A bibliometric analysis of online travel agents, service recovery, and negative word-of-mouth based on articles published in the Web of Science (WoS) database
TS. Lê Nguyễn Bình Minh
Trường Đại học Sài Gòn
Nguyễn Huyền Bảo Trâm
Trương Thị Xuân Diệu
Phạm Huỳnh Mai
Sinh viên Trường Đại học Sài Gòn
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu thực hiện phân tích trắc lượng về lĩnh vực đại lý du lịch trực tuyến, phục hồi dịch vụ và truyền miệng tiêu cực dựa trên 94 bài báo đã công bố trong danh mục Web of Science (WoS), xuất bản từ năm 2007 – 2026. Sử dụng phương pháp phân tích trắc lượng thư mục dựa trên phần mềm R, bài viết cho thấy, sự tăng trưởng mạnh mẽ về số lượng công bố khoa học, chia ra thành 4 giai đoạn và 15 bài báo đạt đỉnh vào năm 2025. Bài viết chỉ ra các tác giả có ảnh hưởng nhất và các tài liệu được trích dẫn nhiều nhất, liệt kê các tạp chí hàng đầu xuất bản nghiên cứu. Các phân tích chủ đề cho thấy, xu hướng nghiên cứu chuyển dịch từ các chủ đề cơ bản về internet và mô hình kinh doanh sang các chủ đề phức tạp hơn như nhận thức của du khách, trải nghiệm và lòng tin. Bài viết dựa trên các phân tích đề xuất các hướng nghiên cứu tương lai.
Từ khóa: Đại lý du lịch trực tuyến (OTA); phục hồi dịch vụ; truyền miệng tiêu cực.
Abstract: This article conducts a bibliometric analysis of online travel agency practices, service recovery, and negative word-of-mouth based on 94 articles published in the Web of Science (WoS) catalog between 2007 and 2026. Using bibliographic analysis based on R software, the article shows a strong growth in the number of scientific publications, divided into four periods, with 15 articles peaking in 2025. The article identifies the most influential authors and most cited works, listing the leading journals publishing the research. The thematic analysis reveals a shift in research trends from basic internet and business model to more complex topics such as traveler perceptions, experiences, and trust. Based on these analyses, the article proposes an agenda for future research.
Keywords: Online travel agency (OTA); service recovery; negative word-of-mouth.
1. Đặt vấn đề
Trong kỷ nguyên số, đại lý du lịch trực tuyến (Online Travel Agencies – OTA) đã trở thành kênh phân phối chủ đạo trong ngành Du lịch, thay đổi căn bản cách thức du khách tìm kiếm, so sánh và đặt phòng dịch vụ du lịch1,2. Sự phát triển của các nền tảng OTA, như: Booking.com, Expedia, Agoda và Traveloka đã tạo ra một hệ sinh thái phức tạp với nhiều đối tượng tham gia, bao gồm: khách sạn, OTA, và khách hàng, trong đó mối quan hệ hợp tác và cạnh tranh diễn ra song song3.
Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của OTA cũng đặt ra nhiều thách thức về chất lượng dịch vụ, quản lý quan hệ khách hàng và xử lý khiếu nại. Sự cố dịch vụ trong môi trường trực tuyến có thể lan truyền nhanh chóng thông qua truyền miệng tiêu cực (NWOM) trên các nền tảng mạng xã hội và các trang đánh giá, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến uy tín thương hiệu và doanh thu4. Do đó, phục hồi dịch vụ hay khả năng phục hồi và khắc phục sai sót dịch vụ đã trở thành yếu tố then chốt trong chiến lược duy trì khách hàng của OTA5.
Mặc dù có nhiều nghiên cứu về phục hồi dịch vụ và truyền miệng tiêu cực (NWOM), nhưng vẫn thiếu một phân tích tổng hợp và có tính hệ thống về sự phát triển của lĩnh vực nghiên cứu này. Phân tích trắc lượng thư mục, một phương pháp định lượng được sử dụng rộng rãi để đánh giá và phân tích các xu hướng nghiên cứu, cung cấp cái nhìn toàn diện về cấu trúc tri thức, các chủ đề nghiên cứu chính và hướng phát triển tương lai của một lĩnh vực6.
2. Cơ sở lý thuyết
Đại lý du lịch trực tuyến (OTA) là các nền tảng trung gian điện tử kết nối nhà cung cấp dịch vụ du lịch (khách sạn, hãng hàng không, công ty cho thuê xe) với khách hàng thông qua website hoặc ứng dụng di động7. Mô hình kinh doanh OTA dựa trên hoa hồng từ nhà cung cấp hoặc định giá dịch vụ, tạo ra một hệ thống phức tạp về định giá, cạnh tranh và hợp tác8.
Nghiên cứu về OTA đã phát triển theo nhiều hướng khác nhau. Chẳng hạn các nghiên cứu tập trung vào chiến lược định giá và quản lý doanh thu9, nghiên cứu về quan hệ hợp tác và cạnh tranh giữa OTA và khách sạn10, hay nghiên cứu hành vi khách hàng/du khách, nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn và mua hàng của khách hàng/du khách trên OTA11.
Phục hồi dịch vụ là quá trình mà tổ chức thực hiện để khắc phục sự cố dịch vụ và phục hồi sự hài lòng của khách hàng12. Trong bối cảnh OTA, phục hồi dịch vụ trở nên phức tạp hơn do sự tham gia của nhiều bên: OTA, nhà cung cấp dịch vụ (khách sạn, hãng hàng không) và khách hàng. Trách nhiệm xử lý khiếu nại có thể không rõ ràng, dẫn đến sự chậm trễ và không hiệu quả trong quá trình xử lý sự cố.
