Võ Ngọc Thùy Linh

Email: 2354010206linh@ou.edu.vn

Trần Ngọc Bảo Trân

Email: 2354010484tran@ou.edu.vn

Đoàn Trang Thu Bội

Email: 2354010038boi@ou.edu.vn

Phạm Ngọc Duy

Email: 2354010068duy@ou.edu.vn

Đinh Nguyễn Minh Trí

Email: 2354010491tri@ou.edu.vn

Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Cạnh tranh ngày càng gay gắt trong môi trường thương mại điện tử đã thúc đẩy các doanh nghiệp tìm kiếm những hình thức tiếp cận khách hàng mới, trong đó, bán hàng qua livestream trở thành phương thức nổi bật nhờ khả năng tương tác và thuyết phục cao. Nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của 3 đặc điểm của người thực hiện livestream (livestreamer), bao gồm: Sự chuyên nghiệp, Tính phổ biến và Sức hấp dẫn đến Ý định mua hàng của người tiêu dùng. Dữ liệu được thu thập từ 300 bảng khảo sát trực tuyến và phân tích bằng mô hình PLS-SEM. Kết quả cho thấy, cả 3 yếu tố đều ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến Ý định mua hàng, trong đó Tính phổ biến là yếu tố tác động mạnh nhất.

Từ khoá: Livestream, livestreamer, sự chuyên nghiệp, tính phổ biến, sức hấp dẫn, ý định mua hàng

Summary

The increasing competition in e-commerce has driven businesses to explore new approaches to reach customers, among which livestream selling has emerged as a prominent method due to its high level of interactivity and persuasive power. This study aims to examine the effects of three characteristics of livestreamers: Professionalism, Popularity, and Attractiveness on consumers’ purchase intention. Data were collected from 300 online survey responses and analyzed using the PLS-SEM model. The results indicate that all three factors have a positive and statistically significant impact on purchase intention, with popularity being the most influential factor.

Keywords: Livestream, livestreamer, professionalism, popularity, attractiveness, purchase intention

GIỚI THIỆU

Sự phát triển nhanh chóng của thương mại điện tử đã thay đổi cách người tiêu dùng tiếp cận sản phẩm và dịch vụ trên toàn cầu. Livestream bán hàng (bán hàng tương tác trực tiếp) đã trở thành xu hướng nổi bật, kết hợp giữa trải nghiệm trực quan, tương tác thời gian thực và hiệu quả truyền thông trực tuyến. Hình thức này không chỉ mở rộng kênh phân phối, mà còn gắn kết chặt chẽ hơn giữa hoạt động marketing và hành vi mua sắm của người tiêu dùng với trải nghiệm mua sắm.

Trong bối cảnh đó, livestreamer (người phát trực tiếp) giữ vai trò trung tâm khi là cầu nối trực tiếp giữa sản phẩm và người tiêu dùng. Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, tính chuyên nghiệp của người dẫn livestream ảnh hưởng lớn đến việc truyền tải và tiếp nhận thông tin, từ đó nâng cao khả năng thuyết phục và thúc đẩy hành vi mua (Liu và cộng sự, 2022). Đồng thời, sự phổ biến và sức hấp dẫn của livestreamer góp phần gia tăng mức độ ảnh hưởng xã hội và củng cố lòng tin của khách hàng.

Tuy nhiên, mặc dù nhiều nghiên cứu đã khám phá các khía cạnh khác nhau của livestreaming, vẫn chưa có sự đồng thuận về những đặc điểm cốt lõi của hoạt động livestream có khả năng thu hút người xem và khuyến khích hành vi mua sắm (Thuy và Quang, 2025). Khoảng trống này càng rõ nét hơn tại Việt Nam, nơi tác động của các đặc tính livestreamer đến ý định mua hàng chưa được phân tích đầy đủ. Vì vậy, nghiên cứu này kiểm định ảnh hưởng của sự chuyên nghiệp, tính phổ biến và sức hấp dẫn của livestreamer đến ý định mua hàng, qua đó đóng góp vào thực tiễn thương mại livestream tại Việt Nam.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Ý định mua hàng được hiểu là trạng thái tâm lý phản ánh mức độ sẵn sàng của người tiêu dùng trong việc chi tiêu cho một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể. Trong môi trường thương mại điện tử, đặc biệt là các phiên phát trực tiếp, ý định này hình thành dưới tác động kết hợp giữa cảm xúc, nhận thức và niềm tin vào người bán, qua đó đóng vai trò như chỉ báo quan trọng cho hành vi mua hàng thực tế (Lu và Chen, 2021).

