Factors influencing students’ intention to reuse the Be Bike Ride-Hailing service at the University of Finance – Marketing in Ho Chi Minh City
TS. Tiêu Vân Trang
Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM)
Email: tvtrang@ufm.edu.vn
ThS. Lê Thành Trung
Trường Đại học Lao động – Xã hội (cơ sở 2)
Email: trunglt@ldxh.edu.vn
TS. Nguyễn Phi Hoàng
Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM)
Email: nguyen.phi.hoang@ufm.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng lại dịch vụ gọi xe Be Bike của sinh viên Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM) trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, qua đó đề xuất một số hàm ý chính sách và quản trị nhằm nâng cao khả năng duy trì khách hàng. Kết quả nghiên cứu hướng đến việc xác định vai trò của từng yếu tố đối với ý định sử dụng lại dịch vụ, làm cơ sở đề xuất giải pháp cải thiện chất lượng trải nghiệm, tăng tính thuận tiện, nâng cao hiệu quả chính sách giá, củng cố niềm tin và giảm thiểu rủi ro cảm nhận của khách hàng. Bài viết góp phần cung cấp cơ sở tham khảo cho doanh nghiệp cung cấp dịch vụ gọi xe công nghệ trong việc xây dựng chiến lược duy trì khách hàng thuộc nhóm sinh viên.
Từ khóa: Ý định sử dụng lại; dịch vụ gọi xe công nghệ; Be Bike; sinh viên; TP. Hồ Chí Minh.
Abstract: This study aims to analyze the factors influencing the intention to reuse the Be Bike ride-hailing service among students at the University of Finance and Marketing (UFM) in Ho Chi Minh City, thereby proposing several policy and management implications to enhance customer retention. The study’s findings aim to identify the role of each factor in the intention to reuse the service, serving as a basis for proposing solutions to improve the quality of the user experience, increase convenience, enhance the effectiveness of pricing policies, strengthen trust, and minimize perceived risks among customers. This paper contributes to providing a reference framework for technology-based ride-hailing service providers in developing customer retention strategies targeting the student demographic.
Keywords: Continuance intention; technology-based ride-hailing services; Be Bike; university students; Ho Chi Minh City.
1. Đặt vấn đề
Sự phát triển của công nghệ số đã thúc đẩy sự phổ biến của các nền tảng gọi xe công nghệ, tạo thêm lựa chọn di chuyển cho người dân tại các đô thị lớn. Tuy nhiên, duy trì khách hàng không chỉ phụ thuộc vào khả năng thu hút người dùng mới mà còn gắn liền với trải nghiệm và đánh giá sau khi sử dụng dịch vụ. Theo Bhattacherjee (2001), ý định tiếp tục sử dụng là một dạng hành vi sau chấp nhận công nghệ, cần được phân biệt với ý định sử dụng ban đầu.
Tại TP. Hồ Chí Minh, dịch vụ gọi xe công nghệ đáp ứng một phần nhu cầu đi lại của sinh viên phục vụ học tập, làm thêm và sinh hoạt. Tuy nhiên, trải nghiệm dịch vụ không đồng nghĩa với việc người dùng sẽ tiếp tục lựa chọn trong tương lai. Ý định sử dụng lại có thể chịu ảnh hưởng của lợi ích nhận được, tính thuận tiện, chi phí, ảnh hưởng xã hội và rủi ro cảm nhận. Do đó, xác định các yếu tố này có ý nghĩa đối với việc đề xuất giải pháp duy trì khách hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ.
Về cơ sở lý thuyết, mô hình chấp nhận công nghệ của Davis (1989) nhấn mạnh vai trò của nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng; lý thuyết hành vi có kế hoạch của Ajzen (1991) làm rõ vai trò của các yếu tố hình thành ý định hành vi. Bên cạnh đó, Bhattacherjee (2001) vận dụng mô hình xác nhận kỳ vọng để giải thích ý định tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin. Các nghiên cứu tại Việt Nam cũng đề cập đến vai trò của nhận thức, sự hài lòng, giá cả và rủi ro trong hành vi sử dụng dịch vụ gọi xe công nghệ (Nguyen & Ha, 2022; Nguyen-Phuoc et al., 2022).
