Đề xuất mô hình nghiên cứu tác động của cá nhân hóa bằng AI đến tình yêu thương hiệu của người tiêu dùng trên nền tảng trực tuyến tại TP. Hồ Chí Minh

Trần Thanh Tú (Tác giả liên hệ)

Email: [email protected]

Nguyễn Quang Trung

Email: [email protected]

Trường Đại học Kinh tế - Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Cá nhân hóa bằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành thành phần quan trọng trong việc định hình trải nghiệm của người tiêu dùng trên các nền tảng trực tuyến. Dựa trên Thuyết giá trị tiêu dùng và Khung Kích thích - Chủ thể - Phản hồi (S-O-R), nghiên cứu đề xuất một mô hình lý thuyết, trong đó Cá nhân hóa bằng AI đóng vai trò bối cảnh, Giá trị tiêu dùng cảm nhận tác động đến Sự hài lòng và Sự gắn kết, và thông qua chuỗi trung gian nối tiếp Sự gắn kết và Sự hài lòng đến Tình yêu thương hiệu. Mô hình gồm 5 giả thuyết, được đề xuất kiểm định bằng phương pháp mô hình cấu trúc bình phương tối thiểu từng phần (PLS-SEM) tại TP. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu góp phần mở rộng khả năng giải thích của Thuyết giá trị tiêu dùng sang bối cảnh marketing bằng AI và cung cấp cơ sở cho các nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo.

Từ khóa: Cá nhân hóa bằng AI, giá trị tiêu dùng cảm nhận, sự hài lòng, sự gắn kết, tình yêu thương hiệu

Abstract

AI-based personalization is becoming an important component in shaping consumer experiences on online platforms. Drawing on Consumer Value Theory and the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) framework, this study proposes a theoretical model in which AI-based personalization serves as the contextual factor, perceived consumer value affects satisfaction and engagement, and brand love is influenced through the sequential mediating roles of engagement and satisfaction. The model comprises five hypotheses proposed for testing using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) in Ho Chi Minh City. The study extends the explanatory scope of Consumer Value Theory to the context of AI-based marketing and provides a foundation for further empirical research.

Keywords: AI-based personalization, perceived consumer value, satisfaction, engagement, brand love

ĐẶT VẤN ĐỀ

Sự phát triển nhanh chóng của AI đã làm thay đổi căn bản cách các doanh nghiệp tương tác với người tiêu dùng trên môi trường trực tuyến. Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu hành vi theo thời gian thực, các nền tảng số đang ngày càng có khả năng cung cấp những trải nghiệm được cá nhân hóa cụ thể như việc gợi ý sản phẩm phù hợp, đưa nội dung thích ứng và khả năng tương tác với khách hàng cũng được điều chỉnh theo từng cá nhân (Ameen và cộng sự, 2021; Puntoni và cộng sự, 2021). Cá nhân hóa bằng AI không chỉ giúp nâng cao hiệu quả của hoạt động marketing mà còn định hình lại kỳ vọng và cảm nhận giá trị của người tiêu dùng đối với thương hiệu (Kumar và cộng sự, 2019).

Trong khi số lượng các nghiên cứu về cá nhân hóa bằng AI đang tăng nhanh, nội dung của các nghiên cứu lại tập trung vào những kết quả mang tính giao dịch hoặc về sự nhận thức như sự hài lòng, ý định mua và lòng trung thành. Tình yêu thương hiệu (brand love), trạng thái gắn bó cảm xúc mạnh mẽ và bền vững của người tiêu dùng đối với thương hiệu vẫn còn ít được đặt làm kết quả trung tâm trong bối cảnh cá nhân hóa bằng AI (Carroll và Ahuvia, 2006). Đây là một khoảng trống đáng chú ý, bởi tình yêu thương hiệu được xem là tiền đề của nhiều kết quả có giá trị dài hạn như truyền miệng tích cực, sẵn sàng trả giá cao và lòng trung thành của khách hàng (Palusuk và cộng sự, 2019).

