Các nhân tố ảnh hưởng đến sự thành công của việc ứng dụng nền tảng quản trị số trong quản trị vận hành: Nghiên cứu tại một doanh nghiệp vận tải hành khách đường bộ

PGS, TS. Nguyễn Vân Hà

Email: [email protected]

Mã Mai Dung

Email: [email protected]

Học viện Ngân hàng

Tóm tắt

Thông qua dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát 202 nhân sự hiện đang trực tiếp sử dụng hệ thống tại một doanh nghiệp vận tải hành khách đường bộ, nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự thành công của việc ứng dụng nền tảng quản trị doanh nghiệp (Base.vn) trong quản trị vận hành tại doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy, Sự hỗ trợ lãnh đạo, Tương thích quy trình tác động tích cực đến Cảm nhận dễ sử dụng. Bên cạnh đó, Sự hỗ trợ lãnh đạo, Chất lượng hệ thống, Tương thích quy trình, Cảm nhận dễ sử dụng tác động tích cực đến Cảm nhận sự hữu ích. Ngoài ra, Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng tác động tích cực đến Sự thành công của việc ứng dụng Base. Từ kết quả thực nghiệm, nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị nhằm tối ưu hóa thiết kế quy trình và nâng cao vai trò dẫn dắt của lãnh đạo để hiện thực hóa mục tiêu chuyển đổi số bền vững tại doanh nghiệp.

Từ khóa: Sự hỗ trợ của lãnh đạo, tương thích quy trình, cảm nhận sự hữu ích, chuyển đổi số, phần mềm quản trị doanh nghiệp

Abstract

Based on survey data collected from 202 employees who are directly using the system at a road passenger transportation company, the study investigates the factors influencing the successful implementation of the Base.vn enterprise management platform in organizational operations. The findings indicate that leadership support and process compatibility have positive effects on perceived ease of use. In addition, leadership support, system quality, process compatibility, and perceived ease of use positively influence perceived usefulness. Furthermore, both perceived usefulness and perceived ease of use exert positive effects on the successful implementation of Base.vn. Based on these empirical findings, the study proposes managerial implications to optimize process design and strengthen leadership's role in facilitating sustainable digital transformation within organizations.

Keywords: Leadership support, process compatibility, perceived usefulness, digital transformation, enterprise resource planning system

GIỚI THIỆU

Trong kỷ nguyên kinh tế số, ngành vận tải hành khách đường bộ không chỉ đóng vai trò thiết yếu trong cấu trúc hạ tầng xã hội mà còn đang trải qua những biến động mạnh mẽ về phương thức quản trị để thích ứng với yêu cầu của thời đại. Với áp lực cạnh tranh gay gắt và kỳ vọng ngày càng cao từ phía khách hàng về chất lượng dịch vụ, việc ứng dụng công nghệ thông tin vào quản trị vận hành không còn là một lựa chọn mang tính bổ trợ mà đã trở thành yếu tố sống còn giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu suất tổ chức. Chuyển đổi số trong bối cảnh này đóng vai trò là công cụ chiến lược, giúp minh bạch hóa các luồng công việc phức tạp và tạo ra khả năng phản ứng linh hoạt dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Một trong những xu hướng nổi bật hiện nay là việc chuyển dịch từ các phần mềm cài đặt truyền thống sang các nền tảng phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) như Base.vn. Với đặc thù là một hệ sinh thái tích hợp nhiều phân hệ từ quản trị công việc (Base Wework), quy trình (Base Workflow) đến nhân sự (Base HRM), nền tảng này hứa hẹn giải quyết triệt để bài toán đứt gãy thông tin và chồng chéo trách nhiệm trong các doanh nghiệp có bộ máy vận hành phân tán về mặt địa lý. Tuy nhiên, thực tế triển khai cho thấy, sự thành công của một hệ thống thông tin không chỉ phụ thuộc vào bản thân mã nguồn kỹ thuật mà còn chịu tác động sâu sắc bởi các nhân tố tổ chức và nhận thức của người dùng cuối. Vì vậy, bài viết này được thực hiện nhằm phân tích và đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến sự thành công của việc ứng dụng nền tảng quản trị số trong quản trị vận hành thông qua trường hợp điển hình tại một doanh nghiệp vận tải hành khách đường bộ quy mô lớn. Kết quả nghiên cứu được kỳ vọng sẽ cung cấp các hàm ý quản trị thực tiễn, giúp các nhà điều hành có căn cứ khoa học để điều chỉnh chính sách và chuẩn hóa quy trình, nhằm hiện thực hóa mục tiêu chuyển đổi số bền vững.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Quản trị vận hành

