Ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam

Phạm Thị Mộng Lành (Tác giả liên hệ)

Trường Đại học Kinh tế - Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh

Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Ngoại Ngữ - Tin học Thành phố Hồ Chí Minh

Email: [email protected], [email protected]

Nguyễn Quang Trung

Trường Đại học Kinh tế - Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh

Email: [email protected]

Tóm tắt

Trong bối cảnh thương mại điện tử mở rộng nhanh, nhận xét của khách hàng đi trước trở thành nguồn tham chiếu chi phối lựa chọn mua sắm. Bài viết xây dựng khung phân tích nhằm nhận diện các thuộc tính của đánh giá trực tuyến định hướng quyết định mua của người tiêu dùng Việt Nam. Khung tích hợp 3 nền tảng: Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), Mô hình khả năng xử lý thông tin (ELM) và Lý thuyết tín hiệu. Bốn biến độc lập gồm: Chất lượng, Số lượng, Độ tin cậy của người viết và Tính trực quan của đánh giá; biến phụ thuộc là Quyết định mua hàng. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất khung khái niệm cho kiểm định định lượng tiếp theo.

Từ khóa: Đánh giá trực tuyến, quyết định mua hàng, thương mại điện tử, chất lượng đánh giá, độ tin cậy của người đánh giá

Abstract

In the context of the rapid expansion of e-commerce, reviews from previous customers have become an influential source of reference in purchasing decisions. This article develops an analytical framework to identify the attributes of online reviews that influence consumers’ purchasing decisions in Viet Nam. The framework integrates three theoretical foundations: the Technology Acceptance Model (TAM), the Elaboration Likelihood Model (ELM), and Signaling Theory. Four independent variables are included: review quality, review quantity, reviewer credibility, and review vividness, with the purchasing decision as the dependent variable. On this basis, the article proposes a conceptual framework for subsequent quantitative testing.

Keywords: Online reviews, purchasing decision, e-commerce, review quality, reviewer credibility

ĐẶT VẤN ĐỀ

Sự phát triển của kinh tế số cùng hạ tầng Internet đã định hình lại thói quen mua sắm trên toàn cầu, dịch chuyển một khối lượng giao dịch đáng kể từ hệ thống cửa hàng truyền thống sang các nền tảng thương mại điện tử (TMĐT). Tuy nhiên, hạn chế cố hữu của kênh bán hàng trực tuyến là việc người mua không thể trực tiếp cầm nắm, dùng thử hay thẩm định sản phẩm trước thời điểm thanh toán. Vì vậy, tình trạng bất cân xứng thông tin giữa 2 bên giao dịch làm gia tăng cảm nhận rủi ro và chính cảm nhận này chi phối đáng kể mức độ sẵn sàng chi trả của khách hàng. Để giảm bớt trạng thái bất định, người mua thường tìm đến truyền miệng điện tử (e-WOM), mà hình thức quen thuộc nhất là những đánh giá đã được khách hàng đi trước đăng tải ngay trên trang sản phẩm (Filieri và McLeay, 2014).

Tại Việt Nam, phần lớn giao dịch mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng cá nhân diễn ra trên một số nền tảng lớn như Shopee, TikTok Shop, Lazada và Tiki. Đặc điểm chung của các nền tảng này là hàng hóa từ nhiều người bán khác nhau cùng được hiển thị theo một giao diện chuẩn hóa và chịu sự chi phối của cùng một cơ chế xếp hạng; do đó, khách hàng gần như không thể phân biệt sản phẩm thông qua trải nghiệm trực tiếp mà buộc phải dựa vào nguồn thông tin do hệ thống và cộng đồng người mua cung cấp. Trong cấu trúc thông tin, khu vực đánh giá - nơi tập hợp điểm sao, lời bình luận, ảnh chụp thực tế và video phản hồi - là phần nội dung thường được tham khảo sau cùng trước khi khách hàng xác nhận đặt hàng (Nguyen và cộng sự, 2020).

