ThS. Nguyễn Thị Trà Linh
Trường Đại học Thăng Long
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích, xác định mức độ ảnh hưởng của KOL (Key Opinion Leader) đến sự quan tâm, tương tác và quyết định mua hàng trực tuyến của sinh viên. Qua đó, đưa ra các yếu tố từ KOL thu hút và ảnh hưởng đến hành vi mua sắm của giới trẻ từ 18 –20 tuổi tại các trường đại học ở Việt Nam. Dựa trên tổng quan nghiên cứu, nhóm tác giả thiết kế bảng hỏi và khảo sát trực tuyến, thu thập 284 phản hồi hợp lệ được mã hóa và nhập liệu; áp dụng chọn mẫu ngẫu nhiên, sử dụng các phương pháp phân tích như kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá, kiểm định tương quan và PLS-SEM, với hỗ trợ từ phần mềm ADANCO. Kết quả cho thấy có 3 nhân tố, đó là: (1) Đặc điểm cá nhân KOL; (2) Nội dung trải nghiệm và (3) Tương tác với KOL ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng. Theo đó, đề xuất một số vấn đề được kỳ vọng sẽ hữu ích cho các doanh nghiệp thương mại điện tử để có những chiến lược hợp tác với KOL phù hợp trong tương lai.
Từ khóa: KOL; hành vi mua hàng; thương mại điện tử; sinh viên; niềm tin.
1. Đặt vấn đề
KOL (Key Opinion Leader) hay còn gọi là người có ảnh hưởng, là những cá nhân có khả năng ảnh hưởng đến ý kiến và hành vi của cộng đồng thông qua mạng xã hội. Trong bối cảnh thương mại điện tử, KOL đóng vai trò quan trọng trong việc giới thiệu sản phẩm, chia sẻ trải nghiệm và thúc đẩy quyết định mua hàng. Với sự phát triển của các nền tảng như TikTok, Facebook và Instagram, KOL không chỉ cung cấp nội dung hấp dẫn mà còn tạo dựng niềm tin, giúp người tiêu dùng trẻ dễ dàng tiếp cận và mua sắm trực tuyến. Đặc biệt, trong ngành hàng tiêu dùng, KOL giúp các thương hiệu kết nối trực tiếp với đối tượng sinh viên, nhóm có hành vi mua sắm linh hoạt và dễ bị ảnh hưởng bởi nội dung kỹ thuật số.
Nhiều nghiên cứu đã phân tích tác động của KOL đến hành vi tiêu dùng thông qua các mô hình lý thuyết như SOR (Stimulus – Organism – Response), giá trị cảm nhận (perceived value) và niềm tin cảm nhận (perceived trust). Gong Xiao (2019) và Wei Hua (2021)1 khẳng định đặc điểm cá nhân của KOL, bao gồm tính chuyên môn và sự hấp dẫn, có ảnh hưởng đáng kể đến niềm tin và hành vi mua hàng. Tuy nhiên, các nghiên cứu này chưa xem xét đầy đủ vai trò trung gian của niềm tin trong bối cảnh thương mại điện tử. Zhang Baosheng et al. (2021)2 tập trung vào vai trò của nội dung từ KOL trong lĩnh vực thời trang, nhưng chưa đề cập cụ thể đến ngành hàng tiêu dùng, vốn chịu ảnh hưởng mạnh từ yếu tố cảm xúc và tương tác. Tương tự, Chen Mi (2020)3 làm rõ tác động của tương tác KOL đến ý định mua sắm, nhưng không phân tích sự khác biệt giữa các nhóm tuổi trẻ cũng như hành vi mua hàng sau khi tiếp xúc nội dung. Nhìn chung, các nghiên cứu trước đây đã xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc, nhưng vẫn thiếu tính tổng hợp và chưa hoàn toàn phù hợp với bối cảnh KOL trong thương mại điện tử tại các nước đang phát triển như Việt Nam.
