Ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua lại tour du lịch nội địa: Bằng chứng thực nghiệm từ TP. Hồ Chí Minh

Nguyễn Hoàng Phước; Email: [email protected]

Trường Cao đẳng Kinh tế Đối ngoại

Nguyễn Ngọc Quí (tác giả liên hệ); Email: [email protected]

Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh 7

Võ Nguyễn Quỳnh Nga; Email: [email protected]

Trà Quốc Anh Thư; Email:

Trường Cao đẳng Kinh tế Đối ngoại

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của truyền miệng điện tử (eWOM) đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh. Dựa trên mô hình Stimulus–Organism–Response (S-O-R), nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của số lượng eWOM, chất lượng eWOM, độ tin cậy eWOM và chuyên môn của người gửi đến niềm tin, sự hài lòng, rủi ro cảm nhận và ý định mua lặp lại. Dữ liệu được thu thập từ 315 khách hàng đã từng sử dụng tour du lịch nội địa và được phân tích bằng phương pháp PLS-SEM. Kết quả cho thấy chuyên môn của người gửi và độ tin cậy eWOM có ảnh hưởng đáng kể đến niềm tin, trong khi số lượng eWOM có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng. Bên cạnh đó, niềm tin và sự hài lòng được xác định là hai yếu tố quan trọng thúc đẩy ý định mua lặp lại. Kết quả cũng ghi nhận tác động tích cực của rủi ro cảm nhận đến ý định mua lặp lại, một phát hiện khác với kỳ vọng lý thuyết truyền thống. Ngoài ra, niềm tin và sự hài lòng đóng vai trò trung gian chính trong mối quan hệ giữa eWOM và ý định mua lặp lại.

Từ khóa: Truyền miệng điện tử (eWOM), niềm tin, sự hài lòng, ý định mua lặp lại, du lịch nội địa, TP. Hồ Chí Minh

Abstract

This study examines the impact of electronic word of mouth (eWOM) on customers’ repurchase intention for domestic tour packages in Ho Chi Minh City. Based on the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model, the study investigates the effects of eWOM quantity, eWOM quality, eWOM credibility, and sender expertise on trust, satisfaction, perceived risk, and repurchase intention. Data were collected from 315 customers who had previously purchased domestic tour packages and analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The results indicate that sender expertise and eWOM credibility significantly enhance customer trust, while eWOM quantity exerts the strongest influence on customer satisfaction. Furthermore, trust and satisfaction are identified as the two most important determinants of repurchase intention. The findings also reveal a positive relationship between perceived risk and repurchase intention, contrary to conventional theoretical expectations. In addition, trust and satisfaction serve as the primary mediating variables linking eWOM to customers’ repurchase intention.

Keywords: Electronic word-of-mouth (eWOM), trust, satisfaction, repurchase intention, domestic tourism, Ho Chi Minh City

GIỚI THIỆU

Du lịch là một trong những ngành kinh tế dịch vụ quan trọng, đóng góp đáng kể vào tăng trưởng kinh tế và tạo việc làm tại nhiều quốc gia. Trong bối cảnh chuyển đổi số, hành vi tìm kiếm thông tin và ra quyết định của khách du lịch ngày càng chịu ảnh hưởng bởi các nền tảng trực tuyến và mạng xã hội (UN Tourism, 2024). Thay vì phụ thuộc vào các nguồn thông tin truyền thống, khách du lịch thường tham khảo các đánh giá và chia sẻ trải nghiệm trực tuyến trước khi lựa chọn dịch vụ (Hennig-Thurau et al., 2004).

