TS. Huỳnh Quốc Tuấn

Giảng viên Khoa Kinh tế - Luật, Trường Đại học Đồng Tháp

ThS. Ngô Nguyễn Hoàng Pha

Giảng viên Khoa Kinh tế - Luật, Trường Đại học Đồng Tháp

Email: nnhp@dthu.edu.vn

Tác giả liên hệ: Huỳnh Quốc Tuấn

Email: hqtuan@dthu.edu.vn

Tóm tắt

Dựa trên việc khảo sát 250 khách hàng mua sắm trực tuyến tại Tỉnh Đồng Tháp, nghiên cứu này nhằm đánh giá ảnh hưởng của chất lượng website và đánh giá của khách hàng đến lòng trung thành với vai trò trung gian của giá trị cảm nhận. Kết quả nghiên cứu cho thấy, Chất lượng website và Đánh giá của khách hàng có ảnh hưởng trực tiếp đến Giá trị cảm nhận; Giá trị cảm nhận ảnh hưởng trực tiếp đến Lòng trung thành. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, chất lượng website và đánh giá của khách hàng có ảnh hưởng gián tiếp đến lòng trung thành của khách hàng thông qua giá trị cảm nhận.

Từ khóa: chất lượng website, đánh giá của khách hàng, giá trị cảm nhận, lòng trung thành

Summary

Based on a survey of 250 online shoppers in Dong Thap Province, this study aims to evaluate the impact of website quality and customer ratings on loyalty as a mediator of perceived value. The research results show that website quality and customer ratings have a direct impact on perceived value; perceived value directly impacts loyalty. In addition, the results of the study also show that website quality and customer ratings have an indirect impact on customer loyalty through perceived value.

Keywords: website quality, customer ratings, perceived value, loyalty

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh mua sắm điện tử, vai trò của chất lượng trang web trong việc ảnh hưởng đến giá trị nhận thức và lòng trung thành trực tuyến cũng đã nhận được sự chú ý cao trong các tài liệu gần đây. Chất lượng cao của các tính năng thiết kế trang web giải thích lý do thu hút nhiều khách truy cập hơn vào một số cửa hàng trực tuyến nhất định so với các đối thủ cạnh tranh (Boardman và Mccormick, 2022). Các trang web của các nhà bán lẻ thành công thường cung cấp thông tin trước khi bán, ví dụ, sản phẩm và giá cả để giảm thiểu thời gian tìm kiếm và chi phí cho người mua của họ. Một số học giả nói thêm rằng chất lượng trang web của người bán có thể cải thiện nhận thức và thái độ tích cực của khách hàng (Chen và cộng sự, 2017). Do sự cạnh tranh gay gắt trong ngành bán lẻ điện tử, các trang web của người bán trực tuyến, nên xem xét tất cả các khía cạnh chính có thể ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng.

Các nghiên cứu trước đây cũng đã báo cáo rằng các đánh giá trực tuyến có ảnh hưởng đáng kể đến doanh số bán hàng trên nhiều loại hình dịch vụ khác nhau và là yếu tố dự báo chính về khả năng duy trì trực tuyến và giá trị nhận thức (Nasiri và Shokouhyar, 2021). Nhiều người bán hàng trực tuyến đăng tải các đánh giá của khách hàng trực tuyến bằng cách hiển thị đánh giá của người mua về thứ hạng sản phẩm/dịch vụ và xếp hạng chung để giúp khách hàng dễ dàng đánh giá chất lượng của các mặt hàng. Ngày nay, rất nhiều khách hàng phần lớn phụ thuộc vào các đánh giá trực tuyến để có được ý tưởng rõ ràng về chất lượng dịch vụ của nhà bán lẻ, hiệu quả dịch vụ và đảm bảo trải nghiệm mua hàng thỏa đáng (Li và cộng sự, 2023). Liên quan đến điều đó, các đánh giá của khách hàng trực tuyến được công nhận là phương tiện hữu ích và mạnh mẽ để định hình hành vi của khách hàng (Shukla và Mishra, 2023) vì mọi người thường tin tưởng vào ý kiến ​​của những người ngang hàng khi quyết định mua hàng từ một người bán cụ thể. Người mua có xu hướng tin tưởng vào các khuyến nghị của bạn bè và người quen của họ so với những khuyến nghị do các nhà tiếp thị đưa ra. Điều này có thể là do nhận thức của khách hàng rằng những người đồng cấp quen biết đáng tin cậy và được tin tưởng hơn những nhân viên bán hàng có mục tiêu là kiếm lợi nhuận và đạt được các mục tiêu nhất định. Tuy nhiên, cho đến nay chỉ có một số ít nghiên cứu thực nghiệm tập trung vào việc xác minh tác động của các đánh giá trực tuyến đối với lòng trung thành trực tuyến và giá trị được nhận thức .

