Các yếu tố mạng xã hội ảnh hưởng đến ý định quay trở lại TP. Hồ Chí Minh của du khách: Vai trò trung gian của sự hài lòng khách hàng

Nguyễn Minh Tuấn

Email: [email protected]

Trần Cẩm Tú

Email: [email protected]

Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Nghiên cứu này đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố mạng xã hội đến ý định quay trở lại TP. Hồ Chí Minh của du khách thông qua vai trò trung gian của sự hài lòng. Mô hình nghiên cứu bao gồm 5 cấu trúc độc lập: Quảng cáo trên mạng xã hội, Truyền miệng điện tử, Chất lượng thông tin, Hình ảnh điểm đến và Người ảnh hưởng xã hội. Kết quả thực nghiệm cho thấy cả 5 yếu tố mạng xã hội đều tác động dương đến Sự hài lòng, trong đó Quảng cáo có tác động mạnh nhất. Nghiên cứu này cung cấp cơ sở khoa học để các nhà quản lý điểm đến thiết lập chiến lược marketing số đồng bộ nhằm thu hút khách quay trở lại.

Từ khoá: Ý định, truyền miệng điện tử, người ảnh hưởng, quảng cáo trên mạng xã hội

Abstract

This study examines the influence of social media factors on tourists' intention to revisit Ho Chi Minh City, with satisfaction serving as a mediating variable. The proposed research model includes five independent constructs: social media advertising, electronic word of mouth, information quality, destination image, and social media influencers. The empirical results indicate that all five social media factors have positive effects on satisfaction, with social media advertising exerting the strongest influence. The study provides a scientific basis for destination managers to develop integrated digital marketing strategies to encourage tourists to revisit Ho Chi Minh City.

Keywords: Revisit intention, electronic word-of-mouth, social media influencers, social media advertising

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong kỷ nguyên số, sự bùng nổ của mạng xã hội đã tái định hình toàn diện hành vi của du khách, chuyển dịch từ việc tiếp nhận thông tin thụ động sang tương tác và chia sẻ chủ động (Kaplan và Haenlein, 2010). Các nội dung số như quảng cáo trực tuyến, hoạt động truyền miệng điện tử (e-WOM) hay các trải nghiệm được chia sẻ bởi người ảnh hưởng (Influencers) trở thành tác nhân kích thích cốt lõi cấu thành nên nhận thức và ấn tượng về điểm đến.

Tại Việt Nam, TP. Hồ Chí Minh giữ vị thế là trung tâm kinh tế, văn hóa và là đầu tàu du lịch của cả nước. Tuy nhiên, trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt hậu đại dịch và sự trỗi dậy của các điểm đến quốc tế trong khu vực ASEAN, ngành du lịch Thành phố đang đối mặt với bài toán lớn: làm thế nào để tối ưu hóa hệ sinh thái truyền thông số nhằm nâng cao trải nghiệm, gia tăng sự hài lòng và thúc đẩy làn sóng quay trở lại của du khách.

Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đó, nghiên cứu này tập trung xác định các yếu tố truyền thông mạng xã hội tác động như thế nào đến ý định quay trở lại TP. Hồ Chí Minh của du khách, và vai trò trung gian của sự hài lòng. Kết quả nghiên cứu kỳ vọng bổ sung vào luận cứ lý thuyết quản trị hành vi du khách trong môi trường số, đồng thời đề xuất các hàm ý quản trị thực tiễn giúp các doanh nghiệp lữ hành và các nhà hoạch định chính sách xây dựng chiến lược định vị điểm đến thông minh và bền vững.

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Theo Kaplan và Haenlein (2010), mạng xã hội là các ứng dụng Internet được xây dựng trên nền tảng Web 2.0 cho phép người dùng tạo lập, chia sẻ và trao đổi nội dung. Trong lĩnh vực du lịch, mạng xã hội đóng vai trò như một kênh truyền thông chiến lược giúp quảng bá điểm đến, gia tăng tương tác và định hình nhận thức của du khách.

