ThS. Võ Thị Thùy Linh

Trường Đào tạo quốc tế - Đại học Duy Tân

Email: linhkkt@gmail.com

Tóm tắt

Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của giới trẻ tại Đà Nẵng, dựa trên dữ liệu khảo sát bằng bảng hỏi cấu trúc. Kết quả nghiên cứu cho thấy, Ý định đặt phòng của giới trẻ tại Đà Nẵng chịu tác động của 3 yếu tố là: (1) Chất lượng trang web; (2) Sự gắn kết; (3) Tương tác xã hội. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đã đưa ra những khuyến nghị nhằm khuyến khích giới trẻ sử dụng phương pháp trực tuyến để đặt phòng khi đi du lịch từ đó kích thích ngành du lịch ngày càng phát triển hơn ở Đà Nẵng.

Từ khóa: ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến, chất lượng trang web, sự gắn kết, tương tác xã hội, Đà Nẵng

Summary

The study was conducted to determine the factors affecting young people's intention to book hotel rooms online in Da Nang based on survey data using a structured questionnaire. The research results show that the intention to book hotel rooms for young people in Da Nang is affected by 3 factors: (1) Website quality; (2) Engagement; and (3) Social interaction. From the research results, the author proposes recommendations to encourage young people to use online methods to book rooms when traveling, thereby stimulating the tourism industry to develop more and more in Da Nang.

Keywords: intention to book hotel rooms online, website quality, engagement, social interaction, Da Nang

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh công nghệ số hóa đang phát triển mạnh mẽ, việc đặt phòng khách sạn trực tuyến đã trở thành một xu hướng phổ biến và quan trọng đối với ngành du lịch. Đặc biệt, giới trẻ, với sự am hiểu và sử dụng thành thạo các công nghệ hiện đại, ngày càng ưa chuộng việc đặt phòng trực tuyến nhờ vào tính tiện lợi, nhanh chóng và hiệu quả. Tuy nhiên, để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của giới trẻ, cần phải xem xét các yếu tố như chất lượng trang web, sự gắn kết, tương tác xã hội, và lòng tin điện tử.

Trên thế giới, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến và hành vi tiêu dùng trực tuyến. Barnes và Vidgen (2002) nhấn mạnh tầm quan trọng của sự thân thiện và dễ sử dụng của trang web trong việc tăng cường sự hài lòng và ý định sử dụng của người dùng. Tương tự, Kim (2008) đã chỉ ra rằng, việc cung cấp thông tin chi tiết và minh bạch về dịch vụ là yếu tố then chốt để xây dựng lòng tin và ý định mua hàng. Đặc biệt, nghiên cứu của Chevalier (2006) đã chứng minh rằng, các đánh giá và nhận xét từ người dùng có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng trực tuyến. Trong bối cảnh Đà Nẵng là một trong những thành phố du lịch hàng đầu của Việt Nam, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của giới trẻ là cực kỳ cần thiết. Điều này không chỉ giúp các doanh nghiệp khách sạn hiểu rõ hơn về khách hàng mục tiêu của mình, mà còn cung cấp những gợi ý quan trọng để cải thiện chất lượng dịch vụ, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành du lịch địa phương.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Theo Mehrabian và Russell (1974), mô hình SOR bao gồm 3 thành phần: Kích thích từ môi trường (Stimulus); Chủ thể (Organism) và Phản ứng (response). Mô hình này cung cấp nền tảng lý thuyết để hiểu hành vi của người tiêu dùng. Hầu hết các học giả đã áp dụng khung lý thuyết này trong nghiên cứu của họ, như: Ali (2016), Kamboj (2018), Kim (2019), Nanu (2020). Mô hình SOR cho rằng, các tín hiệu môi trường và thông tin đóng vai trò là tác nhân kích thích ảnh hưởng đến phản ứng nhận thức và tình cảm của một cá nhân, từ đó ảnh hưởng đến ý định hành vi (Bigne, 2020).