Các chiến lược phục hồi dịch vụ phổ biến, bao gồm: (1) Bồi thường tài chính hoặc phi tài chính; (2) Xin lỗi chân thành và nhận trách nhiệm; (3) Giải thích nguyên nhân và cam kết cải thiện; và (4) Tốc độ phản hồi và xử lý13. Nghiên cứu cho thấy, hiệu quả của phục hồi dịch vụ phụ thuộc vào mức độ nghiêm trọng của vấn đề, kỳ vọng của khách hàng và nhận thức công bằng (quy trình thủ tục xử lý vấn đề, phân công trách nhiệm và sự tương tác).
Truyền miệng tiêu cực (NWOM) là quá trình khách hàng không hài long, chia sẻ trải nghiệm tiêu cực với người khác, gây ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng tiềm năng14. Trong môi trường số, NWOM được khuếch đại thông qua các nền tảng đánh giá trực tuyến (ví dụ: TripAdvisor, Google Reviews), mạng xã hội (Facebook, Twitter) và các diễn đàn du lịch. Truyền miệng điện tử (eWOM) có tác động mạnh mẽ hơn truyền miệng truyền thống do tính lan truyền nhanh, phạm vi rộng và tồn tại lâu dài15.
Nghiên cứu về NWOM trong ngành Du lịch cho thấy, các đánh giá tiêu cực có tác động mạnh hơn so với các đánh giá tích cực đến quyết định đặt phòng/tour du lịch; số lượng và chất lượng đánh giá ảnh hưởng đến mức độ tin cậy; phản hồi của doanh nghiệp với đánh giá tiêu cực có thể làm giảm thiểu tác động tiêu cực và thời điểm đưa ra phản hồi đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát mức độ gây thiệt hại16.
3. Phương pháp nghiên cứu
Phân tích trắc lượng (Bibliometric) là phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng các kỹ thuật toán học và thống kê để phân tích sách, bài báo và các ấn phẩm khác17. Các kỹ thuật phân tích trắc lượng phổ biến, bao gồm: (2) Citation analysis: phân tích mối quan hệ trích dẫn giữa các tài liệu; (2) Co-citation analysis: xác định các tài liệu được trích dẫn cùng nhau thường xuyên; (3) Co-word analysis: phân tích sự xuất hiện đồng thời của các từ khóa; và (4) Bibliographic coupling: phân tích các tài liệu có chung tài liệu trích dẫn.
Bài viết sử dụng phương pháp tiếp cận có hệ thống để thu thập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu Web of Science (WoS), được công nhận rộng rãi về phạm vi bao quát toàn diện và các tiêu chuẩn chất lượng nghiêm ngặt trong xuất bản học thuật. Chiến lược tìm kiếm được thiết kế để nắm bắt các tài liệu liên quan đến các OTA, phục hồi dịch vụ và NWOM.
Hình 1. Quy trình thu thập và sàng lọc dữ liệu
Nguồn: Quy trình thực hiện do nhóm tác giả thiết kế, năm 2026.
Bài viết áp dụng quy trình thu thập và sàng lọc tài liệu theo hướng dẫn PRISMA 2020 nhằm bảo đảm tính minh bạch, đầy đủ và có thể tái lập trong quá trình lựa chọn dữ liệu. Quy trình được thực hiện qua bốn giai đoạn: tìm kiếm, sàng lọc, phân tích và đánh giá, được trình bày cụ thể trong Hình 1.
Giai đoạn 1 – tìm kiếm (identification): dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu Web of Science (WoS) – một trong những nguồn dữ liệu học thuật đáng tin cậy và được sử dụng rộng rãi nhất trong các phân tích trắc lượng18. Nhóm nghiên cứu sử dụng kết hợp bốn chuỗi truy vấn tìm kiếm độc lập để bao quát đầy đủ các chủ đề nghiên cứu liên quan về “online travel”/“OTA”; “service recovery”; “negative word of mouth”/”NWOM” và chuỗi truy vấn kết hợp đầy đủ các từ khóa và thu được 15.566 kết quả. Các dữ liệu được truy cập và tải xuống ngày 11/02/2026.
Giai đoạn 2 – sàng lọc (screening): tiến hành lọc theo hai tiêu chí: loại tài liệu là bài báo (articles) thu được 14.408 kết quả; ngôn ngữ tiếng Anh (Lang = English) thu được 14.176 kết quả. Theo hướng dẫn của Page và cộng sự19, việc áp dụng các tiêu chí loại trừ rõ ràng ở giai đoạn này giúp giảm thiểu sai lệch trong quá trình lựa chọn và bảo đảm tính nhất quán của dữ liệu phân tích.
Giai đoạn 3 – phân tích (analysis): sau khi sàng lọc, tiếp tục giới hạn phạm vi theo danh mục chủ đề hospitality, leisure, sport, tourism trên WoS, thu được 898 bản ghi phù hợp.
Giai đoạn 4 – đánh giá (evaluation): trong số 898 bài báo, sau khi rà soát tiêu đề, tóm tắt và nội dung theo tiêu chí phù hợp với chủ đề đại lý du lịch trực tuyến, nhóm nghiên cứu xác định được 94 bài báo đáp ứng đầy đủ tiêu chí để đưa vào phân tích trắc lượng chính thức. Bộ dữ liệu được xuất dưới dạng file “.txt” từ WoS và nhập vào phần mềm R để phân tích.
4. Kết quả phân tích
4.1. Xu hướng xuất bản khoa học
Tập dữ liệu cuối cùng bao gồm 94 bài báo được xuất bản trong giai đoạn 2007 – 2026 trên 34 tạp chí khoa học khác nhau.