2. Thực trạng tại Việt Nam
KOL đang trở thành một xu hướng tiêu dùng nổi bật trong thương mại điện tử. Các phiên giới thiệu sản phẩm qua KOL trên TikTok, Facebook và Shopee thu hút hàng triệu lượt xem mỗi ngày. Theo An Ninh Thủ Đô (2024)4, năm 2021, Việt Nam ghi nhận khoảng 70.000 – 80.000 phiên nội dung từ KOL bán hàng mỗi ngày, chủ yếu trên các nền tảng mạng xã hội. Báo cáo của Metric (2024)5 cho biết doanh số ngành hàng tiêu dùng trên các sàn thương mại điện tử lớn, như: Shopee, Lazada và TikTok Shop đạt 26.000 tỷ đồng trong 6 tháng đầu năm 2024, phản ánh sức mua đáng kể của người tiêu dùng trẻ. Song song với sự phát triển của công nghệ, ngành thương mại điện tử Việt Nam cũng ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ. Theo Kirin Capital6, quy mô thị trường thương mại điện tử Việt Nam ước tính đạt 2,4 tỷ USD vào năm 2024 và dự báo sẽ tăng lên 2,7 tỷ USD vào năm 2027, với tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) khoảng 3,3%. Các KOL nội địa ngày càng được giới trẻ ưa chuộng nhờ khả năng kết nối văn hóa, cá nhân hóa nội dung và tận dụng tốt các nền tảng như TikTok Shop. Tuy nhiên, để KOL trở thành một chiến lược kinh doanh dài hạn thay vì chỉ mang lại hiệu ứng ngắn hạn, cần có nghiên cứu chuyên sâu về cách hình thức này ảnh hưởng đến hành vi mua hàng sau tiếp xúc, đặc biệt là đối với nhóm sinh viên từ 18 – 20 tuổi, đối tượng chính của thương mại điện tử.
Mặc dù KOL phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam, các nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào hiệu quả ngắn hạn, như tỷ lệ chuyển đổi trong nội dung KOL mà chưa đánh giá tác động dài hạn đến hành vi mua hàng sau tiếp xúc, đặc biệt là với nhóm tiêu dùng sinh viên trong thương mại điện tử. Đồng thời, vẫn chưa có nghiên cứu toàn diện nào phân tích cách KOL ảnh hưởng đến niềm tin và hành vi mua hàng của sinh viên, mặc dù đây là nhóm đối tượng dễ bị ảnh hưởng bởi mạng xã hội. Từ khoảng trống này nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của KOL đến sự quan tâm, tương tác và quyết định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại Việt Nam.
Nghiên cứu thiết kế bảng hỏi và tiến hành khảo sát trực tuyến, thu thập 284 phản hồi hợp lệ từ tháng 01/2025 – 8/2025. Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên được áp dụng, kết hợp với các phương pháp phân tích như kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, kiểm định tương quan và phân tích PLS-SEM, với sự hỗ trợ của phần mềm ADANCO.
2.1. Mô hình và giả thuyết
Dựa trên lý thuyết Ảnh hưởng xã hội (Social Influence Theory), Lý thuyết niềm tin cảm nhận (Perceived Trust Theory) và Lý thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior), cùng với việc lược khảo các tài liệu liên quan, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm ba biến độc lập: Đặc điểm cá nhân của KOL (A), Nội dung và trải nghiệm do KOL chia sẻ (B), Tương tác và mối quan hệ với KOL (C). Các biến này ảnh hưởng đến biến trung gian Niềm tin vào sản phẩm được KOL giới thiệu (D), từ đó dẫn đến Hành vi mua hàng từ gợi ý của KOL (E) và biến phụ thuộc cuối cùng là việc đã từng mua sản phẩm từ KOL (BuyFromKOL). Mô hình không bao gồm Yếu tố ảnh hưởng từ sàn TMDT (F) trong phần cấu trúc do tập trung vào vai trò của KOL.
