Tác động của truyền miệng trực tuyến đến ý định mua hàng của người dùng mạng xã hội

lman and Bentler, 2003) 1,730 Chi-square/df 
TLI > 0,95** (Hu and Bentler, 1999) 0,950 TLI 
AGFI > 0,85** (Hair et al., 1995) 0,906 AGFI 
CFI > 0,95** (Hu and Bentler, 1999) 0,961 CFI 
RMSEA < 0,08** (MacCallum et al., 1996) 0,045 RMSEA 
Các con số trong Bảng 3 đều cho thấy chỉ số phù 4.3 Kết quả Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM 
hợp của mô hình là đủ tốt và đáp ứng được các quy 
 Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, kỹ thuật 
định chung về thống kê để tiến hành phân tích SEM 
 SEM được sử dụng. Kết quả cho thấy mô hình có 
ở bước tiếp theo. 
 chỉ số phù hợp tốt, đáp ứng các tiêu chí theo quy 
 định thống kê (Hình 4). 
 Hình 3: Kết quả mô hình phương trình cấu trúc chuẩn hóa 
 Bảng 4 cho thấy độ tin cậy của thông tin, nhu cầu tin và tính hữu ích của thông tin do P-value > 0,05, 
thông tin và thái độ đối với thông tin có tác động giả thuyết H1 do đó không được chấp nhận. Kết quả 
tích cực đến tính hữu ích của thông tin, các trọng số cũng cho thấy tính hữu ích của thông tin có tác động 
β lần lượt là 0,226, 0,255 và 0,495 với P-value đạt đến sự chấp nhận thông tin (β = 0,157, P-value = 
chuẩn thống kê. Điều này đồng nghĩa với H2, H3, 0,002) và qua đó ảnh hưởng đến ý định mua hàng. 
và H4 được chấp nhận. Tuy nhiên, không đủ bằng Khi một cá nhân chấp nhận thông tin eWOM, người 
chứng cho thấy mối quan hệ giữa chất lượng thông 
 140 
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 133-143 
đó có ý định mua hàng cao hơn và như vậy giả Tuy nhiên, cũng cần phải nhắc rằng thái độ đối với 
thuyết H8, H9 được chấp nhận. thông tin vẫn có ảnh hưởng đến ý định mua hàng 
 thông qua quan hệ của biến này với tính hữu ích của 
 Quan hệ giữa thái độ đối với thông tin và ý định 
 thông tin. Kết quả phân tích SEM đã cho thấy thái 
mua hàng theo Lý thuyết hành động hợp lý – TRA 
 độ đối với thông tin là tiền tố quan trọng nhất, đạt 
chưa thể xác nhận trong khuôn khổ nghiên cứu này. 
 mức trọng số β cao nhất. 
Bảng 3: Kết quả kiểm định giả thuyết 
 Giả thuyết Estimate S.E. C.R. P 
 H1 INUSE <--- INQUA 0,089 0,08 1,114 0,265 Không chấp nhận 
 H2 INUSE <--- INCRE 0,226 0,045 5,016 *** Chấp nhận 
 H3 INUSE <--- NEED 0,255 0,049 5,198 *** Chấp nhận 
 H4 INUSE <--- ATTT 0,495 0,094 5,244 *** Chấp nhận 
 H6 INT <--- ATTT 0,074 0,086 0,865 0,387 Không chấp nhận 
 H8 ADOP <--- INUSE 0,157 0,051 3,095 0,002 Chấp nhận 
 H9 INT <--- ADOP 0,270 0,123 2,187 0,029 Chấp nhận 
 5.2 Những hạn chế 
 5 THẢO LUẬN VÀ KẾT LUẬN 
 5.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu Tuy đạt được một số kết quả nhưng đề tài vẫn 
 còn những hạn chế: 1 - Kết quả nghiên cứu có thể bị 
 Tác động của eWOM lên ý định mua hàng của hạn chế theo địa phương vì dữ liệu phân tích chỉ 
người tiêu dùng trên mạng xã hội đã được một số khảo sát tại thành phố Cần Thơ; 2 – Phương pháp 
học giả đánh giá (See-To and Ho, 2014; Wang et al., chọn mẫu được lựa chọn là phương pháp chọn mẫu 
2012). Tuy nhiên, nghiên cứu về chủ đề này tại Việt mục đích, đây là một phương pháp chọn mẫu phi xác 
Nam là chưa nhiều và đây có thể được xem là một suất và vì vậy có những hạn chế tự nhiên khi muốn 
trong những nỗ lực nghiên cứu đầu tiên. Kết quả khái quát hóa; 3 – Vai trò của chuẩn chủ quan trong 
phân tích từ mô hình phương trình cấu trúc đã xác nghiên cứu này là chưa được kiểm chứng do thang 
định rằng cả đặc tính của thông tin truyền miệng trực đo không đạt độ tin cậy. Mặc dù vậy, đây có thể là 
tuyến và hành vi của người tiêu dùng đối với eWOM một yếu tố quan trọng xét trong đặc điểm văn hóa 
