The impact of celebrities in shopee live streaming on the purchase intentions of gen Z in Hanoi
ThS. Vũ Thị Hải Lý
Nguyễn Thị Mai Lan
Trần Khánh Ly
Trường Đại học Thương mại
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích ảnh hưởng của người nổi tiếng trong hoạt động livestream trên nền tảng thương mại điện tử Shopee đến ý định mua hàng của Gen Z tại Hà Nội trên cơ sở vận dụng mô hình Stimulus-Organism-Response (S-O-R) và xem xét vai trò trung gian của niềm tin cảm nhận. Kết quả cho thấy, chuyên môn, sức hấp dẫn, mức độ ảnh hưởng và sự thân thuộc có tác động tích cực đến niềm tin, trong khi tính tương tác không có ý nghĩa thống kê đối với niềm tin cảm nhận; đồng thời, niềm tin là yếu tố quyết định trực tiếp đến ý định mua hàng. Từ đó, bài viết đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao chất lượng hoạt động livestream, tăng cường tính minh bạch và củng cố niềm tin người tiêu dùng trong môi trường thương mại điện tử.
Từ khóa: Người nổi tiếng; livestream; Shopee; ý định mua hàng; Gen Z.
Abstract: Based on the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model and the mediating role of perceived trust, this article analyzes the influence of celebrity characteristics in Shopee Live streaming on the purchase intention of Gen Z in Hanoi. The results indicate that the expertise, attractiveness, influence, and familiarity of celebrities have a positive impact on trust; however, interactivity was found to have no statistical significance for perceived trust. Furthermore, trust is identified as a direct factor determining purchase intention. Based on these findings, the article proposes several managerial implications to improve livestreaming quality, enhance transparency, and strengthen consumer trust in the e-commerce environment.
Keywords: Celebrities; livestreaming; Shopee; purchase intention; Gen Z.
1. Đặt vấn đề
Thương mại điện tử được xác định là một trong những động lực quan trọng thúc đẩy phát triển kinh tế số tại Việt Nam trong giai đoạn hiện nay. Những năm gần đây, lĩnh vực này duy trì tốc độ tăng trưởng cao cả về quy mô thị trường và giá trị giao dịch. Năm 2024, quy mô thị trường thương mại điện tử ước đạt khoảng 32 tỷ USD1 và đang tiếp tục tăng trưởng mạnh. Tổng giá trị giao dịch của các sàn thương mại điện tử lớn đạt khoảng 429,7 nghìn tỷ đồng, tăng gần 35% so với năm trước2. Những con số này phản ánh không chỉ sự mở rộng quy mô thị trường mà còn cho thấy hành vi mua sắm trực tuyến đang dần trở thành thói quen tiêu dùng phổ biến.
Trong bối cảnh cạnh tranh giữa các nền tảng và nhà bán hằng ngày càng gia tăng, livestream commerce nổi lên như một phương thức kết hợp giữa thương mại và giải trí, góp phần nâng cao mức độ tương tác và rút ngắn quá trình ra quyết định mua sắm của người tiêu dùng. Trên nền tảng Shopee, tính năng Shopee Live được triển khai như một công cụ hỗ trợ gia tăng tỷ lệ chuyển đổi trong hệ sinh thái thương mại điện tử tích hợp. Tuy nhiên, hiệu quả của hoạt động này phụ thuộc đáng kể vào vai trò của người dẫn dắt nội dung, đặc biệt là sự tham gia của người nổi tiếng.
Trong môi trường trực tuyến, nơi tồn tại mức độ rủi ro cảm nhận và bất cân xứng thông tin nhất định, người nổi tiếng có thể tác động đến thái độ và ý định mua hàng của người tiêu dùng. Tuy nhiên, chi phí hợp tác với người nổi tiếng ngày càng gia tăng, trong khi hiệu quả chuyển đổi chưa phải lúc nào cũng tương xứng.
