Electronic word-of-mouth and online booking intention: the moderating role of technology application capability
ThS. Bùi Phương Linh
Trường Đại học Thương mại
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu tập trung kiểm định mối quan hệ giữa truyền miệng điện tử và ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch tại khu vực miền Bắc Việt Nam. Dữ liệu thu thập từ 435 khách du lịch được phân tích bằng phương pháp mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu riêng phần (PLS-SEM). Kết quả cho thấy, các thuộc tính của truyền miệng điện tử đều có tác động tích cực đến thái độ của khách du lịch, với mức độ ảnh hưởng giảm dần theo thứ tự: số lượng thông tin, chất lượng thông tin, thói quen sử dụng eWOM, nguồn phát và sự gắn kết. Đồng thời, thái độ được xác định là yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến ý định đặt phòng trực tuyến. Nghiên cứu cũng chỉ ra vai trò điều tiết quan trọng của khả năng ứng dụng công nghệ trong mối quan hệ giữa thái độ và ý định hành vi. Trên cơ sở đó, một số hàm ý quản trị được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả truyền miệng điện tử và thúc đẩy hành vi đặt phòng của khách du lịch.
Từ khóa: eWOM; khả năng ứng dụng công nghệ; truyền miệng điện tử; ý định đặt phòng.
Abstract: This study focuses on examining the relationship between electronic word-of-mouth (eWOM) and the online booking intentions of tourists in Northern Vietnam. Data collected from 435 tourists were analyzed using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). The results reveal that eWOM attributes positively impact tourists’ attitudes, with the magnitude of influence decreasing in the following order: information volume, information quality, eWOM usage habits, message source, and engagement. Concurrently, attitude was identified as a factor significantly influencing online booking intention. Furthermore, the study indicates the critical moderating role of technology application capability in the relationship between attitude and behavioral intention. Based on these findings, several managerial implications are proposed to enhance eWOM effectiveness and promote tourists’ booking behaviors.
Keywords: booking intention, electronic word-of-mouth, eWOM, technology application capability.
1. Đặt vấn đề
Sự bùng nổ của nền tảng số đã đưa truyền miệng điện tử (electronic Word-of-Mouth – eWOM) trở thành một trong những công cụ truyền thông đắc lực của các doanh nghiệp, dần vượt qua quảng cáo truyền thống về mức độ tín nhiệm. Đặc biệt trong lĩnh vực kinh doanh lưu trú với đặc trưng sản phẩm vô hình, không thể thử nghiệm trước và đi kèm rủi ro cảm nhận cao, eWOM lại càng đóng vai trò mang tính quyết định.
Để giảm thiểu sự bất định trước khi đặt phòng, khách du lịch hiện đại phụ thuộc đáng kể vào các bài đánh giá, bình luận và xếp hạng từ những người đi trước. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã khẳng định eWOM có ảnh hưởng tới sự thay đổi trong thái độ hay nhận thức về tính hữu ích của thông tin; từ đó trở thành động lực cốt lõi thúc đẩy ý định mua trực tuyến. Mặc dù tầm quan trọng của eWOM là không thể phủ nhận, sự quan tâm của giới học thuật đối với chủ đề này trong bối cảnh cụ thể của ngành kinh doanh lưu trú vẫn còn những hạn chế nhất định. Các công trình nghiên cứu hiện nay đa phần tập trung vào các ngành hàng bán lẻ hữu hình hoặc được thực hiện tại các thị trường quốc tế với bối cảnh văn hóa và hạ tầng công nghệ khác biệt. Sự thiếu vắng các nghiên cứu chuyên sâu, đánh giá toàn diện cơ chế tác động của eWOM gắn với đặc thù giao dịch trực tuyến của khách du lịch nội địa tại các cơ sở lưu trú đang tạo ra một khoảng trống lớn trong việc thấu hiểu hành vi khách hàng.
2. Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý thuyết
2.1. Tổng quan nghiên cứu
Sự phổ biến của internet đã dẫn tới sự ra đời của truyền miệng điện tử, là sự phát triển của truyền miệng truyền thống trong môi trường số. Bản chất và cách hiểu về eWOM được các học giả xây dựng và hoàn thiện cùng với sự phát triển về cấu trúc đa chiều của nó. Hennig – Thurau và cộng sự (2004) đã đưa ra khái niệm được sử dụng phổ biến và rộng rãi nhất về eWOM, đó là“bất kỳ tuyên bố tích cực hay tiêu cực của khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại hay khách hàng cũ về một sản phẩm hoặc công ty, được phổ biến tới mọi người và các tổ chức thông qua Internet”1.
