A study on factors affecting online food ordering behavior among young people in Da Nang City
ThS. Trần Hoàng Anh
ThS. Phan Thị Hồng Hải
Trường Du Lịch, Đại học Duy Tân
ThS. Phạm Hữu Quyền
Trường Công nghệ, Đại học Duy Tân
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ tại thành phố Đà Nẵng. Số liệu trong nghiên cứu được thu thập thông qua khảo sát 315 khách hàng và sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính. Kết quả cho thấy, có 4 yếu tố, gồm: tiện lợi; khuyến mãi và giá cả; ảnh hưởng xã hội; giao diện và hình ảnh có ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ. Từ kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất giải pháp nhằm giúp các đơn vị kinh doanh đồ ăn trực tuyến cải thiện chất lượng dịch vụ, từ đó, gia tăng trải nghiệm và mức độ “trung thành” của giới trẻ thành phố Đà Nẵng khi đặt đồ ăn trực tuyến.
Từ khóa: Hành vi tiêu dùng; đặt đồ ăn trực tuyến; giới trẻ; yếu tố ảnh hưởng; thành phố Đà Nẵng.
Abstract: This article analyzes the factors affecting online food ordering behavior among young people in Da Nang City. The data used in the study were collected through a survey of 315 customers and analyzed using a linear regression model. The results indicate that four factors, including convenience, promotions and pricing, social influence, and interface and visual design, have significant effects on young consumers’ online food ordering behavior. Based on these findings, the article proposes solutions to help online food businesses improve their service quality, thereby enhancing customer experience and increasing the loyalty of young consumers in Da Nang City when ordering food online.
Keywords: Consumer behavior; online food ordering; young people; influencing factors; Da Nang City.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ số và thương mại điện tử, việc mua sắm trên sàn thương mại điện tử và gọi đồ ăn trực tuyến đã trở thành một phần tất yếu trong đời sống hằng ngày. Theo Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam (EBI) 2025 của Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM), quy mô thị trường thương mại điện tử bán lẻ Việt Nam vượt 40 tỷ USD vào cuối năm 2025. Việt Nam hiện nằm trong top 5 thị trường thương mại điện tử phát triển nhanh nhất thế giới, với tốc độ tăng trưởng trung bình từ 20 – 25% mỗi năm. Song song với sự phát triển của thương mại điện tử, thị trường giao đồ ăn trực tuyến tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ và ngày càng mở rộng. Xu hướng đặt đồ ăn qua ứng dụng đang trở nên phổ biến, nhất là với người trẻ. Theo ước tính của Statista và VECOM, doanh thu mảng này tại Việt Nam năm 2025 đạt gần 3 tỷ USD, tăng khoảng 15% so với năm 20241.
Tại thành phố Đà Nẵng, sự thâm nhập ngày càng tăng do sự bùng nổ của các ứng dụng giao đồ ăn đã làm thay đổi cách giới trẻ Đà Nẵng tiếp cận việc ăn uống. Các nền tảng, như: GrabFood, ShopeeFood, Baemin và GoFood không chỉ cung cấp sự tiện lợi trong việc đặt món mà còn mở rộng đáng kể sự lựa chọn về ẩm thực, giúp người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận hàng nghìn cơ sở phục vụ ăn uống chỉ với vài thao tác trên thiết bị di động. Sự tiện lợi là yếu tố quan trọng thúc đẩy sự gia tăng sử dụng của hình thức đặt đồ ăn trực tuyến trong nhóm người tiêu dùng trẻ (Ray et al., 2019)2, (Roh & Park, 2019)3. Hơn nữa, nhóm khách hàng trẻ có đặc điểm nổi bật là mức độ tiếp cận công nghệ cao, lối sống năng động và xu hướng ưu tiên sự tiện lợi cũng như tiết kiệm thời gian trong tiêu dùng dịch vụ (Ray et al., 2019)4, (Yeo et al., 2017)5. Do đó, bài viết tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ tại thành phố Đà Nẵng, qua đó, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường giao đồ ăn trực tuyến tại địa phương.
2. Tổng quan tài liệu
2.1. Hành vi tiêu dùng
Theo Kotler et al. (2022)6, hành vi tiêu dùng phản ánh cách thức mà người tiêu dùng ra quyết định trong việc phân bổ các nguồn lực có hạn, như: thời gian, tiền bạc và công sức để tiêu dùng các sản phẩm và dịch vụ khác nhau. Quá trình này chịu ảnh hưởng của các yếu tố cá nhân (nhu cầu, động cơ, nhận thức), yếu tố xã hội (gia đình, bạn bè) và yếu tố bối cảnh (văn hóa, công nghệ, môi trường kinh tế).