Trong nghiên cứu này, các tác nhân kích thích bao gồm các yếu tố về động cơ sử dụng trang web của khách sạn. Hầu hết các học giả cho rằng, có nhiều cách thể hiện và quy trình khác nhau khi các cá nhân nắm bắt, diễn giải và phản ứng thích ứng với một kích thích nhiều mặt (Bigne, 2020; Chang, 2011). Trong các nghiên cứu này, Cam kết (commitment); Lòng tin điện tử (e-trust) và Sự hiện diện xã hội (social presence) được đề xuất dưới dạng các chủ thể. Thành phần phản hồi của cấu trúc SOR là kết quả dưới dạng hành vi tiếp cận hoặc tránh né của khách hàng (Donovan và Rossiter,1982).

Chất lượng trang web khách sạn: Jeong và cộng sự (2003) đã tiến hành một nghiên cứu về ngành lưu trú và xác định chất lượng trang web lưu trú là “sự xuất sắc hoặc hiệu quả tổng thể của một trang web trong việc truyền tải thông điệp có chủ đích đến khán giả và người xem”. Yeung và Law (2004) và Wang và cộng sự (2015) đã phát triển một khuôn khổ để đánh giá lại hiệu suất trang web khách sạn và nhấn mạnh rằng, hiệu quả của trang web khách sạn có thể được xác định bởi Chức năng và Khả năng sử dụng của chúng. Theo quan điểm xây dựng chất lượng trang web khách sạn của Wang và cộng sự (2015), Ali (2016) đã đánh giá chất lượng trang web khách sạn dựa trên các yếu tố: Chức năng; Khả năng sử dụng; Bảo mật và quyền riêng tư. Vì lý do này, khái niệm liên quan về cấu trúc chất lượng trang web khách sạn trong nghiên cứu này được bắt nguồn từ Ali (2016) và Wang và cộng sự (2015), bao gồm: Chức năng trang web; Khả năng sử dụng trang web; Bảo mật và quyền riêng tư của trang web.

Mô hình nghiên cứu

Kế thừa từ các nghiên cứu trước đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Quá trình nghiên cứu được thực hiện gồm các bước chính là phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện qua phỏng vấn 20 đáp viên có ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến để bổ sung hoàn thiện bảng hỏi. Kích thước mẫu dự kiến thu thập được thiết lập dựa trên công thức của Hair và cộng sự (2014) với kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát (n=5*m), cụ thể quy mô mẫu khảo sát tối thiểu là n > 5*30 = 150 (phiếu), số phiếu phát ra từ tháng 3 đến tháng 5/2024 cho giới trẻ thuộc độ tuổi từ 18 đến 35 tuổi và đã được làm sạch trước khi đưa vào xử lý số liệu hợp lệ là 215 phiếu. Bảng câu hỏi định lượng được thiết kế theo thang đo Likert 5 điểm, từ: (1) = “Hoàn toàn không đồng ý”; (2) = “Không đồng ý”; (3) = “Trung lập”; (4) = “Đồng ý” và (5) = “Hoàn toàn đồng ý”. Nghiên cứu sử dụng phần mềm SmartPLS 4.0 và mô hình tuyến tính PLS-SEM nhằm kiểm định giả thuyết và đánh giá tác động của các nhân tố (Bài viết sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả mẫu

Về giới tính: Trong 215 trường hợp được khảo sát, có 112 người nam chiếm 52.1% và 103 người nữ chiếm 47.9%.

Về độ tuổi: 52 người trong khoảng từ 18-24 tuổi (24.19%); 68 người trong khoảng từ 25-30 tuổi (31.63%) và 95 người trong khoảng 31-35 tuổi (44.18%).

Về thu nhập: Nhóm thu nhập dưới 5 triệu chiếm tỷ lệ thấp nhất với 34 trường hợp (15.8%), tiếp đến là nhóm từ 5-10 triệu với tỷ lệ 23.7% và nhóm trên 15 triệu là 20.9%. Nhóm cao nhất là 82 người thuộc nhóm từ 10-15 triệu với tỷ lệ 39.6%.

Về tần suất đặt phòng khách sạn trực tuyến: tần suất sử dụng thường xuyên chiếm 40.46%; tùy lúc, thỉnh thoảng là 37.74%; hiếm khi là 15.34% và chưa từng đặt phòng trực tuyến là 6.46%.

