Assessing domestic tourists’ satisfaction with the smart tourism application in Hoi An – Quang Nam (Da Nang city)
ThS. Trịnh Tuấn Ngọc Minh
Trường Đại học Thương mại
Email: minh.ttn@tmu.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của du khách nội địa đối với ứng dụng du lịch thông minh tại khu vực Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng). Dựa trên việc kết hợp Lý thuyết chấp nhận công nghệ và Lý thuyết xác nhận kỳ vọng, bài viết chỉ ra mô hình, gồm 5 yếu tố độc lập: chất lượng thông tin, tính dễ sử dụng, tính hữu ích, tính tương tác và độ tin cậy/an toàn. Khảo sát thu về 387 phiếu hợp lệ từ du khách nội địa trong giai đoạn tháng 3/2026 đến tháng 5/2026. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM cho thấy, cả 5 yếu tố đều có tác động tích cực đáng kể đến sự hài lòng của du khách. Trong đó, tính tương tác có ảnh hưởng mạnh nhất, tiếp theo là tính dễ sử dụng, độ tin cậy/an toàn, tính hữu ích và chất lượng thông tin. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất các hàm ý chính sách nhằm nâng cao tính tương tác, cải thiện giao diện UI/UX, bảo mật thông tin và nâng cao chất lượng dữ liệu để tối ưu hóa trải nghiệm du khách.
Từ khóa: Mức độ hài lòng; du khách nội địa; du lịch thông minh; Hội An – Quảng Nam, thành phố Đà Nẵng; PLS SEM.
Abstract: This study examines the factors influencing domestic tourists’ satisfaction with smart tourism applications in the Hoi An–Quang Nam area (Da Nang City). Drawing on the Technology Acceptance Model (TAM) and Expectation-Confirmation Theory (ECT), the study proposes a research model comprising five independent factors: information quality, ease of use, perceived usefulness, interactivity, and reliability/security. A total of 387 valid responses were collected from domestic tourists between March 2026 and May 2026. The results of the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) analysis indicate that all five factors have a statistically significant positive impact on tourist satisfaction. Among these factors, interactivity has the strongest influence, followed by ease of use, reliability/security, perceived usefulness, and information quality. Based on these findings, the study proposes several policy implications to enhance interactivity, improve the user interface and user experience (UI/UX), strengthen information security, and improve data quality, thereby optimizing the overall tourist experience.
Keywords: Tourist satisfaction; domestic tourists; smart tourism; Hoi An – Quang Nam, Da Nang city; PLS-SEM.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh Việt Nam, xu hướng chuyển đổi số trong du lịch cũng đang diễn ra ngày càng rõ nét. Đặc biệt, đối với những điểm đến có lượng khách lớn và giá trị tài nguyên văn hóa cao, việc ứng dụng công nghệ thông minh có thể tạo ra những phương thức mới để giới thiệu tài nguyên, hướng dẫn du khách và kết nối các dịch vụ du lịch. Hội An là một trường hợp có ý nghĩa đặc biệt trong nghiên cứu này. Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) được biết đến là một điểm đến du lịch nổi bật với hệ thống di sản văn hóa, kiến trúc đô thị cổ, các hoạt động văn hóa, ẩm thực, làng nghề và nhiều sản phẩm trải nghiệm đa dạng. Theo thông tin của (Bộ Khoa học và Công nghệ, 2023), hệ thống du lịch thông minh của Quảng Nam (hiện nay thuộc thành phố Đà Nẵng) bao gồm cổng thông tin du lịch, ứng dụng di động QuangNam Tourism trên nền tảng iOS và Android, hệ thống chatbot, hệ thống phân tích và đánh giá phản hồi trên mạng xã hội, cùng các nội dung và tính năng tương tác trực quan như 3D, AR và VR360. Những chức năng này cho thấy, hệ thống đã được định hướng vượt ra ngoài mô hình cung cấp thông tin du lịch đơn thuần để hướng tới một hệ sinh thái công nghệ hỗ trợ trải nghiệm của du khách. Sự hiện diện của hệ thống du lịch thông minh tại đây đặt ra một vấn đề có ý nghĩa thực tiễn: liệu những chức năng và tiện ích được xây dựng có thực sự đáp ứng kỳ vọng và nhu cầu của du khách hay không? Việc một ứng dụng được đầu tư về mặt công nghệ không đồng nghĩa với việc người dùng chắc chắn cảm thấy hài lòng. Mức độ hài lòng chỉ có thể được xác định thông qua đánh giá trực tiếp của những người đã trải nghiệm và sử dụng ứng dụng. Chính vì vậy, nghiên cứu sự hài lòng của du khách có thể cung cấp một góc nhìn thực tế về hiệu quả của quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực du lịch.
