Tác động của chương trình khuyến mãi và nỗi sợ bị bỏ lỡ đến quyết định mua sắm bốc đồng của phụ nữ trẻ khi xem livestream mỹ phẩm trên TikTok
ThS. Quảng Thị Phương
Phòng Kinh doanh Công ty TNHH GALUP-3M
Email: phuong87.open@gmail.com
Tóm tắt
Nghiên cứu khảo sát bằng bảng hỏi được thiết kế theo thang đo Likert 5 mức độ gửi tới 380 khách hàng nữ trong độ tuổi 18-35 tham gia mua sắm mỹ phẩm thông qua livestream trên nền tảng TikTok nhằm phân tích tác động của chương trình khuyến mãi và nỗi sợ bị bỏ lỡ đến quyết định mua sắm bốc đồng của phụ nữ trẻ khi xem livestream mỹ phẩm trên TikTok. Số mẫu thu về hợp lệ là 242 mẫu, dữ liệu sau khi thu thập được phân tích bằng phần mềm SmartPLS 4. Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhân tố Chương trình khuyến mãi và Sự tham gia vào phiên livestream có tác động đáng kể đến Ý định và Quyết định mua sắm bốc đồng của phụ nữ trẻ. Trong khi đó, nhân tố Nỗi sợ bị bỏ lỡ không có ý nghĩa thống kê đối với Ý định mua sắm, nhưng vẫn ảnh hưởng đến Quyết định mua sắm.
Từ khóa: chương trình khuyến mãi, cảm giác khan hiếm, quyết định mua sắm bốc đồng, livestream mỹ phẩm, TikTok, phụ nữ trẻ, nỗi sợ bị bỏ lỡ
Summary
The research was conducted by using a survey designed on a 5-level Likert scale with the participation of 380 female customers aged 18-35 who purchase cosmetics via livestream on the TikTok platform to analyze the impact of the promotion programs and fear of missing out on young women’s impulsive shopping decisions while watching cosmetics livestreams on TikTok. The number of valid samples collected was 242; the collected data was analyzed using SmartPLS 4 software. The research results show that The Promotion Program and the Participation in the livestream session significantly impact Young Women’s Impulsive Shopping Intentions and Decisions. Meanwhile, The Fear of Missing Out is not statistically significant for Shopping Intention but still affects Shopping Decisions.
Keywords: promotion program, sense of scarcity, impulsive shopping decisions, cosmetics livestream, TikTok, young women, fear of missing out
ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong tháng 01/2024, Việt Nam có 72,70 triệu người dùng mạng xã hội, tương đương 73,3% tổng dân số [3], chứng tỏ vai trò quan trọng trong việc kết nối mạng xã hội của người Việt Nam, từ đó tạo ra những xu hướng mua sắm mới trên thị trường thương mại điện tử. Trong số các sàn thương mại điện tử “hot” nhất hiện nay, TikTok shop xuất hiện như một “ngôi sao mới nổi” vượt mặt các đối thủ khác thông qua hình thức bán hàng livestream, nơi mà người bán và người mua có thể tương tác trực tiếp với nhau, với nhiều tính năng, như: năng động, thu hút, dễ dàng trao đổi, xem hình ảnh trực quan, sản phẩm bắt mắt… Đặc biệt, trong lĩnh vực livestream bán hàng mỹ phẩm, khi nghe được những lời giới thiệu trực tiếp trên phiên live về các sản phẩm đang được nhiều người quan tâm đặt hàng, số lượng sản phẩm rất hạn chế tạo cảm giác khan hiếm, cùng với việc người giới thiệu sản phẩm không ngừng kích thích mua sắm bằng các chương trình khuyến mãi, giảm giá, quà tặng kèm, miễn phí giao hàng…, khiến cho người mua bị thôi thúc mua hàng khi chưa có kế hoạch từ trước. Vì vậy, việc nghiên cứu các nhân tố tác động đến ý định và quyết định mua mỹ phẩm của khách hàng là phụ nữ trẻ trong bối cảnh livestream trên nền tảng TikTok để hiểu rõ hơn về động lực tâm lý của người tiêu dùng trẻ, từ đó đưa ra một số hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy hành vi mua sắm của khách hàng, là điều cần thiết.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
Sự tham gia vào phiên livestream
Mức độ khách hàng tham gia và tương tác trực tiếp với người bán, lắng nghe các thông tin chi tiết về sản phẩm, tham gia vào các hoạt động nhận được khuyến mãi, phiếu giảm giá… trong các phiên livestream, yếu tố này không chỉ làm tăng cảm giác gắn kết của người tiêu dùng mà còn tạo điều kiện cho các quyết định mua sắm diễn ra nhanh chóng và tự phát (Park và Lin, 2020). Các yếu tố như tính tương tác và sự gắn kết trong các phiên livestream làm tăng khả năng mua sắm bốc đồng của người tiêu dùng (Cai và cộng sự, 2018). Từ đó, giả thuyết H1 được đề xuất như sau:
H1: Sự tham gia vào phiên livestream tác động tích cực đến Ý định mua sắmcủa phụ nữ trẻ khi xem livestream trên TikTok.
