Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng thương mại điện tử tại các chợ đầu mối TP. Hồ Chí Minh: Vai trò điều tiết của đặc điểm hộ kinh doanh

Nguyễn Huỳnh Anh Vũ (Tác giả liên hệ)

Email: [email protected]

Nguyễn Đình Nhật Vy

Email: [email protected]

Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Thông qua kết quả khảo sát đối với 750 hộ kinh doanh tại 5 chợ đầu mối lớn của TP. Hồ Chí Minh, nghiên cứu phân tích vai trò điều tiết của 3 đặc điểm hộ kinh doanh (Quy mô doanh nghiệp, Kinh nghiệm kinh doanh và Ngành hàng chủ đạo) trong mối quan hệ giữa các nhân tố thể chế/nguồn lực và quyết định sử dụng thương mại điện tử tại các chợ đầu mối TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy, 3 biến điều tiết tạo ra sự khác biệt đáng kể trong cơ chế tác động. Cụ thể: (1) Các hộ siêu nhỏ (1-2 lao động) có độ nhạy cao hơn với ảnh hưởng xã hội và áp lực cạnh tranh trong việc xây dựng niềm tin, trong khi hộ nhỏ/vừa dựa nhiều hơn vào nhận thức hữu ích và nhận thức đa kênh; (2) Kinh nghiệm thấp (< 5 năm) khuếch đại tác động của trải nghiệm đa kênh người mua và nhận thức dễ sử dụng lên niềm tin, còn kinh nghiệm cao tăng cường tác động của kỳ vọng hiệu suất lên nhận thức đa kênh; (3) Ngành thực phẩm/nông sản nhấn mạnh tác động của áp lực cạnh tranh lên nhận thức đa kênh, trong khi ngành thời trang/mỹ phẩm nhấn mạnh kênh xã hội và trải nghiệm đa kênh của người mua. Các phát hiện cung cấp nền tảng thực nghiệm cho chiến lược can thiệp chính sách và thiết kế nền tảng thương mại điện tử được cá nhân hóa theo profile hộ kinh doanh.

Từ khóa: Điều tiết đa nhóm, hộ kinh doanh siêu nhỏ, thương mại điện tử, chợ đầu mối, niềm tin, nhận thức đa kênh

Abstract

Based on a survey of 750 business households across five major wholesale markets in Ho Chi Minh City, this study examines the moderating roles of three business characteristics: business size, business experience, and primary business sector, in the relationships between institutional/resource factors and the decision to adopt e-commerce among wholesale market traders. The findings reveal that all three moderating variables generate significant differences in the underlying mechanisms. Specifically, (1) micro-businesses (1-2 employees) are more sensitive to social influence and competitive pressure in building trust, whereas small and medium-sized businesses rely more heavily on perceived usefulness and omnichannel perception; (2) limited business experience (less than five years) strengthens the effects of buyers' omnichannel experience and perceived ease of use on trust, while extensive experience enhances the effect of performance expectancy on omnichannel perception; and (3) businesses in the food and agricultural sector emphasize the influence of competitive pressure on omnichannel perception, whereas businesses in the fashion and cosmetics sector place greater emphasis on social channels and buyers' omnichannel experience. These findings provide an empirical foundation for designing personalized e-commerce platforms and formulating targeted policy interventions based on the profiles of business households.

Keywords: Multi-group moderation, micro-business households, e-commerce, wholesale markets, trust, omnichannel perception