Nghiên cứu kế thừa các lý thuyết nền tảng như Thuyết hành động hợp lý (Fishbein và Ajzen, 1975), Thuyết hành vi dự định và Mô hình Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (Mehrabian và Russell, 1974) để giải thích cơ chế tác động của thông tin trên mạng xã hội đến ý định hành vi du lịch. Theo đó, các yếu tố kích thích từ môi trường truyền thông như quảng cáo trên mạng xã hội, e-WOM, chất lượng thông tin, hình ảnh điểm đến và người ảnh hưởng trên mạng xã hội có khả năng tác động đến trạng thái tâm lý của du khách, đặc biệt là sự hài lòng, từ đó ảnh hưởng đến ý định quay trở lại điểm đến.

Bên cạnh đó, sự hài lòng khách hàng được xem là yếu tố trung tâm trong hành vi sau tiêu dùng. Trong du lịch, sự hài lòng có tác động tích cực đến lòng trung thành, truyền miệng tích cực và ý định quay lại điểm đến (Kozak, 2001). Đồng thời, nghiên cứu cũng khẳng định rằng hình ảnh điểm đến, chất lượng thông tin và trải nghiệm trên mạng xã hội có vai trò quan trọng trong việc nâng cao sự hài lòng của du khách.

Ngoài ra, nghiên cứu nhấn mạnh vai trò ngày càng lớn của các cá nhân có ảnh hưởng trong hoạt động quảng bá du lịch. Theo Freberg và cộng sự (2011), influencer tạo ra sự tin cậy và kết nối cảm xúc với người theo dõi thông qua nội dung trải nghiệm chân thực, từ đó làm gia tăng mức độ ảnh hưởng đến nhận thức và ý định du lịch của khách hàng.

Từ cơ sở lý thuyết trên, nghiên cứu đề xuất mô hình xem xét tác động của các yếu tố mạng xã hội đến Ý định quay trở lại TP. Hồ Chí Minh thông qua vai trò trung gian của Sự hài lòng khách hàng.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp. Phương pháp nghiên cứu định tính, nhóm tác giả phỏng vấn 5 chuyên gia và thảo luận nhóm gồm 7 người là những du khách đã đến du lịch tại khu vực TP. Hồ Chí Minh để thiết kế thang đo làm cơ sở xây dựng bảng câu hỏi khảo sát. Sau khi hiệu chỉnh bảng câu hỏi, nhóm tác giả tiến hành khảo sát chính thức với 323 du khách. Thời gian khảo sát từ tháng 8-10/2025 tại TP. Hồ Chí Minh. Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 26.0 thông qua các bước kiểm định, phận tích và thảo luận

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả ước lượng mô hình cấu trúc cho thấy các hệ số đường dẫn (β) phản ánh mức độ và chiều tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Đồng thời nó cũng chỉ ra các yếu tố mạng xã hội đều có tác động dương đến Sự hài lòng (HL), với hệ số β dao động từ 0,085 đến 0,387, thể hiện mức độ ảnh hưởng khác nhau giữa các yếu tố.

Kết quả đánh giá hệ số tải ngoài (Outer loading)

Kết quả phân tích cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tải ngoài (Outer loading) > ngưỡng chấp nhận 0,7. Cụ thể, các biến thuộc thang đo Chất lượng thông tin (CL) có hệ số tải dao động từ 0,798 đến 0,828; Hình ảnh điểm đến (HAD) từ 0,79-0,864; Sự hài lòng (HL) từ 0,811-0,851; Người ảnh hưởng trên mạng xã hội (NAH) từ 0,876 đến 0,891; Quảng cáo trên mạng xã hội (QC) từ 0,823 đến 0,880; Truyền miệng điện tử (TM) từ 0,865 đến 0,904; và Ý định quay lại (YD) từ 0,873 đến 0,906. Kết quả này khẳng định các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu có chất lượng tốt và phù hợp để tiếp tục các bước phân tích tiếp theo.

