Ảnh hưởng của trò chơi hóa đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của Gen Z Hà Nội: Vai trò điều tiết FOMO

TS. Đặng Thị Kim Thoa

Khoa Quản trị kinh doanh - Đại học Kinh tế quốc dân

Email: kimthoa@neu.edu.vn

Nguyễn Văn Đức (Tác giả liên hệ)

Email: nguyenvanduc9k61@gmail.com

Nguyễn Phú Nam

Email: namloanu20@gmail.com

Nguyễn Đức Anh

Email: ducanh25082006@gmail.com

Phùng Gia Linh

Email: gialinhphung7@gmail.com

Đặng Quỳnh Trâm

Email: dangtram0610@gmail.com

Nguyễn Hương Linh

Email: huonglinhh2512@gmail.com

Đại học Kinh tế Quốc dân

Tóm tắt

Nghiên cứu này phân tích tác động của các nhân tố trò chơi hóa (gamification) đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của Gen Z, đồng thời xem xét vai trò điều tiết FOMO (hội chứng tâm lý sợ bỏ lỡ). Dữ liệu được thu thập từ 385 Gen Z tại Hà Nội và phân tích bằng SPSS kết hợp mô hình đo lường, mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) nhằm kiểm định độ tin cậy, giá trị thang đo và các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả cho thấy, gamification ảnh hưởng đến hành vi mua sắm ngẫu hứng thông qua các biến trung gian tâm lý. Cụ thể, Phần thưởng và Sự thu hút hình ảnh tác động tích cực đến Sự đắm chìm; Sự tương tác ảnh hưởng đến Nhận thức hữu ích và Nhận thức hưởng thụ, qua đó thúc đẩy Xu hướng mua bốc đồng. FOMO có vai trò điều tiết đáng kể mối quan hệ giữa Nhận thức hữu ích và Nhận thức hưởng thụ tới Hành vi mua sắm ngẫu hứng. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả gamification trên các sàn thương mại điện tử.

Từ khóa: Gamification, hành vi mua sắm ngẫu hứng, thương mại điện tử, FOMO

Summary

This study examines the impact of gamification elements on Generation Z’s impulse buying behavior, while also investigating the moderating role of Fear of Missing Out (FOMO). Data were collected from 385 Gen Z respondents in Hanoi and analyzed using SPSS in combination with measurement models and Structural Equation Modeling (SEM) to assess reliability, construct validity, and test the proposed research hypotheses. The findings indicate that gamification influences impulse buying behavior through psychological mediating variables. Specifically, rewards and visual attractiveness positively affect Immersion, while Interactivity influences perceived usefulness and perceived enjoyment, which in turn enhance impulse buying tendency. FOMO plays a significant moderating role in the relationships between perceived usefulness, perceived enjoyment, and impulse buying behavior. Based on these findings, the study proposes several managerial implications to enhance the effectiveness of gamification strategies on e-commerce platforms.

Keywords: Gamification, impulse buying behavior, e-commerce, Fear of Missing Out (FOMO)

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ và thương mại điện tử (TMĐT) ngày càng khẳng định vai trò là động lực tăng trưởng quan trọng của nền kinh tế số, hành vi tiêu dùng trực tuyến đang có những biến đổi sâu sắc. Báo cáo eConomy SEA (2024) cho thấy, quy mô nền kinh tế số Việt Nam đạt khoảng 36 tỷ USD và được dự báo có thể đạt 90-200 tỷ USD vào giai đoạn 2025-2030, với TMĐT là lĩnh vực dẫn dắt… Sự phát triển nhanh chóng này kéo theo mức độ cạnh tranh ngày càng gay gắt giữa các sàn TMĐT. Khi các yếu tố truyền thống như giá cả, chất lượng sản phẩm và tốc độ giao hàng dần trở nên tương đồng, các nền tảng buộc phải tìm kiếm những chiến lược sáng tạo nhằm gia tăng mức độ tương tác và kích thích hành vi mua sắm. Trong bối cảnh đó, gamification nổi lên như một công cụ quan trọng trong thiết kế trải nghiệm người dùng. Việc tích hợp các cơ chế trò chơi như phần thưởng, nhiệm vụ, bảng xếp hạng hay vòng quay may mắn đã được nhiều nền tảng TMĐT áp dụng nhằm kéo dài thời gian tương tác và thúc đẩy hành vi tiêu dùng.