Các nghiên cứu của (Yoo & cộng sự, 2017; Huang & cộng sự, 2017) cho thấy, nếu ứng dụng có khả năng cung cấp thông tin phù hợp, hữu ích và hỗ trợ hiệu quả cho quá trình ra quyết định, du khách có xu hướng đánh giá tích cực hơn về trải nghiệm công nghệ. Trong nghiên cứu của (Choi & Baek, 2024) chỉ ra các thuộc tính của công nghệ du lịch thông minh có liên quan đến sự hài lòng của chuyến đi, đồng thời, mức độ hiểu biết kỹ thuật số có thể làm thay đổi mối quan hệ giữa công nghệ và kết quả trải nghiệm. Các nghiên cứu của của (Gopinath & Jyotsna, 2025; Yap & cộng sự, 2025) cho thấy, tính hữu ích, tính cung cấp thông tin, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ và mức độ xác nhận kỳ vọng đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của du khách. Trong khi đó (To & cộng sự, 2026) cho thấy, các thuộc tính của công nghệ du lịch thông minh có tác động mạnh đến hình ảnh điểm đến và sự hài lòng; hình ảnh điểm đến cũng cải thiện sự hài lòng và ý định quay lại. Đặc biệt, sự hài lòng được xác định là yếu tố quan trọng thúc đẩy truyền miệng điện tử tích cực và ý định quay lại.
Tại Việt Nam, nghiên cứu của (Nguyễn Thị Kiều Trang & cộng sự, 2024) được thực hiện trong bối cảnh Đà Nẵng định hướng trở thành thành phố du lịch thông minh và đã triển khai nhiều ứng dụng công nghệ phục vụ du khách. Nghiên cứu của (Huỳnh Diệp Trâm Anh & cộng sự, 2024) cho thấy, các nhóm dịch vụ thông minh như dịch vụ tham quan, lưu trú, vận chuyển, ăn uống và mua sắm có ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ du lịch thông minh, qua đó góp phần hình thành sự hài lòng của du khách tại Cần Thơ. Bên cạnh đó, trong nghiên cứu của Huỳnh Diệp Trâm Anh & cộng sự (2025) tập trung vào một ứng dụng cụ thể là Chonoicairang tại Chợ nổi Cái Răng, Cần Thơ. Kết quả cho thấy tính hữu ích và khả năng tiếp cận của ứng dụng có ảnh hưởng đến trải nghiệm đáng nhớ, sự hài lòng và ý định truyền miệng tích cực của du khách.