Đánh giá giá trị hội tụ

Kết quả phân tích cho thấy tất cả các thang đo trong mô hình nghiên cứu đều đáp ứng đầy đủ các tiêu chuẩn về giá trị hội tụ. Cụ thể, hệ số rho_A của các thang đo dao động từ 0,792 đến 0,885, trong khi hệ số độ tin cậy tổng hợp (CR) nằm trong khoảng từ 0,873 đến 0,922, đều vượt ngưỡng yêu cầu, cho thấy các thang đo có độ tin cậy cao và đảm bảo tính nhất quán nội tại.

Bảng 1: Đánh giá giá trị hội tụ

Nguồn: Kết quả trên phân mềm SMART.PLS

Đánh giá giá trị phân biệt

Kết quả kiểm định theo tiêu chí Fornell và Larcker cho thấy các giá trị căn bậc hai của AVE nằm trên đường chéo chính đều lớn hơn các hệ số tương quan tương ứng giữa các biến. Cụ thể, các giá trị này dao động từ 0,819 đến 0,893, trong khi các hệ số tương quan giữa các biến đều thấp hơn các giá trị trên đường chéo. Điều này cho thấy mức độ tương quan giữa các biến tiềm ẩn là phù hợp và không xảy ra hiện tượng trùng lắp khái niệm

Bảng 2: Giá trị phân biệt theo tiêu chí Fornell-Larcker

Nguồn: Kết quả trên phân mềm SMART.PLS

Kết quả kiểm định theo tiêu chí HTMT cho thấy hầu hết các giá trị HTMT trong mô hình đều nhỏ hơn ngưỡng 0,85, dao động từ 0,392 đến 0,846. Điều này cho thấy các biến tiềm ẩn trong mô hình có sự phân biệt rõ ràng và không xảy ra hiện tượng trùng lắp khái niệm (Hair và công sự, 2017).

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Kết quả phân tích cho thấy các giá trị VIF của các biến độc lập trong mô hình dao động từ 1,294 đến 1,634, đều nằm dưới ngưỡng 5 theo tiêu chuẩn đề xuất. Điều này cho thấy mức độ tương quan giữa các biến độc lập là thấp và không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.

Đánh giá R bình phương (R-square)

Kết quả phân tích cho thấy hệ số R² của biến Sự hài lòng (HL) đạt giá trị 0,634, trong khi R² hiệu chỉnh là 0,629. Điều này cho thấy các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được khoảng 63,4% sự biến thiên của Sự hài lòng của du khách. Theo tiêu chuẩn đánh giá, đây là mức giải thích khá tốt, phản ánh mô hình có khả năng dự báo tương đối cao đối với biến này.

Đối với biến Ý định quay lại (YD), hệ số R² đạt 0,506 và R² hiệu chỉnh đạt 0,505, cho thấy mô hình giải thích được khoảng 50,6% sự biến thiên của ý định quay lại du lịch. Mức độ này được xem là trung bình khá, cho thấy biến Sự hài lòng đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích Ý định quay lại của du khách.

Đánh giá ý nghĩa quan hệ tác động trực tiếp

Kết quả kiểm định tác động trực tiếp cho thấy tất cả các mối quan hệ trong mô hình đều có hệ số tác động từ 0,141-0,712 và đều ý nghĩa thống kê với giá trị p < 0,05.

Bảng 3: Kiểm định tác động trực tiếp

Nguồn: Kết quả trên phần mềm SMART.PLS

Đánh giá ý nghĩa quan hệ tác động gián tiếp

Kết quả kiểm định tác động gián tiếp cho thấy tất cả các mối quan hệ tác động gián tiếp trong mô hình đều có hệ số tác động từ 0,060-0,276 và đều ý nghĩa thống kê với giá trị p < 0,05.

