Khóa Luận Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng.docx

Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH MUA SẮM
THIẾT BỊ NHÀ THÔNG MINH QUA HÌNH THỨC TRỰC
TUYẾN CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TẠI TP. HCM
TP. HCM, NĂM 2022

MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU .................................................................4
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI .............................................................................................7
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ......................................................................................9
1.2.1 Mục tiêu tổng quát .............................................................................................9
1.2.2 Mục tiêu cụ thể...................................................................................................9
1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.........................................................10
1.3.1 Đối tượng nghiên cứu ......................................................................................10
1.3.2 Phạm vi nghiên cứu..........................................................................................10
1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...........................................................................11
1.5 ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI......................................................................................11
1.6 KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI.........................................................................................12
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨUError! Bookmark not
defined.
2.1 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ HÀNH VI KHÁCH HÀNGError! Bookmark
not defined.
2.1.1 Thuyết chấp nhận công nghệ (TAM)................... Error! Bookmark not defined.
2.1.2 Thuyết nhận thức về rủi ro................................... Error! Bookmark not defined.
2.1.3 Mô hình lý thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT) ..... Error! Bookmark not defined.
2.2 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC LIÊN QUAN .......... Error! Bookmark not defined.
2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài.................................. Error! Bookmark not defined.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước .................................. Error! Bookmark not defined.
2.3 PHÁT TRIỂN GIẢ THUYẾT ................................. Error! Bookmark not defined.
2.3.1 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và lý thuyết khuếch tán sự đổi mới ..Error!
Bookmark not defined.
2.3.2 Lý thuyết nhận thức rủi ro.................................... Error! Bookmark not defined.
2.4 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ...................................... Error! Bookmark not defined.
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ........................... Error! Bookmark not defined.
3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU.................................. Error! Bookmark not defined.
3.2 XÂY DỰNG THANG ĐO NHÁP .......................... Error! Bookmark not defined.
3.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................... Error! Bookmark not defined.
3.3.1 Nghiên cứu định tính........................................ Error! Bookmark not defined.

3.3.2 Nghiên cứu định lượng .................................... Error! Bookmark not defined.
3.4 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU................ Error! Bookmark not defined.
3.3.1 Phương pháp lấy mẫu ............................................. Error! Bookmark not defined.
3.3.2 Phương pháp thu thập ............................................. Error! Bookmark not defined.
3.5 PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆUError! Bookmark not
defined.
3.5.1 Kiểm định độ tin cậy bằng thang đo Cronbach’s AlphaError! Bookmark not
defined.
3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA ........................ Error! Bookmark not defined.
3.5.3 Phân tích nhân tố khẳng định CFA ...................... Error! Bookmark not defined.
3.5.4 Phương pháp tân tích cấu trúc tuyến tính SEM ... Error! Bookmark not defined.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU............................................................................15
4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu..............................................................................15
4.2 Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha ...................................16
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA ............................................................................18
4.4 Phân tích nhân tố khẳng định CFA ..........................................................................19
4.4.1 Kiểm tra mô hình phù hợp ...............................................................................19
4.4.2 Kiểm tra độ tin cậy tổng hợp, độ hội tụ và độ phân biệt trong CFA ...............21
4.5 Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM............................................................................24
4.5.1 Kiểm tra mô hình phù hợp ...............................................................................24
4.5.2 Kiểm định giả thuyết........................................................................................25
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý ..............................................................................28
5.1 Kết luận....................................................................................................................28
5.2 Hàm ý.......................................................................................................................29
5.2.1 Nhận thức sự hữu ích.......................................................................................29
5.2.2 Nhận thức tính dễ sử dụng...............................................................................30
5.2.3 Khả năng tương thích.......................................................................................30
5.2.4 Khả năng thử nghiệm.......................................................................................31
5.2.5 Khả năng thể hiện kết quả................................................................................32
5.2.6 Khả năng quan sát............................................................................................33
5.2.7 Nhận thức rủi ro ...............................................................................................34
5.3 Hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo ................................................35

TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................................................37
PHỤ LỤC 1..........................................................................................................................45

5
ABSTRACT
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xem xét và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu
tố đến ý định mua thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng
trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Mô hình nghiên cứu được đề xuất dựa trên mô hình
lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM), lý thuyết nhận thức rủi ro và mô hình lý thuyết
khuếch tán sự đổi mới (IDT), đồng thời kế thừa mô hình nghiên cứu và thang đo của
Hubert và cộng sự (2018). Luận văn sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định
tính và phương pháp nghiên cứu định lượng. Phương pháp nghiên cứu định tính
được thực hiện thông qua hoạt động thảo luận nhóm với 10 người tiêu dùng trên địa
bàn thành phố Hồ Chí Minh nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu,
thang đo các yếu tố trong mô hình nghiên cứu với bối cảnh nghiên cứu người tiêu
dùng trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp nghiên cứu định lượng
được thực hiện với công cụ thu thập dữ liệu là bảng câu hỏi khảo sát. Tổng cộng có
400 người tiêu dùng trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh đã tham gia khảo sát. Kết
quả phân tích cho thấy yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến ý định mua thiết bị nhà
thông minh trực tuyến của người tiêu dùng Thành phố Hồ Chí minh là yếu tố khả
năng thể hiện kết quả với hệ số beta sau chuẩn hoá là 0.220. Bên cạnh đó 03 yếu tố
rủi ro bao gồm: nhận thức rủi ro về bảo mật, nhận thức rủi ro về hoạt động và nhận
thức rủi ro về thời gian có tác động ngược chiều với ý định mua thiết bị nhà thông
minh trực tuyến của người tiêu dùng. Ngoài ra, kết quả phân tích mô hình phương
trình cấu trúc SEM cũng cho thấy sự tồn tại mối quan hệ nhận thức tính dễ sử dụng
(PE) và nhận thức sự hữu ích (PU)với các yếu tố bao gồm: (1) Khả năng tương
thích (CO); (2) Khả năng thử nghiệm (TRI); (3) Khả năng quan sát (VI); (4) Khả
năng thể hiện kết quả (RD); (5) Nhận thức rủi ro bảo mật (PSR); (6) Nhận thức rủi
ro hoạt động (PPR)

6
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2. 1 Tổng hợp các nghiên cứu trước .................Error! Bookmark not defined.
Bảng 3. 1 Xây dựng thang đo nháp.............................Error! Bookmark not defined.
Bảng 4. 1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu................................................................... 15
Bảng 4. 2 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha .... 16
Bảng 4. 3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA................................................... 18
Bảng 4. 4 Mô hình phù hợp của CFA............................................................................ 20
Bảng 4. 5 Kết quả phân tích độ tin cậy tổng hợp ......................................................... 22
Bảng 4. 6 Kết quả phân tích giá trị phân biệt................................................................ 22
Bảng 4. 7 Mô hình phù hợp của SEM............................................................................ 24
Bảng 4. 8 Kết quả hệ số hội quy và kết quả kiêmr định các giả thuyết..................... 25

7
DANH MỤC HÌNH
Hình 2. 1 : Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) ....Error! Bookmark not defined.
Hình 2. 2 Mô hình nhận thức rủi ro.............................Error! Bookmark not defined.
Hình 2. 3 Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thiết bị nhà thông
mình của người tiêu dùng Malaysia ............................Error! Bookmark not defined.
Hình 2. 4 Mô hình nghiên cứu Wei Yu Ji (2019)......Error! Bookmark not defined.
Hình 2. 5 Mô hình nghiên cứu của Kumar và Abirami (2017)Error! Bookmark not
defined.
Hình 2. 6 Mô hình nghiên cứu ý định sử dụng nhà thông mình của Hubert và cộng
sự (2018).........................................................................Error! Bookmark not defined.
Hình 2. 7 Mô hình nghiên cứu của Bhati và Rahman (2019)Error! Bookmark not
defined.
Hình 2. 8 Mô hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thiết bị
nhà thông minh tại Đà Nẵng ........................................Error! Bookmark not defined.
Hình 2. 9 Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thiết bị nhà
thông minh tại Thành Phố Hồ Chí minh.....................Error! Bookmark not defined.
Hình 2. 10 Mô hình nghiên cứu của Trần Thị Hồng Hạnh (2017)Error! Bookmark
not defined.
Hình 2. 11 Mô hình nghiên cứu đề xuất .....................Error! Bookmark not defined.
Hình 3. 1 Quy trình nghiên cứu ...................................Error! Bookmark not defined.
Hình 4. 1 Mô hình phù hợp CFA.................................................................................... 21
Hình 4. 2 Mô hình SEM .................................................................................................. 25

