Ảnh hưởng của xu hướng mua sắm giải trí trên nền tảng TikTok đến hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng

Vũ Việt Quang (Tác giả liên hệ)

Email: [email protected]

Nguyễn Văn Thành, Nguyễn Đức Phúc, Trần Danh Đức

Khoa QTKD1, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, TP. Hà Nội, Việt Nam

Bùi Thị Nhung (Giảng viên hướng dẫn)

Tóm tắt

Trong bối cảnh xu hướng mua sắm của người tiêu dùng liên tục biến động, nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa 3 yếu tố nổi bật của xu hướng mua sắm giải trí gồm: Tính tương tác xã hội, Giá trị thông tin - giải trí, Tính mới lạ của trí tuệ nhân tạo (AI); đồng thời đánh giá tác động của xu hướng này đến Hành vi mua sắm trực tuyến của 597 người tiêu dùng ở Việt Nam. Kết quả khẳng định, mua sắm giải trí có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến Hành vi mua sắm trực tuyến; Nỗi sợ bị bỏ lỡ và Ý định mua hàng đóng vai trò trung gian rõ rệt trong việc chuyển hoá các nỗ lực tiếp thị của người bán thành Hành vi mua hàng thực tế của người mua. Đặc biệt, yếu tố công nghệ AI cũng tác động đáng kể đến Hành vi mua. Từ đó, nghiên cứu đề xuất các biện pháp và chiến lược tiếp thị để nâng cao uy tín của doanh nghiệp.

Từ khoá: Mua sắm giải trí, TikTok, hành vi mua sắm, người tiêu dùng, Việt Nam

Abstract

Against the backdrop of constantly evolving consumer shopping trends, this study examines the relationships among three prominent dimensions of hedonic shopping: social interactivity, informational and entertainment value, and the novelty of artificial intelligence (AI). It also assesses the effects of hedonic shopping on the online shopping behavior of 597 consumers in Viet Nam. The results confirm that hedonic shopping has a positive and statistically significant effect on online shopping behavior. Fear of missing out and purchase intention play clear mediating roles in translating sellers’ marketing efforts into actual purchasing behavior. In particular, AI technology also has a significant effect on purchasing behavior. Based on these findings, the study proposes measures and marketing strategies to enhance business credibility.

Keywords: Hedonic shopping, TikTok, shopping behavior, consumers, Viet Nam

ĐẶT VẤN ĐỀ

Sự bùng nổ của kỷ nguyên internet và Cách mạng công nghiệp 4.0 trong những năm gần đây đã thúc đẩy nền kinh tế kỹ thuật số toàn cầu phát triển và tác động mạnh mẽ đến thói quen và hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Báo cáo thương mại điện tử (TMĐT) Việt Nam 2025-2026 cho thấy, thị trường TMĐT Việt Nam đang tăng trưởng bùng nổ nhưng đi kèm với sự thanh lọc khốc liệt - chỉ có những thương hiệu và nhà sáng tạo chuyên nghiệp mới có thể trụ vững và phát triển.

Nếu năm 2022 là năm người Việt bắt đầu mua online mọi thứ, thì 2025-2026 là giai đoạn mua vì nội dung. Theo DataReportal (2025), Việt Nam có tới 79,8 triệu người dùng Internet, chiếm khoảng 78,8% dân số. Đây là tệp khách hàng khổng lồ, sẵn sàng chi tiêu và đã quá quen thuộc với hình thức mua sắm trực tuyến. Cũng theo báo cáo này, người Việt dành trung bình gần 3 giờ mỗi ngày chỉ để xem video ngắn trên các nền tảng như TikTok, Reels Instagram và Shopee Live. Thói quen “xem và lướt” đã phát triển thành hành vi “xem để mua” và “lướt để mua”, sau đó bùng nổ với 68% khách hàng từng mua hàng sau khi xem video review hoặc livestream. Đây chính là mảnh đất màu mỡ, nơi quyết định sự thành bại của các thương hiệu và người sáng tạo trong kỷ nguyên mới. Theo Metric (2025), tổng doanh thu trên 4 sàn TMĐT lớn là Shopee, Lazada, Tiki, TikTok Shop đã chạm mốc 305.900 tỷ đồng chỉ trong 9 tháng đầu năm 2025, tăng trưởng 34,35% so với cùng kỳ.

