Tác động của nhận xét truyền miệng trực tuyến (electronic word-of-mouth) đến thái độ của người tiêu dùng

Nội dung text: Tác động của nhận xét truyền miệng trực tuyến (electronic word-of-mouth) đến thái độ của người tiêu dùng

1. 354 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” Tác động của nhận xét truyền miệng trực tuyến (electronic word-of-mouth) đến thái độ của người tiêu dùng Nguyễn Lê Lộc Tiên Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Đà Nẵng nlltien@sict.udn.vn Abstract. Lời nói truyền miệng điện tử (eWOM) đã trở thành một trong những công cụ truyền thông có ảnh hưởng lớn đến người tiêu dùng. Mục tiêu của nghiên cứu này là để tìm hiểu về tác động của các đánh giá trực tuyến về thái độ của người tiêu dùng. Các kết quả nghiên cứu trước đây cho thấy các yếu tố của eWOM như chất lượng đánh giá, giá trị, uy tín và số lượng ảnh hưởng đến thái độ của người tiêu dùng đối với sản phẩm. Sự tham gia của cá nhân là một nhân tố nổi bật dự đoán về thái độ của người tiêu dùng. Nghiên cứu này xác định vai trò trung gian của cảm xúc trong việc tăng cường uy tín của các nhận xét trực tuyến và tạo ra một thái độ thuận lợi đối với sản phẩm. Keywords: eWOM; nhận xét truyền miệng trực tuyến; thái độ của người tiêu dùng; giá trị nhận xét; thương mại điện tử. 1 Giới thiệu Nhận xét truyền miệng (WOM) được coi là một trong những công cụ giao tiếp có ảnh hưởng nhất giữa các phương thức giao tiếp bằng tin nhắn. Nó cũng được coi là nguồn thông tin đáng tin cậy và thích hợp bởi vì WOM có nhiều khả năng tạo ra sự đồng cảm và giảm “sự kháng cự” của người tiêu dùng đối với sản phẩm và dịch vụ (Teng, Khong, & Goh, 2014). Sự gia tăng của các phương tiện truyền thông xã hội (mạng xã hội) đã tạo điều kiện cho nhận xét truyền miệng trực tuyến (eWOM) phát triển nhờ sự tiến bộ của công nghệ Internet. Người dùng mạng xã hội tham gia và trao đổi thông tin về sản phẩm và dịch vụ thông qua nhiều kênh, bao gồm các trang web mạng xã hội (Facebook), các trang chia sẻ video (YouTube) và các trang web ‘tiểu blog’ (Twitter) (Zha, Li, & Yan, 2013). Sự phổ biến ngày càng tăng của các bài đánh giá trực tuyến được đăng bởi người sử dụng mạng xã hội đã trở thành nguồn thông tin quan trọng dẫn đến việc người tiêu dùng tìm kiếm ý kiến và nhận xét trực tuyến từ các khách hàng khác. Điều này đã trở thành một thói quen trong hành vi mua hàng của người sử dụng mạng xã hội (Hong & Park, 2012). Các thông điệp của eWOM, đặc biệt là các bài đánh giá trực tuyến về sản phẩm và dịch vụ có thể hình thành thái độ của khách hàng đối với sản phẩm, dẫn đến tăng doanh thu. Nhiều người cho rằng thay đổi thái độ của người nhận eWOM là một biện pháp hiệu quả cho tính thuyết phục của các nhận xét trực tuyến (Cheung, Xiao, & Liu, 2014). 2 Tổng quan tài liệu 2.1 Nhận xét truyền miệng trực tuyến (eWOM) Nhận xét truyền miệng trực tuyến (eWOM) là các tuyên bố trực tuyến về các sản phẩm và dịch vụ liên quan được đăng bởi khách hàng tiềm năng, thực tế và tương lai. Số lượng các nhận xét truyền miệng trực tuyến rất lớn, bao gồm nhiều nguồn thông tin sẵn có và được sắp xếp tốt