8
8
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Một trong những ứng dụng phổ biến của công nghệ IoT (Internet of things) là công nghệ nhà thông minh (Smart home), khái niệm
nhà thông minh được sử dụng để mô tả trường hợp các cá nhân có thể điều khiển và giám sát từ xa môi trường ngôi nhà của họ và tối ưu
hóa các nguồn lực của nó (Kim, 2016). Công nghệ nhà thông minh bổ sung sự thông minh cho ngôi nhà bằng cách thêm vào các cảm
biến và bộ truyền động được kết nối không dây để điều khiển và giám sát các thiết bị của ngôi nhà và hoạt động của nó (Pirbhulal và
cộng sự, 2016). Có thể hiểu một cách đơn giản, nhà thông minh (smarthome) là một khu vực sinh sống sử dụng các thiết bị công nghệ
được kết nối với nhau bao gồm: điều hòa, tủ lạnh, lò vi sóng, tivi thông minh, đèn thông minh, bộ sạc thông minh, chuông cửa thông
minh, thông qua các thiết bị smartphone hoặc trợ lý thông minh như Google Assistant và Alexa (Stojkoska và Trivodaliev, 2017).
Tại Việt Nam theo thống kê của Statista cho đến tháng 4/2018, thị trường nhà thông minh đã đạt doanh thu khoảng 45 triệu USD.
Các chuyên gia dự đoán con số này có thể đạt mức 319 triệu USD từ nay đến 2022 với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 67%.
Đặc biệt, Statista đánh giá thị trường nhà thông minh Việt Nam có tiềm năng rất lớn và quy mô lớn hơn cả Thái Lan. Ở các nước Châu
Âu và Bắc Mỹ, việc sử dụng các thiết bị và hệ thống nhà thông minh ngày càng trở nên phổ biến. Doanh thu ước tính của khu vực ở
năm 2020 là 36,21 tỷ đô la, điều này chứng tỏ sự tăng trưởng mạnh mẽ và việc áp dụng Smarthome rất cao. Ngược lại, doanh thu ước
tính của khu vực Châu Á - Thái Bình Dương là 9,23 tỷ USD. Điều này cho thấy các nước thuộc khu vực Châu Á - Thái Bình Dương
chưa sử dụng các thiết bị nhà thông minh nhiều như ở Châu Âu và Bắc Mỹ. Những con số này cho thấy các thiết bị nhà thông minh hiện
đại ngày càng được chú trọng và tiêu dùng. Việt Nam cũng là một trong số các quốc gia thuộc khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Tại
Việt Nam, công nghệ nhà thông minh xuất hiện từ năm 2007, với sự xuất hiện của công ty BKAV. BKAV được biết đến là công ty kinh
doanh phần mềm máy tính và mở rộng sang lĩnh vực kinh doanh thiết bị gia dụng thông minh. Vào thời điểm đó, nền kinh tế đất nước

9
9
còn kém phát triển; người dân có thu nhập thấp và lượng thông tin trên các thiết bị thông minh mà họ nhận được là không đủ. Trải qua
gần 15 năm, Việt Nam đã vươn lên từ một nước nghèo và bây giờ đã trở thành một nước có thu nhập trung bình. Người dân bắt đầu có
điều kiện tài chính tốt hơn cũng như biết thêm thông tin về các công nghệ nhà thông minh. Tuy nhiên, doanh thu của lĩnh vực này không
tăng trưởng mạnh và chưa có sự bứt phá tốt. Vậy những yếu tố chính có ảnh hưởng đến việc sử dụng các thiết bị nhà thông minh của họ
là gì? Do đó, việc nghiên cứu xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định mua sắm trực tuyến các thiết bị nhà
thông minh của người tiêu dùng trong thời điểm hiện tại là hết sức cầp thiết về khía cạnh thực tiễn. Bởi từ kết quả nghiên cứu của đề tài
này, các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực cung cấp thiết bị nhà thông minh có thể tham khảo để từ đó xây dựng chiến lược kinh
doanh phù hợp, mở rộng thị phần, nâng cao hiệu quả kinh doanh của đơn vị.
Trong những năm gần đây, hành vi của người tiêu dùng liên quan đến việc lựa chọn sử dụng thiết bị nhà thông minh nhận được sự
quan tâm nghiên cứu của nhiều học giả trong và ngoài nước. Một số yếu tố được cho là tác động đến ý định sử dụng thiết bị nhà thông
minh của người tiêu dùng bao gồm: giao diện rõ ràng, tính nhất quán, tính hấp dẫn, nhận thức tính bảo mật, nhận thức tính riêng tư (Wei
và cộng sự, 2019); thái độ, nhận thức kiểm soát hành vi, chuẩn mực xã hội, chuẩn mực cá nhân (Wei Yu Ji, 2019); nhận thức về khả
năng chi trả, nhận thức về tính tương thích, nhận thức về tính kết nối, nhận thức tính hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng (Võ Hùng
Trọng và cộng sự, 2020). Tuy nhiên trong nhận thức của tác giả đến thời điểm hiện tại, chủ đề nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến
ý định mua sắm trực tuyến các thiết bị nhà thông minh tại Việt Nam nói chung và riêng cho địa bàn TP. HCM còn khá mới mẻ và chưa
nhận được nhiều sự quan tâm của các nghiên cứu trong nước. Do vậy, việc thực hiện nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua
sắm các thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người dân trên địa bàn TP. HCM có những đóng góp nhất định cả về khía
cạnh khoa học và thực tiễn như sau:
Thứ nhất: các nghiên cứu nước ngoài trước đây về chủ đề ý định mua sắm trực tuyến được thực hiện với các bối cảnh nghiên cứu
khác nhau: Pakistan, Ấn Độ, Thái Lan, Iran, Mông Cổ, Malaysia. Tại Việt Nam cũng đã có một số các nghiên cứu về ý định mua sắm

10
10
trực tuyến được thực hiện tại Cần Thơ, Hà Nội, Đà Nẵng, Nha Trang, khá ít các nghiên cứu kiểm nghiệm ý định mua sắm trực tuyến của
người tiêu dùng đối với sản phẩm thiết bị điện tử, đặc biệt là các sản phẩm thiết bị nhà thông minh. Bên cạnh đó, bối cảnh nghiên cứu
được lựa chọn là TP. HCM - thành phố với dân số khoảng 14 triệu người với mức thu nhập bình quân đầu người năm 2020 là 6,758 triệu
VN đồng/tháng, cao thứ hai cả nước (GSO, 2020). TP. HCM đang được đánh giá là một thị trường đầy tiềm năng cho lĩnh vực thương
mại điện tử và công nghệ nhà thông minh phát triển. Tính đến hiện tại, trong nhận thức của tác giả, việc lựa chọn chủ đề nghiên cứu các
yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm các sản phẩm thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng tại TP. HCM
là không hoàn toàn trùng lắp với các nghiên cứu trước.
Với những lập luận đã trình bày cả về khía cạnh thực tiễn và học thuật, tác giả đã quyết định lựa chọn thực hiện đề tài “Các yếu tố
ảnh hưởng đến ý định mua thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng tại TP. HCM” làm luận văn
thạc sĩ của mình.
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu tổng quát
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng tại TP. HCM.
Qua đó, đề tài đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp các doanh nghiệp trong mảng kinh doanh thiết bị nhà thông minh trên địa bàn
TP. HCM tham khảo để xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể
Dựa trên mục tiêu tổng quát, các mục tiêu nghiên cứu cụ thể của đề tài được triển khai như sau:

11
11
(1) Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng tại TP.
HCM.
(2) Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định mua sản phẩm thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu
dùng tại TP. HCM.
(3) Đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp các doanh nghiệp trong mảng kinh doanh thiết bị nhà thông minh trên địa bàn
TP. HCM tham khảo để xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp.
1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.3.1 Đối tượng nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người
tiêu dùng tại TP. HCM.
- Đối tượng khảo sát: nghiên cứu này tập trung xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của khách
hàng, do vậy đối tượng khảo sát được lựa chọn đảm bảo 02 tiêu chí: (i) khách hàng đã từng mua sắm các sản phẩm thiết bị
nhà thông minh; (ii) khách hàng chưa từng mua sắm các sản phẩm thiết bị nhà thông minh thông qua hình thức trực tuyến.
Lý giải cho việc mở rộng phạm vi đối tượng khảo sát cả những khách hàng chưa từng mua sắm các sản phẩm thiết bị nhà
thông minh qua hình thức trực tuyến là do sản phẩm thiết bị nhà thông minh là sản phẩm khá mới mẻ tại thị trường Việt Nam,
đồng thời các doanh nghiệp cung ứng sản phẩm thiết bị nhà thông minh chưa triển khai mạnh mẽ mô hình kinh doanh thương
mại điện tử.
1.3.2 Phạm vi nghiên cứu

12
12
- Phạm vi về không gian: TP. HCM.
- Phạm vi về thời gian: thực hiện khảo sát người tiêu dùng trong giai đoạn từ tháng 5/2021 đến tháng 6/2021.
1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề tài vận dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng.
Nghiên cứu định tính được thực hiện theo hình thức thảo luận nhóm với 10 người tiêu dùng có độ tuổi trong khoảng từ
18 đến 45 tuổi, những người này chưa từng mua hàng điện tử trực tuyến nhưng đã từng mua các mặt hàng khác qua hình thức
trực tuyến nhằm khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu, đảm bảo
thang đo phù hợp với bối cảnh nghiên cứu.
Nghiên cứu định lượng được triển khai với dữ liệu thu thập thông qua khảo sát những người tiêu dùng chưa từng mua
sản phẩm thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến trên địa bàn TP. HCM. Toàn bộ dữ liệu khảo sát được xử lý bằng
phần mềm SPSS 22 và AMOS nhằm đánh giá sơ bộ mức độ tin cậy và giá trị thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis), phân tích nhân tố khẳng định CFA. Bên cạnh đó, phân
tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được thực hiện nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ
thuộc. Dựa trên kết quả nghiên cứu sẽ xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định mua sản
phẩm thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng tại TP. HCM.
1.5 ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài mang lại những ý nghĩa về mặt khoa học và thực tiễn nhất định. Cụ thể:

13
13
- Về mặt khoa học, đề tài đã xây dựng và kiểm định mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm thiết bị nhà
thông minh trực tuyến của người tiêu dùng tại TP. HCM, là tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu cùng chủ đề tham khảo.
- Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ cung cấp cho các nhà quản trị doanh nghiệp cung ứng sản phẩm,
thiết bị nhà thông minh các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua thiết bị nhà thông minh thông qua nền tảng trực tuyến. Trên cơ
sở đó đề xuất một số gợi ý cho bộ phận marketing của các doanh nghiệp kinh doanh các sản phẩm thiết bị nhà thông minh
trong việc điều chỉnh, thiết kế chiến lược tiếp cận và xúc tiến bán hàng đối với người tiêu dùng để từ đó nâng cao khả năng
thu hút khách hàng mua các sản phẩm thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến trên địa bàn TP. HCM.
1.6 KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI
Nội dung của luận văn được trình bày gồm 5 chương, cụ thể:
Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu
Nội dung Chương 1 sẽ trình bày tổng quan về nghiên cứu, bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và
phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp của đề tài và cấu trúc luận văn được trình bày trong những chương
kế tiếp.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương 2 thực hiện hệ thống hóa cơ sở lý thuyết, lược khảo các nghiên cứu trước đây để xây dựng mô hình nghiên cứu
các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng tại TP. HCM.
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu

14
14
Nội dung Chương 3 sẽ trình bày các bước trong quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo, cách chọn mẫu, quá trình thu
thập thông tin và các kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê được sử dụng trong nghiên cứu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm các đặc trưng cơ bản của mẫu nghiên cứu, diễn giải dữ liệu đã thu
thập được từ cuộc khảo sát bao gồm các kết quả kiểm định độ tin cậy và phù hợp của thang đo, phân tích nhân tố khám phá,
phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Nội dung Chương 5 sẽ rút ra kết luận về các vấn đề nghiên cứu với những phát hiện được trình bày trong chương 4, và
đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao khả năng thu hút khách hàng mua các sản phẩm thiết bị nhà thông minh trực tuyến
tại TP. HCM. Bên cạnh đó, nội dung của Chương 5 cũng nêu ra một số hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai của đề
tài.