Quản trị vận hành là tập hợp các hoạt động tạo ra giá trị dưới hình thức hàng hóa và dịch vụ thông qua việc biến đổi các yếu tố đầu vào thành các kết quả đầu ra. Theo Slack và cộng sự (2019), quá trình này bao gồm các hoạt động, quyết định và trách nhiệm của nhà quản lý trong việc điều phối nguồn lực tổ chức để cung ứng sản phẩm và dịch vụ. Trong ngành vận tải, quản trị vận hành đòi hỏi sự kết nối chặt chẽ giữa các hoạt động trực tiếp và hỗ trợ theo mô hình chuỗi giá trị của Michael Porter để tạo lợi thế cạnh tranh bền vững. Việc ứng dụng hệ thống thông tin đóng vai trò then chốt giúp tối ưu hóa việc ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực và tăng cường tính minh bạch (DeLone và McLean, 2003). Số hóa quy trình không chỉ giúp tự động hóa các luồng công việc mà còn trực tiếp nâng cao tốc độ phản ứng và độ tin cậy của dịch vụ - những mục tiêu cốt lõi mà quản trị vận hành hướng tới

Nền tảng SaaS và Base.vn

Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) là mô hình phân phối điện toán đám mây cho phép người dùng truy cập trực tiếp vào các giải pháp nghiệp vụ qua Internet. Nền tảng Base.vn đại diện cho một bước tiến mới là hệ sinh thái các ứng dụng SaaS tích hợp (như Base Wework, Base Workflow, Base HRM), được thiết kế để giải quyết bài toán quản trị vận hành toàn diện và minh bạch hóa trách nhiệm trong tổ chức.

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) do Davis (1989) đề xuất giải thích hành vi chấp nhận công nghệ thông qua hai niềm tin cốt lõi là Cảm nhận sự hữu ích (PU) – mức độ cá nhân tin rằng hệ thống giúp nâng cao hiệu suất công việc và Cảm nhận sự dễ sử dụng (PEOU) – mức độ tin rằng việc sử dụng hệ thống không tốn quá nhiều nỗ lực.

Nhằm gia tăng khả năng dự báo và giải thích sâu hơn về nguồn gốc của các niềm tin này, các phiên bản mở rộng như TAM 2 (Venkatesh và Davis, 2000) và TAM 3 (Venkatesh và Bala, 2008) đã được phát triển để bổ sung hệ thống các biến ngoại lai tác động gián tiếp đến sự thành công của hệ thống thông qua việc chi phối Cảm nhận sự hữu ích và Cảm nhận sự dễ sử dụng. Các biến mở rộng này thường được phân loại thành 3 nhóm chính: Đặc điểm cá nhân như năng lực công nghệ và sự tự tin của người dùng; Đặc điểm hệ thống như chất lượng thiết kế và tính tương thích với quy trình thực tế; và Sự hỗ trợ từ tổ chức bao gồm sự cam kết của lãnh đạo, chính sách đào tạo và hạ tầng kỹ thuật. Việc tích hợp các biến ngoại lai này không chỉ giúp mô hình bám sát thực tiễn vận hành, mà còn cho phép các nhà nghiên cứu nhận diện chính xác các rào cản hoặc động lực thúc đẩy nhân viên chấp nhận công nghệ mới trong môi trường doanh nghiệp đặc thù.

