Võ Thị Kim Ngọc Hân
Sở Công Thương TP. Hồ Chí Minh
Lê Nhựt Anh
Công ty cổ phần Du lịch văn hóa Suối Tiên
Trường Đại học Sài Gòn
TS. Nguyễn Thanh Tâm
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết xác định ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đối với ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng mỹ phẩm tại TP. Hồ Chí Minh và đo lường mức độ tác động của các yếu tố này dựa trên 396 mẫu khảo sát bằng mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM. Từ kết quả khảo sát, bài viết đề xuất các hàm ý quản trị nhằm giúp các doanh nghiệp kinh doanh mỹ phẩm trực tuyến nâng cao hiệu quả kinh doanh, tối ưu hóa chiến lược khai thác đánh giá trực tuyến và thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến.
Từ khóa: Đánh giá trực tuyến; ý định mua hàng; mỹ phẩm; thương mại điện tử; TP. Hồ Chí Minh.
1. Đặt vấn đề
Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và internet đã làm thay đổi đáng kể hành vi tiêu dùng, giúp mua sắm trực tuyến trở nên phổ biến và dần thay thế phương thức mua sắm truyền thống. Với ưu điểm về tiện lợi, khả năng tra cứu và so sánh sản phẩm nhanh chóng, hình thức này ngày càng được ưa chuộng, đặc biệt tại các thành phố lớn1.
Theo Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam, quy mô thương mại điện tử năm 2024 tiếp tục tăng trưởng cao và giữ vai trò ngày càng quan trọng trong hoạt động mua sắm của người tiêu dùng đô thị2. Các nhóm hàng mỹ phẩm, thời trang và đồ dùng gia đình luôn nằm trong nhóm dẫn đầu về giao dịch trực tuyến3. Tuy nhiên, đặc thù của các sản phẩm này khi mua trực tuyến lại tiềm ẩn nhiều bất định do khách hàng không thể kiểm chứng trực tiếp chất lượng, chất liệu hay mức độ phù hợp. Điều này khiến người tiêu dùng phụ thuộc nhiều vào các đánh giá và bình luận của những người mua trước nhằm giảm thiểu rủi ro và hỗ trợ quá trình lựa chọn. Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đối với ý định mua mỹ phẩm trực tuyến tại TP. Hồ Chí Minh mang ý nghĩa quan trọng, góp phần lý giải hành vi ra quyết định của người tiêu dùng và cung cấp cơ sở tham khảo cho doanh nghiệp kinh doanh mỹ phẩm trong môi trường thương mại điện tử.
2. Cơ sở lý thuyết
Đánh giá trực tuyến được xem là một dạng thức truyền miệng điện tử (eWOM), trong đó người tiêu dùng chủ động chia sẻ nhận xét, kinh nghiệm và mức độ hài lòng về sản phẩm, dịch vụ trên các sàn thương mại điện tử, mạng xã hội hoặc diễn đàn. Nội dung này thường bao gồm cả thông tin định tính (bình luận, khuyến nghị) và định lượng (xếp hạng, điểm số). Với tính độc lập tương đối so với thông điệp do doanh nghiệp tạo ra, đánh giá trực tuyến trở thành nguồn thông tin quan trọng, giúp người tiêu dùng thuận tiện tìm kiếm thông tin, so sánh lựa chọn, giảm rủi ro về chất lượng và ra quyết định mua hàng tự tin hơn; đồng thời, góp phần hình thành thái độ, ý định mua và hành vi giới thiệu sản phẩm (Nga et al., 2023)4. Nghiên cứu này vận dụng Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) của Ajzen (1991) 5 và Mô hình chấp nhận thông tin (IAM) của Sussman & Siegal (2003) 6, trong đó sự chấp nhận thông tin giữ vai trò then chốt trong việc dự báo ý định hành vi. Trên cơ sở kế thừa và tổng hợp kết quả từ các nghiên cứu trước, mô hình nghiên cứu đề xuất gồm năm yếu tố chính.
Theo (Zhang et al., 2014)7, số lượng đánh giá trực tuyến phản ánh mức độ phổ biến của sản phẩm thông qua tổng số bài đánh giá trên các nền tảng thương mại điện tử. Thông tin này thường được hiển thị nổi bật, cho phép người tiêu dùng hình thành nhận định nhanh mà không cần đọc chi tiết từng nội dung. Trên cơ sở đó, (Nga et al., 2023)8 xem số lượng lớn đánh giá trực tuyến như chỉ báo cho thấy sản phẩm được nhiều người quan tâm và tin dùng, qua đó, nâng cao nhận thức về độ tin cậy và giá trị tham khảo của nguồn thông tin. Kết quả thực nghiệm của Hưng (2023) 9 cũng ghi nhận mối quan hệ cùng chiều giữa số lượng đánh giá trực tuyến với mức độ chấp nhận đánh giá, khẳng định vai trò của yếu tố này trong quá trình tiếp nhận đánh giá trực tuyến và hỗ trợ người tiêu dùng ra quyết định mua mỹ phẩm trực tuyến.