Các nghiên cứu về hành vi người tiêu dùng thống nhất rằng eWOM là nhân tố quan trọng trong việc định hình và dự báo ý định mua sắm. Cơ chế tác động này được giải thích qua cả hai cách tiếp cận đơn hướng và đa hướng. Tuy nhiên, để phân tích sâu hơn về bản chất thuyết phục, các học giả ưu tiên cách tiếp cận đa hướng dựa trên mô hình khả năng xử lý chi tiết (ELM), phân tách eWOM thành các thuộc tính thuộc tuyến trung tâm và tuyến ngoại vi. Tại tuyến trung tâm, chất lượng lập luận là yếu tố cốt lõi thúc đẩy ý định mua và giảm thiểu sự bất định về sản phẩm. Chiều hướng thông tin cũng đóng vai trò khá quan trọng, trong khi eWOM tích cực kích thích ý định giao dịch thì eWOM tiêu cực lại tạo ra rào cản tâm lý, làm suy giảm giá trị thương hiệu và ý định mua. Tại tuyến ngoại vi, khi người dùng bị hạn chế về thời gian hoặc năng lực xử lý thông tin, họ thường dựa vào các tín hiệu như uy tín nguồn phát, sự tương đồng giữa các cá nhân, số lượng đánh giá và xếp hạng sao. Những yếu tố này hoạt động như các lối tắt nhận thức, tạo hiệu ứng đám đông để củng cố ý định hành vi.
Trong bối cảnh dịch vụ lưu trú có đặc tính vô hình, rủi ro cao và không thể hoàn trả khiến khách hàng khó đánh giá trước khi trải nghiệm nên thông tin eWOM lại càng trở thành nguồn dữ liệu quan trọng giúp giảm bớt sự không chắc chắn, những thông tin này thường được cho là tin cậy hơn so với quảng cáo từ khách sạn do tính khách quan và ít bị thiên vị. Ảnh hưởng của eWOM đến ý định đặt phòng thể hiện rõ qua nội dung thông điệp và các tín hiệu ngoại vi. Các nhận xét tích cực về phòng ốc, vệ sinh và thái độ phục vụ của nhân viên làm tăng đáng kể xác suất đặt phòng. Ngược lại, những phản hồi tiêu cực có tác động tiêu cực khá rõ rệt, đôi khi lấn át mọi thông tin tích cực. Ngoài ra, “tính kịp thời” của thông tin cũng là một đặc thù quan trọng trong ngành du lịch; khách hàng chỉ hình thành ý định mua khi tiếp cận được các đánh giá mới nhất, phản ánh đúng hiện trạng dịch vụ. Hơn nữa, quá trình ảnh hưởng của eWOM tới ý định mua dịch vụ lưu trú còn chịu sự điều tiết của các yếu tố xã hội, cụ thể là sự tương đồng về sở thích hoặc nhân khẩu học giữa người viết và người đọc, giúp tăng khả năng thuyết phục của thông tin. Tại Việt Nam, các nghiên cứu về dịch vụ lưu trú cũng cho thấy, sự phân hóa rõ rệt, chứng minh khách du lịch Việt Nam đề cao cả yếu tố liên quan đến chất lượng thông tin và các tín hiệu ngoại vi; tuy nhiên khách du lịch trẻ thường có xu hướng thực dụng, ưu tiên các chỉ số ngoại vi (số lượng, hạng sao) và chuẩn chủ quan cộng đồng để ra quyết định một cách nhanh chóng.
Tác động của eWOM đến ý định mua thường không trực tiếp mà thông qua các cơ chế trung gian về nhận thức và cảm xúc như “sự chấp nhận thông tin”, “niềm tin” hay “thái độ”; trong đó nổi bật lên vai trò của “thái độ”, ý định mua phụ thuộc trực tiếp vào thái độ đối với thông tin tiếp nhận. Việc tiếp xúc với eWOM tích cực cải thiện thái độ và tăng mức độ cân nhắc khi mua sắm của khách hàng; ngược lại, eWOM tiêu cực có giá trị chẩn đoán cao, dễ tạo ra thái độ bài xích với sản phẩm.
Khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu về eWOM ở giai đoạn trước đã đi sâu và dần làm rõ về bản chất và cơ chế tác động của eWOM; đặc biệt, việc bóc tách các thuộc tính của eWOM dựa trên đặc điểm về mặt nội dung và các yếu tố ngoại vi đã phần nào chứng minh được sự ảnh hưởng của chúng tới ý định mua của khách hàng, đặc biệt là ý định mua dịch vụ lưu trú. Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu về eWOM còn tồn tại những điểm khác biệt khá rõ ràng do sự không đồng nhất về văn hóa, trình độ dân trí hay mức độ phát triển công nghệ ở những bối cảnh thị trường khác nhau. Đặc biệt, các yếu tố gắn liền với công nghệ số như hành vi sử dụng công nghệ của khách hàng hay các điều kiện thuận lợi để ứng dụng công nghệ trong mua sắm hầu như còn thiếu vắng trong các nghiên cứu về eWOM trong lĩnh vực lưu trú.