Bảng 1. Số lượng xuất bản khoa học theo từng giai đoạn
| Giai đoạn | Các năm có bài | Số bài | % | TB trích dẫn theo năm |
| 2007 – 2011 | 2007 (1), 2008 (1), 2009 (1), 2010 (4), 2011 (3) | 10 | 10,60% | 2,53 |
| 2013 – 2017 | 2013 (2), 2014 (1), 2015 (2), 2016 (2), 2017 (4) | 11 | 11,70% | 3,76 |
| 2018 – 2021 | 2018 (4), 2019 (5), 2020 (5), 2021 (6) | 20 | 21,30% | 5,61 |
| 2022 – 2026 | 2022 (14), 2023 (11), 2024 (10), 2025 (15), 2026 (3) | 53 | 56,40% | 2,74 |
Phân tích xu hướng xuất bản theo năm cho thấy, sự tăng trưởng mạnh mẽ, đặc biệt từ năm 2022 trở đi. Sự tăng trưởng này phản ánh mối quan tâm ngày càng tăng của cộng đồng học thuật về OTA, đặc biệt trong bối cảnh sau đại dịch Covid-19 khi du lịch số hóa phát triển mạnh mẽ.
Hình 2. Số lượng các tài liệu tìm thấy với các từ khóa theo thời gian
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp và phân tích dữ liệu, năm 2026.
Giai đoạn 1 (2007 – 2011): đây là giai đoạn khai phá, khi OTA còn là hiện tượng mới trong nghiên cứu du lịch. Bài đầu tiên của Kim và cộng sự (2007)20 đạt 120 tổng trích dẫn, đây là bài nền tảng quan trọng nhất của toàn tập dữ liệu theo tỷ lệ tổng trích dẫn theo năm.
Giai đoạn 2 (2013 – 2017): có 11 bài, trung bình có 2,2 bài/năm, tốc độ tăng nhẹ so với giai đoạn 1, với MeanTCperYear trung bình giai đoạn đạt 3,76. Năm 2014, nổi bật với bài của Ling và cộng sự (2014)21 có trích dẫn nội bộ cao nhất. Đây là giai đoạn các nghiên cứu về giá, kênh phân phối và mối quan hệ giữa khách sạn và OTA và hình thành các lý thuyết nền tảng.
Giai đoạn 3 (2018 – 2021): với 20 bài, trung bình có 5 bài/năm, tăng gấp đôi so với giai đoạn trước. Đây là giai đoạn có MeanTCperYear trung bình cao nhất (5,61). Bài của Talwar và cộng sự (2020)22 với 218 tổng trích dẫn, cao nhất trong tập dữ liệu.
Giai đoạn 4 (2022 – 2026): có 53 bài, trung bình có 10,6 bài/năm. MeanTCperYear giai đoạn này thấp hơn (trung bình 2,74) do các bài còn quá mới để tích lũy trích dẫn, đây là hiệu ứng bình thường về độ trễ trích dẫn. Giai đoạn này chứng kiến sự đa dạng hóa chủ đề nghiên cứu, từ AI/chatbot, blockchain, hành vi tiêu dùng và phục hồi dịch vụ.
4.2. Các tạp chí xuất bản hàng đầu
Trong tập dữ liệu có 34 tạp chí khác nhau đã đăng các bài nghiên cứu về OTA trong tập dữ liệu, với mức độ tập trung cao ở một số tạp chí hàng đầu. Tourism Management dẫn đầu với 12 bài và h-index cao nhất là 10, tổng trích dẫn đạt 755.
Bảng 3. Các tạp chí hàng đầu có nhiều công bố liên quan đến các từ khóa
| Tạp chí (Top 8) | Số bài | h-index | g-index | m-index | TC | Năm bắt đầu |
| Tourism Management | 12 | 10 | 12 | 0.50 | 755 | 2007 |
| Current Issues in Tourism | 8 | 5 | 8 | 1.00 | 82 | 2022 |
| Int. J. Hospitality Management | 7 | 5 | 7 | 0.63 | 353 | 2019 |
| J. Travel & Tourism Marketing | 7 | 5 | 7 | 0.29 | 209 | 2010 |
| J. Vacation Marketing | 5 | 4 | 5 | 0.50 | 64 | 2019 |
| Cornell Hospitality Quarterly | 4 | 2 | 4 | 0.14 | 125 | 2013 |
| Int. J. Contemporary Hosp. Mgmt | 4 | 4 | 4 | 0.24 | 125 | 2010 |
| Tourism Economics | 4 | 4 | 4 | 0.25 | 63 | 2011 |
| Int. J. Tourism Research | 3 | 2 | 3 | 0,4 | 136 | 2022 |
Tourism Management dẫn đầu với 12 bài báo, tập trung vào các chủ đề chiến lược quản lý, định giá và quan hệ OTA-khách sạn. Current Issues in Tourism (8 bài) tập trung vào các vấn đề đương đại, như: tác động của Covid-19, chấp nhận công nghệ và bền vững. Đáng chú ý, Int. J. Hospitality Management (353 TC, h=5 kể từ năm 2019) và Int. J. Tourism Research (136 TC, h=2) có tỷ lệ trích dẫn trên bài cao, cho thấy, chất lượng tác động cao. Current Issues in Tourism (m = 1.00): Cao nhất trong nhóm Top 8 mặc dù chỉ có 5 h-index, nhưng toàn bộ bài xuất bản từ năm 2022, nghĩa là tạp chí này đang tích lũy ảnh hưởng với tốc độ nhanh nhất. Đây là tín hiệu rõ ràng về một tạp chí đang nổi trong lĩnh vực OTA.
4.3. Các tác giả có ảnh hưởng
Tổng cộng có hơn 180 tác giả tham gia đóng góp, nhưng phân phối không đều. Tác giả Rob Law có nhiều bài nhất, với 8 bài và h-index = 7, tổng 415 lượt trích dẫn, vượt trội so với tất cả tác giả còn lại. Nghiên cứu của Law bao gồm chất lượng dịch vụ điện tử OTA23, động lực định giá và đổi mới công nghệ.