Bên cạnh đó, FOMO (Fear of Missing Out - hội chứng tâm lý sợ bỏ lỡ) được xem là một trạng thái tâm lý phổ biến trong bối cảnh mạng xã hội phát triển mạnh mẽ. Theo PwC (2023), 62% người tiêu dùng trẻ tại Việt Nam thừa nhận chi tiêu để bắt kịp xu hướng thịnh hành, phản ánh xu hướng tiêu dùng chịu ảnh hưởng bởi áp lực xã hội và mong muốn không bị bỏ lỡ cơ hội. Điều này cho thấy FOMO có thể đóng vai trò quan trọng trong việc khuếch đại tác động của các cơ chế gamification đến hành vi mua sắm ngẫu hứng.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu về gamification trên sàn TMĐT chủ yếu tập trung vào ý định mua hoặc trải nghiệm người dùng mà chưa làm rõ cơ chế tác động thông qua các yếu tố tâm lý - cảm xúc trung gian đối với hành vi mua sắm ngẫu hứng của Gen Z. Do đó, việc nghiên cứu các nhân tố của gamification ảnh hưởng đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của Gen Z trên các sàn TMĐT, đồng thời xem xét vai trò điều tiết của FOMO là hết sức cần thiết.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Lý thuyết mô hình Stimulus - Organism - Response (SOR)

Để giải thích cơ chế tâm lý - hành vi của cá nhân trước các kích thích từ môi trường, Mehrabian và Russell (1974) đã phát triển mô hình Stimulus - Organism - Response (Kích thích - Chủ thể - Phản ứng/S-O-R) dựa trên nền tảng tâm lý học môi trường. Mô hình này cho rằng các kích thích từ môi trường bên ngoài (Stimulus) sẽ tác động đến trạng thái tâm lý và nhận thức bên trong của cá nhân (Organism), từ đó dẫn đến các phản ứng hành vi cụ thể (Response). Mô hình SOR được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng nhằm lý giải cách thức các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến cảm xúc, nhận thức và hành vi mua sắm. Điểm cốt lõi của mô hình SOR nằm ở việc nhấn mạnh vai trò trung gian của các trạng thái nhận thức và cảm xúc trong mối quan hệ giữa yếu tố bên ngoài và hành vi con người. Chính vì vậy, SOR được xem là một trong những khung lý thuyết nền tảng và được sử dụng rộng rãi để giải thích cơ chế tâm lý dẫn đến hành vi trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng (Jacoby, 2002; Islam và Rahman, 2017). Kimiagari và Malafe (2021) khẳng định rằng mô hình SOR có giá trị ứng dụng cao trong nghiên cứu tâm lý người tiêu dùng do giúp giải thích rõ hơn mối liên hệ giữa ý định của cá nhân và hành vi thực tế được thể hiện sau đó.

Mô hình SOR gồm 3 thành phần chính:

- Các tác nhân kích thích (Stimulus): Là những yếu tố hay các tác nhân tác động từ môi trường bên ngoài.

- Chủ thể (Organism): Những tâm lý cảm xúc hay trạng thái nhận thức nội tại của cá thể chịu ảnh hưởng từ kích thích.

- Phản ứng (Response): Thái độ hoặc hành vi mà chủ thể thể hiện để đáp ứng với kích thích.

Lý thuyết so sánh xã hội (SCT)

Lý thuyết So sánh xã hội (Social Comparison Theory - SCT), được đề xuất bởi Festinger (1954), là một nền tảng quan trọng nhằm giải thích cách cá nhân hình thành nhận thức, cảm xúc và hành vi thông qua việc đối chiếu bản thân với người khác trong môi trường xã hội. Khi thiếu các tiêu chuẩn khách quan để tự đánh giá, con người có xu hướng dựa vào người khác như một điểm tham chiếu nhằm xác định vị trí, năng lực và giá trị của bản thân. Quá trình so sánh này thường được phân thành 2 hình thức chủ yếu: so sánh hướng lên và so sánh hướng xuống. Trong môi trường trực tuyến, nơi thông tin về hành vi và thành tựu của người khác được hiển thị liên tục, các quá trình so sánh xã hội diễn ra thường xuyên và mang tính tự phát hơn (Crusius và cộng sự, 2022), làm gia tăng các phản ứng cảm xúc liên quan đến nhận thức chênh lệch, đặc biệt trong các tình huống có yếu tố cơ hội hoặc lợi ích hấp dẫn. Lý thuyết SCT có ý nghĩa quan trọng trong việc giải thích vai trò điều tiết của FOMO trong mối quan hệ giữa trạng thái nội tại và hành vi mua sắm ngẫu hứng.