2.2. Cơ sở lý thuyết
Mô hình khả năng xử lý chi tiết (Elaboration Likelihood Model – ELM):được xây dựng nhằm giải thích cách cá nhân tiếp nhận thông tin và thay đổi thái độ thông qua mức độ nỗ lực tư duy. Quá trình này hoạt động dựa trên hai cơ chế chính, liên quan đến động cơ và năng lực của người nhận. Tại tuyến trung tâm, khi cá nhân có đủ sự quan tâm và hiểu biết, họ sẽ phân tích sâu sắc chất lượng của các lập luận, từ đó tạo ra sự thay đổi thái độ bền vững. Ngược lại, tại tuyến ngoại vi, khi thiếu động lực hoặc bị hạn chế về năng lực, cá nhân sẽ sử dụng các lối tắt nhận thức để ra quyết định nhanh chóng dựa trên các tín hiệu bề mặt như uy tín của nguồn tin hay số lượng ý kiến thay vì phân tích sâu nội dung cốt lõi. Trong nghiên cứu này, các thuộc tính của eWOM sẽ được phân tách thành hai nhóm, nhóm đại diện cho nội dung thông điệp (chất lượng thông tin) và nhóm còn lại đại diện cho các tín hiệu bề nổi (nguồn phát, số lượng thông tin, sự gắn kết)
Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of planned behavior – TPB): được phát triển từ lý thuyết hành động hợp lý nhằm giải thích cách con người đưa ra quyết định hành vi dựa trên lý trí và sự chi phối của các rào cản khách quan. Theo khuôn khổ TPB, ý định hành vi được cấu thành bởi ba nhân tố cốt lõi: thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi. Trong bối cảnh dịch vụ lưu trú, eWOM là nguồn thông tin cốt lõi giúp định hình thái độ, đồng thời còn đại diện cho yếu tố “chuẩn chủ quan”, liên quan đến hiệu ứng đám đông thúc đẩy cá nhân tuân theo sự lựa chọn của các thành viên trên cộng đồng trực tuyến.
Mô hình lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 (UTAUT2):là khung lý thuyết được xây dựng nhằm giải thích hành vi chấp nhận công nghệ của người tiêu dùng trong môi trường số. Bên cạnh việc kế thừa các yếu tố nền tảng từ mô hình UTAUT1 như: hiệu quả, nỗ lực mong đợi, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi; UTAUT2 tích hợp thêm 3 nhân tố mới để phản ánh đặc thù tiêu dùng là: động lực thụ hưởng, giá trị giá cả và thói quen. Trong đó, “thói quen” được nhấn mạnh như một động lực mạnh mẽ, được hình thành qua trải nghiệm và có khả năng tác động trực tiếp đến cả ý định lẫn hành vi sử dụng công nghệ thực tế.Việc vận dụng UTAUT2 vào nghiên cứu này là hoàn toàn xác đáng bởi hành vi đặt phòng trực tuyến bản chất là một quá trình tiêu dùng công nghệ. Lý thuyết này đóng vai trò phát triển hai cấu trúc quan trọng trong mô hình: (1) nhân tố “điều kiện thuận lợi” là cơ sở hình thành biến “khả năng ứng dụng công nghệ”, giúp giải thích sự chi phối của rào cản kỹ năng thao tác và thiết bị số đến quyết định mua trực tuyến; (2) nhân tố “thói quen” là nền tảng của biến “thói quen sử dụng eWOM”, khẳng định việc tham khảo các đánh giá không chỉ là quá trình cân nhắc lý trí mà đã trở thành một phản xạ tự động, góp phần hình thành nên ý định mua dịch vụ lưu trú
3. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu (hình 1) được xây dựng trên cơ sở tích hợp 3 lý thuyết nền tảng trên nhằm khắc phục hạn chế của các cách tiếp cận đơn lẻ. ELM cho phép phân loại các đặc tính của eWOM theo hai tuyến xử lý thông tin là trung tâm và ngoại vi; thuyết TPB giải thích mối quan hệ giữa thái độ và ý định đặt phòng trực tuyến. Bên cạnh đó, mô hình được mở rộng bằng việc tích hợp 2 biến từ UTAUT2. Yếu tố “thói quen sử dụng eWOM” được đưa vào nhằm phản ánh hành vi mang tính lặp lại trong việc tìm kiếm và tham khảo thông tin, “khả năng ứng dụng công nghệ” được xác định là biến điều tiết, làm rõ vai trò của năng lực thực thi trong việc chuyển hóa “thái độ” thành ý định.
Các giả thuyết về ảnh hưởng của các thuộc tính eWOM đến “thái độ”
Nguồn phát của eWOM bao gồm các cá nhân khởi tạo và lan tỏa các nhận xét về sản phẩm/dịch vụ, với phạm vi mở rộng từ khách hàng tiềm năng đến những người đã trải nghiệm thực tế. Lý thuyết ELM chỉ ra rằng, đặc điểm nguồn phát đóng vai trò là tín hiệu ngoại vi quan trọng trong quá trình điều chỉnh thái độ của người tiếp nhận. Chuyên môn và sự tin cậy của nguồn không chỉ ảnh hưởng đến việc tiếp nhận thông tin trong lĩnh vực du lịch mà còn thúc đẩy thái độ tích cực đối với thương hiệu. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H1: Nguồn phát ảnh hưởng thuận chiều đến thái độ với cơ sở lưu trú.