Mặc dù đã có một số nghiên cứu về hoạt động mua sắm kết hợp giải trí trong thương mại truyền thống và TMĐT trong và ngoài nước. Tuy nhiên, đối với mua sắm trực tuyến thì chưa được nghiên cứu chuyên sâu, đặc biệt là hình thức mua sắm giải trí (Shoppertainment) trên nền tảng TikTok. Nghiên cứu này nhằm trả lời câu hỏi: Những yếu tố gì tồn tại bên trong các hoạt động mua sắm kết hợp giải trí và mức độ tác động đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng ra sao?

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Shoppertainment là sự kết hợp giữa shopper (người mua sắm) và entertainment (sự giải trí), dùng để nói về hình thức mua sắm trực tuyến thông qua hoạt động giải trí. Trong Oxford University Press (1990), Shoppertainment được định nghĩa là hoạt động marketing cung cấp tiện ích giải trí bên trong hoặc xung quanh cửa hàng bán lẻ, nhằm thu hút khách hàng và thúc đẩy việc mua sắm.

Tính tương tác xã hội

Đây là một biến số phức hợp phản ánh sự giao tiếp và trao đổi thông tin đa chiều, được tổng hoà từ 3 yếu tố cốt lõi: ảnh hưởng của người có ảnh hưởng (influencer), đánh giá từ cộng đồng và tính xu hướng. Theo Ohanian (1990), influencer tạo nên sự thu hút vì họ trực tiếp chạm vào được những khát khao cơ bản nhất của một người như: nhu cầu hòa hợp với xã hội và xử lý thông tin. Influencer là cách thức để truyền miệng trên một quy mô lớn, nơi đó mọi người có thể lắng nghe người mà họ tin tưởng cũng như người đó sử dụng cách truyền đạt hiệu quả để thu hút mọi người.

Tính tương tác xã hội cũng được thể hiện rõ qua những lượt đánh giá từ cộng đồng. Theo Zhang và cộng sự (2014), trong TMĐT, đánh giá trực tuyến được xem là nguồn thông tin quan trọng hỗ trợ người tiêu dùng đưa ra quyết định mua hàng.

Không chỉ vậy, tính xu hướng cũng là một đặc trưng của tính tương tác xã hội, đề cập đến việc khách hàng cần có thêm thông tin hay cập nhật các sản phẩm mới, xu hướng mới trên thị trường (Arnold và Reynolds, 2003; Tauber, 1972). Bắt kịp xu hướng cũng như có những thông tin về sản phẩm mới không chỉ giúp khách hàng thông thái có thông tin để đưa ra lựa chọn, quyết định mua hàng mà còn giúp khách hàng tự tin thể hiện phong cách mua sắm của mình.

Giá trị thông tin - giải trí

Trong hoạt động mua sắm giải trí, giá trị thông tin - giải trí là một đặc điểm được tổng hoà từ 2 hình thức tiếp cận chủ đạo: livestream và video ngắn. Dựa trên nền tảng của thương mại xã hội, Ma và cộng sự (2022) cho rằng, livestream thương mại đại diện cho một hình thái bậc cao khi tích hợp đồng bộ phát video trực tiếp, tương tác thời gian thực và chức năng giao dịch trên cùng một không gian số. Trong đó, tính giải trí đo lường mức độ nội dung và hoạt động trong phiên phát trực tiếp tạo ra trạng thái tâm lý tích cực như sự vui vẻ và thỏa mãn cho người trải nghiệm. Bên cạnh đó, yếu tố “Video ngắn” đóng vai trò quan trọng trong việc hoàn thiện và củng cố giá trị thông tin, giải trí của toàn bộ mô hình. Theo Xiao và cộng sự (2019), tiếp thị video ngắn bao gồm các hoạt động tiếp thị trên các nền tảng video ngắn chuyên dụng và các loại nền tảng internet khác như Weibo, WeChat, và các sàn TMĐT. Chen và Rodgers (2006) chứng minh rằng, tính giải trí trong nội dung video ngắn có khả năng thu hút người tiêu dùng và kích thích sự tò mò của họ, từ đó tạo ra một liên kết hấp dẫn giữa người tiêu dùng và thương hiệu.