Bên cạnh đó, Gen Z hiện đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong lực lượng lao động toàn cầu và có ảnh hưởng đáng kể đối với các xu hướng tiêu dùng. Năm 2025, Gen Z chiếm khoảng 27% lực lượng lao động toàn cầu3 và nhóm này được dự báo sẽ đạt 30% lực lượng lao động toàn cầu vào năm 2030 (U.S. Bureau of Labor Statistics, 2024)4. Qua đó cho thấy, sự dịch chuyển thế hệ trong cơ cấu nhân lực và tầm quan trọng ngày càng tăng của Gen Z đối với thị trường lao động trên toàn thế giới. Tại Việt Nam, thế hệ Gen Z đang trở thành một bộ phận quan trọng của lực lượng lao động trẻ và người tiêu dùng. Đến năm 2025, Gen Z Việt Nam có khoảng 22,6 triệu người, chiếm khoảng 22,3% tổng dân số và là nhóm có ảnh hưởng ngày càng lớn đối với quyết định tiêu dùng trong nền kinh tế số5.
Hà Nội, với vai trò là trung tâm kinh tế – giáo dục lớn của cả nước, tập trung đông đảo lực lượng tiêu dùng trẻ, là bối cảnh phù hợp để nghiên cứu mối quan hệ giữa đặc tính người nổi tiếng và ý định mua hàng trong hoạt động livestream. Quy mô dân số và sự hiện diện ngày càng lớn của Gen Z trong thị trường lao động và tiêu dùng đã tạo ra một phân khúc khách hàng chiến lược, đặc biệt trong nền kinh tế số và thương mại điện tử.
2. Cơ sở lý thuyết
Gen Z (sinh từ năm 1997 – 2012 theo Pew Research Center)6 là thế hệ lớn lên cùng Internet và mạng xã hội, có mức độ tiếp cận công nghệ cao và chịu ảnh hưởng mạnh từ môi trường truyền thông số. Nhóm này đề cao tính xác thực, minh bạch và giá trị xã hội của thương hiệu; đồng thời, có xu hướng tham khảo đánh giá cộng đồng và ý kiến từ người có ảnh hưởng trước khi ra quyết định mua.
Ý định mua được hiểu là mức độ sẵn sàng thực hiện hành vi mua trong tương lai (Ajzen, 1991)7, (Spears & Singh, 2004)8. Trong môi trường thương mại điện tử, ý định mua của Gen Z chịu tác động đáng kể từ niềm tin, ảnh hưởng xã hội và cảm xúc phát sinh trong quá trình tương tác trực tuyến.
Người nổi tiếng (celebrity, KOL, influencer) là những cá nhân có khả năng tác động đến nhận thức và hành vi công chúng (McCracken, 1989)9. Trong bối cảnh số, họ không chỉ truyền tải thông điệp quảng bá mà còn xây dựng mối quan hệ tương tác với người xem. Trong hoạt động livestream trên nền tảng Shopee, người nổi tiếng đóng vai trò vừa là nguồn cung cấp thông tin, vừa là tác nhân ảnh hưởng xã hội. Thông qua chuyên môn, độ tin cậy, sức hấp dẫn và mức độ phù hợp với sản phẩm, họ có thể củng cố niềm tin và thúc đẩy ý định mua hàng của người tiêu dùng, đặc biệt là Gen Z.
Nghiên cứu vận dụng mô hình S-O-R (Mehrabian & Russell, 1974)10 làm nền tảng phân tích. Trong đó: Stimulus (S) – các đặc tính của người nổi tiếng trong livestream; Organism (O) – niềm tin cảm nhận của người tiêu dùng; Response (R) – ý định mua hàng trên Shopee.