Sự gắn kết phản ánh mức độ mật thiết trong các mối quan hệ và sự tương đồng về đặc điểm nhân khẩu học, giá trị cũng như niềm tin giữa các cá nhân. Sự gắn kết còn vận hành như một tín hiệu ngoại vi tác động đến quá trình hình thành thái độ. Căn cứ theo Thuyết cân bằng, mối quan hệ tích cực giữa người nhận và nguồn sẽ thúc đẩy sự đồng nhất trong thái độ đối với đối tượng được nhận xét. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H2: Sự gắn kết ảnh hưởng thuận chiều đến thái độ với cơ sở lưu trú.
Chất lượng thông tinphản ánh mức độ thuyết phục của các luận điểm trong thông điệp eWOM. Chất lượng thông tin thuộc tuyến xử lý trung tâm, phát huy vai trò khi khách hàng có đủ động lực và năng lực phân tích. Việc tiếp nhận các lập luận logic giúp giảm thiểu sự nghi ngờ và thúc đẩy hình thành thái độ tích cực đối với đối tượng được đánh giá. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H3: Chất lượng thông tin ảnh hưởng thuận chiều đến thái độ với cơ sở lưu trú.
Số lượng thông tin phản ánh quy mô tổng thể các thông điệp được cung cấp bởi người dùng trên các nền tảng số. Số lượng thông tin đóng vai trò như một tín hiệu ngoại vi, đặc biệt hiệu quả đối với nhóm đối tượng có mức độ suy xét thấp. Trong lĩnh vực lưu trú, sự nhất quán của số lượng lớn thông tin đóng vai trò là bằng chứng xã hội, giúp giảm bớt tính vô hình của dịch vụ và thúc đẩy thái độ tích cực đối với cơ sở lưu trú. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H4: Số lượng thông tin ảnh hưởng thuận chiều đến thái độ với cơ sở lưu trú.
Thói quen sử dụng eWOM: là xu hướng thực hiện việc sử dụng thông tin eWOM một cách tự động dựa trên những trải nghiệm tích lũy trong quá khứ. Thái độ là kết quả của quá trình cá nhân tự quan sát và suy luận từ các hành vi của mình quá khứ, tần suất thực hiện hành vi càng cao thì thái độ tương ứng càng trở nên thuận lợi và ổn định. Khi việc tham khảo eWOM trở thành thói quen, du khách sẽ tiếp nhận thông tin về cơ sở lưu trú một cách dễ dàng, từ đó hình thành thái độ thiện cảm đối với đơn vị đó. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H5: Thói quen sử dụng eWOM ảnh hưởng thuận chiều đến thái độ với cơ sở lưu trú.
Thái độ phản ánh mức độ đánh giá thuận lợi hoặc không thuận lợi của cá nhân đối với một hành vi cụ thể. Các bằng chứng thực nghiệm cho thấy thái độ tích cực thúc đẩy ý định mua mạnh mẽ hơn. Tương tự, đối với dịch vụ lưu trú, khách hàng có xu hướng hình thành ý định đặt phòng trực tuyến khi có đánh giá tích cực về cơ sở đó. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H6: Thái độ với cơ sở lưu trú ảnh hưởng thuận chiều đến ý định đặt phòng trực tuyến.
Khả năng ứng dụng công nghệ: được xây dựng từ biến “điều kiện thuận lợi” ở mô hình UTAUT2, phản ánh nhận thức về nguồn lực và sự hỗ trợ cần thiết để thực hiện hành vi. Thái độ tích cực chỉ là điều kiện cần, khi khách hàng có kỹ năng và nguồn lực công nghệ tốt, thái độ dễ dàng chuyển hóa thành ý định hành vi. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H7: Khả năng ứng dụng công nghệ có vai trò điều tiết dương mối quan hệ giữa thái độ với cơ sở lưu trú và ý định đặt phòng trực tuyến.
4. Phương pháp nghiên cứu và kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Nghiên cứu định tính nhằm tổng quan tài liệu, phỏng vấn sâu chuyên gia trong lĩnh vực du lịch và các khách du lịch có kinh nghiệm đặt phòng trực tuyến nhằm hiệu chỉnh thang đo sao cho phản ánh đầy đủ ý nghĩa và dễ hiểu. Sau quá trình phỏng vấn sâu, bảng câu hỏi chính thức được xây dựng với 5 biến độc lập, 1 biến trung gian, 1 biến phụ thuộc và 1 biến điều tiết.