Còn theo Schiffman và Wisenblit (2019)7 cho rằng, hành vi tiêu dùng là quá trình mà các cá nhân hoặc nhóm lựa chọn, mua, sử dụng và loại bỏ sản phẩm, dịch vụ, ý tưởng hoặc trải nghiệm nhằm thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ. Từ một góc độ khác, Schiffman & Wisenblit (2019)8 định nghĩa hành vi tiêu dùng như là nghiên cứu về cách thức các cá nhân ra quyết định chi tiêu các nguồn lực sẵn có của họ (thời gian, tiền bạc, công sức) cho các sản phẩm và dịch vụ.
2.2. Đặt đồ ăn trực tuyến
Theo Kapoor & Vij (2018)9, dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến là hình thức trung gian hóa việc mua bán thực phẩm giữa khách hàng và nhà hàng thông qua các ứng dụng di động hoặc website, cho phép người tiêu dùng đặt món, thanh toán và theo dõi đơn hàng theo thời gian thực. Theo Li et al. (2020)10, đặt đồ ăn trực tuyến là quá trình mà trong đó người tiêu dùng sử dụng các nền tảng dựa trên internet (website hoặc ứng dụng di động) để xem thực đơn, lựa chọn món ăn, đặt đơn hàng và hoàn tất việc thanh toán cho hình thức giao hàng hoặc nhận tại điểm bán. Bên cạnh đó, theo Yeo et al. (2017)11, đặt đồ ăn trực tuyến là quá trình mà người tiêu dùng sử dụng các nền tảng kỹ thuật số để tìm kiếm thông tin, lựa chọn thực đơn, đặt món và hoàn tất giao dịch thông qua các ứng dụng hoặc website.
2.3. Giới trẻ
Theo định nghĩa của Liên Hợp quốc (2013)12, giới trẻ được xác định là những người có độ tuổi từ 15 – 24. Còn theo Wyn & White (1997)13 lại định nghĩa giới trẻ là một giai đoạn trong cuộc đời được kiến tạo bởi xã hội, nằm giữa thời thơ ấu và tuổi trưởng thành, chịu ảnh hưởng của các điều kiện văn hóa, kinh tế và chính trị. Trên nền tảng đó, trong lĩnh vực marketing và hành vi người tiêu dùng, Kotler et al. (2022)14 cho rằng, giới trẻ là một phân khúc người tiêu dùng có đặc trưng là khả năng thích nghi cao, sử dụng công nghệ mạnh mẽ và lối sống liên tục thay đổi.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Trong bối cảnh đời sống hiện đại, khi quỹ thời gian của người tiêu dùng ngày càng hạn chế, yếu tố tiện lợi trở thành một trong những động lực quan trọng chi phối hành vi sử dụng dịch vụ. Theo quan điểm của Davis (1989)15, mức độ hữu ích và dễ sử dụng của một hệ thống có ảnh hưởng trực tiếp đến thái độ và ý định chấp nhận công nghệ. Đối với dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến, sự tiện lợi được thể hiện thông qua khả năng đặt món mọi lúc, mọi nơi, thao tác nhanh chóng và rút ngắn thời gian chuẩn bị bữa ăn. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, khi người dùng cảm nhận được sự thuận tiện trong quá trình tìm kiếm, đặt hàng và nhận món, họ có xu hướng sử dụng dịch vụ thường xuyên hơn và hình thành thói quen tiêu dùng ổn định (Yeo et al., 2017)16, (Ray et al., 2019)17. Đặc biệt, đối với giới trẻ – nhóm có lối sống năng động và phụ thuộc nhiều vào công nghệ – yếu tố tiện lợi đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy quyết định đặt đồ ăn trực tuyến thay vì lựa chọn các hình thức ăn uống truyền thống.
H1: Tiện lợi có ảnh hưởng tích cực đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ tại thành phố Đà Nẵng.
Trong dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến, nhận thức về giá cả và các chương trình khuyến mãi có ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định sử dụng của người tiêu dùng, khi mức giá hợp lý và ưu đãi hấp dẫn làm gia tăng giá trị cảm nhận của dịch vụ (Rahmawati & Komariah, 2024)18. Cách mà người tiêu dùng hình thành nhận thức về giá, chẳng hạn cảm thấy giá công bằng hoặc có ưu đãi hấp dẫn có thể làm tăng khả năng họ chọn dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến thay vì bỏ qua hoặc tìm lựa chọn khác. Điều này đặc biệt đúng với nhóm khách hàng trẻ, vốn nhạy cảm với các chương trình giảm giá và khuyến mãi.