Bên cạnh đó, nghiên cứu kế thừa lý thuyết về hành vi người tiêu dùng (Bamossy, 2006)11, (Kotler và Levy, 1969)12, (Lamb et al., 2000)13; lý thuyết hành vi có kế hoạch (Ajzen, 1991)14; lý thuyết ảnh hưởng xã hội (Kelman, 1958)15; mô hình sự tín nhiệm của nguồn (Hovland et al., 1953)16; mô hình về sức hấp dẫn của nguồn (McGuire, 1985)17; mô hình chuyển giao ý nghĩa (McCracken,1989)18 và mô hình về sự phù hợp (Kamins, 1990)19 nhằm giải thích cơ chế tác động của người nổi tiếng đến niềm tin và ý định mua hàng của Gen Z trong môi trường thương mại điện tử.
Theo mô hình tín nhiệm nguồn của Hovland và cộng sự (1953)20 và Ohanian (1990)21, chuyên môn phản ánh mức độ hiểu biết và năng lực của người truyền thông trong lĩnh vực liên quan đến sản phẩm. Trong môi trường thương mại điện tử, nơi tồn tại rủi ro cảm nhận và bất cân xứng thông tin, nhận thức về chuyên môn có thể làm gia tăng mức độ tin cậy đối với thông điệp. Các nghiên cứu về marketing số cũng cho thấy, chuyên môn của người nổi tiếng góp phần củng cố niềm tin của người tiêu dùng trong bối cảnh trực tuyến.
H1: Chuyên môn của người nổi tiếng trong livestream có tác động cùng chiều đến niềm tin cảm nhận của Gen Z tại Hà Nội.
Theo mô hình về sức hấp dẫn của McGuire (1985)22, Ohanian (1990)23, sức hấp dẫn, bao gồm: ngoại hình, phong cách và mức độ tạo thiện cảm của người truyền thông. Khi người tiêu dùng cảm thấy yêu thích hoặc đồng nhất với người nổi tiếng, họ có xu hướng tiếp nhận thông tin tích cực hơn và hình thành mức độ tin tưởng cao hơn. Trong môi trường livestream, yếu tố này có thể tạo ấn tượng ban đầu thuận lợi, từ đó, hỗ trợ hình thành niềm tin.
H2: Sức hấp dẫn của người nổi tiếng trong livestream có tác động cùng chiều đến niềm tin cảm nhận của Gen Z tại Hà Nội.
Dưới góc độ ảnh hưởng xã hội (Kelman, 1958)24, cá nhân có xu hướng chịu tác động từ những người có uy tín và vị thế xã hội cao. Cơ chế “bằng chứng xã hội” cho thấy, mức độ nổi bật và tầm ảnh hưởng của người nổi tiếng có thể làm gia tăng cảm nhận về tính đáng tin của thông tin được truyền tải. Đối với Gen Z – nhóm chịu ảnh hưởng mạnh từ cộng đồng trực tuyến – yếu tố này càng trở nên đáng kể.
H3: Ảnh hưởng của người nổi tiếng trong livestream có tác động cùng chiều đến niềm tin cảm nhận của Gen Z tại Hà Nội.
Theo lý thuyết truyền thông trung gian máy tính, mức độ tương tác và phản hồi tức thời giúp gia tăng cảm nhận hiện diện xã hội và tính minh bạch của thông tin (Hu et al., 2017)25. Trong livestream, khả năng trao đổi hai chiều và giải đáp thắc mắc kịp thời có thể làm giảm bất định và củng cố niềm tin của người xem.
H4: Tính tương tác của người nổi tiếng trong livestream có tác động cùng chiều đến niềm tin cảm nhận của Gen Z tại Hà Nội.
Theo lý thuyết mối quan hệ bán xã hội (parasocial relationship), sự tiếp xúc lặp lại với người nổi tiếng có thể tạo cảm giác gần gũi và quen thuộc (McCracken, 1989)26. Khi mức độ thân thuộc tăng lên, khoảng cách tâm lý được rút ngắn, từ đó, hình thành niềm tin bền vững hơn trong môi trường số.
H5: Sự thân thuộc với người nổi tiếng trong livestream có tác động cùng chiều đến niềm tin cảm nhận của Gen Z tại Hà Nội.