H1: Số lượng đánh giá trực tuyến có tác động cùng chiều đến sự chấp nhận đánh giá trực tuyến.
Chất lượng đánh giá trực tuyến được hiểu là mức độ mà các bài đánh giá cung cấp thông tin liên quan, đầy đủ, rõ ràng, kịp thời và khách quan về sản phẩm, giúp người tiêu dùng dễ hiểu và có cơ sở so sánh giữa các lựa chọn. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các đánh giá có nội dung rõ ràng và chi tiết làm tăng mức độ chấp nhận thông tin của người tiêu dùng (Chí & Nghiêm, 2018)10. Verma et al., (2023) cũng khẳng định chất lượng đánh giá trực tuyến là nhân tố tác động trực tiếp và có ý nghĩa thống kê đến sự chấp nhận thông tin11.
H2: Chất lượng đánh giá trực tuyến có tác động cùng chiều đến sự chấp nhận đánh giá trực tuyến.
Độ tin cậy đánh giá trực tuyến phản ánh mức độ người tiêu dùng tin rằng, các đánh giá là chính xác, trung thực, được đánh giá bởi những người có hiểu biết và có thể dùng làm căn cứ tham khảo khi ra quyết định. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy, khi đánh giá được xem là đáng tin cậy, người tiêu dùng sẵn sàng chấp nhận và sử dụng thông tin này nhiều hơn trong quá trình cân nhắc mua hàng (Chí & Nghiêm, 2018)12. Nghiên cứu tại TP. Hồ Chí Minh chứng minh độ tin cậy đánh giá trực tuyến tác động có ý nghĩa thống kê đến sự chấp nhận đánh giá và ý định mua hàng (Chính & Dung, 2020)13. Bằng chứng tại bối cảnh mua sắm thời trang trực tuyến tiếp tục khẳng định độ tin cậy đánh giá là yếu tố ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận đánh giá trực tuyến.
H3: Độ tin cậy đánh giá trực tuyến có tác động cùng chiều đến sự chấp nhận đánh giá trực tuyến.
Theo N.T.T. An et al. (2024)14, thái độ đối với thông tin (bao gồm đánh giá trực tuyến) được hiểu là định hướng tổng thể của cá nhân đối với nội dung đánh giá trực tuyến, bao gồm: nhận thức, tình cảm và hành vi. Khi thái độ tích cực, cá nhân có xu hướng tiếp nhận thông tin cởi mở hơn và dễ chấp nhận nội dung đánh giá. Trên cơ sở khảo sát 339 người đã từng tìm kiếm hoặc đọc eWOM trên các nền tảng, như: Shopee, Lazada, TikTok Shop, Tiki (Cuong, 2024)15 chứng minh rằng, thái độ có tác động tích cực đến sự chấp nhận thông tin. Kết quả này được củng cố bởi (N. T. T. An et al., 2024)16 với mẫu 337 người tham gia eWOM trên mạng xã hội tại Việt Nam, khi tác giả xác định thái độ là nhân tố tác động trực tiếp và có ý nghĩa thống kê đến sự chấp nhận. Trong bối cảnh quốc tế, Salsabila & Albari (2023)17cũng kết luận thái độ là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sự chấp nhận của người dùng Instagram tại Indonesia.
H4: Thái độ đối với đánh giá trực tuyến có tác động cùng chiều đến sự chấp nhận đánh giá trực tuyến.
Sự chấp nhận đánh giá trực tuyến được xem là hành động tâm lý của người tiêu dùng khi họ tiếp nhận, tin tưởng và sử dụng các đánh giá, bình luận trong môi trường trực tuyến như một nguồn thông tin tham khảo cho quyết định mua hàng Nga et al., (2023)18. Khi người tiêu dùng chấp nhận và ứng dụng nội dung đánh giá, ý định mua hàng và xu hướng giới thiệu sản phẩm cho người khác có xu hướng gia tăng (Chí & Nghiêm, 2018)19. Người tiêu dùng có ý định mua hàng trực tuyến thường tham khảo đánh giá trên diễn đàn, mạng xã hội và sàn thương mại điện tử; nếu các đánh giá này được xem là đáng tin cậy và hữu ích, họ sẽ tự tin hơn khi sử dụng làm căn cứ quyết định Chính & Dung (2020)20. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh mối quan hệ thuận chiều và có ý nghĩa thống kê giữa sự chấp nhận đánh giá trực tuyến và ý định mua hàng trực tuyến.
H5: Sự chấp nhận đánh giá trực tuyến có tác động cùng chiều đối với ý định mua mỹ phẩm trực tuyến.