Nỗi sợ bị bỏ lỡ
Đây là một hiện tượng tâm lý mà người tiêu dùng lo lắng rằng họ sẽ bỏ lỡ cơ hội hoặc trải nghiệm thú vị, hoặc cơ hội, hoặc lợi ích mà mình không đạt đươc, khiến họ dễ dàng bị lôi kéo vào hành vi mua sắm bốc đồng để không bị bỏ lỡ sản phẩm, từ đó hình thành ý định mua sắm (Przybylski và cộng sự, 2013). Nỗi lo sợ bị bỏ lỡ có thể giúp gia tăng sự tham gia và tương tác của khách hàng trong các phiên livestream, trở thành yếu tố mạnh mẽ kích thích khách hàng đưa ra quyết định mua sắm khi họ không có kế hoạch trước (Hodkinson, 2019). Trên cơ sở đó, giả thuyết H2.1 được đề xuất như sau:
H2.1: Nỗi sợ bị bỏ lỡ tác động tích cực đến Ý định mua sắm của phụ nữ trẻ khi xem livestream trên TikTok.
Cảm giác khan hiếm là một yếu tố tâm lý mạnh mẽ, thôi thúc hành vi mua sắm bốc đồng, khi người tiêu dùng cảm thấy số lượng sản phẩm hạn chế hoặc chương trình khuyến mãi chỉ diễn ra trong một khoảng thời gian ngắn, họ thường nắm bắt cơ hội “chốt đơn”, cảm giác tâm lý khiến người tiêu dùng cảm thấy phải quyết định ngay lập tức (Lynn, 1992). Cảm giác khan hiếm không chỉ làm tăng giá trị cảm nhận mà còn thúc đẩy mạnh mẽ hành vi mua sắm bốc đồng (Cialdini, 2001), sự khan hiếm có thể tăng sự hấp dẫn và mong muốn sở hữu sản phẩm (Roux và cộng sự, 2015). Do đó, giả thuyết H2.2 được đề xuất như sau:
H2.2: Nỗi lo sợ bị bỏ lỡ tác động tích cực đến Quyết định mua sắm của phụ nữ trẻ khi xem livestream trên TikTok.
Chương trình khuyến mãi
Các công cụ khuyến mãi, như: giảm giá, quà tặng đi kèm, mua một tặng một…, tạo ra hứng thú, thỏa mãn tức thì, khuyến khích khách hàng có ý định mua sắm (Shamout, 2016). Từ đó, giả thuyết H3.1 được đề xuất như sau:
H3.1: Chương trình khuyến mãi tác động tích cực đến Ý định mua sắm của phụ nữ trẻ khi xem livestream trên TikTok.
Các chương trình khuyến mãi, như: chương trình khách hàng thân thiết, không chỉ giữ chân khách hàng, tăng cường nhận thức của khách hàng về giá trị sản phẩm, mà còn kích thích tâm lý, dẫn đến hành vi mua sắm bốc đồng (Yi và Jeon, 2003). Vì vậy, giả thuyết H3.2 được đề xuất như sau:
H3.2: Chương trình khuyến mãi tác động tích cực đến Quyết định mua sắmcủa phụ nữ trẻ khi xem livestream trên TikTok.