16
16
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Sau quá trình 2 tháng thu thập dữ liệu khảo sát tác giả đã nhận được 405 phản hồi từ
những người tham gia. Sau khi làm sạch và loại bỏ những mẫu khảo sát thiếu tin
cậy (người tham gia khảo sát lựa chọn cùng 1 đáp án cho tất cả các câu hỏi thì số
lượng mẫu hợp lệ đủ điều kiện đưa vào phân tích là 400 mẫu. Dưới đây là thống kê
mô tả mẫu nghiên cứu.
Bảng 4. 1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Chỉ tiêu Số người Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 305 76.3
Nữ 95 23.8
Độ tuổi Dưới 30 tuổi 134 33.5
Từ 31 đến 40 tuổi 108 27.0
Từ 40 đến 55 tuổi 129 32.3
Trên 55 tuổi 29 7.2
Trình độ học vấn Từ THPT trở xuống 42 10.5
Trung cấp/Cao đẳng 56 14.0
Đại học 238 59.5
Sau Đại học 64 16.0
Thu nhập bình
quân hàng tháng
Dưới 10 triệu đồng 41 10.3
Từ 10 – 15 triệu đồng 94 23.5
15-30 triệu đồng 198 49.5

17
17
Trên 30 triệu đồng 67 16.8
(Nguồn: kết quả phân tích SPSS 20.0)
4.2Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
“Hệ số Cronbach’s Alpha là một công cụ giúp kiểm tra xem các biến quan sát
của một yếu tố là đáng tin cậy và có tốt hay là không. Thử nghiệm này là một phép
kiểm định thống kê dùng để phản ánh mối tương quan chặt chẽ giữa các biến quan
sát trong cùng một yếu tố. Phương pháp này cho phép loại bỏ những biến không
phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu. Các kết quả kiểm định
độ tin cậy của các yếu tố được tóm tắt trong bảng dưới đây:”
Bảng 4. 2 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Scale Mean if
Item Deleted
Scale
Variance if
Item Deleted
Corrected
Item-Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
Ý định mua thiết bị nhà thông minh trực tuyến (BI). Cronbach’s Alpha =
0.884
BI1 7.620 2.171 .777 .834
BI2 7.563 2.131 .802 .812
BI3 7.528 2.165 .747 .861
Nhận thức tính hữu ích (PU). Cronbach’s Alpha = 0.875
PU1 12.170 5.705 .717 .845
PU2 12.108 5.790 .770 .826
PU3 12.430 6.241 .709 .851
PU4 12.418 5.101 .751 .836
Nhận thức tính dễ sử dụng (PE). Cronbach’s Alpha = 0.854
PE1 13.380 5.900 .904 .936
PE2 13.450 5.882 .882 .942
PE3 13.378 5.915 .895 .938
PE4 13.478 5.784 .875 .945

18
18
Khả năng tương thích (CO). Cronbach’s Alpha = 0.870
CO1 4.105 .616 .598 .
CO2 3.905 .713 .598 .
Khả năng thử nghiệm (TRI). Cronbach’s Alpha = 0.844
TRI1 4.237 .733 .770 .
TRI2 4.232 .730 .770 .
Khả năng quan sát (VI). Cronbach’s Alpha = 0.849
VI1 3.413 .859 .737 .
VI2 3.498 .867 .737 .
Khả năng thể hiện kết quả (RD). Cronbach’s Alpha = 0.890
RD1 4.133 .772 .804 .
RD2 4.163 .873 .804 .
Nhận thức rủi ro bảo mật (PSR). Cronbach’s Alpha = 0.809
PSR1 7.503 2.526 .765 .640
PSR2 7.675 2.531 .624 .774
PSR3 7.498 2.481 .601 .803
Nhận thức rủi ro hoạt động (PPR). Cronbach’s Alpha = 0.831
PPR1 6.505 2.977 .646 .810
PPR2 6.632 2.940 .717 .741
PPR3 6.653 2.844 .709 .748
Nhận thức rủi ro về thời gian (PTR). Cronbach’s Alpha = 0.876
PTR1 8.348 3.115 .769 .828
PTR2 8.150 2.644 .754 .834
PTR3 8.298 2.631 .776 .812
(Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS 20.0)
“Kết quả kiểm định cho thấy tất các thang đo của các yếu tố trong mô hình nghiên
cứu đều có độ tin cậy cao (>0,7), các biến quan sát hội tụ đủ điều kiện có tương
quan với biến tổng >0,3 và hệ số cronbach’s alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số

19
19
cronbach’s alpha của biến tổng. Do vậy, tất cả các biến quan sát đủ điều kiện đưa
vào phân tích nhân tố khám phá EFA.”
4.3Phân tích nhân tố khám phá EFA
“Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu với
mục đích kiểm tra cấu trúc nhân tố hoặc mô hình tương quan giữa các biến (Lam và
cộng sự 2014). Đặc biệt, các biến tương quan cao có khả năng bị ảnh hưởng bởi các
yếu tố tương tự trong khi các biến không tương quan có xu hướng bị ảnh hưởng bởi
các yếu tố khác. Trong thử nghiệm EFA, có một số tiêu chí phải được tuân theo.
Thứ nhất, factor loading phải lớn hơn 0,5 (Hair, Anderson, Tatham & Black. 1995).
Thứ hai, giá trị của chỉ số KMO (thước đo Kaiser - Meyer - Olkin) được khuyến
nghị trong khoảng từ 0,5 đến 1 (Kaiser. 1974). Bên cạnh đó, kiểm tra tính toàn cầu
của Barlett kiểm tra xem có mối tương quan nào không trong số các biến khi giá trị
p- nhỏ hơn 0,05 (Tabachnick & Fidell. 2007). Cuối cùng nhưng không kém phần
quan trọng. Tổng phương sai trích xuất phải bằng hoặc lớn hơn 50% để xác nhận
tính hợp lệ của các mục được nhóm thành các yếu tố (Gerbing & Anderson 1988).”
“Kết quả phân tích EFA được thể hiện ở bảng 4.3. Kết quả cho thấy dữ liệu KMO là
0.794 (lớn hơn 0.5) trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm
định Bartlett có ý nghĩa thống kê bằng 0.000 (Sig Bartlett’s test <0.05), chứng tỏ
các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. Ngoài ra, tổng phương sai
trích là 71.595% (thỏa điều kiện >50%) cho thấy mô hình EFA là phù hợp.”
Bảng 4. 3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Factor
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
PE1 .935
PE3 .920
PE4 .919
PE2 .889
PU2 .826
PU1 .811
PU4 .791
PU3 .767

20
20
PTR3 .859
PTR1 .844
PTR2 .831
BI2 .904
BI1 .862
BI3 .769
PPR2 .838
PPR3 .826
PPR1 .712
PSR1 .975
PSR2 .706
PSR3 .649
RD1 .930
RD2 .865
TRI2 .889
TRI1 .858
VI2 .880
VI1 .842
CO1 .785
CO2 .772
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) .794
Barlett (Sig.) 0.000
Chỉ số Eigenvalues 1.031
Tổng phương sai trích (Cummulative %) 71.495
(Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS 20.0)
4.4Phân tích nhân tố khẳng định CFA
“Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) là bước tiếp theo sau khi phân tích EFA nhằm
kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các
quan sát không. CFA cũng là một dạng của SEM. Mô hình được đo lường bởi các
chỉ số khác nhau CMIN / DF, CFI, GFI, TLI, RMR được các nhà nghiên cứu trước
đây khuyến nghị”
4.4.1 Kiểm tra mô hình phù hợp
“Bảng 4.5 dưới đây tóm tắt các chỉ số liên quan hiện tại. Tổng chỉ số thích hợp
được trình bày trong phần phụ lục. CMIN / DF nhận được giá trị 2.291 được đánh

21
21
giá cao. CFI nhận được giá trị 0,965 (> 0.9), TLI có giá trị 0.962 (> 0.9). RMSEA
nhận được giá trị 0.028. Nhìn chung, mô hình này là khá phù hợp, nó đáp ứng hầu
hết các tiêu chí.”
Bảng 4. 4 Mô hình phù hợp của CFA
Measure Estimate Threshold Interpretation
CMIN 317,467 -- --
DF 305,000 -- --
CMIN/DF 1,041 Between 1 and 3 Excellent
CFI 0,998 >0.95 Excellent
SRMR 0,028 <0.08 Excellent
RMSEA 0,010 <0.06 Excellent
PClose 1,000 >0.05 Excellent
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm AMOS)

22
22
Hình 4. 1 Mô hình phù hợp CFA
4.4.2 Kiểm tra độ tincậy tổng hợp, độ hội tụ và độ phân biệt trong CFA
CFA bao gồm Độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability (CR), Phương sai trích
Average Variance Extracted (AVE), Maximum Shared Variance (MSV) và Average
Shared Variance (ASV). Các ngưỡng cho các giá trị này như sau:
Độ tin cậy:
– CR> 0,7