3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được triển khai bằng phương pháp kết hợp định tính và định lượng nhằm xác định và đo lường ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đối với ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng mỹ phẩm tại TP. Hồ Chí Minh. Ở giai đoạn định tính, nhóm nghiên cứu tiến hành thảo luận với sáu chuyên gia, gồm 2 giảng viên thuộc Trường Đại học Sài Gòn và 4 cán bộ lãnh đạo cấp cao thuộc Sở Công Thương TP. Hồ Chí Minh. Kết quả thảo luận được sử dụng để xác định các nhân tố tác động và xây dựng bộ thang đo bằng thang Likert 5 mức độ. Ở giai đoạn định lượng, dữ liệu khảo sát được xử lý bằng mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM thông qua phần mềm SmartPLS 3.2.9. Tổng cộng 455 phiếu được thu về và sàng lọc còn 396 mẫu hợp lệ, đáp ứng tiêu chuẩn kích thước mẫu ở mức tốt theo gợi ý của Comrey & Lee (1992)21. Đối tượng khảo sát được chọn ngẫu nhiên, dữ liệu được thu thập bằng hình thức kết hợp giữa bảng hỏi trực tuyến (Google Form). Thời gian khảo sát từ tháng 5 – 11/2025.
Bảng 1. Ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đối với ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng mỹ phẩm tại TP. Hồ Chí Minh
| Mã hóa | Thang đo | Nguồn |
| Số lượng đánh giá trực tuyến (SL) | ||
| SL1 | Nhiều người đăng đánh giá về sản phẩm mỹ phẩm tôi quan tâm | (Nga et al., 2023) |
| SL2 | Sản phẩm mỹ phẩm tôi quan tâm có rất nhiều đánh giá | |
| SL3 | Có nhiều thông tin chất lượng trong các đánh giá về sản phẩm mỹ phẩm | |
| SL4 | Sản phẩm mỹ phẩm nhận được nhiều xếp hạng cao | |
| Chất lượng đánh giá trực tuyến (CL) | ||
| CL1 | Đánh giá trực tuyến cung cấp thông tin liên quan đến sản phẩm mỹ phẩm | (Nga et al., 2023) |
| CL2 | Đánh giá trực tuyến cung cấp thông tin đầy đủ về sản phẩm mỹ phẩm | |
| CL3 | Đánh giá trực tuyến cung cấp thông tin kịp thời về sản phẩm mỹ phẩm | |
| CL4 | Đánh giá trực tuyến trình bày thông tin rõ ràng, dễ hiểu về sản phẩm mỹ phẩm | |
| CL5 | Đánh giá trực tuyến mang tính khách quan về sản phẩm mỹ phẩm | |
| Độ tin cậy đánh giá trực tuyến (TC) | ||
| TC1 | Đánh giá trực tuyến về sản phẩm mỹ phẩm thuyết phục và đáng tham khảo | (Nga et al., 2023) |
| TC2 | Có thể tin cậy vào các đánh giá trực tuyến về sản phẩm mỹ phẩm | |
| TC3 | Người viết đánh giá có hiểu biết và đáng tin cậy | |
| TC4 | Các đánh giá trực tuyến khá chính xác về sản phẩm mỹ phẩm | |
| Thái độ đối với đánh giá trực tuyến (TD) | ||
| TD1 | Tôi luôn đọc đánh giá trực tuyến về sản phẩm dự định mua | (N. T. thuy An et al., 2024) |
| TD2 | Thông tin đánh giá trực tuyến hữu ích cho quyết định mua hàng của tôi | |
| TD3 | Thông tin đánh giá trực tuyến giúp tôi cảm thấy tự tin khi mua hàng | |
| Sự chấp nhận thông tin đánh giá trực tuyến (CN) | ||
| CN1 | Thông tin từ đánh giá trực tuyến giúp tăng hiểu biết về sản phẩm mỹ phẩm | (Nga et al., 2023) |
| CN2 | Thông tin đánh giá trực tuyến thúc đẩy ý định mua sản phẩm mỹ phẩm | |
| CN3 | Thông tin từ đánh giá trực tuyến giúp việc ra quyết định trở nên dễ dàng hơn | |
| CN4 | Thông tin từ đánh giá trực tuyến hữu ích cho quyết định mua hàng | |
| Ý định mua mỹ phẩm trực tuyến (YD) | ||
| YD1 | Thông tin đánh giá làm cho tôi muốn mua sản phẩm mỹ phẩm | (Nga et al., 2023) |
| YD2 | Tôi cân nhắc việc mua sản phẩm mỹ phẩm sau khi tham khảo đánh giá trực tuyến | |
| YD3 | Trong tương lai, tôi có ý định tìm các sản phẩm được nhắc đến trong đánh giá | |
| YD4 | Tôi có ý định mua trực tuyến các sản phẩm mỹ phẩm | |
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Số liệu nghiên cứu được thu thập thông qua khảo sát khách hàng tại TP. Hồ Chí Minh là những người đã từng mua mỹ phẩm trực tuyến và có biết, từng tiếp cận các đánh giá trực tuyến.
