ThS. Lê Quốc Hồng Thi
Trường Đại học Sài gòn
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết đánh giá tác động của nền tảng trực tuyến đối với quản lý điểm đến du lịch bền vững thông qua vai trò trung gian của thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu được thu thập từ 376 người tham gia. Kết quả cho thấy nền tảng trực tuyến có tác động tích cực đến thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý điểm đến du lịch bền vững. Nghiên cứu cũng khẳng định vai trò trung gian của thu thập và phân tích dữ liệu trong mối quan hệ giữa nền tảng trực tuyến và quản lý điểm đến bền vững.
Từ khóa: Nền tảng trực tuyến; quản lý điểm đến du lịch bền vững; thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch; Đông Nam Bộ.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh ngành Du lịch toàn cầu ngày càng phát triển, quản lý điểm đến du lịch bền vững trở thành một vấn đề quan trọng đối với các cơ quan quản lý, doanh nghiệp du lịch và cộng đồng địa phương. Du lịch bền vững không chỉ bảo đảm sự cân bằng giữa phát triển kinh tế, bảo vệ môi trường và lợi ích xã hội mà còn hướng đến việc tối ưu hóa trải nghiệm du khách trong dài hạn (UNWTO, 2007). Theo Gössling et al. (2015), để đạt được mục tiêu này, các điểm đến du lịch cần áp dụng các mô hình quản lý hiệu quả, trong đó việc tận dụng công nghệ số đóng vai trò then chốt. Cùng với sự phát triển của các nền tảng trực tuyến đã làm thay đổi cách thức quảng bá, vận hành và quản lý các điểm đến du lịch. Các nền tảng như hệ thống đặt phòng trực tuyến, mạng xã hội và ứng dụng du lịch không chỉ giúp kết nối du khách với điểm đến mà còn cung cấp dữ liệu quan trọng để cải thiện các chiến lược quản lý (Xiang và cộng sự, 2017).
Bài viết phân tích tác động của các nền tảng trực tuyến đến quản lý điểm đến du lịch bền vững với vai trò trung gian của thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch. Bằng cách làm rõ các mối quan hệ trên, nghiên cứu không chỉ cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của công nghệ số đối với quản lý du lịch bền vững mà còn đưa ra các đề xuất quản trị nhằm giúp cơ quan quản lý và doanh nghiệp du lịch tận dụng hiệu quả các nền tảng trực tuyến để phát triển du lịch bền vững trong bối cảnh chuyển đổi số ngày càng mạnh mẽ.
2. Cơ sở lý thuyết
a. Các khái niệm liên quan
Nền tảng trực tuyến: Van Dijck và cộng sự (2018) cho rằng, nền tảng trực tuyến có thể được hiểu là các cơ sở hạ tầng kỹ thuật số cho phép hai hoặc nhiều nhóm người dùng tương tác. Theo Constantinides và cộng sự (2018), các nền tảng này thường dựa trên kiến trúc mô-đun, cho phép tích hợp các dịch vụ và chức năng mới một cách dễ dàng. Theo Srnicek (2017), các nền tảng trực tuyến sử dụng dữ liệu như một nguồn tài nguyên chính để tạo ra lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng. Tuy nhiên, sự phát triển của các nền tảng trực tuyến cũng đặt ra nhiều thách thức về quản lý dữ liệu, quyền riêng tư và cạnh tranh. Kenney và Zysman (2016) nhấn mạnh việc kiểm soát và quản lý các nền tảng này đòi hỏi sự cân nhắc cẩn thận giữa việc thúc đẩy đổi mới và bảo vệ lợi ích của người dùng.
Thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch: là quá trình thu thập, xử lý và diễn giải thông tin liên quan đến hành vi, sở thích và trải nghiệm của du khách. Theo Nguyễn Thị Thu Hà và Nguyễn Văn Mạnh (2023), việc phân tích dữ liệu từ các chia sẻ trải nghiệm của khách hàng giúp hiểu rõ hơn về trạng thái cảm xúc và tâm lý của họ sau khi sử dụng dịch vụ khách sạn tại Việt Nam. Bằng cách hiểu rõ hơn về trải nghiệm và mong muốn của khách hàng, các doanh nghiệp du lịch có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Quản lý điểm đến du lịch bền vững: theo Tổ chức Du lịch thế giới (UNWTO, 2007), quản lý điểm đến đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa nhiều yếu tố tạo nên một điểm đến du lịch, với cách tiếp cận chiến lược giúp tối ưu hóa sự liên kết giữa các bên liên quan. Gössling et al. (2015) nhấn mạnh vai trò của quản lý điểm đến bền vững trong việc bảo vệ tài nguyên thiên nhiên, đặc biệt là nguồn nước, từ đó xây dựng các chiến lược du lịch dài hạn. Bramwell và Lane (2011) cho rằng, để đạt được tính bền vững, cần có sự hợp tác giữa chính quyền, doanh nghiệp và cộng đồng địa phương nhằm phát triển du lịch theo hướng mang lại lợi ích kinh tế lâu dài. Đồng thời, Mowforth và Munt (2015) chỉ ra thách thức lớn của quản lý điểm đến bền vững không chỉ là bảo vệ môi trường mà còn là kiểm soát việc khai thác tài nguyên thiên nhiên một cách hợp lý, trong đó đặc biệt cần sự tham gia của cộng đồng địa phương. Quản lý điểm đến du lịch bền vững không chỉ tập trung vào việc kiểm soát hoạt động du lịch mà còn đòi hỏi sự phối hợp giữa các yếu tố môi trường, kinh tế và xã hội.
b. Giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên các giả thuyết và lý thuyết liên quan, tác giả đặt ra giả thuyết nghiên cứu:
H1: NTTT tác động tích cực tới Thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch.
H2: NTTT tác động tích cực tới Quản lý điểm đến du lịch bền vững.
H3: Thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch tác động tích cực tới Quản lý điểm đến du lịch bền vững.
H4: Thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch đóng vai trò trung gian giữa Nền tảng trực tuyến và Quản lý điểm đến du lịch bền vững.
c. Mô hình nghiên cứu
Trong bài viết, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu được trình bày theo Hình 1 dưới đây:
3. Kết quả nghiên cứu
Để kiểm tra các mối quan hệ giả thuyết, nghiên cứu này sử dụng dữ liệu định lượng thu thập được từ các doanh nghiệp du lịch, các nhà cung cấp dịch vụ, như: nhà hàng, khách sạn, công ty xe buýt, đại lý vé máy bay, khách du lịch, cơ quan quản lý nhà nước chịu trách nhiệm về du lịch, các chuyên gia, nhà nghiên cứu về phát triển du lịch bền vững tại vùng Đông Nam Bộ. Cuộc khảo sát được thực hiện từ tháng 11/2024 – 12/2024 bằng cách sử dụng bảng câu hỏi có cấu trúc. Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được sử dụng để thu thập dữ liệu. Các tác giả đã phát ra 400 phiếu câu hỏi, trong đó nhận được 376 câu trả lời là hợp lệ và có thể sử dụng được để phân tích. Nghiên cứu tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức, bao gồm cả việc có được sự đồng ý của những người tham gia và bảo đảm tính bảo mật và ẩn danh của dữ liệu được thu thập.
a. Kiểm tra sai lệch phương sai phương pháp chung (CMB)
Tác giả tiến hành kiểm tra các giá trị hệ số lạm phát phương sai (VIF) theo khuyến nghị của Kock (2015). Các giá trị VIF được báo cáo cho các cấu trúc dao động từ 1 đến 1.045 (Bảng 1), thấp hơn nhiều so với giới hạn được đề xuất là 5, xác nhận sự vắng mặt của CMB.