Giả thuyết nghiên cứu

Sự chuyên nghiệp: người phát trực tiếp được nhìn nhận chuyên nghiệp khi họ thể hiện kiến thức sâu sắc về sản phẩm, biết truyền tải thông tin chính xác và mạch lạc, đồng thời sử dụng kỹ năng trình bày rõ ràng để giảm bớt sự mơ hồ cho người xem. Trong các nghiên cứu trước về mô hình lý thuyết Kích thích - Chủ thể - Phản ứng, sự chuyên nghiệp của người dẫn được xem là yếu tố kích thích quan trọng, tác động đến quá trình nhận thức và cảm xúc của người tiêu dùng, từ đó hình thành các phản ứng hành vi như niềm tin, sự gắn kết và ý định mua hàng (Wang, 2025; Hao, 2024). Do đó, đề xuất giả thuyết:

H1: Sự chuyên nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến Ý định mua hàng của cá nhân.

Tính phổ biến: được hiểu là mức độ được cộng đồng biết đến và hiểu biết về một cá nhân (Li và cộng sự, 2024). Một người được xem là có độ phổ biến dựa trên danh tiếng, thành tựu và mức độ ảnh hưởng của họ trong ngành. Đối với trường hợp livestream, tính phổ biến của người bán hàng không chỉ đóng vai trò quan trọng, mà còn thúc đẩy ý định mua hàng của khách hàng, bởi họ dễ bị ảnh hưởng và dễ nhận thức được giá trị của sản phẩm được giới thiệu (Li và cộng sự, 2024). Khi mức độ phổ biến tăng lên, uy tín của người bán cũng được củng cố, từ đó tăng cường niềm tin của khách hàng đối với sản phẩm mà họ bán. Do đó, đề xuất giả thuyết:

H2: Tính phổ biến có ảnh hưởng tích cực đến Ý định mua hàng của cá nhân.

Sự hấp dẫn: đề cập đến ngoại hình và sức hút tổng thể của một người, khiến người khác cảm thấy họ dễ mến, gần gũi và có nét tương đồng (Ohanian, 1990). Trong bối cảnh tiếp thị hiện nay, những cá nhân sở hữu mức độ hấp dẫn cao thường tạo được thiện cảm và thu hút sự chú ý mạnh mẽ từ người tiêu dùng, từ đó ảnh hưởng tích cực đến nhận thức và hành vi của họ. Sức hút của những người có sức ảnh hưởng có tác động đáng kể đến Ý định mua hàng của người tiêu dùng, đặc biệt khi người tiêu dùng có mong muốn bắt chước hoặc đồng nhất với hình ảnh của người ảnh hưởng (Kim và Park, 2023). Do đó, đề xuất giả thuyết:

H3: Sự hấp dẫn có ảnh hưởng tích cực đến Ý định mua hàng của cá nhân.

Mô hình nghiên cứu

Từ các giả thuyết nghiên cứu được đề xuất, nhóm tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Đề xuất của các tác giả

Phương pháp nghiên cứu

Quá trình khảo sát được thực hiện trực tuyến thông qua Google Forms, tập trung vào nhóm đối tượng là người mua hàng trên các buổi livestream tại Việt Nam theo phương pháp lấy mẫu có chủ đích. Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý). Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian tháng 2-3/2025, thu về 300 phiếu khảo sát hợp lệ và được xử lý, phân tích bằng SmartPLS và Microsoft Excel.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Nhóm khảo sát gồm 300 đáp viên, được phân chia theo các đặc điểm về: tần suất mua hàng, độ tuổi, thu nhập, tình trạng hôn nhân và trình độ học vấn như trong Bảng 1.

Bảng 1: Mô tả mẫu khảo sát

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Đánh giá mô hình đo lường

Kết quả phân tích cho thấy, độ tin cậy của thang đo đạt yêu cầu, trong đó CA (0,709) và CR (0,837) đều > 0,7. Đồng thời, các λ đều > 0,7 và AVE đều > 0,5 (Hair và cộng sự, 2019), chứng tỏ các thang đo đảm bảo sự tin cậy và giá trị hội tụ.