Bảng 5. Top 6 tác giả có nhiều công bố nhất
| Tác giả | Số bài | h-index | Tổng TC | Năm xuất hiện | Vấn đề nghiên cứu |
| Law, Rob | 8 | 7 | 415 | 2009 | Ứng dụng công nghệ trong du lịch, quản lý đối với OTA, kênh phân phối khách sạn, chất lượng dịch vụ trực tuyến |
| Chung, Namho | 4 | 3 | 68 | 2022 | Hành vi người tiêu dùng các trang OTA, cảm xúc sau khi mua, du lịch thông minh, định giá và phân khúc |
| Bi, Jian-Wu | 3 | 3 | 50 | 2021 | Hệ thống hỗ trợ ra quyết định, khai thác văn bản (text mining), blockchain trong OTA, quản lý vận hành OTA |
| Chen, Chi-Jen | 3 | 2 | 11 | 2022 | Lý thuyết trò chơi, điều phối chuỗi cung ứng OTA–khách sạn, hoa hồng, định giá tối ưu. |
| Li, Hengyun | 3 | 2 | 126 | 2022 | Dự báo cầu du lịch, hình ảnh người dùng, tiếp thị hình ảnh trên OTA, trải nghiệm cảm nhận giá trị |
| Sharma, Abhinav | 3 | 3 | 41 | 2019 | Hành vi đặt phòng, quản lý doanh thu, giá phân tán trên OTA, chiến lược giá khách sạn. |
Namho Chung nổi lên như một ngôi sao đang lên với 4 bài báo kể từ năm 2022, tập trung vào hành vi người tiêu dùng trong thương mại di động. Công trình gần đây về mua sắm bốc đồng trong thương mại điện tử và phát trực tiếp liên quan đến du lịch và các hiện tượng mới nổi24.
Abhinav Sharma đã có những đóng góp đáng kể trong việc hiểu mối quan hệ OTA – khách sạn và kinh tế nền tảng, bao gồm công trình có ảnh hưởng về chính sách bình đẳng giá và đổi mới trong thị trường hai chiều.
4.4. Các tài liệu được trích dẫn nhiều nhất
Phân tích trích dẫn nội bộ để xác định các nghiên cứu nền tảng. Đáng chú ý đa số các bài này được đăng trên Tourism Management, là một trong những tạp chí hàng đầu trong ngành (SSCI Q1) cho thấy, chất lượng học thuật cao và độ ảnh hưởng lớn.
Bài viết của (Kim và cộng sự, 2007)25 và (Pan và cộng sự, 2013)26 cùng khai thác góc độ người dùng khi tương tác với OTA, nhưng theo hai phương pháp khác nhau. Cả hai đều chỉ ra rằng, quyết định lựa chọn của khách hàng không đơn thuần dựa vào giá, mà còn bị ảnh hưởng bởi vị trí hiển thị, hình ảnh và giao diện. Điều đáng chú ý là bài mới nhất của (Chang và cộng sự, 2019)27 có trích dẫn cao nhất, cho thấy, chủ đề cạnh tranh đa kênh giữa OTA và khách sạn đang là hướng nghiên cứu được cộng đồng học thuật quan tâm mạnh trong giai đoạn gần đây.
Nhìn tổng thể, các bài này chủ yếu xem xét OTA trong bối cảnh thị trường phương Tây hoặc Trung Quốc, với dữ liệu trước đại dịch Covid-19. Các hướng nghiên cứu có thể khai thác tiếp gồm: tác động của AI/chatbot lên hành vi đặt phòng, mô hình định giá động sau đại dịch và sự cạnh tranh từ các nền tảng chia sẻ như Airbnb trong hệ sinh thái OTA.
4.5. Phân tích cụm chủ đề
Thematic Map (bản đồ chủ đề) là một công cụ phân tích trong khoa học đo lường thư mục nhằm xác định, phân loại và trực quan hóa các chủ đề nghiên cứu trong một lĩnh vực theo mức độ phát triển và tầm quan trọng của chúng. Phương pháp này được xây dựng dựa trên nền tảng phân tích đồng xuất hiện từ khóa (co-word analysis).
Từ đó, các cụm từ khóa (clusters) được hình thành và mỗi cụm đại diện cho một chủ đề nghiên cứu (theme).
Nhóm chủ đề dẫn dắt có một cụm về ý định và lòng tin
Nghiên cứu trong cụm này tập trung vào ý định sử dụng OTA, xây dựng lòng tin khách hàng và mối quan hệ giữa lòng tin, sự thỏa mãn và lòng trung thành trong môi trường đặt phòng trực tuyến28. Sự nổi lên của trí tuệ nhân tạo (AI) trong cụm này phản ánh xu hướng nghiên cứu gần đây về tác động của AI đến lòng tin và ý định hành vi của người dùng OTA.
Nhóm chủ đề chuyên biệt gồm 3 cụm gồm:
(1) Cụm về du lịch: cụm này bao quát các nghiên cứu về tác động của mạng xã hội và truyền miệng (WOM) đến ngành Du lịch, cùng với ảnh hưởng của Covid-19 đến hành vi đặt phòng trực tuyến. Mặc dù WOM xuất hiện 5 lần trong cụm, phân tích cho thấy, đây chủ yếu là nghiên cứu WOM tổng quát chứ chưa phân biệt rõ ràng giữa truyền miệng tích cực và truyền miệng tiêu cực, phản ánh khoảng trống nghiên cứu về NWOM.
(2) Cụm thông tin: nghiên cứu trong cụm này phân tích cách người dùng xử lý thông tin giá cả, đánh giá phòng và hình ảnh khách sạn để đưa ra quyết định booking.