Bảng 1. Giá trị Inner VIF
| NTTT | QLBV | TTPT | |
| NTTT | 1.051 | 1.000 | |
| QLBV | |||
| TTPT | 1.051 |
b. Đo lường độ tin cậy
Mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLSSEM) được sử dụng để phân tích dữ liệu. Các giá trị tải nhân tố (Bảng 2) đã được kiểm tra để đánh giá độ tin cậy hội tụ. Tất cả các giá trị tải nhân tố đều vượt ngưỡng khuyến nghị là 0,7 (Hair và cộng sự, 2019). Ngoài ra, các giá trị Cronbach Alpha đều cao hơn ngưỡng tối thiểu là 0,7 và thấp hơn 0,95 (Hair và cộng sự, 2019), điều này xác nhận độ tin cậy nhất quán nội bộ của các cấu trúc (Bảng 3). Những kết quả này chỉ ra mô hình thể hiện độ tin cậy cao và có thể được áp dụng cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 2. Hệ số tải nhân tố
| Yếu tố | Viết tắt | Factor loading | VIF |
| Nền tảng trực tuyến – NTTT | NTTT1 | 0.720 | 1.874 |
| NTTT2 | 0.710 | 1.694 | |
| NTTT3 | 0.803 | 2.439 | |
| NTTT4 | 0.797 | 3.413 | |
| NTTT5 | 0.800 | 1.589 | |
| Thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch – TTPT | TTPT1 | 0.750 | 1.747 |
| TTPT2 | 0.733 | 1.649 | |
| TTPT3 | 0.813 | 1.797 | |
| TTPT4 | 0.753 | 1.629 | |
| Quản lý điểm đến du lịch bền vững – QLBV | QLBV1 | 0.774 | 2.198 |
| QLBV2 | 0.809 | 2.471 | |
| QLBV3 | 0.790 | 1.769 | |
| QLBV4 | 0.719 | 1.448 | |
| QLBV5 | 0.726 | 1.596 |
Giá trị độ tin cậy tổng hợp đã được xác định vượt qua ngưỡng khuyến nghị là 0,7 (Hair và cộng sự, 2019). Hơn nữa, giá trị phương sai trung bình được giải thích (AVE) cũng vượt ngưỡng 0,5 (Hair và cộng sự, 2019). Tiêu chí của Fornell và Larcker (1981) được áp dụng để xác lập giá trị phân biệt (Bảng 3). Bên cạnh đó, nhà nghiên cứu đã thực hiện phân tích heterotrait-monotrait (HTMT) nhằm xác định giá trị phân biệt.
Bảng 3. Độ tin cậy và độ giá trị
| CA | CR | AVE | NTTT | QLBV | TTPT | |
| NTTT | 0.828 | 0.877 | 0.589 | 0.768 | ||
| QLBV | 0.822 | 0.822 | 0.585 | 0.346 | 0.765 | |
| TTPT | 0.761 | 0.765 | 0.582 | 0.220 | 0.681 | 0.763 |
| Ghi Chú: CA = Cronbach’s alpha; CR = Composite reliability; AVE = Average variance extracted | ||||||
c. Kiểm định giả thuyết
Bảng 4. Kết quả kiểm định giả thuyết
| Hypothesis | Relationship | Original Sample (O) | Standard deviation(STDEV) | t-value | p-Value | Supported |
| H1 | NTTT → QLBV | 0.206 | 0.036 | 5.732 | 0.000 | Yes |
| H2 | NTTT → TTPT | 0.220 | 0.053 | 4.147 | 0.000 | Yes |
| H3 | TTPT → QLBV | 0.636 | 0.041 | 15.402 | 0.000 | Yes |
| H4 | NTTT → TTPT→ QLBV | 0.140 | 0.032 | 4.307 | 0.000 | Yes |
Dựa trên kết quả kiểm định giả thuyết trong Bảng 4, nghiên cứu đã xác nhận mối quan hệ giữa các yếu tố trong mô hình. Cụ thể, nền tảng trực tuyến (NTTT) có tác động tích cực đến quản lý điểm đến du lịch bền vững (QLBV) với hệ số tác động là 0.206, mức ý nghĩa p-value = 0.000, cho thấy mối quan hệ này là có ý nghĩa thống kê. Đồng thời, nền tảng trực tuyến cũng có ảnh hưởng đáng kể đến thu thập và phân tích dữ liệu khách (TTPT) với hệ số 0.220 (p-value = 0.000), khẳng định vai trò của nền tảng này trong việc hỗ trợ quản lý phát triển du lịch bền vững thông qua dữ liệu.
Ngoài ra, việc thu thập và phân tích dữ liệu khách có ảnh hưởng mạnh mẽ đến quản lý điểm đến với hệ số tác động cao nhất là 0.636 (p-value = 0.000). Điều này cho thấy, dữ liệu thu thập được từ các nền tảng trực tuyến có thể hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra chiến lược bền vững hiệu quả hơn. Hơn nữa, thu thập và phân tích dữ liệu khách đóng vai trò trung gian giữa nền tảng trực tuyến và quản lý điểm đến du lịch, với hệ số tác động trung gian là 0.140 (p-value = 0.000), chứng minh việc sử dụng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển hóa tác động của nền tảng trực tuyến thành các chính sách quản lý bền vững.
