng
đối vi mua sm trực tuyến” của Shefali Kumar (2000)[23] cũng h trợ giả
thuyết này và tiếp tục giải thích nguyên nhân của kết quả này dựa trên sự khác
biệt gii tính. Kết quả nữ mua sm trực tuyến nhiều hơn nam gii cũng được
lặp lại. Ông còn ch ra rằng những người tr điều khin hành vi mua sm tốt
hơn. Shefali Kumar chứng minh mối quan hệ tích cực giữa kinh nghiệm mua
sm trực tuyến và  đnh mua hàng trực tuyến khi những người trả lời đ mua
trưc đó có  đnh mua hàng cao hơn trong tương lai.Tuy nhiên, ông cũng ch
ra rằng chun chủ quan không tác đng đến hành vi mua sm trực tuyến.
Thiết kế website hiệu quả đóng mt vai trò quan trọng trong việc thu
hút khách hàng mi và giữ chân khách hàng hiện tại. Do đó Mehrdad Salehi
đ nghiên cứu Các nhân tố ảnh hưởng đến  đnh mua hàng trực tuyến tại
Malaysia (2012)[18] vi hai biến đc lập là chất lượng website và quảng cáo


- Nữ mua sm trực tuyến nhiều hơn nam.
- Những người tr điều khin hành vi mua sm
tốt hơn.
Shefali
Kumar (2000)
- Tuổi, tình trạng hôn nhân, thu nhập, học vấn,
khả năng s dụng Internet không ảnh hưởng đến
mua sm trực tuyến nhiều ở n Đ.
- Phụ nữ thường xuyên mua hàng trực tuyến hơn
so vi nam gii.
-Quy mô gia đình ảnh hưởng đáng k chi tiêu
tổng th về mua sm internet.
Dahiya Richa
(2012)
Đặc đim người tiêu dùng ảnh hưởng đến thái đ
mua sm trực tuyến
Ton˜ita
Pereay (2004)
Kinh
nghiệm
mua trực
tuyến
Những người trả lời đ làm mua trưc đó có 
đnh mua hàng cao hơn trong tương lai.
Shefali
Kumar (2000)
Kinh nghiệm mua sm trực tuyến ảnh hưởng đến
thái đ mua sm trực tuyến
Ton˜ita
Pereay (2004)