Xuất phát từ những vấn đề trên, nghiên cứu nhằm xác định và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng lại dịch vụ Be Bike của sinh viên Trường Đại học Tài chính – Marketing tại TP. Hồ Chí Minh, qua đó đề xuất hàm ý quản trị nhằm nâng cao khả năng duy trì khách hàng và cải thiện chất lượng dịch vụ.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Ý định sử dụng lại dịch vụ
Ý định sử dụng lại được hiểu là mức độ sẵn sàng của người dùng trong việc tiếp tục lựa chọn một sản phẩm, dịch vụ hoặc hệ thống sau khi đã có trải nghiệm sử dụng trước đó. Khác với ý định sử dụng ban đầu, vốn phản ánh quyết định thử nghiệm hoặc chấp nhận một dịch vụ, ý định sử dụng lại gắn với quá trình đánh giá trải nghiệm và hình thành kỳ vọng đối với những lần sử dụng tiếp theo. Theo Bhattacherjee (2001), ý định tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin chịu ảnh hưởng quan trọng của sự hài lòng sau sử dụng và nhận thức sự hữu ích mà người dùng cảm nhận.
Trong lĩnh vực dịch vụ gọi xe công nghệ, ý định sử dụng lại phản ánh khả năng khách hàng tiếp tục lựa chọn một nền tảng khi phát sinh nhu cầu di chuyển. Ý định này có thể liên quan đến mức độ thuận tiện của ứng dụng, lợi ích kinh tế, ảnh hưởng của môi trường xã hội và cảm nhận về an toàn, bảo mật. Đối với sinh viên, quyết định tiếp tục sử dụng dịch vụ còn có thể gắn với khả năng đáp ứng nhu cầu đi lại thường xuyên và sự phù hợp giữa chi phí dịch vụ với khả năng chi trả. Do đó, nghiên cứu ý định sử dụng lại Be Bike cần xem xét đồng thời các yếu tố nhận thức, kinh tế, xã hội và rủi ro có thể ảnh hưởng đến lựa chọn của người dùng.
2.2. Mô hình chấp nhận công nghệ
Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM) do Davis (1989) đề xuất là một trong những nền tảng lý thuyết được sử dụng phổ biến để giải thích việc người dùng chấp nhận và sử dụng công nghệ. Mô hình nhấn mạnh hai yếu tố trọng tâm là nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng. Trong bối cảnh gọi xe công nghệ, yếu tố này có thể thể hiện qua khả năng hỗ trợ đặt xe, tiết kiệm thời gian, tiếp cận phương tiện thuận tiện và đáp ứng nhu cầu di chuyển. Khi người dùng nhận thấy Be Bike mang lại lợi ích thiết thực, họ có thể có xu hướng tiếp tục lựa chọn dịch vụ.
Nhận thức tính dễ sử dụng thể hiện mức độ người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống không đòi hỏi nhiều nỗ lực. Đối với ứng dụng gọi xe, yếu tố này có thể liên quan đến giao diện, thao tác đặt xe, khả năng xác định điểm đón và điểm đến, cũng như mức độ dễ dàng trong quá trình thanh toán.
2.3. Lý thuyết hành vi dự định
Lý thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior – TPB) của Ajzen (1991) giải thích hành vi thông qua ý định thực hiện hành vi, trong đó ý định chịu ảnh hưởng của thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi. Chuẩn chủ quan phản ánh áp lực xã hội mà cá nhân cảm nhận từ những người hoặc nhóm người có ảnh hưởng đối với quyết định của mình. Vận dụng vào dịch vụ gọi xe công nghệ, ảnh hưởng xã hội có thể thể hiện qua ý kiến, kinh nghiệm hoặc khuyến nghị của bạn bè, người thân và những người thường xuyên sử dụng dịch vụ. Đối với sinh viên, các mối quan hệ đồng trang lứa có thể cung cấp thông tin về chất lượng, mức độ thuận tiện và độ tin cậy của nền tảng. Những đánh giá tích cực từ môi trường xã hội có thể góp phần củng cố niềm tin và khuyến khích người dùng tiếp tục lựa chọn dịch vụ.