Nhìn chung, các kết quả nghiên cứu đều ủng hộ các giả thuyết đề xuất và cho thấy nền tảng trực tuyến không chỉ trực tiếp ảnh hưởng đến quản lý điểm đến mà còn thông qua vai trò trung gian của thu thập và phân tích dữ liệu du khách.
4. Kết luận và đề xuất
Nghiên cứu đã khẳng vai trò quan trọng của nền tảng trực tuyến (Online Platforms) trong quản lý điểm đến du lịch bền vững thông qua cơ chế thu thập và phân tích dữ liệu khách. Kết quả của nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước đây, đồng thời chỉ ra một số điểm mới quan trọng, như: làm rõ vai trò trung gian của việc thu thập và phân tích dữ liệu du khách trong phát triển du lịch bền vững.Dữ liệu không chỉ giúp hiểu rõ hơn về hành vi du khách mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển hóa tác động của nền tảng trực tuyến thành các chiến lược quản lý bền vững; cung cấp một cái nhìn chi tiết về cách thức các doanh nghiệp và cơ quan quản lý phát triển du lịch bền vững tại vùngĐông Nam Bộ của Việt Nam, trong đó có việc tận dụng nền tảng trực tuyến và dữ liệu khách.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm tối ưu hóa lợi ích của nền tảng trực tuyến để phát triển du lịch bền vững, đồng thời đưa ra các chiến lược phù hợp nhằm tăng cường hiệu quả quản lý điểm đến trong bối cảnh số hóa và hội nhập toàn cầu:
Một là, tăng cường ứng dụng nền tảng trực tuyến trong quản lý điểm đến. Các cơ quan quản lý điểm đến cần đầu tư mạnh mẽ vào việc số hóa các dịch vụ và thông tin về phát triển du lịch bền vững thông qua nền tảng trực tuyến, như: website, ứng dụng di động và hệ thống đặt phòng trực tuyến. Xây dựng các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa tiếp cận và sử dụng các nền tảng trực tuyến nhằm gia tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường để phát triển du lịch bền vững.
Hai là, đẩy mạnh thu thập và phân tích dữ liệu khách du lịch để hỗ trợ quản lý điểm đến. Cần tăngcường đầu tư vào công nghệ phân tích dữ liệu lớn (Big Data) để thu thập thông tin về hành vi, sở thích, thời gian lưu trú và chi tiêu của du khách từ các nền tảng trực tuyến. Song song, sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) để phân tích dữ liệu nhằm dự báo xu hướng phát triển du lịch bền vững, từ đó, đưa ra các chiến lược phát triển điểm đến phù hợp với nhu cầu thực tế. Việc kết hợp dữ liệu từ nền tảng trực tuyến với các nguồn dữ liệu truyền giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính.
Ba là, nâng cao vai trò của nền tảng trực tuyến trong việc thúc đẩy du lịch bền vững. Cần phát triển các cơ chế khuyến khích du khách tham gia vào các hoạt động bảo vệ môi trường, chẳng hạn, như:cung cấp ưu đãi cho du khách khi họ sử dụng dịch vụ du lịch bền vững xanh hoặc để lại đánh giá tích cực về các địa điểm bền vững trên nền tảng trực tuyến. Cơ quan quản lý điểm đến có thể hợp tác với các nền tảng trực tuyến (Booking.com, Agoda, Airbnb) để tích hợp các tiêu chí bền vững vào hệ thống xếp hạng khách sạn và dịch vụ, giúp du khách dễ dàng đưa ra lựa chọn và gia tăng trách nhiệm trong phát triển du lịch bền vững.
Bốn là, tăng cường sự tham gia của cộng đồng địa phương trong quản lý điểm đến. Nghiên cứu phát triển các diễn đàn trực tuyến hoặc nền tảng phản hồi để cộng đồng địa phương có thể đóng góp ý kiến về các chính sách phát triển du lịch bền vững. Chính quyền địa phương cần có chính sách hỗ trợ và đào tạo cộng đồng trong việc sử dụng các nền tảng trực tuyến để quảng bá sản phẩm du lịch bền vững của họ, từ đó tạo thêm thu nhập và nâng cao vai trò của cộng đồng trong quản lý phát triển du lịch bền vững. Triển khai các chương trình đào tạo, hội thảo về ứng dụng công nghệ số trong phát triển du lịch bền vững để nâng cao nhận thức và kỹ năng của người dân địa phương.