23
23
Độ giá trị hội tụ Convergent Validity :
– AVE> 0.5
Độ giá trị phân biệt Discriminant Validity :
– MSV <AVE
– Căn bậc hai của AVE > các tương quan giữa hai khái niệm
Bảng 4. 5 Kết quả phân tích độ tin cậy tổng hợp
Nhân tố/ Biến tiềm ẩn Độ tin cậy tổng hợp CR Phương sai rút trích
AVE
BI 0,886 0,721
PU 0,878 0,644
PE 0,955 0,840
CO 0,811 0,698
TRI 0,871 0,772
VI 0,851 0,741
RD 0,891 0,804
PSR 0,827 0,619
PPR 0,833 0,626
PTR 0,880 0,709
“Phân tích CFA đã được thực hiện bằng AMOS. Theo Hair và đồng tác giả (2006),
Fornell & Larcker (1981), Độ tin cậy (CR) lớn hơn 0,7 là đạt yêu cầu. Trong bảng
4.5, cả mười yếu tố vượt quá 0,7 (điều kiện được chấp nhận). Độ hội tụ được chấp
nhận khi hệ số tải (the standardized estimate) và AVE lớn hơn 0,5.”
Bảng 4. 6 Kết quả phân tích giá trị phân biệt

24
24
AVE MSV BI PU PE CO TRI VI RD PSR PPR PTR
BI 0,721 0,207 0,849
PU 0,644 0,207 0,455*** 0,803
PE 0,840 0,202 0,414*** 0,450*** 0,917
CO 0,698 0,045 0,193** 0,211** 0,152* 0,836
TRI 0,772 0,089 0,249*** 0,298*** 0,241*** 0,073 0,879
VI 0,741 0,049 0,201*** 0,220*** 0,181** -0,092 0,050 0,861
RD 0,804 0,116 0,340*** 0,286*** 0,266*** 0,097† 0,092 0,113† 0,897
PSR 0,619 0,013 -0,113* -0,094† -0,115* 0,099† 0,102† -0,013 -0,017 0,787
PPR 0,626 0,037 -0,191** -0,155** -0,138* -0,090 -0,035 0,135* 0,048 -0,014 0,791
PTR 0,709 0,039 -0,182** -0,173** -0,198*** -0,049 0,008 -0,087 0,005 -0,011 -0,068 0,842

25
25
Kết quả kiểm định giá trị phân biệt cho thấy tất cả các yếu tố đều đảm bảo tính phân
biệt. Đủ điều kiện đưa vào phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.
4.5 Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
4.5.1 Kiểm tra mô hình phù hợp
Kết quả kiểm tra mô hình SEM được thể hiện ở bảng 4.7. Nhìn chung, các giá trị
này tương đối phù hợp vì chúng đáp ứng các tiêu chí.
Bảng 4. 7 Mô hình phù hợp của SEM
Measure Estimate Threshold Interpretation
CMIN 317,467 -- --
DF 305,000 -- --
CMIN/DF 1,041 Between 1 and 3 Excellent
CFI 0,998 >0.95 Excellent
SRMR 0,028 <0.08 Excellent
RMSEA 0,010 <0.06 Excellent
PClose 1,000 >0.05 Excellent
Mô hình nghiên cứu thu được kết quả với giá trị thống kê Chi-bình
phương/df là 1,041 (P-value = 0,000). Khi điều chỉnh với bậc tự do CMIN/df, giá trị
này cho thấy mô hình đạt mức thích hợp với bộ dữ liệu thị trường nghiên cứu
(1,041 < 0,3). Ngoài ra, các chỉ tiêu đánh giá mức độ phù hợp khác đều đạt yêu cầu
(RMSEA = 0,010 < 0,08; TLI = 0,998; CFI = 0,998, GFI = 0,948) (Browne và
Cudeck, 1992; Kline, 2005). Nhìn chung, các giá trị này tương đối phù hợp vì
chúng đáp ứng các tiêu chí. Vì vậy, có thể khẳng định rằng mô hình phù hợp với dữ
liệu thị trường.

26
26
Hình 4. 2 Mô hình SEM
4.5.2 Kiểm định giả thuyết
Dưới đây là thống kê hệ số hồi quy của các mối quan hệ trong mô hình
nghiên cứu
Bảng 4. 8 Kết quả hệ số hội quy và kết quả kiêmr định các giả thuyết
Mối quan hệ/
Đường dẫn
(paths)
Hệ số
chưa
chuẩn
hóa
S.E. C.R. P-
value
Hệ số
chuẩn
hoá
R2 Giả
thuyết
Kết quả
PE <--- CO ,191 ,074 2,579 ,010 ,120 0.236 H12 Chấp nhận
PE <--- TRI ,231 ,055 4,217 *** ,214 H13 Chấp nhận
PE <--- VI ,149 ,049 3,038 ,002 ,160 H14 Chấp nhận
PE <--- RD ,209 ,047 4,398 *** ,223 H15 Chấp nhận
PE <--- PSR -,150 ,050 -2,978 ,003 -,147 H22 Chấp nhận
PE <--- PPR -,189 ,059 -3,229 ,001 -,167 H23 Chấp nhận

27
27
PE <--- PTR -,224 ,058 -3,884 *** -,193 H24 Chấp nhận
PU <--- PE ,225 ,050 4,451 *** ,247 0.342 H3 Chấp nhận
PU <--- CO ,215 ,068 3,160 ,002 ,148 H8 Chấp nhận
PU <--- TRI ,206 ,051 4,019 *** ,209 H9 Chấp nhận
PU <--- VI ,141 ,045 3,111 ,002 ,167 H11 Chấp nhận
PU <--- RD ,147 ,044 3,351 *** ,173 H10 Chấp nhận
PU <--- PSR -,092 ,046 -2,017 ,044 -,099 H19 Chấp nhận
PU <--- PPR -,144 ,054 -2,684 ,007 -,140 H20 Chấp nhận
PU <--- PTR -,121 ,053 -2,286 ,022 -,115 H21 Chấp nhận
BI <--- PU ,171 ,058 2,959 ,003 ,183 0.360 H1 Chấp nhận
BI <--- PE ,124 ,047 2,643 ,008 ,146 H2 Chấp nhận
BI <--- CO ,137 ,062 2,196 ,028 ,101 H4 Chấp nhận
BI <--- TRI ,120 ,048 2,503 ,012 ,131 H5 Chấp nhận
BI <--- VI ,097 ,042 2,329 ,020 ,123 H7 Chấp nhận
BI <--- RD ,175 ,042 4,202 *** ,220 H6 Chấp nhận
BI <--- PSR -,087 ,042 -2,056 ,040 -,100 H16 Chấp nhận
BI <--- PPR -,159 ,050 -3,163 ,002 -,166 H17 Chấp nhận
BI <--- PTR -,118 ,049 -2,398 ,016 -,120 H18 Chấp nhận
Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm AMOS)
Từ kết quả hệ số hồi quy ta có thể viết lại các phương trình hồi quy các mối
quan hệ trong mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:
Mô hình 1: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua thiết bị nhà thông minh
trực tuyến của người tiêu dùng Thành phố Hồ Chí Minh. Phương trình hồi quy cụ
thể như sau:
BI = 0.183*PU + 0.146*PE + 1.101*CO + 0.131*TRI + 0.123*VI + 0.220*RD -
0.100*PSR – 0.166*PPR – 0.120*PTR (1)
Căn cứ vào mô hình hồi quy thì có thể thấy yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến ý
định mua thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng Thành phố Hồ Chí
minh là yếu tố khả năng thể hiện kết quả với hệ số beta sau chuẩn hoá là 0.220. Bên
cạnh đó 03 yếu tố rủi ro bao gồm: nhận thức rủi ro về bảo mật, nhận thức rủi ro về
hoạt động và nhận thức rủi ro về thời gian có tác động ngược chiều với ý định mua
thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng.

28
28
Mô hình 2: Mối quan hệ giữa nhận thức tính dễ sử dụng (PE) với các yếu tố
bao gồm: (1) Khả năng tương thích (CO); (2) Khả năng thử nghiệm (TRI); (3) Khả
năng quan sát (VI); (4) Khả năng thể hiện kết quả (RD); (5) Nhận thức rủi ro bảo
mật (PSR); (6) Nhận thức rủi ro hoạt động (PPR); (7) Nhận thức rủi ro thời gian
(PTR). Phương trình hồi quy cụ thể như sau:
PE = 0.120*CO + 0.214*TRI + 0.160*VI + 0.223*RD – 0.147*PSR – 0.167*PPR
0.193*PTR
Mô hình 3: Mối quan hệ giữa nhận thức sự hữu ích và các yếu tố nhận thức
tính dễ sử dụng (PE); Khả năng tương thích (CO); Khả năng thử nghiệm (TRI); Khả
năng quan sát (VI); Khả năng thể hiện kết quả (RD); Nhận thức rủi ro bảo mật
(PSR); (Nhận thức rủi ro hoạt động (PPR); Nhận thức rủi ro thời gian (PTR).
Phương trình hồi quy cụ thể như sau:
PU = 0.247*PE + 0.148*CO + 0.209*TRI + 0.167*VI + 0.173*RD – 0.099*PSR
– 0.140*PPR - 0.115*PTR