2.4. Lợi ích kinh tế
Lợi ích kinh tế phản ánh mức độ người dùng cảm nhận rằng việc sử dụng dịch vụ mang lại lợi ích về chi phí so với những lựa chọn thay thế. Trong lĩnh vực gọi xe công nghệ, lợi ích này có thể được thể hiện qua mức giá phù hợp, tính minh bạch của cước phí, các chương trình khuyến mại và khả năng kiểm soát chi phí cho mỗi chuyến đi. Đối với sinh viên, chi phí di chuyển là một khía cạnh cần cân nhắc khi lựa chọn phương tiện, đặc biệt trong điều kiện nguồn lực tài chính còn hạn chế.
Theo mô hình chấp nhận công nghệ của Davis (1989), nhận thức về lợi ích có vai trò quan trọng trong quá trình đánh giá công nghệ. Tuy nhiên, lợi ích kinh tế cần được phân biệt với nhận thức sự hữu ích: nhận thức sự hữu ích đề cập đến mức độ dịch vụ hỗ trợ người dùng đạt được mục tiêu di chuyển, trong khi lợi ích kinh tế tập trung vào giá trị nhận được xét trên phương diện chi phí. Trong nghiên cứu này, lợi ích kinh tế được xem là yếu tố riêng biệt nhằm đánh giá liệu mức giá và lợi ích tài chính mà sinh viên cảm nhận có góp phần thúc đẩy ý định sử dụng lại Be Bike hay không.
2.5. Nhận thức rủi ro
Nhận thức rủi ro là mức độ người dùng cảm nhận về những tổn thất hoặc kết quả bất lợi có thể phát sinh khi sử dụng sản phẩm, dịch vụ. Trong môi trường giao dịch điện tử, Bauer (1960) đặt nền tảng cho cách tiếp cận hành vi người tiêu dùng dưới góc độ rủi ro cảm nhận. Đối với dịch vụ gọi xe công nghệ, rủi ro có thể liên quan đến an toàn trong quá trình di chuyển, độ tin cậy của tài xế, sự chính xác của thông tin chuyến đi, chi phí phát sinh hoặc việc bảo vệ thông tin cá nhân.
Nhận thức rủi ro có thể ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ khi người dùng cho rằng những tổn thất tiềm ẩn lớn hơn lợi ích kỳ vọng. Đối với sinh viên, những lo ngại về an toàn, độ tin cậy và tính minh bạch của dịch vụ có thể làm giảm mức độ sẵn sàng tiếp tục sử dụng, ngay cả khi ứng dụng có thao tác thuận tiện hoặc mức giá phù hợp. Vì vậy, nghiên cứu giả định nhận thức rủi ro có tác động ngược chiều đến ý định sử dụng lại Be Bike.
3. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
3.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Trên cơ sở mô hình chấp nhận công nghệ của Davis (1989), lý thuyết hành vi dự định của Ajzen (1991), mô hình xác nhận kỳ vọng của Bhattacherjee (2001) và nội dung tổng quan nghiên cứu trước đây, bài viết đề xuất mô hình phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng lại dịch vụ gọi xe Be Bike của sinh viên Trường Đại học Tài chính – Marketing tại TP. Hồ Chí Minh.
Mô hình gồm năm biến độc lập: nhận thức sự hữu ích (HI), nhận thức tính dễ sử dụng (SD), lợi ích kinh tế (KT), ảnh hưởng xã hội (XH) và nhận thức rủi ro (RR). Biến phụ thuộc là ý định sử dụng lại dịch vụ Be Bike (YD). Trong đó, nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, lợi ích kinh tế và ảnh hưởng xã hội được giả định có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng lại; nhận thức rủi ro được giả định có tác động ngược chiều.
Hình: Mô hình nghiên cứu
3.2. Các giả thuyết nghiên cứu
Kế thừa mô hình chấp nhận công nghệ của Davis (1989), nghiên cứu cho rằng khi sinh viên nhận thấy Be Bike hỗ trợ nhu cầu di chuyển hiệu quả, tiết kiệm thời gian và mang lại lợi ích thiết thực, họ có xu hướng đánh giá dịch vụ tích cực hơn. Nhận thức về giá trị sử dụng có thể củng cố mong muốn tiếp tục lựa chọn dịch vụ trong những lần di chuyển tiếp theo.