Về giới tính, mẫu nghiên cứu có cơ cấu nghiêng nhiều về nữ, trong đó khách hàng nữ chiếm 77,1%, nam chiếm 22,9% phản ánh thực tế hành vi xem đánh giá trực tuyến khi mua mỹ phẩm tập trung chủ yếu ở nhóm khách hàng nữ.
Về độ tuổi, nhóm dưới 26 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với 78,3%, từ 36 tuổi trở lên, chiếm 9,6%, từ 26 – 30 tuổi, chiếm 8,1% và từ 31 – 35 tuổi, chiếm 4%.
Về tình trạng hôn nhân, khách hàng không trong hôn nhân, chiếm 86%, đang trong hôn nhân, chiếm 14%.
Về trình độ học vấn, đa số người tham gia khảo sát có trình độ đại học, sau đại học với 85,8%, trung cấp, cao đẳng: 3% và trung học phổ thông trở xuống: 11,2%.
Xét theo nghề nghiệp, học sinh, sinh viên chiếm tỷ lệ cao nhất với 72,2%, tiếp đến là nhóm nhân viên văn phòng, công chức nhà nước chiếm 18,9%; các nhóm kinh doanh tự do và về hưu, nội trợ lần lượt chiếm 3% và 0,8%, còn lại 5,1% thuộc các nghề nghiệp khác.
Về thu nhập, phần lớn khách hàng có mức thu nhập dưới 8 triệu đồng/tháng, chiếm 74,9%; từ 8 đến dưới 10 triệu đồng/tháng, chiếm 9,8%; từ 11 đến dưới 15 triệu đồng/tháng, chiếm 8,5% và từ 15 triệu đồng/tháng trở lên, chiếm 7%.
Nhìn chung, kết quả thống kê mô tả cho thấy, mẫu nghiên cứu phù hợp với bối cảnh hành vi mua mỹ phẩm trực tuyến, khi phần lớn người tham gia khảo sát là nữ giới, thuộc nhóm tuổi trẻ, có trình độ học vấn cao và mức thu nhập trung bình. Đặc điểm này phản ánh đúng nhóm khách hàng mục tiêu chủ yếu của thị trường mỹ phẩm trực tuyến tại TP. Hồ Chí Minh, những người có khả năng tiếp cận công nghệ, thường xuyên tìm hiểu và chịu ảnh hưởng rõ nét từ các đánh giá trực tuyến trước khi đưa ra quyết định mua hàng.
Bảng 2. Thống kê mô tả mẫu
| Phân loại | Số lượng | Tần suất (%) | |
| Giới tính | Nam | 90 | 22,9 |
| Nữ | 306 | 77,1 | |
| Độ tuổi | < 26 tuổi | 310 | 78,3 |
| 26 – 30 tuổi | 32 | 8,1 | |
| 31 – 35 tuổi | 16 | 4 | |
| >36 tuổi | 38 | 9,6 | |
| Tình trạng hôn nhân | Đang trong hôn nhân | 339 | 86 |
| Không trong hôn nhân | 55 | 14 | |
| Trình độ học vấn | Đại học, sau đại học | 338 | 85,8 |
| Trung cấp, cao đẳng | 12 | 3 | |
| Phổ thông | 44 | 11,2 | |
| Nghề nghiệp | Nhân viên văn phòng, công chức nhà nước | 75 | 18,9 |
| Kinh doanh tự do | 12 | 3 | |
| Học sinh, sinh viên | 286 | 72,2 | |
| Nội trợ, về hưu | 3 | 0,8 | |
| Khác | 20 | 5,1 | |
| Thu nhập | < 8 triệu | 289 | 74,9 |
| 8 – 10 triệu | 37 | 9,8 | |
| 11 – 15 triệu | 3 | 8,5 | |
| > 15 triệu | 27 | 7 | |
4.1. Kiểm định mô hình đo lường
Kết quả kiểm định chất lượng biến quan sát ở Bảng 3 cho thấy, các biến quan sát đều đạt yêu cầu khi hệ số tải Outer Loading đều lớn hơn hoặc bằng 0,7 theo khuyến nghị của Hair et al (2022)22. Để đánh giá độ tin cậy và giá trị hội tụ của thang đo, nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha, Composite Reliability, rho_A và chỉ số Average Variance Extracted (AVE), trong đó các thang đo được xem là đạt chuẩn khi Cronbach’s Alpha, Composite Reliability, rho_A đều lớn hơn hoặc bằng 0,7 và AVE lớn hơn hoặc bằng 0,5. Kết quả kiểm định Bảng 4 cho thấy, tất cả các thành phần của thang đo đều đáp ứng tiêu chuẩn đặt ra. Giá trị phân biệt được đánh giá bằng chỉ số HTMT (Heterotrait – Monotrait Ratio); khi HTMT nhỏ hơn 0,9 (ở Bảng 5), các khái niệm trong mô hình được xác định là có phân biệt rõ ràng với nhau.