2. Nguyễn Lê Lộc Tiên 355 cho người tiêu dùng (Cheung, Xiao, & Liu, 2014). Là một trong những nguồn thông tin có ảnh hưởng nhất trên thị trường, các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng người tiêu dùng trong các bài đánh giá trực tuyến tin tưởng những nhận xét trực tuyến được đăng bởi nhiều người này hơn là các bài đánh giá trực tuyến do các nhà tiếp thị đưa ra (Liu, 2006). Để giải quyết mục tiêu của nghiên cứu này, tác giả xác định các yếu tố của eWOM “ảnh hưởng đến thái độ của người sử dụng phương tiện truyền thông xã hội”. 2.2 Chất lượng nhận xét truyền miệng trực tuyến Các nghiên cứu trước đây về chất lượng của tranh luận sản phầm tập trung vào nội dung của các thông điệp trong lĩnh vực tiếp thị. Nếu đó là một lập luận thuyết phục, nghĩa là lập luận có liên quan, khách quan, có thể kiểm chứng được và được coi là đáng tin cậy (Lim & Ting, 2014). Nếu đó là một tranh luận sơ sài, nội dung của thông điệp được coi là chủ quan, và trừu tượng mơ hồ. Nhiều nghiên cứu nhận thấy rằng các thông điệp có chất lượng cao tạo ra thái độ thuận lợi đối với sản phẩm. H1: Chất lượng nhận xét có liên quan đến thái độ của người tiêu dùng đối với sản phẩm. 2.3 Giá trị của nhận xét truyền miệng trực tuyến Các nghiên cứu trước đây cho rằng giá trị nhận xét trực tuyến đã ảnh hưởng đáng kể đến thái độ của người tiêu dùng đối với các sản phẩm đã được nhận xét. Đặc biệt, Xia & Bechwati (2008) đã thảo luận rằng các bài đánh giá trực tuyến đáng tin cậy hơn khi những người đọc và người đánh giá trực tuyến chia sẻ ý kiến tương tự về sản phẩm, dẫn đến khả năng có ý định mua hàng cao hơn. Thêm vào đó, hầu hết các nghiên cứu trước đây lập luận rằng những đánh giá tiêu cực có ảnh hưởng lớn hơn đến thái độ của người tiêu dùng. Lee & Koo (2015) giải thích rằng sự thành kiến tiêu cực có khuynh hướng hình thành các ấn tượng ban đầu của một đối tượng, và những đánh giá tiêu cực ngoài những đánh giá tích cực có trọng lượng lớn hơn, tác động đến sự hiểu biết của người tiêu dùng. Nghiên cứu của Liu (2006) không tìm thấy bằng chứng về tác động bán hàng từ giá trị của các đánh giá. Kết quả không nhất quán cho thấy cần phải kiểm tra giá trị nhận xét trực tuyến. Dựa vào điều này và sự cân bằng của các nghiên cứu trước đây, tác giả giả định rằng: H2: Giá trị của đánh giá trực tuyến có liên quan đến thái độ của người tiêu dùng đối với sản phẩm. 2.4 Số lượng nhận xét truyền miệng trực tuyến Số lượng nhận xét trực tuyến đề cập đến khối lượng các bài đánh giá trực tuyến do người đánh giá đưa lên để thể hiện ý kiến của mình. Đây là một yếu tố quan trọng vì khối lượng của các bài đánh giá trực tuyến dẫn đến nhận thức và mức độ tin cậy cao hơn của người tiêu dùng. Trong bối cảnh của eWOM truyền thống, nếu số lượng các đánh giá trực tuyến tăng lên, quy mô của các lời đề nghị, khuyến khích sẽ tăng lên (Lim & Ting, 2014). Ý định mua hàng cũng có khả năng được tăng cường bởi vì ngày càng nhiều người tiêu dùng bắt đầu đưa ra các quyết định của họ dựa trên số lượng nhận xét trực tuyến lớn. Người tiêu dùng thường suy luận rằng một sản phẩm phổ biến nếu có nhiều đánh giá trực tuyến thì tích cực hơn so với sản phẩm chỉ có vài đánh giá. Các nghiên cứu trước đây cho thấy số lượng nhận xét trực tuyến có liên quan đến sự phổ biến của sản phẩm và tăng doanh thu (Lee & Koo, 2015). H3: Số lượng nhận xét trực tuyến liên quan đến thái độ của người tiêu dùng đối với các sản phẩm.