H2: Khuyến mãi và giá cả có ảnh hưởng tích cực đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ Đà Nẵng.
Theo Thuyết hành vi dự định, quyết định hành vi của cá nhân không chỉ xuất phát từ nhận thức hay thái độ riêng mà còn chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ các yếu tố xã hội, bao gồm: quan điểm, kỳ vọng và sự tác động từ những người xung quanh, như: gia đình, bạn bè và cộng đồng (Ajzen, 1991)19. Trong môi trường đặt đồ ăn trực tuyến, vai trò của yếu tố này càng được thể hiện rõ nét thông qua các bình luận, đánh giá và chia sẻ trải nghiệm trên nền tảng số, nơi người tiêu dùng thường tham khảo ý kiến người khác trước khi đưa ra lựa chọn. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy, ảnh hưởng xã hội có mối liên hệ tích cực với thái độ và ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến, đặc biệt ở nhóm người trẻ, những đối tượng thường xuyên sử dụng mạng xã hội và dễ chịu tác động từ cộng đồng trực tuyến (Jun et al., 2021)20. Đồng thời, nghiên cứu tổng hợp của Sreejesh et al. (2024)21 cũng khẳng định, các yếu tố, như: đánh giá của người dùng trước, lời giới thiệu từ người quen hay mức độ phổ biến của dịch vụ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy quyết định sử dụng dịch vụ giao đồ ăn.
H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ Đà Nẵng.
Trong dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến, giao diện ứng dụng và hình ảnh món ăn có vai trò quan trọng trong việc tác động đến nhận thức và hành vi của người tiêu dùng. Một ứng dụng dễ sử dụng giúp người dùng thao tác thuận tiện hơn, từ đó, nâng cao mức độ hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng (Chopdar et al., 2018)22, (Davis, 1989)23. Bên cạnh đó, hình ảnh món ăn rõ ràng và hấp dẫn giúp người tiêu dùng hình dung tốt hơn về sản phẩm trong môi trường không có trải nghiệm trực tiếp, qua đó, làm tăng mong muốn đặt hàng (Huang & Benyoucef, 2017)24, (Alalwan, 2020)25. Đối với giới trẻ, nhóm khách hàng nhạy cảm với yếu tố thẩm mỹ và công nghệ, giao diện trực quan cùng hình ảnh sinh động càng góp phần thúc đẩy hành vi đặt đồ ăn trực tuyến (Venkatesh et al., 2012)26.
H4: Giao diện ứng dụng và hình ảnh món ăn có ảnh hưởng tích cực đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ Đà Nẵng.
Dựa trên phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ Đà Nẵng, từ đó, nghiên cứu đề xuất mô hình thể hiện mối quan hệ giữa các biến số ở Hình 1 như sau:
3.2. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu
Nghiên cứu đã tiến hành tổng hợp và điều chỉnh thang đo sao cho phù hợp với thực tiễn nghiên cứu. Theo đó, quyết định lựa chọn hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của khách hàng được đo lường qua 5 thang đo (gồm 19 biến quan sát); tiện lợi (gồm 4 biến quan sát); khuyến mãi và giá cả (gồm 4 biến quan sát); ảnh hưởng xã hội (gồm 3 biến quan sát); giao diện và hình ảnh được đo lường bằng 4 biến quan sát và hành vi đặt đồ ăn trực tuyến được xem xét dựa trên 4 biến quan sát. Quá trình thu thập dữ liệu được thực hiện từ tháng 01/2026 – 3/2026.