Tại Việt Nam, du lịch đang phục hồi và tăng trưởng mạnh sau đại dịch COVID-19. Năm 2025, cả nước đón khoảng 135,5 triệu lượt khách du lịch nội địa và 21,2 triệu lượt khách quốc tế. Trong đó, du lịch nội địa tiếp tục đóng vai trò động lực tăng trưởng quan trọng của ngành du lịch (Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch, 2026). Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng, việc duy trì khách hàng hiện hữu trở thành yêu cầu quan trọng đối với các doanh nghiệp lữ hành. Nhiều nghiên cứu cho thấy khách hàng mua lại thường mang lại giá trị dài hạn cao hơn và có xu hướng giới thiệu dịch vụ cho những khách hàng khác (Kotler et al., 2019; Chiu et al., 2012). Vì vậy, ý định mua lặp lại được xem là một chỉ báo quan trọng phản ánh khả năng phát triển bền vững của doanh nghiệp du lịch.

Song song với sự phát triển của Internet, truyền miệng điện tử (electronic word-of-mouth – eWOM) đã trở thành một trong những nguồn thông tin có ảnh hưởng mạnh nhất đến hành vi khách hàng. Trong lĩnh vực du lịch, eWOM giúp khách hàng giảm bớt sự bất định, đánh giá chất lượng dịch vụ và hình thành kỳ vọng trước khi mua (Litvin et al., 2008). Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng eWOM ảnh hưởng đáng kể đến hành vi khách hàng thông qua các cơ chế như niềm tin, sự hài lòng và nhận thức rủi ro (Cheung & Thadani, 2012; Kim et al., 2008).

Mặc dù vậy, các nghiên cứu hiện nay chủ yếu xem xét riêng lẻ vai trò của niềm tin, sự hài lòng hoặc rủi ro cảm nhận, trong khi các cơ chế này ít được kiểm định đồng thời trong cùng một mô hình nghiên cứu. Bên cạnh đó, phần lớn bằng chứng thực nghiệm được thực hiện tại các quốc gia phát triển, trong khi nghiên cứu trong bối cảnh du lịch nội địa Việt Nam vẫn còn hạn chế.

Để giải quyết khoảng trống này, nghiên cứu vận dụng mô hình Stimulus–Organism–Response (S-O-R) của Mehrabian và Russell (1974) nhằm giải thích tác động của eWOM đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa. Theo đó, số lượng eWOM, chất lượng eWOM, độ tin cậy và chuyên môn của người gửi được xem là các kích thích (Stimulus); niềm tin, sự hài lòng và rủi ro cảm nhận là các trạng thái tâm lý trung gian (Organism); trong khi ý định mua lặp lại là phản ứng hành vi (Response).

Nghiên cứu đóng góp vào lý thuyết bằng cách mở rộng ứng dụng mô hình S-O-R trong bối cảnh du lịch nội địa tại Việt Nam và làm rõ vai trò của niềm tin, sự hài lòng và rủi ro cảm nhận trong mối quan hệ giữa eWOM và ý định mua lặp lại. Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở giúp các doanh nghiệp lữ hành xây dựng chiến lược quản trị eWOM hiệu quả nhằm gia tăng niềm tin, nâng cao sự hài lòng và thúc đẩy khách hàng quay lại sử dụng dịch vụ.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT & GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Mô hình S-O-R

Mô hình S-O-R được Mehrabian và Russell (1974) phát triển nhằm giải thích cách các kích thích từ môi trường bên ngoài ảnh hưởng đến trạng thái tâm lý bên trong và dẫn đến phản ứng hành vi của cá nhân. Trong môi trường trực tuyến, S-O-R được sử dụng rộng rãi để giải thích ảnh hưởng của các nguồn thông tin trực tuyến đến hành vi khách hàng (Eroglu et al., 2001). Trong lĩnh vực du lịch, eWOM được xem là một dạng kích thích quan trọng có khả năng ảnh hưởng đến niềm tin, sự hài lòng và nhận thức rủi ro của khách du lịch trước khi đưa ra quyết định mua (Abubakar & Ilkan, 2016). Do đó, nghiên cứu này vận dụng mô hình S-O-R để giải thích tác động của eWOM đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa.

eWOM và các phản ứng tâm lý của khách hàng

eWOM được định nghĩa là các đánh giá, nhận xét hoặc chia sẻ kinh nghiệm được truyền tải thông qua Internet bởi khách hàng hiện tại hoặc khách hàng tiềm năng (Hennig-Thurau et al., 2004). Trong lĩnh vực du lịch, eWOM đóng vai trò đặc biệt quan trọng do sản phẩm du lịch mang tính vô hình và khó đánh giá trước khi sử dụng (Litvin et al., 2008).