Mặc dù vai trò của đánh giá trực tuyến đã được thừa nhận rộng rãi nhưng kết quả thực nghiệm đến nay vẫn thiếu sự đồng nhất. Hiện tượng đánh giá giả mạo, nội dung nhuốm màu quảng cáo cùng lượng thông tin vượt ngưỡng xử lý khiến người mua trở nên thận trọng và chọn lọc kỹ càng hơn đối với những gì họ tiếp nhận. Bên cạnh đó, phần lớn nghiên cứu trong nước mới khai thác khía cạnh văn bản hoặc con số lượt đánh giá; trong khi bằng chứng hình ảnh và uy tín - 2 yếu tố đang được các sàn TMĐT đầu tư mạnh thông qua nhiều tính năng tương tác mới - vẫn chưa được tích hợp đầy đủ vào mô hình. Chính khoảng trống này là căn cứ để bài viết đề xuất một mô hình phân tích có phạm vi bao quát hơn về ảnh hưởng của các đặc tính đánh giá trực tuyến đối với quyết định mua hàng trên sàn TMĐT tại Việt Nam.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Mô hình khả năng xử lý thông tin (Elaboration Likelihood Model - ELM) được Petty và Cacioppo (1986) xây dựng nhằm giải thích một thông điệp tác động tới thái độ của người tiếp nhận thông qua 2 hướng xử lý riêng biệt: (i) đòi hỏi người đọc dành nhiều thời gian phân tích nội dung, thẩm định tính chặt chẽ cũng như sức nặng của lập luận; (ii) ít tiêu hao công sức hơn và chủ yếu dựa vào các chỉ dấu bề mặt như khối lượng thông điệp, danh tiếng hoặc mức độ hấp dẫn của nguồn phát.

Khi vận dụng vào bối cảnh mua sắm trên sàn TMĐT, ELM cho phép lý giải vì sao cùng đứng trước một trang sản phẩm nhưng mỗi khách hàng lại tiếp cận theo một cách khác nhau: độ sâu lập luận của bài đánh giá thuộc về lộ trình trung tâm, còn tổng lượt đánh giá, điểm sao trung bình hay huy hiệu người mua uy tín lại vận hành như chỉ dấu ngoại vi giúp rút gọn quá trình cân nhắc (Cheung và cộng sự, 2008; Filieri và McLeay, 2014).

Lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory) khởi nguồn từ công trình của Spence (1973), tập trung mô tả cách các bên tham gia giao dịch xử lý tình huống thông tin phân bố không đồng đều. Phía nắm giữ lợi thế thông tin buộc phải phát đi những tín hiệu khó mô phỏng, nhờ đó đối tác có căn cứ suy đoán chất lượng thực của hàng hóa hay dịch vụ. Do người mua trên sàn TMĐT không có điều kiện tự thẩm định món hàng, các bài đánh giá của khách hàng đi trước - những chủ thể thứ ba không trực tiếp hưởng lợi từ giao dịch - đảm nhiệm chức năng tín hiệu độc lập (Mavlanova và cộng sự, 2012). Trong số đó, đánh giá đi kèm ảnh, video mở hộp hoặc mang nhãn “Người mua đã được xác minh” sở hữu giá trị tín hiệu nổi trội, bởi chi phí tạo lập cao và khả năng ngụy tạo thấp, qua đó góp phần thu hẹp chi phí tìm kiếm lẫn mức rủi ro trong cảm nhận của khách hàng.

Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) được Davis (1989) xây dựng trên cơ sở kế thừa Lý thuyết hành động hợp lý (TRA), với lập luận trọng tâm rằng quyết định chấp nhận và sử dụng một công nghệ bắt nguồn từ 2 niềm tin: cảm nhận tính hữu ích (PU) và cảm nhận tính dễ sử dụng (PEOU). Đặt trong môi trường TMĐT, cơ chế phản hồi và đánh giá được xem là một cấu phần chức năng cốt lõi của nền tảng số. Khi hệ thống đánh giá đạt độ chi tiết cần thiết, phong phú về định dạng và thuận tiện khi truy xuất, người dùng sẽ nhìn nhận nền tảng là hữu ích, mức độ tin tưởng được củng cố và hành trình đi tới quyết định mua diễn ra thuận lợi hơn (Gefen và cộng sự, 2003).