Theo Hair và cộng sự (2014)27, cỡ mẫu tối thiểu trong phân tích nhân tố nên ít nhất gấp 5 lần số biến quan sát, và tốt hơn là 10 lần số biến. Ngoài ra, cỡ mẫu tối thiểu nên ≥ 50 và tốt nhất ≥ 100 để bảo đảm độ tin cậy của kết quả. Chính vì vậy, cỡ mẫu tối thiếu cho nghiên cứu là 95 mẫu. Nghiên cứu thu thập được 350 phiếu, trong đó có 315 phiếu hợp lệ được sử dụng cho phân tích, vượt mức yêu cầu tối thiểu. Các mẫu quan sát được đánh giá bằng thang đo Likert 7 mức độ, từ hoàn toàn không đồng ý (1) đến hoàn toàn đồng ý (7). Sau khi thu thập, số liệu sẽ được đưa vào phần mềm SPSS 20.0 để xử lý kết quả thông qua kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
4. Kết quả phân tích dữ liệu
4.1. Phân tích nhân khẩu học
Nghiên cứu đã đưa ra 350 phiếu khảo sát, trong đó có 315 phiếu khảo sát thu về hợp lệ. Kết quả khảo sát cho thấy, cơ cấu mẫu có sự phân bố khá cân đối. Về giới tính, tỷ lệ nữ chiếm 53,3% và nam chiếm 46,7% cho thấy, sự chênh lệch không đáng kể giữa hai nhóm giới tính. Điều này chỉ ra kết quả nghiên cứu có thể phản ánh tương đối đầy đủ hành vi và nhu cầu đặt đồ ăn trực tuyến của cả nam và nữ.
Xét về tình trạng hôn nhân, người độc thân chiếm 90,16%, cao hơn hẳn so với nhóm đã có gia đình (9,84%). Kết quả này phản ánh phù hợp với thực tế của mẫu khảo sát, khi phần lớn đối tượng thuộc độ tuổi mà người trẻ còn chưa lập gia đình.
Về mức thu nhập, nhóm từ 5 đến dưới 10 triệu/tháng chiếm tỷ lệ cao nhất với khoảng 41,27% (130 người). Nhóm có thu nhập dưới 5 triệu/tháng chiếm 33,33% (105 người), trong khi nhóm trên 10 triệu/tháng chiếm tỷ lệ thấp hơn với 25,40% (80 người). Kết quả này phù hợp với đặc điểm mẫu khảo sát trong độ tuổi 15 – 25, khi đa số vẫn đang là học sinh, sinh viên hoặc người mới đi làm nên mức thu nhập chủ yếu tập trung ở nhóm trung bình và thấp, trong khi nhóm thu nhập cao chiếm tỷ lệ ít hơn.
Nhìn chung, cơ cấu mẫu khảo sát khá đa dạng về đặc điểm nhân khẩu học, góp phần phản ánh tương đối rõ nét hành vi và nhu cầu sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến của người tiêu dùng trẻ tuổi.
Bảng 1. Kết quả phân tích nhân khẩu học
| Đặc điểm mẫu khảo sát | Tần suất | Tỷ lệ (%) | |
| Giới tính | Nam | 147 | 46,7 |
| Nữ | 168 | 53,33 | |
| Độ tuổi | Từ 15 đến dưới 18 tuổi | 57 | 18,09 |
| 18 – 22 tuổi | 136 | 43,17 | |
| 23 – 25 tuổi | 87 | 27,62 | |
| Trên 25 tuổi | 35 | 11,12 | |
| Tình trạng hôn nhân | Độc thân | 284 | 90,16 |
| Đã có gia đình | 31 | 9,84 | |
| Mức lương | Dưới 5 triệu/tháng | 105 | 33,33 |
| 5 đến dưới 10 triệu/tháng | 130 | 41,27 | |
| Trên 10 triệu/tháng | 80 | 25,40 | |
4.2. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy, các biến quan sát đều đạt mức chấp nhận được. Cụ thể, thang đo tiện lợi (CO) có hệ số α = 0.754, phản ánh mức độ tin cậy khá tốt. Thang đo khuyến mãi và giá cả (PR) đạt α = 0.682, tuy thấp hơn so với các thang đo khác nhưng vẫn nằm trong ngưỡng có thể chấp nhận đối với nghiên cứu khám phá. Đối với thang đo ảnh hưởng xã hội (SO), hệ số α = 0.724 cho thấy, mức độ nhất quán nội tại tương đối cao. Tương tự, thang đo giao diện và hình ảnh (PI) đạt α = 0.747, thể hiện các biến quan sát có sự liên kết chặt chẽ. Thang đo hành vi đặt đồ ăn trực tuyến (OB) có hệ số α = 0.783 cho thấy, độ tin cậy tốt và các biến đo lường phản ánh khá nhất quán khái niệm nghiên cứu.