Các nghiên cứu trước đây cho thấy hiệu quả của eWOM phụ thuộc vào nhiều đặc tính khác nhau, trong đó nổi bật là số lượng thông tin, chất lượng thông tin, độ tin cậy của thông tin và chuyên môn của người gửi (Cheung & Thadani, 2012; Park et al., 2007).

Số lượng eWOM

Số lượng đánh giá phản ánh mức độ phổ biến và mức độ quan tâm của cộng đồng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ. Theo Park và Lee (2008), số lượng đánh giá lớn làm gia tăng nhận thức về mức độ phổ biến của sản phẩm, từ đó giúp giảm bất định và gia tăng sự tin tưởng của khách hàng. Do đó, nghiên cứu đề xuất:

H1a: Số lượng eWOM tác động cùng chiều đến niềm tin.

H1b: Số lượng eWOM tác động cùng chiều đến sự hài lòng.

H1c: Số lượng eWOM tác động tiêu cực đến cảm nhận rủi ro.

Chất lượng eWOM

Chất lượng eWOM phản ánh mức độ đầy đủ, rõ ràng, hữu ích và liên quan của thông tin trực tuyến (Park et al., 2007). Các đánh giá có chất lượng cao giúp khách hàng hiểu rõ hơn về dịch vụ và nâng cao khả năng ra quyết định. Nghiên cứu của Cheung và Thadani (2012) cho thấy chất lượng eWOM có ảnh hưởng cùng chiều đến niềm tin và sự hài lòng của người tiêu dùng. Do đó:

H2a: Chất lượng eWOM tác động cùng chiều đến niềm tin.

H2b: Chất lượng eWOM tác động cùng chiều đến sự hài lòng.

H2c: Chất lượng eWOM tác động tiêu cực đến rủi ro cảm nhận.

Độ tin cậy eWOM

Độ tin cậy phản ánh mức độ mà khách hàng tin rằng các đánh giá trực tuyến là trung thực và đáng tin cậy (Luo et al., 2013). Trong môi trường trực tuyến, độ tin cậy là điều kiện tiên quyết để khách hàng chấp nhận và sử dụng thông tin trong quá trình ra quyết định (Kim et al., 2008). Do đó:

H3a: Độ tin cậy eWOM tác động cùng chiều đến niềm tin.

H3b: Độ tin cậy eWOM tác động cùng chiều đến sự hài lòng.

H3c: Độ tin cậy eWOM tác động tiêu cực đến rủi ro cảm nhận.

Chuyên môn của người gửi

Theo nghiên cứu của Gilly et al. (1998), trong du lịch, các đánh giá từ những người có kinh nghiệm du lịch hoặc hiểu biết về điểm đến có khả năng ảnh hưởng mạnh hơn đến nhận thức của khách hàng. Do đó:

H4a: Chuyên môn của người gửi tác động cùng chiều đến niềm tin.

H4b: Chuyên môn của người gửi tác động cùng chiều đến sự hài lòng.

H4c: Chuyên môn của người gửi tác động tiêu cực đến rủi ro cảm nhận.

Niềm tin, sự hài lòng, rủi ro cảm nhận và ý định mua lặp lại

Niềm tin và ý định mua lặp lại

Niềm tin là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hành vi khách hàng trong môi trường trực tuyến (Kim et al., 2008). Khi khách hàng tin tưởng vào các đánh giá trực tuyến, họ có xu hướng tự tin hơn trong việc lựa chọn dịch vụ và hình thành ý định mua lặp lại (Chiu et al., 2012).