Theo mô hình S-O-R (Mehrabian & Russell, 1974)27, các kích thích từ môi trường sẽ tác động đến trạng thái tâm lý bên trong và dẫn đến phản ứng hành vi. Trong thương mại điện tử, niềm tin được xem là yếu tố trung tâm làm giảm rủi ro cảm nhận và thúc đẩy ý định mua (Gefen et al., 2003)28. Khi niềm tin tăng lên, khả năng hình thành ý định mua cũng gia tăng.
H6: Niềm tin cảm nhận có tác động cùng chiều đến ý định mua hàng của Gen Z tại Hà Nội trên nền tảng Shopee Live.
Dựa trên khung S-O-R29, các đặc điểm của người nổi tiếng được kỳ vọng không tác động trực tiếp mà thông qua trạng thái tâm lý trung gian là niềm tin cảm nhận trước khi dẫn đến ý định mua.
H7: Niềm tin cảm nhận đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa các đặc điểm của người nổi tiếng trong livestream và ý định mua hàng của Gen Z tại Hà Nội.
3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp kết hợp định tính và định lượng nhằm kiểm định mô hình và các giả thuyết về ảnh hưởng của người nổi tiếng trong livestream đến ý định mua hàng của Gen Z trên nền tảng Shopee tại Hà Nội. Ở giai đoạn định tính, nhóm tác giả tiến hành thảo luận và tham vấn chuyên gia nhằm điều chỉnh, bổ sung và hoàn thiện thang đo phù hợp với bối cảnh nghiên cứu. Trên cơ sở đó, bảng hỏi khảo sát được xây dựng với thang đo Likert 5 mức độ (từ 1 – hoàn toàn không đồng ý đến 5 – hoàn toàn đồng ý).
Ở giai đoạn định lượng, dữ liệu được thu thập từ đối tượng Gen Z (18 – 29 tuổi) đang sinh sống và học tập tại Hà Nội, có trải nghiệm xem hoặc mua hàng qua Shopee Live. Khảo sát được thực hiện bằng hình thức kết hợp giữa bảng hỏi trực tuyến (Google Form) và phát trực tiếp trong khoảng thời gian từ tháng 11/2025 – tháng 01/2026. Tổng số phiếu thu về là 236, sau khi loại bỏ các bảng trả lời không hợp lệ, còn lại 220 mẫu hợp lệ được đưa vào phân tích. Dữ liệu được xử lý bằng phương pháp PLS-SEM thông qua phần mềm SmartPLS (phiên bản 4) nhằm đánh giá độ tin cậy, giá trị thang đo và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Hệ thống thang đo trong nghiên cứu được xây dựng theo hướng đa biến nhằm bảo đảm mỗi khái niệm tiềm ẩn được phản ánh thông qua nhiều chỉ báo quan sát, qua đó, nâng cao độ tin cậy và giá trị đo lường. Tổng thể, mô hình nghiên cứu bao gồm 7 biến tiềm ẩn với 28 biến quan sát, phản ánh các khía cạnh khác nhau của đặc điểm người nổi tiếng trong livestream và phản ứng hành vi của người tiêu dùng.
Cụ thể, hệ thống thang đo được cấu trúc như sau:
(1) Niềm tin cảm nhận (NTC): được đo lường bởi 4 biến quan sát, phản ánh mức độ tin tưởng và sự an tâm của người tiêu dùng đối với người nổi tiếng trong bối cảnh livestream.
(2) Chuyên môn (CM): gồm 4 biến quan sát, thể hiện nhận thức của người tiêu dùng về kiến thức, năng lực và khả năng cung cấp thông tin chính xác của người nổi tiếng.
(3) Ảnh hưởng (AH): gồm 3 biến quan sát, tập trung vào mức độ phổ biến và khả năng lan tỏa của người nổi tiếng trên nền tảng.
(4) Tính tương tác (TT): gồm 3 biến quan sát, phản ánh mức độ giao tiếp hai chiều và khả năng phản hồi trong môi trường livestream theo thời gian thực.