đều có ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp lên ý định tại thị trường Á Đông và do đó cần được tiếp tục 
mua sắm của họ. Khác với mô hình chấp nhận thông xem xét trong tương lai. Với hạn chế nêu trên, mong 
tin IAM, chỉ có yếu tố độ tin cậy của thông tin là có rằng những học giả khác có thể thực hiện những nỗ 
tương quan đối với tính hữu ích của thông tin và qua lực nghiên cứu sâu hơn trong tương lai và giải quyết 
đó ảnh hưởng đến sự chấp nhận thông tin. Vai trò những điểm chưa tốt còn tồn tại trong nghiên cứu 
của chất lượng thông tin là không thể kết luận trong này nhằm đóng góp vào sự phát triển chung của lĩnh 
phạm vi nghiên cứu này. Kết quả này xảy ra có thể vực tiếp thị, đặc biệt là lĩnh vực tiếp thị trên mạng 
do thực tế là người dùng mạng xã hội thường nhận xã hội. 
thông tin eWOM từ bạn bè trong “danh sách bạn bè 
 5.3 Kết luận và đề xuất 
- friend list” của họ và vì vậy họ có xu hướng cảm 
thấy những thông tin này là rõ ràng, dễ hiểu. Bên Mặc dù không phải là một khái niệm quá mới, 
cạnh đó, kết quả phân tích cũng củng cố vai trò của nhưng hình thức tiếp thị kiểu truyền miệng điện tử 
hành vi đối với thông tin eWOM: nhu cầu thông tin vẫn còn ít nhận được sự quan tâm của giới nghiên 
và thái độ đối với thông tin trên mạng xã hội là 2 cứu tại Việt Nam. Với cách tiếp cận kết hợp giữa nội 
tiền tố quan trọng nhất trong việc định hình ý định dung thông điệp được truyền miệng và các yếu tố 
mua sắm. hành vi đối với thông điệp, nghiên cứu kỳ vọng có 
 thể đóng góp được những điểm mới vào sự hiểu biết 
 Khi một cá nhân có thái độ tích cực và có nhu 
 chung về mối quan hệ giữa eWOM và ý định mua 
cầu tìm kiếm thông tin truyền miệng điện tử trên 
 hàng của người dùng mạng xã hội. 
mạng xã hội, họ có xu hướng đánh giá các thông tin 
eWOM này là hữu ích và nhờ đó mà khả năng chấp Kết quả nghiên cứu đã giúp xác định các đặc 
nhận thông tin là cao hơn. Độ tin cậy của thông tin điểm của eWOM theo quan điểm của người dùng 
cũng là một yếu tố quan trọng nhằm đánh giá thông mạng xã hội và cung cấp những gợi ý cho các nhà 
tin đó có hữu ích trước khi được chấp nhận. Cuối quản trị những giải pháp về thị trường, đặc biệt và 
cùng, khi các thông tin truyền miệng điện tử tham đối với những doanh nghiệp có tài chính hạn chế. 
khảo trên mạng xã hội được người dùng chấp nhận Từ kết quả phân tích, một thông điệp được đưa ra để 
và ứng dụng thì họ sẽ có ý định mua hàng cao hơn, giúp tăng trưởng doanh số cần phải được các nhà 
thậm chí là giới thiệu sản phẩm/dịch vụ cho những quản trị lưu ý là kênh truyền tải thông điệp. Đây có 
người bạn khác. thể là những người có ảnh hưởng lớn với nhiều 
 141 
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 133-143 
người khác hoặc có nhiều mối quan hệ bạn bè trên Black, K., 2010. Business Statistics: Contemporary 
mạng xã hội để tăng độ tin cậy của thông điệp. Bên Decision Making. 6th ed. s.l.:John Wiley and Sons. 
cạnh đó, cũng cần phải đánh giá được các nhóm đối Cheung, C. M., Lee, M. K. and Rabjohn, N., 2008. The 
tượng có nhu cầu về thông tin cũng như thái độ của impact of electronic word-of-mouth: The adoption 
họ đối với một thông điệp lan truyền trên mạng of online opinions in online customer communities. 
thông qua lịch sử sử dụng mạng xã hội hoặc tiến Internet research, 18(3), pp. 229-247. 
hành các cuộc khảo sát nhỏ. Điều này có thể sẽ giúp Cheung, C. M. and Thadani, D. R., 2012. The impact 
cho việc lựa chọn kênh truyền tải thông điệp được of electronic word-of-mouth communication: A 
tăng cường hiệu quả hơn, tạo ưu thế cho bất kỳ chiến literature analysis and integrative model. 