5 biến độc lập bao gồm: nguồn phát (ký hiệu NP, gồm 5 thang đo được mã hóa từ NP1 – NP5); sự gắn kết (ký hiệu GK, gồm 3 biến quan sát được mã hóa từ GK1 – GK3); chất lượng thông tin (ký hiệu CL, gồm 5 biến quan sát được mã hóa từ CL1 – CL5; số lượng thông tin (gồm 5 biến quan sát được mã hóa từ SL1 – SL5); thói quen sử dụng eWOM (gồm 4 biến quan sát được mã hóa từ TQ1 – TQ4)
Biến trung gian “thái độ với cơ sở lưu trú”, ký hiệu TĐ, gồm 3 biến quan sát được má hóa từ TĐ1 – TĐ3. Biến phụ thuộc “ý định đặt phòng trực tuyến”, ký hiệu YĐ, gồm 4 biến quan sát được mã hóa từ YĐ1 – YĐ4. Biến điều tiết “khả năng ứng dụng công nghệ”, ký hiệu KN, gồm 4 biến quan sát được mã hóa từ KN1 – KN4.
Nghiên cứu nhằm kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Tổng cộng 452 phiếu khảo sát được gửi tới khách du lịch (trực tiếp và qua google form), kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất, phương pháp lấy mẫu quả cầu tuyết. Do giới hạn về phạm vi và thời gian nên tác giả lựa chọn khảo sát khách du lịch ở miền Bắc Việt Nam. Sau khi loại bỏ các phiếu không hợp lệ, 435 phiếu được đưa vào phân tích (tỷ lệ 96,24%). Kích cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu định lượng cần gấp 5 lần số biến quan sát và lý tưởng là gấp 10 lần. Nghiên cứu có 33 biến quan sát nên kích cỡ mẫu lý tưởng là 10*33 = 330. Kích cỡ mẫu của nghiên cứu là 452 nên đảm bảo các điều kiện cần thiết cho phân tích. Dữ liệu sơ cấp được phân tích bằng phần mềm Smart PLS4. Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để đưa ra bức tranh tổng thể về nhân khẩu học. Mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu riêng phần PLS-SEM được đánh giá qua hai bước: đánh giá mô hình đo lường và đánh giá mô hình cấu trúc.
Bảng 1 khái quát một số đặc tính nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu. Mẫu nghiên cứu có tỷ lệ nữ trội hơn nam, tập trung vào thế hệ gen Z và gen Y; trình độ đại học và cao đẳng/trung cấp chiếm tỷ lệ phổ biến và mức thu nhập hàng tháng trong khoảng từ 10 đến dưới 30 triệu đồng.
Bảng 1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
| Thông tin | Số lượng (người) | Tỷ lệ (%) | |
| Giới tính | Nam | 198 | 45,52% |
| Nữ | 237 | 54,48% | |
| Tổng cộng | 435 | 100% | |
| Thế hệ | Gen X (1965 – 1980) | 53 | 12,18% |
| Gen Y (1981 – 1996) | 176 | 40,46% | |
| Gen Z (1997 – 2012) | 206 | 47,36% | |
| Tổng cộng | 435 | 100% | |
| Trình độ học vấn | Sau đại học | 32 | 7,36% |
| Đại học | 185 | 42,53% | |
| Trung cấp/Cao đẳng | 170 | 39,08% | |
| Trung học phổ thông trở xuống | 48 | 11,03% | |
| Tổng cộng | 435 | 100% | |
| Thu nhập hàng tháng | Dưới 10 triệu đồng | 96 | 22,07% |
| 10 – 20 triệu đồng | 132 | 30,34% | |
| 20 – 30 triệu đồng | 116 | 26,67% | |
| 30 – 50 triệu đồng | 52 | 11,95% | |
| Trên 50 triệu đồng | 39 | 8,97% | |
| Tổng cộng | 435 | 100% | |
Đánh giá chất lượng biến quan sát. Bảng 2 cho thấy, tất cả các hệ số tải ngoài của các biến quan sát đều lớn hơn 0,7 (từ 0,706 đến 0,891), cho thấy thang đo đạt độ tin cậy chỉ báo tốt.