Bên cạnh đó, cơ chế chuyển hóa từ trải nghiệm cá nhân hóa đến tình yêu thương hiệu còn chưa được làm rõ. Nhiều nghiên cứu xem xét giá trị cảm nhận như một biến tổng hợp một chiều (Zeithaml, 1988) mà chưa khai thác đầy đủ tính đa chiều của giá trị theo Thuyết giá trị tiêu dùng (Sheth và cộng sự, 1991). Đồng thời, vai trò của 2 trạng thái tâm lý quan trọng là sự hài lòng và sự gắn kết, cũng như trình tự tác động giữa chúng vẫn chỉ được xem xét một cách riêng lẻ hoặc song song, thay vì trong một chuỗi nhân quả thống nhất. Cuối cùng, phần lớn bằng chứng thực nghiệm đến từ các thị trường phát triển, trong khi bối cảnh Việt Nam, một trong những nền kinh tế số tăng trưởng nhanh nhất khu vực vẫn còn chưa có nhiều nghiên cứu.

Xuất phát từ những khoảng trống trên, nghiên cứu đề xuất một mô hình nghiên cứu nhằm giải thích tác động của cá nhân hóa bằng AI đến tình yêu thương hiệu của người tiêu dùng trên các nền tảng trực tuyến tại TP. Hồ Chí Minh, thông qua vai trò của giá trị tiêu dùng cảm nhận, sự hài lòng và sự gắn kết. Nghiên cứu mang tính khái niệm, đặt nền tảng lý thuyết và định hướng phương pháp cho các nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC KHÁI NIỆM

Lý thuyết nền

Thuyết giá trị tiêu dùng (Theory of Consumption Values - TCV) của Sheth và cộng sự (1991) cho rằng, quyết định của người tiêu dùng chịu tác động đồng thời của 5 loại giá trị: giá trị chức năng, giá trị cảm xúc, giá trị xã hội, giá trị tri thức và giá trị điều kiện. Khác với quan điểm xem giá trị là một đánh giá tổng thể về sự đánh đổi giữa lợi ích và chi phí (Zeithaml, 1988), TCV nhấn mạnh tính đa chiều của giá trị, cho phép nhận diện những thành phần giá trị cụ thể chi phối hành vi. Trong bối cảnh cá nhân hóa bằng AI, 5 thành phần này cấu thành khái niệm giá trị tiêu dùng cảm nhận và là cơ sở lý thuyết trung tâm của mô hình (Mason và cộng sự, 2023).

Khung S-O-R (Mehrabian và Russell, 1974) giải thích rằng các kích thích từ môi trường (Stimulus) tác động đến trạng thái nội tại của chủ thể (Organism), từ đó dẫn đến phản hồi hành vi hoặc cảm xúc (Response). Vận dụng vào bối cảnh nghiên cứu, cá nhân hóa bằng AI đóng vai trò kích thích bao trùm; giá trị tiêu dùng cảm nhận, sự gắn kết và sự hài lòng là các trạng thái của chủ thể; và tình yêu thương hiệu là phản hồi cảm xúc bậc cao. Khung S-O-R do đó cung cấp cấu trúc logic để liên kết các khái niệm trong một chuỗi nhân quả thống nhất.

Các khái niệm nghiên cứu

Cá nhân hóa bằng AI là quá trình sử dụng các thuật toán và dữ liệu để điều chỉnh nội dung, sản phẩm và tương tác theo đặc điểm, sở thích và hành vi của từng người tiêu dùng (Kumar và cộng sự, 2019). Trong mô hình đề xuất, cá nhân hóa bằng AI được xử lý như bối cảnh nghiên cứu bao trùm chứ không phải một biến độc lập riêng lẻ, phản ánh môi trường mà trong đó các quan hệ giữa giá trị, gắn kết, hài lòng và tình yêu thương hiệu diễn ra.