Hình 1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Từ mô hình trên, các giả thuyết được đề xuất:
H1: Đặc điểm cá nhân của KOL (A) ảnh hưởng tích cực đến Niềm tin vào sản phẩm được KOL giới thiệu (D).
H2: Nội dung và trải nghiệm do KOL chia sẻ (B) ảnh hưởng tích cực đến Niềm tin vào sản phẩm được KOL giới thiệu (D).
H3: Tương tác và mối quan hệ với KOL (C) ảnh hưởng tích cực đến Niềm tin vào sản phẩm được KOL giới thiệu (D).
H4: Niềm tin vào sản phẩm được KOL giới thiệu (D) ảnh hưởng tích cực đến Hành vi mua hàng từ gợi ý của KOL (E).
H5: Hành vi mua hàng từ gợi ý của KOL (E) ảnh hưởng tích cực đến việc đã từng mua sản phẩm từ KOL (BuyFromKOL).
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, thu thập dữ liệu qua bảng khảo sát trực tuyến được thiết kế dựa trên thang đo Likert 5 mức độ (từ 1 – 5). Bảng hỏi bao gồm các phần: thông tin nhân khẩu học, hành vi sử dụng mạng xã hội, mua sắm trực tuyến và các thang đo cho các biến A, B, C, D, E. Mẫu khảo sát được chọn ngẫu nhiên từ sinh viên các trường đại học tại Việt Nam, thu thập 284 mẫu hợp lệ qua Google Forms.
Dữ liệu được mã hóa và xử lý bằng phần mềm ADANCO, sử dụng phương pháp PLS-SEM (Partial Least Squares – Structural Equation Modeling) để kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha, ρA, ρc), tính hội tụ (loadings > 0.5), và các hiệu ứng trực tiếp/gián tiếp qua bootstrap (5000 mẫu). Phương pháp này phù hợp với mẫu nhỏ và dữ liệu không phân phối chuẩn. Độ khớp mô hình được đánh giá qua SRMR, dULS, và dG. VIF được kiểm tra để tránh đa cộng tuyến.
3. Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu thu thập dữ liệu qua khảo sát trực tuyến, với tổng số 284 phản hồi hợp lệ từ sinh viên tại các trường đại học ở Việt Nam, chủ yếu tập trung vào nhóm tuổi 18 – 20 (chiếm 95,4% mẫu), nữ giới chiếm ưu thế (70,1%). Về năm học, đa số là năm nhất (93,1%), chuyên ngành Quản trị kinh doanh (62,1%) và Thương mại điện tử (18,4%). Tần suất mua sắm trực tuyến thường xuyên hoặc rất thường xuyên chiếm 62,1%, trong khi tần suất theo dõi KOL trên mạng xã hội cũng ở mức thường xuyên (55,2%). Khoảng 60,9% người tham gia đã từng mua sản phẩm sau khi xem KOL giới thiệu, chủ yếu thỉnh thoảng hoặc thường xuyên. Nền tảng xem KOL phổ biến nhất là TikTok (89,7%), Facebook (50,6%), và Instagram (24,1%). Sàn thương mại điện tử thường dùng là Shopee (100%), TikTok Shop (75,9%), và Lazada (10,3%). Mẫu khảo sát phản ánh hành vi tiêu dùng trực tuyến của sinh viên, với sự quan tâm cao đến nội dung từ KOL và các nền tảng thương mại điện tử.
Phân tích độ tin cậy thang đo và mô hình đo lường cho thấy: độ tin cậy của các thang đo được đánh giá qua Cronbach’s Alpha (α), Dijkstra-Henseler’s rho (ρA), và Jöreskog’s rho (ρc). Kết quả cho thấy hầu hết các thang đo đều đạt mức tốt (trên 0.7), ngoại trừ thang đo Tương tác và quan hệ với KOL (C) ở mức biên (ρA = 0.7070, ρc = 0.7017, α = 0.7036), có thể chấp nhận trong nghiên cứu khám phá. Cụ thể:
(1) Đặc điểm cá nhân KOL (A): ρA = 0.8434, ρc = 0.8387, α = 0.8419.
