Nguyễn Văn Sơn

PGS, TS. Nguyễn Văn Tiến

Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh

TS. Vòng Thình Nam

Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Nghiên cứu khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến việc người dùng tại TP. Hồ Chí Minh chấp nhận các dịch vụ vượt trội – over the top (OTT) thông qua sự hài lòng. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM và Thuyết sử dụng và hài lòng (UGT) đóng vai trò là khuôn khổ chính cho nghiên cứu này. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng và Quyết định sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng tại đây gồm: Giá trị cảm nhận; Tính giải trí; Tính tương tác; Sự tiện lợi và Chất lượng dịch vụ. Trên cơ sở đó, bài viết đưa ra một số hàm ý quản trị nhằm giúp các nhà cung cấp dịch vụ gia tăng sự hài lòng của khách hàng trong thời gian tới.

Từ khóa: sự hài lòng, quyết định sử dụng, dịch vụ vượt trội, TP. Hồ Chí Minh

Summary

The study explores the factors affecting the acceptance of over-the-top (OTT) services by Ho Chi Minh City users through Satisfaction. The TAM model of technology acceptance and the Uses and Gratifications Theory (UGT) serve as the main framework for this study. The research results show that the factors affecting Satisfaction and Decision to use the service of consumers include Perceived value; Entertainment; Interaction; Convenience; and Service quality. On that basis, the article provides some managerial implications to help service providers increase customer satisfaction in the future.

Keywords: satisfaction, decision to use, over-the-top services, Ho Chi Minh City

GIỚI THIỆU

Khi quá trình thương mại hóa công nghệ Internet 5G bắt đầu, sự phát triển của các công nghệ tải xuống và phát trực tuyến cũng tăng lên nhanh chóng và các nền tảng OTT đã tham gia thị trường một cách nghiêm túc. Thị trường dịch vụ OTT đã mở rộng mạnh mẽ do nhu cầu của người xem muốn xem nội dung video, mà không có bất kỳ ràng buộc vật lý nào nhờ môi trường trực tuyến đáp ứng. Hầu hết các dịch vụ OTT đều cung cấp các nhân tố gợi ý để người xem dễ dàng xác định nội dung mà họ muốn xem. Mặc dù các tác nhân đề xuất được sử dụng rộng rãi trong các dịch vụ OTT, nhưng người ta vẫn còn biết rất ít về giá trị cụ thể, cũng như vai trò quan trọng của chúng trong việc ảnh hưởng đến hành vi của người dùng, chẳng hạn như việc đăng ký liên tục. Trên thế giới, đã có một số nghiên cứu bước đầu xem xét vấn đề này, tuy nhiên hiện nay, ở Việt Nam cũng như tại TP. Hồ Chí Minh, nơi có lượng nhu cầu người sử dụng dịch vụ này cao nhất cả nước, vẫn chưa có bằng chứng thực nghiệm nào chỉ ra giá trị của các tác nhân ảnh hưởng đến trải nghiệm tìm kiếm của người dùng khi sử dụng dịch vụ OTT và nó dẫn đến việc đăng ký liên tục như thế nào. Vì vậy, việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng tại TP. Hồ Chí Minh là rất cần thiết nhằm gia tăng quyết định sử dụng của khách hàng đối với dịch vụ này tại khu vực.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Định nghĩa về dịch vụ OTT

Cụm từ “OTT – Over the top” xuất phát từ Thế chiến thứ nhất, khi những người lính nhảy ra khỏi chiến hào để tấn công trực tiếp kẻ thù được cho là vượt lên trên, gần như chắc chắn họ sẽ bị diệt vong. Thuật ngữ này sau đó đã được ngành công nghệ chọn làm thuật ngữ ưa thích để phân phối nội dung video tới tivi qua internet (Lee và cộng sự, 2019).

Dịch vụ OTT (Over-The-Top) là dịch vụ cung cấp các nội dung, như: hình ảnh, tin nhắn, gọi điện cho người dùng dựa trên các dịch vụ dữ liệu, video và nhắn tin nhanh trên Internet mở gồm: WeChat/Wechat; Ứng dụng QQ và WHAST; Skype; YouTube và các ứng dụng khác. Dịch vụ OTT chủ yếu liên quan đến các nhà khai thác viễn thông, nhà cung cấp dịch vụ mạng truyền hình cáp, nhà cung cấp nội dung Internet và người dùng cuối (Sujata và cộng sự, 2015).