Tính mới lạ của AI

AI hiện nay tồn tại dưới nhiều dạng khác nhau, tuy nhiên phổ biến nhất trong hoạt động mua sắm giải trí trên nền tảng TikTok là AI tạo nội dung (AI-generated content - AIGC) và AI Chatbot. Trong kỷ nguyên số, AI không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ sản xuất nội dung mà còn có khả năng tạo ra các sản phẩm truyền thông hoàn chỉnh. Công nghệ AIGC đã và đang trở thành một xu hướng toàn cầu khi cho phép sản xuất văn bản, hình ảnh, âm thanh, thậm chí cả nhân vật ảo một cách nhanh chóng, tiết kiệm và có tính cá nhân hóa cao. Sự phát triển này đang thay đổi căn bản phương thức mà người dùng tiếp nhận thông tin, đặc biệt là với thế hệ Z - nhóm công chúng trẻ sinh từ giữa những năm 1990 đến đầu thập niên 2010, lớn lên cùng internet và công nghệ số.

Theo IBM (2023), có đến 35% doanh nghiệp toàn cầu đã ứng dụng AI vào hoạt động tiếp thị nội dung, trong đó AI được sử dụng để viết bài, tạo hình ảnh, video và cá nhân hóa thông điệp truyền thông. Điều này cho thấy, AI không chỉ là công cụ hỗ trợ kỹ thuật, mà đang dần thay thế con người trong một số khâu sản xuất nội dung truyền thông. AI Chatbot là các chương trình máy tính mô phỏng các cuộc trò chuyện của con người thông qua lệnh thoại hoặc trò chuyện văn bản và đóng vai trò như trợ lý ảo cho người dùng (King, 2023; Chi và Nam, 2022). Chatbot đang dần trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong giáo dục, kinh doanh và TMĐT, sức khỏe và giải trí (Nadarzynski và cộng sự, 2019). Khi khách hàng dành nhiều thời gian hơn trong môi trường kỹ thuật số, các công ty và nhà bán lẻ đang chuyển sang sử dụng các dịch vụ kỹ thuật số, đặc biệt sử dụng chatbot như một kênh để đáp ứng nhu cầu khách hàng (Kim và cộng sự, 2018).

Nỗi sợ bị bỏ lỡ (FOMO)

Theo Oxford University Press (2013), FOMO được hiểu là trạng thái lo lắng khi cá nhân cảm thấy mình đang bỏ lỡ một sự kiện hoặc hoạt động hấp dẫn diễn ra ở nơi khác, đặc biệt khi cảm giác này được kích hoạt bởi nội dung chia sẻ trên mạng xã hội. Khái niệm này phản ánh sự bất an về mặt xã hội, xuất phát từ nhu cầu muốn hiện diện và kết nối liên tục với trải nghiệm của người khác nhằm tránh cảm giác bị tách biệt hoặc lạc hậu trong đời sống xã hội (Balakrishnan và cộng sự, 2021). Các nghiên cứu gần đây cho thấy, FOMO còn có vai trò trung gian trong việc khuếch đại tác động của các chiến dịch khuyến mãi giới hạn thời gian đến hành vi mua sắm bốc đồng trong TMĐT (Jumarni và Azhar, 2025).

Ý định mua hàng

Theo Ajzen (1991), ý định mua hàng là mức độ sẵn sàng hoặc dự định của người tiêu dùng trong việc thực hiện hành vi mua hàng sau khi tiếp xúc với nội dung TikTok. Đây là chỉ số dự báo hành vi mua hàng quan trọng trong các mô hình hành vi người tiêu dùng.

Hành vi mua sắm

Hành vi người tiêu dùng được hiểu là một loạt các quyết định về việc mua cái gì, tại sao, khi nào, như thế nào, nơi nào, bao nhiêu, bao lâu một lần,... mà mỗi cá nhân, nhóm người tiêu dùng phải có quyết định qua thời gian về việc chọn dùng sản phẩm, dịch vụ hay ý tưởng (Hoyer và cộng sự, 2008). Theo Kotler (2001), trong marketing, nhà tiếp thị nghiên cứu hành vi người tiêu dùng với mục đích nhận biết nhu cầu, sở thích, thói quen của họ, cụ thể là xem người tiêu dùng muốn mua gì, sao họ lại mua sản phẩm, dịch vụ đó, tại sao họ mua nhãn hiệu đó, họ mua như thế nào, mua ở đâu, khi nào mua và mức độ mua ra sao để xây dựng chiến lược marketing thúc đẩy người tiêu dùng mua sắm sản phẩm, dịch vụ của mình.

MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu

Dựa trên Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được phát triển bởi Davis (1989) và Mô hình Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (SOR) do Mehrabian và Russell phát triển (1974), nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của tác giả

Giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết nghiên cứu được trình bày như sau:

H1: Tính tương tác xã hội ảnh hưởng thuận chiều đến FOMO.

H2: Giá trị thông tin - giải trí ảnh hưởng thuận chiều đến FOMO.

H3: Tính mới lạ của AI ảnh hưởng thuận chiều đến FOMO.

H4: FOMO ảnh hưởng thuận chiều đến Ý định mua hàng.

H5: Ý định mua hàng ảnh hưởng thuận chiều đến Hành vi mua sắm.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đối tượng khảo sát là người tiêu dùng sử dụng mạng xã hội TikTok trên lãnh thổ Việt Nam. Số lượng mẫu dự kiến ở nghiên cứu này là 597 do tác giả dựa trên phương pháp tính mẫu của Hair và cộng sự (2010): n ≥ 50+8p, trong đó p = 30 (số biến quan sát) => n = 290. Cỡ mẫu tối thiểu ≈ 290 (phù hợp với mẫu 597 của nghiên cứu)

Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện do tính khả thi cao. Liên kết khảo sát được gửi qua các nền tảng mạng xã hội như: Facebook, Zalo; thu thập phản hồi tự nguyện. Thời gian khảo sát từ ngày 1-31/7/2026.

Các thang đo được đưa ra dựa trên tham khảo các nghiên cứu điển hình và đề xuất của nhóm tác giả, gồm các mức độ từ 1 đến 5 theo thang đo Likert 5 điểm, từ 1 là “Hoàn toàn không đồng ý”, đến 5 là “Hoàn toàn đồng ý”. Nhóm tác giả tổng hợp và đề xuất các biến quan sát với từng thang đo như Bảng 1.

Bảng 1: Các cấu trúc đo lường

Tên biến	Kí hiệu	Số lượng câu hỏi
Tính tương tác xã hội	TTXH	6
Giá trị thông tin - giải trí	TTGT	6
Tính mới lạ của AI	AI	6
Nỗi sợ bị bỏ lỡ (FOMO)	FM	4
Ý định mua hàng	YĐ	4
Hành vi mua sắm	HV	4

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp định lượng nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết đã đề ra. Sau khi thu thập, dữ liệu được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS và AMOS với các bước: kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định hệ số tương quan, phân tích nhân tố khẳng định. Các phân tích này nhằm đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, mức độ ảnh hưởng giữa các biến và xác định ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ giả thiết.

Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả

Mẫu khảo sát nhận được 597 câu trả lời, trong đó giới tính nữ chiếm gần 60%, cho thấy đặc điểm giới khi mua sắm trên nền tảng TMĐT.

Có 59,5% người tham gia khảo sát trong độ tuổi từ 18-30. Làn sóng TMĐT tiếp cận được với giới trẻ nhanh hơn khi những người trẻ có nhu cầu mua sắm nhiều hơn, cùng với nền tảng được tiếp xúc với những công nghệ như tivi, điện thoại, internet từ sớm. Người được khảo sát chủ yếu vẫn là người đi làm và học sinh, lần lượt chiếm tỉ lệ là 39,7% và 33,1%. Sinh viên có thu nhập chiếm 25%, sự phát triển của TMĐT đã tiếp cận rộng rãi tới mọi lứa tuổi khi chỉ với một nút bấm có thể mua được mọi thứ.

Tỷ lệ người mua hàng trên TMĐT phần lớn vẫn là những người có thu nhập trung bình từ 10 triệu trở xuống, cho thấy thói quen tiêu dùng của những người thuộc nhóm thu nhập này. Ngoài ra, người dùng chủ yếu ở các thành phố lớn, đặc biệt là Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh - 2 thị trường TMĐT phát triển nhất. Mẫu khảo sát với hơn 56% câu trả lời sử dụng TikTok hàng ngày cho thấy thói quen của người dùng và việc TikTok giữ chân người dùng và xây dựng thói quen của người dùng tại Việt Nam.