Giả thuyết nghiên cứu

Phần thưởng: bao gồm các lợi ích vật chất (điểm thưởng, phiếu giảm giá, hoàn tiền) và lợi ích tâm lý (niềm vui, cảm giác thành tựu, được công nhận) mà người tiêu dùng nhận được khi tham gia các cơ chế trò chơi trong môi trường mua sắm. Theo Hamari và cộng sự (2014), phần thưởng là cơ chế cốt lõi của gamification, có vai trò kích thích động lực và duy trì sự tham gia của người dùng. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy phần thưởng làm gia tăng mức độ tập trung và hứng thú, từ đó thúc đẩy trạng thái đắm chìm (Xi và Hamari, 2019). Khi người dùng nhận thức rõ giá trị và sự hấp dẫn của phần thưởng, họ có xu hướng tham gia sâu hơn vào hoạt động có yếu tố trò chơi. Từ đó, giả thuyết được đề xuất:

H1: Phần thưởng tác động tích cực đến Sự đắm chìm.

Sự thu hút hình ảnh: phản ánh mức độ hấp dẫn thẩm mỹ của giao diện trực tuyến, bao gồm bố cục, màu sắc và thiết kế (Parboteeah và cộng sự, 2009; Lavie và Tractinsky, 2004). Giao diện trực quan hấp dẫn giúp thu hút và duy trì sự chú ý của người dùng (Djamasbi và cộng sự, 2010); đồng thời kích thích phản ứng cảm xúc tích cực (Moshagen và Thielsch, 2013). Theo McMahan (2003), chất lượng yếu tố thị giác là điều kiện quan trọng để hình thành trạng thái nhập vai. Do đó, thiết kế trực quan sinh động và nhất quán có thể làm gia tăng sự đắm chìm của người dùng trong môi trường số. Nhóm tác giả đề xuất giả thuyết:

H2: Sự thu hút hình ảnh có tác động tích cực đến Sự đắm chìm.

Sự tương tác: Theo Liu và Shrum (2002), sự tương tác phản ánh mức độ kiểm soát, giao tiếp 2 chiều và tính đồng bộ trong môi trường trực tuyến. Mức độ tương tác cao giúp người dùng cảm nhận rõ hơn lợi ích chức năng và giá trị cảm xúc của nền tảng. Nghiên cứu của Li và cộng sự (2025) cho thấy sự tương tác tác động gián tiếp đến hành vi mua sắm ngẫu hứng thông qua nhận thức hữu ích và nhận thức hưởng thụ. Khi mức độ tương tác tăng, người tiêu dùng có xu hướng cảm nhận nền tảng vừa hữu ích vừa thú vị hơn. Các giả thuyết được đề xuất gồm:

H3: Sự tương tác tác động tích cực đến Nhận thức hưởng thụ.

H4: Sự tương tác tác động tích cực đến Nhận thức hữu ích.

Sự đắm chìm: là trạng thái cá nhân tập trung cao độ và bị cuốn hút vào hoạt động, làm giảm nhận thức về môi trường xung quanh (Brown và Cairns, 2004; Jennett và cộng sự, 2008). Trạng thái này làm tăng cảm xúc tức thời và giảm kiểm soát hành vi. Aprilia và cộng sự (2024) chứng minh rằng sự đắm chìm có ảnh hưởng tích cực đến hành vi mua sắm ngẫu hứng trong môi trường trực tuyến. Từ đó đề xuất giả thuyết:

H5: Sự đắm chìm có tác động tích cực đến Hành vi mua sắm ngẫu hứng.

Nhận thức hưởng thụ: phản ánh niềm vui và sự thích thú trong trải nghiệm mua sắm (Babin và cộng sự, 1994; Holbrook và Hirschman, 1982). Giá trị hưởng thụ cao làm gia tăng phản ứng cảm xúc và thúc đẩy quyết định mua mang tính bốc đồng (Overby và Lee, 2006; Helmi và cộng sự, 2023, Paramitha và cộng sự (2022)). Giả thuyết được đề xuất:

H6: Nhận thức hưởng thụ có tác động tích cực đến Hành vi mua sắm ngẫu hứng.