Tương tự, Peitz và Valletti (2015) định nghĩa OTT là các dịch vụ phát sinh lưu lượng trên mạng cố định và di động bao gồm: (1) Truyền thông (Skype, Whatsapp, iMessage, Facetime); (2) Giải trí thời gian thực (Netflix, Hulu, YouTube, Spotify); (3) Mạng xã hội (Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram); (4) Thị trường để tải xuống (Apple iTunes, Google Android Marketplace, Amazon); (5) Chia sẻ tệp (BitTorrent, eDonkey, Gnutella); (6) Lưu trữ (Dropbox, Google, Apple, Microsoft); (7) Chơi game trên máy tính và video và (8) Trình duyệt web (duyệt HTTP, WAP).

Sự phát triển của mạng internet và thiết bị di động đã mang lại những thay đổi mạnh mẽ trong ngành công nghiệp truyền thông, đặc biệt là trong mô hình tiêu thụ truyền hình. Nói cách khác, sự phát triển của công nghệ đã mở ra một thời đại mới về tiêu thụ nội dung tập trung vào người dùng (Chalaby và Plunkett, 2020). Thị trường dịch vụ OTT đã mở rộng nhanh chóng do nhu cầu của người xem muốn xem nội dung video mà không có bất kỳ ràng buộc vật lý nào đã được môi trường trực tuyến đáp ứng. Vậy OTT có thể được hiểu là dịch vụ cung cấp cung cấp phương tiện truyền trực tuyến tới tất cả các thiết bị trong môi trường internet hoặc là dịch vụ truyền phát video, tin nhắn, hình ảnh, gọi điện thoại trên môi trường internet.

Sự hài lòng

Kotler (2000) định nghĩa “Sự hài lòng như là một cảm giác hài lòng hoặc thất vọng của một người bằng kết quả của việc so sánh thực tế nhận được của sản phẩm (hay kết quả) trong mối liên hệ với những mong đợi của họ”. Sự hài lòng của khách hàng là việc khách hàng căn cứ vào những hiểu biết của mình đối với một sản phẩm hay dịch vụ mà hình thành nên những đánh giá hoặc phán đoán chủ quan. Đó là một dạng cảm giác về tâm lý sau khi nhu cầu của khách hàng được thỏa mãn. Sự hài lòng của khách hàng được hình thành trên cơ sở những kinh nghiệm, đặc biệt được tích lũy khi mua sắm và sử dụng sản phẩm hay dịch vụ. Sau khi mua và sử dụng sản phẩm khách hàng sẽ có sự so sánh giữa hiện thực và kỳ vọng, từ đó, đánh giá được hài lòng hay không hài lòng.

Thuyết sử dụng và hài lòng (UGT)

UGT (Uses and Gratification Theory) là một lý thuyết lấy người dùng làm trung tâm. Lý thuyết này cho rằng, người dùng đang hoạt động và hướng đến mục tiêu chọn một phương tiện cụ thể để thỏa mãn nhu cầu cụ thể của họ (E. Katz và cộng sự, 1973), Rubin (2009) và Ruggiero (2000) phát triển lý thuyết cho rằng khán giả được thúc đẩy hoặc thúc đẩy bởi lý do và nhu cầu nhận thức và/hoặc tình cảm, mong muốn và/hoặc sở thích. Sử dụng và hài lòng là một lý thuyết thích hợp để nghiên cứu OTT, vì đã nắm bắt thành công động lực của người xem và thúc đẩy họ sử dụng các phương tiện khác nhau, như: báo chí, đài phát thanh, truyền hình và internet.

Thuyết UGT chỉ ra các cá nhân có những nhận thức về nhu cầu và định hướng mục tiêu khi sử dụng truyền thông, có năng lực đánh giá nội dung truyền thông và có chương trình hoạt động để kết nối theo yêu cầu và thỏa mãn đối với các công việc lựa chọn các phương tiện truyền thông. Các phương tiện truyền thông được phép truyền tải, chia sẻ, lưu trữ thông tin và dữ liệu một cách hiệu quả. Cùng một phương tiện truyền thông có thể sử dụng để thỏa mãn các đặc tính khác nhau của cá nhân, các cá nhân sẽ chọn phương tiện truyền thông phù hợp cho nhu cầu thỏa mãn cao nhất.