(5) Sức hấp dẫn (SHD): gồm 5 biến quan sát, thể hiện mức độ thu hút về ngoại hình, phong cách và khả năng tạo thiện cảm của người nổi tiếng.
(6) Sự thân thuộc (SIM): gồm 5 biến quan sát, phản ánh cảm nhận tương đồng, gần gũi và đồng điệu giữa người tiêu dùng và người nổi tiếng.
(7) Ý định mua hàng (YD): gồm 4 biến quan sát, thể hiện khuynh hướng hành vi và mức độ sẵn sàng thực hiện hành vi mua sản phẩm được giới thiệu trong livestream.
Việc thiết kế số lượng biến quan sát cho từng cấu trúc được thiết kế nhằm bảo đảm cân bằng giữa tính bao quát nội dung và yêu cầu về độ tin cậy nội tại, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo trong phân tích định lượng. Cách tiếp cận này góp phần củng cố tính hợp lệ khái niệm và nâng cao độ tin cậy khoa học của mô hình nghiên cứu.
Trên cơ sở nền tảng lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu đã được đề xuất, mô hình nghiên cứu được xây dựng nhằm kiểm định cơ chế tác động của các đặc điểm người nổi tiếng trong hoạt động livestream đến ý định mua hàng của Gen Z tại Hà Nội. Đồng thời, mô hình cũng làm rõ vai trò trung gian của niềm tin cảm nhận trong việc chuyển hóa ảnh hưởng của các đặc điểm này thành ý định mua. Cụ thể, mô hình nghiên cứu được đề xuất như sau:
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Trong tổng số 220 đáp viên, nữ giới chiếm tỷ trọng 69,1%, cao hơn nhiều so với nam giới là 30,9%. Sự chênh lệch này hoàn toàn phù hợp với thực tế hành vi mua sắm trực tuyến, khi nữ giới thường có nhu cầu và tần suất mua sắm cao hơn nam giới, đặc biệt là đối với các ngành hàng, như: mỹ phẩm, thời trang, đồ gia dụng – những ngành hàng thường xuyên được các người nổi tiếng livestream quảng bá trên Shopee.
(1) Về độ tuổi, nhóm đáp viên từ 18 – 20 tuổi chiếm tỷ trọng cao nhất với 45,91%, sau đó là nhóm 21 – 23 tuổi, chiếm 41,82%. Nhóm tuổi 24 – 29, chiếm tỷ lệ thấp nhất là 12,27%. Kết quả này cho thấy, sự quan tâm đặc biệt đến hình thức mua sắm qua livestream Shopee tập trung chủ yếu ở độ tuổi 18 – 23.
(2) Về nghề nghiệp, đáp viên chủ yếu là học sinh, sinh viên, chiếm tới 70,91%. Nhóm nhân viên văn phòng chiếm 22,27% và kinh doanh tự do chiếm 6,82%. Sự chiếm ưu thế của nhóm học sinh, sinh viên giải thích cho việc họ có lịch trình linh hoạt hơn, dễ dàng theo dõi các khung giờ vàng livestream (flash sale, săn sale giữa đêm) trên Shopee. Ngoài ra, học sinh, sinh viên cũng là cộng đồng fan hâm mộ đông đảo nhất của các nghệ sĩ, người nổi tiếng dẫn đến việc họ dễ bị hiệu ứng đám đông và sức hút của thần tượng tác động đến quyết định chốt đơn.
(3) Về thu nhập hằng tháng, phần lớn đáp viên có mức thu nhập dưới 3 triệu đồng, chiếm 47,73% và từ 3 triệu đến dưới 7 triệu đồng chiếm 33,18%. Nhóm có thu nhập khá hơn từ 7 triệu đến dưới 12 triệu đồng chiếm 12,27% và từ 12 triệu trở lên chỉ chiếm 6,82%. Cơ cấu thu nhập này hoàn toàn tương đồng với đặc điểm nghề nghiệp đã phân tích ở trên, khi phần lớn đáp viên là sinh viên phụ thuộc vào chu cấp của gia đình hoặc làm thêm với mức lương hạn chế.