H1: Nhận thức sự hữu ích có tác động tích cực đến ý định sử dụng lại dịch vụ gọi xe Be Bike.
Theo Davis (1989), tính dễ sử dụng là một yếu tố quan trọng trong quá trình chấp nhận công nghệ. Khi sinh viên cảm thấy ứng dụng dễ thao tác, quá trình đặt xe và thanh toán thuận tiện, những trở ngại trong quá trình sử dụng có thể giảm xuống. Điều này được kỳ vọng sẽ góp phần nâng cao ý định tiếp tục sử dụng Be Bike.
H2: Nhận thức tính dễ sử dụng có tác động tích cực đến ý định sử dụng lại dịch vụ gọi xe Be Bike.
Lợi ích kinh tế phản ánh sự đánh giá của người dùng về mức giá và giá trị tài chính nhận được khi sử dụng dịch vụ. Nếu sinh viên cho rằng chi phí di chuyển hợp lý, cước phí minh bạch và các chương trình ưu đãi đáp ứng nhu cầu của mình, họ có thể ưu tiên tiếp tục lựa chọn Be Bike. Do đó, nghiên cứu giả định lợi ích kinh tế có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng lại.
H3: Lợi ích kinh tế có tác động tích cực đến ý định sử dụng lại dịch vụ gọi xe Be Bike.
Theo Ajzen (1991), chuẩn chủ quan phản ánh ảnh hưởng từ những người hoặc nhóm người có ý nghĩa đối với quyết định của cá nhân. Trong bối cảnh nghiên cứu, sự khuyến nghị, trải nghiệm tích cực hoặc đánh giá thuận lợi từ bạn bè và người thân có thể góp phần củng cố niềm tin của sinh viên đối với Be Bike. Vì vậy, ảnh hưởng xã hội được kỳ vọng có tác động tích cực đến ý định sử dụng lại dịch vụ.
H4: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định sử dụng lại dịch vụ gọi xe Be Bike.
Khi người dùng nhận thấy những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến an toàn, độ tin cậy, chi phí phát sinh hoặc bảo mật thông tin, mức độ sẵn sàng tiếp tục sử dụng dịch vụ có thể giảm. Trên cơ sở tiếp cận rủi ro cảm nhận của Bauer (1960), nghiên cứu giả định nhận thức rủi ro có tác động ngược chiều đến ý định sử dụng lại Be Bike.
H5: Nhận thức rủi ro có tác động tiêu cực đến ý định sử dụng lại dịch vụ gọi xe Be Bike.
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.1. Đặc điểm mẫu khảo sát
Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát trực tuyến thông qua bảng hỏi nhằm thu thập dữ liệu từ sinh viên Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM) tại TP. Hồ Chí Minh đã từng sử dụng dịch vụ gọi xe Be Bike. Theo báo cáo nghiên cứu, tổng cộng 248 phiếu trả lời được thu thập; sau bước sàng lọc đã xác định 236 phiếu hợp lệ, tương ứng 95,16% tổng số phiếu thu về. Các phiếu này được sử dụng để thực hiện những phân tích thống kê tiếp theo. Mẫu khảo sát được lựa chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện.
4.2. Kiểm định thang đo và mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) để xem xét cấu trúc các nhóm biến quan sát, phân tích tương quan Pearson và hồi quy tuyến tính bội để kiểm định các mối quan hệ trong mô hình.
Bảng 1. Tổng hợp kết quả kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo
| Ký hiệu | Tên thang đo | N of Items | Cronbach’s Alpha |
| HI | Nhận thức sự hữu ích | 5 | .874 |
| SD | Nhận thức tính dễ sử dụng | 5 | .904 |
| KT | Lợi ích kinh tế | 5 | .906 |
| XH | Ảnh hưởng xã hội | 5 | .814 |
| RR | Nhận thức rủi ro | 6 | .879 |
| YD | Ý định sử dụng lại dịch vụ BeBike | 7 | .887 |
| 33 |
Kết quả thực nghiệm khẳng định toàn bộ 6 thang đo với tổng số 33 biến quan sát (gồm 26 biến độc lập và 7 biến phụ thuộc) đều có hệ số Cronbach’s Alpha dao động từ 0.814 đến 0.906, đồng thời tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh lớn hơn 0.30. Do không có bất kỳ biến quan sát nào bị loại bỏ, tập dữ liệu nghiên cứu hoàn toàn đáp ứng đầy đủ các tiêu chuẩn học thuật để tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA ở phần tiếp theo.
