Nâng cao tài sản thương hiệu thông qua truyền thông mạng xã hội và năng lực kết nối mạng lưới: Nghiên cứu tại Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh

Trần Tuấn Phương (Tác giả liên hệ)

Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh

Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh

Email: [email protected]

Trịnh Quốc Đạt

Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh

Trần Tiến Khoa

Trường Đại học Quốc tế Miền Đông

Tóm tắt

Nghiên cứu xem xét tác động của truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo và do người dùng tạo đến tài sản thương hiệu, đồng thời kiểm định vai trò trung gian của năng lực kết nối mạng lưới. Kết quả cho thấy, Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo và Truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo đều tác động tích cực đến Năng lực kết nối mạng lưới, trong khi Năng lực kết nối mạng lưới có tác động tích cực mạnh nhất đến Tài sản thương hiệu. Truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo tác động trực tiếp đến Tài sản thương hiệu, nhưng tác động trực tiếp của Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo đến Tài sản thương hiệu không có ý nghĩa thống kê. Đáng chú ý, Năng lực kết nối mạng lưới đóng vai trò trung gian trong cả mối quan hệ: Truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo - Tài sản thương hiệu và Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo - Tài sản thương hiệu. Nghiên cứu gợi ý các trường đại học cần kết hợp truyền thông mạng xã hội, khuyến khích nội dung do người dùng tạo và phát triển năng lực kết nối mạng lưới nhằm củng cố tài sản thương hiệu.

Từ khóa: Truyền thông mạng xã hội, truyền thông do tổ chức tạo, truyền thông do người dùng tạo, năng lực kết nối mạng lưới, tài sản thương hiệu

Abstract

This study examines the effects of firm- and user-generated social media communication on brand equity and tests the mediating role of network connectivity capability. The results show that both firm- and user-generated social media communication positively affect network connectivity capability, with the strongest positive effect on brand equity. User-generated social media communication has a direct effect on brand equity, whereas the direct effect of firm-generated social media communication is not statistically significant. Notably, network connectivity capability mediates both the relationship between user-generated social media communication and brand equity and the relationship between firm-generated social media communication and brand equity. The study suggests that universities should integrate social media communication, encourage user-generated content, and develop network connectivity capability to strengthen brand equity.

Keywords: Social media communication, firm-generated communication, user-generated communication, network connectivity capability, brand equity

GIỚI THIỆU

Tài sản thương hiệu là một tài sản quan trọng giúp tổ chức tạo sự khác biệt và ảnh hưởng đến lựa chọn của khách hàng (Aaker, 1991). Trong giáo dục đại học, tài sản thương hiệu ngày càng được quan tâm khi các trường đại học phải cạnh tranh trong thu hút người học và khẳng định vị thế. Việc lựa chọn trường không chỉ dựa trên chương trình đào tạo và học phí mà còn liên quan đến danh tiếng, môi trường học tập, triển vọng nghề nghiệp và những giá trị mà người học nhận được (Pinar và cộng sự, 2014; Pinar và cộng sự, 2020). Vì vậy, xây dựng tài sản thương hiệu trở thành một nội dung quan trọng trong quản trị đại học.

Sự phát triển của mạng xã hội đã làm thay đổi cách các trường đại học truyền thông và tương tác với người học. Thông tin về nhà trường không chỉ được cung cấp thông qua các kênh chính thức mà còn được tạo ra và chia sẻ bởi sinh viên và cộng đồng trực tuyến. Theo đó, truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo và truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo có thể ảnh hưởng đến nhận thức và đánh giá của người học về thương hiệu (Tran và Tran, 2026). Các nghiên cứu trước cho thấy, truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo và truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo có những ảnh hưởng khác nhau đến nhận thức và tài sản thương hiệu (Bruhn và cộng sự, 2012; Schivinski và Dabrowski, 2016). Tuy nhiên, truyền thông mạng xã hội có thể không chỉ tác động trực tiếp đến tài sản thương hiệu mà còn thông qua các năng lực của tổ chức.