4.1. Kiểm định mô hình đo lường
Kết quả kiểm định chất lượng biến quan sát cho thấy, các biến quan sát hầu hết 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)30. Ngoại trừ biến SHD1 có hệ số tải < 0,7 nên nhóm nghiên cứu tiến hành loại bỏ biến này nhằm mục đích làm sạch dữ liệu. Sau khi chạy lại mô hình và loại biến không đạt, tất cả các biến quan sát còn lại đều có hệ số tải ngoài lớn hơn 0,7 (từ 0,789 – 0,904) cho thấy, các biến quan sát có độ tin cậy rất cao và đại diện tốt cho các nhân tố tiềm ẩn.
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 1 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 (Bảng 2), các khái niệm trong mô hình được xác định là có phân biệt rõ ràng với nhau.
Bảng 1. Kết quả kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ của thang đo
| Cronbach’s Alpha | Composite reliability (rho_A) | Composite reliability (rho_C) | Average variance extracted (AVE) | |
| AH | 0.886 | 0.889 | 0.929 | 0.814 |
| CM | 0.884 | 0.892 | 0.920 | 0.742 |
| NTC | 0.860 | 0.863 | 0.905 | 0.705 |
| SHD | 0.859 | 0.867 | 0.904 | 0.702 |
| SIM | 0.899 | 0.900 | 0.925 | 0.712 |
| TT | 0.861 | 0.872 | 0.915 | 0.782 |
| YD | 0.865 | 0.866 | 0.908 | 0.712 |
Bảng 2. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt bằng chỉ số HTMT
| AH | CM | NTC | SHD | SIM | TT | YD | |
| AH | |||||||
| CM | 0.410 | ||||||
| NTC | 0.579 | 0.697 | |||||
| SHD | 0.702 | 0.558 | 0.756 | ||||
| SIM | 0.317 | 0.621 | 0.620 | 0.643 | |||
| TT | 0.654 | 0.543 | 0.545 | 0.707 | 0.590 | ||
| YD | 0.592 | 0.544 | 0.685 | 0.772 | 0.719 | 0.687 |
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 3) nên mô hình không gặp phải hiện tượng này.
Bảng 3. Kết quả kiểm định giá trị Inner VIF Values
| VIF | |
| AH -> NTC | 1.856 |
| CM -> NTC | 1.614 |
| NTC -> YD | 1.000 |
| SHD -> NTC | 2.328 |
| SIM -> NTC | 1.907 |
| TT -> NTC | 2.009 |
Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật Bootstrapping (với giá trị Subsamples = 5.000; 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 hầu hết đều có ý nghĩa thống kê do có giá trị P Values = 0,000 nhỏ hơn 0,05, ngoại trừ mối quan hệ tác động từ TT → NTC không có ý nghĩa thống kê do có giá trị P Values = 0,292 lớn hơn 0,05. Bên cạnh đó, ngoại trừ quan hệ TT → NTC có hệ số mang dấu âm (-0,076), tất cả các hệ số tác động còn lại đều mang dấu dương, thể hiện mối quan hệ thuận chiều giữa các biến. Thứ tự tác động từ mạnh đến yếu lên biến NTC (theo trị tuyệt đối hệ số Original Sample) là: SHD (0,344) > CM (0,326) > AH (0,180) > SIM (0,155) > TT (0,076). Tác động lên biến YD là: NTC (0,593) (Bảng 4). Như vậy, NTC đóng vai trò là biến trung gian trong mô hình nghiên cứu khi vừa chịu tác động từ các yếu tố SHD, CM, AH và SIM, vừa có ảnh hưởng mạnh mẽ đến YD. Điều này cho thấy, các yếu tố đầu vào không chỉ tác động trực tiếp mà còn gián tiếp ảnh hưởng đến ý định mua hàng thông qua việc gia tăng NTC. Riêng biến TT không có ý nghĩa thống kê đối với NTC nên không hình thành tác động trung gian đến YD.