Bảng 2. Hệ số tải ngoài các biến quan sát
| CL | GK | KN | NP | SL | TĐ | TQ | YĐ | KN x TĐ | |
| CL1 | 0,779 | ||||||||
| CL2 | 0,798 | ||||||||
| CL3 | 0,733 | ||||||||
| CL4 | 0,773 | ||||||||
| CL5 | 0,762 | ||||||||
| GK1 | 0,754 | ||||||||
| GK2 | 0,845 | ||||||||
| GK3 | 0,804 | ||||||||
| KN1 | 0,864 | ||||||||
| KN2 | 0,891 | ||||||||
| KN3 | 0,881 | ||||||||
| KN4 | 0,859 | ||||||||
| NP1 | 0,772 | ||||||||
| NP2 | 0,787 | ||||||||
| NP3 | 0,783 | ||||||||
| NP4 | 0,743 | ||||||||
| NP5 | 0,706 | ||||||||
| SL1 | 0,781 | ||||||||
| SL2 | 0,781 | ||||||||
| SL3 | 0,816 | ||||||||
| SL4 | 0,712 | ||||||||
| SL5 | 0,772 | ||||||||
| TĐ1 | 0,860 | ||||||||
| TĐ2 | 0,868 | ||||||||
| TĐ3 | 0,847 | ||||||||
| TQ1 | 0,791 | ||||||||
| TQ2 | 0,868 | ||||||||
| TQ3 | 0,840 | ||||||||
| TQ4 | 0,852 | ||||||||
| YĐ1 | 0,794 | ||||||||
| YĐ2 | 0,823 | ||||||||
| YĐ3 | 0,877 | ||||||||
| YĐ4 | 0,831 | ||||||||
| KN x TĐ | 1,000 |
Độ tin cậy và tính hội tụ thang đo: Kết quả bảng 3 cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy và giá trị hội tụ khi giá trị Cronbach’s alpha, độ tin cậy tổng hợp rho_a và rho_c đều lớn hơn 0,7; đồng thời phương sai trích trung bình AVE của các biến đều vượt ngưỡng 0,5. Điều này cho thấy các thang đo có mức độ nhất quán nội tại tốt và giải thích được phần lớn phương sai của biến quan sát.
Bảng 3. Độ tin cậy và tính hội tụ thang đo
| Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha | Độ tin cậy tổng hợp (rho_a) | Độ tin cậy tổng hợp (rho_c) | Phương sai trích trung bình (AVE) | |
| CL | 0,828 | 0,830 | 0,879 | 0,592 |
| GK | 0,722 | 0,730 | 0,844 | 0,643 |
| KN | 0,897 | 0,902 | 0,928 | 0,763 |
| NP | 0,815 | 0,815 | 0,871 | 0,576 |
| SL | 0,831 | 0,835 | 0,881 | 0,597 |
| TĐ | 0,822 | 0,822 | 0,894 | 0,737 |
| TQ | 0,858 | 0,860 | 0,904 | 0,702 |
| YĐ | 0,851 | 0,852 | 0,900 | 0,692 |
Tính phân biệt của thang đo.Bảng 4 thể hiện các giá trị HTMT giữa các cặp biến đều nhỏ hơn ngưỡng 0,85; nên thang đo đạt giá trị phân biệt tốt, không có hiện tượng chồng lấn khái niệm giữa các biến tiềm ẩn.
Bảng 4. Tính phân biệt của thang đo
| CL | GK | KN | NP | SL | TĐ | TQ | YĐ | KN x TĐ | |
| CL | |||||||||
| GK | 0,660 | ||||||||
| KN | 0,036 | 0,083 | |||||||
| NP | 0,828 | 0,732 | 0,064 | ||||||
| SL | 0,750 | 0,794 | 0,040 | 0,716 | |||||
| TĐ | 0,784 | 0,692 | 0,067 | 0,722 | 0,772 | ||||
| TQ | 0,703 | 0,563 | 0,035 | 0,644 | 0,597 | 0,686 | |||
| YĐ | 0,625 | 0,650 | 0,327 | 0,623 | 0,637 | 0,731 | 0,504 | ||
| KN x TĐ | 0,042 | 0,019 | 0,194 | 0,033 | 0,040 | 0,043 | 0,068 | 0,350 |
Tính cộng tuyến của các biến độc lập, giá trị độ phóng đại phương sai (VIF) ở bảng 5 đều nhỏ hơn 3 nên mô hình không gặp vấn đề về đa cộng tuyến, đảm bảo các ước lượng hồi quy là đáng tin cậy và không bị sai lệch do tương quan cao giữa các biến độc lập.
Bảng 5. Giá trị độ phóng đại phương sai (VIF)
| VIF | |
| CL → TĐ | 2,383 |
| GK → TĐ | 1,800 |
| KN → YĐ | 1,038 |
| KN x TĐ → YĐ | 1,036 |
| NP → TĐ | 2,222 |
| SL → TĐ | 2,111 |
| TĐ → YĐ | 1,004 |
| TQ → TĐ | 1,690 |
Đánh giá ý nghĩa các liên kết trực tiếp:Kết quả bảng 6 cho thấy, tất cả các giả thuyết đều được chấp nhận với các hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05). Trong đó, “thái độ” có tác động mạnh đến “ý định” (β = 0,607), tiếp theo là vai trò điều tiết của “khả năng ứng dụng công nghệ” lên mối quan hệ giữa “thái độ” và “ý định” (β = 0,413) và tác động trực tiếp của “khả năng ứng dụng công nghệ” lên ý định đặt phòng trực tuyến (β = 0,327). Các biến “số lượng thông tin”, “chất lượng thông tin” và “thói quen sử dụng eWOM” có ảnh hưởng đáng kể đến “thái độ”, trong khi “nguồn phát” và “sự gắn kết” có mức tác động thấp hơn nhưng vẫn có ý nghĩa.