Để đánh giá mức độ thích hợp của dữ liệu đối với phân tích nhân tố, hệ số KMO và kiểm định Bartlett được xem xét đầu tiên. Kết quả kiểm định cho thấy: chỉ số KMO đạt giá trị 0.828, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1.0, chứng minh cỡ mẫu hoàn toàn phù hợp và đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố; kiểm định Bartlett về tính cầu đạt giá trị thống kê Chi-Square là 3623.090 với 325 bậc tự do; mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, cho thấy các biến quan sát trong tổng thể có tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau và giả thuyết về ma trận tương quan đồng nhất bị bác bỏ.
4.3. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thông qua bảng Model Summary, hệ số tương quan bội R = 0.816 cho thấy mối quan hệ kết hợp giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc ở mức rất chặt chẽ. Hệ số xác định R2 = 0.665 và hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) đạt 0.658 Kết quả này chứng minh rằng 65.8% sự biến thiên của ý định sử dụng lại dịch vụ BeBike của sinh viên UFM được giải thích bởi 5 biến độc lập có mặt trong mô hình, phần còn lại 34.2% là do tác động của các yếu tố ngoại sinh và sai số ngẫu nhiên chưa đưa vào nghiên cứu. Thêm vào đó, hệ số Durbin-Watson đạt giá trị 1.545, nằm hoàn toàn trong khoảng chấp nhận an toàn từ 1.5 đến 2.5, khẳng định mô hình không bị vi phạm giả định tự tương quan giữa các phần dư.
Bảng 2: Model Summary
| Model Summaryb | |||||
| Model | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson |
| 1 | .816a | .665 | .658 | .287135890432835 | 1.545 |
| a. Predictors: (Constant), RR, HI, SD, KT, XH | |||||
| b. Dependent Variable: YD | |||||
Bảng 3: Các hệ số hồi quy chuẩn hóa trong báo cáo
| Yếu tố | Hệ số Beta chuẩn hóa | Chiều tác động được báo cáo |
| Nhận thức sự hữu ích (HI) | 0,350 | Cùng chiều |
| Ảnh hưởng xã hội (XH) | 0,321 | Cùng chiều |
| Nhận thức rủi ro (RR) | – 0,269 | Ngược chiều |
| Lợi ích kinh tế (KT) | 0,219 | Cùng chiều |
| Nhận thức tính dễ sử dụng (SD) | 0,168 | Cùng chiều |
Dựa vào độ lớn của các hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Beta), thứ tự mức độ tác động của các nhân tố đến Ý định sử dụng lại dịch vụ BeBike của sinh viên UFM được sắp xếp từ mạnh nhất đến thấp nhất:
Thứ nhất, nhận thức sự hữu ích (HI) là yếu tố tác động cùng chiều mạnh nhất. Điều này cho thấy, khi sinh viên cảm nhận dịch vụ BeBike càng đáp ứng tốt và linh hoạt cho nhu cầu di chuyển hàng ngày thì ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ sẽ gia tăng đáng kể nhất.
Thứ hai, ảnh hưởng xã hội (XH) có tác động tích cực đứng thứ hai. Kết quả này chỉ ra rằng, sự lan tỏa, giới thiệu và thói quen sử dụng của bạn bè cùng trường, đồng nghiệp hay người thân xung quanh đóng vai trò định hướng rất lớn đến ý định gắn bó với BeBike của sinh viên.
Thứ ba, nhận thức rủi ro (RR) tác động ngược chiều mạnh mẽ. Chiều hướng tác động âm phản ánh đúng thực tế tâm lý tiêu dùng, khi những lo ngại về an toàn lái xe, rò rỉ thông tin cá nhân hay chi phí phát sinh tăng cao sẽ trực tiếp làm suy giảm nghiêm trọng ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ của sinh viên.