Ý định mua sắm
Ý định mua sắm là mức độ mà người mua sắm có kế hoạch mua hoặc mong muốn mua sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể. Ý định mua sắm được hình thành từ quá trình suy nghĩ kỹ lưỡng, khi có ý định mua sắm, họ chú ý nhiều đến các thông điệp quảng cáo và khuyến mãi; trong khi hành vi mua sắm bốc đồng thường là kết quả của sự kích thích tức thời, thường chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, như: nỗi lo sợ bị bỏ lỡ, chương trình khuyến mãi, do đó, họ dễ bị thúc đẩy để thực hành vi mua sắm (Ajzen, 1991). Ý định mua sắm được hình thành dựa trên nhận thức sự hữu dụng của sản phẩm, niềm tin, thái độ với mua sắm trực tuyến, các chương trình khuyến mãi, sự tương tác với người bán… (Pavlou và Fygenson, 2006).
Quyết định mua sắm bốc đồng
Là sự quyết định không có kế hoạch trước, mang tính cảm tính hơn là lý tính, có thể dẫn đến sự hối tiếc sau khi mua hàng (Rook, 1987). Nghiên cứu của Stern (1962) phân loại hành vi mua sắm bốc đồng thành 4 loại: mua sắm thuần túy, mua sắm theo kế hoạch, mua sắm nhắc lại và mua sắm gợi ý. Mỗi loại hành vi mua sắm bốc đồng đều có đặc điểm riêng và bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tâm lý và tình huống khác nhau. Do đó, giả thuyết H4 được đề xuất như sau:
H4: Ý định mua sắm tác động tích cực đến Quyết định mua sắmcủa phụ nữ trẻ khi xem livestream trên TikTok.
Hành vi mua sắm là các hành động và quyết định của người tiêu dùng trong quá trình tìm kiếm và lựa chọn sản phẩm hoặc dịch vụ. Hành vi mua sắm bốc đồng là một dạng đặc biệt của hành vi mua sắm có sự đặc trưng là tự phát, là kết quả của những kích thích bên ngoài, như: quảng cáo, khuyến mãi, sự hấp dẫn của sản phẩm (Rook, 1987). Ngoài ra, hành vi mua sắm bốc đồng bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các yếu tố tâm lý và cảm xúc, cảm giác vui vẻ thỏa mãn khi thực hiện mua sắm (Beatty và Ferrell, 1998). Tác động của livestream đến ý định mua sắm với hình ảnh trực quan hấp dẫn, người bán hàng kiểm tra và thử nghiệm trong lúc livestream, khách hàng có thể trao đổi trực tiếp với người bán, nhận thông tin chi tiết về sản phẩm và tham gia vào các hoạt động khuyến mãi đặc biệt (Vuong và Nguyen, 2024). Sự tương tác này không chỉ làm tăng cảm giác gắn kết của người tiêu dùng, mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho các quyết định mua sắm nhanh chóng và tự phát (Park và Lin, 2020).
Mô hình nghiên cứu
Kế thừa các kết quả nghiên cứu ở trên, tác giả lựa chọn 5 nhân tố: Chương trình khuyến mãi (CTKM), Nỗi sợ bị bỏ lỡ (FOMO), Quyết định mua sắm (QDMS), Sự tham gia (TG), Ý định mua sắm (YDMS) để đề xuất mô hình nghiên cứu tác động của chiến lược khuyến mãi và nỗi lo sợ bị bỏ lỡ đến quyết định mua sắm bốc đồng của phụ nữ trẻ khi xem livestream mỹ phẩm trên TikTok như Hình.
Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả đề xuất, 2024
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp định tính và định lượng, trong đó, phương pháp định tính giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc về trải nghiệm cá nhân của khách hàng là phụ nữ trẻ có nhu cầu mua mỹ phẩm trên nền tảng TikTok, phương pháp định lượng cung cấp dữ liệu chính xác để xác định các mối quan hệ và tác động của các yếu tố nghiên cứu. Trước tiên, tác giả tiến hành phương pháp thảo luận và phỏng vấn sâu với các khách hàng là phụ nữ trẻ, nhằm thu thập thông tin chi tiết về trải nghiệm và quan điểm của họ đối với các yếu tố, như: sự tham gia phiên livestream trên TikTok, có bị hấp dẫn bởi các chương trình khuyến mãi, hay có lo sợ bị bỏ lỡ sản phẩm mình yêu thích nếu nhà cung cấp còn rất ít sản phẩm hay không?… Dựa vào kết quả phỏng vấn, tác giả tiến hành hiệu chỉnh bảng hỏi cho phù hợp, sau đó phát hành 380 phiếu khảo sát thông qua Google form, thu về được 242 phiếu phù hợp để phân tích định lượng. Thời gian khảo sát kéo dài từ tháng 02/2024 đến tháng 5/2024, phần mềm SmartPLS 4 được sử dụng hỗ trợ cho công việc tính toán.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Sau khi lược bỏ 4 biến với chỉ số không phù hợp: FOMO3, TG1, YDMS2, YDMS4, mô hình được chạy lại với kết quả như Bảng 1.