(3) Cụm trải nghiệm: nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng và các tiền tố ảnh hưởng. Tuy nhiên, phân tích cho thấy, nghiên cứu về trải nghiệm du khách trong OTA vẫn còn tương đối cô lập, chưa được tích hợp đầy đủ vào các luồng nghiên cứu chính, do đó, đây cũng được xem là một khoảng trống nghiên cứu.
Nhóm chủ đề nền tảng gồm 2 cụm nhỏ:
(1) Cụm OTA: bao phủ toàn bộ từ chiến lược định giá, quản lý kênh phân phối, mô hình hợp tác OTA-khách sạn, đến các mô hình lý thuyết trò chơi trong tối ưu hóa hoa hồng.
(2) Cụm ảnh hưởng tác động: cụm này đóng vai trò cầu nối giữa các luồng nghiên cứu, phản ánh mối quan tâm ngày càng tăng về tác động của các yếu tố môi trường và công nghệ đến hành vi và quyết định của người tiêu dùng trực tuyến.
Nhóm chủ đề mới nổi hoặc suy giảm gồm có 2 cụm
(1) Cụm thỏa mãn: chứa các từ khóa trực tiếp liên quan đến chủ đề nghiên cứu là phục hồi dịch vụ. Sự xuất hiện của từ khóa phục hồi dịch vụ và vấn đề dịch vụ chỉ 2 lần mỗi từ, và được gộp chung vào cụm thỏa mãn thay vì hình thành cụm độc lập là bằng chứng rõ ràng nhất cho thấy phục hồi dịch vụ là khoảng trống nghiên cứu. Cụm này có thể đang trong giai đoạn tái cấu trúc: từ nghiên cứu thỏa mãn truyền thống sang nghiên cứu phục hồi dịch vụ và quản lý khiếu nại chuyên sâu hơn.
(2) Cụm Internet: sự suy giảm của cụm này phản ánh việc internet và website quality đã trở thành điều kiện hiển nhiên trong nghiên cứu OTA hiện đại, không còn là chủ đề cần khám phá mới.
4.6. Sự tiến hóa chủ đề
Phân tích tiến hóa chủ đề là phương pháp phân tích trắc lượng theo chiều dọc thời gian, cho phép phát hiện, định lượng và trực quan hóa sự chuyển dịch và phát triển của các chủ đề nghiên cứu trong một lĩnh vực qua nhiều giai đoạn liên tiếp. Phương pháp này kết hợp nhiều bản đồ chủ đề từ các giai đoạn khác nhau để phân tích quỹ đạo phát triển, sự xuất hiện, hội tụ, phân nhánh và biến mất của các chủ đề nghiên cứu. Do vậy, tập dữ liệu 94 bài báo được chia thành bốn giai đoạn:
Giai đoạn 1 (2007 – 2011) – đặt nền móng: giai đoạn đầu có 4 cụm với quy mô nhỏ (tổng số 9 bài báo), phản ánh sự khởi đầu của nghiên cứu OTA trong học thuật. Giai đoạn này phản ánh một lĩnh vực mới hình thành với cấu trúc liên kết còn lỏng lẻo. Cụm Perception là chủ đề ngách hoàn toàn bị cô lập. Nghiên cứu tiêu biểu: Kim và cộng sự (2007)29 về perceptual mapping của OTA (120 trích dẫn), Tsang và cộng sự (2010)30 về e-service quality (82 trích dẫn), và Lin & Lu (2010)31 về niềm tin và WOM (132 trích dẫn).
Giai đoạn 2 (2013 – 2017) – đa dạng hóa: mở rộng thành 6 cụm. Đây là cụm tập hợp các nghiên cứu, như: Hao và cộng sự (2015)32 (74 trích dẫn), Dutta và cộng sự (2017)33 về các nhân tố tác động đến sự hài lòng. Sự tác động và hành vi du khách là hai cụm mới nổi báo hiệu hướng nghiên cứu mới đang hình thành.
Giai đoạn 3 (2018 – 2021) – bùng nổ nghiên cứu hành vi: sự mở rộng với 7 cụm, số tài liệu tăng vọt, và sự xuất hiện của các cụm hoàn toàn mới. Có ba điểm đáng chú ý: (1) nhận thức của du khách xuất hiện lần đầu trong cụm này gồm nghiên cứu của Talwar và cộng sự (2020)34 về giá trị tiêu dùng (218 trích dẫn, cao nhất tập dữ liệu) và Kirillova & Chan (2018)35 về vẻ ngoài của khách sạn (80 trích dẫn); (2) Cụm Hotel trở thành cầu nối quan trọng giữa OTA và các chủ đề khác; (3) Cụm trải nghiệm chỉ có 3 tài liệu là cụm mới nổi và chưa phát triển.
Giai đoạn 4 (2022 – 2026) – chuyên sâu và phân nhánh: Giai đoạn hiện tại có 10 cụm, nhiều nhất trong bốn giai đoạn, với 50 bài báo. Cụm OTA giai đoạn 4 vừa là cụm cơ bản vừa giúp phát triển nội bộ rất chặt. Điểm đáng chú ý cụm thỏa mãn giai đoạn 4 có sự xuất hiện rõ ràng của phục hồi dịch vụ, vấn đề dịch vụ, sự đền bù, niềm tin của khách hàng, đây là dấu hiệu cho thấy phục hồi dịch vụ đang dần hình thành như một chủ đề nghiên cứu độc lập trong tập dữ liệu.