Bảng 4. Kết quả kiểm định ý nghĩa thống kê và đánh giá mức độ, chiều của
các mối quan hệ tác động
| Original sample (O) | Sample mean (M) | Standard deviation (STDEV) | T statistics (|O/STDEV|) | P values | |
| AH -> NTC | 0.180 | 0.181 | 0.074 | 2.446 | 0.014 |
| CM -> NTC | 0.326 | 0.326 | 0.065 | 5.036 | 0.000 |
| NTC -> YD | 0.593 | 0.594 | 0.070 | 8.452 | 0.000 |
| SHD -> NTC | 0.344 | 0.338 | 0.071 | 4.843 | 0.000 |
| SIM -> NTC | 0.155 | 0.161 | 0.079 | 1.966 | 0.049 |
| TT -> NTC | -0.076 | -0.074 | 0.072 | 1.054 | 0.292 |
Giá trị R bình phương hiệu chỉnh (R Square Adjusted) của NTC bằng 0,555, như vậy các biến độc lập AH, CM, SHD, SIM và TT giải thích được 55,5% sự biến thiên của biến NTC. Giá trị R bình phương hiệu chỉnh (R Square Adjusted) của YD bằng 0,348, như vậy biến độc lập NTC giải thích được 34,8% sự biến thiên của biến YD (Bảng 5).
Bảng 5. Kết quả kiểm định giá trị hệ số xác định R bình phương (R Square)
| R-square | R-square adjusted | |
| NTC | 0.565 | 0.555 |
| YD | 0.351 | 0.348 |
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)31: (1) các biến độc lập của NTC: biến CM có mức tác động trung bình (0,152), các biến SHD, AH và SIM có mức tác động nhỏ (lần lượt là 0,117; 0,040 và 0,029), riêng biến TT có tác động không đáng kể (0,007); (2) biến độc lập của YD: biến NTC có mức tác động lớn (Bảng 6).
Bảng 6. Kết quả kiểm định giá trị hệ số tác động f bình phương (f Square)
| AH | CM | NTC | SHD | SIM | TT | YD | |
| AH | 0.040 | ||||||
| CM | 0.152 | ||||||
| NTC | 0.541 | ||||||
| SHD | 0.117 | ||||||
| SIM | 0.029 | ||||||
| TT | 0.007 | ||||||
| YD |
5. Kết luận và hàm ý quản trị
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, niềm tin cảm nhận được xác định là yếu tố trung tâm, giữ vai trò chuyển hóa tác động của các đặc tính người nổi tiếng thành ý định mua hàng. Do đó, các hàm ý quản trị cần được thiết kế theo hướng củng cố và duy trì niềm tin của người tiêu dùng trong môi trường livestream thương mại điện tử.
Thứ nhất, cần đặt trọng tâm vào xây dựng và bảo đảm niềm tin thông qua việc tăng cường minh bạch thông tin sản phẩm, kiểm soát nội dung quảng bá và hoàn thiện cơ chế phản hồi sau mua. Shopee và các doanh nghiệp cần thiết lập quy trình giám sát chất lượng livestream, hạn chế tình trạng cung cấp thông tin sai lệch hoặc phóng đại công dụng sản phẩm, qua đó, giảm thiểu rủi ro cảm nhận và nâng cao mức độ tin cậy của nền tảng.
Thứ hai, do chuyên môn của người nổi tiếng có tác động tích cực và đáng kể đến niềm tin, việc lựa chọn và phát triển người nổi tiếng không chỉ dựa vào mức độ nổi tiếng mà cần dựa trên cả tiêu chí hiểu biết sản phẩm và năng lực tư vấn. Định hướng chuyên môn hóa sẽ góp phần nâng cao chất lượng nội dung truyền thông; đồng thời, tạo dựng hình ảnh chuyên nghiệp cho hoạt động livestream.