Bảng 6. Kết quả xác định mức ý nghĩa của các liên kết trực tiếp
| Giả thuyết | Hệ số hồi quy (β) | Trung bình mẫu | Độ lệch chuẩn | Giá trị t | Mức ý nghĩa (P values) | Kết luận giả thuyết |
| H1: NP→TĐ | 0,106 | 0,105 | 0,053 | 2,003 | 0,045 | Được ủng hộ |
| H2: GK→TĐ | 0,100 | 0,102 | 0,048 | 2,064 | 0,039 | Được ủng hộ |
| H3: CL→TĐ | 0,245 | 0,244 | 0,056 | 4,332 | 0,000 | Được ủng hộ |
| H4: SL→TĐ | 0,264 | 0,263 | 0,047 | 5,645 | 0,000 | Được ủng hộ |
| H5: TQ→TĐ | 0,199 | 0,198 | 0,044 | 4,560 | 0,000 | Được ủng hộ |
| H6: TĐ→YĐ | 0,607 | 0,608 | 0,031 | 19,545 | 0,000 | Được ủng hộ |
| H7: KN x TĐ→YĐ | 0,413 | 0,411 | 0,036 | 11,408 | 0,000 | Được ủng hộ |
| KN→YĐ | 0,327 | 0,328 | 0,040 | 8,185 | 0,000 | Được ủng hộ |
Hệ số xác định R²: R² của biến “thái độ” đạt giá trị 0,559 tức là các thuộc tính của eWOM (gồm nguồn phát, sự gắn kết, chất lượng thông tin, số lượng thông tin và thói quen sử dụng eWOM) có khả năng giải thích 55,9% mức độ biến thiên của “thái độ”. Đối với biến “ý định”, R² đạt 0,596, cho thấy “thái độ” giải thích được 59,6% sự thay đổi của ý định đặt phòng trực tuyến, đồng thời mối quan hệ này chịu sự điều tiết của yếu tố “khả năng ứng dụng công nghệ”. Các giá trị R² hiệu chỉnh không chênh lệch đáng kể so với R², cho thấy mô hình có độ ổn định và không bị ảnh hưởng bởi số lượng biến độc lập.
Hệ số f²: kết quả cho thấy, kích thước ảnh hưởng f² của các biến độc lập đến “thái độ” chủ yếu ở mức nhỏ (chất lượng thông tin = 0,057; số lượng thông tin = 0,075; thói quen sử dụng eWOM = 0,053) hoặc rất nhỏ (sự gắn kết = 0,013; nguồn phát = 0,011), phản ánh vai trò bổ trợ của các yếu tố này trong việc giải thích “thái độ”. Ngược lại, “thái độ” có ảnh hưởng rất lớn đến “ý định” (f² = 0,908), trong khi “khả năng ứng dụng công nghệ” (f² = 0,256) và sự tương tác giữa “khả năng ứng dụng công nghệ và “thái độ” (f² = 0,390) cũng cho thấy mức tác động trung bình đến lớn. Điều này hàm ý rằng ý định đặt phòng trực tuyến chủ yếu được quyết định bởi “thái độ với cơ sở lưu trú” và được tăng cường bởi vai trò điều tiết của “khả năng ứng dụng công nghệ”.
4. Hàm ý quản trị
Dựa trên mức độ ảnh hưởng của các thuộc tính eWOM đến thái độ của khách du lịch, các hàm ý quản trị được ưu tiên triển khai theo thứ tự tầm quan trọng như sau:
(1) Số lượng thông tin: số lượng thông tin lớn tạo hiệu ứng đồng thuận, giúp giảm cảm nhận rủi ro của khách hàng. Cơ sở lưu trú cần triển khai các cơ chế khuyến khích phản hồi sau lưu trú, như gửi thông điệp cảm ơn kèm ưu đãi cho lần sử dụng tiếp theo nhằm thúc đẩy khách hàng để lại đánh giá. Việc duy trì dòng thông tin liên tục không chỉ nâng cao mức độ phổ biến mà còn cải thiện khả năng hiển thị của cơ sở lưu trú trên các nền tảng trực tuyến.
(2) Chất lượng thông tin: thông tin có độ chi tiết và tính xác thực cao sẽ làm thay đổi thái độ, tạo thiện cảm với khách hàng. Cơ sở lưu trú nên đề xuất gợi ý các nội dung đánh giá thông qua các biểu mẫu có cấu trúc theo từng tiêu chí cụ thể. Đồng thời, cần khuyến khích các đánh giá kèm hình ảnh hoặc video thực tế nhằm cung cấp bằng chứng trực quan, qua đó nâng cao giá trị tham khảo cho người đọc.
(3) Thói quen sử dụng eWOM: hành vi tham khảo đánh giá đã trở thành một bước quen thuộc trong quá trình ra quyết định. Cơ sở lưu trú cần đảm bảo sự hiện diện đồng bộ và tích hợp các công cụ hiển thị đánh giá trên nhiều nền tảng như website chính thức, đại lý du lịch trực tuyến, mạng xã hội của cơ sở lưu trú. Cách tiếp cận này giúp khách hàng tiếp cận thông tin nhanh chóng mà không cần chuyển đổi kênh.