Ngoài ra, nghiên cứu sự hài lòng trong bối cảnh thành phố di sản Huế đang thực hiện chuyển đổi số (Trần Ngọc Diệu Huyền & cộng sự, 2025). Nghiên cứu khảo sát 692 đối tượng gồm khách quốc tế, khách nội địa và cư dân địa phương, sử dụng phương pháp phân tích cấu hình fsQCA. Năm nhóm thuộc tính của du lịch thông minh được xem xét gồm sức hấp dẫn, khả năng tiếp cận, mức độ sẵn sàng số hóa, tính bền vững và quan hệ hợp tác. Kết quả cho thấy, sự hài lòng không nhất thiết được hình thành bởi một yếu tố đơn lẻ mà có thể xuất hiện từ những tổ hợp điều kiện khác nhau. Với các nghiên cứu của (Hà Thị Thùy Dương & Hồ Thanh Xuân, 2026; Vũ Trúc Phúc & Nguyễn Giang Châu, 2026; Phạm Hồng Hải & cộng sự, 2026) cho thấy, công nghệ ngày càng được nhìn nhận không chỉ như một công cụ cung cấp thông tin mà còn như một thành tố tham gia vào quá trình hình thành trải nghiệm và giá trị của du khách.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Lý thuyết chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được (Davis, 1989) đề xuất nhằm giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến việc người dùng chấp nhận và sử dụng một hệ thống công nghệ. Hai biến cốt lõi của TAM là tính hữu ích cảm nhận vàtính dễ sử dụng cảm nhận. Đây là hai yếu tố cơ bản quyết định nhận thức và hành vi của người dùng đối với công nghệ. Tính hữu ích cảm nhận được hiểu là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng một hệ thống sẽ giúp nâng cao hiệu quả thực hiện công việc.
Trong bối cảnh du lịch, tính hữu ích thể hiện ở mức độ mà du khách cảm nhận ứng dụng có thể giúp họ tìm kiếm thông tin, lập kế hoạch, lựa chọn dịch vụ, định hướng di chuyển hoặc giải quyết các nhu cầu phát sinh trong chuyến đi. Tính dễ sử dụng cảm nhận là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống không đòi hỏi nhiều nỗ lực. Đối với ứng dụng du lịch thông minh, tính dễ sử dụng thể hiện thông qua giao diện rõ ràng, thao tác đơn giản, khả năng tìm kiếm chức năng nhanh chóng và mức độ thuận tiện khi sử dụng trên thiết bị di động.
2.2. Lý thuyết xác nhận kỳ vọng (Expectation Confirmation Theory – ECT)
ECT được (Oliver, 1980) phát triển nhằm giải thích quá trình hình thành sự hài lòng của người tiêu dùng. Theo lý thuyết này, sự hài lòng được hình thành thông qua quá trình so sánh giữa kỳ vọng trước khi sử dụngvàcảm nhận thực tế sau khi trải nghiệm. Nếu kết quả thực tế đáp ứng hoặc vượt quá kỳ vọng, người dùng có xu hướng hài lòng; ngược lại, nếu kết quả thấp hơn kỳ vọng, sự không hài lòng có thể xuất hiện. Trong bối cảnh du lịch thông minh, du khách thường hình thành kỳ vọng trước khi sử dụng ứng dụng, chẳng hạn kỳ vọng ứng dụng cung cấp thông tin chính xác, giúp tìm kiếm địa điểm nhanh chóng, hỗ trợ lập lịch trình hoặc định hướng di chuyển. Sau khi sử dụng, du khách sẽ so sánh trải nghiệm thực tế với những kỳ vọng ban đầu. Mức độ xác nhận kỳ vọng càng cao thì khả năng hình thành sự hài lòng càng lớn. ECT giúp giải thích sự hài lòng trong nghiên cứu. Trong khi TAM giải thích tại sao du khách nhận thấy công nghệ hữu ích và dễ sử dụng.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Mô hình đề xuất và giả thuyết nghiên cứu
Bảng 2: Giả thuyết nghiên cứu của mô hình
| Giả thuyết nghiên cứu | Nội dung giả thuyết | Kỳ vọng dấu |
| H1 | Chất lượng thông tin có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | + |
| H2 | Tính dễ sử dụng có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | + |
| H3 | Tính hữu ích có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | + |
| H4 | Tính tương tác có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng). | + |
| H5 | Độ tin cậy/an toàn có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | + |
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Hair & cộng sự (2014) cho rằng, tỷ lệ số quan sát trên một biến phân tích là 5:1, sử dụng thang đo Likert 1 – 5 (thang đo Likert 5 mức độ) với số biến độc lập là 5. Vậy áp dụng Hair & cộng sự thì số mẫu tối thiểu phải là 15*5= 75 mẫu. Tuy nhiên để đảm bảo tính hợp lý và chính xác, nghiên cứu chọn 400 khách du lịch nội địa đến Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) và sau khi phát phiếu khảo sát, tác giả thu về 387 phiếu hợp lệ. Thời gian khảo sát từ tháng 3/2026 đến tháng 5/2026.