Tổng quan nghiên cứu

Yoon, Soo-Yeon, Jong Bae Kim (2022) nghiên cứu về sự hài lòng của người dùng và ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ cung cấp nội dung số trên nền tảng OTT dựa trên mô hình chấp nhận dựa trên giá trị nhằm phân tích các nhân tố có thể kỳ vọng đối với dịch vụ nội dung số trên nền tảng OTT. Nghiên cứu chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng của người dùng bao gồm: Sự thuận tiện; Hữu ích; Rủi ro kỹ thuật; Rủi ro chi phí và Rủi ro bảo mật. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận, sự hài lòng tác động lớn tới việc quyết định của khách hàng trong việc lựa chọn áp dụng dịch vụ nội dung số OTT. Sự hài lòng liên quan tích cực đến sự gắn bó của người dùng nền tảng chia sẻ video, điều này càng tác động đáng kể đến ý định tiếp tục sử dụng của họ và thậm chí còn đi xa hơn để khiến họ tiếp tục ý định trong bối cảnh nền tảng chia sẻ video (Xiang và Seong Wook Chae, 2021).

Một nghiên cứu của Gupta và Komal (2021) cho thấy, mức độ tương tác của khách hàng (CE) và chất lượng trải nghiệm dịch vụ (QoSE), cũng như tác động của chúng đối với người dùng sẵn sàng tiếp tục và đăng ký các dịch vụ phát trực tuyến (WCS) trong tương lai... Nghiên cứu này định hướng hiệu quả cho các nhà cung cấp dịch vụ OTT trong việc hiểu được những thay đổi trong thói quen sử dụng phương tiện truyền thông của người tiêu dùng và đề xuất những cách thiết thực để sửa đổi các dịch vụ phát trực tuyến phù hợp với các hành vi đã thay đổi.

Nghiên cứu của Yohanes Nuhadriel và Keni Keni (2021) về tác động của chất lượng hệ thống, giá trị cảm nhận và tính cách thương hiệu đối với hành vi đăng ký trong dịch vụ phát trực tuyến nhằm mục đích kiểm tra thực nghiệm đối với: (1) Chất lượng hệ thống; (2) Giá trị cảm nhận và (3) Tính cách thương hiệu như các nhân tố dự đoán hành vi đăng ký. Kết quả cho thấy, 2 nhân tố: Giá trị cảm nhận và Tính cách thương hiệu có thể được sử dụng làm nhân tố dự đoán hành vi đăng ký.

Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết UGT và mô hình chấp nhận công nghệ TAM cùng nền tảng tổng quan nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu quan hệ giữa sự hài lòng và quyết định tiếp tục đăng ký sử dụng dịch vụ OTT của người tiêu dùng tại TP. Hồ Chí Minh như Hình 1 với các giả thuyết được đưa ra tương ứng.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nghiên cứu về sự hài lòng và quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ OTT tại TP.  Hồ Chí Minh
Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

Phương pháp nghiên cứu

Bài viết sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Phương pháp định tính được sử dụng để xây dựng bảng câu hỏi khảo sát và thang đo. Thông tin được thu thập bằng cách gửi phiếu khảo sát theo biểu mẫu googe được xây dựng dựa trên thang đo kế thừa từ một số nghiên cứu trước liên quan đến OTT tới các đối tượng người dùng là sinh viên, công nhân viên, người nội trợ, nghỉ hưu tại TP. Hồ Chí Minh thông qua các nhóm trên mạng xã hội Facebook, như: Cộng đồng thích xem phim, Câu lạc bộ báo chí TP. Hồ Chí Minh, Hội mua bán bất động sản TP. Hồ Chí Minh và các nhóm cư dân, gồm: Cư dân chung cư Osimi Gò Vấp, Cư dân CityLand Gò Vấp; nhóm sinh viên của Trường Đại học Huflit, Cao đẳng Viễn Đông. Thời gian thực hiện từ ngày 01/3/2024 đến 31/5/2024. Số phiếu hợp lệ thu về là 307/320 và được phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0 và AMOS 22.0. Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) cũng được sử dụng để kiểm định kết quả nghiên cứu.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đánh giá thang đobằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha (Bảng 1) cho thấy, các biến có hệ số tương quan tổng (item – total correlation) > 0,3 sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận để phân tích trong các bước tiếp, bởi các biến đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6.