(4) Khả năng ứng dụng công nghệ: ngay cả khi khách hàng có thái độ tốt với cơ sở lưu trú, các rào cản kỹ thuật vẫn có thể cản trở ý định mua. Do đó, cơ sở lưu trú cần tối ưu hóa giao diện đặt phòng theo hướng đơn giản, thân thiện, đặc biệt trên thiết bị di động. Việc rút gọn quy trình thao tác, đa dạng hóa phương thức thanh toán và tăng cường hỗ trợ trực tiếp sẽ góp phần nâng cao tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng.
Mặc dù nguồn phát và sự gắn kết có mức tác động nhỏ tới “thái độ” nhưng các cơ sở lưu trú cũng nên tăng cường thêm các giải pháp bổ trợ gắn với hai yếu tố này bằng cách chủ động kết nối, mời những người ảnh hưởng trong ngành du lịch đến trải nghiệm thực tế và viết bài đánh giá. Đồng thời, các cơ sở cũng nên có những ưu đãi để khuyến khích khách hàng check-in và chia sẻ trải nghiệm lên mạng xã hội cá nhân, qua đó tận dụng tối đa mối quan hệ từ bạn bè, người quen của họ.
5. Kết luận
Bài viết tích hợp ba mô hình lý thuyết kinh điển (ELM, TPB và UTAUT2) nhằm xây dựng mô hình nghiên cứu và kiểm định mối quan hệ tác động giữa truyền miệng điện tử và ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch Việt Nam. Một khám phá mới là vai trò điều tiết dương của “khả năng ứng dụng công nghệ” trong mối quan hệ giữa “thái độ với cơ sở lưu trú” và “ý định đặt phòng trực tuyến”. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả cũng đưa ra một số hàm ý quản trị liên quan đến các thuộc tính của truyền miệng điện tử và các điều kiện thuận lợi về mặt công nghệ tăng cường ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch.
Tài liệu tham khảo:
1. Ajzen, A. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(1), 179–211.
2. Bambauer-Sachse, S., & Mangold, S. (2011). Brand equity dilution through negative online word-of-mouth communication. Journal of Retailing and Consumer Services, 18, 38–45.
3. Cheung, C. M. K., & Thadani, D. R. (2012). The impact of electronic word-of-mouth communication: A literature analysis and integrative model. Decision Support Systems, 54, 461–470.
4. Doh, S.-J., & Hwang, J.-S. (2009). How consumers evaluate eWOM (electronic word-of-mouth) messages. CyberPsychology & Behavior, 12(2), 193–197.
5. Erkan, I., & Evans, C. (2016). The influence of eWOM in social media on consumers’ purchase intentions: An extended approach to information adoption. Computers in Human Behavior, 61, 47–55.
6. Hennig-Thurau, T., et al. (2004). Electronic word-of-mouth (eWOM). Journal of Interactive Marketing, 18, 38–52.
7. Hwang, J., Park, S., & Woo, M. (2018). Understanding user experiences of online travel review websites for hotel booking behaviours: An investigation of a dual motivation theory. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 23(4), 359–372.
8. Ladhari, R., & Michaud, M. (2015). eWOM effects on hotel booking intentions, attitudes, trust, and website perceptions. International Journal of Hospitality Management, 46, 36–45.
9. Lee, J., Park, D.-H., & Han, I. (2008). The effect of negative online consumer reviews on product attitude: An information processing view. Electronic Commerce Research and Applications, 7, 341–352.
10. Leong, L. Y., et al. (2017). Do electronic word-of-mouth and elaboration likelihood model influence hotel booking? Journal of Computer Information Systems, 146–160.
11. Lis, B. (2013). In eWOM we trust: A framework of factors that determine the eWOM credibility. Business & Information Systems Engineering, 5, 129-140.
12. Nguyen, T. B. D., & Nguyen, T. K. V. (2024). The impact of electronic word-of-mouth on the purchase intention of tourists on online hotel booking applications. International Journal of Asian Business and Information Management, 15(1), 1-19.
13. Ouellette, J. A., & Wood, W. (1998). Habit and intention in everyday life: The multiple processes by which past behavior predicts future behavior. Psychological Bulletin, 124(1), 54–74.
14. Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The elaboration likelihood model of persuasion. Advances in Experimental Social Psychology, 19, 123-205.
15. Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A test of competing models. Information Systems Research, 6, 144-176.
16. Tsao, W.-C., et al. (2015). Compliance with eWOM: The influence of hotel reviews on booking intention from the perspective of consumer conformity. International Journal of Hospitality Management, 46, 99-111.
17. Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178.
18. Zhao, X. (Roy), et al. (2015). The influence of online reviews to online hotel booking intentions. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 27(6), 1343-1364.