(2) Nội dung trải nghiệm KOL chia sẻ (B): ρA = 0.8427, ρc = 0.8364, α = 0.8387.
(3) Tương tác và quan hệ với KOL (C): ρA = 0.7070, ρc = 0.7017, α = 0.7036.
(4) Niềm tin vào sản phẩm KOL giới thiệu (D): ρA = 0.7621, ρc = 0.7614, α = 0.7616.
(5) Hành vi mua hàng từ gợi ý KOL (E): ρA = 0.8295, ρc = 0.8209, α = 0.8195.
(6) BuyFromKOL: ρA = 1.0000, ρc = 1.0000 (thang đo đơn lẻ).
Hệ số tải nhân tố (loadings) của các chỉ số đều trên 0.5, cho thấy tính hội tụ tốt, ví dụ: A1 = 0.5730, B2 = 0.7944, C1 = 0.6875, D4 = 0.6882, E1 = 0.7548, BuyFromKOL = 1.0000. Hệ số VIF (Variance Inflation Factors) đều dưới 5 (ví dụ A3 = 1.3183, B3 = 1.8682, E6 = 1.8875), chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Độ khớp mô hình tổng thể được đánh giá qua SRMR = 0.8602 (HI95 = 0.0552, HI99 = 0.0593), dULS = 1.0100 (HI95 = 1.0701, HI99 = 1.2361) và dG = 0.3973 (HI95 = 0.3631, HI99 = 0.4041). Các chỉ số này cho thấy mô hình có độ khớp trung bình, có thể cần cải thiện trong các nghiên cứu sau.
Phân tích mô hình cấu trúc: hệ số xác định (R²) cho thấy mô hình giải thích tốt biến Niềm tin vào sản phẩm KOL giới thiệu (D) với R² = 0.6948 (Adjusted R² = 0.6916), trung bình với Hành vi mua hàng từ gợi ý KOL (E) với R² = 0.4477 (Adjusted R² = 0.4458), và thấp với BuyFromKOL với R² = 0.235 (Adjusted R² = 0.278). Điều này cho thấy mô hình mạnh ở việc giải thích niềm tin và hành vi mua hàng nhưng cần bổ sung yếu tố để giải thích tốt hơn việc đã từng mua sản phẩm từ KOL.
Hiệu ứng trực tiếp: kết quả kiểm định hiệu ứng trực tiếp (direct effects) sử dụng bootstrap với percentile quantiles cho thấy tất cả các đường dẫn đều có ý nghĩa thống kê ở mức p < 0.05:
(1) Đặc điểm cá nhân KOL (A) → Niềm tin (D): β = 0.6621, t = 4.1527, p = 0.0488 (95% CI: 0.1722 – 2.0213, không chứa 0).
(2) Nội dung trải nghiệm KOL chia sẻ (B) → Niềm tin (D): β = 0.0072, t = 2.0032, p = 0.0400 (95% CI: 0.666 – 0.3399, chứa 0 nhưng p significant).
(3) Tương tác và quan hệ với KOL (C) → Niềm tin (D): β = 0.2004, t = 6.0757, p = 0.0294 (95% CI: 0.648 – 0.5679, chứa 0 nhưng p significant).
(4) Niềm tin (D) → Hành vi mua hàng (E): β = 0.6691, t = 11.6805, p = 0.0000 (95% CI: 0.5579 – 0.7822, không chứa 0).
(5) Hành vi mua hàng (E) → BuyFromKOL: β = 0.0736, t = 3.0540, p = 0.0296 (95% CI: 0.129 – 0.1308, chứa 0 nhưng p significant).
Kết quả cho thấy, Đặc điểm cá nhân KOL (A) và Niềm tin (D) là các yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất, trong khi Nội dung trải nghiệm (B) có tác động yếu.