GIỚI THIỆU

Chuyển đổi số trong thương mại bán buôn đặt ra một nghịch lý cơ bản: trong khi các nghiên cứu nhất quán xác nhận rằng niềm tin, nhận thức đa kênh và áp lực cạnh tranh là các động lực chính của quyết định ứng dụng thương mại điện tử (TMĐT), chính sách hỗ trợ được thiết kế theo mô hình một kích cỡ phù hợp tất cả lại mang lại hiệu quả thấp (Loo và cộng sự, 2025; Indiani và cộng sự, 2025). Nghịch lý này gợi ý rằng vấn đề không chỉ nằm ở việc xác định nhân tố nào quan trọng mà còn ở việc hiểu cho ai và trong điều kiện nào những nhân tố đó có tác động mạnh nhất. Các nghiên cứu hiện tại về TMĐT tại các chợ đầu mối TP. Hồ Chí Minh đã xây dựng được nền tảng vững chắc về mặt nhân tố. Vu Nguyen Huynh Anh và cộng sự (2025) xác nhận, Niềm tin và Nhận thức đa kênh là 2 biến trung gian then chốt trong khung Lý thuyết thể chế - nguồn lực. Nguyễn Đình Nhật Vy (2026) đã khám phá toàn diện hơn mô hình trung gian kép qua lăng kính kết hợp các lý thuyết: Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM) - Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) - Lý thuyết kích thích - chủ thể - phản ứng (SOR) - Lý thuyết khuếch tán đổi mới (DOI). Tuy nhiên, một câu hỏi cơ bản vẫn chưa được giải đáp: liệu các mối quan hệ này có đồng nhất trên toàn bộ quần thể hộ kinh doanh hay chúng biến đổi có hệ thống theo các đặc điểm cấu trúc của chủ thể kinh doanh? Câu hỏi này có ý nghĩa lý thuyết quan trọng vì nó kiểm định tính bất biến đo lường và cấu trúc của các mô hình đã xây dựng, đồng thời có hàm ý thực tiễn trực tiếp cho việc thiết kế can thiệp chính sách. Nghiên cứu này lấp đầy khoảng trống đó bằng cách áp dụng phân tích đa nhóm (PLS-MGA) để kiểm định vai trò điều tiết của 3 đặc điểm hộ kinh doanh: (1) quy mô (siêu nhỏ so với nhỏ/vừa); (2) kinh nghiệm kinh doanh (< 5 năm so với ≥ 5 năm); (3) ngành hàng chủ đạo (thực phẩm/nông sản so với thời trang/mỹ phẩm). Cả 3 đặc điểm này đều là biến bối cảnh có nền tảng lý thuyết từ Lý thuyết nguồn lực dựa trên tổ chức (RBV), Lý thuyết học tập tổ chức và Lý thuyết khuếch tán đổi mới (DOI).

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Tính không đồng nhất trong hành vi ứng dụng TMĐT

Lý thuyết phổ biến trong nghiên cứu ứng dụng công nghệ giả định tính đồng nhất của các tham số mô hình trên toàn bộ quần thể nghiên cứu. Tuy nhiên, bằng chứng ngày càng nhiều cho thấy sự tồn tại của tính không đồng nhất tiềm ẩn (latent heterogeneity) - các phân nhóm ẩn trong dữ liệu mà trong đó sức mạnh và thậm chí hướng của các mối quan hệ có thể khác biệt đáng kể (Hair và cộng sự, 2022). Trong bối cảnh TMĐT của doanh nghiệp siêu nhỏ, tính không đồng nhất có cơ sở lý thuyết rõ ràng. Theo RBV (Barney, 1991; Sirmon và cộng sự, 2007), khả năng nhận biết và khai thác nguồn lực bổ sung phụ thuộc vào năng lực hấp thu và nền tảng kiến thức hiện có của tổ chức. Các hộ kinh doanh siêu nhỏ với nguồn lực khan hiếm sẽ có ngưỡng nhận thức và cơ chế ra quyết định khác biệt so với hộ nhỏ có cấu trúc tổ chức phức tạp hơn (Thong, 1999; Rahayu và Day, 2015). Tương tự, Lý thuyết học tập tổ chức dự báo rằng, kinh nghiệm tích lũy thay đổi cách tổ chức diễn giải và phản hồi với các tín hiệu công nghệ từ môi trường (Huber, 1991).

Vai trò điều tiết của quy mô hộ kinh doanh

Quy mô hộ kinh doanh định hình mức độ phụ thuộc vào mạng lưới xã hội phi chính thức như một cơ chế xử lý thông tin. Các hộ siêu nhỏ, do thiếu hụt cơ sở hạ tầng thông tin và chuyên môn kỹ thuật nội bộ, có xu hướng dựa nhiều hơn vào tín hiệu xã hội từ đồng nghiệp và áp lực thị trường để đánh giá tính hợp lệ của các quyết định đổi mới (DiMaggio và Powell, 1983; Haunschild và Miner, 1997). Điều này gợi ý rằng, ảnh hưởng xã hội và áp lực cạnh tranh sẽ có tác động mạnh hơn lên niềm tin đối với nhóm siêu nhỏ. Định hướng kinh doanh chủ sở hữu điều tiết tích cực mối quan hệ giữa lợi thế tương đối nhận thức, áp lực cạnh tranh với việc áp dụng thương mại điện tử của họ (Li H và cộng sự, 2022). Việc áp dụng số hóa giúp tăng cường đáng kể khả năng tiếp cận thị trường có liên quan tới quy mô của đơn vị kinh doanh, đặc biệt là doanh nghiệp siêu nhỏ và nhỏ (Patrick, 2026). Trên cơ sở đó, 2 giả thuyết điều tiết được đề xuất:

H_M1: Quy mô siêu nhỏ tăng cường (tác động dương) Ảnh hưởng xã hội và Áp lực cạnh tranh lên Niềm tin.