Bảng 3: Thang đo nghiên cứu của mô hinh
| Chất lượng thông tin (IQ) | Tính dễ sử dụng (PEOU) | Tính hữu ích (PU) | Tính tương tác (INT) | Độ tin cậy/an toàn (TR) | Sự hài lòng (SAT) |
| IQ1: Thông tin trên ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) rất chính xác và cập nhật. | PEOU1: Giao diện ứng dụng được thiết kế thân thiện và dễ nhìn. | PU1: Ứng dụng giúp tôi tiết kiệm thời gian và chi phí khi tham quan Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | INT1: Ứng dụng phản hồi nhanh chóng và chính xác các yêu cầu/thao tác của tôi. | TR1: Thông tin cá nhân và tài khoản của tôi được bảo mật an toàn khi dùng ứng dụng. | SAT1: Tôi cảm thấy hài lòng với chất lượng dịch vụ tổng thể của ứng dụng du lịch thông minh này |
| IQ2: Ứng dụng cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết về các điểm đến, dịch vụ tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | PEOU2: Các thao tác và chức năng trên ứng dụng rất dễ học và dễ sử dụng. | PU2: Ứng dụng hỗ trợ hiệu quả cho việc lên kế hoạch và trải nghiệm chuyến đi của tôi. | INT2: Tôi dễ dàng phản hồi ý kiến, đánh giá hoặc giao tiếp qua ứng dụng. | TR2: Các giao dịch, thanh toán hoặc đặt dịch vụ trên ứng dụng luôn chính xác và đáng tin cậy | SAT2: Trải nghiệm ứng dụng đáp ứng tốt mong đợi của tôi khi du lịch Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) |
| IQ3: Thông tin hiển thị trên ứng dụng rõ ràng, dễ hiểu và dễ tra cứu. | PEOU3: Tôi không tốn nhiều thời gian, nỗ lực để tìm kiếm dịch vụ/thông tin trên ứng dụng. | PU3: Nhìn chung, việc sử dụng ứng dụng đem lại lợi ích thiết thực cho chuyến du lịch của tôi. | INT3: Ứng dụng cung cấp các tính năng tương tác cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu riêng của tôi. | TR3: Tôi cảm thấy an tâm khi tin tưởng vào các dịch vụ được ứng dụng đề xuất/giới thiệu. | SAT3: Tôi sẽ tiếp tục sử dụng ứng dụng này và giới thiệu cho bạn bè, người thân khi đến Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) |
3.3. Các bước nghiên cứu cụ thể
Nghiên cứu sử dụng phần mềm Smart PLS phiên bản 3 để phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để phân tích. Các bước nghiên cứu bao gồm: (1) Thống kê mô tả; (2) Phân tích độ tin cậy của thang đo; (3) Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
4. Kết quả và thảo luận
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 4: Thống kê mô tả thang đo
| Số quan sát | Nhỏ nhất | Lớn nhất | Trung bình | Độ lệch chuẩn | |
| IQ1 | 387 | 1 | 5 | 3,58 | 1,033 |
| IQ2 | 387 | 1 | 5 | 3,66 | 1,046 |
| IQ3 | 387 | 1 | 5 | 3,66 | 1,034 |
| PEOU1 | 387 | 2 | 5 | 3,20 | 0,974 |
| PEOU2 | 387 | 1 | 5 | 3,24 | 1,195 |
| PEOU3 | 387 | 1 | 5 | 3,24 | 1,083 |
| PU1 | 387 | 1 | 5 | 3,66 | 0,866 |