Nhìn chung, tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6, do đó, đủ điều kiện để sử dụng trong các bước phân tích tiếp theo như phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bảng 2. Độ tin cậy của thang đo dựa trên hệ số Cronbach’s Alpha
| TT | Biến đo lường | Các biến phụ | Tương quan biến – tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
| Cronbach’s Alpha của tiện lợi (CO): α = 0.754 | ||||
| 1 | CO1 | Tôi dễ dàng đặt đồ ăn mọi lúc, mọi nơi | 0.501 | 0.663 |
| 2 | CO2 | Quá trình đặt và nhận đồ ăn nhanh chóng | 0.495 | 0.735 |
| 3 | CO3 | Việc đặt đồ ăn qua ứng dụng giúp tôi tiết kiệm thời gian | 0.548 | 0.879 |
| 4 | CO4 | Ứng dụng đặt đồ ăn giúp tôi giải quyết nhu cầu ăn uống khẩn cấp | 0.451 | 0.517 |
| Cronbach’s Alpha của khuyến mãi và giá cả (PR): α = 0.682 | ||||
| 5 | PR1 | Tôi thường ưu tiên đặt đồ ăn khi có nhiều mã giảm giá | 0.472 | 0.584 |
| 6 | PR2 | Giá cả của đồ ăn trên ứng dụng phù hợp với khả năng tài chính của tôi | 0.677 | 0.672 |
| 7 | PR3 | Các ưu đãi ảnh hưởng lớn đến quyết định đặt hàng của tôi | 0.561 | 0.732 |
| 8 | PR4 | Tôi có xu hướng chọn ứng dụng có nhiều chương trình khuyến mãi | 0.491 | 0.631 |
| Cronbach’s Alpha của ảnh hưởng xã hội (SO): α = 0.724 | ||||
| 9 | SO1 | Tôi thường đặt đồ ăn dựa trên gợi ý từ bạn bè/người thân | 0.613 | 0.681 |
| 10 | SO2 | Những đánh giá từ người dùng khác ảnh hưởng đến lựa chọn của tôi | 0.545 | 0.751 |
| 11 | SO3 | Tôi thường hay chia sẻ hoặc hỏi ý kiến bạn bè trước khi đặt đồ ăn trực tuyến | 0.678 | 0.663 |
| Cronbach’s Alpha của giao diện và hình ảnh (PI)): α = 0.747 | ||||
| 12 | PI1 | Giao diện của ứng dụng dễ sử dụng và thân thiện. | 0.597 | 0.661 |
| 13 | PI2 | Việc tìm kiếm và lựa chọn món ăn trên các ứng dụng diễn ra nhanh chóng | 0.496 | 0.731 |
| 14 | PI3 | Quá trình thanh toán và theo dõi đơn hàng thuận tiện | 0.441 | 0.592 |
| 15 | PI4 | Hình ảnh và thông tin món ăn trên ứng dụng rõ ràng, hấp dẫn | 0.619 | 0.784 |
| Cronbach’s Alpha của hành vi đặt đồ ăn trực tuyến (OB): α = 0.783 | ||||
| 16 | OB1 | Tôi thường xuyên sử dụng các ứng dụng để đặt đồ ăn | 0.572 | 0.474 |
| 17 | OB2 | Tôi ưu tiên đặt đồ ăn qua ứng dụng hơn là ăn tại quán | 0.453 | 0.664 |
| 18 | OB3 | Tôi có xu hướng tiếp tục sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến trong thời gian tới | 0.444 | 0.651 |
| 19 | OB4 | Tôi sẵn sàng giới thiệu dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến cho người khác | 0.582 | 0.591 |
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập:
Bảng 3. Kiểm định KMO và Bartlett cho biến độc lập
| Hệ số KMO | 0.694 | |
| Bartlett’s Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 1124.455 |
| df | 105 | |
| Sig. | 0.000 | |
Bảng 4. Kết quả phân tích nhân tố EFA biến độc lập
| Tên biến | Thành phần | |||
| 1 | 2 | 3 | 4 | |
| CO1 | 0.734 | |||
| CO2 | 0.817 | |||
| CO3 | 0.657 | |||
| CO4 | 0.587 | |||
| PR1 | 0.817 | |||
| PR2 | 0.682 | |||
| PR3 | 0.716 | |||
| PR4 | 0.614 | |||
| SO1 | 0.726 | |||
| SO2 | 0.618 | |||
| SO3 | 0.617 | |||
| PI1 | 0.791 | |||
| PI2 | 0.640 | |||
| PI3 | 0.801 | |||
| PI4 | 0.649 | |||
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy, dữ liệu phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA). Cụ thể, hệ số KMO đạt 0.694 nằm trong khoảng chấp nhận được, chứng tỏ mẫu nghiên cứu đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố. Đồng thời, kiểm định Bartlett có giá trị Sig. = 0.000 (< 0.05), cho thấy, các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, bảo đảm ý nghĩa thống kê.
Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập đã trích được 4 nhân tố, phù hợp với mô hình đề xuất ban đầu. Các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5, dao động từ 0.587 – 0.817 cho thấy, mức độ hội tụ tốt.
Không xuất hiện hiện tượng tải chéo đáng kể giữa các biến cho thấy, giá trị phân biệt giữa các nhân tố được bảo đảm. Nhìn chung, kết quả EFA khẳng định cấu trúc thang đo là phù hợp và có thể sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc:
Bảng 6. Kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc
| Hệ số KMO | 0.713 | |
| Bartlett’s Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 126.318 |
| Df | 6 | |
| Sig. | 0.000 | |
Bảng 7. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
| Biến quan sát | Chỉ số EFA | |
| OB1 | Tôi thường xuyên sử dụng các ứng dụng để đặt đồ ăn | 0.866 |
| OB2 | Tôi ưu tiên đặt đồ ăn qua ứng dụng hơn là ăn tại quán | 0.714 |
| OB3 | Tôi có xu hướng tiếp tục sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến trong thời gian tới | 0.824 |
| OB4 | Tôi sẵn sàng giới thiệu dịch vụ đặt đồ ăn trực tuyến cho người khác | 0.732 |
Kết quả kiểm định cho thấy, thang đo biến phụ thuộc phù hợp để phân tích EFA, với KMO = 0.713 và Sig. của Bartlett = 0.000 (< 0.05). Các biến OB1-OB4 đều hội tụ vào một nhân tố duy nhất với hệ số tải từ 0.714 – 0.866 cho thấy, mức độ liên kết tốt và giá trị hội tụ cao. Như vậy, thang đo hành vi đặt đồ ăn trực tuyến bảo đảm độ tin cậy và có thể sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.4. Phân tích hồi quy và kiểm định mô hình
Bảng 8. Kiểm định ANOVA của mô hình nghiên cứu
| Mô hình | Tổng bình phương | DF | Bình phương trung bình | F | Sig. |
| Regression | 214.276 | 4 | 53.569 | 127.842 | 0.000 |
| Residual | 131.652 | 310 | 0.425 | ||
| Total | 345.928 | 314 |
Bảng 9. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính
| Mô hình | Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá | Hệ số hồi quy chuẩn hoá | Sig. | VIF |
| Tiện lợi (Convenience) | 0.368 | 0.342 | 0.000 | 1.52 |
| Khuyến mãi & Giá cả (Promotions) | 0.241 | 0.226 | 0.000 | 1.44 |
| Ảnh hưởng xã hội (Peer Influence) | 0.162 | 0.151 | 0.002 | 1.31 |
| Giao diện & Hình ảnh (App Usability) | 0.319 | 0.298 | 0.000 | 1.57 |
Bảng 10. Hệ số R bình phương của mô hình nghiên cứu
| Mô hình | VIF |
| R Square | 0.691 |
| Adjusted R Square | 0.612 |
| Sig. F Change | 0.000 |
| Durbin – Watson | 1.861 |
Kết quả của Bảng 7, Bảng 8 và Bảng 9 cho thấy việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đều được ủng hộ về mặt thống kê; các biến độc lập đều ảnh hưởng tích cực đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ tại thành phố Đà Nẵng. Kết quả phân tích cũng cho thấy, R bình phương = 0.691 và R bình phương hiệu chỉnh = 0.612, điều này cho thấy, mô hình giải thích được 69,1% biến thiên của các biến phụ thuộc về hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của khách hàng. Kiểm định F có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0.000) cho thấy, mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu. Các biến được đưa vào mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến (VIF < 10) và cũng không có hiện tượng tương quan khi hệ số Durbin – Watson có giá trị 1.0 < 1.861 < 3.0, nằm trong khoảng 1.5–2.5 → không có sự tương quan
Từ đó, phương trình hồi quy chuẩn hóa về ảnh hưởng của các biến độc lập lên hành vi mua đồ ăn trực tuyến của giới trẻ tại thành phố Đà Nẵng như sau:
OB = 0.342 x CO + 0.298 x PI + 0.226 x PR + 0.151 x SO
5. Thảo luận
Từ phương pháp kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phương pháp phân tích hồi quy tương quan, 4 nhân tố bao gồm: tiện lợi; khuyến mãi và giá cả; ảnh hưởng xã hội; giao diện và hình ảnh được đề xuất trong mô hình đều có vai trò quan trọng, ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ tại thành phố Đà Nẵng. Dựa trên Bảng 9, hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi nhân tố tiện lợi (CO có hệ số Beta chuẩn hóa = 0.342). Tiếp theo là giao diện và hình ảnh (PI có hệ số Beta chuẩn hóa = 0.298), khuyến mại và giá cả (PR có hệ số Beta chuẩn hóa = 0.226) và nhân tố ít tác động nhất là ảnh hưởng của xã hội (SO có hệ số Beta chuẩn hóa = 0.151).