Thuyết tương thích Quy trình - Công nghệ (PTF)

Thuyết tương thích Quy trình - Công nghệ (PTF) được phát triển dựa trên nền tảng lý thuyết về Sự tương thích giữa Công nghệ và Nhiệm vụ (Task-Technology Fit - TTF) do Goodhue và Thompson (1995) đề xuất. Theo quan điểm của Goodhue (1995), hiệu quả của một hệ thống thông tin không chỉ đơn thuần đến từ tính hiện đại của mã nguồn kỹ thuật mà phụ thuộc mật thiết vào mức độ công nghệ đó hỗ trợ cá nhân hoàn thành các đặc thù nhiệm vụ cụ thể.

Kế thừa và mở rộng tư tưởng này, Ahmad và Van Looy (2025) đã định nghĩa khái niệm PTF nhằm nhấn mạnh rằng sự thành công trong vận hành của doanh nghiệp phụ thuộc vào mức độ khớp giữa các tính năng công nghệ và quy trình kinh doanh thực tế. Theo đó, PTF khẳng định một nền tảng công nghệ chỉ thực sự mang lại hiệu quả thực chất khi các tính năng kỹ thuật của nó được thiết kế tương thích và hỗ trợ tối ưu dòng chảy công việc hàng ngày của người dùng, thay vì tạo ra thêm các bước trung gian rườm rà hay ép buộc thay đổi những quy trình đang vận hành ổn định.

Giả thuyết nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết nêu trên, nghiên cứu thiết lập các giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố tiền đề (Năng lực nhân sự, Chất lượng hệ thống, Sự hỗ trợ của lãnh đạo, Sự tương thích quy trình) và sự thành công của hệ thống thông qua hai biến trung gian là Cảm nhận sự hữu ích và Cảm nhận sự dễ sử dụng. Cụ thể:

H1-H8: Các nhân tố tiền đề tác động tích cực đến Cảm nhận sự hữu ích và Cảm nhận sự dễ sử dụng của nhân viên.

H9: Cảm nhận sự dễ sử dụng tác động tích cực đến Cảm nhận sự hữu ích.

H10-H11: Cảm nhận sự hữu ích và Cảm nhận sự dễ sử dụng tác động tích cực đến Sự thành công của việc ứng dụng Base.

Mô hình nghiên cứu

Từ các giả thuyết đã đề xuất, mô hình nghiên cứu được xây dựng nhằm đo lường các yếu tố nội bộ và nhận thức người dùng tác động đến Sự thành công của việc ứng dụng Base (Hình).

Hình: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp định tính (lược khảo tài liệu) và định lượng thông qua khảo sát thực nghiệm. Dữ liệu được thu thập từ tháng 01 đến tháng 02/2026 bằng bảng hỏi trực tuyến (Google Form) gửi đến cán bộ nhân viên tại đơn vị nghiên cứu. Sau khi sàng lọc, thu được 202 phiếu trả lời hợp lệ dựa trên thang đo Likert 5 điểm. Tác giả sử dụng phần mềm SmartPLS để phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (PLS-SEM), thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đánh giá mô hình đo lường

Trước khi kiểm định các giả thuyết, nghiên cứu tiến hành đánh giá độ tin cậy và giá trị của các thang đo. Kết quả phân tích tại Bảng 1 cho thấy, hầu hết các nhân tố đều đạt độ tin cậy nội tại với hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,60 đến 0,70 (ngưỡng chấp nhận đối với nghiên cứu khám phá) và chỉ số rho_a ổn định. Riêng nhân tố “Chất lượng hệ thống” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,504, vẫn nằm trong ngưỡng “độ tin cậy trung bình” có thể chấp nhận trong các nghiên cứu thực nghiệm. Về giá trị hội tụ, tất cả các nhân tố đều có chỉ số AVE > 0,5, chứng minh các biến tiềm ẩn giải thích được ít nhất 50% biến thiên của các biến quan sát.

Bảng 1: Kết quả kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ của các thang đo

Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát

Để đảm bảo các khái niệm nghiên cứu là những thực thể riêng biệt, nghiên cứu sử dụng chỉ số tỷ số dị biệt - đơn biệt (HTMT). Kết quả tại Bảng 2 cho thấy, các cặp nhân tố đều có chỉ số HTMT < 0,90, khẳng định mô hình đạt được giá trị phân biệt cần thiết.