Bảng 3. Kết quả kiểm định chất lượng biến quan sát (Outer Loadings)
| CL | CN | SL | TC | TD | YD | |
| CL1 | 0,758 | |||||
| CL2 | 0,784 | |||||
| CL3 | 0,761 | |||||
| CL4 | 0,752 | |||||
| CL5 | 0,760 | |||||
| CN1 | 0,861 | |||||
| CN2 | 0,878 | |||||
| CN3 | 0,870 | |||||
| CN4 | 0,874 | |||||
| SL1 | 0,730 | |||||
| SL2 | 0,755 | |||||
| SL3 | 0,804 | |||||
| SL4 | 0,768 | |||||
| TC1 | 0,774 | |||||
| TC2 | 0,772 | |||||
| TC3 | 0,747 | |||||
| TC4 | 0,759 | |||||
| TD1 | 0,822 | |||||
| TD2 | 0,810 | |||||
| TD3 | 0,791 | |||||
| YD1 | 0,890 | |||||
| YD2 | 0,898 | |||||
| YD3 | 0,885 | |||||
| YD4 | 0,869 |
Bảng 4. Kết quả kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ của thang đo
| Cronbach’s Alpha | rho_A | Composite Reliability | Average Variance Extracted (AVE) | |
| CL | 0,821 | 0,824 | 0,874 | 0,582 |
| CN | 0,894 | 0,895 | 0,926 | 0,758 |
| SL | 0,763 | 0,766 | 0,849 | 0,585 |
| TC | 0,761 | 0,762 | 0,848 | 0,582 |
| TD | 0,734 | 0,736 | 0,849 | 0,653 |
| YD | 0,908 | 0,909 | 0,936 | 0,784 |
Bảng 5. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt bằng chỉ số HTMT
| CL | CN | SL | TC | TD | YD | |
| CL | ||||||
| CN | 0,585 | |||||
| SL | 0,289 | 0,550 | ||||
| TC | 0,198 | 0,647 | 0,281 | |||
| TD | 0,191 | 0,506 | 0,106 | 0,283 | ||
| YD | 0,469 | 0,771 | 0,396 | 0,523 | 0,340 |
4.2. Kiểm định mô hình cấu trúc
Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập được đánh giá thông qua chỉ số Variance Inflation Factor (VIF). Khi cộng tuyến xuất hiện, các hệ số hồi quy và giá trị p có thể bị sai lệch dẫn đến kết luận không chính xác về mối quan hệ trong mô hình. Kết quả kiểm định VIF cho thấy, sự liên kết giữa các biến dự đoán không vi phạm giả định đa cộng tuyến, vì toàn bộ hệ số đều nằm trong ngưỡng chấp nhận với VIF < 3 (Bảng 6) nên mô hình không gặp phải hiện tượng này.
Bảng 6. Kết quả kiểm định giá trị Inner VIF Values
| CL | CN | SL | TC | TD | YD | |
| CL | 1,085 | |||||
| CN | 1,000 | |||||
| SL | 1,094 | |||||
| TC | 1,104 | |||||
| TD | 1,062 | |||||
| YD |
Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật Bootstrapping (với giá trị Subsamples = 1.000; mức ý nghĩa 5%) để kiểm định ý nghĩa thống kê và đánh giá mức độ, chiều của các mối quan hệ tác động trong mô hình cấu trúc. Kết quả cho thấy, tất cả các mối quan hệ tác động đều có ý nghĩa thống kê do có giá trị P Values = 0,000 nhỏ hơn 0,05. Tất cả hệ số tác động đều mang dấu dương, như vậy các quan hệ tác động trong mô hình đều là cùng chiều. Thứ tự tác động từ mạnh đến yếu lên biến CN là: CL (0,821) > SL (0,763) > TC (0,761) > TD (0,734). Tác động lên biến YD là: CN (0,894) (Bảng 7).