3. 356 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” 2.5 Sức mạnh cảm xúc Người ta cho rằng ảnh hưởng tích cực liên quan đến tư duy và sự quyết định có hiệu quả và linh hoạt. Trong bối cảnh truyền thông của eWOM, các bài đánh giá trực tuyến có các từ chỉ cảm xúc (khủng khiếp, tuyệt vời, hoàn toàn) chỉ ra quan điểm mạnh mẽ của người đánh giá. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng những cảm xúc mãnh liệt làm suy yếu độ tin cậy của nguồn đánh giá. Khi mọi người tham gia vào việc mua sản phẩm, những cảm xúc tích cực mạnh mẽ đã giúp tăng cường nhận thức về sự hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến, từ đó tạo nên thái độ tích cực đối với sản phẩm. Tâm trạng tích cực có từ kinh nghiệm có thể tạo ra thái độ thuận lợi đối với sản phẩm. Độc giả trực tuyến đánh giá cao cảm xúc tích cực mạnh mẽ bởi vì họ tìm kiếm hỗ trợ trước khi mua sản phẩm (Li & Zhan, 2011). H4: Sức mạnh tình cảm liên quan đến thái độ của người tiêu dùng đối với sản phẩm. 3 Thiết kế nghiên cứu Có 146 người tham gia vào thử nghiệm này, trong đó có 65% nữ, 52% nằm trong độ tuổi từ 20 đến 23. Tất cả người tham gia trả lời bảng câu hỏi đều là sinh viên, đang theo học tại Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông và trường Cao đẳng Công nghệ thông tin. Thực nghiệm được tiến hành trong môi trường của một lớp học và các sinh viên tham gia được thông báo rằng họ sẽ tham gia vào một nghiên cứu thực nghiệm về các bài đánh giá trực tuyến. Tác giả cũng thông báo cho họ về các hoạt động cần thực hiện như là đối tượng của thực nghiệm, và sau đó thông qua một bảng câu hỏi với các nhận xét trực tuyến thực tế ngẫu nhiên được phân cho tình huống thực nghiệm. Các sinh viên được đặt trong tình huống rằng họ đang có kế hoạch học tập ở nước ngoài nhưng họ cần phải đọc các bài đánh giá trực tuyến để giúp họ đưa ra quyết định. Ngay sau khi xem xét ý kiến trực tuyến, các sinh viên được yêu cầu trả lời một số câu hỏi liên quan đến nhận thức của họ về các bài đánh giá trực tuyến, thái độ và ý định của họ đối với việc học ở nước ngoài. Sau khi hoàn thành bảng câu hỏi, người tham gia được cảm ơn vì sự tham gia của họ. 4 Kết quả nghiên cứu 4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu Bảng 1. Mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu Tỉ lệ phần trăm Đặc điểm đối tượng nghiên cứu Tần suất (%) Nam 51 35 Giới tính Nữ 95 65 18-20 76 52 Tuổi 21-22 30 20 23 trở lên 40 28 1 69 47 Sinh viên năm 2 50 34 3 27 19
4. Nguyễn Lê Lộc Tiên 357 4.2 Kiểm định độ tin cậy Bảng 2. Kết quả kiểm định độ tin cậy Biến Hệ số Cronbach’s Alpha CL (Chất lượng eWOM) 0,882 GT (Giá trị eWOM) 0,858 SL (Số lượng eWOM) 0,743 SM (Sức mạnh cảm xúc) 0,879 TD (Thái độ người tiêu dùng) 0,869 Dựa vào Bảng 2, ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các biến CL, GT, SM và TD đều lớn hơn 0,8, thể hiện độ tin cậy cao của thang đo các biến này. Biến SL có hệ số Apha 0,743, tuy thấp hơn các biến còn lại nhưng vẫn ở mức có thể chấp nhận được. 4.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Thang đo các thành phần độc lập bao gồm: 14 biến quan sát được đưa vào kiểm định tiếp theo trong EFA. Các biến đều đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5, phương sai trích đạt 75,475 % (tức 75,475 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 4 nhân tố trích được). Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett bằng 0,000 (<0,05) đạt yêu cầu, tức các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể. Hệ số KMO bằng 0,830 đạt yêu cầu 0,5<KMO< 1 nên dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố hay tám nhân tố trích được có ý nghĩa thống kê. Bảng 3. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến độc lập KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,830 Approx. Chi-Square 587,761 Bartlett's Test of Sphericity df 91 Sig. ,000 Trong bảng thể hiện ma trận xoay của các yếu tố, đối với biến CL2, hệ số tải nằm ở cả 2 nhân tố 1 và 3, tuy nhiên ta sẽ lựa chọn hệ số tải lớn hơn là 0,773 nên biến này vẫn thuộc nhân tố thứ nhất. Tương tự, biến SM2 và SM3 thuộc nhân tố thứ hai. Bảng 4. Bảng ma trận xoay các thành phần độc lập Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 CL1 ,871 CL2 ,773 ,397 CL3 ,865 CL4 ,781