Theo Lý thuyết Dựa trên Nguồn lực (RBV), nguồn lực và năng lực của tổ chức là cơ sở quan trọng để tạo ra lợi thế cạnh tranh (Barney, 1991). Trong đó, năng lực kết nối mạng lưới thể hiện khả năng thiết lập, phát triển và quản lý các mối quan hệ với các bên liên quan, giúp tổ chức tiếp cận và khai thác nguồn lực, tri thức và cơ hội từ bên ngoài (Walter và cộng sự, 2006). Mạng xã hội tạo điều kiện cho tổ chức tương tác, trao đổi thông tin và duy trì các mối quan hệ; do đó, năng lực kết nối mạng lưới có thể là cơ chế liên kết giữa truyền thông mạng xã hội và tài sản thương hiệu.

Mặc dù tài sản thương hiệu ngày càng được quan tâm trong giáo dục đại học, mối quan hệ giữa truyền thông mạng xã hội, năng lực kết nối mạng lưới và tài sản thương hiệu vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ. Các nghiên cứu trước chủ yếu xem xét tác động của truyền thông mạng xã hội đến nhận thức và phản ứng đối với thương hiệu, trong khi vai trò của năng lực kết nối mạng lưới trong mối quan hệ này còn ít được làm rõ. Đặc biệt, việc xem xét đồng thời truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo, truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo, năng lực kết nối mạng lưới và tài sản thương hiệu có thể giúp giải thích rõ hơn cách thức truyền thông mạng xã hội góp phần hình thành tài sản thương hiệu trong bối cảnh giáo dục đại học.

Do đó, nghiên cứu này xem xét tác động của truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo và truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo đến năng lực kết nối mạng lưới và tài sản thương hiệu, đồng thời kiểm định vai trò trung gian của năng lực kết nối mạng lưới trong mối quan hệ giữa truyền thông mạng xã hội và tài sản thương hiệu tại các trường đại học Việt Nam. Nghiên cứu góp phần làm rõ vai trò của năng lực kết nối mạng lưới trong quá trình hình thành tài sản thương hiệu, đồng thời cung cấp cơ sở để các trường đại học kết hợp hiệu quả hoạt động truyền thông mạng xã hội với phát triển quan hệ với các bên liên quan.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Lý thuyết dựa trên nguồn lực (RBV). Lý thuyết này giải thích sự khác biệt giữa các tổ chức dựa trên nguồn lực và năng lực mà tổ chức sở hữu và kiểm soát. Theo Barney (1991), các nguồn lực có giá trị, khan hiếm, khó bắt chước và khó thay thế có thể tạo nền tảng cho lợi thế cạnh tranh. Nguồn lực không chỉ bao gồm tài sản hữu hình mà còn gồm tri thức, năng lực tổ chức và các mối quan hệ có thể huy động.

Từ góc nhìn RBV, năng lực kết nối mạng lưới (NC) thể hiện khả năng thiết lập, duy trì và khai thác các mối quan hệ với các chủ thể bên ngoài (Walter và cộng sự, 2006). Qua đó, tổ chức có thể tiếp cận và huy động nguồn lực từ mạng lưới quan hệ để bổ sung cho nguồn lực nội tại (Zhang và cộng sự, 2015).

Trong giáo dục đại học, RBV cung cấp cơ sở để xem NC là năng lực giúp trường đại học phát triển và quản lý quan hệ với các bên liên quan. Vì vậy, nghiên cứu sử dụng RBV để giải thích NC ở cấp độ tổ chức và xem xét vai trò của năng lực này đối với tài sản thương hiệu đại học.

Mô hình xác suất xử lý thông tin (The elaboration likelihood model - ELM). Mô hình này giải thích cách cá nhân xử lý thông tin và hình thành sự thuyết phục. Theo ELM, thông tin được xử lý theo hai con đường: trung tâm, dựa trên việc xem xét kỹ nội dung thông điệp; và ngoại vi, dựa nhiều hơn vào các tín hiệu như độ tin cậy của nguồn, sức hấp dẫn hoặc yếu tố cảm xúc (Petty và Cacioppo, 1984).