Bảng 1: Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Stt

Thang đo

Số biến quan sát

Độ tin cậy

Đánh giá

1

Giá trị cảm nhận

04

0,922

Đạt yêu cầu

2

Tính tương tác

04

0,944

Đạt yêu cầu

3

Tính giải trí

04

0,880

Đạt yêu cầu

4

Sự tiện lợi

04

0,919

Đạt yêu cầu

5

Chất lượng dịch vụ

04

0.944

Đạt yêu cầu

6

Sự hài lòng

04

0,891

Đạt yêu cầu

7

Quyết định tiếp tục đăng ký OTT

04

0,885

Đạt yêu cầu

Nguồn: Xử lý SPSS

Phương pháp phân tích EFA: Kết quả chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaise Mayer Olkin) nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1. Khi đó các biến có trọng số < 0,4 sẽ bị loại (Hair và cộng sự 2009). Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc > 50% và Eingenvalue có giá trị > 1 (Gerbing và Anderson 1988).

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sau khi thực hiện việc kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo, tác giả tiến hành phân tích EFA đối với các thang đo. Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân tích nhân tố, cần xem xét liệu dữ liệu có phù hợp với phương pháp phân tích nhân tố hay không bằng cách thực hiện phép kiểm định Barlett. Sử dụng phương pháp trích rút những thành phần chính (Principal Components) cùng với việc thực hiện phép quay Varimax để đơn giản hóa việc giải thích các biến lẫn nhân tố, kết quả kiểm định Barlett cho thấy Sig. = 0,000, cho phép bác bỏ giả thuyết các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể và chỉ số KMO = 0,895 > 0,5. Như vậy, có thể sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để phân tích dữ liệu.

Bảng 2: Kết quả kiểm định Barlett

KMO

,895

Kiểm định Bartlett

Chi2

8055,421

df

307

Sig.

,000

Nguồn: Xử lý SPSS

Với kết quả Sig. = 0,000 cho phép bác bỏ giả thuyết các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể và chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) = 0,895 > 0,5, như vậy có thể sử dụng phương pháp phân tích EFA để phân tích dữ liệu. Kết quả phân tích EFA thể hiện tại Bảng 3.

Bảng 3: Kết quả phân tích nhân tố

Tổng phương sai được giải thích

Nhân tố

Giá trị riêng ban đầu

Tổng bình phương hệ số tải khi trích

Tổng bình phương hệ số khi xoay

Tổng

% Phương sai

Tích lũy

%

Tổng

% Phương sai

Tích lũy

%

Tổng

% Phương sai

Tích lũy

%

1

11,348

40,527

40,527

11,348

40,527

40,527

3,786

13,520

13,520

2

3,023

10,795

51,322

3,023

10,795

51,322

3,459

12,352

25,872

3

2,500

8,927

60,250

2,500

8,927

60,250

3,268

11,672

37,544

4

1,914

6,836

67,085

1,914

6,836

67,085

3,256

11,629

49,173

5

1,491

5,324

72,410

1,491

5,324

72,410

3,035

10,840

60,013

6

1,315

4,695

77,104

1,315

4,695

77,104

2,972

10,614

70,627

7

1,065

3,802

80,906

1,065

3,802

80,906

2,878

10,280

80,906

8

,616

2,200

83,107

9

,504

1,799

84,906

10

,480

1,713

86,619

11

,439

1,567

88,186

12

,384

1,372

89,558

13

,352

1,259

90,817

14

,302

1,078

91,895

15

,270

,965

92,859

16

,256

,913

93,772

17

,248

,887

94,659

18

,231

,824

95,483

19

,206

,736

96,220

20

,198

,708

96,928

21

,170

,609

97,537

22

,144

,513

98,050

23

,133

,474

98,523

24

,107

,382

98,906

25

,101

,360

99,265

26

,094

,334

99,599

27

,064

,228

99,827

28

,048

,173

100,000

Nguồn: Xử lý SPSS

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)

Để phân tích nhân tố khẳng định CFA, nhóm tác giả sử dụng phần mềm AMOS để đưa toàn bộ thang đo các biến vào một mô hình, nhằm đánh giá sự phù hợp của mô hình này. Mục đích của bước này là để kiểm tra sự phù hợp của mô hình đo lường và loại bỏ các biến quan sát không phù hợp trong mô hình. Kết quả này sẽ đưa ra được các biến quan sát phù hợp, đưa vào mô hình kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

Kết quả cho thấy: Chi-Square/df = 2,86 < 5; RMSEA = 0,078 < 0,1. Như vậy, mô hình là phù hợp (Hình 2).