Nhận thức hữu ích: phản ánh giá trị chức năng, hiệu quả và khả năng hoàn thành mục tiêu mua sắm (Babin và cộng sự, 1994). Trong bối cảnh TMĐT, nhận thức hữu ích có liên hệ chặt chẽ với hành vi mua (Overby và Lee, 2006). Các nghiên cứu gần đây cho thấy giá trị chức năng cũng có thể thúc đẩy hành vi mua sắm ngẫu hứng, đặc biệt khi rủi ro thấp (Lavuri và cộng sự, 2022). Giả thuyết được đề xuất:

H7: Nhận thức hữu ích có tác động tích cực đến Hành vi mua sắm ngẫu hứng.

FOMO: là trạng thái lo sợ bị bỏ lỡ cơ hội có giá trị (Przybylski và cộng sự, 2013). Trong môi trường trực tuyến, FOMO thường được kích hoạt bởi khan hiếm và bằng chứng xã hội (Good và Hyman, 2020). Dưới góc nhìn thuyết so sánh xã hội, FOMO có thể khuếch đại tác động của giá trị cảm nhận đến hành vi mua sắm bộc phát. Li và cộng sự (2025) chứng minh rằng, khi FOMO cao, tác động của nhận thức hưởng thụ và nhận thức hữu ích đến hành vi mua sắm ngẫu hứng trở nên mạnh hơn. Các giả thuyết sau được đề xuất:

H8: Tác động của nhận thức hưởng thụ đến Hành vi mua sắm ngẫu hứng mạnh hơn khi FOMO cao.

H9: Tác động của nhận thức hữu ích đến Hành vi mua sắm ngẫu hứng mạnh hơn khi FOMO cao.

Mô hình nghiên cứu

Từ các giả thuyết trên, mô hình nghiên cứu được đề xuất như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu tiến hành chọn mẫu ngẫu nhiên, phi xác suất cho phương pháp định lượng. Bảng câu hỏi trực tiếp và trực tuyến bằng Google Form được thực hiện thông qua hình thức khảo sát, trong khoảng thời gian từ ngày 25/11-2/12/2025, thu được 400 mẫu, trong đó có 385 mẫu hợp lệ. Phần mềm SPSS 22 và SmartPLS 4 được sử dụng để kiểm định kết quả nghiên cứu.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Bảng 1: Thống kê mô tả đặc điểm khảo sát

Đặc điểm mẫu	Tiêu chí	Số lượng	Tỷ lệ (%)
Giới tính	Nam	190	49,3
	Nữ	195	50,7
Độ tuổi	Từ 18-21 tuổi	190	49,3
	Từ 22-25 tuổi	130	33,8
	Từ 26-29 tuổi	65	16,9
Trình độ học vấn	Phổ thông	50	13
	Đại học/Cao đẳng	210	54,5
	Sau đại học	125	32,5
Nghề nghiệp	Học sinh/Sinh viên	210	54,5
	Nhân viên văn phòng/Công nhân viên chức	64	16,7
	Kinh doanh/ Lao động tự do	81	21
	Khác	30	7,8
Thu nhập bình quân (Hàng tháng)	Dưới 5 triệu đồng	157	40,8
	Từ 5 đến dưới 10 triệu đồng	126	32,7
	Từ 10 đến dưới 15 triệu đồng	67	17,4
	Từ 15 triệu đồng trở lên	35	9,1
Tần suất tham gia hoạt động Gamification	Rất hiếm khi	58	15,1
	Từ 1-2 lần/tháng	102	26,5
	Từ 3-4 lần/tháng	146	37,9
	Trên 4 lần/tháng	79	20,5
Tần suất mua sắm trên các sàn TMĐT	Dưới 1 lần/tháng	68	17,7
	Từ 1-2 lần/tháng	77	20
	Từ 3-4 lần/tháng	161	41,8
	Trên 4 lần/tháng	79	20,5

Nguồn: Kết quả khảo sát của nhóm tác giả

Đối tượng khảo sát với số người trả lời khảo sát là nữ chiếm 50,7%, 49,3% là nam giới. Phần lớn người mua sắm tham gia các hoạt động gamification trên sàn TMĐT là người trẻ có độ tuổi từ 18-25 tuổi (chiếm 83,1%), số lượng người có độ tuổi từ 26-29 tuổi là 16,9 %. Điều đó chứng tỏ rằng những đối tượng trẻ thường quan tâm nhiều hơn đến các hoạt động của gamification và tình trạng tham gia mua sắm trên các sàn TMĐT.