Khái niệm nghiên cứu

Quyết định mua hàng (Purchasing Decision - PD): Giai đoạn người tiêu dùng chuyển hóa nhu cầu và ý định thành hành vi mua sắm đối với một sản phẩm hoặc dịch vụ xác định (Kotler và Keller, 2016). Trong không gian TMĐT, biểu hiện đặc trưng của giai đoạn này là thao tác đặt đơn và hoàn tất thanh toán sau khi khách hàng đã cân đối giữa giá bán, chất lượng kỳ vọng và các thông tin bổ trợ hiển thị trên trang sản phẩm. Khác với môi trường bán lẻ truyền thống, khoảng cách giữa ý định và hành vi được rút ngắn đáng kể do việc đặt hàng chỉ diễn ra trong vài thao tác chạm; điều đó khiến những tín hiệu thông tin xuất hiện ngay tại điểm chạm cuối cùng có sức chi phối đặc biệt lớn đối với kết quả giao dịch.

Chất lượng đánh giá (Review Quality - RQ): phản ánh mức độ chặt chẽ, tính bám sát chủ đề, độ đầy đủ và chiều sâu lập luận của nội dung nhận xét (Cheung và cộng sự, 2008). Một bài đánh giá được coi là có chất lượng khi nó trình bày rõ đặc tính sản phẩm, thuật lại trải nghiệm sử dụng cụ thể và nêu bật được cả ưu điểm lẫn hạn chế. Chính sự cân bằng trong lập luận thường được người đọc diễn giải như dấu hiệu của tính trung thực, thay vì một nội dung được dàn dựng phục vụ mục đích thương mại.

Số lượng đánh giá (Review Quantity - QN): là tổng lượng phản hồi, bình luận và lượt chấm điểm mà một sản phẩm tích lũy được trên sàn TMĐT (Park và cộng sự, 2007). Chỉ số này hàm ý mức độ phổ biến cũng như độ nhận diện của sản phẩm trong cộng đồng người mua; đồng thời, nó gián tiếp phản ánh quy mô giao dịch đã phát sinh, qua đó cung cấp cho người mua tiềm năng một thước đo nhanh về mức độ sản phẩm đã được thị trường kiểm nghiệm.

Độ tin cậy của người đánh giá (Reviewer Credibility - RC): thể hiện nhận định của người đọc về năng lực, tính trung thực và mức độ khách quan của chủ thể viết đánh giá (Flanagin và Metzger, 2000). Trên thực tế, thuộc tính này hiếm khi được kiểm chứng một cách trực tiếp mà thường được suy đoán thông qua các chỉ báo do nền tảng cung cấp, chẳng hạn nhãn “Người mua hàng thực tế”, cấp độ tài khoản, số lượt bình chọn hữu ích đã ghi nhận hay tần suất hoạt động của người viết.

Tính trực quan của đánh giá (Review Visuality - RV): chỉ mức độ giàu có về thông tin thị giác của phản hồi, biểu hiện qua ảnh chụp thực tế cùng các video mở hộp hoặc video trải nghiệm sản phẩm được đăng kèm phần nội dung chữ (Xu và cộng sự, 2021). Những dữ liệu hình ảnh dạng này truyền tải hình dáng, màu sắc và cách vận hành của sản phẩm theo cách mà ngôn ngữ mô tả khó tái hiện trọn vẹn; đồng thời chúng tạo điều kiện để người đọc đối chiếu giữa hình ảnh do người bán công bố với sản phẩm mà khách hàng trước thực nhận.

GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT

Phát triển giả thuyết

Chất lượng đánh giá và quyết định mua hàng

Dưới lăng kính ELM, chất lượng đánh giá giữ vai trò của tuyến thuyết phục trung tâm. Khi một nhận xét được trình bày với lập luận vững vàng, mô tả chi tiết và duy trì thái độ khách quan, người đọc sẽ giảm nhu cầu tìm kiếm thêm nguồn kiểm chứng, đồng thời hình thành niềm tin rằng thông tin hiển thị trên trang sản phẩm là minh bạch (Cheung và cộng sự, 2008; Filieri và McLeay, 2014). Khi những băn khoăn liên quan tới chất lượng hàng hóa được tháo gỡ, quãng đường từ ý định đến hành vi đặt hàng cũng thu hẹp lại. Trên nền lập luận đó, giả thuyết sau được hình thành:

H1: Chất lượng đánh giá tác động tích cực tới Quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên các sàn TMĐT tại Việt Nam.