Đánh giá mô hình đo lường

Hệ số tin cậy dùng để đánh giá chất lượng thang đo, đây là chỉ số thể hiện mức độ nhất quán nội tại giữa các biến quan sát.

Bảng 2: Kết quả hệ số tin cậy

Biến đo lường	Hệ số tin cậy
TTXH	0.794
TTGT	0.811
AI	0.817
FM	0.772
YĐ	0.809
HV	0.775

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Kết quả Bảng 2 cho thấy, hệ số tin cậy của tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy với hệ số của tất cả các biến đều > 0.7. Như vậy, độ tin cậy của tất cả các biến đều phù hợp.

Bảng 3: Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

	1	2	3	4	5	6
TTXH1	0.715
TTXH2	0.679
TTXH3	0.669
TTXH4	0.723
TTXH5	0.693
TTXH6	0.704
TTGT1		0.713
TTGT2		0.743
TTGT3		0.704
TTGT4		0.709
TTGT5		0.701
TTGT6		0.716
AI1			0.677
AI2			0.711
AI3			0.734
AI4			0.745
AI5			0.745
AI6			0.704
FM1				0.762
FM2				0.778
FM3				0.719
FM4				0.744
YĐ1					0.792
YĐ2					0.787
YĐ3					0.742
YĐ4					0.788
HV1						0.803
HV2						0.733
HV3						0.785
HV4						0.769

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy, 6 nhân tố được rút trích có hệ số tải dao động từ 0.669 đến 0.803, đều vượt ngưỡng 0.5 và không có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả 2 nhân tố với hệ số tải gần nhau nên các nhân tố bảo đảm được giá trị hội tụ và phân biệt. Các biến quan sát được phân nhóm theo đúng cấu trúc lý thuyết gồm: Tính tương tác xã hội, Giá trị thông tin - giải trí, Tính mới lạ của AI, FOMO, Ý định mua hàng, Hành vi mua sắm.

Hình 2: Phân tích nhân tố khẳng định

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (Hình 2) cho thấy, mô hình đo lường đạt mức độ phù hợp rất tốt với dữ liệu khảo sát (Chi-square/df = 2.188; RMSEA = 0.045; CFI = 0.912; GFI = 0.908; TLI = 0.902). Tất cả các hệ số tải chuẩn hóa đều > 0.7, cho thấy các biến quan sát đo lường tốt các khái niệm tiềm ẩn.

Kiểm tra mô hình cấu trúc

Bảng 4: Kết quả hồi quy mô hình cấu trúc tuyến tính

Biến phụ thuộc		Biến độc lập	β	S.E.	C.R.	P
FM	←	TTXH	0.440	0.055	7.940	0.000
FM	←	TTGT	0.396	0.052	7.578	0.000
FM	←	AI	0.416	0.054	7.717	0.000
YĐ	←	FM	0.632	0.063	10.106	0.000
HV	←	YĐ	0.515	0.055	9.435	0.000

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Kết quả hồi quy trong mô hình cấu trúc tuyến tính (Bảng 4) cho thấy, tất cả các mối quan hệ giả thuyết trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, do giá trị P của các mối quan hệ đều bằng 0.000 (< 0.05). Cụ thể, Tính tương tác xã hội có tác động tích cực đến FOMO với hệ số ước lượng β = 0.440, Giá trị C.R = 7.940 và P = 0.000. Phản ánh khi tương tác tăng lên thì ý định mua sắm theo FOMO cũng có xu hướng tăng. Bên cạnh đó, Giá trị thông tin - giải trí cũng có tác động tích cực đến FOMO, với hệ số ước lượng β = 0.396, C.R = 7.578 và P = 0.000. Giá trị thông tin - giải trí cũng ảnh hưởng đáng kể đến FOMO, tuy nhiên mức độ tác động thấp hơn so với Tính tương tác xã hội.