Thứ tư, lợi ích kinh tế (KT) tác động tích cực đến ý định sử dụng lại. Mức giá cước hợp lý, chương trình khuyến mãi thường xuyên và chính sách tích điểm đem lại lợi ích tài chính rõ rệt sẽ khuyến khích sinh viên lựa chọn dịch vụ nhiều hơn.
Thứ năm, nhận thức tính dễ sử dụng (SD) cũng có tác động nhờ thao tác đặt xe nhanh chóng và giao diện thân thiện của ứng dụng Be tiếp tục là nền tảng bổ trợ củng cố sự gắn kết của người dùng.
4.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Một là, nhận thức sự hữu ích. Theo kết quả nhận thức sự hữu ích có hệ số Beta bằng 0,350, là hệ số dương lớn nhất trong năm yếu tố. Kết quả này hàm ý rằng, nếu được xác nhận qua phân tích dữ liệu cuối cùng, việc sinh viên đánh giá Be Bike hữu ích đối với nhu cầu di chuyển có thể gắn với ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ. Phát hiện này phù hợp với định hướng lý thuyết của mô hình chấp nhận công nghệ, trong đó Davis (1989) nhấn mạnh vai trò của nhận thức sự hữu ích đối với việc chấp nhận và sử dụng công nghệ. Đối với dịch vụ gọi xe, tính hữu ích có thể thể hiện qua khả năng đáp ứng nhu cầu di chuyển, hỗ trợ đặt xe thuận tiện và giảm thời gian tìm kiếm phương tiện.
Hai là, ảnh hưởng xã hội. Ảnh hưởng xã hội là 0,321, đứng thứ hai trong mô hình. Kết quả có thể được lý giải từ góc độ lý thuyết hành vi dự định của Ajzen (1991), theo đó chuẩn chủ quan phản ánh tác động của những người có ý nghĩa đối với quyết định của cá nhân. Trong môi trường sinh viên, thông tin và kinh nghiệm sử dụng được chia sẻ giữa bạn bè có thể góp phần định hình nhận thức về dịch vụ.
Ba là, nhận thức rủi ro. Theo báo cáo, nhận thức rủi ro có hệ số Beta bằng −0,269, cho thấy mối quan hệ ngược chiều với ý định sử dụng lại. Nếu được xác nhận, kết quả này hàm ý rằng mức độ rủi ro cảm nhận tăng có thể đi kèm với mức độ sẵn sàng tiếp tục sử dụng dịch vụ thấp hơn.
Đối với dịch vụ gọi xe công nghệ, người dùng có thể quan tâm đến an toàn trong quá trình di chuyển, độ tin cậy của thông tin chuyến đi và tính minh bạch của chi phí.
Bốn là, lợi ích kinh tế.Hệ số Beta của lợi ích kinh tế được báo cáo là 0,219, thể hiện mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng lại. Nếu kết quả này được xác nhận, lợi ích kinh tế có thể góp phần giải thích lựa chọn dịch vụ của sinh viên, đặc biệt khi người dùng cân nhắc chi phí di chuyển và giá trị nhận được.
Năm là, nhận thức tính dễ sử dụng.Nhận thức tính dễ sử dụng có hệ số Beta được báo cáo là 0,168, thấp nhất trong số các hệ số dương của mô hình. Nếu kết quả được xác nhận, điều này có thể cho thấy tính thuận tiện khi thao tác trên ứng dụng có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng lại, nhưng mức độ tác động tương đối thấp hơn các yếu tố còn lại trong mô hình.
5. Hàm ý chính sách và quản trị
Trên cơ sở mô hình nghiên cứu, bài viết đề xuất một số hàm ý nhằm nâng cao ý định sử dụng lại dịch vụ Be Bike của sinh viên UFM tại TP. Hồ Chí Minh.
(1) Nâng cao tính hữu ích của dịch vụ: doanh nghiệp cần cải thiện chất lượng chuyến đi, tối ưu hóa quy trình đặt xe và nâng cao khả năng đáp ứng nhu cầu di chuyển của sinh viên nhằm gia tăng giá trị trải nghiệm và khuyến khích khách hàng tiếp tục sử dụng.