Trong môi trường mạng xã hội, người dùng tiếp nhận thông tin từ nhiều nguồn với mức độ xử lý khác nhau. Đối với giáo dục đại học, thông tin có thể xuất phát từ nhà trường hoặc người dùng, qua đó góp phần hình thành nhận thức và đánh giá thương hiệu. Vì vậy, nghiên cứu sử dụng ELM để giải thích tác động của Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo (FCS) và do người dùng tạo (UGS) đến Tài sản thương hiệu (BE), nhưng không mặc định FCS hay UGS tương ứng với một con đường xử lý cụ thể.

Phát triển giả thuyết

Truyền thông mạng xã hội và Năng lực kết nối mạng lưới

Theo Kalpana Chauhan và Anandan Pillai (2013), FCS cho phép tổ chức chủ động cung cấp thông tin, truyền tải giá trị và duy trì tương tác với khách hàng, đối tác và các bên liên quan. Thông qua việc cung cấp thông tin chính thức và duy trì tương tác trên mạng xã hội, FCS có thể hỗ trợ tổ chức giới thiệu năng lực, tìm kiếm đối tác phù hợp, phát triển quan hệ mới và tăng cường phối hợp với các bên liên quan (Sarkar và cộng sự, 2009; Mitrega và cộng sự, 2017). Những hoạt động này gắn với khả năng thiết lập, duy trì và quản lý các mối quan hệ, là những nội dung quan trọng của năng lực kết nối mạng lưới.

Bằng chứng thực nghiệm cho thấy, việc sử dụng truyền thông mạng xã hội có tác động tích cực đến năng lực kết nối mạng lưới của tổ chức (Ganjeh và cộng sự, 2019). Do đó, việc chủ động truyền thông và tương tác với các bên liên quan trên mạng xã hội được kỳ vọng sẽ góp phần nâng cao năng lực kết nối mạng lưới. Từ đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H1: Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo (FCS) có tác động tích cực đến Năng lực kết nối mạng lưới (NC).

Nghiên cứu của Daugherty và cộng sự (2008); Estrella-Ramón và cộng sự (2019) cho thấy, UGS bao gồm các nội dung được người dùng chủ động tạo và chia sẻ trên mạng xã hội, như bài đăng, đánh giá, bình luận và thảo luận. Những nội dung này cung cấp cho tổ chức thông tin về nhu cầu, trải nghiệm và phản hồi của các bên liên quan, qua đó góp phần nâng cao hiểu biết về các chủ thể trong mạng lưới (Naeem, 2021; Walter và cộng sự, 2006). Việc tiếp nhận và tương tác với UGS cũng tạo điều kiện để tổ chức duy trì quan hệ với các bên liên quan và nhận diện các cơ hội thiết lập quan hệ mới (Mitrega và cộng sự, 2017; Walter và cộng sự, 2006). Qua đó, UGS có thể hỗ trợ khả năng phát triển và quản lý các mối quan hệ, góp phần nâng cao năng lực kết nối mạng lưới của tổ chức. Từ những lập luận trên, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H3: Truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo (UGS) có tác động tích cực đến Năng lực kết nối mạng lưới (NC).

Truyền thông mạng xã hội và Tài sản thương hiệu

FCS cho phép tổ chức chủ động cung cấp thông tin và truyền tải giá trị thương hiệu đến khách hàng (Gensler và cộng sự, 2013; Schivinski và Dabrowski, 2016). Nội dung này có thể góp phần nâng cao nhận biết, hình thành nhận thức và thúc đẩy tương tác với thương hiệu (Estrella-Ramón và cộng sự, 2019), qua đó tác động đến tài sản thương hiệu (Schivinski và Dabrowski, 2016). Trong giáo dục đại học, mạng xã hội được sử dụng để cung cấp thông tin và giao tiếp với sinh viên hiện tại và sinh viên tiềm năng (Sagynbekova và cộng sự, 2020), từ đó có thể ảnh hưởng đến nhận thức và đánh giá của người học về thương hiệu trường. Vì vậy, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H2: Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo (FCS) có tác động tích cực đến Tài sản thương hiệu (BE).

Truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo (UGS) bao gồm các nội dung như đánh giá, bình luận và thảo luận được người dùng tạo và chia sẻ trên các nền tảng trực tuyến (Daugherty và cộng sự, 2008). Những nội dung này phản ánh trải nghiệm của người dùng và có thể ảnh hưởng đến nhận thức về thương hiệu (Estrella-Ramón và cộng sự, 2019). Trong giáo dục đại học, nội dung từ sinh viên, cựu sinh viên và cộng đồng có thể cung cấp thông tin về trải nghiệm thực tế, qua đó góp phần hình thành đánh giá về thương hiệu trường đại học (Sagynbekova và cộng sự, 2020). Các nghiên cứu trước cũng ghi nhận tác động của UGS đến các thành phần của tài sản thương hiệu và mối quan hệ tích cực giữa UGS với tài sản thương hiệu (Schivinski và Dabrowski, 2016; Estrella-Ramón và cộng sự, 2019). Vì vậy, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H4: Truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo (UGS) có tác động tích cực đến Tài sản thương hiệu (BE).

Năng lực kết nối mạng lưới tới tài sản thương hiệu

Năng lực kết nối mạng lưới giúp tổ chức thiết lập, phát triển và khai thác các mối quan hệ với khách hàng, nhà cung cấp và các đối tác, qua đó tiếp cận nguồn lực, tri thức và cơ hội hợp tác từ bên ngoài (Walter và cộng sự, 2006; Mitrega và cộng sự, 2017). Khả năng phát triển và quản lý hiệu quả các mối quan hệ này giúp tổ chức hiểu rõ hơn nhu cầu của các bên liên quan, tăng cường tương tác và tạo ra những đánh giá tích cực đối với thương hiệu (Biedenbach và Marell, 2010; Bengtsson và Servais, 2005).

Các nghiên cứu thực nghiệm cũng ghi nhận mối quan hệ tích cực giữa NC và BE. Zhang và cộng sự, (2015) cho thấy, NC có tác động tích cực đến tài sản thương hiệu trong bối cảnh B2B; kết quả tương tự cũng được ghi nhận trong lĩnh vực công nghệ thông tin B2B tại Việt Nam (Thi và cộng sự, 2026). Những kết quả này cho thấy, năng lực thiết lập và khai thác các mối quan hệ có thể góp phần củng cố tài sản thương hiệu của tổ chức. Từ đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H5: Năng lực kết nối mạng lưới (NC) có tác động tích cực đến Tài sản thương hiệu (BE).

Vai trò trung gian của Năng lực kết nối mạng lưới

Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo không chỉ cung cấp thông tin về thương hiệu mà còn tạo điều kiện để tổ chức duy trì tương tác và phát triển quan hệ với các bên liên quan. Như đã lập luận ở H1, những hoạt động này có thể góp phần nâng cao năng lực kết nối mạng lưới của tổ chức. Đồng thời, năng lực kết nối mạng lưới giúp tổ chức tiếp cận và khai thác nguồn lực, tri thức và các mối quan hệ bên ngoài, qua đó góp phần củng cố tài sản thương hiệu (Walter và cộng sự, 2006; Zhang và cộng sự, 2015). Theo đó, tác động của FCS đến BE có thể không chỉ diễn ra trực tiếp mà còn thông qua việc nâng cao năng lực kết nối mạng lưới. Nói cách khác, NC là cơ chế qua đó các hoạt động truyền thông do tổ chức chủ động thực hiện có thể hỗ trợ phát triển các mối quan hệ và từ đó đóng góp vào tài sản thương hiệu. Từ những lập luận trên, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H6: Năng lực kết nối mạng lưới (NC) đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo (FCS) và Tài sản thương hiệu (BE).

UGS cung cấp những thông tin và phản hồi từ trải nghiệm của người dùng, qua đó giúp tổ chức hiểu rõ hơn nhu cầu và đánh giá của các bên liên quan. Như đã lập luận ở H3, việc tiếp nhận và tương tác với những nội dung này có thể hỗ trợ tổ chức duy trì các mối quan hệ hiện có và nhận diện cơ hội phát triển các mối quan hệ mới, từ đó nâng cao năng lực kết nối mạng lưới (Walter và cộng sự, 2006; Mitrega và cộng sự, 2017). Đồng thời, năng lực kết nối mạng lưới giúp tổ chức khai thác hiệu quả các mối quan hệ và nguồn lực bên ngoài, qua đó góp phần củng cố tài sản thương hiệu (Zhang và cộng sự, 2015). Vì vậy, tác động của UGS đến BE có thể không chỉ diễn ra trực tiếp mà còn thông qua việc nâng cao năng lực kết nối mạng lưới. Từ những lập luận trên, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H7: Năng lực kết nối mạng lưới (NC) đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa Truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo (UGS) và Tài sản thương hiệu (BE).