Bảng 7. Kết quả kiểm định ý nghĩa thống kê và đánh giá mức độ, chiều của các mối quan hệ tác động
| Giả thuyết | Original Sample (O) | Sample Mean (M) | Standard Deviation (STDEV) | T Statistics (|O/STDEV|) | P Values | Kết luận | |
| H1 | SL -> CN | 0,763 | 0,763 | 0,021 | 36,497 | 0,000 | Chấp nhận |
| H2 | CL -> CN | 0,821 | 0,821 | 0,013 | 65,237 | 0,000 | Chấp nhận |
| H3 | TC -> CN | 0,761 | 0,760 | 0,019 | 40,585 | 0,000 | Chấp nhận |
| H4 | TD -> CN | 0,734 | 0,733 | 0,023 | 32,221 | 0,000 | Chấp nhận |
| H5 | CN -> YD | 0,894 | 0,893 | 0,010 | 92,512 | 0,000 | Chấp nhận |
Giá trị R bình phương hiệu chỉnh (R Square Adjusted) của CN bằng 0,601, như vậy các biến độc lập SL, CL, TC và TD giải thích được 60,1% sự biến thiên của biến CN. Giá trị R bình phương hiệu chỉnh (R Square Adjusted) của QD bằng 0,482, như vậy biến độc lập CN giải thích được 48,2% sự biến thiên của biến YD (Bảng 8).
Bảng 8. Kết quả kiểm định giá trị hệ số xác định R bình phương (R Square)
| R Square | R Square Adjusted | |
| CN | 0,605 | 0,601 |
| YD | 0,483 | 0,482 |
Ngoài ra, mức độ ảnh hưởng của biến độc lập được kiểm định thông qua chỉ số ảnh hưởng cục bộ (f Square), được phân loại theo đề xuất của Cohen (1988)23: (1) các biến độc lập của CN: biến CL, biến SL, biến TD và biến TC có mức tác động trung bình; (2) biến độc lập của YD: biến CN có mức tác động lớn (Bảng 9).
Bảng 9. Kết quả kiểm định giá trị hệ số tác động f bình phương (f Square)
| CL | CN | SL | TC | TD | YD | |
| CL | 0,274 | |||||
| CN | 0,936 | |||||
| SL | 0,184 | |||||
| TC | 0,302 | |||||
| TD | 0,166 | |||||
| YD |
Kết quả phân tích mô hình cấu trúc cho thấy, toàn bộ giả thuyết nghiên cứu đều được chấp nhận, phản ánh mức độ phù hợp cao giữa mô hình đề xuất và dữ liệu khảo sát. Đối với biến sự chấp nhận đánh giá trực tuyến (CN), các yếu tố: số lượng đánh giá trực tuyến (SL), chất lượng (CL), độ tin cậy (TC) và thái độ đối với đánh giá trực tuyến (TD) đều có tác động cùng chiều, trong đó TC là yếu tố có mức ảnh hưởng mạnh nhất (β = 0,302), tiếp theo là CL (β = 0,274), SL (β = 0,184) và TD (β = 0,166). Điều này hàm ý rằng độ tin cậy của thông tin đánh giá trực tuyến giữ vai trò nổi bật trong việc hình thành sự chấp nhận thông tin, trong khi chất lượng đánh giá tiếp tục củng cố mức độ chấp nhận của người tiêu dùng.
Giá trị R bình phương hiệu chỉnh của CN đạt 0,601 cho thấy, các biến độc lập trên giải thích được 60,1% sự biến thiên của CN, thể hiện khả năng giải thích tương đối mạnh và ổn định của mô hình. Đối với ý định mua mỹ phẩm trực tuyến (YD), yếu tố sự chấp nhận (CN) có tác động cùng chiều với hệ số ảnh hưởng lớn (β = 0,936). Điều này cho thấy, khi người tiêu dùng đã chấp nhận thông tin đánh giá trực tuyến, khả năng chuyển hóa thành ý định mua hàng rất cao. Giá trị R bình phương hiệu chỉnh của YD đạt 0,482 cho thấy, sự chấp nhận đánh giá trực tuyến giải thích được 48,2% sự biến thiên của YD.
Xét theo chỉ số ảnh hưởng cục bộ f Square, các biến SL, CL, TC và TD đều có mức tác động trung bình lên CN, trong khi CN có tác động lớn lên YD, củng cố tính nhất quán của mô hình cấu trúc và vai trò trọng yếu của các yếu tố này trong ý định mua mỹ phẩm trực tuyến. Đồng thời, các kết quả kiểm định cho thấy, mô hình không bị ảnh hưởng bởi đa cộng tuyến khi tất cả các giá trị VIF đều nằm trong ngưỡng cho phép, bảo đảm tính ổn định của mô hình ước lượng.
5. Kết luận và hàm ý quản trị
Thứ nhất, về chất lượng đánh giá trực tuyến, doanh nghiệp cần chủ động định hướng khách hàng tạo ra các phản hồi có chiều sâu. Các đánh giá nên được khuyến khích kèm hình ảnh thực tế, video unboxing hoặc video clip ghi lại trải nghiệm theo thời gian cùng với nội dung mô tả có cấu trúc về kết cấu sản phẩm, mức độ phù hợp với loại da, mùi hương, thời gian sử dụng và kết quả quan sát được. Doanh nghiệp nên thiết kế hướng dẫn đánh giá rõ ràng, tận dụng các tính năng bình chọn “đánh giá hữu ích” và xu hướng thuật toán ưu tiên nội dung xác thực, giàu thông tin để gia tăng khả năng hiển thị cho các đánh giá chất lượng, qua đó, trực tiếp hỗ trợ tỷ lệ chuyển đổi mua hàng.