(2) Phát huy ảnh hưởng xã hội tích cực: Be Bike có thể triển khai chương trình giới thiệu dịch vụ, khuyến khích chia sẻ trải nghiệm thực tế và tăng cường truyền thông phù hợp với môi trường sinh viên, qua đó mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng và củng cố niềm tin đối với dịch vụ.
(3) Kiểm soát rủi ro và bảo đảm an toàn: doanh nghiệp cần tăng cường giám sát chất lượng tài xế, minh bạch thông tin chuyến đi và cước phí, bảo vệ dữ liệu cá nhân, đồng thời nâng cao hiệu quả tiếp nhận và xử lý khiếu nại nhằm giảm thiểu những lo ngại của người dùng.
(4) Xây dựng chính sách giá phù hợp: doanh nghiệp nên nghiên cứu các chương trình ưu đãi phù hợp với khả năng chi trả của sinh viên, đồng thời bảo đảm tính minh bạch của giá cước và điều kiện áp dụng khuyến mại. Chính sách giá cần cân đối giữa lợi ích khách hàng và hiệu quả kinh doanh dài hạn.
(5) Cải thiện tính thuận tiện của ứng dụng: việc đơn giản hóa thao tác đặt xe, nâng cao tính ổn định của ứng dụng và cải thiện khả năng hỗ trợ khách hàng sẽ góp phần giảm trở ngại trong quá trình sử dụng dịch vụ.
Bên cạnh giải pháp từ doanh nghiệp, cơ quan quản lý nhà nước cần tiếp tục hoàn thiện việc thực thi các quy định về an toàn giao thông, bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng và bảo vệ dữ liệu cá nhân trong hoạt động vận tải ứng dụng công nghệ. Sự phối hợp giữa cơ quan quản lý và doanh nghiệp sẽ góp phần xây dựng môi trường cung cấp dịch vụ minh bạch, an toàn và có trách nhiệm.
6. Kết luận
Trên cơ sở mô hình nghiên cứu, bài viết đề xuất một số hàm ý quản trị tập trung vào nâng cao giá trị sử dụng, cải thiện tính thuận tiện của ứng dụng, xây dựng chính sách giá phù hợp, tăng cường an toàn và phát huy ảnh hưởng xã hội tích cực. Các giải pháp này hướng đến nâng cao trải nghiệm và khả năng duy trì khách hàng trong phân khúc sinh viên.
Bên cạnh những đóng góp về mặt thực tiễn, nghiên cứu còn có hạn chế do phạm vi khảo sát tập trung vào sinh viên UFM tại TP. Hồ Chí Minh và sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Các nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng đối tượng khảo sát, bổ sung những yếu tố liên quan đến trải nghiệm và sự hài lòng, đồng thời kiểm định mô hình trên các nhóm khách hàng và nền tảng gọi xe khác nhau nhằm nâng cao khả năng khái quát hóa kết quả.
Tài liệu tham khảo:
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
Bauer, R. A. (1960). Consumer behavior as risk taking. In R. S. Hancock (Ed.), Dynamic marketing for a changing world (pp. 389–398). American Marketing Association.
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351–370. https://doi.org/10.2307/3250921
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
Nguyen, D. G., & Ha, M.-T. (2022). What makes users continue to want to use the digital platform? Evidence from the ride-hailing service platform in Vietnam. SAGE Open, 12(1), 1–18. https://doi.org/10.1177/21582440211069146
Nguyen-Phuoc, D. Q., Su, D. N., Nguyen, M. H., Vo, N. S., & Oviedo-Trespalacios, O. (2022). Factors influencing intention to use on-demand shared ride-hailing services in Vietnam: Risk, cost or sustainability? Journal of Transport Geography, 99, Article 103302. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2022.103302.
Weng, G. S., Zailani, S., Iranmanesh, M., & Hyun, S. S. (2017). Mobile taxi booking application service’s continuance usage intention by users. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 57, 207–216. https://doi.org/10.1016/j.trd.2017.07.023.