| PU2 | 387 | 1 | 5 | 3,68 | 0,875 |
| PU3 | 387 | 1 | 5 | 3,53 | 0,885 |
| INT1 | 387 | 1 | 5 | 3,56 | 1,069 |
| INT2 | 387 | 1 | 5 | 3,32 | 1,108 |
| INT3 | 387 | 1 | 5 | 3,42 | 1,106 |
| TR1 | 387 | 1 | 5 | 3,51 | 1,127 |
| TR2 | 387 | 1 | 5 | 3,38 | 1,135 |
| TR3 | 387 | 1 | 5 | 3,64 | 1,117 |
| SAT1 | 387 | 1 | 5 | 3,19 | 0,967 |
| SAT2 | 387 | 1 | 5 | 3,30 | 0,991 |
| SAT3 | 387 | 1 | 5 | 3,43 | 1,007 |
Bảng 4 mô tả thang đo từ mẫu nghiên cứu gồm 387 quan sát ghi nhận những góc nhìn khách quan và sâu sắc về trải nghiệm của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng). Nhìn chung, tất cả các nhóm biến đều đạt giá trị trung bình ở mức trên trung bình (dao động từ 3,19 đến 3,68 trên thang đo Likert 5 điểm) cho thấy phản hồi tương đối tích cực từ phía người dùng. Trong đó, nhóm “Tính hữu ích” (PU) đạt mức đánh giá cao nhất, đặc biệt là biến PU2 (M = 3,68, SD = 0,875) và PU1 (M = 3,66, SD = 0,866), cho thấy ứng dụng đóng vai trò thiết thực trong việc hỗ trợ lập kế hoạch và tiết kiệm thời gian, chi phí cho chuyến đi. Nhóm “Chất lượng thông tin” (IQ) cũng nhận được sự đánh giá cao đồng đều (IQ2 và IQ3 cùng đạt M = 3,66), phản ánh việc thông tin trên ứng dụng được cung cấp đầy đủ, rõ ràng và dễ tra cứu. Mặc dù nhóm “Độ tin cậy/an toàn” (TR) có mức điểm trung bình khá ổn định (M từ 3,38 đến 3,64) cho thấy có sự phân hóa khá rõ rệt trong mức độ tin tưởng của người dùng về tính an toàn bảo mật thông tin và giao dịch thanh toán. Ở chiều ngược lại, nhóm “Sự hài lòng” (SAT) và “Tính dễ sử dụng” (PEOU) lại ghi nhận các giá trị trung bình thấp hơn cả, đặc biệt là SAT1 (M = 3,19) và PEOU1 (M = 3,20), gợi mở rằng, dù ứng dụng đáp ứng tốt về mặt tiện ích nội dung, nhưng thiết kế giao diện và trải nghiệm tổng thể vẫn chưa thực sự bứt phá để tạo ra sự thỏa mãn tối đa cho du khách. Tóm lại, kết quả mô tả khẳng định tính hữu ích và chất lượng thông tin là những trụ cột thế mạnh của ứng dụng, đồng thời đặt ra yêu cầu cải thiện về mặt giao diện người dùng và củng cố độ tin cậy giao dịch nhằm tối ưu hóa sự hài lòng cũng như lòng trung thành của du khách khi đến với Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng).
4.2 Phân tích độ tin cậy của thang đo
Bảng 5: Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo
| Biến | Độ tin cậy của thang đo |
| INT | 0,732 |
| IQ | 0,749 |
| PEOU | 0,734 |
| PU | 0,715 |
| SAT | 0,773 |
| TR | 0,745 |
Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha từ Bảng 5 cho các thành phần của thang đo đều có Cronbach’s Alpha > 0,7 và không có biến đo lường nào có tương quan bé hơn 0,3. Do vậy các biến đạt yêu cầu.
4.3 Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Một là, kiểm định mô hình đo lường.