Với sự gia tăng của các trang web thương mại điện tử, giá trị cảm nhận được công nhận là một yếu tố quan trọng trong việc dự đoán lòng trung thành trực tuyến. Trong bối cảnh mua sắm điện tử, thừa nhận rằng nhận thức của một cá nhân về giá trị không chỉ bao gồm các lợi thế bổ sung (như chất lượng cao cấp và giao diện thân thiện với người dùng) mà còn ít nhược điểm hơn (như thời gian mua sắm ngắn hơn và giá thấp hơn). Trong khi nhiều học giả đã khám phá tầm quan trọng của giá trị cảm nhận trong các giao dịch mua hàng điện tử, rất ít người xem xét vai trò của nó như một yếu tố trung gian giữa chất lượng dịch vụ được cảm nhận, loại sản phẩm, chất lượng trang web, đánh giá trực tuyến và lòng trung thành trực tuyến. Theo đó, nghiên cứu hiện tại được thiết kế để khám phá hiệu ứng trung gian của giá trị cảm nhận, vì các tài liệu trước đây thừa nhận đây là một trong những khía cạnh cần thiết của mua sắm điện tử. Trong những năm gần đây, những người bán hàng trực tuyến đã trở nên rất lo lắng về việc hiểu tầm quan trọng của các tính chất lượng web và đánh giá trực tuyến trong việc định hình lòng trung thành trực tuyến. Xét đến các nghiên cứu khan hiếm trong các tài liệu trước đây về các yếu tố này, bài báo hiện tại nhằm mục đích khám phá vai trò quan trọng của giá trị cảm nhận trong mối liên hệ giữa các yếu tố đã nêu và lòng trung thành trực tuyến trong bối cảnh bán lẻ điện tử ở Việt Nam.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu

Chất lượng Website: Người bán hàng trực tuyến phần lớn dựa vào việc sử dụng các trang web để đảm bảo giao dịch mua hàng dễ dàng và nhanh chóng hơn cho khách hàng của họ. Các trang web của một số người bán hàng trực tuyến có số lượng khách hàng lớn hơn, những người thể hiện mong muốn mua hàng cao do chất lượng thiết kế phù hợp và dễ sử dụng (Chen và cộng sự, 2017).

Theo Hsiao và cộng sự (2010), sự tin tưởng của người mua sắm vào các trang web của người bán trực tuyến bị ảnh hưởng đáng kể bởi ấn tượng của họ về chất lượng trang web và một trang web đáng tin cậy và dễ sử dụng cho phép họ đạt được mục đích thực tế của việc mua sắm trực tuyến. Thực vậy, các nghiên cứu trước đây đã xác định rằng cảm nhận của người mua đối với chất lượng trang web của người bán cải thiện nhận thức về giá trị của họ (Tsao và cộng sự, 2016) và lòng trung thành trực tuyến. Trong các tài liệu trước đó, giá trị cảm nhận đã được xem xét như một trung gian trong mối liên hệ giữa chất lượng trang web và ý định mua hàng, cũng như giữa chất lượng trang web và sự hài lòng về thương hiệu. (Tuy nhiên, rất ít nghiên cứu đã điều tra hiệu ứng trung gian của nó giữa chất lượng trang web và lòng trung thành trực tuyến. Do đó, chất lượng của một trang web có thể ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận và lòng trung thành của khách hàng đối với trang web đó. Theo đó, các giả thuyết sau đây được đưa ra:

H1: Chất lượng Website tác động trực tiếp đến Giá trị cảm nhận.

Đánh giá của khách hàng: Đánh giá trực tuyến do khách hàng khác đăng tải là nguồn thông tin có giá trị đối với người mua sắm trực tuyến, vì chúng cho phép họ đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt và thậm chí có thể thúc đẩy họ chuyển từ cửa hàng thực tế sang kênh trực tuyến. các đánh giá về sản phẩm có sẵn có xu hướng đáng tin cậy hơn nếu chúng đến từ những người tiêu dùng thực sự có kinh nghiệm mua hàng từ cùng một người bán (Tran & Strutton, 2020).