Thứ ba, kết quả nghiên cứu cho thấy, sức hấp dẫn và sự phù hợp hình ảnh có ý nghĩa trong việc củng cố niềm tin. Vì vậy, doanh nghiệp cần bảo đảm sự tương thích giữa hình ảnh cá nhân của người nổi tiếng với ngành hàng và nhóm khách hàng mục tiêu, đặc biệt là Gen Z – thế hệ đề cao tính xác thực và cá tính riêng. Nội dung livestream nên được xây dựng theo hướng chân thực, hạn chế kịch bản hóa quá mức nhằm duy trì tính tự nhiên và đáng tin cậy.
Thứ tư, sự thân thuộc và mức độ tương đồng cần được xem là công cụ chiến lược trong việc gia tăng gắn kết. Việc khai thác dữ liệu người dùng để đề xuất sản phẩm phù hợp, kết hợp phong cách giao tiếp gần gũi và chia sẻ trải nghiệm thực tế sẽ giúp rút ngắn khoảng cách tâm lý giữa người nổi tiếng và người xem, từ đó củng cố niềm tin và thúc đẩy ý định mua hàng trong dài hạn.
Chú thích:
1. VECOM (2025). Vietnam e-commerce index report 2025. Vietnam E-commerce Association.
2. Metric Analytics (2025). Vietnam e-commerce market report 2025. Metric Analytics.
3. https://www.forbes.com/sites/jackkelly/2025/04/01/gen-zs-takeover-and-redefining-the-workplace/
4. U.S. Bureau of Labor Statistics (2024). Employment projections: Civilian labor force by age, sex, race, and ethnicity (Bureau of Labor Statistics).
5. https://www.worldometers.info/world-population/vietnam-population/, truy
6. Dimock, M. (2019). Defining generations: Where Millennials end and Generation Z begins. Pew Research Center.
7, 14. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179 – 211.
8. Spears, N., & Singh, S. (2004). Measuring attitude toward the brand and purchase intention. Journal of Current Issues & Research in Advertising, 26(2), 53 – 66.
9, 18, 26. McCracken, G. (1989). Who is the celebrity endorser? Cultural foundations of the endorsement process. Journal of Consumer Research, 16(3), 310 – 321.
10, 27, 29. Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.
11. Bamossy, G. J., Askegaard, S., Hogg, M. K., & Solomon, M. R. (2006). Consumer behaviour: A European perspective (3rd ed.). Pearson Education.
12. Kotler, P., & Levy, S. J. (1969). Broadening the concept of marketing. Journal of Marketing, 33(1), 10 – 15.
13. Lamb, C. W., Hair, J. F., & McDaniel, C. (2000). Marketing (5th ed.). South-Western College Publishing.
15, 24. Kelman, H. C. (1958). Compliance, identification, and internalization: Three processes of attitude change. Journal of Conflict Resolution, 2(1), 51 – 60.
16, 20. Hovland, C. I., Janis, I. L., & Kelley, H. H. (1953). Communication and persuasion: Psychological studies of opinion change. Yale University Press.
17, 22. McGuire, W. J. (1985). Attitudes and attitude change. In G. Lindzey & E. Aronson (Eds.). The handbook of social psychology (3rd ed., pp. 233-346). Random House.
19. Kamins, M. A. (1990). An investigation into the “match-up” hypothesis in celebrity advertising: When beauty may be only skin deep. Journal of Advertising, 19(1), 4-13.
21, 23. Ohanian, R. (1990). Construction and validation of a scale to measure celebrity endorsers’ perceived expertise, trustworthiness, and attractiveness. Journal of Advertising, 19(3), 39 – 52.
25. Hu, M., Zhang, M., & Wang, Y. (2017). Why do audiences choose to keep watching on live video streaming platforms? An explanation of the dual identification framework. Computers in Human Behavior, 75, 594 – 606.
28. Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51 – 90.
30. 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.
31. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences(2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