Để kiểm định mô hình đo lường, bài viết sử dụng các chỉ số sau: (1) Hệ số tin cậy tổng hợp CR (CR>0,7); (2) Tổng phương sai trích AVE; (3) Hệ số tải nhân tố đơn lẻ (outer loading) . Trong đó, hệ số tin cậy tổng hợp phải lớn hơn 0,7 và hệ số outer loading phải lớn hơn 0,4 (Hair& cộng sự, 2014) thì có ý nghĩa về giá trị tin cậy. Bảng 6 dưới đây cho thấy, tất cả các nhân tố đều thoả mãn độ tin cậy và giá trị hội tụ.
Bảng 6: Kết quả kiểm định mô hình đo lường
| Nhân tố | Độ tin cậy tổng hợp (CR) | Tổng phương sai trích (AVE) |
| INT | 0,848 | 0,651 |
| IQ | 0,855 | 0,663 |
| PEOU | 0,849 | 0,653 |
| PU | 0,840 | 0,636 |
| SAT | 0,868 | 0,687 |
| TR | 0,854 | 0,662 |
Hai là, giá trị phân biệt.
Để đánh giá tính phân biệt của thang đo, bài viết sử dụng tỉ số Heterotrait-monotrait. Kết quả Bảng 7 cho thấy cho thấy tính phân biệt của thang đo rất tốt cho thấy tất cả các giá trị HTMT đều nhỏ hơn nhiều so với ngưỡng 0,85. Như vậy, các nhân tố đều đạt yêu cầu về giá trị phân biệt.
Bảng 7: Độ giá trị phân biệt HTMT theo tiêu chuẩn Fornell-Larcker
| INT | IQ | PEOU | PU | SAT | TR | |
| INT | ||||||
| IQ | 0,082 | |||||
| PEOU | 0,086 | 0,218 | ||||
| PU | 0,116 | 0,145 | 0,087 | |||
| SAT | 0,549 | 0,449 | 0,540 | 0,482 | ||
| TR | 0,080 | 0,092 | 0,115 | 0,159 | 0,450 |
Ba là, kiểm định mô hình cấu trúc.
(1) Kiểm định về giả định vi phạm đa cộng tuyến.
Trong phân tích PLS-SEM, việc kiểm định vi phạm đa cộng tuyến dựa vào đường dẫn cấu trúc và hệ số R² của biến phụ thuộc. Theo (Hair & cộng sự, 2014), giá trị R2 là 0,25 là nội sinh yếu; 0,5 là tương đối và 0,75 là cao. Bên cạnh giá trị R2, Q2 là một đánh giá bổ sung cho mô hình phù hợp (Geisser, 1974; Stone, 1974). Giá trị Q2 lớn hơn 0 đối với một biến tiềm ẩn nội sinh kết quả cụ thể chỉ ra sự liên quan dự báo của mô hình đường dẫn đối với khái niệm phụ thuộc cụ thể này (Chin, 2010). Để có được giá trị Q2, phương pháp Blindfolding được sử dụng trong PLS để đo lường. Kết quả bảng 8 cho thấy giá trị R2 đạt 0,584 >0,5 và giá trị Q2 đạt 0,392>0 phù hợp với yêu cầu. Điều đó chứng tỏ mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 8: Kết quả kiểm định về giả định vi phạm đa cộng tuyến
| Giá trị | |
| R2 | 0,584 |
| Q2 | 0,392 |
(2) Kiểm định bootstrapping.