 Decision support systems, 54(1), pp. 461-470. 
lược tiếp thị, thông điệp được đưa ra thị trường. Nói 
một cách đơn giản, nếu một thông điệp tiếp thị được Cheung, M. Y., Luo, C., Sia, C. L. and Chen, H., 
lan truyền thông qua những người dùng mạng xã hội 2009. Credibility of electronic word-of-mouth: 
 Informational and normative determinants of on-
có nhiều người theo dõi, uy tín, nội dung của thông line consumer recommendations. International 
điệp phù hợp với sở thích/nhu cầu của người tiêu journal of electronic commerce, 13(4), pp. 9-38. 
dùng, kết hợp với thái độ sẵn sàng tiếp nhận thông 
 Chu, S. C. and Choi, S. M., 2011. Electronic word-
tin thì chắc chắn ý định mua hàng của họ sẽ tăng lên of-mouth in social networking sites: A cross-
và nhờ đó mà doanh thu của doanh nghiệp cũng sẽ cultural study of the United States and China. 
phát triển. Journal of Global Marketing, 24(3), pp. 263-281. 
 Cuối cùng, nghiên cứu này đã hoàn thành các Chu, S. C. and Kim, Y., 2011. Determinants of 
mục tiêu nghiên cứu đề ra là tìm hiểu được vai trò consumer engagement in electronic word-of-mouth 
của eWOM đối với ý định mua hàng của người dùng (eWOM) in social networking sites. International 
 journal of Advertising, 30(1), pp. 47-75. 
mạng xã hội. eWOM thực tế sẽ là một công cụ hiệu 
quả khi được áp dụng cùng với các công cụ tiếp thị Coyle, J. R. and Thorson, E., 2001. The effects of 
khác như: Tiếp thị du kích, Tiếp thị tin đồn nhưng progressive levels of interactivity and vividness 
 in web marketing sites. Journal of advertising, 
chưa được nhiều doanh nghiệp Việt Nam thực hiện 30(3), pp. 65-77. 
hoặc thực hiện nhưng có căn cứ khoa học bổ trợ. Với 
 Davis, F. D., 1989. Perceived usefulness, perceived 
bài viết này, hy vọng các chiến thuật về eWOM 
 ease of use, and user acceptance of information 
trong tương lai sẽ được áp dụng nhiều hơn nữa, đặc technology. MIS quarterly, pp. 319-340. 
biệt là trong cộng đồng doanh nghiệp nhỏ và vừa, 
 Erkan, I. and Evans, C., 2016. The influence of 
doanh nghiệp khởi nghiệp. eWOM in social media on consumers’ purchase 
 TÀI LIỆU THAM KHẢO intentions: An extended approach to information 
 adoption. Computers in Human Behavior, 
 Ajzen, I., 1991. The theory of planned behavior. Volume 61, pp. 47-55. 
 Organizational behavior and human decision Fishbein, M. and Ajzen, I., 1975. Belief, attitude, 
 processes, 50(2), pp. 179-211. intention and behaviour: An introduction to theory 
 Alboqami, H. et al., 2015. Electronic word of mouth and research. Reading, MA: Addison-Wesley. 
 in social media: the common characteristics of Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L. and 
 retweeted and favourited marketer-generated Black, W. C., 1995. Multivariate data analysis 
 content posted on Twitter. International Journal with reading. 4th ed. Englewood Cliffs: Prentice-
 of Internet Marketing and Advertising, 9(4), pp. Hall International. 
 338-358. 
 Hansen, T., Jensen, J. M. and Solgaard, H. S., 2004. 
 Bailey, J. E. and Pearson, S. W., 1983. Development Predicting online grocery buying intention: a 
 of a tool for measuring and analyzing computer comparison of the theory of reasoned action and 
 user satisfaction. Management science, 29(5), pp. the theory of planned behavior. International 
 530-545. Journal of Information Management, 24(6), pp. 