Các nghiên cứu trước đây đã xác minh tầm quan trọng của đánh giá của khách hàng trong việc ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận và lòng trung thành trực tuyến (Tran & Strutton, 2020). Gauri và cộng sự (2008) cũng tìm thấy mối liên hệ tích cực giữa các đánh giá trực tuyến và lòng trung thành. Do đó, các giả thuyết sau đây được đề xuất:

H2: Đánh giá của khách hàng tác động trực tiếp đến Giá trị cảm nhận.

Giá trị cảm nhận: Tầm quan trọng của giá trị cảm nhận trong việc định hình ý định hành vi của người tiêu dùng gần đây đã nhận được sự chú ý to lớn từ một số học giả trên toàn thế giới. Cho và cộng sự. (2019) tuyên bố rằng, đánh giá của khách hàng về giá trị sản phẩm/dịch vụ phụ thuộc vào nhận thức của họ về chất lượng hoặc lợi ích của sản phẩm so với chi phí cảm nhận. nghĩa là, giá trị cảm nhận có thể được đánh giá bằng cách so sánh những gì cá nhân nhận được khi đổi lại số tiền họ trả và thời gian dành cho trang web. Người mua sắm trực tuyến thích mua sắm tại các cửa hàng cung cấp cho họ những giá trị và lợi thế lớn nhất. do đó, các doanh nghiệp phải tập trung vào việc cung cấp nhiều lợi ích hơn cho khách hàng của mình để tăng thị phần và củng cố danh tiếng thương hiệu của họ (Kehinde và cộng sự, 2023). Theo El-adly, chìa khóa để giữ chân khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ là giá trị cảm nhận. Nhiều nghiên cứu thừa nhận nhận thức về giá trị là yếu tố quyết định ý định trung thành (Kamboj và Kishor, 2022). Điều này phù hợp với kết luận của Wu và cộng sự (2014), người đã tiết lộ rằng nhận thức của người tiêu dùng về giá trị mua sắm có thể được đo lường dựa trên tổng chi phí liên quan đến việc mua hàng từ một cửa hàng trực tuyến và những lợi ích mà họ nhận được. Wu và Li (2018) cũng nêu rằng, việc tạo ra giá trị khách hàng là rất quan trọng để duy trì lòng trung thành của khách hàng trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng. nghĩa là, cung cấp những lợi ích mong muốn cho khách hàng (ví dụ: giá thấp hơn, tốc độ tải trang và dễ dàng tìm kiếm sản phẩm) sẽ truyền cảm hứng cho họ phát triển truyền miệng thuận lợi và thực hiện các giao dịch mua trong tương lai. Do đó, giả thuyết tiếp theo được đưa ra:

H3: Giá trị cảm nhận có tác động tích cực đến Lòng trung thành trực tuyến.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Từ các giả thuyết nghiên cứu nói trên, mô hình nghiên cứu được đề xuất như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện thông qua 2 giai đoạn:

- Nghiên cứu định tính: Trong giai đoạn này, tác giả sử dụng kỹ thuật phỏng vấn sâu (3 chuyên gia về Marketing) thời gian thực hiện phỏng vấn từ 01/11/2024 – 02/11/2024. Giai đoạn nghiên cứu này nhằm điều chỉnh và bổ sung biến quan sát cho thang đo đối với các khái niệm trong mô hình nghiên cứu.

- Nghiên cứu định lượng: Trong giai đoạn này, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện với cỡ mẫu là 300, phương pháp thu thập thông tin được sử dụng là phỏng vấn trực tiếp. Thời gian thực hiện khảo sát từ 15/12/2024 – 25/12/2024. Với tổng số phản hồi là 276, tuy nhiên số phản hồi hợp lệ là 250.

Các tập biến quan sát (14 phát biểu) cụ thể đo lường trên thang đo Likert 5 điểm thay đổi từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)

Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) bằng phần mềm SmartPLS được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu. Mô hình kiểm định sự ảnh hưởng của 2 yếu tố: (1) Chất lượng Website (CLW); (2) Đánh giá khách hàng (DGK) đến giá trị cảm nhận (GTC) và Lòng trung thành điểm đến (LTL).

Kiểm định mô hình đo lường

Bảng 1 cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,7, cho thấy thỏa mãn điều kiện hội tụ (Hair và cộng sự, 2014). Ngoài ra, độ tin cậy tổng hợp (CR) của các thang đo giao động ở mức từ 0,886 đến 0,917, mức trung bình phương sai rút trích (AVE) của các thang đo đều đạt điểm cắt, cho thấy độ tin cậy thỏa đáng với khoản từ 0,700 đến 0,747. Kết quả chứng minh được rằng việc lựa chọn mô hình đo lường là phù hợp.