Từ các lý thuyết và giả thuyết đưa ra, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Tổng thể mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng thông qua khảo sát bằng bảng hỏi. Đối tượng khảo sát là sinh viên đại học, nhóm trực tiếp tiếp nhận và trải nghiệm các hoạt động xây dựng thương hiệu của nhà trường (Ivy, 2008; Pinar và cộng sự, 2011). Dữ liệu được thu thập từ sinh viên tại các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện (Bài viết sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

Bảng hỏi được thiết kế trên Google Forms và phân phối trực tuyến qua Facebook, Messenger, Zalo và email, bao gồm các thang đo của mô hình nghiên cứu và thông tin nhân khẩu học. Dữ liệu được thu thập từ tháng 1-2/2025. Với 488 quan sát, có 39.3% nam, 60.7% nữ, sinh viên năm 1 (6%), năm 2 (29.8%), năm 3 (39.3%), năm 4 (14.4%) và khác (10.5%). Cỡ mẫu này đáp ứng yêu cầu để ước lượng mô hình PLS-SEM và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu (Hair và cộng sự, 2017).

Thang đo

Các khái niệm trong nghiên cứu được đo lường bằng thang Likert 5 điểm, từ 1 - “Hoàn toàn không đồng ý” đến 5 - “Hoàn toàn đồng ý”. Các thang đo được kế thừa và điều chỉnh từ những nghiên cứu trước để phù hợp với bối cảnh giáo dục đại học. Tài sản thương hiệu (BE) được đo lường bằng bảy biến quan sát, tham khảo từ Aaker (1991) và Pinar và cộng sự (2014). FCS và UGS mỗi khái niệm được đo lường bằng bốn biến quan sát, kế thừa và điều chỉnh từ Mägi (2003), Tsiros và cộng sự (2004) và Bruhn và cộng sự, (2012). NC được đo lường bằng 7 biến quan sát, tham khảo từ Walter và cộng sự (2006) và Ruth và cộng sự (2020).

Phân tích dữ liệu

Dữ liệu được phân tích bằng phần mềm SmartPLS 4 theo phương pháp mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu từng phần (PLS-SEM). Phương pháp này cho phép đánh giá đồng thời mô hình đo lường và mô hình cấu trúc, qua đó kiểm định độ tin cậy, giá trị của các thang đo và các mối quan hệ giả thuyết trong mô hình nghiên cứu. Quá trình phân tích được thực hiện theo hai giai đoạn: (1) Đánh giá mô hình đo lường và (2) Đánh giá mô hình cấu trúc.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đánh giá mô hình đo lường

Kết quả đánh giá mô hình đo lường (Bảng 1) cho thấy, hệ số tải ngoài của các biến quan sát dao động từ 0.774 đến 0.918, đều vượt ngưỡng khuyến nghị 0.708, nghĩa là độ tin cậy của các biến quan sát được đảm bảo. Độ tin cậy nhất quán nội bộ của các thang đo cũng đạt yêu cầu, với Cronbach’s Alpha dao động từ 0.904 đến 0.951, rho_A từ 0.904 đến 0.951 và Composite Reliability (CR) từ 0.924 đến 0.959, đều vượt ngưỡng 0.70. Bên cạnh đó, giá trị phương sai trích trung bình (AVE) dao động từ 0.634 đến 0.811, đều lớn hơn ngưỡng 0.50, qua đó xác nhận giá trị hội tụ của các thang đo (Hair và cộng sự, 2017).

Bảng 1: Kết quả mô hình đo lường

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Kết quả phân tích giá trị phân biệt (Bảng 2) cho thấy, các giá trị HTMT dao động từ 0.553 đến 0.857 đều thấp hơn ngưỡng 0,90, cho thấy giá trị phân biệt giữa các khái niệm trong mô hình được đảm bảo.