H_M2: Quy mô nhỏ/vừa tăng cường (tác động dương) Nhận thức hữu ích lên Niềm tin và Nhận thức đa kênh lên Quyết định sử dụng TMĐT.

Vai trò điều tiết của kinh nghiệm kinh doanh

Lý thuyết khuếch tán đổi mới (Rogers, 2003) phân biệt giữa những người ứng dụng sớm, thường là các hộ trẻ, mới gia nhập thị trường, sẵn sàng thử nghiệm và những người ứng dụng muộn hơn với nền tảng kinh nghiệm phong phú. Đối với hộ ít kinh nghiệm, sự không chắc chắn về công nghệ cao hơn, khiến họ phụ thuộc nhiều hơn vào các tín hiệu dễ quan sát như trải nghiệm đa kênh của người mua và tính dễ sử dụng của nền tảng (Chau và Tam, 1997). Trong khi đó, hộ có kinh nghiệm cao hơn có khả năng liên kết kỳ vọng hiệu suất với nhận thức đa kênh một cách tinh vi hơn vì họ đã tích lũy được kiến thức thị trường đủ để đánh giá lợi ích chiến lược của tích hợp kênh. Trên cơ sở đó, 2 giả thuyết điều tiết được đề xuất:

H_M3: Kinh nghiệm kinh doanh thấp (< 5 năm) tăng cường tác động của Trải nghiệm đa kênh người mua và Nhận thức dễ sử dụng lên Niềm tin.

H_M4: Kinh nghiệm kinh doanh cao (≥ 5 năm) tăng cường tác động của Kỳ vọng hiệu suất lên Nhận thức đa kênh và Nhận thức đa kênh lên Niềm tin.

Vai trò điều tiết của ngành hàng chủ đạo

Cấu trúc ngành hàng định hình mức độ căng thẳng cạnh tranh số và tần suất tiếp xúc đa kênh của khách hàng (Xiao, 2025; Jia, 2025). Ngành thực phẩm và nông sản tại chợ đầu mối đối mặt với cạnh tranh ngày càng mạnh từ các sàn, như: Shopee, Tiktok và Tiki, tạo ra áp lực sinh tồn cao hơn. Ngành thời trang và mỹ phẩm, ngược lại, có khách hàng tiếp xúc đa kênh nhiều hơn qua mạng xã hội và các ứng dụng thương mại, khiến trải nghiệm đa kênh của người mua trở thành tín hiệu tính hợp lệ quan trọng hơn. Trên cơ sở đó, 2 giả thuyết điều tiết được đề xuất:

H_M5: Ngành thực phẩm/nông sản tăng cường tác động của Áp lực cạnh tranh lên Nhận thức đa kênh.

H_M6: Ngành thời trang/mỹ phẩm tăng cường tác động của Trải nghiệm đa kênh người mua và Ảnh hưởng xã hội lên Niềm tin.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này sử dụng lại toàn bộ bộ dữ liệu khảo sát gốc gồm 750 hộ kinh doanh tại năm chợ đầu mối lớn của TP. Hồ Chí Minh: Thủ Đức (n = 178; 23.7%), Bình Điền (n = 198; 26.4%), Hóc Môn (n = 145; 19.3%), Bình Tây (n = 134; 17.9%) và Tân Bình (n = 95; 12.7%). Bộ thang đo gồm 34 biến quan sát đo lường chín cấu trúc đã được kiểm định độ tin cậy và hiệu lực trong các nghiên cứu tiền đề. Thông tin về 3 biến điều tiết - quy mô, kinh nghiệm và ngành hàng được thu thập qua các câu hỏi nhân khẩu học trong bảng hỏi và được mã hóa nhị phân phục vụ phân tích đa nhóm. PLS-SEM được lựa chọn vì khả năng xử lý mô hình phức tạp với cỡ mẫu nhóm nhỏ và phân phối không chuẩn/ Phân tích đa nhóm được thực hiện theo 3 bước:

- Bước 1: Kiểm định bất biến đo lường (MICOM): Kiểm tra liệu cấu trúc đo lường (outer loadings, correlations) có bất biến giữa các nhóm hay không. Kết quả cho thấy bất biến cấu hình (configural) và bất biến một phần ở mức độ compositional (p > 0,05 cho toàn bộ cặp nhóm), cho phép tiến hành so sánh hệ số đường dẫn.