29
29
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý
5.1 Kết luận
Như đã trình bày ở phần mở đầu cho thấy tiềm năng to lớn của thị trường thiết bị nhà
thông minh. Điều này tạo ra cơ hội cho các doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực kinh
doanh thiết bị cạnh tranh những đồng thời cũng đặt các công ty này vào bối cảnh cạnh
tranh khốc liệt. Các doanh nghiệp không chỉ phải cạnh tranh với các doanh nghiệp cung
cấp thiết bị, hệ thống nhà thông minh trong nước mà còn phải cạnh tranh với các doanh
nghiệp nước với bề dày kinh nghiệm, uy tín trên thị trường. Do vậy, việc nghiên cứu nhằm
tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm của khách hàng đóng vai trò quan
trọng trong việc cung cấp dữ liệu phục vụ cho việc xây dựng các chiến lược kinh doanh,
chiến lược Marketing phù hợp cho các doanh nghiệp kinh doanh thiết bị nhà thông minh.
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xem xét và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu
tố đến ý định mua thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng
trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Mô hình nghiên cứu được đề xuất dựa trên mô hình
lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM), lý thuyết nhận thức rủi ro và mô hình lý thuyết
khuếch tán sự đổi mới (IDT), đồng thời kế thừa mô hình nghiên cứu và thang đo của
Hubert và cộng sự (2018). Luận văn sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định
tính và phương pháp nghiên cứu định lượng. Phương pháp nghiên cứu định tính
được thực hiện thông qua hoạt động thảo luận nhóm với 10 người tiêu dùng trên địa
bàn thành phố Hồ Chí Minh nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu,
thang đo các yếu tố trong mô hình nghiên cứu với bối cảnh nghiên cứu người tiêu
dùng trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp nghiên cứu định lượng
được thực hiện với công cụ thu thập dữ liệu là bảng câu hỏi khảo sát. Tổng cộng có
400 người tiêu dùng trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh đã tham gia khảo sát, dữ
liệu khảo sát được tổng hợp và làm sạch trước khi đưa vào phân tích với sự hỗ trợ
của phần mềm SPSS và AMOS nhằm đánh giá sơ bộ mức độ tin cậy và giá trị thang
đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA
(Exploratory Factor Analysis), phân tích nhân tố khẳng định CFA. Bên cạnh đó,
phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được thực hiện nhằm xem xét mức độ
ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Kết quả nghiên cứu cho thấy

30
30
các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người
tiêu dùng Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm: nhận thức sự hữu ích, nhận thức dễ sử
dụng, khả năng tương thích, khả năng thủ nghiệm, khả năng thể hiện kết quả, khả
năng quan sát, nhận thức rủi ro bảo mật, nhận thức rủi ro hoạt động và nhận thức rủi
ro thời gian. Căn cứ vào mô hình hồi quy thì có thể thấy yếu tố có tác động mạnh
mẽ nhất đến ý định mua thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng
Thành phố Hồ Chí minh là yếu tố khả năng thể hiện kết quả với hệ số beta sau
chuẩn hoá là 0.220. Bên cạnh đó 03 yếu tố rủi ro bao gồm: nhận thức rủi ro về bảo
mật, nhận thức rủi ro về hoạt động và nhận thức rủi ro về thời gian có tác động
ngược chiều với ý định mua thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng.
Ngoài ra, kết quả phân tích mô hình phương trình cấu trúc SEM cũng cho thấy sự
tồn tại mối quan hệ nhận thức tính dễ sử dụng (PE) và nhận thức sự hữu ích
(PU)với các yếu tố bao gồm: (1) Khả năng tương thích (CO); (2) Khả năng thử
nghiệm (TRI); (3) Khả năng quan sát (VI); (4) Khả năng thể hiện kết quả (RD); (5)
Nhận thức rủi ro bảo mật (PSR); (6) Nhận thức rủi ro hoạt động (PPR);
5.2 Hàm ý
5.2.1 Nhận thức sự hữu ích
Kết quả nghiên cứu cho thấy nhận thức sự hữu ích có tác động tích cực đến ý định
mua thiết bị nhà thông minh thông qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng
trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Điều này mang đến hàm ý cho những nhà
quản trị tại cac kinh doanh thiết bị nhà thông minh trong việc xây dựng các chương
trình tiếp thị cần đặc biệt chú trọng nâng cao nhận thức của khách hàng về sự hữu
ích của sản phẩm thiết bị nhà thông minh. Để làm điều này tác giả đề xuất một số
giải pháp cụ thể như sau:
Thứ nhất, các doanh nghiệp kinh dianh thiết bị nhà thông minh cần tăng cường
quảng bá những tính năng nổi trội của thiết bị nhà thông minh trong việc mang đến
những trải nghiệm tuyệt với trong cuộc sống cho người tiêu dùng.
Thứ hai, các hoạt động Marketing nhằm nêu bật những lợi thế của hệ thống nhà
thông minh trong việc giúp khách hàng có thể dễ dàng kiểm soát, điều khiển hệ

31
31
thống đén, thiết bị âm thanh, máy lạnh ở khắp mọi nơi chỉ với những thao tác đơn
giản. Khách hàng có thể tiếu kiệm tiền từ hoá đơn tiền điện nhờ công nghệ mở rèm
tự động khi trời sáng và tắt bớt đèn khi không cần thiết
Thứ ba, chương trình Marketing cần làm nổi bật lợi ích của hệ thống nhà thông
minh trong việc giúp khách hàng kiểm soát giám sát an ninh, đảm bảo an toàn cho
cuộc sống.
5.2.2 Nhận thức tính dễ sử dụng
Kết quả nghiên cứu cho thấy ý định mua thiết bị nhà thông minh trực tuyến của
người tiêu dùng Thành phố Hồ Chí Minh chịu tác động bới yếu tố nhận thức tính dễ
sử dụng sản phẩm thiết bị nhà thông mình của người tiêu dùng. Điều này đồng
nghĩa với việc khi người tiêu dùng tiềm năng cho rằng họ có thể dễ dàng sử dụng
các sản phẩm thiết bị nhà thông minh thì ý định mua thiết bị nhà thông minh trực
tuyến sẽ tăng lên. Điều này cho thấy các doanh nghiệp muốn thúc đẩy ý định và
hành vi mua hàng của khách hàng cần đặc biệt quan tâm đến việc thiết kế xây dựng
cách thức sử dụng hệ thống nhà thông minh đơn giả, thuận tiện và dễ sử dụng.
Bên cạnh đó, những thiết bị nhà thông minh đều phải có hướng dẫn sử dụng với
nhiều ngôn ngữ khác nhau giúp người tiêu dùng có thể dễ dàng tra cứu cách sử
dụng sản phẩm khi cần thiết. Trên các nền tảng mạng xã hội như Youtube, facebook
thì các công ty kinh doanh thiết bị nhà thông minh cần cho đăng tải các video
hướng dẫn sử dụng các trang thiết bị nhà thông mình nhằm cung cấp tài liệu hướng
dẫn sử dụng trực quan cho khách hàng. Điều này góp phần giúp khách hàng cảm
thấy dễ dàng đối với đòi yêu cầu sử dụng thiết bị nhà thông minh. Thông qua đó
nâng cao ý định mua thiết bị nhà thông minh của khách hàng qua hình thức trực
tuyến.
5.2.3 Khả năng tương thích
Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng tương thích là yếu tố có tác động lớn đến ý
định mua thiết bị nhà thông minh của người tiêu dùng thông qua hình thức trực
tuyến. Điều này đã rút ra hàm ý quản trị cho các nhà sản xuất và kinh doanh thiết bị
nhà thông minh có thể thúc đẩy hành vi tiêu dùng của người tiêu dùng đối với sản

32
32
phẩm thiết bị nhà thông minh thông qua việc nâng cao khả năng tương thích. Hai
thang đo được sử dụng để đo lường yếu tố khả năng tương thích là CO1 “Sử dụng
thiết bị nhà thông minh phù hợp với phong cách sống của tôi” và CO2 “Tôi nghĩ
rằng việc sử dụng thiết bị nhà thông minh rất phù hợp với phong cách sống của tôi”
đều cho giá trị trung bình thang đo ở mức khá cao lần lượt là 3.9 điểm và 4.1 điểm.
Điều này cho thấy khách hàng đánh giá cao sự phù hợp của thiết bị nhà thông minh
đối với phong cách sống của họ.
Hiện nay trong bối cảnh khoa học kỹ thuật phát triển mạnh mẽ, môi trường sống
ngày càng được cải thiện và có sự can thiệp nhiều hơn của công nghệ hiện đại nhằm
nâng cao trải nghiệm của người dùng. Do vậy, các công ty sản xuất kinh doanh thiết
bị nhà thông minh muốn sản phẩm thiết bị của mình có tính tương thích cao với
khách hàng cần có sự đầu tư lớn vào nghiên cứu và phát triển sản phẩm (R&D) để
cho ra mắt thị trường những sản phẩm phù hợp với thị hiếu người tiêu dùng, đáp
ứng được ngày càng cao nhu cầu nâng cao chất lượng cuộc sống của khách hàng.
Nhu cầu của con người là yếu tố không ngừng thay đổi theo từng thời kỳ. Do vậy,
hoạt động nghiên cứu thị trường cần được thực hiện định kỳ và thường xuyên nhằm
cung cấp thông tin hữu ích về nhu cầu của khách hàng cho bộ phận nghiên cứu và
phát triển sản phẩm trong việc thiết kế và cải thiện các sản phẩm và thiết bị nhà
thông minh.
5.2.4 Khả năng thử nghiệm
Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng thử nghiệm là yếu tố có ảnh hưởng tích cực
đến ý định mua thiết bị nhà thông minh thông qua hình thức trực tuyến với hệ số
beta chuẩn hoá là 0.131 tương ứng với sig. = 0.000. Điều này đồng nghĩa với trong
trường hợp các yếu tố khác không có sự thay đổi thì nhận thức về khả năng thử
nghiệm của khách hàng tăng thêm 1 đơn vị thì ý định mua thiết bị nhà thông minh
thông qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng thành phố Hồ Chí Minh tăng
thêm 0.131 đơn vị.
Hai thang đo lường được sử dụng để đo lường yếu tố khả năng thử nghiệm bao gồm
TRI1 “Tôi đã có rất nhiều cơ hội để thử các sản phẩm nhà thông minh mua qua hình