Sử dụng bootstrapping phi tham số được kiểm định cho 387 quan sát, với lặp lại 5.000 lần để bảo đảm yêu cầu kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính (Bảng 9)
Bảng 9: Bảng kết quả Bootstrapping mô hình cấu trúc
| Trọng số gốc | Trọng số trung bình | Sai số chuẩn | Giá trị t | Mức ý nghĩa | |
| INT -> SAT | 0,388 | 0,388 | 0,032 | 11,991 | 0,000 |
| IQ -> SAT | 0,260 | 0,260 | 0,034 | 7,692 | 0,000 |
| PEOU -> SAT | 0,322 | 0,322 | 0,029 | 10,931 | 0,000 |
| PU -> SAT | 0,271 | 0,272 | 0,032 | 8,387 | 0,000 |
| TR -> SAT | 0,303 | 0,302 | 0,034 | 8,922 | 0,000 |
Bảng 9 cho thấy, các chỉ số kỹ thuật có sự tương đồng gần như tuyệt đối giữa trọng số gốc và trọng số trung bình từ 5.000 mẫu lấy lại (với INT -> SAT là 0,388; IQ -> SAT là 0,260; PEOU -> SAT là 0,322; PU -> SAT là 0,271/0,272 và TR -> SAT là 0,303/0,302) đi kèm sai số chuẩn cực kỳ nhỏ (chỉ từ 0,029 đến 0,034) đã khẳng định ước lượng của mô hình hoàn toàn không bị lệch và đạt độ ổn định rất cao. Toàn bộ năm đường dẫn tác động từ các yếu tố độc lập, gồm: tính tương tác (INT), chất lượng thông tin (IQ), nhận thức dễ sử dụng (PEOU), nhận thức hữu ích (PU) và sự tin tưởng (TR) tới sự hài lòng (SAT) đều đạt mức ý nghĩa thống kê ở ngưỡng tuyệt đối (p-value = 0,000 và t-value vượt xa mốc chuẩn 2,58), qua đó cho phép bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận tất cả các giả thuyết nghiên cứu được đề xuất ở mức tin cậy 99,9%.
Bảng 10: Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
| Giả thuyết nghiên cứu | Nội dung giả thuyết | Kết quả |
| H1 | Chất lượng thông tin có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | Chấp nhận |
| H2 | Tính dễ sử dụng có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | Chấp nhận |
| H3 | Tính hữu ích có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | Chấp nhận |
| H4 | Tính tương tác có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng). | Chấp nhận |
| H5 | Độ tin cậy/an toàn có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách đối với ứng dụng du lịch thông minh tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng) | Chấp nhận |
Hình 2: Mô hình SEM chính thức về mức độ hài lòng của du khách nội địa đối với ứng dụng du lịch thông minh tại thành phố Hội An, tỉnh Quảng Nam
Nguồn: Tính toán của tác giả, 2026
5. Hàm ý chính sách
Dựa trên kết quả kiểm định mô hình cấu trúc, nhằm tối ưu hóa sự hài lòng của người dùng và thúc đẩy chuyển đổi số du lịch tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng), các cơ quan quản lý nhà nước cùng doanh nghiệp phát triển ứng dụng cần triển khai đồng bộ các nhóm giải pháp chính sách trọng tâm.
Thứ nhất, cần ưu tiên nâng cao tính tương tác (INT) – yếu tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng. Các đơn vị phát triển ứng dụng cần tích hợp trợ lý ảo AI (Chatbot) thông minh hỗ trợ giải đáp thắc mắc 24/7 bằng nhiều ngôn ngữ, đồng thời, phát triển các tính năng cá nhân hóa lịch trình dựa trên sở thích, hành vi của du khách và xây dựng không gian tương tác hai chiều cho phép người dùng dễ dàng phản hồi, đánh giá dịch vụ trực tiếp.
Thứ hai, tối ưu hóa tính dễ sử dụng (PEOU) bằng cách cải tiến giao diện người dùng (UI/UX) theo hướng tối giản, hiện đại và thân thiện. Ứng dụng cần được thiết kế luồng thao tác truy cập nhanh chóng, nâng cao tốc độ tải trang, giảm thiểu các bước phức tạp khi tìm kiếm thông tin và đảm bảo tính tương thích linh hoạt trên nhiều hệ điều hành cũng như thiết bị di động.
Thứ ba, thắt chặt độ tin cậy và an toàn (TR) nhằm củng cố niềm tin của khách hàng. Cơ quan quản lý cần xây dựng cơ chế kiểm duyệt chặt chẽ đối với các đối tác cung cấp dịch vụ trên nền tảng, áp dụng các chuẩn mã hóa bảo mật tiên tiến cho giao dịch thanh toán trực tuyến và cam kết bảo vệ an toàn dữ liệu thông tin cá nhân của du khách tuân thủ quy định pháp luật.