Hiệu ứng gián tiếp: được kiểm định qua bootstrap, với tất cả các đường dẫn có ý nghĩa ở mức p < 0.05:
A → BuyFromKOL: β = 0.0016, t = 6.0076, p = 0.0299 (95% CI: 0.0812 – 0.0909).
A → E: β = 0.4430, t = 2.1495, p = 0.0188 (95% CI: 0.1128 – 1.3534).
B → BuyFromKOL: β = 0.2785, t = 5.0001, p = 0.0199 (95% CI: 0.0268 – 0.0218).
B → E: β = 0.0048, t = 3.0031, p = 0.0200 (95% CI: 0.4583 – 0.2244).
C → BuyFromKOL: β = 0.05, t = 1.0039, p = 0.01997 (95% CI: 0.0291 – 0.0324).
C → E: β = 0.1341, t = 7.0741, p = 0.0194 (95% CI: 0.4379 – 0.4103).D → BuyFromKOL: β = 0.24654, t = 7.0535, p = 0.0196 (95% CI: 0.0832 – 0.0924).
Kết quả cho thấy, Niềm tin (D) đóng vai trò trung gian quan trọng trong mô hình, làm cầu nối giữa các yếu tố đầu vào (A, B, C) và các yếu tố hành vi đầu ra (E và BuyFromKOL). Cụ thể, hiệu ứng gián tiếp từ A, B và C đến E đều tích cực và có ý nghĩa thống kê, với hệ số β lần lượt là 0.4430 (t = 2.1495, p = 0.0188), 0.0048 (t = 3.0031, p = 0.0200), và 0.1341 (t = 7.0741, p = 0.0194), cho thấy niềm tin giúp chuyển hóa các đặc điểm của KOL thành hành vi mua hàng thực tế. Tương tự, hiệu ứng gián tiếp đến BuyFromKOL cũng tích cực, với hệ số β từ A (0.0016, t = 6.0076, p = 0.0299), B (0.2785, t = 5.0001, p = 0.0199), C (0.05, t = 1.0039, p = 0.01997), và D (0.24654, t = 7.0535, p = 0.0196). Trong đó, hiệu ứng từ B đến BuyFromKOL là mạnh nhất trong các đường dẫn gián tiếp đến biến phụ thuộc cuối cùng, nhấn mạnh vai trò của nội dung trải nghiệm trong việc thúc đẩy hành vi mua hàng lâu dài thông qua niềm tin và hành vi trung gian.
Từ kết quả phân tích trên, có thể kết luận:
(1) Đặc điểm cá nhân KOL (A) ảnh hưởng tích cực mạnh nhất đến Niềm tin (D), với hệ số β = 0.6621 và khoảng tin cậy 95% CI không chứa 0, cho thấy các đặc điểm như độ tin cậy, chuyên môn và sự hấp dẫn của KOL là yếu tố cốt lõi xây dựng niềm tin ở sinh viên.
(2) Niềm tin (D) ảnh hưởng tích cực mạnh nhất đến Hành vi mua hàng (E), với hệ số β = 0.6691 và t-value cao nhất (11.6805), phản ánh rằng niềm tin vào sản phẩm từ KOL thúc đẩy mạnh mẽ hành vi như tìm hiểu thêm, chia sẻ và mua hàng trực tuyến.
(3) Hành vi mua hàng (E) ảnh hưởng tích cực đến BuyFromKOL, dù yếu (β = 0.0736, t = 3.0540), cho thấy hành vi có thể dẫn đến việc mua thực tế nhưng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác như giá cả hoặc trải nghiệm sàn thương mại điện tử.