AI cũng có tác động tích cực không nhỏ đến FOMO với hệ số β = 0.416, C.R = 7.717 và P = 0.000. Đặc biệt với mối quan hệ của FOMO đến Ý định mua hàng, kết quả cho thấy hệ số ước lượng đạt β = 0.632, C.R = 10.106 và P = 0.000. Đây là mối quan hệ có mức độ tác động mạnh nhất trong mô hình, đánh giá FOMO có ảnh hưởng tích cực và rất quan trọng đến Ý định mua sắm. Cuối cùng, Ý định mua có tác động tích cực đến Hành vi mua hàng với hệ số ước lượng β = 0.515, C.R = 9.435 và P = 0.000. Kết quả này khẳng định, Ý định mua hàng có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi và khi ý định được cải thiện thì hành vi cũng có xu hướng gia tăng.

Tóm lại, cả 5 mối quan hệ trong mô hình đều có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê, do đó các giả thuyết nghiên cứu tương ứng được chấp nhận. Xét về mức độ tác động, thứ tự ảnh hưởng có thể được sắp xếp từ cao xuống thấp là: FM → YD (β = 0.632), YD → HV (β = 0.515), TTXH → FM (β = 0.440), AI → FM (β = 0.416) và TTGT → FM (β = 0.396).

KẾT LUẬN

Nghiên cứu đã làm rõ mối quan hệ giữa hình thức Shoppertainment đối với Hành vi mua sắm của người tiêu dùng trên nền tảng TikTok; đồng thời khẳng định sự ảnh hưởng tích cực từ các yếu tố của Shoppertainment gồm: Tính tương tác xã hội, Giá trị thông tin - giải trí và Tính mới lạ của AI đối với việc hình thành Nỗi lo sợ bị bỏ lỡ (FOMO), từ đó thúc đẩy Ý định mua hàng và là cơ sở cho Hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Trên cơ sở khảo sát 597 người dùng đã từng tiếp xúc với nội dung mua sắm giải trí của nền tảng TikTok trên lãnh thổ Việt Nam, nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy FOMO đóng vai trò trung gian quan trọng trong mối liên hệ giữa các đặc tính của Shoppertainment với Ý định mua hàng, từ đó dẫn đến Hành vi mua sắm thực tế của người tiêu dùng.

Kết quả nghiên cứu không chỉ góp phần bổ sung khoảng trống lý thuyết về hành vi người tiêu dùng trong bối cảnh thương mại giải trí đang là xu hướng mua sắm hiện đại cùng với sự phát triển của công nghệ AI, mà còn đưa ra những hàm ý thực tiễn giá trị cho các doanh nghiệp, nhà bán hàng và nhà sáng tạo nội dung trên nền tảng TikTok. Qua đó, các chủ thể có thể xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả bằng cách tăng cường tính tương tác xã hội, đầu tư vào chất lượng nội dung thông tin - giải trí kết hợp cùng các công cụ AI với những tính năng mới lạ nhằm tạo sự đột phá, kích thích tâm lý FOMO, từ đó làm tăng tỷ lệ chuyển đổi từ ý định sang hành vi mua hàng thực tế.

Nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế nhất định. Mặc dù kích thước mẫu đạt 597 người dùng, việc thu thập dữ liệu chủ yếu thông qua khảo sát trực tuyến bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện có thể gây ra sai lệch mẫu, do đối tượng tiếp cận tập trung phần lớn vào nhóm người tiêu dùng trẻ và ở các thành phố lớn - những đối tượng có tần suất sử dụng và mua sắm trên TikTok cao. Ngoài ra, nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở việc đánh giá trên một nền tảng duy nhất là TikTok. Trong các nghiên cứu tiếp theo, nhóm tác giả đề xuất mở rộng phạm vi khảo sát sang nhiều nền tảng thương mại xã hội khác (ví dụ như Shopee, Facebook) để so sánh và đánh giá tính tổng quát hóa của mô hình. Đồng thời, các nghiên cứu tương lai nên kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính (phỏng vấn sâu) hoặc phương pháp thực nghiệm để làm rõ hơn các cơ chế tác động của yếu tố công nghệ đến tâm lý khách hàng, cũng như xem xét bổ sung các biến điều tiết như đặc điểm nhóm ngành hàng, loại sản phẩm hoặc mức độ nhạy cảm về giá để hoàn thiện mô hình lý thuyết.