Bảng 2: Kết quả chỉ số HTMT giữa các nhân tố

Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát

Kiểm định mô hình cấu trúc và các giả thuyết

Sau khi mô hình đo lường đạt các tiêu chuẩn về độ tin cậy và giá trị, nghiên cứu tiến hành kiểm định mô hình cấu trúc bằng kỹ thuật Bootstrapping với 5.000 mẫu lặp lại để xác nhận các giả thuyết đã đề ra. Kết quả tổng hợp tại Bảng 3 cho thấy, phần lớn các giả thuyết nghiên cứu đều đạt được ý nghĩa thống kê với mức tin cậy trên 95% (p < 0,05), ngoại trừ các giả thuyết liên quan đến năng lực nhân sự và mối quan hệ trực tiếp từ chất lượng hệ thống đến cảm nhận sự dễ sử dụng.

Sự hỗ trợ lãnh đạo -> CDS; Sự hỗ trợ lãnh đạo -> CHH. Chất lượng hệ thống -> CHH. Tương thích quy trình -> CDS; Tương thích quy trình -> CHH; Cảm nhận dễ sử dụng -> CHH; Cảm nhận hữu ích -> TCCB; Cảm nhận dễ sử dụng -> TCCB.

Bảng 3: Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát

Đối với các nhân tố tác động trực tiếp đến sự thành công của ứng dụng, kết quả cho thấy cả Cảm nhận sự hữu ích (ꞵ = 0,427; p < 0,001) và Cảm nhận sự dễ sử dụng (ꞵ = 0,363; p < 0,001) đều có tác động thuận chiều mạnh mẽ đến Sự thành công của việc ứng dụng Base. Đáng chú ý, Cảm nhận sự dễ sử dụng còn đóng vai trò tiền đề thúc đẩy Cảm nhận sự hữu ích với hệ số tác động đạt 0,193 (p = 0,010), minh chứng cho việc một giao diện thân thiện sẽ giúp người dùng dễ dàng khai thác các tính năng ưu việt của hệ thống hơn.

Xét về các nhân tố tiền đề, Sự tương thích quy trình thể hiện vai trò quan trọng nhất khi tác động tích cực và ổn định đến cả Cảm nhận sự hữu ích (ꞵ = 0,331) lẫn Cảm nhận sự dễ sử dụng (ꞵ = 0,257) với mức ý nghĩa cao nhất (p < 0,001). Bên cạnh đó, Sự hỗ trợ của lãnh đạo cũng thể hiện tác động rõ rệt đến Cảm nhận dễ sử dụng (ꞵ = 0,233) và Cảm nhận hữu ích (ꞵ = 0,169). Sự cam kết quyết liệt và vai trò tiên phong của ban điều hành đã giúp xóa bỏ các rào cản tâm lý, giúp đội ngũ nhân sự làm quen với công nghệ mới thuận lợi hơn.

Tuy nhiên, nghiên cứu ghi nhận một số kết quả đặc thù khi giả thuyết H5 về tác động của Chất lượng hệ thống đến Cảm nhận dễ sử dụng bị bác bỏ do giá trị p = 0,053 vượt ngưỡng ý nghĩa cho phép. Điều này gợi mở rằng, trong bối cảnh đơn vị, sự ổn định kỹ thuật đơn thuần chưa đủ để tạo ra cảm giác dễ dùng nếu thiếu đi sự hướng dẫn và tính tương thích quy trình nghiệp vụ. Tương tự, các giả thuyết H1 và H2 liên quan đến Năng lực nhân sự đều không có ý nghĩa thống kê, phản ánh thực tế tích cực rằng, phần mềm Base.vn có tính đại chúng cao, giúp mọi nhân viên dù ở trình độ công nghệ nào cũng có thể tiếp cận và cảm nhận giá trị hệ thống nếu được hỗ trợ đúng cách từ tổ chức và quy trình. Tóm lại, mô hình nghiên cứu đã giải thích được 48,5% sự biến thiên của sự thành công trong việc ứng dụng nền tảng số tại doanh nghiệp.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy, Sự hỗ trợ lãnh đạo, Tương thích quy trình tác động tích cực đến Cảm nhận dễ sử dụng. Bên cạnh đó, Sự hỗ trợ lãnh đạo, Chất lượng hệ thống, Tương thích quy trình, Cảm nhận dễ sử dụng tác động tích cực đến Cảm nhận sự hữu ích. Ngoài ra, Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng tác động tích cực đến Sự thành công của việc ứng dụng Base.