Bảng 4: Kiểm định tác động gián tiếp

Nguồn: Kết quả trên phân mềm SMART.PLS

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết quả nghiên cứu cho thấy cả 5 yếu tố mạng xã hội đều tác động dương đến Sự hài lòng, trong đó Quảng cáo có tác động mạnh nhất. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị sau:

Thứ nhất, đối với Quảng cáo trên mạng xã hội, các doanh nghiệp du lịch và cơ quan quản lý tại TP. Hồ Chí Minh cần tăng cường đầu tư vào các chiến dịch quảng bá số trên Facebook, TikTok, Instagram và YouTube nhằm nâng cao khả năng tiếp cận và tương tác với du khách. Nội dung quảng cáo cần được thiết kế sinh động, cá nhân hóa và tích hợp hình ảnh, video trải nghiệm thực tế để gia tăng cảm xúc tích cực của khách hàng.

Thứ hai, đối với Truyền miệng điện tử, các doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế khuyến khích khách hàng chia sẻ trải nghiệm tích cực sau chuyến đi thông qua đánh giá, hình ảnh và video trên nền tảng số. Việc phản hồi nhanh chóng các bình luận, đặc biệt là các phản hồi tiêu cực, sẽ góp phần nâng cao mức độ tin cậy và hình ảnh thương hiệu điểm đến.

Thứ ba, đối với Chất lượng thông tin, các đơn vị du lịch cần đảm bảo thông tin đăng tải trên mạng xã hội có tính chính xác, đầy đủ, cập nhật và dễ tiếp cận. Nội dung cần phản ánh trung thực về điểm đến, giá cả, dịch vụ và trải nghiệm thực tế nhằm giảm khoảng cách giữa kỳ vọng và trải nghiệm của du khách, góp phần tác động đến nhận thức và hành vi lựa chọn điểm đến du lịch của du khách.

Thứ tư, đối với Hình ảnh điểm đến, TP. Hồ Chí Minh cần xây dựng chiến lược truyền thông đồng bộ nhằm quảng bá hình ảnh thành phố năng động, hiện đại nhưng vẫn giàu bản sắc văn hóa và trải nghiệm du lịch độc đáo. Việc tổ chức các sự kiện văn hóa, lễ hội và quảng bá các biểu tượng du lịch đặc trưng sẽ góp phần nâng cao nhận thức tích cực của du khách về điểm đến, từ đó ảnh hưởng đến quyết định quay lại trong tương lai.

Thứ năm, đối với Người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, các doanh nghiệp du lịch nên hợp tác với travel blogger, vlogger và influencer có uy tín để quảng bá hình ảnh điểm đến theo hướng chân thực và gần gũi. Nội dung do influencer chia sẻ cần tập trung vào trải nghiệm thực tế nhằm tạo dựng niềm tin và gia tăng kết nối cảm xúc với người theo dõi. Mức độ tin cậy và tính chân thực của influencer có khả năng tác động mạnh đến nhận thức và hành vi du lịch của khách hàng.

Cuối cùng, đối với Sự hài lòng của du khách, các doanh nghiệp cần chú trọng nâng cao chất lượng trải nghiệm tổng thể thông qua cải thiện dịch vụ, thái độ phục vụ, cơ sở hạ tầng và khả năng hỗ trợ khách hàng trên nền tảng số. Sự hài lòng không chỉ giúp gia tăng ý định quay lại mà còn thúc đẩy hành vi giới thiệu điểm đến đến người khác.

Tài liệu tham khảo:

1. Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley.

2. Freberg, K., Graham, K., McGaughey, K., & Freberg, L. A. (2011). Who are the social media influencers? A study of public perceptions of personality. Public Relations Review, 37(1), 90-92. https://doi.org/10.1016/j.pubrev.2010.11.001

3. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). Sage Publications.

4. Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons, 53(1), 59-68. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.09.003

5. Kozak, M. (2001). Repeaters’ behavior at two distinct destinations. Annals of Tourism Research, 28(3), 784-807. https://doi.org/10.1016/S0160-7383(00)00078-5

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