Bảng 2: Đánh giá độ đo lường và giá trị phân biệt

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Bên cạnh đó, giá trị phân biệt được kiểm định bằng tiêu chí Fornell-Larcker (1981), khi căn bậc hai của phương sai trích trung bình (AVE) lớn hơn các giá trị tương quan. Kết quả cho thấy, các thang đo có giá trị phân biệt.

Đánh giá mô hình cấu trúc

Theo Bảng 3, các giá trị VIF dao động từ 1,331 đến 1,685, không vượt quá 5 (Hair và cộng sự, 2019), chứng tỏ mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến. Tiếp theo, các hệ số R², Q² là một phần được sử dụng để đánh giá mô hình cấu trúc. Cụ thể, R² = 0,75 được xem là đáng kể, trong khi 0,50 và 0,25 lần lượt thể hiện mức trung bình và yếu (Hair và cộng sự, 2019). Bảng 3 cho thấy R² = 0,431 được xem là đạt mức trung bình. Đồng thời, Q² = 0,409, > 0 và vượt ngưỡng 0,25, cho thấy mô hình có năng lực dự đoán ở mức khá, khẳng định tính phù hợp của mô hình trong việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

Bảng 3: Đánh giá mô hình cấu trúc

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Để kiểm tra độ tin cậy của các giả thuyết, nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật Bootstrapping (N=5.000). Từ kết quả ở Bảng 4, các mối quan hệ giữa Sự chuyên nghiệp (PR), Tính phổ biến (PO) và Sức hấp dẫn (AT) đều có tác động tích cực lên Ý định mua hàng (PIN) đạt ý nghĩa thống kê lần lượt là (T = 3,589; β = 0,259; p = 0,000), (T = 3,889; p = 0,000), (T = 2,436; β = 0,201; p = 0,015), trong đó PO có ảnh hưởng mạnh nhất đến PIN. Như vậy các giả thuyết H1, H2, H3 đều được chấp nhận.

Bảng 4: Kiểm định giả thuyết

Nguồn: Tính toán của các tác giả

KẾT LUẬN

Kết quả nghiên cứu cho thấy, Tính phổ biến là yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến Ý định mua hàng (β = 0,311; p = 0,000), qua đó khẳng định mối quan hệ tích cực giữa mức độ phổ biến của livestreamer và ý định mua hàng của người tiêu dùng. Giống với nghiên cứu của Meng và cộng sự (2024) cho rằng, những streamer có độ nổi tiếng lớn thường sở hữu lượng người theo dõi đông đảo, khi khách hàng nhận thấy nhiều người khác đã tham gia và mua sắm trong cùng một phiên livestream, họ dễ bị tác động bởi hiệu ứng đám đông, từ đó cảm nhận rủi ro mua hàng giảm xuống và gia tăng khả năng ra quyết định mua. Như vậy có thể thấy, để tăng ý định mua hàng, các nhà quản trị cần chú ý và lựa chọn người phát trực tuyến (livestreamer) có mức độ phổ biến cao, tập trung vào việc xây dựng hình ảnh và độ mức độ nổi tiếng của livestreamer.

Tiếp theo, Sự chuyên nghiệp đứng thứ hai về mức độ ảnh hưởng đến Ý định mua hàng (β = 0,259; p = 0,000). Theo Trivedi (2020), livestreamer có kiến thức chuyên môn về sản phẩm, kỹ năng trình bày và tư vấn tốt sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh, cũng như thúc đẩy ý định mua hàng của khách hàng. Vì thế, doanh nghiệp nên chú trọng vào việc xây dựng các lộ trình đào tạo, trang bị kiến thức, kỹ năng chuyên môn cho người dẫn chương trình. Việc đầu tư vào năng lực chuyên môn, phong thái và kỹ năng chuyên nghiệp của livestreamer sẽ góp phần tạo niềm tin vững chắc và thúc đẩy ý định mua hàng.