Bảng 1: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo và mức độ hội tụ
Biến | CTKM | FOMO | QDMS | TG | YDMS | Cronbach's Alpha | Composite reliability (rho_a) | Composite reliability (rho_c) | Average variance extracted (AVE) |
CTKM1 | 0.7 |
|
|
|
| 0.763 | 0.773 | 0.849 | 0.584 |
CTKM2 | 0.777 |
|
|
|
| ||||
CTKM3 | 0.806 |
|
|
|
| ||||
CTKM4 | 0.771 |
|
|
|
| ||||
FOMO1 |
| 0.762 |
|
|
| 0.698 | 0.732 | 0.828 | 0.617 |
FOMO2 |
| 0.748 |
|
|
| ||||
FOMO4 |
| 0.843 |
|
|
| ||||
QDMS1 |
|
| 0.671 |
|
| 0.774 | 0.794 | 0.84 | 0.514 |
QDMS2 |
|
| 0.826 |
|
| ||||
QDMS3 |
|
| 0.639 |
|
| ||||
QDMS4 |
|
| 0.723 |
|
| ||||
QDMS5 |
|
| 0.713 |
|
| ||||
TG2 |
|
|
| 0.859 |
| 0.767 | 0.814 | 0.863 | 0.678 |
TG3 |
|
|
| 0.729 |
| ||||
TG4 |
|
|
| 0.875 |
| ||||
YDMS1 |
|
|
|
| 0.721 | 0.579 | 0.589 | 0.774 | 0.533 |
YDMS3 |
|
|
|
| 0.689 | ||||
YDMS5 |
|
|
|
| 0.778 |
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2024
Sử dụng kết hợp nhiều thước đo về độ tin cậy giúp chúng ta có cái nhìn toàn diện hơn về độ tin cậy của các biến. Kết quả Bảng 1 cho thấy, các nhân tố: (1) CTKM với Cronbach’s Alpha = 0.763; rho_a = 0.773; rho_c = 0.849; (2) FOMO với Cronbach’s Alpha = 0.698; rho_a = 0.732; rho_c = 0.828; (3) TG với Cronbach’s Alpha = 0.767; rho_a = 0.814; rho_c = 0.863; (4) YDMS với Cronbach’s Alpha = 0.579; rho_a = 0.589; rho_c = 0.774; (5) QDMS với Cronbach’s Alpha = 0.774; rho_a = 0.794; rho_c = 0.84. Dựa trên Rho_C, độ tin cậy tổng thể của các thang đo vẫn nằm trong mức chấp nhận được; một số biến có chỉ số outer loadings thấp hơn 0.708 một chút, nhưng vẫn được giữ lại, vì chúng có ý nghĩa giải thích rõ hơn cho mô hình.
AVE là thước đo quan trọng để đánh giá tính hội tụ của các biến quan sát. Kết quả AVE của mô hình: CTKM: 0.584; FOMO: 0.617; QDMS: 0.514; TG: 0.678, YDMS; 0.533, cho thấy các giá trị đều lớn hơn mức chấp nhận được 0.5, chứng tỏ mức hội tụ tốt của thang đo, đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác và tin cậy.