Đánh giá độ tin cậy, độ giá trị và giá trị phân biệt của cấu trúc trong mô hình

Kết quả kiểm định thang đo đo lường kết quả (Bảng 1) cho thấy, các thang đo đều đạt độ tin cậy của từng chỉ báo với kết quả hệ số tải ngoài > 0.7 ngoại trừ CN_2 = 0.677 xấp xỉ 0.7, nên cân nhắc giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo (Hair và cộng sự, 2016). Các thang đo đều đạt độ nhất quản nội bộ Cronbach’s Alpha đều > 0.6 và độ tin cậy tổng hợp (CR) của các thang đo đều > 0.7. Đồng thời, hệ số tải ngoài đều > 0.5. Do đó, các thang đo đề xuất đạt được mức độ chính xác về sự hội tụ. Hệ số VIF của mô hình đo lường đều < 3, điều này không có hiện tượng đa tuyến giữa các biến giải thích (độc lập). Tất cả chỉ số HTMT đều dưới ngưỡng 0.85, riêng cặp Khả năng sử dụng và Chức năng có chỉ số 0.853 xấp xỉ 0.85, nên vẫn chấp nhận được

Bảng 1: Thang đo, độ tin cậy và giá trị

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Smartpls4

Bảng 2: Kết quả chỉ số HTMT

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Smartpls4

Đánh giá mô hình cấu trúc PLS-SEM

Số liệu Bảng 3 cho thấy, hệ số VIF của các cấu trúc khái niệm đều < 3, điều này cho thấy rằng, không có hiện tượng đa công tuyến đáng kể giữa các biến giải thích ngoại trừ biến Chất lượng trang web tác động đến biến Ý định đặt phòng trực tuyến có hệ số VIF = 4.106 là có thể xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Bên cạnh đó, hệ số R² hiệu chỉnh của biến Ý định đặt phòng trực tuyến = 0.709, cho thấy 70.9% sự thay đổi của ý định sử dụng được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình (Hình 2). Giá trị hàm f² thể hiện mức độ ảnh hưởng của nhân tố khi loại bỏ khỏi mô hình. Các giá trị f² ứng với 0.02, 0.15, và 0.35 tương ứng với các trị tác động nhỏ, trung bình và lớn của biến ngoại sinh (Cohen, 1988).

Bảng 3: Kết quả kiểm định mô hình

Kết quả cột giá trị P_Value cho thấy, chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H6, H8, vì có giá trị Sig < 0.05, bác bỏ các giả thuyết H5, H7. Trong đó, dựa vào cột hồi quy chuẩn hóa ở hoặc Chất lượng trang web tác động đến Lòng tin điện tử có là lớn nhất, tuy nhiên Lòng tin điện tử lại không có ý nghĩa thống kê trực tiếp đến Ý định đặt phòng. Tiếp đến, Sự gắn kết và Tương tác xã hội có lần lượt là 0.349 và 0.291. Tuy không có tác động gián tiếp thông qua biến Lòng tin điện tử, nhưng có ý nghĩa tác động trực tiếp từ Chất lượng trang web đến Ý định đặt phòng trực tuyến với

Bảng 4: Kết quả

Số liệu (Bảng 4) cho thấy, chỉ có biến Lòng tin điện tử không đóng vai trò giải thích cho Ý định đặt phòng, còn lại đều đóng vai trò giải thích từ mức trung bình đến mức mạnh. Kết quả của phân tích blindfolding cho chỉ số Q² dùng để “đánh giá mức độ chính xác về sự dự báo”. Theo Hair và cộng sự (2016), Q² ở mức từ 0 đến 0.25 được đánh giá ở mức độ “thấp”, tiếp đến thuộc khoảng từ 0.25 đến ≤ 0.5 là ở mức “trung bình” và Q² > 0.5 là ở mức “cao”. Kết quả Q² lần lượt là biến Lòng tin điện tử = 0.338, Sự gắn kết = 0.347 ở mức trung bình và biến Ý định đặt phòng trực tuyến = 0.510 ở mức cao.