H5: Niềm tin tác động cùng chiều đến ý định mua lặp lại.

Sự hài lòng và ý định mua lặp lại

Theo Expectation–Confirmation Theory, khách hàng có xu hướng tiếp tục sử dụng dịch vụ khi trải nghiệm thực tế đáp ứng hoặc vượt quá kỳ vọng ban đầu. Trong ngành du lịch, sự hài lòng là một trong những yếu tố dự báo mạnh nhất đối với hành vi quay lại của khách hàng (Chen & Tsai, 2007).

H6: Sự hài lòng tác động cùng chiều đến ý định mua lặp lại.

Rủi ro cảm nhận và ý định mua lặp lại

Rủi ro cảm nhận phản ánh mức độ lo ngại của khách hàng về các hậu quả không mong muốn có thể xảy ra khi sử dụng dịch vụ (Featherman & Pavlou, 2003). Các nghiên cứu trước đây cho thấy mức độ rủi ro cao thường làm giảm ý định mua và ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ (Kim et al., 2008).

H7: Rủi ro cảm nhận tác động ngược chiều đến ý định mua lặp lại.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên mô hình S-O-R, nghiên cứu đề xuất rằng các đặc tính của eWOM (số lượng, chất lượng, độ tin cậy và chuyên môn người gửi) đóng vai trò là các kích thích từ môi trường bên ngoài. Các kích thích này ảnh hưởng đến niềm tin, sự hài lòng và rủi ro cảm nhận của khách hàng, từ đó tác động đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Ghi chú: Số lượng eWOM-SL, Chất lượng eWOM-CL, Độ tin cậy eWOM-TC, Chuyên môn của người gửi-CM, Niềm tin-NT, Rủi ro cảm nhận-RR và ý định mua lặp lại-YĐ

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng nhằm kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết về tác động của truyền miệng điện tử (eWOM) đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa.

Khung nghiên cứu được xây dựng dựa trên mô hình S-O-R, trong đó các đặc tính của eWOM đóng vai trò là các kích thích (Stimulus), niềm tin, sự hài lòng và rủi ro cảm nhận là các phản ứng tâm lý (Organism), còn ý định mua lặp lại là phản ứng hành vi (Response).

Chọn mẫu và thu thập dữ liệu

Đối tượng khảo sát là những khách hàng đang sinh sống tại TP. Hồ Chí Minh và đã từng sử dụng tour du lịch nội địa trong vòng 12 tháng gần nhất. Dữ liệu được thu thập từ tháng 4 đến tháng 5 năm 2025 thông qua hai hình thức: khảo sát trực tuyến bằng Google Forms và khảo sát trực tiếp. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng do phù hợp với các nghiên cứu hành vi khách hàng trong lĩnh vực du lịch.

Sau quá trình làm sạch dữ liệu, nghiên cứu thu được 315 bảng trả lời hợp lệ. Theo Hair et al. (2022), kích thước mẫu này đáp ứng yêu cầu tối thiểu đối với phân tích PLS-SEM và phù hợp với độ phức tạp của mô hình nghiên cứu.

Thang đo

Các thang đo được kế thừa và điều chỉnh từ các nghiên cứu trước. Bốn đặc tính của eWOM gồm số lượng eWOM (với các biến quan sát: SL1, SL2, SL3, SL4, SL5), chất lượng eWOM (CL1, CL2, CL3, CL4, CL5), độ tin cậy Ewom (TC1, TC2, TC3, TC4) và chuyên môn (CM1, CM2, CM3, CM4) của người gửi được kế thừa từ Park et al. (2007) và Luo et al. (2013). Niềm tin (NT1, NT2, NT3, NT4) được đo lường dựa trên nghiên cứu của Sussman và Siegal (2003), sự hài lòng (HL1, HL2, HL3, HL4) dựa trên Bhattacherjee (2001), rủi ro cảm nhận (RR1, RR2, RR3, RR4) dựa trên Featherman và Pavlou (2003), trong khi ý định mua lặp lại (YD1, YD2, YD3, YD4) được kế thừa từ Chiu et al. (2012).