(4) Thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc cuối cùng (BuyFromKOL) qua các hiệu ứng trực tiếp và gián tiếp là: B (0.2785) > D (0.24654) > C (0.05) > A (0.0016), nhấn mạnh nội dung trải nghiệm (B) có tác động gián tiếp lớn nhất thông qua niềm tin và hành vi, phù hợp với lý thuyết ảnh hưởng xã hội trong tiếp thị kỹ thuật số.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
BuyFromKOL = 0.0736E + 0.24654D
Với E = 0.6691D, và D = 0.6621A + 0.0072B + 0.2004C
4. Kết luận
Dựa trên phương pháp PLS-SEM, nghiên cứu đã xác định rõ mối quan hệ giữa các đặc điểm của KOL và hành vi mua hàng của sinh viên trên sàn thương mại điện tử. Kết quả cho thấy Đặc điểm cá nhân KOL (A) và Tương tác, quan hệ với KOL (C) là các yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến Niềm tin vào sản phẩm (D), giúp thúc đẩy hành vi mua hàng nhanh chóng. Bên cạnh đó, Nội dung trải nghiệm do KOL chia sẻ (B), đặc biệt là tính chân thực và hữu ích của nội dung, cũng đóng vai trò quan trọng trong việc gia tăng niềm tin và hành động mua hàng. Niềm tin (D), với các chỉ số về chất lượng và phù hợp nhu cầu, tiếp tục giữ vai trò then chốt trong việc tạo dựng hành vi mua hàng lâu dài, dẫn đến việc đã từng mua sản phẩm từ gợi ý của KOL.
Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn những hạn chế nhất định, như phạm vi khảo sát hẹp (chỉ tập trung vào sinh viên tại các trường đại học ở Việt Nam, với mẫu 284 quan sát), cùng với việc chưa khai thác hết các yếu tố trung gian khác có thể ảnh hưởng đến hành vi mua hàng, chẳng hạn như các yếu tố từ sàn thương mại điện tử (F). Độ khớp mô hình tổng thể (SRMR cao) và R² thấp ở biến BuyFromKOL cũng cho thấy cần cải thiện. Trong tương lai, cần mở rộng quy mô đối tượng, đa dạng hóa nhóm tuổi và chuyên ngành; đồng thời, tăng cường khai thác các yếu tố trung gian nhằm nâng cao tính bao quát và chiều sâu cho nghiên cứu.
Chú thích:
1. Wei Hua. (2021). The influence of KOLs on consumer behavior in e-commerce. Journal of Retailing and Consumer Services, 58, 102-115.
2. Zhang Baosheng et al. (2021). The role of KOL content in fashion e-commerce. International Journal of Consumer Studies, 45(4), 456-468.
3. Chen Mi. (2020). The impact of perceived trust on purchase intention in live streaming commerce. Journal of Business Research, 115, 123-134.
4. Bùng nổ livestream bán hàng thời đại dịch Covid-19 tại Trung Quốc. https://www.anninhthudo.vn/bung-no-livestream-ban-hang-thoi-dai-dich-covid-19-tai-trung-quoc-post492952.antd
5. Metric (2024). Báo cáo doanh số ngành hàng tiêu dùng trên sàn thương mại điện tử.
6. Thị trường thương mại điện tử – Thời của mua sắm và giải trí. https://kirincapital.vn/wp-content/uploads/2024/04/Thuong-mai-dien-tu-Thoi-cua-mua-sam-va-giai-tri.pdf
Tài liệu tham khảo:
1. Thị trường TMĐT – Thời của mua sắm và giải trí. https://kirincapital.vn/wp-content/uploads/2024/04/Thuong-mai-dien-tu-Thoi-cua-mua-sam-va-giai-tri.pdf
2. Toàn cảnh thị trường thương mại điện tử Việt Nam 2024 & Xu hướng 2025: Nắm bắt nhu cầu mua hàng theo mùa vụ & cơ hội từ ngành hàng mới. https://marketingai.vn/xu-huong-ecommerce-2025-nam-bat-nhu-cau-mua-hang-theo-tung-mua-vu-su-bung-no-cua-nganh-hang-moi-194250207090155196.htm
3. Gong Xiao. (2019). The role of KOLs in consumer purchase decisions: A study on social media influence. International Journal of Marketing Studies, 11(3), 45 – 56.