Hình 2: Kết quả đánh giá độ phù hợp của mô hình thông qua phân tích CFA

Nghiên cứu về sự hài lòng và quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ OTT tại TP.  Hồ Chí Minh
Nguồn: Xử lý dữ liệu của nhóm tác giả

Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu (Phân tích SEM)

Sau khi có kết quả kiểm tra sự phù hợp của toàn bộ mô hình, thực hiện phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM khẳng định, mô hình được đưa ra phân tích là hoàn toàn thỏa mãn, với các kết quả như sau: Chi2/df = 3,532 < 5; GFI = 0,782; TLI = 0,880; CFI = 0,893; RMSEA = 0,091 < 0,1 (Hình 3).

Hình 3: Mô hình kiểm định

Nghiên cứu về sự hài lòng và quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ OTT tại TP.  Hồ Chí Minh
Nguồn: Xử lý dữ liệu của nhóm tác giả

Kết quả sự phù hợp của mô hình cho thấy, chỉ số RMR (trung bình số dư bình phương gốc - Root Mean Square Residual) = 0,000 < 0,05, nên khẳng định mô hình là phù hợp.

Kiểm định các giả thuyết

Kết quả kiểm định các trọng số hồi quy (Bảng 3) cho thấy:

- Giá trị cảm nhận tác động đến Sự hài lòng của người dùng (P = 0,000).

- Tính tương tác tác động đến Sự hài lòng của người dùng (P = 0,059).

- Sự tiện lợi tác động đến Sự hài lòng của người dùng (P = 0,000).

- Chất lượng dịch vụ tác động đến sự hài lòng của người dùng (P = 0,000).

- Tính giải trí tác động đến sự hài lòng của người dùng (P = 0,000).

- Sự hài lòng tác động đến Quyết định tiếp tục đăng ký OTT (P = 0,000).

Bảng 3: Tóm tắt kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Stt

Giả thuyết

Hệ số

hồi quy

(ước lượng)

P

Đánh

giá

1

Giá trị cảm nhận —> Sự hài lòng của người dùng

0,456

0,000

Chấp nhận giả thuyết

2

Tính tương tác —> Sự hài lòng của người dùng

0,108

0,059

Chấp nhận giả thuyết

3

Sự tiện lợi —> Sự hài lòng của người dùng

0,213

0,000

Chấp nhận giả thuyết

4

Chất lượng dịch vụ —> Sự hài lòng của người dùng

0,205

0,000

Chấp nhận giả thuyết

5

Tính giải trí —> Sự hài lòng của người dùng

0,463

0,000

Chấp nhận giả thuyết

6

Sự hài lòng —> Quyết định tiếp tục đăng ký OTT

0,608

0,000

Chấp nhận giả thuyết

Nguồn: Xử lý dữ liệu

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết quả nghiên cứu và phân tích mô hình SEM cho thấy, có 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng tại TP. Hồ Chí Minh đối với dịch vụ OTT, gồm: Giá trị cảm nhận; Tính tương tác; Sự tiện lợi; Chất lượng dịch vụ; Tính giải trí). Các nhân tố này đồng thời tác động gián tiếp đến Quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ OTT và Sự hài lòng tác động trực tiếp đến Quyết định tiếp tục đăng ký OTT. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, để gia tăng sự hài lòng của người dùng dẫn tới quyết định tiếp tục sử dụng OTT tại TP. Hồ Chí Minh, cần nâng cao Sự tiện lợi trong việc sử dụng dịch vụ OTT, cũng như gia tăng Giá trị cảm nhận của người dùng thông qua việc tạo ra những nội dung phù hợp với thị hiếu của họ. Đồng thời, cần nâng cao hơn nữa Chất lượng dịch vụ OTT để cung cấp cho khách hàng. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu này, nhóm tác giả đưa ra một số hàm ý quản trị cho các nhà cung cấp để tăng sự hài lòng của người dùng như sau:

Giá trị cảm nhận

Giá trị cảm nhận là tổng hòa các lợi ích mà người tiêu dùng có được khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ và chi phí phát sinh cho đến khi hoặc trong khi sử dụng nó. Nghiên cứu này đã khẳng định rằng, giá trị cảm nhận trước tiên cần được bổ sung, cùng với những cải tiến về số lượng nội dung và chất lượng nội dung. Để tạo ra hứng thú cho người dùng, thì việc chú trọng đến các dịch vụ, nội dung hữu ích cho mỗi đối tượng người dùng sẽ giúp nhà cung cấp có câu trả lời đáp ứng được nhiều hơn nhu cầu của họ. Nhà cung cấp có thể hợp tác với nhiều đối tác khác nhau để cung cấp các nội dung hấp dẫn hữu ích, mà không cần đầu tư quá nhiều vào việc xây dựng nội dung. Thường xuyên tìm hiểu nhu cầu của người dùng để tạo ra các sản phẩm phù hợp thị hiếu, đồng thời, sử dụng các công cụ truyền thông để truyền tải những giá trị hữu ích cho người dùng.

Tính tương tác

Cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, giao diện người dùng của nền tảng OTT đóng một vai trò quan trọng đối với sự hài lòng và mức độ tương tác của người dùng. Giao diện rõ ràng và trực quan có thể giúp người dùng tìm thấy nội dung họ muốn xem và cải thiện trải nghiệm xem tổng thể của họ. Đảm bảo sự đồng đều của việc đăng tải video chất lượng cao hay giàu thông tin thôi là chưa đủ, mà cần phải bao gồm cả về chủ đề kênh, hình ảnh nhận diện và tần suất đăng tải. Ví dụ như video về chủ đề nào; Hướng đến đối tượng khán giả là ai; Muốn xây dựng một hình ảnh ra sao; Màu sắc, cá tính nội dung của video trông sẽ thế nào?…

Sự tiện lợi

Cần bảo đảm bảo rằng nội dung dịch vụ OTT phải mang đến giá trị thực sự hữu ích cho người dùng dịch vụ OTT. Điều quan trọng là nhà cung cấp dịch vụ cần tập trung vào những tính năng hữu ích gì của OTT để người dùng nhận thấy rõ nhất và hài lòng nhất. Sự hữu ích khi sử dụng dịch vụ này có thể là tiết kiệm chi phí, tiếp cận mua hàng nhanh chóng, có thể biết nhiều thông tin về kinh tế - xã hội hơn, tính giải trí cao, có thể là người dùng tiếp cận bằng thiết bị đơn giản nhanh chóng, như: điện thoại thông minh, họ có thể tích hợp nhiều dịch vụ khác, như: xem phim, mua sắm, thanh toán, tìm thông tin, bản đồ, thậm chí là học tập trực tuyến thông qua OTT

Chất lượng dịch vụ

Minh bạch thông tin đối với khách hàng về giá, về điều kiện hợp đồng, về chất lượng dịch vụ nếu có; bảo mật thông tin của khách hàng, cung cấp thông tin cho cơ quan điều tra khi có yêu cầu, khách hàng khi đăng ký sử dụng dịch vụ thì phải cung cấp thông tin như số điện thoại. Bên cạnh đó, dịch vụ OTT là dịch vụ có hiển thị hình ảnh, âm thanh, do vậy, việc đánh giá chất lượng dịch vụ sẽ mang tính chất cảm quan (Độ nét của hình ảnh, âm thanh, kích thước, khung hình, độ phân giải...) liên quan đến trải nghiệm về dịch vụ. Chăm sóc khách hàng cùng chế độ hậu mãi tốt cũng là một trong những chất lượng dịch vụ làm hài lòng người dùng, mà các nhà quản trị cần lưu ý.

Tính giải trí

Ðể đạt được mục đích giải trí, trước hết các hình thức giải trí phải đánh thức được những rung động, cảm xúc của người xem. Vì vậy, các nhà quản trị cần tập trung vào việc sáng tạo nội dung, đồng thời thực hiện các cuộc khảo sát nhanh nhằm phát hiện ra nhu cần giải trí của người dùng, từ đó, định hướng nội dung và xây dựng các chương trình giải trí trực tuyến. Đối với các nhà kinh doanh dịch vụ truyền hình, cần phải đa dạng về nội dung phim ảnh, đa dạng nội dung chương trình game show, các sự kiện trực tuyến đáp ứng nhu cầu giải trí của người xem.