Hình 2: Sơ đồ cấu trúc của mô hình

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Smartpls

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Kết luận

Kết quả cho thấy, các nhân tố tác động lên Chất lượng trang web khách sạn được thiết lập tốt bao gồm: Khả năng sử dụng trang web; Chức năng; Bảo mật và riêng tư. Khả năng sử dụng trang web là yếu tố quan trọng quyết định Chất lượng trang web của khách sạn, tiếp theo là Chức năng và cuối cùng là Bảo mật và riêng tư. Điều này cho thấy, khách du lịch đang tập trung vào việc nâng cao chất lượng trang web trong việc hiển thị đầy đủ thông tin về sản phẩm và dịch vụ để thu hút khách du lịch. Khách du lịch có xu hướng dành nhiều thời gian hơn để truy cập các trang web khách sạn cung cấp và hiển thị thông tin chính xác. Các nghiên cứu trước đây ủng hộ ý tưởng rằng, thông tin cụ thể và phù hợp trên trang web của khách sạn sẽ khuyến khích khách du lịch hoàn tất các giao dịch trực tuyến (Law, 2019; Leung và cộng sự, 2016). Cuối cùng, kết quả của nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, Chất lượng trang web; Tương tác xã hội; Sự gắn kết có mối quan hệ đáng kể với Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến. Trái ngược với nghiên cứu trước đây của Agag và El-Masry (2016), nhấn mạnh tầm quan trọng của Niềm tin và Cam kết trong việc phát triển ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến thì nghiên cứu này lại bác bỏ giả thuyết về lòng tin điện tử đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến.

Khuyến nghị

Từ kết quả nghiên cứu ở trên, tác giả đưa ra một số hàm ý quản trị như sau:

Cải thiện chất lượng trang web: (1) Tối ưu hóa giao diện người dùng: Đảm bảo giao diện dễ sử dụng, trực quan và thân thiện với người dùng, thiết kết cần phù hợp với thói quen và sở thích của giới trẻ. Nghiên cứu của Barnes và Vidgen (2002) đã chỉ ra rằng sự thân thiện và dễ sử dụng của trang web có tác động lớn đến sự hài lòng và ý định sử dụng của người dùng; (2) Tốc độ tải trang: Cải thiện tốc độ tải trang để giảm thiểu thời gian chờ đợi, giúp người dùng có trải nghiệm mượt mà hơn. Tốc độ tải trang nhanh hơn sẽ làm tăng sự hài lòng của người dùng và tỷ lệ chuyển đổi; (3) Thông tin chi tiết và minh bạch: Cung cấp thông tin chi tiết về các khách sạn, bao gồm giá cả, dịch vụ, và các chính sách liên quan. Sử dụng hình ảnh và video chất lượng cao để tạo sự hấp dẫn. Nghiên cứu của Kim và cộng sự (2008) đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp thông tin chi tết và minh bạch về dịch vụ để xây dựng lòng tin và ý định mua hàng.

Tăng cường sự gắn kết: Xây dựng các chương trình khách hàng thân thiết với những ưu đãi, giảm giá đặc biệt cho các khách hàng thường xuyên. Nghiên cứu của Dowling và Uncles (1997) đã chỉ ra rằng, các chương trình khách hàng thân thiết có thể làm tăng sự gắn kết và ý định mua hàng của khách hàng. Bên cạnh đó, sử dụng dữ liệu người dùng để cá nhân hóa các đề xuất khách sạn và dịch vụ, giúp người dùng cảm thấy được quan tâm và gắn bó hơn với nền tảng.

Đẩy mạnh tương tác xã hội: Khuyến khích người dùng để lại đánh giá và nhận xét sau khi sử dụng dịch vụ. Tạo ra một cộng đồng trực tuyến nơi người dùng có thể trao đổi kinh nghiệm và nhận xét về các khách sạn. Mặt khác, kết nối nền tảng đặt phòng với các mạng xã hội phổ biến để người dùng dễ dàng chia sẻ trải nghiệm và khuyến nghị cho bạn bè.

Tạo lòng tin điện tử cần đảm bảo an ninh và bảo mật thông tin cá nhân của người dùng. Sử dụng các chứng chỉ bảo mật (SSL, HTTPS) và thường xuyên kiểm tra để ngăn chặn các lỗ hổng bảo mật. Cung cấp các chính sách hoàn tiền, đổi trả và giải quyết khiếu nại rõ ràng và công bằng. Đảm bảo người dùng cảm thấy an tâm khi đặt phòng trực tuyến.