Tất cả các biến quan sát được đo lường bằng thang Likert 5 điểm, từ 1 = “Hoàn toàn không đồng ý” đến 5 = “Hoàn toàn đồng ý”.

Phân tích dữ liệu

Dữ liệu được phân tích bằng phần mềm SmartPLS 4.0 theo quy trình hai bước được đề xuất bởi Hair et al. (2022). Trước tiên, mô hình đo lường được đánh giá thông qua độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo. Tiếp theo, mô hình cấu trúc được kiểm định thông qua các hệ số đường dẫn, hệ số xác định (R²) và kỹ thuật Bootstrapping với 5.000 mẫu lặp lại. Ngoài việc kiểm định các tác động trực tiếp, nghiên cứu còn đánh giá vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa các phản ứng tâm lý và ý định mua lặp lại.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đặc điểm mẫu nghiên cứu

Trong mẫu nghiên cứu, nữ giới chiếm 64,1% và nam giới chiếm 35,9%. Nhóm tuổi từ 23 đến 32 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất (52,7%), tiếp theo là nhóm dưới 22 tuổi (34,6%). Về thu nhập, phần lớn người tham gia khảo sát có thu nhập dưới 10 triệu đồng/tháng (56,5%), trong khi 33,7% có thu nhập từ 10 đến 20 triệu đồng/tháng. Ngoài ra, khoảng 69,2% người trả lời thực hiện từ hai chuyến du lịch trở lên mỗi năm, cho thấy phần lớn mẫu nghiên cứu có kinh nghiệm tương đối trong việc sử dụng các sản phẩm du lịch nội địa.

Bảng 1: Đặc điểm nhân khẩu học

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên SPSS

Đánh giá mô hình đo lường

Sau khi Loại biến CL3 do có Outo Loading < 0,7, kết quả đánh giá mô hình đo lường cho thấy tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và giá trị hội tụ. Cronbach’s Alpha dao động từ 0,768 đến 0,856; Composite Reliability (CR) từ 0,852 đến 0,903; và AVE từ 0,581 đến 0,699.

Các hệ số tải ngoài đều > 0,70, dao động từ 0,719 đến 0,846, cho thấy các biến quan sát phản ánh tốt các khái niệm nghiên cứu.

Kết quả kiểm định HTMT và Fornell–Larcker cho thấy các cấu trúc nghiên cứu đạt giá trị phân biệt. Đồng thời, các giá trị VIF đều < 3, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không đáng kể.

Bảng 2: Đánh giá mô hình đo lường

	Alpha	CR	AVE
CL	0,765	0,851	0,588
CM	0,792	0,865	0,616
HL	0,810	0,876	0,638
KN	0,801	0,868	0,621
NT	0,829	0,886	0,660
RR	0,868	0,910	0,716
SL	0,826	0,878	0,590
TC	0,818	0,880	0,647
YD	0,831	0,887	0,663

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên S-PLS

Bảng 3: Chỉ số Heterotrait-monotrait ratio (HTMT)

	CL	CM	HL	KN	NT	RR	SL	TC	YD
CL
CM	0,794
HL	0,726	0,623
KN	0,602	0,589	0,661
NT	0,817	0,862	0,692	0,639
RR	0,467	0,480	0,333	0,418	0,393
SL	0,831	0,618	0,723	0,483	0,635	0,388
TC	0,805	0,843	0,654	0,600	0,820	0,447	0,715
YD	0,784	0,723	0,777	0,634	0,753	0,482	0,773	0,723