- Bước 2: Ước lượng mô hình cấu trúc theo nhóm: Mô hình cơ sở (Vong và cộng sự , 2025) được ước lượng độc lập cho từng nhóm. Bootstrapping với 5.000 mẫu lặp được áp dụng để xác định mức ý nghĩa thống kê.

- Bước 3: Kiểm định sự khác biệt hệ số đường dẫn: Sử dụng kiểm định PLS-MGA parametric (Henseler và cộng sự, 2009) và kiểm định permutation (Chin và Dibbern, 2010). Một sự khác biệt Δβ được coi là có ý nghĩa khi p < 0,05 trong ít nhất một trong hai kiểm định.

Mô hình cơ sở đã được kiểm định trong các nghiên cứu tiền đề với chỉ số phù hợp tốt (χ²/df = 2.46; CFI = 0.946; RMSEA = 0.044). Nghiên cứu này không lặp lại việc ước lượng mô hình tổng thể mà tập trung vào phân tích sự dị biệt hệ số đường dẫn giữa các nhóm (Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Vai trò điều tiết của quy mô hộ kinh doanh

Bảng 1 trình bày so sánh hệ số đường dẫn giữa nhóm siêu nhỏ (1-2 lao động, n = 310) và nhóm nhỏ/vừa (3-5 lao động, n = 327).

Bảng 1: So sánh hệ số đường dẫn theo quy mô hộ kinh doanh

Ghi chú: *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05; ns = không có ý nghĩa thống kê; Nền vàng = mạnh hơn ở siêu nhỏ; Nền xanh = mạnh hơn ở nhỏ/vừa

Nguồn: Kết quả phân tích PLS-MGA của nhóm tác giả

Kết quả ủng hộ H_M1 và H_M2. Đối với nhóm siêu nhỏ, Ảnh hưởng xã hội (β = 0.231) và áp lực cạnh tranh (β = 0.138) có tác động mạnh hơn đáng kể lên Niềm tin so với nhóm nhỏ/vừa (β = 0.112 và β = 0.051 tương ứng). Sự khác biệt Δβ = 0.119 (p = 0.031) và Δβ = 0.087 (p = 0.019) đều đạt mức ý nghĩa. Điều này phản ánh sự phụ thuộc cao hơn của hộ siêu nhỏ vào tín hiệu xã hội và áp lực sinh tồn như cơ chế thay thế cho khả năng phân tích nội bộ hạn chế.

Ngược lại, đối với nhóm nhỏ/vừa, Nhận thức hữu ích (β = 0.268 so với β = 0.198) và Nhận thức đa kênh lên Quyết định sử dụng (β = 0.423 so với β = 0,291) đều mạnh hơn. Sự khác biệt Δβ = 0.070 (p = 0,044) và Δβ = 0.132 (p = 0.003) xác nhận rằng, hộ có quy mô lớn hơn có khả năng khai thác giá trị chiến lược của TMĐT độc lập với áp lực bên ngoài hơn.

Vai trò điều tiết của kinh nghiệm kinh doanh

Bảng 2 trình bày so sánh giữa nhóm ít kinh nghiệm (< 5 năm, n = 140) và nhóm nhiều kinh nghiệm (≥ 5 năm, n = 610).