Ngoài ra, với sự phát triển ngày càng nhanh của công nghệ như hiện nay các khách sạn nên sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu người dùng, tối ưu hóa các đề xuất khách sạn và cải thiện trải nghiệm người dùng. Cung cấp các tour ảo của các khách sạn để người dùng có thể trải nghiệm trước khi quyết định đặt phòng./.

Tài liệu tham khảo

1. Agag, G., and El-Masry, A. A. (2016), Understanding the determinants of hotel booking intentions and moderating role of habit, International Journal of Hospitality Management, 54, 52–67, https://doi. org/10.1016/j.ijhm.2016.01.007.

2. Ali, F. A. (2016), The role of physical environment, price perceptions, and consumption emotions in developing, Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, (1), 45-70, doi:https://doi.org/10.1080/1528008X.2015. 1016595.

3. Barnes, S. J. (2002). An integrative approach to the assessment of e-commerce quality, Journal of Electronic Commerce Research, (3), 114-127.

4. Bigne, E. C. (2020), Pictorial content, sequence of conflicting online reviews and consumer decision-making: The stimulus-organism-response model revisited, Journal of Business Research(7), 4030-0416.

5. Chang, H.-J. E.-N. (2011), Application of the stimulus-organism-response model to the retail environment: The role of hedonic motivation in impulse buying behavior, The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, (3), 233-249.

6. Chevalier, J. A. (2006), The effect of word of mouth on sales: Online book reviews, Journal of Marketing Research, (3), 345-354.

7. Cohen, J. (1988), Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, , Publishers.

8. Donovan, R., and Rossiter, J. R. (1982), Store atmosphere: An environmental psychology approach, Journal of Retailing, 58(1), 34–57.

9. Dowling, G. R., and Uncles, M. (1997), Do customer loyalty programs really work?, Sloan management review, , 71-82.

10. Jeong, M., Oh, H., and Gregoire, M. (2003), Conceptualizing website quality and its consequences in the lodging industry, International Journal of Hospitality Management, 22(2), 161-175, https://doi. org/10.1016/S0278-4319(03)00016-1.

11. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. and Anderson, R.E. (2014), Multivariate Data Analysis, 7th Edition, Pearson Education, Upper Saddle River.

12. Henseler J., Ringe c. M., Sarstedt, M. (2015), A new criterion for assessing discriminant validity in variance-base structural equation modeling, Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1).

13. Kamboj, S. S. (2018), Examining branding co-creation in brand communities on social media: Applying the paradigm of stimulus-organism-response, International Journal of Information Management, 39(5),169-185.

14. Kim, D. J. (2008), A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents, Decision Support Systems, (2), 544-564.

15. Kim, J. M. (2019), Why we make the choices we do: Social TV viewing experiences and the mediating role of social presence, Telematics and Informatics, (12).

16. Law, R. (2019), Evaluation of hotel websites: Progress and future developments (invited paper for ‘luminaries’ special issue of International Journal of Hospitality Management), International Journal of Hospitality Management, 76(1), 2-9, https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2018.06.005.

17. Leung, D., Law, R., and Lee, H. A. (2016), A modified model for hotel website functionality evaluation, Journal of Travel & Tourism Marketing, 33(9), 1268-1285, https://doi.org/10.1080/10548408.2015. 1117408

18. Mehrabian, A. and James A. Russell (1974), An approach to environmental psychology, The MIT Press.

19. Nanu, L. A. (2020), The effect of hotel lobby design on booking intentions: An intergenerational examination, International Journal of Hospitality Management, 89(1).

20. Vuong, Q. H., Nguyen, M. H. (2024), Better Economics for the Earth: A Lesson from Quantum and Information Theories, AISDL.

21. Wang, L., Law, R., Guillet, B. D., Hung, K., and Fong, D. K. C. (2015), Impact of hotel website quality on online booking intentions: ETrust as a mediator, International Journal of Hospitality Management, 47(5), 108–115. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.03.012.

22. Ye, S., Ying, T., Zhou, L., and Wang, T. (2019), Enhancing customer trust in peer-to-peer accommodation: A “soft” strategy via social presence, International Journal of Hospitality Management, 79(5), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2018.11.017.

23. Yeung, T. A., and Law, R. (2004), Extending the modified heuristic usability evaluation technique to chain and independent hotel websites, International Journal of Hospitality Management, 23(3), 307–313. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2003.03.001.