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên S-PLS

Bảng 4: Chỉ số Fornell–Larcker

	CL	CM	HL	KN	NT	RR	SL	TC	YD
CL	0,767
CM	0,618	0,785
HL	0,573	0,504	0,799
KN	0,485	0,477	0,546	0,788
NT	0,655	0,702	0,570	0,524	0,812
RR	0,382	0,397	0,281	0,364	0,336	0,846
SL	0,661	0,503	0,593	0,414	0,531	0,331	0,768
TC	0,639	0,680	0,535	0,494	0,680	0,378	0,589	0,804
YD	0,629	0,590	0,639	0,540	0,629	0,411	0,644	0,599	0,814

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên S-PLS

Đánh giá mô hình cấu trúc

Kết quả phân tích (Bảng 5, 6, Hình 2) cho thấy, mô hình có khả năng giải thích tương đối tốt các biến phụ thuộc. Giá trị R² đạt 0,561 đối với niềm tin (NT), 0,417 đối với sự hài lòng (HL), 0,197 đối với rủi ro cảm nhận (RR) và 0,543 đối với ý định mua lặp lại (YD).

Đối với niềm tin, chuyên môn của người gửi eWOM có tác động mạnh nhất (β = 0,351; p < 0,001), tiếp theo là độ tin cậy eWOM (β = 0,281; p < 0,001) và chất lượng eWOM (β = 0,176; p = 0,020). Số lượng eWOM không có tác động đáng kể đến niềm tin (p = 0,280).

Đối với sự hài lòng, số lượng eWOM có tác động mạnh nhất (β = 0,325; p < 0,001), tiếp theo là chất lượng eWOM (β = 0,191; p = 0,028) và chuyên môn của người gửi (β = 0,137; p = 0,047).

Kết quả cũng cho thấy sự hài lòng (β = 0,406; p < 0,001), niềm tin (β = 0,324; p < 0,001) và rủi ro cảm nhận (β = 0,200; p < 0,001) đều có tác động tích cực đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa.

Bảng 5: Mức độ giải thích của mô hình

	R-square	R-square adjusted
HL	0,417	0,410
NT	0,561	0,555
RR	0,197	0,187
YD	0,543	0,539

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên S-PLS

Bảng 6: Kết quả kiểm định giả thuyết (Bootstrap 5000)

Mối quan hệ	β	t-value	P values	Kết luận
CL => HL	0,191	2,199	0,028	Chấp nhận
CL => NT	0,176	2,325	0,020	Chấp nhận
CL => RR	0,173	2,173	0,030	Chấp nhận
CM => HL	0,137	1,984	0,047	Chấp nhận
CM => NT	0,351	5,606	0,000	Chấp nhận
CM => RR	0,197	2,480	0,013	Chấp nhận
HL => YD	0,406	6,660	0,000	Chấp nhận
NT => YD	0,324	5,392	0,000	Chấp nhận
RR => YD	0,200	4,729	0,000	Chấp nhận
SL => HL	0,325	4,828	0,000	Chấp nhận
SL => NT	0,061	1,081	0,280	Bác bỏ
SL => RR	0,075	0,902	0,367	Bác bỏ
TC => HL	0,112	1,810	0,070	Tạm chấp nhận
TC => NT	0,281	4,791	0,000	Chấp nhận
TC => RR	0,077	1,034	0,301	Bác bỏ

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên S-PLS

Hình 2: Mô hình cấu trúc

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên S-PLS

Phân tích biến trung gian

Kết quả kiểm định tác động gián tiếp (Bảng 6) cho thấy, niềm tin và sự hài lòng đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa eWOM và ý định mua lặp lại. Tác động trung gian mạnh nhất được ghi nhận ở mối quan hệ giữa chuyên môn người gửi → niềm tin → ý định mua lặp lại (β = 0,114; p < 0,001), tiếp theo là số lượng eWOM → sự hài lòng → ý định mua lặp lại (β = 0,132; p < 0,001) và độ tin cậy eWOM → niềm tin → ý định mua lặp lại (β = 0,091; p < 0,001).

Nhìn chung, kết quả cho thấy niềm tin và sự hài lòng là hai cơ chế trung gian quan trọng giải thích tác động của eWOM đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa.