Bảng 2: So sánh hệ số đường dẫn theo kinh nghiệm kinh doanh

Nguồn: Kết quả phân tích PLS-MGA của nhóm tác giả

Kết quả ủng hộ H_M3 và H_M4. Đối với hộ ít kinh nghiệm, tác động của Trải nghiệm đa kênh người mua lên Niềm tin (β = 0.141, p < 0.01) và tác động của Nhận thức dễ sử dụng lên Niềm tin (β = 0.162, p < 0.01) đều cao hơn đáng kể so với nhóm nhiều kinh nghiệm (β = 0.059 và β = 0.061, cả hai không có ý nghĩa). Sự khác biệt Δβ = 0.082 (p = 0.028) và Δβ = 0.101 (p = 0.014) phản ánh cơ chế học tập quan sát: khi thiếu kinh nghiệm để đánh giá giá trị TMĐT nội tại, hộ kinh doanh mới dựa vào bằng chứng trực quan từ hành vi của người mua và tính dễ tiếp cận của nền tảng.

Đối với hộ nhiều kinh nghiệm, Kỳ vọng hiệu suất có tác động mạnh hơn lên Nhận thức đa kênh (β = 0.118 so với β = 0.057) và Nhận thức đa kênh có tác động mạnh hơn lên Niềm tin (β = 0.163 so với β = 0.098). Điều này phản ánh năng lực tư duy chiến lược tích lũy: hộ có kinh nghiệm có khả năng liên kết kỳ vọng cải thiện hiệu suất với lợi ích tích hợp đa kênh, từ đó tăng cường niềm tin vào TMĐT như một chiến lược dài hạn.

Vai trò điều tiết của ngành hàng chủ đạo

Bảng 3 so sánh 2 ngành hàng có sự khác biệt cấu trúc lớn nhất: thực phẩm/nông sản (n = 198) và thời trang/mỹ phẩm (n = 369).

Bảng 3: So sánh hệ số đường dẫn theo ngành hàng chủ đạo

Nguồn: Kết quả phân tích PLS-MGA của nhóm tác giả

Kết quả ủng hộ H_M5 và H_M6. Ngành thực phẩm/nông sản có Áp lực cạnh tranh tác động mạnh hơn lên Nhận thức đa kênh (β = 0.167 so với β = 0.092, Δβ = 0.075, p = 0.038). Điều này phản ánh cạnh tranh sinh tồn gay gắt từ các sàn B2B số: khi đối thủ cạnh tranh tích hợp đa kênh, hộ kinh doanh thực phẩm buộc phải nhận thức giá trị của tích hợp kênh như một biện pháp phòng thủ.

Ngành thời trang/mỹ phẩm cho thấy mẫu ngược lại: Trải nghiệm đa kênh người mua tác động mạnh hơn lên Niềm tin (β = 0.108 so với β = 0.049, Δβ = 0.059, p = 0.049) và ảnh hưởng xã hội tác động mạnh hơn lên niềm tin (β = 0.198 so với β = 0.139). Điều này phản ánh đặc thù của ngành: khách hàng thời trang và mỹ phẩm thường xuyên tương tác đa kênh qua mạng xã hội và livestream, tạo ra bằng chứng trực quan dồi dào về hiệu quả của TMĐT mà hộ kinh doanh có thể dễ dàng quan sát.

Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết

Bảng 4 tổng hợp tất cả các giả thuyết điều tiết và kết quả kiểm định cho thấy, tất cả các giả thuyết nghiên cứu từ H_M1 đến H_M7 đều được ủng hộ.

Bảng 4: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết điều tiết

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Đóng góp lý thuyết

Nghiên cứu này đóng góp vào 3 vấn đề lý thuyết còn bỏ ngỏ:

Thứ nhất, nghiên cứu chứng minh rằng mô hình ứng dụng TMĐT không đồng nhất về mặt cấu trúc trên quần thể hộ kinh doanh chợ đầu mối. Điều này có hàm ý quan trọng cho phương pháp nghiên cứu: việc báo cáo hệ số đường dẫn trung bình che khuất sự biến động có hệ thống cần được hiểu để thiết kế chính sách hiệu quả. Phân tích đa nhóm là công cụ thiết yếu, không phải bổ sung tùy chọn, trong nghiên cứu về ứng dụng công nghệ ở khu vực doanh nghiệp siêu nhỏ và nhỏ.

Thứ hai, nghiên cứu bổ sung nền tảng thực nghiệm cho Lý thuyết phụ thuộc bối cảnh (context-dependency) trong nghiên cứu ứng dụng công nghệ. Cụ thể, tính hợp lý của cơ chế tác động, thì tại sao ảnh hưởng xã hội quan trọng hơn với hộ siêu nhỏ, tại sao kinh nghiệm thay đổi trọng tâm từ nhận thức dễ sử dụng sang kỳ vọng chiến lược có thể được lý giải chặt chẽ bằng Lý thuyết nguồn lực (RBV) và Lý thuyết học tập tổ chức, thay vì chỉ được mô tả như là phát hiện thực nghiệm.