Bảng 2: Độ tải chéo của mô hình
Biến | CTKM | FOMO | QDMS | TG | YDMS |
CTKM1 | 0.7 | 0.196 | 0.26 | 0.208 | 0.239 |
CTKM2 | 0.777 | 0.121 | 0.264 | 0.225 | 0.282 |
CTKM3 | 0.806 | 0.161 | 0.276 | 0.186 | 0.37 |
CTKM4 | 0.771 | 0.086 | 0.179 | 0.164 | 0.329 |
FOMO1 | 0.14 | 0.762 | 0.171 | 0.094 | 0.167 |
FOMO2 | 0.112 | 0.748 | 0.182 | 0.192 | 0.053 |
FOMO4 | 0.172 | 0.843 | 0.263 | 0.126 | 0.159 |
QDMS1 | 0.231 | 0.201 | 0.671 | 0.259 | 0.291 |
QDMS2 | 0.189 | 0.214 | 0.826 | 0.235 | 0.418 |
QDMS3 | 0.098 | 0.182 | 0.639 | 0.131 | 0.167 |
QDMS4 | 0.129 | 0.1 | 0.723 | 0.228 | 0.196 |
QDMS5 | 0.381 | 0.22 | 0.713 | 0.386 | 0.413 |
TG2 | 0.209 | 0.109 | 0.334 | 0.859 | 0.223 |
TG3 | 0.158 | 0.142 | 0.295 | 0.729 | 0.151 |
TG4 | 0.247 | 0.163 | 0.298 | 0.875 | 0.263 |
YDMS1 | 0.393 | 0.13 | 0.239 | 0.146 | 0.721 |
YDMS3 | 0.208 | 0.095 | 0.245 | 0.131 | 0.689 |
YDMS5 | 0.276 | 0.14 | 0.465 | 0.274 | 0.778 |
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2024
Kết quả Bảng 2 cho thấy, các biến quan sát: CTKM1, CTKM2, CTKM3 và CTKM4 có outer loading lần lượt là 0.700; 0.777; 0.806 và 0.771 trên biến tiềm ẩn CTKM, cao hơn so với các giá trị tải chéo của chúng trên các biến tiềm ẩn khác như: FOMO, QDMS, TG và YDMS. Tương tự, đối với TG, các biến quan sát TG2, TG3 và TG4 có outer loadings lần lượt là 0.859, 0.729 và 0.875, cao nhất so với các giá trị tải chéo của chúng. Ngoài ra, các biến quan sát FOMO1, FOMO2 và FOMO4 có outer loading lần lượt là 0.762; 0.748 và 0.843 trên biến tiềm ẩn FOMO, cao hơn so với các giá trị tải chéo của chúng trên các biến tiềm ẩn khác. Các biến quan sát: YDMS1, YDMS3 và YDMS5 có outer loadings lần lượt là 0.721; 0.689 và 0.778 trên YDMS, cao hơn so với các giá trị tải chéo của chúng. Cuối cùng, các biến quan sát: QDMS1, QDMS2, QDMS3, QDMS4 và QDMS5 cũng có outer loadings cao nhất trên QDMS, với các giá trị lần lượt là 0.671; 0.826; 0.639; 0.723 và 0.713. Điều này chứng tỏ mô hình đạt được tính phân biệt tốt, các biến quan sát không bị lẫn lộn với các khái niệm khác trong mô hình.
Bảng 3: Ma trận chỉ số HTMT
Nhân tố | CTKM | FOMO | QDMS | TG | YDMS |
CTKM |
|
|
|
|
|
FOMO | 0.245 |
|
|
|
|
QDMS | 0.375 | 0.331 |
|
|
|
TG | 0.325 | 0.239 | 0.447 |
|
|
YDMS | 0.59 | 0.244 | 0.579 | 0.36 |
|
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2024
Kết quả Heterotrait-Monotrait (HTMT) ở Bảng 3 cho thấy, giá trị HTMT giữa CTKM và FOMO là 0.245; giữa CTKM và QDMS là 0.375; giữa CTKM và TG là 0.325; giữa CTKM và YDMS là 0.590. Các giá trị HTMT giữa FOMO và QDMS là 0.331; giữa FOMO và TG là 0.239; giữa FOMO và YDMS là 0.244. Đối với cặp khái niệm QDMS và TG, giá trị HTMT là 0.447; giữa QDMS và YDMS là 0.579; giữa TG và YDMS là 0.360. Tất cả các giá trị này đều < 0.85, cho thấy các khái niệm trong mô hình có tính phân biệt rõ ràng và khác biệt với các khái niệm khác.
Bảng 4: Mức độ tác động của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu
Mối liên hệ | Mẫu gốc (O) | Trung bình mẫu (M) | Độ lệch chuẩn | Thống kê T (O/STDEV) | P-values |
CTKM -> QDMS | 0.268 | 0.271 | 0.058 | 4.640 | 0.000 |
CTKM -> YDMS | 0.347 | 0.349 | 0.062 | 5.620 | 0.000 |
FOMO -> QDMS | 0.209 | 0.219 | 0.063 | 3.318 | 0.001 |
FOMO -> YDMS | 0.079 | 0.086 | 0.059 | 1.341 | 0.180 |
TG -> QDMS | 0.061 | 0.065 | 0.025 | 2.467 | 0.014 |
TG -> YDMS | 0.165 | 0.171 | 0.058 | 2.872 | 0.004 |
YDMS -> QDMS | 0.369 | 0.374 | 0.052 | 7.111 | 0.000 |
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2024
Kết quả nghiên cứu ở Bảng 4 cho thấy mức độ tác động của các nhân tố như sau:
- Ý định mua sắm (YDMS) tác động đến Quyết định mua sắm (QDMS): với giá trị trung bình mẫu là 0.374; độ lệch chuẩn là 0.052; thống kê T đạt 7.111 và giá trị P = 0.000; như vậy, YDMS có tác động mạnh mẽ và ý nghĩa thống kê đến QDMS.