Bảng 6: Kết quả phân tích biến trung gian

Mối quan hệ	β	t-value	P values	Kết luận
CL => RR => YD	0,019	1,296	0,195	Bác bỏ
CL => NT => YD	0,073	2,496	0,013	Chấp nhận
CM => RR => YD	0,028	1,958	0,050	Chấp nhận
CM => NT => YD	0,106	3,337	0,001	Chấp nhận
CL => HL => YD	0,058	1,898	0,058	Chấp nhận
CM => HL => YD	0,040	1,697	0,090	Tạm chấp nhận
SL => RR => YD	0,010	0,772	0,440	Bác bỏ
SL => NT => YD	0,011	0,656	0,512	Bác bỏ
TC => RR => YD	0,015	1,182	0,237	Bác bỏ
TC => NT => YD	0,078	2,942	0,003	Chấp nhận
SL => HL => YD	0,095	3,029	0,002	Chấp nhận
TC => HL => YD	0,039	1,951	0,051	Chấp nhận

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên S-PLS

KẾT LUẬN

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá tác động của truyền miệng điện tử (eWOM) đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP. Hồ Chí Minh. Dựa trên mô hình Stimulus–Organism–Response (S-O-R), nghiên cứu đã kiểm định vai trò của các đặc tính eWOM đối với niềm tin, sự hài lòng, rủi ro cảm nhận và ý định mua lặp lại.

Kết quả cho thấy chuyên môn của người gửi và độ tin cậy của eWOM có vai trò quan trọng trong việc hình thành niềm tin của khách hàng, trong khi số lượng eWOM và chất lượng eWOM góp phần nâng cao sự hài lòng. Đồng thời, niềm tin và sự hài lòng được xác định là hai yếu tố tác động mạnh nhất đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa. Nghiên cứu cũng ghi nhận tác động tích cực của rủi ro cảm nhận đến ý định mua lặp lại, một kết quả khác với kỳ vọng lý thuyết và cần được tiếp tục kiểm định trong các nghiên cứu tương lai.

Nhìn chung, nghiên cứu khẳng định vai trò trung tâm của niềm tin và sự hài lòng trong việc chuyển hóa tác động của eWOM thành hành vi của khách hàng. Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm cho lĩnh vực marketing du lịch mà còn cung cấp cơ sở giúp các doanh nghiệp lữ hành xây dựng chiến lược quản trị eWOM hiệu quả nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng và gia tăng khả năng khách hàng quay lại trong bối cảnh thị trường du lịch nội địa Việt Nam ngày càng cạnh tranh.

HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

Mặc dù nghiên cứu đã cung cấp những bằng chứng thực nghiệm quan trọng về tác động của eWOM đến ý định mua lặp lại tour du lịch nội địa, vẫn tồn tại một số hạn chế cần được xem xét.

Thứ nhất, nghiên cứu được thực hiện tại Thành phố Hồ Chí Minh. Do đó, kết quả nghiên cứu có thể chưa phản ánh đầy đủ hành vi của khách du lịch tại các địa phương khác ở Việt Nam.

Thứ hai, nghiên cứu sử dụng thiết kế khảo sát cắt ngang, trong đó dữ liệu được thu thập tại một thời điểm duy nhất, chưa cho phép đánh giá sự thay đổi của hành vi khách hàng theo thời gian.

Thứ ba, dữ liệu được thu thập thông qua bảng hỏi tự báo cáo, do đó vẫn tồn tại nguy cơ sai lệch nhận thức chủ quan hoặc sai lệch phương pháp chung

Thứ tư, mô hình nghiên cứu chỉ tập trung vào các đặc tính của eWOM. Do đó có thể mở rộng mô hình bằng cách bổ sung các biến như giá trị cảm nhận, hình ảnh điểm đến, mức độ tham gia hoặc lòng trung thành điểm đến. Bên cạnh đó, phát hiện về tác động cùng chiều của rủi ro cảm nhận đối với ý định mua lặp lại cần được kiểm định thêm trong các bối cảnh khác nhằm làm rõ bản chất của mối quan hệ này.