Bảng 2: Giá trị phân biệt

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Đánh giá mô hình cấu trúc

Mô hình cấu trúc được đánh giá thông qua khả năng giải thích và khả năng dự báo của mô hình, kết hợp với kiểm định các hệ số đường dẫn bằng kỹ thuật bootstrapping trong SmartPLS 4 (Hair và cộng sự, 2017). Kết quả tại Bảng 3 cho thấy, R² của BE và NC lần lượt là 0,489 và 0,440, tương ứng mô hình giải thích được 48,9% phương sai của tài sản thương hiệu và 44,0% phương sai của năng lực kết nối mạng lưới. Giá trị R² hiệu chỉnh tương ứng là 0,485 và 0,437.

Khả năng dự báo của mô hình được đánh giá thông qua Q². Kết quả cho thấy, Q² của BE đạt 0,307 và NC đạt 0,334, đều > 0, cho thấy mô hình có khả năng dự báo liên quan đối với các biến nội sinh (Hair và cộng sự, 2017).

Bảng 3: Kết quả mô hình bão hòa

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Hình 2: Mô hình cấu trúc

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Kiểm định giả thuyết

Kết quả (Bảng 4) cho thấy, 4 trong 5 tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê. FCS có tác động tích cực đến NC (β = 0.257; t = 3.500; p < 0.001), qua đó H1 được ủng hộ. Tuy nhiên, tác động trực tiếp của FCS đến BE không có ý nghĩa thống kê (β = 0.038; t = 0.578; p = 0.563), do đó H2 không được ủng hộ. UGS có tác động tích cực đến NC (β = 0.442; t = 6.100; p < 0.001) và BE (β = 0.193; t = 2.869; p = 0.004), ủng hộ H3 và H4. NC có tác động tích cực đến BE (β = 0.531; t = 9.740; p < 0.001), qua đó H5 được ủng hộ.

Phân tích vai trò trung gian

Kết quả kiểm định tác động gián tiếp (Bảng 4) cho thấy, NC đóng vai trò trung gian trong cả hai mối quan hệ được đề xuất. Cụ thể, tác động gián tiếp của FCS đến BE thông qua NC có ý nghĩa thống kê (β = 0.136; t = 3.194; p = 0.001), qua đó H6 được ủng hộ. Tương tự, tác động gián tiếp của UGS đến BE thông qua NC cũng có ý nghĩa thống kê (β = 0.235; t = 5.316; p < 0.001), ủng hộ H7.

Đáng chú ý, FCS không có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến BE nhưng lại có tác động gián tiếp thông qua NC. Ngược lại, UGS vừa có tác động trực tiếp đến BE, vừa có tác động gián tiếp thông qua NC. Kết quả này cho thấy NC giữ vai trò quan trọng trong cơ chế liên kết truyền thông mạng xã hội với tài sản thương hiệu, đặc biệt đối với truyền thông do tổ chức tạo.

Bảng 4: Kết quả về các cấu trúc giả thuyết

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

THẢO LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Thảo luận

Nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa FCS, UGS NC và BE trong giáo dục đại học. Kết quả cho thấy, cả FCS và UGS đều có tác động tích cực đến NC, khẳng định vai trò của mạng xã hội không chỉ trong truyền tải thông tin mà còn hỗ trợ nhà trường tương tác và phát triển quan hệ với các bên liên quan. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước về vai trò của mạng xã hội trong tăng cường kết nối và phát triển quan hệ của tổ chức (Parveen và cộng sự, 2016; Tajvidi và Karami, 2017; Ganjeh và cộng sự, 2019).

Đáng chú ý, FCS không có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến BE, trong khi UGS có tác động tích cực. Điều này cho thấy, nội dung chính thức của nhà trường chưa đủ để trực tiếp củng cố tài sản thương hiệu, trong khi nội dung phản ánh trải nghiệm và đánh giá của người dùng có mối liên hệ trực tiếp với nhận thức thương hiệu của người học. Phát hiện này tương đồng với các nghiên cứu của Bruhn và cộng sự (2012); Schivinski và Dabrowski (2016); Estrella-Ramón và cộng sự, (2019).