BẢNG 1: KẾT QUẢ ĐỘ TIN CẬY VÀ GIÁ TRỊ HỘI TỤ CỦA THANG ĐO

Nguồn: Kết quả từ phân tích SmartPLS, dữ liệu 2024

Ngoài ra, để tiếp tục phân tích độ phân biệt, nghiên cứu tiến hành so sánh mối quan hệ giữa các nhân tố với phương sai trích trung bình (AVE). Kết quả phân tích cho thấy, căn bậc hai AVE của mỗi nhân tố đều lớn hơn hệ số liên hệ giữa nhân tố đó với các nhân tố khác. Hay nói cách khác, hệ số tải nhân tố của từng chỉ báo đều lớn nhất trong ma trận hệ số tương quan chéo và có ý nghĩa thống kê với P-value = 0,000. Như vậy, mẫu nghiên cứu đảm bảo độ phân biệt của các nhân tố đo lường. Ngoài ra, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến đều cho giá trị VIF ˂ 5 (Hair và cộng sự, 2014) với giá trị lớn nhất là 1,119 nên mô hình không vi phạm.

Kiểm định mô hình cấu trúc

Hình 2: Kết quả mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM

Nguồn: Kết quả từ phân tích SmartPLS, dữ liệu 2024

Nhìn vào Hình 2 và Bảng 2 ta nhận thấy, bằng việc sử dụng chức năng Bootstrapping với 1000 lần lặp lại để kiểm tra mô hình cấu trúc. Ta nhận thấy, Chất lượng website và Đánh giá của khách hàng đều có ảnh hưởng tích cực đến Giá trị cảm nhận (β > 0 và P-value < 0,05; β > 0 và P-value < 0,05). Đồng thời, Giá trị cảm nhận cũng có tác động tích cực đến Lòng trung thành trực tuyến (β > 0 và P-value < 0,05), nên các giả thuyết H1, H2, H3 đều được chấp nhận (P-value < 0,05). Hơn thế, bên cạnh mối quan hệ trực tiếp, trong nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng, Chất lượng website và Đánh giá của khách hàng có ảnh hưởng gián tiếp đến Lòng trung thành trực tuyến với vai trò trung gian của Giá trị cảm nhận (β > 0 và P-value < 0,05; β > 0 và P-value < 0,05).

BẢNG 2: PHÂN TÍCH MÔ HÌNH CẤU TRÚC

Nguồn: Kết quả từ phân tích SmartPLS, dữ liệu 2024

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy, Chất lượng website và Đánh giá của khách hàng có ảnh hưởng trực tiếp đến Giá trị cảm nhận; Giá trị cảm nhận ảnh hưởng trực tiếp đến Lòng trung thành. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, Chất lượng website và Đánh giá của khách hàng có ảnh hưởng gián tiếp đến Lòng trung thành của khách hàng thông qua Giá trị cảm nhận.

Hàm ý quản trị

Dựa trên kết quả nghiên cứu phát hiện, các hàm ý quản trị được đề xuất như sau:

Đối với “Chất lượng website”: Để nâng cao chất lượng website, cần tập trung vào nhiều khía cạnh khác nhau để cải thiện trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa hiệu suất, và đảm bảo website đáp ứng được nhu cầu của khách truy cập.

Thứ nhất, tối ưu hóa giao diện và trải nghiệm người dùng (UI/UX): Thiết kế giao diện thân thiện với người dùng: Sử dụng thiết kế tối giản, rõ ràng, dễ điều hướng. Đảm bảo các yếu tố như menu, nút bấm, biểu mẫu dễ sử dụng.

Thứ hai, tối ưu trên thiết bị di động: Đảm bảo website có thiết kế responsive, hiển thị tốt trên mọi thiết bị (điện thoại, máy tính bảng, máy tính để bàn).

Ngoài ra, tối ưu hóa hiệu suất và tốc độ tải trang: Sử dụng CDN (Content Delivery Network): Đưa nội dung website đến gần người dùng hơn thông qua các máy chủ phân tán; Tối ưu hóa bộ nhớ đệm (Caching): Cấu hình browser caching để lưu trữ dữ liệu tạm thời trên thiết bị người dùng; Sử dụng server-side caching (như Redis hoặc Memcached) để giảm tải máy chủ.