Hàm ý quản trị

Từ các bằng chứng thực nghiệm, nghiên cứu đề xuất 4 nhóm hàm ý quản trị nhằm tối ưu hóa hiệu quả ứng dụng nền tảng số tại doanh nghiệp:

Thứ nhất, tối ưu hóa sự tương thích giữa công nghệ và đặc thù nghiệp vụ. Doanh nghiệp cần tập trung thu hẹp khoảng cách giữa tính năng phần mềm và thực tế vận hành bằng cách tùy biến các trường dữ liệu bắt buộc (như tình trạng nhiên liệu, lốp xe, đồng phục tài xế) ngay trên Base Workflow. Đặc biệt, cần phối hợp với đối tác công nghệ để tái cấu trúc phân hệ Base HRM+, thiết lập công thức tính lương dựa trên dữ liệu vận hành thực tế thay vì chỉ chấm công đơn thuần để loại bỏ tình trạng báo cáo song song trên Excel.

Thứ hai, phát huy vai trò “Lãnh đạo tiên phong” trong kỷ nguyên số. Ban Giám đốc và trưởng các bộ phận cần trực tiếp sử dụng hệ thống để phê duyệt tờ trình và điều hành hàng ngày thay vì sử dụng các kênh truyền thống như giấy tờ hay Zalo. Đồng thời, cần ban hành quy định dừng tiếp nhận các yêu cầu không qua Base và gắn kết chất lượng tương tác trên hệ thống vào tiêu chí đánh giá KPI/OKR hàng tháng để tạo động lực thực chất cho nhân viên.

Thứ ba, cải thiện trải nghiệm người dùng và chất lượng kết nối kỹ thuật. Bộ phận công nghệ thông tin cần phối hợp với đối tác Base để tối ưu hóa giao diện ứng dụng, đảm bảo nhân viên hiện trường có thể hoàn thành nhiệm vụ với tối đa 3-4 thao tác chạm. Việc tích hợp dữ liệu từ hệ thống ERP cũ vào không gian làm việc tập trung sẽ giúp lãnh đạo có cái nhìn toàn cảnh về hiệu suất điều hành toàn hệ thống trên một giao diện duy nhất.

Thứ tư, chuyển đổi trọng tâm đào tạo từ “Kỹ năng tin học” sang “Tư duy quy trình”. Thay vì chỉ dạy cách bấm nút trên phần mềm, chương trình đào tạo nên giúp nhân viên hiểu rõ logic dòng chảy công việc giữa các bộ phận. Doanh nghiệp nên tận dụng nhóm nhân sự trẻ nhạy bén công nghệ để xây dựng đội ngũ “Đại sứ số” tại chỗ, hỗ trợ trực tiếp cho các đồng nghiệp ít thâm niên công nghệ, giúp lan tỏa văn hóa số bền vững trong tổ chức.

Tài liệu tham khảo:

1. Base.vn (n.d.). Phần mềm Base là gì? Hệ sinh thái quản trị doanh nghiệp toàn diện. https://base.vn/blog/phan-mem-base/.

2. Benlian, A., Hess, T., & Buxmann, P. (2009). Drivers of SaaS-adoption: An empirical study of different application types. Business & Information Systems Engineering, 1(5), 357–369

3. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.

4. DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9–30.

5. Dishaw, M. T., & Strong, D. M. (1999). Extending the technology acceptance model with task-technology fit constructs. Information & Management, 36(1), 9–21.

6. Goodhue, D. L., & Thompson, R. L. (1995). Task-technology fit and individual performance. MIS Quarterly, 19(2), 213–236.

7. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2–24.

8. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135.

9. Porter, M. E. (1985). Competitive advantage: Creating and sustaining superior performance. Free Press

10. Slack, N., & Brandon-Jones, A. (2019). Operations management (9th ed.). Pearson

11. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204.

12. Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273–31.