- Chương trình khuyến mãi (CTKM) tác động đến Ý định mua sắm (YDMS) và Quyết định mua sắm (QDMS): CTKM ảnh hưởng đáng kể đến YDMS với giá trị trung bình mẫu là 0.349; độ lệch chuẩn là 0.062; thống kê T là 5.620 và giá trị P = 0.000. CTKM cũng ảnh hưởng trực tiếp đến QDMS với giá trị trung bình mẫu là 0.271; độ lệch chuẩn là 0.058; thống kê T là 4.640 và giá trị P = 0.000.
- Nỗi sợ bị bỏ lỡ (FOMO) tác động đến Quyết định mua sắm (QDMS): FOMO có giá trị trung bình mẫu là 0.219; độ lệch chuẩn là 0.063; thống kê T = 3.318 và giá trị P = 0.001, cho thấy ảnh hưởng đáng kể.
- Sự tham gia vào phiên livestream (TG) tác động đến Ý định mua sắm (YDMS) và Quyết định mua sắm (QDMS): TG ảnh hưởng đến YDMS với giá trị trung bình mẫu là 0.171; độ lệch chuẩn là 0.058; thống kê T là 2.872; giá trị P = 0.004 và ảnh hưởng đến QDMS với giá trị trung bình mẫu là 0.065; độ lệch chuẩn là 0.025; thống kê T là 2.467 và giá trị P = 0.014.
- Nỗi sợ bị bỏ lỡ (FOMO) tác động đến Ý định mua sắm (YDMS): Mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê với giá trị P = 0.180.
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
Nghiên cứu đã chứng minh rằng, các nhân tố: Chương trình khuyến mãi; Sự tham gia vào phiên livestream có ảnh hưởng đáng kể đến Ý định và Quyết định mua sắm của phụ nữ trẻ khi xem livestream mỹ phẩm trên TikTok. Nhân tố Nỗi sợ bị bỏ lỡ có tác động đến Quyết định mua sắm bốc đồng của người tiêu dùng, nhưng không có ý nghĩa thống kê đối với Ý định mua sắm.
Nghiên cứu này đã cung cấp những đóng góp mới trong lĩnh vực hành vi mua sắm bốc đồng khi xem livestream trên nền tảng TikTok. Cụ thể, nghiên cứu đã làm rõ vai trò của các nhân tố, như: Chương trình khuyến mãi, Sự tham gia vào phiên livestream trong việc ảnh hưởng đến Quyết định mua sắm của phụ nữ trẻ trong thời đại mạng xã hội phát triển như ngày nay. Tuy nhiên, Nỗi sợ bị bỏ lỡ không có ý nghĩa thống kê đối với nhân tố Ý định mua sắm trong nghiên cứu này. Điều đó có nghĩa là, ngày nay, các khách hàng đã có sự thay đổi trong tư duy của mình, họ không dễ dàng bị cám dỗ bởi sự hối thúc hay số lượng sản phẩm khan hiếm. Tuy nhiên, điều đó không ảnh hưởng đến Quyết định mua sắm của họ. Những phát hiện này không chỉ mở rộng kiến thức lý thuyết về hành vi mua sắm bốc đồng, mà còn cung cấp các khuyến nghị thực tiễn cho các nhà kinh doanh trong việc tối ưu hóa chiến lược marketing và khuyến mãi trong các phiên livestream trên nền tảng TikTok.