Số lượng đánh giá và quyết định mua hàng

Trong khuôn khổ ELM, số lượng đánh giá lại được xếp vào nhóm chỉ dấu ngoại vi: nó phát huy tác dụng qua cơ chế bằng chứng xã hội và truyền tải thông điệp về mức độ phổ biến của sản phẩm (Park và cộng sự, 2007). Khi đứng trước 2 lựa chọn tương đương, mặt hàng sở hữu hàng nghìn nhận xét dễ gợi ấn tượng đã trải qua sự kiểm nghiệm rộng rãi của thị trường hơn hẳn mặt hàng chỉ có vài phản hồi rời rạc. Cách diễn giải từ Lý thuyết tín hiệu (Spence (1973) cũng vận hành theo logic tương đồng: mật độ phản hồi dày đặc là chỉ báo cho thấy sản phẩm được giao dịch đều đặn, qua đó xoa dịu cảm giác bất định và thúc đẩy động cơ mua sắm. Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H2: Số lượng đánh giá tác động tích cực tới Quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên các sàn TMĐT tại Việt Nam.

Độ tin cậy của người đánh giá và quyết định mua hàng

Spence (1973) lưu ý rằng, giá trị của một tín hiệu chỉ được bảo đảm khi bên phát tín hiệu có độ tin cậy. Trong bối cảnh đánh giá ảo và hoạt động đánh giá thuê ngày càng lan rộng trên các sàn, người mua có xu hướng quan tâm tới danh tính của người viết chứ không dừng lại ở nội dung được viết. Kết quả từ Flanagin và Metzger (2000), Filieri (2015) đều chỉ ra rằng, nhận xét xuất phát từ tài khoản có hồ sơ minh bạch, lịch sử mua hàng rõ ràng và được nền tảng gắn nhãn xác thực sẽ mang sức thuyết phục vượt trội. Khi người đọc xác tín rằng tác giả bài đánh giá không chịu sự chi phối của động cơ thương mại hay thiên kiến, mức rủi ro cảm nhận suy giảm và xác suất hoàn tất đơn hàng tăng lên. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H3: Độ tin cậy của người đánh giá tác động tích cực tới Quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên các sàn TMĐT tại Việt Nam.

Tính trực quan của đánh giá và quyết định mua hàng

TAM hàm ý rằng những tính năng vừa nâng cao tính hữu ích vừa tiết giảm nỗ lực nhận thức sẽ được người dùng tiếp nhận nhanh chóng hơn (Davis, 1989). Ảnh chụp thực tế và video do khách hàng đăng kèm nhận xét thỏa mãn đồng thời cả hai điều kiện này, bởi chúng phần nào khắc phục đặc điểm “không sờ được, không nhìn tận mắt” vốn gắn liền với mua sắm trực tuyến (Xu và cộng sự, 2021). Tư liệu hình ảnh do người mua trước cung cấp tái hiện kích thước, màu sắc và chất liệu thật, nhờ đó vừa tạo cơ sở đối chiếu với mô tả của người bán, vừa hỗ trợ người đọc hình dung sản phẩm chuẩn xác hơn. Hệ quả là tâm lý e ngại được giải tỏa và khoảng thời gian do dự trước khi đặt hàng rút ngắn lại. Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H4: Tính trực quan của đánh giá tác động tích cực tới Quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên các sàn TMĐT tại Việt Nam.

Mô hình nghiên cứu

Tổng hợp 4 giả thuyết nêu trên, mô hình nghiên cứu đề xuất được thể hiện tại Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

Thông qua việc đặt TAM, ELM và Lý thuyết Tín hiệu trong cùng một hệ quy chiếu, bài viết đã đề xuất một mô hình kết nối các đặc tính của đánh giá trực tuyến với Quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên sàn TMĐT Việt Nam. Bốn biến độc lập được lựa chọn với chủ đích bao quát đồng thời 4 phương diện: chất lượng (nội dung), số lượng (quy mô), độ tin cậy của người viết (nguồn phát) và tính trực quan đa phương tiện (hình thức thể hiện), tất cả cùng quy chiếu về biến kết quả là Quyết định mua hàng.