Về trình độ học vấn, người mua sắm có trình độ cao đẳng/đại học chiếm 54,5%, số còn lại là sau đại học (32,5%) và học chương trình phổ thông (13%). Bên cạnh đó, về nghề nghiệp, đa số đối tượng khảo sát là học sinh/sinh viên (54,5%) và các nhà kinh doanh/lao động tự do (21%), số còn lại là các nhân viên văn phòng/công nhân viên chức (16,7%) và các nghề nghiệp khác chiếm 8%.

Về thu nhập bình quân, đa số người mua sắm có mức thu nhập dưới 10 triệu đồng (chiếm 73,5%); trong đó, thu nhập dưới 5 triệu đồng là 40,8% và thu nhập từ 5-10 triệu đồng là 32,7%; còn lại là những người tiêu dùng từ 10-15 triệu đồng (17,4%) và từ 15 triệu đồng trở lên (9,1%).

Về tần suất tham gia hoạt động gamification của đối tượng điều tra, có thể thấy phần lớn người tiêu dùng tại Hà Nội tham gia 1-2 lần/tháng và 3-4 lần/tháng, với tỷ lệ lần lượt là 26,5% và 37,9%. Còn về tần suất mua sắm trên các sàn TMĐT của các đối tượng khảo sát tại Hà Nội, đa số người tiêu dùng mua sắm trên các sàn TMĐT từ 3-4 lần/tháng và 4 lần/tháng, với tỷ lệ lần lượt là 41,8% và 20,5%.

Độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha

Bảng 2: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha

	Biến quan sát	Tương quan biến tổng	Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến	Hệ số Cronbach’s Alpha
Phần thưởng	PT1	0,677	0,788	0,835
	PT2	0,688	0,781
	PT3	0,638	0,803
	PT4	0,663	0,793
Sự hấp dẫn hình ảnh	HA1	0,672	0,762	0,823
	HA2	0,697	0,738
	HA3	0,670	0,768
Sự tương tác	TT1	0,610	0,788	0,820
	TT2	0,685	0,755
	TT3	0,633	0,788
	TT4	0,675	0,766
Sự đắm chìm	DC1	0,726	0,802	0,854
	DC2	0,699	0,819
	DC3	0,689	0,819
	DC4	0,688	0,818
Nhận thức hữu ích	HI1	0,667	0,712	0,800
	HI2	0,635	0,747
	HI3	0,654	0,717
Nhận thức hưởng thụ	HT1	0,674	0,807	0,843
	HT2	0,691	0,798
	HT3	0,689	0,797
	HT4	0,673	0,803
FOMO	F1	0,712	0,777	0,842
	F2	0,717	0,775
	F3	0,698	0,791
Hành vi mua sắm ngẫu hứng	NH1	0,678	0,762	0,825
	NH2	0,677	0,763
	NH3	0,690	0,751

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha (Bảng 2) cho thấy tất cả các thang đo trong mô hình nghiên cứu đều đạt yêu cầu về mức độ tin cậy theo tiêu chuẩn đề xuất (Cronbach’s Alpha > 0,6). Cụ thể, thang đo PT đạt hệ số Cronbach’s Alpha = 0,835; HA đạt 0,823; TT đạt 0,820; DC đạt 0,854; HI đạt 0,800; HT đạt 0,843; F đạt 0,842; và NH đạt 0,825. Các giá trị này đều vượt ngưỡng tối thiểu 0,6 và phần lớn nằm trên mức 0,8, cho thấy các thang đo có độ tin cậy tốt, thể hiện sự nhất quán nội tại cao giữa các biến quan sát trong cùng một khái niệm nghiên cứu.