Ngoài ra, các chỉ số này đều dương cho thấy, 4 nhân tố trên có tác động đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ. Điều này có nghĩa là khi tăng 4 nhân tố, gồm: tiện lợi; khuyến mãi và giá cả; ảnh hưởng xã hội; giao diện và hình ảnh thì hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ Đà Nẵng sẽ tăng lên. Do đó, trong tương lai, để các đơn vị kinh doanh đồ ăn trực tuyến hiệu quả, cần phải quan tâm đến các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ, ưu tiên các biện pháp theo thứ tự từ các nhân tố có tác động cao đến các nhân tố có tác động thấp. Kết quả nghiên cứu này cho phép tác giả đề xuất một số khuyến nghị nhằm tăng khả năng thu hút khách của các đơn vị kinh doanh đồ ăn trực tuyến tại Đà Nẵng, cụ thể:
Một là, các ứng dụng nên được thiết kế với giao diện đơn giản, dễ thao tác và có khả năng hoạt động ổn định trên nhiều nền tảng, giúp giới trẻ dễ dàng đặt món trong mọi hoàn cảnh. Hình ảnh các món trong thực đơn trên các app giao hàng, như: Grabfood, ShopeeFood yêu cầu khá cao về sự chính xác và tính chân thực. Do đó, các nhà hàng quán ăn nên chọn hình ảnh giống với thực tế, sắc nét, đẹp mắt, bố cục cân đối. Ngoài ra, cần thường xuyên cập nhật các thông tin như món ăn, giá cả, chương trình khuyến mại kịp thời đến khách hàng.
Hai là, cần tăng cường tiếp thị trên mạng xã hội giúp nhà hàng, quán ăn thu được lợi ích tối đa trong việc tiếp cận gần hơn khách hàng. Đặc biệt là giới trẻ ngày càng xu hướng sử dụng nhiều hơn các kênh truyền thông phổ biến, như: Facebook, Instagram hay TikTok… Mạng xã hội còn tạo ra hiệu ứng lan truyền mạnh mẽ, góp phần hình thành xu hướng tiêu dùng theo đám đông.
Ba là, thường xuyên có chương trình khuyến mại nhằm dễ dàng thúc đẩy đơn hàng, tăng doanh thu cho các nhà hàng, quán ăn. Cụ thể, có 4 hình thức khuyến mãi mà các đơn vị kinh doanh đồ ăn trực tuyến có thể áp dụng, bao gồm: giảm giá theo phần trăm, giảm số tiền cụ thể cho đơn hàng, tặng mã miễn phí vận chuyển cho khách và tặng món ăn 0 đồng.
Bốn là, các đơn vị kinh doanh đồ ăn trực tuyến cần rút ngắn thời gian xử lý đơn hàng thông qua tối ưu hóa hệ thống vận hành, phân bổ tài xế hợp lý và rút ngắn thời gian chuẩn bị món ăn. Điều đó sẽ góp phần nâng cao cảm nhận về sự nhanh chóng trong quá trình đặt và nhận hàng.
Năm là, đánh giá và bình luận của khách hàng phản ánh được độ uy tín và mức độ chăm sóc khách hàng. Các nhà hàng, quán ăn có thể chủ động tiếp cận khách hàng thông qua số điện thoại, hỏi thăm về trải nghiệm dịch vụ cũng như sản phẩm và nhờ khách hàng đánh giá sao cũng như bình luận thực tế trên app giao đồ ăn. Hoặc các đơn vị kinh doanh đồ ăn trực tuyến có thể in thiệp cảm ơn và nhờ khách hàng để lại đánh giá, đi kèm với đó có thể gửi thêm các mã giảm giá sau mỗi lần khách hàng đánh giá. Như vậy, còn giúp tạo thiện cảm tốt với khách hàng và từ đó họ tiếp tục quay lại trải nghiệm sản phẩm.