Thứ ba, nghiên cứu xác định 3 biến điều tiết có cơ sở lý thuyết chắc chắn và dễ đo lường trong thực tế. Điều này tạo nền tảng cho một phân loại profile hộ kinh doanh có tính dự báo cho chiến lược can thiệp. Không giống với các biến điều tiết tâm lý (chẳng hạn như cam kết học tập hay định hướng rủi ro) vốn khó quan sát, quy mô, kinh nghiệm và ngành hàng có thể được xác định từ dữ liệu đăng ký kinh doanh.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết luận

Nghiên cứu này chứng minh rằng, ứng dụng TMĐT tại các chợ đầu mối TP. HCM không phải là hiện tượng đồng nhất, mà là một quá trình có cấu trúc phức tạp, trong đó tác động của các nhân tố quyết định biến đổi có hệ thống theo đặc điểm của chủ thể kinh doanh. Thông qua phân tích đa nhóm PLS-MGA trên bộ dữ liệu 750 hộ kinh doanh, có 3 phát hiện chính được xác lập:

- Quy mô hộ kinh doanh điều tiết cơ chế xây dựng niềm tin: hộ siêu nhỏ dựa vào tín hiệu xã hội và áp lực sinh tồn, trong khi hộ nhỏ/vừa dựa vào đánh giá giá trị nội tại và chiến lược.

- Kinh nghiệm kinh doanh điều tiết giai đoạn học tập công nghệ: hộ ít kinh nghiệm cần bằng chứng trực quan (trải nghiệm đa kênh người mua, tính dễ sử dụng) trong khi hộ nhiều kinh nghiệm kết nối kỳ vọng hiệu suất với tư duy đa kênh chiến lược.

- Ngành hàng định hình trọng tâm cạnh tranh - xã hội: thực phẩm/nông sản nhạy cảm hơn với áp lực cạnh tranh trong việc hình thành nhận thức đa kênh, trong khi thời trang/mỹ phẩm nhạy cảm hơn với tín hiệu xã hội và trải nghiệm khách hàng.

Các phát hiện này cung cấp nền tảng thực nghiệm cho một mô hình can thiệp chính sách và thiết kế nền tảng TMĐT được cá nhân hóa theo profile hộ kinh doanh - một hướng tiếp cận có tiềm năng tăng hiệu quả chuyển đổi số trong khu vực thương mại truyền thống đáng kể so với các chương trình hỗ trợ đại trà hiện nay.

Một số hàm ý

Đối với các nhà hoạch định chính sách

Kết quả nghiên cứu gợi ý một mô hình can thiệp phân tầng thay vì đồng nhất:

- Với hộ siêu nhỏ: Ưu tiên các chương trình học tập từ đồng nghiệp (peer learning) và các nhóm hỗ trợ ngành nghề vì ảnh hưởng xã hội có tác động điều tiết mạnh nhất. Các chương trình tham quan mô hình kinh doanh TMĐT thành công trong cùng ngành hàng có chi phí thấp nhưng tác động cao.

- Với hộ ít kinh nghiệm: Ưu tiên đào tạo thực hành trên các nền tảng TMĐT thực tế (không phải lý thuyết) và kết nối họ với khách hàng đang sử dụng đa kênh. Bằng chứng từ hành vi mua hàng đa kênh của người mua là nguồn xây dựng niềm tin hiệu quả nhất với nhóm này.

- Với ngành thực phẩm/nông sản: Nhấn mạnh sự cấp thiết cạnh tranh và cung cấp dữ liệu thị trường về tỷ lệ đối thủ đã ứng dụng đa kênh. Áp lực cạnh tranh, khi được định lượng và công khai, có thể thúc đẩy nhận thức đa kênh hiệu quả hơn trong nhóm này.

- Với ngành thời trang/mỹ phẩm: Tập trung vào nâng cao trải nghiệm khách hàng đa kênh và tăng cường mạng lưới xã hội trong ngành. Hỗ trợ xây dựng cộng đồng người bán theo ngành hàng thay vì theo địa bàn chợ.