Đối với “Đánh giá của khách hàng”: Để tăng cường đánh giá tích cực từ khách hàng, cần tập trung vào việc nâng cao chất lượng sản phẩm/dịch vụ, cải thiện trải nghiệm khách hàng, và khuyến khích họ để lại phản hồi tích cực. Cụ thể:

Thứ nhất, nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ: cung cấp sản phẩm/dịch vụ chất lượng cao: Đảm bảo sản phẩm/dịch vụ của bạn đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng của khách hàng.

Thứ hai, tạo trải nghiệm khách hàng xuất sắc: Cá nhân hóa trải nghiệm (sử dụng dữ liệu khách hàng để cung cấp dịch vụ mang tính cá nhân hóa (ví dụ: chào tên khách hàng, đề xuất sản phẩm phù hợp; gửi lời cảm ơn sau khi khách hàng mua sắm hoặc sử dụng dịch vụ).

Thứ ba, khuyến khích khách hàng để lại đánh giá: hỏi đánh giá đúng thời điểm; tạo quy trình dễ dàng.

Thứ tư, xử lý đánh giá tiêu cực chuyên nghiệp: Lắng nghe và xin lỗi một cách chân thành (Phản hồi nhanh chóng và tôn trọng đối với các đánh giá tiêu cực; Giải thích rõ ràng và cung cấp giải pháp phù hợp để làm hài lòng khách hàng)./.

TÀI LIỆU THÁM KHẢO

1. Boardman, R., Mccormick, H. (2022). attention and behaviour on fashion retail websites: an eye-tracking study, Information Technology & People, 35(7), 2219–2240.

2. Chen, X., Huang, Q., Davison, r. M. (2017), The role of website quality and social capital in building buyers’ loyalty. International Journal of Information Management, 37(1), 1563–1574.

3. Cho, M., Bonn, M. A., Li, J. J. (2019), Differences in perceptions about food delivery apps between single-person and multi-person households, International Journal of Hospitality Management, 77, 108–116.

4. Fornell, C., Larcker, D. F. (1981), Structural equation models with unobservable variables and measurement error, Algebra and Statistics, Journal of Marketing Research, 18, 382-388.

5. Gauri, D. K., Bhatnagar, A., Rao, R. (2008). Role of word of mouth in online store loyalty. Communications of the ACM, 51(3), 89–91, https://doi.org/10.1145/1325555.1325572

6. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M. (2014), A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Thousand Oaks, CA: Sage.

7. Henseler, J., Dijkstra, T. K., Sarstedt, M., Ringle, C. M., Diamantopoulos, A., Straub, D. W., Ketchen, D. J., Hair, J. F., Hult, G. T. M., Calantone, R. J. (2014), Common Beliefs and Reality about Partial Least Squares: Comments on Rönkkö & Evermann, Organizational Research Methods, 17(2), 182-209.

8. Hu, L.T. and Bentler, P.M. (1999), Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus New Alternatives, Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55

9. Hulland, J. (1999), Use of partial least squares (PLS) in strategic management research: A review of four recent studies, Strategic management journal, 20(2), 195-204.

10. Hsiao, K.L., Chuan lin, J., Wang, X. Y., Lu, H.P., Yu, H. (2010), Antecedents and consequences of trust in online product recommendations: an empirical study in social shopping, Online Information Review, 34(6), 935– 953.

11. Kamboj, K., kishor, N. (2022), Influence of customer perceived values on organic food consumption behaviour: Mediating role of green purchase intention, FIIB Business Review, https://doi.org/10.1177/23197145221125283

12. Kehinde, W. O., Ogunsade, A.I., Obembe, D., Oluwasoye, M. P (2022). Entrepreneurial ecosystem and value creation: a systematic literature review. in rana, s., sakshi and singh, J. (eds.) Exploring the Latest Trends in Management Literature (Review of Management Literature, Vol. 1)., emerald Publishing limited, leeds. pp. 225-247.

13. Nasiri, M. S., shokouhyar, S. (2021). actual consumers’ response to purchase refurbished smartphones: exploring perceived value from product reviews in online retailing, Journal of Retailing and Consumer Services, 62, 102652.

14. Li, H., Wang, X., Wang, S., Zhou, W., Yang, Z. (2023), The power of numbers: an examination of the relationship between numerical cues in online review comments and perceived review, Journal of Research in Interactive Marketing, 1.