Sự hài lòng

Để nâng cao sự hài lòng của người dùng, thì nhà cung cấp dịch vụ nên tập trung vào một số hàm ý sau: Hiểu đối tượng là rất quan trọng để cung cấp nội dung và dịch vụ tốt nhất trên nền tảng OTT của nhà cung cấp. Phân tích dữ liệu và phản hồi của người dùng có thể giúp nhà cung cấp hiểu sở thích xem của họ, từ đó, có thể hướng dẫn cung cấp quản lý nội dung hấp dẫn và phù hợp cho họ. Sử dụng các công cụ phân tích để thu thập dữ liệu về hành vi và sở thích của người dùng. Tiến hành khảo sát người dùng hoặc nhóm tập trung để nhận phản hồi về nội dung người dùng muốn xem. Phân tích xếp hạng và nhận xét của người dùng để xác định nội dung nào phổ biến./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Anderson, J. C., and Gerbing, D. W. (1988), Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach, Psychological bulletin, 103(3).

2. Chalaby, J., and Plunkett, S (2020), Standing on the shoulders of tech giants: Media delivery, streaming television, and the rise of global suppliers, New Media and Society.

3. Gerbing, David W., and James C. Anderson (1988), An updated paradigm for scale development incorporating unidimensionality and its assessment, Journal of marketing research, 25(2), 186-192.

4. Gupta Garima and Komal Singharia (2021), Consumption of OTT media streaming in COVID-19 lockdown: Insights from PLS analysis, Vision, 25(1), 36-46.

5. Kotler, P. (2000), Marketing Management: The Millennium Edition, Person Prentice Hall, Upper Saddle River.

6. Katz, Elihu., Jay G. Blumler and Michael, Gurevitch (1973), Uses and gratifications research, The public opinion quarterly, 37(4), 509-523.

7. Lee, C. Christopher, Lee W. Lee, and Hyoun Sook Lim, (2019), Factors affecting over-the-top services: an expanded technology acceptance model, International Journal of Interdisciplinary Research, 8(1), 1-20.

8. Ledbetter, Grace M (2009), Poetics before Plato: Interpretation and authority in early Greek theories of poetry, Princeton University Press.

9. Nuhadriel Yohanes and Keni Keni (2022), The Impact of System Quality, Perceived Value, and Brand Personality, on Behavior to Subscribe in the Online Streaming Service, in Tenth International Conference on Entrepreneurship and Business Management 2021 (ICEBM 2021), Atlantis Press, 2022.

10. Peitz, M., and Valletti, T. (2015), Reassessing competition concerns in electronic communications markets, Telecommunications Policy, 39(10), 896-912.

11. Rubin, Alan M. (2009), Uses-and-gratifications perspective on media effects, in J. Bryant, and M. B. Oliver (Eds.), Media effects, Routledge, 181-200.

12. Ruggiero, Thomas. E (2000), Uses and gratifications theory in the 21st century, Mass communication & society, 3(1), 3-37.

13. Saunders, M. N., and Bezzina, F. (2015), Reflections on conceptions of research methodology among management academics, European management journal, 33(5), 297-304.

14. Sujata, J., Sohag, S., Tanu, D., Chintan, D., Shubham, P., and Sumit, G. (2015), Impact of over the top (OTT) services on telecom service providers, Indian Journal of Science and Technology, 8(S4), 145-160.

15. Vidhya, K., and Arjun Govind (2022), A study on factors influencing customer’s adoption of Over-The-Top (OTT) platform over other conventional platforms, Research Square, Version 1, https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1952935/v1.

16. Yoon, Soo-Yeon, and Jong-Bae Kim (2022), A study on user satisfaction and intention to continue use of OTT platform digital content provision service, in 2022 IEEE/ACIS 7th International Conference on Big Data, Cloud Computing, and Data Science (BCD), IEEE.

17. Xiang, Ying and Seong Wook Chae (2022), Influence of perceived interactivity on continuous use intentions on the danmaku video sharing platform: Belongingness perspective, International Journal of Human - Computer Interaction, 38(6), 573-593.

Ngày nhận bài: 06/9/2024; Ngày phản biện: 20/9/2024; Ngày duyệt đăng: 30/9/2024