Đối với các nền tảng thương mại điện tử

Các nền tảng B2B như Sendo B2B, Tiki Business nên thiết kế quy trình onboarding (gia nhập nền tảng) khác biệt cho hộ siêu nhỏ và hộ nhỏ/vừa. Cụ thể:

- Với hộ siêu nhỏ: Hiển thị nổi bật số lượng đối thủ cạnh tranh trong cùng chợ đã gia nhập nền tảng và các bằng chứng xã hội (social proof) từ hộ kinh doanh tương tự. Cơ chế đảo ngược áp lực cạnh tranh thành FOMO (fear of missing out) có tác động cao hơn với nhóm này.

- Với hộ nhỏ/vừa: Cung cấp công cụ phân tích dữ liệu doanh thu, báo cáo ROI của tích hợp đa kênh và tính năng thử nghiệm A/B cho phép hộ kinh doanh đánh giá hiệu quả trước khi cam kết đầy đủ.

Tài liệu tham khảo:

1. Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99–120.

2. Chau, P. Y. K., & Tam, K. Y. (1997). Factors affecting the adoption of open systems: An exploratory study. MIS Quarterly, 21(1), 1–24.

3. DiMaggio, P. J., & Powell, W. W. (1983). The iron cage revisited: Institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields. American Sociological Review, 48(2), 147–160.

4. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). SAGE Publications.

5. Haunschild, P. R., & Miner, A. S. (1997). Modes of interorganizational imitation: The effects of outcome salience and uncertainty. Administrative Science Quarterly, 42(3), 472–500.

6. Huber, G. P. (1991). Organizational learning: The contributing processes and the literatures. Organization Science, 2(1), 88–115.

7. Indiani, N. L. P., Keshminder, J. S., Wiratama, N. I., & Amertha, G. S. (2025). Unlocking e-commerce potential in SMEs: an integrative framework for adoption in emerging markets. Humanities and Social Sciences Communications, 12(1), 1-16.

8. Jia W., Ni Y. (2025). Systematic research on the development of agricultural product e-commerce platform. J. Syst. Sci., 33, 75–78. https://link.cnki.net/urlid/14.1333.N.20231031.1635.002.

9. Li H, Liow G and Yuan S (2022) E-commerce adoption among micro agri-business enterprise in Longsheng, China: The moderating role of entrepreneurial orientation. Front. Psychol. 13:972543. doi: 10.3389/fpsyg.2022.972543

10. Loo, M. K., Ramachandran, S., & Yusof, R. N. R. (2025). Systematic review of factors and barriers influencing e-commerce adoption among SMEs over the last decade: A TOE framework perspective. Journal of the Knowledge Economy, 16(2), 9624–9648.

11. Nguyễn Đình Nhật Vy (2026). Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng thương mại điện tử của chủ thể kinh doanh tại các chợ đầu mối Thành phố Hồ Chí Minh trong bối cảnh chiến lược bán hàng đa kênh. Luận án tiến sĩ Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.

12. Patrick Sipho Bengu, & Beharry-Ramraj, A. (2026). Advancing small, medium and micro enterprise growth through digitalised enterprise and supplier development in South Africa. African and Global Issues Quarterly, 7(1), 40-63. https://doi.org/10.69778/2710-0073/2026/7.1/a3

13. Rahayu, R., & Day, J. (2015). Determinant factors of e-commerce adoption by SMEs in developing country: Evidence from Indonesia. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 195, 142–150.

14. Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations (5th ed.). Free Press.

15. Sirmon, D. G., Hitt, M. A., & Ireland, R. D. (2007). Managing firm resources in dynamic environments to create value: Looking inside the black box. Academy of Management Review, 32(1), 273–292.

16. Thong, J. Y. L. (1999). An integrated model of information systems adoption in small businesses. Journal of Management Information Systems, 15(4), 187–214.

17. Vu Nguyen Huynh Anh, Nguyen Ton Nu Khoa, & Vy Nguyen Dinh Nhat. (2026). Institutional and Resource-Based Drivers of E-Commerce Adoption in Relationship-Embedded Wholesale Markets: A Business Model Component Analysis. Journal of Information and Organizational Sciences. https://doi.org/10.31341/jios.50.1.9

18. Xiao Y., Wang X., Yu J., Zhao C. (2025). Live-streaming e-commerce: management challenges and potential research directions. Chin. J. Manage. Sci., 33, 2241–2258. doi: 10.1177/10591478241270119.