33
33
thức trực tuyến” và TRI2 “Tôi biết mình có thể đi đến đâu để thử các công dụng
khác nhau của sản phẩm nhà thông minh” có mức điểm trung bình khá cao là 4.23
điểm/5 điểm. Điều này cho thấy khách hàng đánh giá cao về cơ hội để thử các sản
phẩm thiết bị nhà thông minh, từ đó đã tác động đến ý định mua thiết bị nhà thông
minh qua hình thức trực tuyến của họ.
Sản phẩm thiết bị nhà thông minh hiện nay mặc dù đang ngày càng phổ biến. Tuy
nhiên, số lượng khách hàng được tiếp xúc, thử nghiệm với mô hình nhà thông minh
vẫn chiếm một tỷ trọng rất nhỏ. Do vậy, để nâng cao khả năng thử nghiệm các
doanh nghiệp sản xuất, kinh doanh thiết bị nhà thông minh cần tăng cường mở rộn,
gia tăng số lượng các showroom nhà mẫu tại các tỉnh và thành phố lớn. Theo đó,
khách hàng có thể đến và thử nghiệm các sản phẩm nhà thông minh. Từ đó sẽ góp
phần thúc đẩy ý định mua thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng.
5.2.5 Khả năng thể hiện kết quả
Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng thể hiện kết quả là yếu tố có ảnh hưởng tích
cực nhất đến ý định mua thiết bị nhà thông minh thông qua hình thức trực tuyến với
hệ số beta chuẩn hoá là 0.220 tương ứng với sig. = 0.000. Điều này đồng nghĩa với
trong trường hợp các yếu tố khác không có sự thay đổi thì nhận thức về khả năng
thể hiện kết quả của khách hàng tăng thêm 1 đơn vị thì ý định mua thiết bị nhà
thông minh thông qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng thành phố Hồ Chí
Minh tăng thêm 0.220 đơn vị. Hàm ý được rút ra cho các doanh nghiệp sản xuất và
kinh doanh thiết bị nhà thông minh trong việc xây dựng các giải pháp nhằm thông
qua việc nâng cao nhận thức về khả năng thể hiện kết quả của người tiêu dùng thức
đẩy hành vi mua hàng của khách hàng.
Các doanh nghiệp kinh doanh thiết bị nhà thông minh khi thiết kế website có thể bổ
sung phần mở rộng nơi khách hàng có thể tương tác với Công ty liên quan đến kết
quả sử dụng các thiết bị nhà thông minh, ghi nhận những đánh giá của khách hàng
trong quá trình sử dụng.
Bên cạnh đó, công ty có thể triển khai các hoạt động xúc tiến thương mại qua các
chương trình như “Trải nghiệm cuộc sống hiện đại”, theo đó các khách hàng gửi

34
34
những hình ảnh, video clip trải nghiệm thiết bị nhà thông minh để nhận những phần
quà từ doanh nghiệp
5.2.6 Khả năng quan sát
Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng quan sát là yếu tố có ảnh hưởng tích cực đến
ý định mua thiết bị nhà thông minh thông qua hình thức trực tuyến với hệ số beta
chuẩn hoá là 0.123 tương ứng với sig. = 0.000. Điều này đồng nghĩa với trong
trường hợp các yếu tố khác không có sự thay đổi thì nhận thức về khả năng quan sát
của khách hàng tăng thêm 1 đơn vị thì ý định mua thiết bị nhà thông minh thông
qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng thành phố Hồ Chí Minh tăng thêm
0.123 đơn vị. Hàm ý được rút ra cho các doanh nghiệp sản xuất và kinh doanh thiết
bị nhà thông minh trong việc xây dựng các giải pháp nhằm thông qua việc nâng cao
nhận thức về khả năng quan sát của người tiêu dùng thức đẩy hành vi mua hàng của
khách hàng.
Hai thang đo lường được sử dụng để đo lường yếu tố khả năng quan sát bao gồm
VI1 “Tôi dễ dàng quan sát những người khác sử dụng các sản phẩm nhà thông
minh” và VI2 “Tôi đã có nhiều cơ hội để xem người khác sử dụng các sản phẩm
nhà thông minh” có mức điểm trung binh là lượt là 3.5 điểm và 3.4 điêm. Điều này
đồng nghĩa rằng khách hàng nhận thức về khả năng quan sát người khác sử dụng
sản phẩm nhà thông minh ở mức trung bình. Do vậy, trong thời gian tới các doanh
nghiệp sản xuất và kinh doanh thiết bị nhà thông minh cần đẩy mạnh hoạt động
Marketing truyền thông trong việc khuếch tán các video, hình ảnh liên quan đến trải
nghiệm cuộc sống hàng ngày với thiết bị nhà thông minh.
“Marketing những người có sức ảnh hưởng đã trở nên vô cùng phổ biến và cũng là
một phần cần thiết trong chiến lược xây dựng thương hiệu của doanh nghiệp. Đặc
biệt là những doanh nghiệp lớn. Để tạo được sự khác biệt, thu hút vàcó thể tiếp cận
thêm nhiều đối tượng khách hàng, doanh nghiệp thường mời những ngôi sao đình
đám làm đại sứ thương hiệu để quảng bá sản phẩm. Gương mặt những người ảnh
hưởng gắn liền với hình ảnh sản phẩm giúp công chúng luôn nhớ tới thương hiệu
của nhãn hàng. Do vậy, các doanh nghiệp có thể sử dụng hình thức Marketing

35
35
người có ảnh hưởng trong việc quảng bá về thiết bị nhà thông minh. Công ty cần
thường xuyên chia sẻ trên các nền tảng mạng xã hội phổ biến như facebook, Zalo,
Youtube những video, hình ảnh về cuộc sống hàng ngày với thiết bị nhà thông
minh. Sự thật là nếu một người nổi tiếng có sức hút sẽ có tác động rất tích cực đến
hình ảnh thương hiệu doanh nghiệp, một người đại diện xuất hiện càng thu hút bao
nhiêu thì dấu ấn của thương hiệu họ đại diện càng ghi đậm trong tâm trí khách hàng
bấy nhiêu. Để làm được điều đó, người nổi tiếng mà doanh nghiệp chọn phải hấp
dẫn được đối tượng khách hàng mà doanh nghiệp đang hướng đến, ví dụ doanh
nghiệp bạn làm về thời trang thì người đại diện phải có sức hút về ngoại hình và
phong cách. Bên cạnh đó, để lựa chọn người có sức ảnh hưởng đại diện cho thương
hiệu thì các doanh nghiệp có thể tổ chức các cuộc bình chọn trên các nền tảng trực
tuyến nhằm tìm ra người có sức ảnh hưởng đang có sức hút với cộng đồng người
tiêu dùng. Điều này giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa được sức ảnh hưởng của
người có sức ảnh hưởng. Ngoài ra, khi đặt ra các tiêu chí lựa chọn người đại diện
thương hiệu thì các doanh nghiệp cần đặc biệt chú ý đến sức hút của người có ảnh
hưởng phản ánh thông qua lượng người theo dõi trên các nền tảng mạng xã hội hay
như các tương tác của trên các trang mạng xã hội của người có sức ảnh hưởng.”
5.2.7 Nhận thức rủi ro
Kết quả nghiên cứu cho thấy nhận thức rủi ro về bảo mật, nhận thức rủi ro về hoạt
động và nhận thức rủi ro về thời gian là yếu tố có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định
mua thiết bị nhà thông minh thông qua hình thức trực tuyến với hệ số beta chuẩn
hoá lần lượt là -0.1 – 0.166, -0.12. Điều này đồng nghĩa với trong trường hợp các
yếu tố khác không có sự thay đổi thì nhận thức rủi ro về bảo mật, nhận thức rủi ro
về hoạt động và nhận thức rủi ro về thời gian của khách hàng tăng thêm 1 đơn vị thì
ý định mua thiết bị nhà thông minh thông qua hình thức trực tuyến của người tiêu
dùng thành phố Hồ Chí Minh giảm đi 0.1, 0.166 và 0.12 đơn vị. Hàm ý được rút ra
cho các doanh nghiệp sản xuất và kinh doanh thiết bị nhà thông minh trong việc xây
dựng các giải pháp nhằm nâng cao tính bảo mật, xây dựng hệ thống hoạt động ổn

36
36
định và cung cấp thông tin rõ ràng về chức năng, lợi ích của việc sử dụng thiết bị
nhà thông minh cho khách hàng.
5.3 Hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
Mặc dù trong quá trình nghiên cứu, nhà nghiên cứu đã nỗ lực nhằm thu lại những
kết quả nghiên cứu tốt nhất. Tuy nhiên, do thời gian nghiên cứu còn hạn chế nên
nghiên cứu vẫn có những hạn chế nhất định như sau:
Thứ nhất, nghiên cứu mới chỉ tập trung nghiên cứu vào đối tượng là người tiêu
dùng tại Thành phố Hồ Chí minh. Bên cạnh đó số lượng mẫu nghiên cứu mặc dù
đáp ứng cơ mẫu tối thiểu những vẫn còn rất nhỏ so với số lượng người tiêu dùng tại
Thành phố Hồ Chí Minh do vậy kết quả nghiên cứu chưa có tính khái quát và đại
diện cao. Do vậy, tác giả kiến nghị các nghiên cứu trong tương lai mở rộng phạm vi
nghiên cứu ra các tỉnh thành phố lớn tại Việt Nam và tăng số lượng mẫu nghiên cứu
nhằm nâng cao tính đại diện của kết quả nghiên cứu
Thứ hai, nghiên cứu mới chỉ tập trung xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố trong
mô hình lý thuyết chấp nhận công nghệ TAM, lý thuyết nhận thức rủi ro và mô hình
lý thuyết khuếch tán sự đổi mới đến ý định mua sắm thiết bị nhà thông minh trực
tuyến của người tiêu dùng mà chưa xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô có thể ảnh
hưởng đến ý định của khách hàng ví dụ như: tình hình kinh tế, trình độ khoa học kỹ
thuật, lạm phát,…Do vậy, tác giả kiến nghị các nghiên cứu trong tương lai cần bổ
sung các yếu tố bên ngoài vào mô hình nghiên cứu đề xuất.
Thứ ba, các yếu tố nhân khẩu học của người tham gia mới chỉ được dừng ở mức độ
thống kê mô tả mà nghiên cứu chưa thực hiện việc đánh giá sự khác biệt trong ý
định mua thiết bị nhà thông minh thông qua hình thức trực tuyến. Do vậy nghiên
cứu kiến nghị các nghiên cứu trong tương lai thực hiện các biện pháp kiểm định
nhằm nắm được sự khác biệt này.