Giá trị tiêu dùng cảm nhận được khái niệm hóa là một cấu trúc bậc hai gồm 5 thành phần theo Thuyết giá trị tiêu dùng, gồm: chức năng, cảm xúc, xã hội, tri thức và điều kiện (Sheth và cộng sự, 1991; Mason và cộng sự, 2023). Cách tiếp cận này cho phép nắm bắt đầy đủ các dạng lợi ích mà trải nghiệm cá nhân hóa bằng AI mang lại cho người tiêu dùng.

Sự hài lòng là trạng thái đánh giá tích cực của người tiêu dùng sau khi so sánh trải nghiệm thực tế với kỳ vọng (Oliver, 1999). Sự hài lòng phản ánh phản ứng nhận thức, cảm xúc tích lũy qua nhiều lần tương tác và là nền tảng cho các quan hệ gắn bó lâu dài với thương hiệu.

Sự gắn kết của người tiêu dùng đối với thương hiệu là trạng thái tâm lý thể hiện qua mức độ đầu tư về nhận thức, cảm xúc và hành vi trong các tương tác với thương hiệu (Brodie và cộng sự, 2011; Hollebeek và cộng sự, 2014). Sự gắn kết thúc đẩy quá trình đồng kiến tạo giá trị và làm sâu sắc mối quan hệ giữa người tiêu dùng và thương hiệu.

Tình yêu thương hiệu là mức độ gắn bó tình cảm say mê mà một người tiêu dùng hài lòng dành cho một thương hiệu cụ thể (Carroll và Ahuvia, 2006). Trong nghiên cứu này, tình yêu thương hiệu được tiếp cận như một cấu trúc đơn hướng và là biến phụ thuộc cuối cùng của mô hình (Bagozzi và cộng sự, 2017).

GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT

Giả thuyết nghiên cứu

Giá trị tiêu dùng cảm nhận và Sự hài lòng

Giá trị cảm nhận là tiền tố kinh điển của sự hài lòng: khi lợi ích cảm nhận trên các phương diện chức năng, cảm xúc, xã hội, tri thức và điều kiện vượt trên chi phí bỏ ra, người tiêu dùng hình thành đánh giá tích cực về trải nghiệm (Oliver, 1999; Zeithaml, 1988). Trong bối cảnh cá nhân hóa bằng AI, mức độ phù hợp và hữu ích của trải nghiệm làm gia tăng giá trị cảm nhận, qua đó nâng cao sự hài lòng (Mason và cộng sự, 2023). Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H1: Giá trị tiêu dùng cảm nhận có tác động tích cực đến Sự hài lòng của người tiêu dùng.

Giá trị tiêu dùng cảm nhận và Sự gắn kết

Khung giá trị tiêu dùng cho thấy, khi cảm nhận được nhiều dạng giá trị từ hệ thống cá nhân hóa bằng AI, người tiêu dùng có xu hướng đầu tư nhiều hơn về nhận thức, cảm xúc và hành vi vào mối quan hệ với thương hiệu, tức gia tăng sự gắn kết (Brodie và cộng sự, 2011; Hollebeek và cộng sự, 2014; Vivek và cộng sự, 2012). Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H2: Giá trị tiêu dùng cảm nhận có tác động tích cực đến Sự gắn kết của người tiêu dùng.

Sự gắn kết và Sự hài lòng

Sự gắn kết là trạng thái người tiêu dùng chủ động tham gia và đầu tư vào thương hiệu; trạng thái này thúc đẩy sự hài lòng thông qua cơ chế đồng kiến tạo giá trị và tích lũy trải nghiệm quan hệ tích cực. Người tiêu dùng càng gắn kết sâu thì càng hình thành đánh giá thuận lợi và hài lòng hơn với thương hiệu (So và cộng sự, 2016; Hollebeek và cộng sự, 2014). Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H3: Sự gắn kết có tác động tích cực đến Sự hài lòng của người tiêu dùng.