4.7. Phân tích đồng trích dẫn
Đồng trích dẫn nhìn từ phía tài liệu được trích dẫn, nên đặc biệt hữu ích để nhận diện nền tảng tri thức kinh điển của một lĩnh vực, chứ không chỉ là các xu hướng nghiên cứu hiện tại. Phân tích co-citation dựa dữ liệu thu thập được cho thấy, cấu trúc nền tảng tri thức của nghiên cứu về OTA được tổ chức thành ba cụm chính
Cụm 1 – cơ chế định giá và phân phối OTA–khách sạn: Là tập hợp các tài liệu được đồng trích dẫn nhiều nhất trong mạng, như Ling và cộng sự (2014)36, Chang và cộng sự (2019)37. Đây là cụm nền tảng về kinh tế học OTA, tạo nên khung lý thuyết cho toàn bộ nghiên cứu sau này về quan hệ OTA-khách sạn, giá cân bằng, và chính sách kênh phân phối.
Cụm 2 – hành vi người tiêu dùng, chất lượng dịch vụ và mô hình đo lường: Cụm nàytập trung các tài liệu kinh điển về giá trị tiêu dùng, đo lường chất lượng dịch vụ và hành vi sử dụng OTA. Cụm 2 phản ánh nền tảng marketing và tâm lý học mà hầu hết các nghiên cứu hành vi người dùng OTA (bao gồm phục hồi dịch vụ) đều dựa vào. Đây là khối tri thức hỗn hợp giữa lý thuyết và phương pháp, cung cấp công cụ để đo lường sự thỏa mãn, niềm tin, ý định, nhận thức giá trị trong bối cảnh OTA.
Hình 3. Mạng lưới cụm đồng trích dẫn
Nguồn: Sơ đồ mạng lưới xuất từ phần mềm R, năm 2026.
Cụm 3 – E’tourism, công nghệ và nền tảng trực tuyến: Cụm 3 gồm các tài liệu kinh điển về e’tourism, website chất lượng và sự xuất hiện của OTA. Cụm 3 cung cấp bối cảnh công nghệ và chuyển đổi số cho toàn bộ lĩnh vực; các bài trong cụm không đi sâu vào phục hồi dịch vụ hay định giá nhưng được trích dẫn rộng rãi để định vị OTA trong bức tranh e-tourism rộng hơn. Việc đồng trích dẫn với tần suất cao giữa các bài ở ba cụm này cho thấy các nghiên cứu OTA gần đây kế thừa cả ba cụm khi xây dựng mô hình nghiên cứu, thay vì chỉ dựa vào một cụm đơn lẻ. Chủ đề phục hồi dịch vụ và sự tha thứ của khách hàng nằm ở giao điểm của cụm marketing, hành vi với một số tài liệu định giá và có tiềm năng mở rộng theo hướng kết nối sâu hơn với khối lý thuyết kinh tế kênh phân phối OTA.
4.8. Phân tích ghép thư mục
Phân tích ghép thư mục (coupling analysis) được thực hiện ở cấp tài liệu. Bộ dữ liệu 94 bài được phân ra 5 cụm tài liệu, trong đó hai cụm lớn (Cluster 1 và 2) tạo nền tảng của dòng nghiên cứu và ba cụm nhỏ (Cluster 3 – 5) là nhánh chuyên biệt hoặc đơn lẻ.
Cụm 1: Hành vi và nhận thức người dùng OTA: Các bài có điểm trích dẫn nội bộ chuẩn hóa (NLCS) cao nhất, bao gồm: Jo và cộng sự (2022)38 (nghiên cứu về tín hiệu gợi ý và khả năng nhận thức trong đặt phòng OTA), Tsang và cộng sự (2010)39 (đo lường e-service quality cho OTA), Pan và cộng sự (2013)40 và Bi và cộng sự (2022)41 cũng đều nghiên cứu về hành vi người tiêu dùng. Nhóm này còn chứa các bài nghiên cứu gần đây về phục hồi dịch vụ và NWOM. Sự hiện diện của các bài về AI chatbot adoption, UGC, tương tác xã hội trong cộng đồng du lịch cho thấy, cụm này bao trùm cả: động cơ sử dụng OTA, trải nghiệm trên nền tảng số và phản ứng của khách hàng trước các vấn đề về dịch vụ và việc phục hồi dịch vụ. Phân tích cho thấy, hành vi và trải nghiệm khách hàng trên OTA là các vấn đề đang được nghiên cứu hiện nay, nơi các bài mới về phục hồi dịch vụ, tha thứ, NWOM có liên kết thư mục rất mạnh với các nền tảng trước đó về chất lượng dịch vụ trực tuyến, niềm tin và giá trị tiêu dùng.
Cụm 2: Chiến lược giá và phân phối OTA–khách sạn: Cụm nghiên cứu về chiến lược kinh doanh, giá và kênh phân phối giữa OTA và khách sạn. Các bài trọng tâm gồm: Chang và cộng sự (2019)42, nghiên cứu về cạnh tranh và hợp tác giữa OTA và khách sạn. Long & Shi (2017)43, chiến lược định giá O2O cho bên vận hành du lịch lữ hành và OTA. Các bài nghiên cứu còn lại cũng đều nghiên cứu về giá và phân phối trong mối quan hệ giữa OTA và khách sạn. Ngoài ra, một số bài viết về các chủ đề khác, như: giá cân bằng, loại bỏ khách sạn khỏi OTA, nguồn lực cho startup OTA và chứng nhận chất lượng và định giá.
Cụm 3: Trải nghiệm, các tiền tố và hành vi công dân: Cụm này nghiên cứu về tương tác xã hội trong cộng động du lịch ảo và với gắn kết thương hiệu và một nghiên cứu khác về hành vi công dân, ủng hộ, giúp đỡ trên nền tảng OTA. Đây là cụm mới tập trung vào các tiền tố tâm lý – xã hội liên quan đến hành vi của khách hàng trên nền tảng trực tuyến.
Cụm 4 và 5: Chủ đề biên và tài liệu đơn lẻ: Hai cụm nhỏ này thể hiện các dòng nghiên cứu biên hoặc rất chuyên sâu, hoặc dùng khung lý thuyết khác nên không chia sẻ nhiều tài liệu tham khảo với các dòng chính.