38
38
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu Tiếng Việt
Hà Ngọc Thắng & Nguyễn Thành Độ (2016). Các yếu tố ảnh hưởng đến
ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam: Nghiên cứu mở
rộng thuyết hành vi có hoạch định. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Kinh tế và
Kinh doanh, Tập 32, Số 4 (2016) 21-28.
Nguyễn Duy Phúc (2014). Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua
sắm Voucher trực tuyến của khách hàng tại thành phố Đà Nẵng. Luận văn
thạc sĩ, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng.
Nguyễn Thị Bảo Châu và Lê Nguyễn Xuân Đào (2014). Các nhân tố ảnh
hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng tại thành phố Cần
Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 30 (2014): 8-14.
Nguyễn Thị Kim Vân & Quách Thị Khánh Ngọc (2013). Các nhân tố
ảnh hưởng đến thái độ và ý định mua hàng trực tuyến tại thành phố Nha
Trang. Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản, Số 2, 155-161.
Trần Thị Hồng Hạnh (2017). Các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua
sắm đồ gia dụng trực tuyến là nữ nhân viên văn phòng tại Hà Nội. Luận văn
thạc sĩ, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Trí, P. N. M. (2021). Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thiết bị
nhà thông minh tại Thành Phố Hồ Chí Minh. (Master's Theses).
https://opac.ueh.edu.vn/record=b1033612~S1
Tài liệu Tiếng Anh
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational
behavior and human decision processes, 50(2): 179-211.

39
39
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understandingattitudesand predicting
social. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Bhati, A., & Ur Rahman, S. (2019). Perceived benefts and perceived
risks eﬀ ect on online shopping behavior with the mediating role of consumer
purchase intention in Pakistan. International Journal of Management Studies,
26(1), 33-54.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance
of computer technology: a comparison of two theoretical models.
Management science, 35(8): 982-1003.
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior:
An introduction to theory and research.
Lim Yi Jin, Abdullah Osman, Rahim Romle, Yusuf Haji-Othman (2015).
Attitude towards Online Shopping Activities in Malaysia Public University.
Mediterranean Journal of Social Sciences. Vol 6, No.2, 456-462.
Mohammad Hossein Moshref Javadi, Hossein Rezaei Dolatabadi,
Mojtaba Nourbakhsh, Amir Poursaeedi & Ahmad Reza Asadollahi (2012).
An Analysis of Factors Affecting on Online Shopping Behavior of
Consumers. International Journal of Marketing Studies, Vol. 4, No. 5, 81-98.
Richard, J. E., & Guppy, S. (2014). Facebook: Investigating the
influence on consumer purchase intention. Asian Journal of Business
Research, 4(2), 1-15.
Shu-Hung Hsu & Bat-Erdene Bayarsaikhan (2012). Factors Influencing
on Online Shopping Attitude and Intention of Mongolian Consumers. The
Journal of International Management Studies, Volume 7 Number 2, 167-176.

40
40
Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: Integrating
control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance
model. Information systems research, 11(4): 342-365.
Yi Jin Lima, Abdullah Osmanb, Shahrul Nizam Salahuddinc, Abdul
Rahim Romled, Safizal Abdullah (2016). Factors Influencing Online
Shopping Behavior: The Mediating Role of Purchase Intention. Procedia
Economics and Finance, 35, 401 – 410.
Agarwal, R. and Prasad, J. (1997), “The role of innovation
characteristics and perceived voluntariness in the acceptance of information
technologies”, Decision Sciences, Vol. 28 No. 3, pp. 557-582.
Ajzen, I. and Fishbein, M. (1980), Understanding Attitudes and
Predicting Social Behavior, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.
Alwin, D.F. and Hauser, R.M. (1975), “The decomposition of effects in
path analysis”, American Sociological Review, Vol. 40 No. 1, pp. 37-47.
Armstrong, J.S. and Overton, T.S. (1977), “Estimating nonresponse bias
in mail surveys”, Journal of Marketing Research, Vol. 14 No. 3, pp. 396-402.
Balta-Ozkan, N., Boteler, B. and Amerighi, O. (2014), “European smart
home market development: public views on technical and economic aspects
across the United Kingdom, Germany and Italy”, Energy Research and Social
Science, Vol. 3, pp. 65-77.
Balta-Ozkan, N., Davidson, R., Bicket, M. and Whitmarsh, L. (2013),
“Social barriers to the adoption of smart homes”, Energy Policy, Vol. 63, pp.
363-374.
Bauer, H.H., Barnes, S.J., Reichardt, T. and Neumann, M.M. (2005),
“Driving consumer acceptance of mobile marketing: a theoretical framework

41
41
and empirical study”, Journal of Electronic Commerce Research, Vol. 6 No.
3, pp. 181-192.
Benbasat, I. and Barki, H. (2007), “Quo vadis TAM?”, Journal of the
Association for Information Systems, Vol. 8 No. 4, p. 7.
Blut, M., Wang, C. and Schoefer, K. (2016), “Factors influencing the
acceptance of self-service technologies: a Meta-analysis”, Journal of Service
Research, Vol. 19 No. 4, pp. 396-416.
Bollen, K.A. and Davis, W.R. (2009), “Two rules of identification for
structural equation models”, Structural Equation Modeling: A
Multidisciplinary Journal, Vol. 16 No. 3, pp. 523-536.
Bruder, C., Clemens, C., Glaser, C. and Karrer-Gauß, K. (2009), “TA-
EG – fragebogen zur erfassung von technikaffinität”, FG Mensch-Maschine
Systeme TU Berlin.
Chan, F. and Chong, A. (2013), “Analysis of the determinants of
consumers’ m-commerce usage activities”, Online Information Review, Vol.
37 No. 3, pp. 443-461.
Chang, M.-L. and Wu, W.-Y. (2012), “Revisiting perceived risk in the
context of online shopping; an alternative perspective of decision-making
styles”, Psychology and Marketing, Vol. 29 No. 5, pp. 378-400.
Chen, L., Gillenson, L. and Sherrell, L. (2002), “Enticing online
consumers: an extended technology acceptance perspective”, Information and
Management, Vol. 39 No. 8, pp. 709-719.
Chen, J.V., Yen, D.C. and Chen, K. (2009), “The acceptance and
diffusion of the innovative smart phone use: a case study of a delivery service

42
42
company in logistics”, Information and Management, Vol. 46 No. 4, pp. 241-
248.
Cho, V. (2006), “A study of the roles of trusts and risks in information-
oriented online legal services using an integrated model”, Information and
Management, Vol. 43 No. 4, pp. 502-520.
Davis, F.D. (1989), “Perceived usefulness, perceived ease of use, and
user acceptance of information technology”, MIS Quarterly, Vol. 13 No. 3,
pp. 319-340.
Davis, F.D., Bagozzi, R.P. and Warshaw, P.R. (1989), “User acceptance
of computer technology; a comparison of two theoretical models”,
Management Science, Vol. 35 No. 8, pp. 982-1003.
Fang, X., Chan, S., Brzezinski, J. and Xu, S. (2005), “Moderating effects
of task type on wireless technology acceptance”, Journal of Management
Information Systems, Vol. 22 No. 3, pp. 123-157.
Featherman, M.S. and Pavlou, P.A. (2003), “Predicting e-services
adoption: a perceived risk facets perspective”, International Journal of
Human-Computer Studies, Vol. 59 No. 4, pp. 451-474.
Fornell, C. and Larcker, D.F. (1981), “Evaluating structural equation
models with unobservable variables and measurement error”, Journal of
Marketing Research, Vol. 18 No. 1, pp. 39-50.
Gefen, D., Karahanna, E. and Straub, D.W. (2003), “Trust and TAM in
online shopping: an integrated model”, MIS Quarterly, Vol. 27 No. 1, pp. 51-
90.

43
43
Grewal, D., Gotlieb, J. and Marmorstein, H. (1994), “The moderating
effects of message framing and source credibility on the price-perceived risk
relationship”, Journal of Consumer Research, Vol. 21 No. 1, pp. 145-153.
Han, D.M. and Lim, J.H. (2010), “Design and implementation of smart
home energy management systems based on zigbee”, IEEE Transactions on
Consumer Electronics, Vol. 56 No. 3, pp. 1417-1425.
Hasan, M.R., Lowe, B. and Petrovici, D. (2017), “Antecedents of
adoption of pro-poor innovations in the bottom of pyramid: an empirical
comparison of key innovation adoption models – an abstract”, Marketing at
the Confluence between Entertainment and Analytics, Springer, Cham, pp.
1081-1082.
Hasan, R., Lowe, B. and Petrovici, D. (2018), “An empirical comparison
of consumer innovation adoption models: implications for subsistence
marketplaces”, Journal of Public Policy and Marketing, Forthcoming.
Hoffman, D.L. and Novak, T.P. (2016), “How to market the smart home:
focus on emergent experience, not use cases”, available at:
https://ssrn.com/abstract=2840976 (accessed 27 December 2016).
Holak, S.L. and Lehmann, D.R. (1990), “Purchase intentions and the
dimensions of innovation: an exploratory model”, Journal of Product
Innovation Management, Vol. 7 No. 1, pp. 59-73.
Hubert, M., Blut, M., Brock, C., Backhaus, C. and Eberhardt, T. (2017),
“Acceptance of smartphone-based mobile shopping: mobile benefits,
customer characteristics, perceived risk and the impact of application
context”, Psychology and Marketing, Vol. 34 No. 2, pp. 175-194.