5. 358 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” GT1 ,810 GT2 ,843 GT3 ,835 SL1 ,827 SL2 ,764 SL3 ,742 SM1 ,791 SM2 ,387 ,773 SM3 ,742 ,405 SM4 ,792 Đối với biến phụ thuộc HV, kết quả phân tích cho thấy các hệ số tải nhân tố (trọng số nhân tố) đều lớn hơn 0,5. Thang đo rút ra là chấp nhận được vì hệ số KMO = 0,742, (0,5 50%, thể hiện rằng nhân tố rút ra được giải thích 73,428% biến thiên của dữ liệu tại hệ số Eigenvalue = 2,937. Bảng 5. Bảng kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,742 Approx. Chi-Square 182,081 Bartlett's Test of Sphericity df 6 Sig. ,000 4.4 Phân tích hồi quy Sau khi tiến hành xem xét đặc điểm cũng như mức độ tương quan cặp giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành hồi quy và kiểm định các giả thuyết của mô hình. Đầu tiên tất cả các biến xem xét được đưa vào mô hình tổng quát (dùng phương pháp Enter). Bảng 6. Kết quả hồi quy theo phương pháp Enter Coefficientsa Unstandardized Standardized Collinearity Coefficients Coefficients Statistics Model t Sig. Toleran B Std. Error Beta VIF ce (Constant) ,572 ,344 1,660 ,102 CL ,081 ,078 ,091 1,047 ,299 ,746 1,341 GT ,318 ,086 ,337 3,708 ,000 ,674 1,483 1 SL -,061 ,064 -,080 -,951 ,345 ,791 1,265 SM ,509 ,095 ,534 5,387 ,000 ,568 1,760
6. Nguyễn Lê Lộc Tiên 359 Model Summary R2 0,788 Adjusted R2 0,621 F 27,805 Sig. 0.000 Durbin-Watson 2,069 a. Dependent Variable: QDMH Kết quả ở bảng trên cho thấy mô hình hồi quy mẫu phù hợp với mức ý nghĩa 5% (Sig. = 0,000). Các biến độc lập giải thích được 78,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc TD. Các biến GT và SM có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (hệ số hồi quy riêng phần sig. = 0,000), các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê là CL, SL (sig. quá lớn). Từ kết quả Bảng 6 ta có thể thấy hệ số VIF của tất cả các biến nằm trong khoảng từ 1,2646 đến 1,760, giá trị VIF rất nhỏ so với mức 5: dấu hiệu có hiện tượng đa cộng tuyến và mức 10: khẳng định giữa các biến có đa cộng tuyến, điều này chứng tỏ mô hình không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Qua kết quả thể hiện trên Bảng 6, hệ số Durbin - Watson là 2,069 có thể đưa ra kết luận là mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Phương trình hồi quy biến Thái độ của người tiêu dùng như sau: TD = 0,572 + 0,318GT + 0,509SM Đây là mô hình tốt vì các biến đều có ý nghĩa thống kê, các giá trị Sig. đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Hệ số xác định R2 = 0,62 cho biết rằng trong mô hình hồi quy mẫu, các biến độc lập giải thích được 62% sự thay đổi của thái độ của người tiêu dùng. Thực hiện các kiểm định nhằm phát hiện sai sót của mô hình, mô hình cuối cùng không bị các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. 4.5 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Bảng 7. Kết quả kiểm định giả thuyết Kết quả Giả thuyết Phát biểu kiểm định Chất lượng nhận xét có liên quan đến thái độ của người tiêu H1 Bác bỏ dùng đối với sản phẩm. Giá trị của đánh giá trực tuyến có liên quan đến thái độ của H2 Chấp nhận người tiêu dùng đối với sản phẩm. Số lượng nhận xét trực tuyến liên quan đến thái độ của người H3 Bác bỏ tiêu dùng đối với các sản phẩm. Sức mạnh tình cảm liên quan đến thái độ của người tiêu dùng H4 Chấp nhận đối với sản phẩm. 5 Kết luận và kiến nghị Nghiên cứu này đã đưa ra một số đóng góp cho lý thuyết về nhận xét truyền miệng trực tuyến và cung cấp một cái nhìn sâu rộng hơn về tác động của nhận xét truyền miệng trực tuyến đến thái độ của người tiêu dùng. Trái với các nghiên cứu trước, chất lượng và số lượng của các nhận xét trực tuyến không có ảnh hưởng nhiều đến thái độ của người tiêu dùng đối với sản