Sự hài lòng và Tình yêu thương hiệu

Sự hài lòng tích lũy qua nhiều lần tương tác tích cực là điều kiện nền tảng để phát triển gắn bó cảm xúc bền vững; khi vượt ngưỡng đánh giá nhận thức thuần túy, nó chuyển hóa thành trạng thái đam mê và gắn bó sâu sắc với thương hiệu, tức tình yêu thương hiệu (Carroll và Ahuvia, 2006; Ghorbanzadeh và Rahehagh, 2021). Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H4: Sự hài lòng có tác động tích cực đến Tình yêu thương hiệu.

Vai trò trung gian nối tiếp

Tổng hợp các đường dẫn trên, giá trị tiêu dùng cảm nhận tác động đến tình yêu thương hiệu thông qua chuỗi trung gian nối tiếp: gắn kết dẫn tới hài lòng, và hài lòng dẫn tới tình yêu thương hiệu (Palusuk và cộng sự, 2019; Ghorbanzadeh và Rahehagh, 2021). Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H5: Sự gắn kết và Sự hài lòng đóng vai trò trung gian nối tiếp trong mối quan hệ giữa Giá trị tiêu dùng cảm nhận và Tình yêu thương hiệu.

Mô hình nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu, mô hình nghiên cứu được đề xuất như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

THẢO LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

Mô hình đề xuất có 3 điểm mới đáng chú ý. Thứ nhất, nghiên cứu đặt Tình yêu thương hiệu, một kết quả cảm xúc bậc cao, làm biến phụ thuộc trung tâm trong bối cảnh cá nhân hóa bằng AI, thay vì dừng lại ở sự hài lòng hay lòng trung thành như phần lớn nghiên cứu hiện có. Thứ hai, việc vận dụng Thuyết giá trị tiêu dùng cho phép khai thác đầy đủ tính đa chiều của giá trị, qua đó nhận diện cụ thể những thành phần giá trị chi phối Sự hài lòng và Sự gắn kết. Thứ ba, thay vì xem Sự gắn kết và Sự hài lòng như 2 con đường song song, mô hình thiết lập một chuỗi trung gian nối tiếp gắn kết - hài lòng, làm rõ trình tự tâm lý mà qua đó giá trị cảm nhận chuyển hóa thành gắn bó cảm xúc với thương hiệu.

Về phương pháp, mô hình được đề xuất kiểm định bằng kỹ thuật mô hình cấu trúc bình phương tối thiểu từng phần (PLS-SEM), vốn phù hợp với các mô hình phức tạp có biến bậc hai và chuỗi trung gian nối tiếp. Giá trị tiêu dùng cảm nhận được đề xuất mô hình hóa như một cấu trúc bậc hai, trong khi hiệu ứng trung gian nối tiếp được kiểm định bằng thủ tục bootstrap với khoảng tin cậy hiệu chỉnh chệch. Dữ liệu có thể được thu thập bằng khảo sát định lượng cắt ngang đối với người tiêu dùng trải nghiệm cá nhân hóa bằng AI trên các nền tảng trực tuyến tại TP. Hồ Chí Minh.

Về mặt học thuật, nghiên cứu góp phần mở rộng khả năng giải thích của Thuyết giá trị tiêu dùng sang bối cảnh marketing bằng AI và làm rõ cơ chế hình thành Tình yêu thương hiệu. Về mặt thực tiễn, kết quả kỳ vọng cung cấp cơ sở cho các nền tảng trực tuyến tại Việt Nam trong việc thiết kế chiến lược cá nhân hóa hướng đến nuôi dưỡng quan hệ cảm xúc bền vững với người tiêu dùng, thay vì chỉ theo đuổi các mục tiêu giao dịch ngắn hạn. Các nghiên cứu tiếp theo cần tiến hành kiểm định thực nghiệm mô hình, hiệu chỉnh thang đo theo bối cảnh Việt Nam, và có thể mở rộng bằng cách xem xét các biến điều tiết như mối quan ngại về quyền riêng tư hoặc đặc điểm nhân khẩu học.