 Bansal, H. S. and Voyer, P. A., 2000. Word-of- 539-550. 
 mouth processes within a services purchase 
 Hennig‐Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G. and 
 decision context. Journal of service research, 
 Gremler, D. D., 2004. Electronic word‐of‐mouth 
 3(2), pp. 166-177. 
 via consumer‐opinion platforms: What motivates 
 Barreda, A. A., Bilgihan, A., Nusair, K. and consumers to articulate themselves on the 
 Okumus, F., 2015. Generating brand awareness Internet?. Journal of interactive marketing, 18(1), 
 in online social network. Computers in human pp. 38-52. 
 behavior, Volume 50, pp. 600-609. 
 Hu, L.-t. and Bentler, P. M., 1999. Cut off criteria for 
 Bickart, B. and Schindler, R. M., 2001. Internet fit indexes in covariance structure analysis: 
 forums as influential sources of consumer conventional criteria versus new alternatives. 
 information. Journal of interactive marketing, Structural Equation Modeling: A 
 15(3), pp. 31-40. Multidisciplinary Journal, 6(1), pp. 1-55. 
 142 
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 133-143 
 Kim, E., Sung, Y. and Kang, H., 2014. Brand See-To, E. W. and Ho, K. K., 2014. Value co-
 followers’ retweeting behavior on Twitter: How creation and purchase intention in social network 
 brand relationships influence brand electronic sites: The role of electronic Word-of-Mouth and 
 word-of-mouth. Computers in Human Behavior, trust–A theoretical analysis. Computers in 
 Volume 37, pp. 18-25. Human Behavior, Volume 31, pp. 182-189. 
 Kline, R. B., 2005. Principles and Practice of Shu, M. and Scott, N., 2014. Influence of social 
 Structural Equation Modeling. 2nd ed. New media on Chinese students’ choice of an 
 York: Guilford. overseas study destination: An information 
 Kumar, N. and Benbasat, I., 2006. Research note: the adoption model perspective. Journal of Travel 
 influence of recommendations and consumer and Tourism Marketing, 31(2), pp. 286-302. 
 reviews on evaluations of websites. Information Sussman, S. W. and Siegal, W. S., 2003. 
 Systems Research, 17(4), pp. 425-439. Informational influence in organizations: An 
 Lee, K. T. and Koo, D. M., 2015. Evaluating right integrated approach to knowledge adoption. 
 versus just evaluating online consumer reviews. Information systems research, 14(1), pp. 47-65. 
 Computers in Human Behavior, Volume 45, pp. Ullman, J. B. and Bentler, P. M., 2003. Structural 
 316-327. Equation Modeling. Handbook of Psychology. 
 MacCallum, R., Browne, M. and Sugawara, H. M., Hoboken, NJ, US: John Wiley and Sons Inc. 
 1996. Power analysis and determination of Wang, X., Yu, C. and Wei, Y., 2012. Social media peer 
 sample size for covariance structure modeling. communication and impacts on purchase intentions: 
 Psychological Methods, 1(2), pp. 130-149. A consumer socialization framework. Journal of 
 Nelson, P., 1970. Information and consumer interactive marketing, 26(4), pp. 198-208. 
 behavior. Journal of political economy, 78(2), Wathen, C. N. and Burkell, J., 2002. Believe it or 
 pp. 311-329. not: Factors influencing credibility on the Web. 
 Nunnally, J. C., 1978. Psychometric Theory. 2nd ed. Journal of the Association for Information 
 New York: McGraw-Hill. Science and Technology, 53(2), pp. 134-144. 
 Park, D. H., Lee, J. and Han, I., 2007. The effect of Wolny, J. and Mueller, C., 2013. Analysis of fashion 
 on-line consumer reviews on consumer consumers’ motives to engage in electronic 
 purchasing intention: The moderating role of word-of-mouth communication through social 
 involvement. International journal of electronic media platforms. Journal of Marketing 
 commerce, 11(4), pp. 125-148. Management, 29(5-6), pp. 562-583. 
 Pitta, D. A. and Fowler, D., 2005. Online consumer Xu, Q., 2014. Should I trust him? The effects of 
 communities and their value to new product reviewer profile characteristics on eWOM 
 developers. Journal of Product and Brand credibility. Computers in Human Behavior, 
 Management, 14(5), pp. 283-291. Volume 33, pp. 136-144. 
 Prendergast, G., Ko, D. and Siu Yin, V. Y., 2010. Zhang, J. Q., Craciun, G. and Shin, D., 2010. When 
 Online word of mouth and consumer purchase does electronic word-of-mouth matter? A study 
 intentions. International Journal of Advertising, of consumer product reviews. Journal of 
 29(5), pp. 687-708. Business Research, 63(12), pp. 1336-1341. 
 143