Tài liệu tham khảo:

1. Abubakar, A. M., & Ilkan, M. (2016). Impact of online WOM on destination trust and intention to travel: A medical tourism perspective. Journal of Destination Marketing & Management, 5(3), 192–201.

2. Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351–370.

3. Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch. (2026). Du lịch Việt Nam năm 2025: Dấu mốc bứt phá, khẳng định vị thế mới. https://bvhttdl.gov.vn/du-lich-viet-nam-nam-2025-dau-moc-but-pha-khang-dinh-vi-the-moi-20260108102401774.htm

4. Chen, C. F., & Tsai, D. (2007). How destination image and evaluative factors affect behavioral intentions?. Tourism management, 28(4), 1115-1122.Cheung, C. M. K., & Thadani, D. R. (2012). Decision Support Systems, 54(1), 461–470.

5. Cheung, C. M. K., & Thadani, D. R. (2012). The impact of electronic word-of-mouth communication: A literature analysis and integrative model. Decision Support Systems, 54(1), 461–470.

6. Chiu, C. M., Hsu, M. H., Lai, H., & Chang, C. M. (2012). Re-examining the influence of trust on online repeat purchase intention. Decision Support Systems, 53(4), 835–845.

7. Eroglu, S.A., Machleit, K.A. and Davis, L.M. (2001) Atmospheric Qualities of Online Retailing: A Conceptual Model and Implications. Journal of Business Research, 54, 177-184. https://doi.org/10.1016/S0148-2963(99)00087-9

8. Featherman, M. S., & Pavlou, P. A. (2003). Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective. International Journal of Human–Computer Studies, 59(4), 451–474.

9. Filieri, R. (2014). What Makes Online Reviews Helpful? A Diagnosticity Adoption Framework to Explain Information and Normative Influences in E-WOM. Journal of Business Research, 68, 1261-1270.

10. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2022). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R. Springer.

11. Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G., & Gremler, D. D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: what motivates consumers to articulate themselves on the internet?. Journal of interactive marketing, 18(1), 38-52.

12. Kim, D.J., Ferrin, D.L. and Rao, H.R. (2008) A Trust-Based Consumer Decision-Making Model in Electronic Commerce: The Role of Trust, Perceived Risk, and Their Antecedents. Decision Support Systems, 44, 544-564. http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2007.07.001

13. Kotler, P., Keller, K. L., Brady, M., Goodman, M., & Hansen, T. (2019). Marketing Management.

14. Litvin, S. W., Goldsmith, R. E., & Pan, B. (2008). Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management. Tourism management, 29(3), 458-468.

15. Luo, C., Luo, X. R., Schatzberg, L., & Sia, C. L. (2013). Impact of informational factors on online recommendation credibility: The moderating role of source credibility. Decision Support Systems, 56, 92-102.

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

17. Park, D. H., & Lee, J. (2008). eWOM overload and its effect on consumer behavioral intention depending on consumer involvement. Electronic commerce research and applications, 7(4), 386-398.

18. 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, 125-148. https://doi.org/10.2753/JEC1086-4415110405

19. Rasoolimanesh, S. M., Chee, S. Y., & Ari Ragavan, N. (2025). Tourists’ perceptions of the sustainability of destination, satisfaction, and revisit intention. Tourism Recreation Research, 50(1), 106–125. https://doi.org/10.1080/02508281.2023.2230762

20. Rather, R. A., Hollebeek, L. D., & Rasoolimanesh, S. M. (2022). First-time versus repeat tourists and loyalty formation. Journal of Travel Research, 61(6), 1289–1305.

21. Tourism, U. (2024). World Tourism Barometer and Statistical Annex, January 2024. World tourism barometer, 22, 1-44.

Ngày nhận bài: 15/5/2026; Ngày hoàn thiện biên tập: 10/7/2026; Ngày duyệt đăng: 20/7/2026