NC có tác động tích cực và là yếu tố có tác động trực tiếp mạnh nhất đến BE trong mô hình. Điều này cho thấy, khả năng thiết lập, duy trì và khai thác các mối quan hệ với các bên liên quan có vai trò quan trọng đối với tài sản thương hiệu đại học. Phát hiện này phù hợp với quan điểm xem NC là năng lực tổ chức giúp tiếp cận và huy động nguồn lực từ các mối quan hệ (Walter và cộng sự, 2006).

Đặc biệt, NC đóng vai trò trung gian trong cả 2 mối quan hệ FCS - BE và UGS - BE. FCS không tác động trực tiếp đến BE nhưng có tác động gián tiếp thông qua NC; trong khi UGS có cả tác động trực tiếp và gián tiếp đến BE. Kết quả này cho thấy, truyền thông mạng xã hội có thể góp phần xây dựng tài sản thương hiệu thông qua việc phát triển năng lực kết nối của nhà trường, qua đó làm rõ vai trò của NC như một cơ chế liên kết truyền thông mạng xã hội với tài sản thương hiệu trong giáo dục đại học.

Hàm ý quản trị

Kết quả nghiên cứu cho thấy, các trường đại học không nên xem mạng xã hội chỉ là kênh cung cấp thông tin mà cần khai thác như một nền tảng tương tác và phát triển quan hệ với các bên liên quan. Do Truyền thông mạng xã hội do tổ chức tạo (FCS) không tác động trực tiếp đến Tài sản thương hiệu (BE) nhưng có tác động gián tiếp thông qua Năng lực kết nối mạng lưới (NC), nội dung chính thức của nhà trường cần chú trọng thúc đẩy tương tác và kết nối với sinh viên, cựu sinh viên, doanh nghiệp và các đối tác.

Bên cạnh đó, Truyền thông mạng xã hội do người dùng tạo (UGS) có cả tác động trực tiếp và gián tiếp đến Tài sản thương hiệu (BE). Vì vậy, nhà trường cần tạo điều kiện để sinh viên và cộng đồng chủ động chia sẻ trải nghiệm và câu chuyện về trường, đồng thời duy trì tương tác tích cực nhằm khuyến khích sự hình thành tự nhiên của những nội dung có giá trị đối với thương hiệu.

Cuối cùng, với vai trò nổi bật của Năng lực kết nối mạng lưới (NC) đối với Tài sản thương hiệu (BE), các trường đại học cần xem năng lực kết nối mạng lưới là một thành phần quan trọng trong quản trị thương hiệu. Hoạt động truyền thông mạng xã hội cần gắn với xây dựng và duy trì quan hệ với các bên liên quan, qua đó kết hợp hiệu quả truyền thông, tương tác và kết nối mạng lưới nhằm củng cố tài sản thương hiệu đại học.

Tài liệu tham khảo

1. Aaker, D.A. (1991). Managing Brand Equity. The Free Press, New York.

2. Barney. (1991). Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management, 17(1). https://doi.org/10.1177/014920639101700

3. Bengtsson and Servais, 2005. Co-branding on industrial markets. Industrial Marketing Management, 34(7), 706-713. 10.1016/j.indmarman.2005.06.004

4. Biedenbach and Marell, 2010. The impact of customer experience on brand equity in a business-to-business services setting. Journal of Brand Management, 17, 446-458.

5. Bruhn, M., Schoenmueller, V. and Schäfer, D.B. (2012). Are social media replacing traditional media in terms of brand equity creation? Management Research Review, 35(9), 770-790. https://doi.org/10.1108/01409171211255948.

6. Daugherty et al., (2008). Exploring Consumer Motivations for Creating User-Generated Content. Journal of Interactive Advertising, 8(2), 16-25. https://doi.org/10.1080/15252019.2008.10722139

7. Estrella-Ramón, A. et al. (2019). How does marketers’ and users’ content on corporate Facebook fan pages influence brand equity? Electronic Commerce Research and Applications, 36, 100867.

8. Ganjeh, M.I. et al. (2019). Social media usage and commercialization performance: role of networking capability. Journal of Science and Technology Policy Management, 10(5), 1174-1195.