Tài liệu tham khảo:

1. Ameen, N., Tarhini, A., Reppel, A. & Anand, A. (2021). Customer experiences in the age of artificial intelligence. Computers in Human Behavior, 114, 106548. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106548

2. Bagozzi, R.P., Batra, R. & Ahuvia, A. (2017). Brand love: development and validation of a practical scale. Marketing Letters, 28(1), 1-14. https://doi.org/10.1007/s11002-016-9406-1

3. Brodie, R.J., Hollebeek, L.D., Jurić, B. & Ilić, A. (2011). Customer Engagement: Conceptual Domain, Fundamental Propositions, and Implications for Research. Journal of Service Research, 14(3), 252-271. https://doi.org/10.1177/1094670511411703

4. Carroll, B.A. & Ahuvia, A.C. (2006). Some antecedents and outcomes of brand love. Marketing Letters, 17(2), 79-89. https://doi.org/10.1007/s11002-006-4219-2

5. Ghorbanzadeh, D. & Rahehagh, A. (2021). Emotional brand attachment and brand love: the emotional bridges in the process of transition from satisfaction to loyalty. Rajagiri Management Journal, 15(1), 16-38. https://doi.org/10.1108/RAMJ-05-2020-0024

6. Hollebeek, L.D., Glynn, M.S. & Brodie, R.J. (2014). Consumer Brand Engagement in Social Media: Conceptualization, Scale Development and Validation. Journal of Interactive Marketing, 28(2), 149-165. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2013.12.002

7. Kumar, V., Rajan, B., Venkatesan, R. & Lecinski, J. (2019). Understanding the role of artificial intelligence in personalized engagement marketing. California Management Review, 61(4), 135-155. https://doi.org/10.1177/0008125619859317

8. Mason, M.C., Oduro, S., Umar, R.M. & Zamparo, G. (2023). Effect of consumption values on consumer behavior: a meta-analysis. Marketing Intelligence & Planning, 41(7), 923-944. https://doi.org/10.1108/MIP-03-2023-0100

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

10. Oliver, R.L. (1999). Whence Consumer Loyalty? Journal of Marketing, 63, 33-44. https://doi.org/10.2307/1252099

11. Palusuk, N., Koles, B. & Hasan, R. (2019). ‘All you need is brand love’: a critical review and comprehensive conceptual framework for brand love. Journal of Marketing Management, 35(1-2), 97-129. https://doi.org/10.1080/0267257X.2019.1572025

12. Puntoni, S., Reczek, R.W., Giesler, M. & Botti, S. (2021). Consumers and artificial intelligence: An experiential perspective. Journal of Marketing, 85(1), 131-151. https://doi.org/10.1177/0022242920953847

13. Sheth, J.N., Newman, B.I. & Gross, B.L. (1991). Why we buy what we buy: A theory of consumption values. Journal of Business Research, 22(2), 159-170. https://doi.org/10.1016/0148-2963(91)90050-8

14. So, K.K.F., King, C., Sparks, B.A. & Wang, Y. (2016). The role of customer engagement in building consumer loyalty to tourism brands. Journal of Travel Research, 55(1), 64-78. https://doi.org/10.1177/0047287514541008

5. Vivek, S.D., Beatty, S.E. & Morgan, R.M. (2012). Customer engagement: Exploring customer relationships beyond purchase. Journal of Marketing Theory and Practice, 20(2), 122-146. https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679200201

6. Zeithaml, V.A. (1988). Consumer perceptions of price, quality, and value: A means-end model and synthesis of evidence. Journal of Marketing, 52(3), 2-22. https://doi.org/10.1177/002224298805200302