Thứ hai, về số lượng đánh giá trực tuyến, doanh nghiệp cần tăng số lượng phản hồi thật thông qua các chương trình khuyến khích sau mua có kiểm soát. Các biện pháp, như: nhắc nhở tự động sau giao hàng, mã giảm giá cho đơn tiếp theo, tích lũy điểm thưởng hoặc khuyến khích đăng tải hình ảnh sử dụng thực tế có thể thúc đẩy khách hàng chủ động chia sẻ trải nghiệm. Song song đó, cần xây dựng cơ chế xác minh đơn hàng, kiểm tra nội dung bất thường, giới hạn nhận thưởng theo tài khoản và ứng dụng công nghệ phát hiện đánh giá gian lận.
Thứ ba, về độ tin cậy của đánh giá trực tuyến, doanh nghiệp cần phối hợp chặt chẽ với sàn thương mại điện tử trong việc xác thực nguồn gốc đánh giá thông qua nhãn “đã mua hàng được xác nhận”, cơ chế phân loại theo mức độ hữu ích và chức năng báo cáo nội dung bất thường. Đối với ngành mỹ phẩm, nơi khách hàng nhạy cảm với các vấn đề an toàn da, thành phần và hiệu quả sản phẩm, doanh nghiệp cần chủ động quản trị danh tiếng trực tuyến thông qua đội ngũ chăm sóc khách hàng được đào tạo bài bản, phản hồi kịp thời và minh bạch đối với các khiếu nại. Việc theo dõi đánh giá theo thời gian thực, phân tích xu hướng phản hồi, xử lý công khai và giải thích rõ ràng quy trình kiểm duyệt giúp hạn chế tác động của thông tin sai lệch; đồng thời, tăng niềm tin vào hệ thống đánh giá và thương hiệu.
Thứ tư, để hình thành thái độ tích cực của khách hàng đối với đánh giá trực tuyến, doanh nghiệp cần xem hệ thống đánh giá như một kênh đối thoại hai chiều chứ không chỉ là nguồn thông tin một chiều. Doanh nghiệp nên truyền thông rõ ràng về lợi ích của đánh giá đối với cả khách hàng mới và khách hàng hiện hữu, khuyến khích chia sẻ trung thực, không phô trương cũng không che giấu. Việc cảm ơn chân thành với đánh giá tích cực, giải đáp chi tiết thắc mắc và xử lý thỏa đáng phàn nàn hợp lý sẽ củng cố cảm nhận của khách hàng về sự tôn trọng và cam kết chất lượng. Bên cạnh đó, doanh nghiệp có thể xây dựng cộng đồng người dùng, nơi khách hàng trao đổi kinh nghiệm, chia sẻ và hỗ trợ lẫn nhau, doanh nghiệp đóng vai trò điều phối và lắng nghe. Khi khách hàng cảm nhận ý kiến của mình được ghi nhận và sử dụng cho cải tiến sản phẩm, thái độ của họ đối với đánh giá trực tuyến sẽ chuyển từ hoài nghi sang tin tưởng và chủ động tham gia.
Thứ năm, do sự chấp nhận đánh giá trực tuyến là yếu tố trực tiếp quyết định ý định mua, doanh nghiệp cần ưu tiên tối ưu hóa khả năng tiếp nhận và thuyết phục của thông tin đánh giá. Điều này đòi hỏi tiếp cận tổng thể trên các khía cạnh số lượng, chất lượng, độ tin cậy và thái độ người dùng; đồng thời, cải thiện trải nghiệm xử lý thông tin. Doanh nghiệp nên ứng dụng công nghệ để cấu trúc lại không gian đánh giá theo hướng thân thiện, cho phép người dùng lọc nhanh theo loại da, nhu cầu công dụng hoặc tiêu chí quan tâm, trình bày tóm tắt xu hướng đánh giá theo nhóm tiêu chí. Các giải pháp phân tích và gợi ý thông minh giúp khách hàng nhanh chóng tiếp cận những đánh giá phù hợp nhất với bối cảnh cá nhân, nâng cao cảm nhận về sự liên quan và giá trị của thông tin, từ đó, gia tăng ý định mua và nền tảng cho lòng trung thành lâu dài.