9. Gensler et al. (2013). Managing brands in the social media environment. Journal of interactive marketing, 27(4), 242-256. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2013.09.004

10. Hair et al., 2017. PLS-SEM or CB-SEM: updated guidelines on which method to use. International Journal of Multivariate Data Analysis, 1(2), 107-123. https://doi.org/10.1504/IJMDA.2017.087624

11. Ivy, 2008. A new higher education marketing mix: the 7Ps for MBA marketing. International Journal of educational management, 22(4), 288-299. 10.1108/09513540810875635

12. Kalpana Chauhan and Anandan Pillai. (2013). Role of content strategy in social media brand communities: a case of higher education institutes in India. Journal of Product & Brand Management, 22(1), 40-51. https://doi.org/10.1108/10610421311298687

13. Mägi (2003). Share of wallet in retailing: the effects of customer satisfaction, loyalty cards and shopper characteristics. Journal of retailing, 79(2), 97-106. https://doi.org/10.1016/S0022-4359(03)00008-3

14. Mitrega et al. (2017). Networking capability in supplier relationships and its impact on product innovation and firm performance. International Journal of Operations & Production Management, 37 (5), 577-606. https://doi.org/10.1108/IJOPM-11-2014-0517

15. Naeem, M. (2021). Do social media platforms develop consumer panic buying during the fear of Covid-19 pandemic. Journal of Retailing and Consumer Services, 58.

16. Parveen et al. (2016). Social media’s impact on organizational performance and entrepreneurial orientation in organizations. Management Decision, 54 (9), 2208-2234. https://doi.org/10.1108/MD-08-2015-0336

17. Petty, R.E. and Cacioppo, J.T. (1984).Source factors and the elaboration likelihood model of persuasion. Advances in consumer research, 11(1), 668-672.

18. Pinar et al., (2011). Utilizing the brand ecosystem framework in designing branding strategies for higher education. International Journal of educational management, 25(7), 724-739. 10.1108/09513541111172126

19. Pinar, M. et al. (2014). University brand equity: An empirical investigation of its dimensions. International Journal of educational management, 28(6), 616-634.

20. Pinar, M., Girard, T. and Basfirinci, C. (2020). Examining the relationship between brand equity dimensions and university brand equity: An empirical study in Turkey. International Journal of Educational Management, 34(7), 1119-1141.

21. Ruth Ndanu King'oo, L. Kimencu, Godfrey Kinyua (2020). The Role of Networking Capability on Organization Performance: A Perspective of Private Universities in Kenya. Journal of Business and Economic Development, 5(3), 178-186. DOI:10.11648/J.JBED.20200503.18

22. Sagynbekova et al. (2020) Social media communication and higher education brand equity: The mediating role of eWOM. Journal of Public Affairs, 21(1). https://doi.org/10.1002/pa.2112

23. Sarkar et al. (2009). Multiple board appointments and firm performance in emerging economies: Evidence from India. Pacific-Basin Finance Journal, 17 (2), 271-293. 10.1016/j.pacfin.2008.02.002

24. Schivinski, B. and Dabrowski, D. (2016). The effect of social media communication on consumer perceptions of brands. Journal of Marketing Communications, 22(2), 189-214.

25. Tajvidi and Karami. (2017). The effect of social media on firm performance. Computers in Human Behavior, 115. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.09.026

26. Thi, N. et al. (2026). The Role of Government Policy in Sustainable Performance: An Investigation of Vietnamese Organisations. Review of Integrative Business and Economics Research, 15.

27. Tran, P.T. and Tran, K.T. (2026). Firm-Created and User-Generated Social Media Communication: A Path to Stronger University Brand Equity. Review of Integrative Business and Economics Research, 15.

28. Tsiros, M., Mittal, V. and Ross Jr, W.T. (2004). The role of attributions in customer satisfaction: A reexamination. Journal of consumer research, 31(2), 476-483.

29. Walter, A., Auer, M., Ritter, T. (2006). The Impact of Network Capabilities and Entrepreneurial Orientation on University Spin-Off Performance. Journal of Business Venturing, 21(4), 541-567.

30. Zhang, J. et al. (2015). Building industrial brand equity by leveraging firm capabilities and co-creating value with customers. Industrial Marketing Management, 51, 47-58.