Xét trên bình diện lý luận, nghiên cứu đóng góp vào việc hệ thống hóa lại cách hiểu về quá trình tiếp nhận và xử lý tín hiệu thông tin của người tiêu dùng số tại một thị trường mới nổi. Sự bổ sung biến tính trực quan giúp mô hình phản ánh sát hơn thực tiễn vận hành của các sàn TMĐT hiện nay, nơi nội dung ảnh và video do người mua tạo ra đang từng bước chiếm ưu thế so với nhận xét thuần văn bản.

Xét trên bình diện ứng dụng, mô hình gợi mở rằng nhà bán hàng và đơn vị vận hành sàn không nên lấy việc tích lũy thật nhiều lượt đánh giá làm mục tiêu duy nhất. Xây dựng cơ chế khích lệ khách hàng chia sẻ ảnh và video thực tế - chẳng hạn thông qua điểm thưởng hoặc mã giảm giá - kết hợp với hệ thống xác thực người viết nhằm kiểm soát nội dung giả mạo mới là hướng tiếp cận giúp bảo toàn niềm tin của người mua về lâu dài.

Do phạm vi bài viết mới dừng ở khâu xây dựng khung khái niệm và phát triển giả thuyết, bước triển khai kế tiếp đòi hỏi dữ liệu khảo sát thu thập từ chính người tiêu dùng đang giao dịch trên Shopee, TikTok Shop, Lazada... nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach's Alpha, CFA) và ước lượng mối quan hệ giữa các biến bằng phân tích hồi quy hoặc mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Mô hình còn có thể được mở rộng theo 2 hướng: đưa thêm biến trung gian như niềm tin trực tuyến hoặc nhận thức rủi ro và bổ sung biến điều tiết như loại hàng hóa (hàng tìm kiếm đối chiếu với hàng trải nghiệm), qua đó soi tỏ rõ hơn những khác biệt trong hành vi mua sắm trực tuyến.

Tài liệu tham khảo:

1. Cheung, C. M., Lee, M. K., & Rabjohn, N. (2008). The impact of electronic word-of-mouth: The adoption of online opinions in online customer communities. Internet Research, 18(3), 229-247. https://doi.org/10.1108/10662240810883290

2. 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

3. Filieri, R. (2015). What makes online reviews helpful? A diagnosticity-adoption framework to explain informational and normative influences in e-WOM. Journal of Business Research, 68(6), 1261-1270. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2014.11.006

4. Filieri, R., & McLeay, F. (2014). E-WOM and accommodation: An analysis of the factors that influence travelers' adoption of information from online reviews. Journal of Travel Research, 53(1), 44-57. https://doi.org/10.1177/0047287513481274

5. Flanagin, A. J., & Metzger, M. J. (2000). Perceptions of Internet information credibility. Journalism & Mass Communication Quarterly, 77(3), 515-540.

6. Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90.

7. Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing Management (15th ed.). Pearson Education.

8. Mavlanova, T., Benbunan-Fich, R., & Koufaris, M. (2012). Signaling theory and information asymmetry in online commerce. Information & Management, 49(5), 240-247. https://doi.org/10.1016/j.im.2012.05.004

9. Nguyen, H. V., Tran, K. X., & Nguyen, T. X. (2020). Impact of online customer reviews on purchase intention: A study in Vietnam. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(12), 901-910.

10. Park, D. H., Lee, J., & Han, I. (2007). The effect of on-line consumer reviews on consumer purchasing intention: The moderating role of involvement. International Journal of Electronic Commerce, 11(4), 125-148.

11. Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The Elaboration Likelihood Model of persuasion. Advances in Experimental Social Psychology, 19, 123-205. Academic Press.

12. Spence, M. (1973). Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355-374.

13. Xu, P., Chen, L., & Santhanam, R. (2021). Will pictures and videos influence helpfulness of online customer reviews? A multi-method study. Journal of Management Information Systems, 38(3), 738-765.