Thứ tư, gia tăng tính hữu ích (PU) của nền tảng bằng việc tích hợp đa dạng các tiện ích số thiết thực như bản đồ số tương tác số hóa điểm đến, đề xuất lộ trình tối ưu giúp tiết kiệm thời gian, chi phí, cũng như tích hợp tính năng mua vé điện tử, đặt dịch vụ lưu trú, ẩm thực trực tiếp.
Thứ năm,không ngừng nâng cao chất lượng thông tin (IQ) thông qua việc liên tục cập nhật dữ liệu chính xác, kịp thời về các sự kiện văn hóa, giá vé, giờ mở cửa và các chương trình ưu đãi tại Hội An – Quảng Nam (thành phố Đà Nẵng), đảm bảo thông tin hiển thị rõ ràng, chuẩn hóa đa ngôn ngữ để phục vụ tốt cho cả du khách trong nước lẫn quốc tế.
Tài liệu tham khảo:
Bộ Khoa học và Công nghệ (2023). Báo cáo về hệ thống du lịch thông minh tỉnh Quảng Nam.
Choi, Y., & Baek, J. (2024). Smart tourism technology attributes, trip satisfaction, and the moderating role of digital literacy. Journal of Travel Research, 63(2), 145-160.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
Gopinath, R., & Jyotsna, S. (2025). Examining tourist satisfaction in smart tourism destinations: An empirical study. Tourism Management Perspectives, 51, Article 101210.
Hà Thị Thùy Dương & Hồ Thanh Xuân. (2026). Vai trò của công nghệ thông minh trong việc nâng cao trải nghiệm của du khách. Tạp chí Phát triển Kinh tế, 35(1), 45–58.
Hair & cộng sự (2014). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). SAGE Publications.
Huang & Yoo (2017). Smart tourism technologies in travel planning: The role of information quality and value. Information & Management, 54(6), 752–763.
Huỳnh Diệp Trâm Anh & cộng sự (2024). Tác động của dịch vụ thông minh đến sự hài lòng của du khách tại Cần Thơ. Tạp chí Nghiên cứu Du lịch, 18(2), 22–35.
Huỳnh Diệp Trâm Anh & cộng sự (2025). Đánh giá ứng dụng Chonoicairang đối với trải nghiệm của du khách tại Chợ nổi Cái Răng. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 61(3), 112–124.
Nguyễn Thị Kiều Trang & cộng sự (2024). Nghiên cứu định hướng phát triển thành phố du lịch thông minh tại Đà Nẵng. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đà Nẵng, 22(4), 88-97.
Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. Journal of Marketing Research, 17(4), 460–469.
Phạm Hồng Hải & cộng sự (2026). Công nghệ và giá trị trải nghiệm du khách trong kỷ nguyên số. Tạp chí Du lịch Việt Nam, 40(2), 15–28.
To & cộng sự (2026). Smart tourism technologies, destination image, and revisit intention: A PLS-SEM approach. Computers in Human Behavior, 150, Article 107980.
Trần Ngọc Diệu Huyền & cộng sự. (2025). Exploring satisfaction configuration in heritage smart tourism destinations using fsQCA: The case of Hue city. Heritage Science, 13(1), 45–62.
Vũ Trúc Phúc & Nguyễn Giang Châu. (2026). Ứng dụng công nghệ chuyển đổi số trong quản lý trải nghiệm điểm đến. Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 322, 67–79.
Yap & cộng sự (2025). Expectation confirmation model in mobile tourism applications: Empirical evidence. International Journal of Information Management, 75, Article 102715.
Yoo & công sự (2017). Improving travel decision support satisfaction with smart tourism technologies: A cognitive fit perspective. Decision Support Systems, 101, 38–52