Giá trị Outer Loadings

Bảng 3: Giá trị Outer Loadings

	DC	F	HA	HI	HT	NH	PT	TT	F x HT	F x HI
DC1	0,857
DC2	0,835
DC3	0,830
DC4	0,825
F1		0,885
F2		0,846
F3		0,883
HA1			0,850
HA2			0,882
HA3			0,848
HI1				0,849
HI2				0,838
HI3				0,856
HT1					0,812
HT2					0,839
HT3					0,841
HT4					0,816
NH1						0,842
NH2						0,853
NH3						0,858
PT1							0,834
PT2							0,837
PT3							0,791
PT4							0,812
TT1								0,777
TT2								0,836
TT3								0,808
TT4								0,823
F x HI										1,000
F x HT									1,000

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ tác giả

Kết quả phân tích PLS-SEM cho thấy hệ số tải ngoài (Outer loadings) của các biến quan sát đều lớn hơn 0,7, dao động từ 0,777 đến 0,885. Theo Hair và cộng sự (2017), giá trị Outer loading ≥ 0,7 cho thấy biến quan sát giải thích được ít nhất 49% phương sai của biến tiềm ẩn, đảm bảo độ tin cậy chỉ báo. Cụ thể, các thang đo DC, F, HA, HI, HT, NH, PT và TT đều có hệ số tải ngoài vượt ngưỡng 0,7. Do đó, tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu và được giữ lại trong mô hình nghiên cứu.

Độ tin cậy thang đo Reliability và tính hội tụ Convergence

Bảng 4: Độ tin cậy và tính hợp lệ cấu trúc

	Cronbach's alpha	Độ tin cậy tổng hợp (rho_a)		Độ tin cậy tổng hợp (rho_c)	Phương sai trích trung bình (AVE)
DC	0,857	0,858	0,903		0,700
F	0,844	0,865	0,904		0,759
HA	0,825	0,830	0,895		0,740
HI	0,805	0,806	0,885		0,719
HT	0,846	0,849	0,896		0,684
NH	0,810	0,811	0,888		0,725
PT	0,836	0,839	0,890		0,670
TT	0,827	0,829	0,885		0,658

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Kết quả phân tích cho thấy, các thang đo trong mô hình nghiên cứu đều đạt yêu cầu về độ tin cậy nhất quán nội bộ và độ hội tụ cao. Cụ thể, hệ số Cronbach’s Alpha của các biến dao động từ 0,805 đến 0,857, đều vượt ngưỡng 0,7 theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2017). Điều này cho thấy các biến quan sát trong cùng một thang đo có sự tương quan chặt chẽ và đảm bảo tính nhất quán nội bộ tốt.

Bên cạnh đó, hệ số Độ tin cậy tổng hợp (rho_c) dao động từ 0,885 đến 0,904, đều lớn hơn 0,7 và tiệm cận mức 0,9. Kết quả này khẳng định các thang đo có độ tin cậy cao và ổn định. Không có thang đo nào có giá trị CR vượt quá 0,95, do đó không xuất hiện hiện tượng trùng lặp nội dung giữa các biến quan sát.

Để đánh giá tính hội tụ thang đo kết quả trên SmartPLS, nhóm nghiên cứu dựa vào chỉ số phương sai trung bình được trích AVE. Một thang đo đạt tính hội tụ nếu chỉ số AVE đạt từ 0,5 trở lên. Qua Bảng 4 ta thấy, các biến DC, F, HA, HI, HT, NH, PT, TT đều đảm bảo tính hội tụ vì có chỉ số AVE lớn hơn 0,5.

Hiện thông số đường dẫn ở diagram

Hình 2: Thông số đường dẫn ở diagram

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm tác giả

Đánh giá mối quan hệ tác động

Bảng 5: Kết quả phân tích Bootstrapping

	Mẫu gốc (O)	Trung bình mẫu (M)	Độ lệch chuẩn (STDEV)	Thống kê T (|O/STDEV|)	Giá trị P
DC → NH	0,273	0,273	0,036	7,602	0,000
F → NH	0,239	0,242	0,044	5,485	0,000
F x HI → NH	0,219	0,217	0,048	4,515	0,000
F x HT →NH	0,273	0,270	0,043	6,352	0,000
HA → DC	0,510	0,510	0,034	15,199	0,000
HI → NH	0,236	0,237	0,040	5,904	0,000
HT → NH	0,295	0,296	0,043	6,811	0,000
PT → DC	0,448	0,450	0,037	12,084	0,000
TT → HI	0,457	0,458	0,044	10,419	0,000
TT → HT	0,569	0,570	0,036	15,853	0,000