5. Hướng nghiên cứu tiếp theo
Bài viết trên vẫn còn một số hạn chế, như: (1) Phương pháp lấy mẫu thuận tiện với đối tượng khảo sát chủ yếu tại TP. Hồ Chí Minh tạo ra hạn chế nhất định về tính đại diện và khả năng khái quát hóa kết quả cho các khu vực khác, nơi điều kiện kinh tế – xã hội, văn hóa tiêu dùng và mức độ phát triển thương mại điện tử có thể khác biệt. (2) Mô hình chỉ xem xét bốn yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến sự chấp nhận đánh giá trực tuyến, trong khi hành vi mua sắm trực tuyến trên thực tế còn chịu tác động của các nhân tố khác, như: rủi ro cảm nhận, hình ảnh và uy tín thương hiệu hay chất lượng dịch vụ khách hàng. (3) Nghiên cứu sử dụng thang đo ý định thay cho hành vi mua thực tế, do đó, chưa phản ánh đầy đủ khoảng cách giữa ý định và hành vi trong bối cảnh thương mại điện tử, nơi nhiều yếu tố tình huống có thể cản trở sự chuyển đổi từ ý định sang hành động.
Trên cơ sở đó, các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu sang nhiều tỉnh, thành phố đại diện cho các vùng, miền với điều kiện văn hóa và mức độ phát triển thương mại điện tử khác nhau nhằm nâng cao tính khái quát. Mô hình nghiên cứu nên được bổ sung thêm các biến, như: rủi ro cảm nhận, giá trị thương hiệu, chất lượng dịch vụ hay ảnh hưởng xã hội để tăng khả năng giải thích phương sai của ý định mua. Bên cạnh đó, các thiết kế nghiên cứu dọc hoặc dữ liệu hành vi thực tế, chẳng hạn dữ liệu giao dịch từ nền tảng thương mại điện tử có thể được sử dụng để kiểm định chặt chẽ hơn quan hệ nhân quả và làm rõ quá trình chuyển đổi từ ý định sang hành vi mua mỹ phẩm trực tuyến.
Chú thích:
1, 4, 8, 18. Nga, T. T. H., Dung, N. T. P., & Triết, N. M. (2023). Tác động của đánh giá trực tuyến đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng thành phố Cần Thơ đối với ngành hàng thời trang. Can Tho University Journal of Science, 59(1), 204 – 219. https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2023.022
2. Hiệp hội thương mại điện tử Việt Nam (2025). Báo cáo chỉ số thương mại điện tử Việt Nam 2025.
3. Sách trắng thương mại điện tử Việt Nam năm 2023. https://idea.gov.vn/?page=document.
5. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179 – 211.
6. Sussman, S. W., & Siegal, W. S. (2003). Informational influence in organizations: An integrated approach to knowledge adoption. Information Systems Research, 14(1), 47–65.
7. Zhang, Z. K. K., Zhao, S. J., Cheung, C. M. K., & Lee, M. K. O. (2014). Examining the influence of online reviews on consumers’ decision making: A heuristic-systematic model. Decision Support Systems, 67, 78–89.
9. Hưng, N. T. (2023). Nghiên cứu ảnh hưởng của nguồn thông tin đánh giá trực tuyến tới quyết định mua trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam. Tạp chí Khoa Học Thương Mại, 177, 52–68.
10, 12, 19. Chí, L. M., & Nghiêm, L. T. (2018). Tác động của truyền miệng trực tuyến đến ý định mua hàng của người dùng mạng xã hội. Can Tho University Journal of Science, 54(1), 133–143. https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2018.018
11. Verma, D., Dewani, P. P., Behl, A., & Dwivedi, Y. K. (2023). Understanding the impact of eWOM communication through the lens of information adoption model: A meta-analytic structural equation modeling perspective. Computers in Human Behavior, 143. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107710
13, 20. Chính, P. Đ., & Dung, N. T. (2020). Tác động của truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng: khảo sát thực tế tại TP. Hồ Chí Minh. Tạp chí Quản lý kinh tế quốc tế, 125, 44 – 60.
14, 16. An, N. T. T., Thanh, B. C., Chau, H. K. L., & Nguyen, N. T. P. (2024). Electronic word-of-mouth (eWOM) on social networking sites (SNS): Roles of information credibility in shaping online purchase intention. Heliyon, 10(11). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32168
15. Cuong, D. T. (2024). Examining How Electronic Word-of- Mouth Information Influences Customers ’ Purchase Intention : The Moderating Effect of Perceived Risk on E-Commerce Platforms.December, 1 – 13.
17. Salsabila, A., & Albari, A. (2023). Influence of EWOM information on consumers’ behavior in Instagram social network. Journal of Business and Management Review, 4(3), 196–209. https://doi.org/10.47153/jbmr43.6462023
21. Comrey, A. L., & Lee, H. B. (1992). A First Course in Factor Analysis (2nd ed.). Psychology Press. https://doi.org/10.4324/9781315827506
22. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3nd ed). SAGE Publications.
23. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (Second Edi). Lawrence Erlbaum Associates. https://doi.org/10.4324/9780203771587