7. 360 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” phẩm. Trái lại, giá trị mà các nhận xét trực tuyến mang lại cho người tiêu dùng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành thái độ của họ đối với sản phẩm. Trên hết, sức mạnh về cảm xúc có tác động lớn nhất đến thái độ của người tiêu dùng. Các nhà tiếp thị có thể sử dụng các bài đánh giá trực tuyến như các tín hiệu để thúc đẩy các ý định mua hàng. Các công ty nên nhận thức được các đánh giá trực tuyến ảnh hưởng tiêu cực của các đánh giá tiêu cực có thể dẫn đến giảm đáng kể doanh số bán hàng và sự thanh khoản vốn cổ phần đáng kể. Các nhà tiếp thị cần theo dõi và phân loại các đánh giá tiêu cực theo các ưu tiên do khả năng tiếp cận và tính minh bạch của Internet rất lớn (Lim & Ting, 2014). Dựa trên những đánh giá tiêu cực của sản phẩm, các nhà tiếp thị có thể thực hiện chiến lược bồi thường để làm cho khách hàng hài lòng hơn với các sản phẩm và dịch vụ. Trong khi đó, các nhà tiếp thị có thể học hỏi nhanh chóng và hiệu quả để cải tiến sản phẩm và dịch vụ dựa trên đánh giá sản phẩm có giá trị (Teng, Khong, & Goh, 2014). Các chuyên gia tiếp thị có thể khuyến khích đánh giá tích cực bằng cách trao tặng khách hàng hiện tại vì các ấn tượng tích cực có thể thu hút khách hàng tiềm năng. Quảng cáo lời chứng minh của người tiêu dùng chia sẻ kinh nghiệm sẽ có tính thuyết phục và hiệu quả trong việc liên lạc với eWOM. Biểu cảm về cảm xúc có thể được chèn vào trong các bài đánh giá trực tuyến để tăng cường nhận thức về tính thích hợp của người tiêu dùng (Zha, Li, & Yan, 2013). 6 Hạn chế của nghiên cứu Mặc dù các kết quả nghiên cứu của nghiên cứu này đã làm rõ các giả thuyết, nghiên cứu này có một số hạn chế. Chỉ một sản phẩm được kiểm tra trong nghiên cứu (chọn trường để du học), do đó các kết quả nghiên cứu có thể bị hạn chế bởi việc lựa chọn và các thuộc tính của các bài đánh giá sản phẩm trực tuyến về sản phẩm này. Các nghiên cứu trong tương lai có thể kiểm tra các loại sản phẩm và các yếu tố của việc nhận xét trực tuyến đã góp phần như thế nào vào việc tổng quát hóa các kết quả hiện tại. Ngoài ra, cần phải nghiên cứu thêm để hiểu được các đánh giá tiêu cực và tích cực tạo ra sức thuyết phục. Nghiên cứu này chưa xét đến tính tiêu cực và tích cực của các nhận xét truyền miệng ảnh hưởng như thế nào đế thái độ của người tiêu dùng. Ngoài ra, tác giả chỉ đưa ra một bài đánh giá có thể nhìn thấy được đối với những người tham gia trong thử nghiệm để giảm thiểu ảnh hưởng tới nhận thức của người tiêu dùng về các bài đánh giá trực tuyến. Tuy nhiên, trong thực tế cuộc sống, người tiêu dùng gặp nhiều bài và nhiều loại đánh giá trực tuyến khác nhau. Do đó, cần để điều tra sức mạnh thuyết phục của nhiều hỗn hợp của các bài đánh giá trực tuyến của eWOM truyền thông trong tương lai. Tài liệu tham khảo 1. Cheung, C., Xiao, B., & Liu, I. (2014). Do actions speak louder than voices? The signaling role of social information cues in influencing consumer purchase decisions. Decision Support System, 65, 50–58. 2. Hong, S., & Park, H. (2012). Computer-mediated persuasion in online reviews: statistical versus narrative evidence. Computers in Human Behaviour, 28, 906–919. 3. Lee, K.-T., & Koo, D.-M. (2015). Evaluating right versus just evaluating online consumer reviews. Computers in Human Behaviour, 45, 316–327. 4. Li, J., & Zhan, L. (2011). Online persuasion: how the written word drives WOM evidence from consumer-generated product reviews. Journal of Advertising Research, 51, 239-257. 5. Lim, W., & Ting, D. (2014). Consumer acceptance and continuance of online group buying. Computer Information System, 54, 87-96.
8. Nguyễn Lê Lộc Tiên 361 6. Liu, Y. (2006). Word-of-mouth for movies: its dynamics and impact on box office revenue. Journal of Marketing, 70, 74-89. 7. Teng, S., Khong, K., & Goh, W. (2014). Conceptualizing persuasive messages using ELM in social media. Internet Commerce, 13, 65-87. 8. Xia, L., & Bechwati, N. (2008). Word of mouth: the role of cognitive personalization in online consumer reviews. Interact Advertising, 9, 3-13. 9. Zha, X., Li, J., & Yan, Y. (2013). Information self-efficacy and information channels: decision quality and online shopping satisfaction. Online Information Review, 37, 872-890.