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ nhóm tác giả

Kết quả nghiên cứu (Bảng 5) cho thấy giá trị P ở mỗi cặp giả thuyết đều nhỏ hơn 0,05 nên bác bỏ H0 cho thấy tất cả các biến PT, DC, HA, TT, HI, HT, F đều có ý nghĩa, do vậy chấp nhận 9 giả thuyết gồm H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8, H9.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Từ kết quả trên, nhóm tác giả đề xuất một số khuyến nghị đối với 3 nhóm đối tượng chính trong TMĐT nhằm tối ưu hóa việc ứng dụng Gamification. Cụ thể:

Đối với các sàn TMĐT, cần đa dạng hóa cơ chế phần thưởng bằng cách gắn liền với các cột mốc tương tác và các tài sản kỹ thuật số (NFT); tối ưu hóa sự thu hút hình ảnh thông qua việc xây dựng hệ thống đồ họa tương tác đa giác quan, tập trung xây dựng và hoàn thiện hệ thống công cụ mang tính tương tác.

Đối với các doanh nghiệp và nhà bán hàng trên sàn TMĐT, cần nâng cao năng lực về công nghệ thông tin, marketing và sự phối hợp đồng nhất giữa các bộ phận trong bối cảnh chuyển đổi số, lựa chọn mô hình Gamification tương thích với mục tiêu thương mại và đặc tính khách hàng, tối ưu hóa hiệu quả các cơ chế Gamification thông qua chiến lược FOMO có kiểm soát.

Đối với các cơ quan quản lý nhà nước, cần sớm hoàn thiện và ban hành khung pháp lý chuyên biệt đối với các mô hình Gamification trên nền tảng TMĐT, hoàn thiện cơ chế định danh điện tử để kiểm soát rủi ro và ngăn chặn gian lận trong các mô hình Gamification trên các sàn TMĐT.

Tài liệu tham khảo:

1. Aprilia, R. W., & Alfansi, L. (2024). Play to purchase: Exploring gamification and visual design impact on impulse buying in m-commerce. Formosa Journal of Multidisciplinary Research, 3(1). https://doi.org/10.55927/fjmr.v3i1.7925

2. Babin, B. J., Darden, W. R., & Griffin, M. (1994). Work and/or fun: Measuring hedonic and utilitarian shopping value. Journal of Consumer Research, 20(4), 644-656. https://doi.org/10.1086/209376

3. Brown, E., & Cairns, P. (2004). A grounded investigation of game immersion. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1297-1300. https://doi.org/10.1145/985692.985707

4. Crusius, J., Corcoran, K., & Mussweiler, T. (2022). Social comparison: Theory, research, and applications. In D. Chadee (Ed.), Theories in Social Psychology (2nd ed., pp. 165-187). Wiley.

5. Djamasbi, S., Siegel, M., & Tullis, T. (2010). Order in web visual hierarchy: Does it affect recall, task completion, and perceived aesthetics? In H. Bouwmeester & J. L. Pino (Eds.), Lecture Notes in Computer Science (Vol. 3849, pp. 370-379). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-21602-2_36

6. E-Conomy Sea (2024). Profits on the rise, harnessing SEA’s advantage. https://www.temasek.com.sg/content/dam/temasek-corporate/news-and-views/resources/reports/e_Conomy_SEA_2024_report.pdf

7. Festinger, L. (1954). A theory of social comparison processes. Human Relations, 7(2), 117-140.

8. Good, M. C., & Hyman, M. R. (2020). ‘Fear of missing out’: Antecedents and influence on purchase likelihood. Journal of Marketing Theory and Practice, 28(3), 330-341. https://doi.org/10.1080/10696679.2020.1766359

9. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). Sage Publications. https://doi.org/10.15358/9783800653614

10. Hamari, J., Koivisto, J., & Sarsa, H. (2014). Does gamification work? A literature review of empirical studies on gamification. Proceedings of the 47th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). https://doi.org/10.1109/HICSS.2014.377

11. Helmi, S., Wijaya, G., & Suyadi, I. (2023). The effect of hedonic shopping values on impulse buying behavior in social commerce environment: The role of perceived enjoyment. Innovative Marketing, 19(1), 59-69. https://doi.org/10.21511/im.19(1).2023.05