5. Thảo luận
Kết quả mô tả cho thấy, nghiên cứu về OTA, phục hồi dịch vụ và NWOM chuyển từ giai đoạn khởi động (2007 – 2011) sang bùng nổ mạnh mẽ sau năm 2018, đặc biệt giai đoạn 2022 – 2025 khi hơn một nửa số bài (56,4%) được công bố chỉ trong 5 năm. Trích dẫn trung bình năm đạt đỉnh ở giai đoạn 2018 – 2021, trong khi giai đoạn 2022 – 2026 có sản lượng cao nhưng trích dẫn trung bình thấp hơn (2,74) do độ trễ trích dẫn. Điều này cho thấy, lĩnh vực đã vượt qua giai đoạn hình thành và đang bước vào pha trưởng thành nhanh, với nhiều chủ đề mới nhưng chưa tích lũy đủ ảnh hưởng. Về không gian xuất bản, các tạp chí Tourism Management, Current Issues in Tourism, International Journal of Hospitality Management và Journal of Travel & Tourism Marketing giữ vai trò “hạ tầng khoa học” trung tâm, vừa là nơi đăng tải các nghiên cứu nền tảng về pricing và kênh phân phối, vừa là nơi đón nhận các nghiên cứu mới về hành vi và công nghệ OTA
Phân tích đồng trích dẫn (co-citation) và ghép thư mục (coupling) cho thấy, cấu trúc tri thức của lĩnh vực được tổ chức quanh hai “trụ” lớn bổ trợ cho nhau. Một trụ là kinh tế học OTA – khách sạn tập trung vào định giá động, giá cân bằng, chiến lược kênh và hợp đồng hoa hồng. Trụ còn lại là marketing và hành vi khách hàng, được nâng đỡ bởi các tài liệu phương pháp và lý thuyết cùng với các nghiên cứu ứng dụng trong OTA khác.
Bản đồ chủ đề củng cố kết quả này khi cho thấy, cụm “Online Travel Agency” là chủ đề cơ bản có điểm trung tâm cao nhất, bao quát các vấn đề về OTA-khách sạn, giá, kênh phân phối và game theory, trong khi cụm “Intention/Trust” là nhóm chủ đề dẫn dắt duy nhất, phản ánh dòng nghiên cứu vững chắc về niềm tin, sự thỏa mãn, lòng trung thành và ý định hành vi của khách hàng.
Một đóng góp quan trọng của phân tích là cho thấy phục hồi dịch vụ và NWOM tuy đã xuất hiện rõ trong giai đoạn gần đây nhưng vẫn chưa trở thành một cụm chủ đề độc lập, có cấu trúc chặt chẽ. Điều này cho thấy, các nghiên cứu về phục hồi dịch vụ trên OTA hiện vẫn đang được “gắn chung” vào khung chủ đề về thỏa mãn truyền thống, chưa phát triển thành dòng nghiên cứu chuyên biệt về cơ chế xử lý khiếu nại và quản trị NWOM trong môi trường nền tảng. Phân tích ghép thư mục và co-citation cũng chỉ ra rằng, các bài gần đây đã tập trung trực tiếp vào sự tha thứ, các hoạt động động phục hồi dịch vụ và NWOM trong bối cảnh OTA, đồng thời chia sẻ nền tảng trích dẫn với cụm marketing-hành vi.
Một phát hiện nhất quán của cả bản đồ chủ đề, sự tiến hóa của chủ đề, đồng trích dẫn và ghép thư mục là hiếm nghiên cứu bắc cầu trực tiếp giữa hai trụ “chiến lược giá và phân phối” và “hành vi & phục hồi dịch vụ”. Các bài viết về giải thuật học máy và thỏa mãn hay một số nghiên cứu về nhận thức công bằng, nhận thức giá và trải nghiệm website mà chưa mô hình hóa mối liên hệ giữa cấu trúc giá/hoa hồng với cảm nhận công bằng, cảm thông, sự tha thứ và NWOM. Điều này tạo ra khoảng trống rõ rệt: cơ chế định giá, giá cân bằng và chia sẻ rủi ro giữa OTA-khách sạn có thể làm thay đổi cách khách hàng đánh giá công bằng trong các tình huống phát sinh vấn đề dịch vụ nhưng chưa được nghiên cứu một cách hệ thống.
Phân tích sự tiến hóa của chủ đề cho thấy bốn giai đoạn có một quỹ đạo phát triển hợp lý của tri thức, đặc biệt, giai đoạn 4 có sự xuất hiện rõ ràng hơn của các từ khóa liên quan đến AI, machine learning, sentiment analysis, chatbots, blockchain và O2O, phản ánh xu hướng dịch chuyển từ nghiên cứu “tĩnh” (website, chất lượng dịch vụ) sang nghiên cứu “động” về trải nghiệm số, cá nhân hóa, tự động hóa phục vụ và ra quyết định. Các nghiên cứu về nên tảng ứng dụng blockchain, sử dụng chatbot mua hàng ngẫu hứng trong livestream mở ra một bối cảnh mới cho OTA, nơi rủi ro dịch vụ, trách nhiệm phục hồi, và cơ chế lan truyền NWOM có thể rất khác so với mô hình OTA truyền thống.