Năm là, đề xuất chính sách hỗ trợ quản lý điểm đến thông qua nền tảng trực tuyến, trong đó,khuyến khích đầu tư vào công nghệ số trong phát triển du lịch bền vững, đặc biệt là hỗ trợ tài chính cho doanh nghiệp ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn và nền tảng trực tuyến. Xây dựng các chính sách bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư của du khách trên các nền tảng trực tuyến để bảo đảm sự minh bạch và tin cậy khi sử dụng dữ liệu trong quản lý điểm đến. Chính quyền địa phương có thể hợp tác với các công ty công nghệ và nền tảng trực tuyến để phát triển các ứng dụng du lịch thông minh, giúp du khách tiếp cận thông tin dễ dàng hơn và nâng cao trải nghiệm du lịch.
Tài liệu tham khảo:
1. Bramwell, B., & Lane, B. (2011). Collaborative tourism planning: A multilevel approach. Journal of Sustainable Tourism, 19(4), 1-17. https://doi.org/10.1080/09669582.2011.569204
2. Buhalis, D. (2003). eTourism: Information technology for strategic tourism management. Pearson Education.
3. Estevao, J., Carneiro, M. J., & Teixeira, L. (2020). Destination management systems’ adoption and management model: proposal of a framework. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 30(2), 89-110.
4. Gössling, S., Scott, D., & Hall, C. M. (2015). Tourism and water: Interactions, impacts and challenges. Channel View Publications.
5. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
6. Hall, C. M. (2008). Tourism planning: Policies, processes, and relationships. Pearson Education.
7. Hsu, A. Y. C., King, B., Wang, D., & Buhalis, D. (2016). In-destination tour products and the disrupted tourism industry: Progress and prospects. Information Technology & Tourism, 16, 413-433.
8. Li, Y., & Wang, X. (2019). The role of big data in sustainable tourism management: A case study of China. Journal of Sustainable Tourism, 27(3), 391-405.
9. Mowforth, M., & Munt, I. (2015). Tourism and sustainability: Development, globalisation and new tourism in the Third World. Routledge.
10. Nguyễn, T. T. H., & Nguyễn, V. M. (2023). Phân tích tác động của dữ liệu du lịch đến quản lý điểm đến tại Việt Nam. Tạp chí Du lịch Việt Nam, 9(3), 125-140.
11. Ordóñez-Martínez, D., Seguí-Pons, J. M., & Ruiz-Pérez, M. (2023). Conceptual framework and prospective analysis of EU tourism data spaces. Sustainability, 16(1), 371.
12. Scheyvens, R. (2002). Tourism for development: Empowering communities. Pearson Education.
13. Sigala, M. (2018). Market formation in the sharing economy: Findings and implications from the sub-economies of Airbnb. Journal of Business Research, 88, 357-369. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.03.035
14. Singgalen, Y. A. (2024). Implementing Rapid Application Development (RAD) for Statistical Analysis of Tourism and Travel Vlog Content. Journal of Information System Research (JOSH), 5(2), 562-572.
15. Spyriadis, T. (2014). Performance evaluation framework for destination management organisations: Managers’ perspectives (Doctoral dissertation, Bournemouth University).
16. Srnicek, N. (2017). Platform capitalism. Polity Press.
17. Thanh, L. L. (2024). Tăng cường ứng dụng công nghệ số để phát triển du lịch bền vững ở Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, 15(5), 78-92.
18. United Nations World Tourism Organization (UNWTO). (2007). A practical guide to tourism destination management. World Tourism Organization.
19. Valeri, M., & Baggio, R. (2021). Social network analysis: Organizational implications in tourism management. International Journal of Organizational Analysis, 29(2), 342-353.
20. Van Dijck, J., Poell, T., & de Waal, M. (2018). The platform society: Public values in a connective world. Oxford University Press.
21. Vũ, T. H. (2020). Nâng cao vai trò của cộng đồng địa phương trong quản lý điểm đến du lịch bền vững tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học Xã hội và Nhân văn, 10(4), 101-115.
22. Xiang, Z., Magnini, V. P., & Fesenmaier, D. R. (2017). Information technology and consumer behavior in travel and tourism: Insights from travel planning using the internet. Journal of Retailing and Consumer Services, 33, 244-256. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2016.06.011
23. Xu, J., Shi, P. H., & Chen, X. (2024). Exploring digital innovation in smart tourism destinations: Insights from 31 premier tourist cities in digital China. Tourism Review.