44
44
Karahanna, E., Straub, D.W. and Chervany, N.L. (1999), “Information
technology adoption across time: a cross-sectional comparison of pre-
adoption and post-adoption beliefs”, MIS Quarterly, Vol. 23 No. 2, pp. 183-
213.
Kim, S.S. and Malhotra, N.K. (2005), “A longitudinal model of
continued IS use: an integrative view of four mechanisms underlying
postadoption phenomena”, Management Science, Vol. 51 No. 5, pp. 741-755.
King, W.R. and He, J. (2006), “A Meta-analysis of the technology
acceptance model”, Information and Management, Vol. 43 No. 6, pp. 740-
755.
Kleijnen, M., De Ruyter, K. and Wetzels, M. (2007), “An assessment of
value creation in mobile service delivery and the moderating role of time
consciousness”, Journal of Retailing, Vol. 83 No. 1, pp. 33-46.
Kline, R.B. (2015), Principles and Practice of Structural Equation
Modeling, Guilford publications, New York, London.
Lee, M.-C. (2009), “Factors influencing the adoption of internet
banking: an integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived
benefit”, Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 8 No. 3, pp.
130-141.
Lee, Y.H., Hsieh, Y.C. and Hsu, C.N. (2011), “Adding innovation
diffusion theory to the technology acceptance model. Supporting employees’
intentions to use e-learning systems”, Educational Technology and Society,
Vol. 14 No. 4, pp. 124-137.

45
45
Lee, J.-H. and Song, C.-H. (2013), “Effects of trust and perceived risk on
user acceptance of a new technology service”, Social Behavior and
Personality: An International Journal, Vol. 41 No. 4, pp. 587-597.
Lindell, M.K. and Whitney, D.J. (2001), “Accounting for common
method variance in cross-sectional research designs”, Journal of Applied
Psychology, Vol. 86 No. 1, pp. 114-121.
Lowe, B. and Alpert, F. (2015), “Forecasting consumer perception of
innovativeness”, Technovation, Vol. 45-46, pp. 1-14.
McFarlin, D.B. and Sweeney, P.D. (1992), “Distributive and procedural
justice as predictors of satisfaction with personal and organizational
outcomes”, Academy of Management Journal, Vol. 35 No. 3, pp. 626-637.
McKinsey and Company (2018), “There’s No Place Like [A Connected]
Home: perspectives on the connected consumer in a world of smart devices”,
Industry report. www.mckinsey.com/ spContent/connected_homes/index.html
(accessed 4 May 2018).
Ma, Q. and Liu, L. (2004), “The technology acceptance model: a Meta-
analysis”, Journal of Organizational and End User Computing, Vol. 16 No. 1,
pp. 59-72.
Mi, J.N. and Kim, S.J. (2010), “Factors influencing the user acceptance
of digital home services”, Telecommunications Policy, Vol. 34 No. 11, pp.
672-682.

46
46
PHỤ LỤC 1
BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT
I/PHẦN GIỚI THIỆU
Xin chào anh/chị!
Tôi tên là …, đang là học viên cao học tại Trường đại học Tôn Đức Thắng. Hiện tại
tôi đang thực hiện đề tài luận văn thạc sĩ “CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý
ĐỊNH MUA SẮM THIẾT BỊ NHÀ THÔNG MINH QUA HÌNH THỨC TRỰC
TUYẾN CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TẠI TP. HCM ”. Trong cuộc khảo sát này,
không có quan điểm, thái độ nào là đúng hay sai mà tất cả đều là những thông tin
hữu ích cho cuộc khảo sát của tôi.Vì vậy, tôi rất mong nhận được sự giúp đỡ của
anh/chị và xin anh/chị hãy yên tâm các ý kiến trả lời của anh/chị chỉ dùng cho mục
đích nghiên cứu, được đảm bảo giữ bí mật tuyệt đối.
II/ Phần thông tin
1. Giới tính
A. Nam
B. Nữ
2. Độ tuổi
A. Dưới 30 tuổi
B. Từ 30 đến 40 tuổi
C. Từ 41 đến 50 tuổi
D. Trên 50 tuổi
3. Trình độ học vấn
A. Dưới THPT
B. Trung Cấp/Cao đẳng
C. Đại học
D. Sau Đại học
4. Thu nhập
A. Dưới 10 triệu đồng/tháng
B. Từ 10 đến 15 triệu đồng/tháng

47
47
C. Từ 15 đến 30 triệu đồng/tháng
D. Trên 30 triệu đồng/tháng
III/ Nội dung khảo sát
Dưới đây là những phát biểu liên quan đến mức độ đồng ý của anh/chị về các yếu tố
ảnh hưởng đến ý định mua thiết bị nhà thông minh trực tuyến, xin cho biết mức độ
hài lòng của anh/chị bằng cách đánh dấu X vào ô thích hợp. Trong đó:
1 – Rất không đồng ý
2 – Không đồng ý
3 – Bình thường
4 – Đồng ý
5 – Rất đồng ý
Lưu ý: Mỗi yếu tố chỉ chọn 1 mức độ
Biến Câu hỏi khảo sát 1 2 3 4 5
Ý định
mua thiết
bị nhà
thông
minh trực
tuyến
(Y)
Tôi sẽ mua thiết bị nhà thông
minh qua hình thức trực tuyến
khi có thế
Tôi sẽ mua thiết bị nhà thông
trong tương lai
Tôi dự định sẽ mua thiết bị nhà
thông minh qua hình thức trực
tuyến
Nhận thức
tính hữu ích
(PU)
Mua thiết bị nhà thông minh
qua hình thức trực tuyến giúp
cuộc sống của tôi thuận tiện
hơn
Mua thiết bị nhà thông minh
qua hình thức trực tuyến giúp
cuộc cuộc sống của tôi trở nên
dễ dàng hơn

48
48
Việc mua thiết bị nhà thông
làm tăng sự tiện lợi của tôi khi
mua hàng
Tôi thấy việc mua thiết bị nhà
thông minh qua hình thức trực
tuyến hữu ích trong cuộc sống
của tôi
Nhận thức
tính dễ sử
dụng (PE)
Học cách vận hành thiết bị nhà
thông minh dễ dàng đối với tôi
Tôi dễ dàng làm những gì tôi
muốn với thiết bị nhà thông
minh
Tôi thấy thiết bị nhà thông
minh dễ sử dụng
Tương tác với hệ thống nhà
thông minh không đòi hỏi
nhiều nỗ lực trí óc của tôi
Khả năng
tương thích
(CO)
Sử dụng thiết bị nhà thông
minh phù hợp với phong cách
sống của tôi
Tôi nghĩ rằng việc sử dụng
thiết bị nhà thông minh rất phù
hợp với phong cách sống của
tôi
Khả năng
thử nghiệm
(TRI)
Tôi đã có rất nhiều cơ hội để
thử các sản phẩm nhà thông
minh mua qua hình thức trực
tuyến
Tôi biết mình có thể đi đến đâu
để thử các công dụng khác

49
49
nhau của sản phẩm nhà thông
minh
Khả năng
quan sát
(VI)
Tôi dễ dàng quan sát những
người khác sử dụng các sản
phẩm nhà thông minh
Tôi đã có nhiều cơ hội để xem
người khác sử dụng các sản
phẩm nhà thông minh
Khả năng
thể hiện kết
quả (RD)
Tôi tin rằng tôi có thể thông
báo cho người khác về kết quả
của việc sử dụng thiết bị nhà
thông minh
Tôi sẽ gặp khó khăn trong việc
giải thích tại sao việc sử dụng
“thiết bị nhà thông minh có thể
có lợi hoặc có thể không có lợi
Nhận thức
rủi ro bảo
mật (PSR)
Tôi lo lắng khi mua thiết bị nhà
thông mình qua hình thức trực
tuyến vì người khác có thể truy
cập vào tài khoản của tôi
Tôi sẽ không cảm thấy hoàn
toàn an toàn khi cung cấp
thông tin về ngôi nhà của mình
qua internet
Tôi sẽ không cảm thấy yên tâm
khi điều hành ngôi nhà của
mình bằng chiếc điện thoại
thông minh của mình
Nhận thức
rủi ro hoạt
động (PPR)
Thiết bị nhà thông minh mua
qua hình thức trực tuyến có thể
hoạt động không tốt và gây ra

50
50
vấn đề với việc kiểm soát ngôi
nhà
Có khả năng xảy ra sự cố với
hiệu suất của thiết bị nhà thông
minh mua qua hình thức trực
tuyến hoặc nó sẽ không hoạt
động bình thưởng
Thiết nhà thông minh mua qua
hình thức trực tuyến có thể
hoạt động không tốt và xử lý
các yêu cầu không chính xác
Nhận thức
rủi ro về
thời gian
(PTR)
Việc sử dụng các thiết bị nhà
thông minh mua qua hình thức
trực tuyến sẽ khiến tôi mất đi
sự tiện lợi do mất nhiều thời
gian để sửa lỗi
Việc phải bỏ ra nhiều thời gian
để cân nhắc việc mua thiết bị
nhà thông minh qua hình thức
trực tuyến khiến điều đó trở
nên rủi ro
Có thể mất thời gian do phải
thiết lập và học cách sử dụng
thanh toán điện tử khiến nó trở
nên rủi ro

Khóa Luận Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng.docx

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Khóa Luận Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng.docx

Similar to Khóa Luận Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng.docx (20)

More from Viết Thuê Đề Tài Trọn Gói Zalo: 0973287149

More from Viết Thuê Đề Tài Trọn Gói Zalo: 0973287149 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Khóa Luận Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng.docx