Tài liệu tham khảo:

1. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T

2. Arnold, M. J., & Reynolds, K. E. (2003). Hedonic shopping motivations. Journal of Retailing, 79(2), 77-95.

3. Balakrishnan, V., Ng, K. S., & Rahim, H. A. (2021). To share or not to share - The underlying motives of sharing fake news amidst the COVID-19 pandemic in Malaysia. Technology in Society, 66, 101676. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101676

4. Chen, Q., & Rodgers, S. (2006). Development of an instrument to measure web site personality. Journal of Interactive Advertising, 7(1), 4-46.

5. Chi, N. T. K., & Nam, V. H. (2022). The impact of AI Chatbot on long-term relationships between customers and hotels. VNU Journal of Economics and Business, 2(6), 1-12. https://doi.org/10.57110/vnujeb.v2i6.145

6. DataReportal (2025). Digital 2025: Vietnam. https://datareportal.com/reports/digital-2025-vietnam

7. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). Technology acceptance model. Journal of Management Science, 35(8), 982-1003.

8. Hair, J. F., Jr., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice Hall.

9. Hoyer, W. D., MacInnis, D. J., & Dasgupta, P. (2008). Consumer behavior (2008 ed.). John Wiley & Sons.

10. IBM (2023). The content supply chain's AI awakening. IBM Institute for Business Value. https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/contentsupply-chain-gen-ai

11. Jumarni & Azhar, A. (2025). The role of fear of missing out in mediating the effect of twin date event promotion e-commerce Shopee against impulsive buying tendency. Pedagogic Research-Applied Literacy Journal, 2(1), 209-219. https://doi.org/10.70574/p8k0fz64

12. Kim, J., Kang, S., & Taylor, C. R. (2018). Technology driven experiences from mobile direct to virtual reality. Journal of Global Scholars of Marketing Science, 28(1), 96-102. https://doi.org/10.1080/21639159.2017.1420423

13. King, M. R. (2023). The future of AI in medicine: A perspective from a chatbot. Annals of Biomedical Engineering, 51(2), 291-295. https://doi.org/10.1007/s10439-022-03121-w

14. Kotler, P. (2001). Marketing management (10th ed.). Prentice Hall

15. Ma, L. Y., Gao, S. Q., & Zhang, X. Y. (2022). How to use live streaming to improve consumer purchase intentions: Evidence from China. Sustainability, 14(2), 1045.

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

17. Metric (2025). Báo cáo thị trường sàn thương mại điện tử Việt Nam quý III/2025. Brands Vietnam. https://www.brandsvietnam.com/congdong/topic/metric-bao-cao-thi-truong-san-thuong-mai-dien-tu-viet-nam-quy-3-2025

18. Nadarzynski, T., Miles, O., Cowie, A., & Ridge, D. (2019). Acceptability of artificial intelligence (AI)-led chatbot services in healthcare: A mixed-methods study. Digital Health, 5, 1-12. https://doi.org/10.1177/2055207619871808

19. Ohanian, R. (1990). Construction and validation of a scale to measure celebrity endorsers’ perceived expertise, trustworthiness, and attractiveness. Journal of Advertising, 19(3), 39-52. https://doi.org/10.1080/00913367.1990.10673191

20. Oxford University Press (1990). Oxford English dictionary (2nd ed.). Oxford University Press.

21. Oxford University Press (2013). FOMO. In Oxford English Dictionary. Oxford University Press.

22. Tauber, E. M. (1972). Why do people shop?. Journal of Marketing, 36(4), 46-59.

23. Xiao, Y., Wang, L., & Wang, P. (2019). Research on the influence of content features of short video marketing on consumer purchase intentions. In 4th International Conference on Modern Management, Education Technology and Social Science (MMETSS 2019) (pp. 415-422).

24. Zhang, Z. K. K., Zhao, S. J., Cheung, C. M. K., & Lee, M. K. O. (2014). Examining the influence of online reviews on consumers’ decision-making: A heuristic-systematic model. Decision Support Systems, 67, 78-89

Ngày nhận bài: 15/8/2026; Ngày hoàn thiện biên tập: 5/10/2026; Ngày duyệt đăng: 13/10/2026