Một số hạn chế của nghiên cứu này, đó là: (i) Mẫu nghiên cứu chỉ tập trung vào phụ nữ trẻ tại Việt Nam trong độ tuổi từ 18-35, chưa tập trung đi sâu vào phân tích chi tiết nhân khẩu học, do đó, kết quả có thể không đại diện cho toàn bộ các nhóm đối tượng khác; (ii) Nghiên cứu chỉ tập trung vào một nền tảng duy nhất là TikTok, trong khi các nền tảng khác cũng có thể có các yếu tố ảnh hưởng khác nhau đến hành vi mua sắm bốc đồng. Những nghiên cứu tương lai nên xem xét việc áp dụng mô hình này trên các nhóm đối tượng và nền tảng khác nhau. Ngoài ra, việc sử dụng các phương pháp nghiên cứu khác, như: thử nghiệm thực địa hoặc phỏng vấn sâu cũng có thể giúp hiểu rõ hơn về các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm bốc đồng trong bối cảnh đa dạng hơn.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số hàm ý đối với các doanh nghiệp cung cấp các sản phẩm thuộc ngành hàng mỹ phẩm nhằm thiết kế các chương trình khuyến mãi hấp dẫn và tương tác mạnh mẽ với khách hàng trong các phiên livestream như sau:
Một là, tạo cảm giác khan hiếm: Sử dụng các chương trình khuyến mãi có thời gian giới hạn hoặc số lượng sản phẩm hạn chế để thúc đẩy quyết định mua sắm nhanh chóng.
Hai là, tăng cường tương tác: Khuyến khích khách hàng tham gia vào các hoạt động trong phiên livestream, như: trò chuyện trực tiếp, đặt câu hỏi và nhận quà tặng ngay lập tức.
Ba là, chương trình khuyến mãi hấp dẫn: Sử dụng các chương trình giảm giá, quà tặng kèm, mua một tặng một để tăng sự hứng thú và thỏa mãn tức thì cho khách hàng.
Bốn là, tăng cường truyền thông về nỗi sợ bị bỏ lỡ: Tạo các thông điệp quảng cáo nhấn mạnh vào những cơ hội đặc biệt và duy nhất chỉ có trong phiên livestream để kích thích khách hàng mua sắm./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Ajzen, I. (1991), The theory of planned behavior, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211.
2. Beatty, S. E., and Ferrell, M. E. (1998), Impulse buying: Modeling its precursors, Journal of Retailing, 74(2), 169-191.
3. Brands Vietnam (2024), We are social: Vietnam Digital 2024.
4. Cai, J., Fung, H., and Fang, X. (2018), Interactive live streaming and its impact on impulse buying behavior, Journal of Marketing Research, 55(1), 92-106.
5. Hodkinson, C. (2019), Fear of Missing Out’ (FOMO) marketing appeals: A conceptual model, Journal of Marketing Communications, 25(1), 65-88.
6. Lynn, M. (1992), Scarcity's enhancement of desirability: The role of naive economic theories, Basic and Applied Social Psychology, 13(1), 67-78.
7. Park, H. J., and Lin, L. (2020), The effects of match-up and luxury perceptions on FOMO and purchase intention in AR-based social media commerce, Journal of Business Research, 117, 458-469.
8. Pavlou, P. A., andFygenson, M. (2006), Understanding and predicting electronic commerce adoption: An extension of the theory of planned behavior, MIS Quarterly, 30(1), 115-143.
9. Przybylski, A. K., Murayama, K., DeHaan, C. R., and Gladwell, V. (2013), Motivational, emotional, and behavioral correlates of fear of missing out, Computers in Human Behavior, 29(4), 1841-1848.
10. Rook, D. W. (1987), The buying impulse, Journal of Consumer Research, 14(2), 189-199.
11. Roux, C., Goldsmith, K., and Bonezzi, A. (2015), On the psychological effects of scarcity, Journal of Consumer Research, 42(4), 615-631.
12. Shamout, M. D. (2016), The impact of promotional tools on consumer buying behavior in retail market, International Journal of Business and Social Science, 7(1), 75-85.
13. Stern, H. (1962), The significance of impulse buying today, Journal of Marketing, 26(2), 59-62.
14. Vuong, Q. H., Nguyen, M. H. (2024). Better Economics for the Earth: A Lesson from Quantum and Information Theories. AISDL.
15. Yi, Y., and Jeon, H. (2003), Effects of loyalty programs on value perception, program loyalty, and brand loyalty, Journal of the Academy of Marketing Science, 31(3), 229-240.
Ngày nhận bài: 16/6/2024; Ngày phản biện: 30/6/2024; Ngày duyệt đăng: 19/7/2024 |
Bình luận