6. Kết luận
Trong phạm vi nghiên cứu trên 315 khách hàng và sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính, hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ Đà Nẵng bị ảnh hưởng bởi 4 yếu tố: tiện lợi; khuyến mãi và giá cả; ảnh hưởng xã hội; giao diện và hình ảnh. Nghiên cứu cho thấy, các nhân tố này tác động tích cực đến hành vi đặt đồ ăn trực tuyến của giới trẻ, trong đó yếu tố tiện lợi, giao diện và hình ảnh là hai nhân tố có tác động mạnh nhất. Từ kết quả này, nghiên cứu cũng đưa ra các khuyến nghị cụ thể nhằm gia tăng khả năng thu hút giới trẻ Đà Nẵng đặt đồ ăn trực tuyến. Kết quả nghiên cứu là nguồn dữ liệu đầu vào cho các đơn vị kinh doanh đồ ăn trực tuyến tại Đà Nẵng hiểu rõ hơn về nhu cầu giới trẻ. Từ đó, đề xuất các giải pháp nhằm gia tăng sự hài lòng của khách hàng, qua đó, thu hút khách và tăng doanh thu cho các đơn vị kinh doanh đồ ăn trực tuyến.
Chú thích:
1. Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM) (2025). Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam 2025 (EBI 2025).
2, 4, 17. Ray, A., Dhir, A., Bala, P. K., & Kaur, P. (2019). Why do people use food delivery apps (FDA)? A uses and gratification theory perspective. Journal of retailing and consumer services, 51, 221-230. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.05.025
3. Roh, M., & Park, K. (2019). Adoption of O2O food delivery services in South Korea: The moderating role of moral obligation in meal preparation. International Journal of Information Management, 47, 262-273.
5, 11, 16. Yeo, V. C. S., Goh, S. K., & Rezaei, S. (2017). Consumer experiences, attitude and behavioral intention toward online food delivery (OFD) services. Journal of Retailing and Consumer services, 35, 150-162.
6, 14. Kotler, P., Keller, K. L., Ang, S. H., Tan, C. T., & Leong, S. M. (2022). Marketing management: an Asian perspective.
7, 8. Schiffman, L. G., & Wisenblit, J. L. (2019). Consumer behavior. BoD-Books on Demand.
9. Kapoor, A. P., & Vij, M. (2018). Technology at the dinner table: Ordering food online through mobile apps. Journal of retailing and consumer services, 43, 342-351. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2018.04.001
10. Li, C., Mirosa, M., & Bremer, P. (2020). Review of online food delivery platforms and their impacts on sustainability. Sustainability, 12(14), 5528.
12. Liên Hợp quốc (2013). Definition of youth. United Nations.
https://www.un.org/esa/socdev/documents/youth/fact-sheets/youth-definition.pdf
13. Wyn, J. White. R.(1997). Rethinking Youth. Sage.
15, 23. 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
18. Rahmawati, D. A., & Komariah, K. (2024). The influence of brand image and price perception on online food delivery purchase decisions. Journal of Culinary Technology and Education (JCTE), 1(1), 50-57. https://doi.org/10.21831/jcte.v1i1.486
19. 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
20. Jun, K., Yoon, B., Lee, S., & Lee, D.-S. (2021). Factors influencing customer decisions to use online food delivery services during the Covid-19 pandemic. Foods, 11(1), 64. https://doi.org/10.3390/foods11010064
21. Sreejesh, S., Shankar, S., & Yadav, R. (2024). Why do consumers choose online food delivery services? A meta-analytic review. International Journal of Hospitality Management, 123, 103921. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2024.103921
22. Chopdar, P. K., Korfiatis, N., Sivakumar, V. J., & Lytras, M. D. (2018). Mobile shopping apps adoption and perceived risks: A cross-country perspective utilizing the UTAUT. Computers in Human Behavior, 86, 109-128. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.04.017
24. Huang, Z., & Benyoucef, M. (2017). The effects of social commerce design on consumer purchase decision-making: An empirical study. Electronic Commerce Research and Applications, 25, 40-58. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2017.08.001
25. Alalwan, A. A. (2020). Mobile food ordering apps: An empirical study of the factors affecting customer e-satisfaction and continued intention to reuse. International Journal of Information Management, 50, 28-44. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.04.008
26. 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.
27. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson Education Limited.