12. Holbrook, M. B., & Hirschman, E. C. (1982). The experiential aspects of consumption: Consumer fantasies, feelings, and fun. Journal of Consumer Research, 9(2), 132-140. https://doi.org/10.1086/208906

13. Islam, J. U., & Rahman, Z. (2017). The impact of online brand community characteristics on customer engagement: An application of stimulus-organism-response paradigm. Telematics and Informatics, 34(4), 96-109. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.01.004

14. Jacoby, J. (2002). Stimulus-organism-response reconsidered: An evolutionary step in modeling (consumer) behavior. Journal of Consumer Psychology, 12(1), 51-57. https://doi.org/10.1207/S15327663JCP1201_05

15. Jennett, C., Cox, A. L., Cairns, P., Dhoparee, S., Epps, A., Tijs, T., & Walton, A. (2008). Measuring and defining the experience of immersion in games. International Journal of Human-Computer Studies, 66(9), 641-661. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2008.04.004

16. Kimiagari, S., & Asadi Malafe, N. S. (2021). The role of cognitive and affective responses in the relationship between internal and external stimuli on online impulse buying behavior. Journal of Retailing and Consumer Services, 61, 102567. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102567

17. Lavie, T., & Tractinsky, N. (2004). Assessing dimensions of perceived visual aesthetics of web sites. International Journal of Human-Computer Studies, 60(3), 269-298. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2003.09.002

18. Lavuri, R., Jha, S., & Kumar, A. (2022). How perceived utilitarian and hedonic value influence online impulse shopping in India? Moderating role of perceived trust and perceived risk. International Journal of Quality & Service Sciences, 14(1), 1-21. https://doi.org/10.1108/IJQSS-11-2021-0169

19. Li, Q., Zhang, Y., & Wang, X. (2025). Understanding the influence of interactivity on online impulse buying: The mediating roles of perceived usefulness and perceived enjoyment. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-7039008/v1

20. Liu, Y., & Shrum, L. J. (2002). What is interactivity and is it always such a good thing? Implications of definition, person, and situation for the influence of interactivity on advertising effectiveness. Journal of Advertising, 31(4), 53-64. https://doi.org/10.1080/00913367.2002.10673685

21. McMahan, A. (2003). Immersion, engagement, and presence: A method for analyzing 3-D video games. In M. J. P. Wolf & B. Perron (Eds.), The Video Game Theory Reader (pp. 67-86). Routledge.

22. Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.

23. Moshagen, M., & Thielsch, M. T. (2013). A short version of the visual aesthetics of websites inventory (VisAWI-S). Behaviour & Information Technology, 32(12), 1305-1311. https://doi.org/10.1080/0144929X.2012.694910

24. Overby, J. W., & Lee, E. J. (2006). The effects of utilitarian and hedonic online shopping value on consumer preference and intentions. Journal of Business Research, 59(10-11),1160-1166. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2006.03.008

25. Paramitha, R., Puspitasari, D. A., & Prasetyo, A. (2022). The influence of perceived enjoyment and impulse buying behavior on purchase intention: Emotional responses as a mediating variable. International Journal of Multi-cultural and Multireligious Understanding, 9(2), 100-110. https://doi.org/10.18415/ijmmu.v9i2.3322

26. Parboteeah, D. V., Valacich, J. S., & Wells, J. D. (2009). The influence of website characteristics on a consumer’s urge to buy impulsively. Information Systems Research, 20(1), 60-78. https://doi.org/10.1287/isre.1070.0157

27. Przybylski, A. K., Murayama, K., DeHaan, C. R., & Gladwell, V. (2013). Motivational, emotional, and behavioral correlates of fear of missing out. Computers in Human Behavior, 29(4), 1841-1848. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.02.014

28. PWC (2023). Khảo sát thói quen tiêu dùng: Báo cáo tại Việt Nam: Người tiêu dùng thích ứng trong thị trường biến động. https://www.pwc.com/vn/vn/publications/2023/pwc-vietnam-global-consumer-insight-survey-vn.pdf 29. Xi, N., & Hamari, J. (2019). Does gamification satisfy needs? A study on the relationship between gamification features and intrinsic need satisfaction. International Journal of Information Management, 46, 210-221. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.12.002

Ngày nhận bài: 25/1/2026; Ngày hoàn thiện biên tập: 26/2/2026; Ngày duyệt đăng: 3/3/2026