6. Kết luận
Nghiên cứu trắc lượng này cho thấy, lĩnh vực OTA, phục hồi dịch vụ và NWOM đã trải qua gần hai thập kỷ phát triển từ các nghiên cứu nền tảng về internet, chất lượng website và bản đồ nhận thức các OTA đến một hệ thống tri thức phức tạp, được tổ chức xung quanh hai trụ cột chính là kinh tế học trong nghiên cứu về mối quan hệ OTA – khách sạn và marketing – hành vi khách hàng. Phân tích theo thời gian khẳng định sự bùng nổ rõ rệt về số lượng công bố sau 2018, đặc biệt giai đoạn 2022 – 2025, cùng với sự dịch chuyển trọng tâm từ các chủ đề cơ bản sang các vấn đề phức tạp hơn như giá trị tiêu dùng, trải nghiệm, niềm tin, công nghệ thông minh và phục hồi dịch vụ.
Tuy nhiên, bản đồ chủ đề và các phân tích mạng cho thấy, phục hồi dịch vụ và NWOM dù đã được quan tâm mạnh mẽ trong những năm gần đây với các nghiên cứu tiêu biểu vẫn chủ yếu nằm trong một cụm mới nổi gắn với “sự thỏa mãn” và chưa hình thành một khối tri thức độc lập, gắn kết. Đồng thời, số lượng nghiên cứu kết nối trực tiếp giữa cấu trúc giá/hoa hồng/định vị kênh của OTA với cảm nhận công bằng, sự cảm thông, sự tha thứ và NWOM của khách hàng còn rất hạn chế, tạo ra một khoảng trống rõ ràng ở giao điểm giữa hai trụ kinh tế – kênh phân phối và hành vi – phục hồi dịch vụ.
Một kết luận quan trọng khác là bối cảnh cộng đồng trực tuyến và công nghệ mới (social media, UGC, live-streaming, AI, Blockchain) đã và đang tái định nghĩa cách thức hình thành trải nghiệm, vấn đề dịch vụ và NWOM nhưng các yếu tố này mới được nghiên cứu phân tán trong các cụm ngách và cụm dẫn dắt, chưa được tích hợp chặt với các mô hình về phục hồi dịch vụ đặc thù cho OTA. Điều này gợi ý hướng nghiên cứu tương lai: (1) Xây dựng các mô hình tích hợp liên kết định giá, cấu trúc nền tảng và cơ chế phục hồi dịch vụ; (2) Mở rộng nghiên cứu phục hồi dịch vụ và NWOM trong bối cảnh cộng đồng số và công nghệ mới; và (3) Phát triển các khung lý thuyết động, đa kết nối (OTA – khách sạn – khách hàng – cộng đồng trực tuyến) để phản ánh đúng bản chất nền tảng của OTA.
Chú thích:
1, 21, 36. Ling, L., Guo, X. & Yang, C (2014). Opening the online marketplace: An examination of hotel pricing and travel agency online distribution of rooms. Tour. Manag. 45, 234-243.
2, 10, 27, 37, 42. Chang, Y. W., Hsu, P. Y. & Lan, Y. C (2019). Cooperation and competition between online travel agencies and hotels. Tour. Manag. 71, 187-196.
3, 43. Long, Y. & Shi, P (2017). Pricing strategies of tour operator and online travel agency based on cooperation to achieve O2O model. Tour. Manag. 62, 302-311.
4, 11, 22, 34. Talwar, S., Dhir, A., Kaur, P. & Mäntymäki, M (2020). Why do people purchase from online travel agencies (OTAs)? A consumption values perspective. Int. J. Hosp. Manag. 88, 102534.
5, 7, 20, 25, 29. Kim, D. J., Kim, W. G. & Han, J. S (2007). A perceptual mapping of online travel agencies and preference attributes. Tour. Manag. 28, 591-603.
6, 17, 18. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N. & Lim, W. M (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. J. Bus. Res. 133, 285-296.
8. Koo, B., Mantin, B. & O’Connor, P (2011). Online distribution of airline tickets: Should airlines adopt a single or a multi-channel approach? Tour. Manag. 32, 69-74.
9. Ropero, M. A (2011). Dynamic pricing policies of hotel establishments in an online travel agency. Tour. Econ. 17, 1087-1102.
12, 23, 30, 39. Tsang, N. K. F., Lai, M. T. H. & Law, R (2010). Measuring e-service quality for online travel agencies. J. Travel Tour. Mark. 27, 306-323.
13, 32. Hao, J. X., Yu, Y., Law, R. & Fong, D. K. C (2015). A genetic algorithm-based learning approach to understand customer satisfaction with OTA websites. Tour. Manag. 48, 231-241.
14, 31. Lin, L. Y. & Lu, C. Y (2010). The influence of corporate image, relationship marketing, and trust on purchase intention: The moderating effects of word-of-mouth. Tour. Rev. 65, 16-34.
15, 35. Kirillova, K. & Chan, J (2018). “What is beautiful we book”: Hotel visual appeal and expected service quality. Int. J. Contemp. Hosp. Manag. 30, 1788-1807.
16, 26, 40. Pan, B., Zhang, L. & Law, R (2013). The complex matter of online hotel choice. Cornell Hosp. Q. 54, 74-83.
19. Page, M. J. và c.s (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ 372, n71.
24. Tang, T. & Chung, N (2025). What makes impulsive buying in tourism live streaming e-commerce? J. Vacat. Mark. 31, 245-262.
28. Cai, D., Li, H. & Law, R (2022). Anthropomorphism and OTA chatbot adoption: A mixed methods study. J. Travel Tour. Mark. 39, 228-255.
33. Dutta, S., Chauhan, R. K. & Chauhan, K (2017). Factors affecting customer satisfaction of online travel agencies in India. Tour. Hosp. Manag. 23, 267-277.
38. Jo, H., Chung, N., Hlee, S. & Koo, C (2022). Perceived affordances and regret in online travel agencies. J. Travel Res. 61, 1024-1042.
41. Bi, J. W., Han, T. Y., Yao, Y. & Li, H (2022). Ranking hotels through multi-dimensional hotel information: A method considering travelers’ preferences and expectations. Inf. Technol. Tour. 24, 127-155.