Bên cạnh đó, Sự hấp dẫn của livestreamer cũng là có tác động mạnh mẽ đến ý định mua hàng (β = 0,201; p = 0,015). Tuy nhiên, phát hiện này trái ngược với kết quả nghiên cứu trước đây của Park và Lin (2020) khi các nhà nghiên cứu này lại kết luận rằng sức hấp dẫn hay ngoại hình cuốn hút của livestreamer không nhất thiết ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Điều này cho thấy, sức hấp dẫn của người dẫn chương trình chỉ đóng vai trò hỗ trợ chứ không trực tiếp thúc đẩy ý định mua hàng. Vì thế, doanh nghiệp không nên quá phụ thuộc vào sức hấp dẫn về ngoại hình khi lựa chọn livestreamer, cần đặt trọng tâm vào năng lực chuyên môn, cách xử lý và truyền đạt thông tin chuyên nghiệp. Nên kết hợp các yếu tố chuyên nghiệp và sức hấp dẫn của livestreamer để tối ưu hóa hiệu quả bán hàng trực tuyến, đồng thời xây dựng lòng tin và mối quan hệ bền vững với người tiêu dùng.

Tóm lại, kết quả từ nghiên cứu cung cấp cơ sở thực tiễn cho các doanh nghiệp trong việc xây dựng chiến lược marketing hiệu quả. Việc tập trung khai thác vai trò của livestreamer thông qua Sự chuyên nghiệp, Tính phổ biến và Sự hấp dẫn sẽ giúp thúc đẩy Ý định mua hàng của người tiêu dùng. Đồng thời gợi ý doanh nghiệp không chỉ cần tuyển chọn livestreamer phù hợp, mà còn cần chú trọng huấn luyện, đào tạo livestreamer chuyên nghiệp, tập trung đầu tư vào hình ảnh của họ để nâng cao mức độ ảnh hưởng xã hội và lòng tin với khách hàng. Điều này giúp tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm, gia tăng sự tin tưởng, đồng thời tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong bối cảnh thị trường thương mại điện tử ngày càng khốc liệt.

Tài liệu tham khảo:

1. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error: Algebra and Statistics. Journal of Marketing Research, 18(3), 382-388. https://doi.org/10.1177/002224378101800313.

2. 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. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203.

3. Hao, Z. (2024). The Influence of Anchor Attribute on Consumers' Impulse Buying Behavior in E-commerce Live Streaming. Pakistan Journal of Life & Social Sciences, 22(2). https://doi.org/10.57239/PJLSS-2024-22.2.00920.

4. Kim, H., & Park, M. (2023). Virtual influencers’ attractiveness effect on purchase intention: A moderated mediation model of the Product–Endorser fit with the brand. Computers in Human Behavior, 143, 107703. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107703.

5. Li, L., Chen, X., & Zhu, P. (2024). How do e-commerce anchors' characteristics influence consumers’ impulse buying? An emotional contagion perspective. Journal of Retailing and Consumer Services, 76, 103587. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103587.

6. Liu, X., Wang, D., Gu, M., & Yang, J. (2022). Research on the influence mechanism of anchors’ professionalism on consumers’ impulse buying intention in the livestream shopping scenario. Enterprise Information Systems, 17(7). https://doi.org/10.1080/17517575.2022.2065457.

7. Lu, B., & Chen, Z. (2021). Live streaming commerce and consumers’ purchase intention: An uncertainty reduction perspective. Information & Management, 58(7), 103509. https://doi.org/10.1016/j.im.2021.103509.

8. Meng, H., Lo, Y. T., Chen, S. H., Razak, S. S. A., & Hu, B. (2024, August). Virtual Streamer Features: Unveiling the Influence on Online Purchase Intentions in the TikTok Era. In International Conference on Intelligent Manufacturing and Robotics (125-138). Singapore: Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-3949-6_9.

9. 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.

10. Park, H. J., & Lin, L. M. (2020). The effects of match-ups on the consumer attitudes toward internet celebrities and their live streaming contents in the context of product endorsement. Journal of retailing and consumer services, 52, 101934. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.101934.

11. Thuy, D. C., & Quang, N. N. (2025). Influence of livestream selling on purchase intention fashion products on TikTok. SAGE Open, 15(3). https://doi.org/10.1177/21582440251375733.

12. Trivedi, J., & Sama, R. (2020). The effect of influencer marketing on consumers’ brand admiration and online purchase intentions: An emerging market perspective. Journal of Internet Commerce, 19(1), 103-124. https://doi.org/10.1080/15332861.2019.1700741.

13. Wang, Y. (2025). The Influence of Streamer Attributes on Purchase Intentions in Livestream Commerce: The Mediating Role of Flow Experience. Journal of Social Development and Management Strategy, 27(1), 47-61. https://so04.tci-thaijo.org/index.php/jsd/article/view/275172.