Tác động của chất lượng dịch vụ bán hàng phát trực tiếp đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trong thương mại điện tử

Nguyễn Thị Quỳnh Trang

Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, Email: trinhquynhtrang.work@gmail.com

ThS. Nguyễn Khánh Linh

Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, Email: khanhlinh1993@gmail.com

Tóm tắt

Dưới góc độ các tương tác dịch vụ, nghiên cứu này khảo sát định lượng trên 220 khách hàng trên các sàn thương mại điện tử, sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (Smart-PLS) để xem xét tác động của chất lượng dịch vụ phát trực tiếp (livestream) đối với sự gắn kết của khách hàng và hành vi mua hàng ngẫu hứng trong thương mại điện tử. Kết quả nghiên cứu cho thấy chất lượng dịch vụ livestream bao gồm: người dẫn chương trình, bình luận trực tuyến, chất lượng dịch vụ logistic, thông tin ưu đãi khuyến mãi và sự tiếp xúc xã hội. Những trải nghiệm dịch vụ này tác động gián tiếp lên hành vi tương tác và hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng thông qua giá trị và niềm tin được cảm nhận đối với các thương hiệu xuất hiện trong các buổi phát trực tiếp. Nghiên cứu này do đó làm sáng tỏ khái niệm chất lượng dịch vụ phát trực tiếp và ảnh hưởng của dịch vụ lên hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng.

Từ khóa: Chất lượng dịch vụ phát trực tiếp, giá trị cảm nhận, niềm tin cảm nhận, sự tham gia của khách hàng, mua hàng ngẫu hứng, thương mại điện tử

Abstract

From the perspective of service interactions, this study conducts a quantitative survey of 220 customers on e-commerce platforms and employs structural equation modeling (SmartPLS) to examine the impact of livestream service quality on customer engagement and impulse buying behavior in e-commerce. The results show that livestream service quality comprises the host, online comments, logistics service quality, promotional information, and social contact. These service experiences indirectly influence customer engagement behavior and impulse buying behavior through perceived value and trust in the brands featured in livestream sessions. The study, therefore, sheds light on the concept of livestream service quality and its influence on customers’ impulse buying behavior.

Keywords: Livestream service quality, perceived value, perceived trust, customer engagement, impulse buying, e-commerce

GIỚI THIỆU

Dịch vụ bán hàng phát trực tiếp (livestream), hay còn gọi là bán hàng trực tuyến hoặc mua sắm trực tuyến, đang được các công ty, người bán hàng trên các nền tảng thương mại điện tử áp dụng rộng rãi (Ang và cộng sự, 2018). Phương thức bán hàng này cho phép người bán tương tác với người tiêu dùng theo thời gian thực và giải đáp các thắc mắc của khách hàng ngay trong quá trình mua sắm (Ang và cộng sự, 2018). Theo nghiên cứu của Chen (2020), 61% người tiêu dùng trong mẫu nghiên cứu đã thực hiện hành vi mua hàng ngẫu hứng sau khi tương tác với nội dung livestream. Tuy nhiên, thực tế cho thấy người bán hàng qua livestream cần biết cách tận dụng các lợi thế sẵn có của hình thức này để thúc đẩy doanh số, bởi nhiều người trong số họ chưa thành công trong việc chuyển đổi người xem từ trạng thái chỉ xem hoặc nghe nội dung sang hành động đặt hàng thực tế ngay trong phiên livestream (Zhang và cộng sự, 2022). Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc thúc đẩy sự tham gia của khách hàng có mối liên hệ chặt chẽ với ý định mua hàng mạnh mẽ hơn (Alalwan, 2018). Người xem càng tham gia và kết nối nhiều với người dẫn chương trình (streamer) cũng như cộng đồng trong suốt phiên livestream, thì họ càng dễ bị ảnh hưởng bởi bầu không khí mua sắm và đưa ra các quyết định mua hàng ngẫu hứng.

Trong bối cảnh thương mại điện tử, các nghiên cứu gần đây đã khám phá nhiều yếu tố thúc đẩy sự tham gia của người tiêu dùng dẫn đến quyết định mua hàng ngẫu hứng, chẳng hạn như độ tin cậy và chất lượng tương tác của người dẫn chương trình, tính nhất quán của các đánh giá và chất lượng thông tin sản phẩm (Luo và cộng sự, 2024); đặc điểm của người dẫn chương trình, bình luận trực tuyến và thông tin khuyến mãi (Zhang và cộng sự, 2022); hay sự tiếp xúc xã hội và các chương trình khuyến mãi (Huo và cộng sự, 2023). Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện có còn rời rạc khi chỉ tập trung vào 1 trong 2 khía cạnh: đặc điểm cụ thể của người dẫn chương trình hoặc một số khía cạnh của dịch vụ livestream. Các nghiên cứu này chưa làm rõ được những trải nghiệm dịch vụ then chốt có tác động đến quá trình tâm lý dẫn đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng. Hơn nữa, tại Việt Nam, các nghiên cứu về yếu tố ảnh hưởng đến sự tham gia của khách hàng chủ yếu tập trung vào mạng xã hội và thương mại điện tử xã hội (social commerce), trong khi các nghiên cứu chuyên sâu về thương mại điện tử qua livestream vẫn còn hạn chế.

Để lấp đầy những khoảng trống lý thuyết này, nghiên cứu áp dụng mô hình Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (SOR) kết hợp với lý thuyết về tương tác dịch vụ (service encounter) nhằm xây dựng một mô hình toàn diện; qua đó xem xét cách thức các đặc điểm trải nghiệm khác nhau của người bán và dịch vụ livestream tác động đến niềm tin và giá trị cảm nhận của người tiêu dùng đối với thương hiệu, từ đó dẫn đến sự tham gia và hành vi mua hàng ngẫu hứng. Bằng cách tập trung cụ thể vào trải nghiệm của người tiêu dùng chủ chốt, nghiên cứu này mang lại góc nhìn sâu sắc về các cơ chế vận hành giúp dịch vụ phát trực tiếp (livestream) thúc đẩy hành vi mua sắm của người tiêu dùng trong bối cảnh thương mại điện tử.

NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VÀ PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH LÝ THUYẾT

Dịch vụ bán hàng phát trực tiếp (livestream) trong thương mại điện tử

Dịch vụ bán hàng phát trực tiếp (livestream) trong thương mại điện tử có thể được xem là một kênh bán hàng kỹ thuật số đầy sáng tạo, nơi các thương hiệu hoặc người có sức ảnh hưởng giới thiệu sản phẩm thông qua video trực tuyến theo thời gian thực. Hình thức này cho phép người tiêu dùng tương tác, đặt câu hỏi và mua sản phẩm ngay trong quá trình phát sóng. Phương thức này mang lại trải nghiệm tương tác sống động, giúp nâng cao đáng kể mức độ gắn kết, sự hiểu biết về sản phẩm và lòng tin của khách hàng (Shiu và cộng sự, 2023). Nó mang lại lợi ích cho người bán nhờ khả năng trình diễn sản phẩm theo thời gian thực, cung cấp hình ảnh trực quan và giúp khách hàng hiểu rõ hơn về sản phẩm; từ đó giảm tỷ lệ hoàn hàng do sự tương đồng giữa kỳ vọng của khách hàng và thực tế sản phẩm. Ngoài ra, hình thức này còn thúc đẩy sự tham gia của khách hàng thông qua các tính năng tương tác như trò chuyện trực tuyến (live chat) và hỏi đáp (Q&A), vun đắp mối quan hệ và lòng tin sâu sắc hơn giữa thương hiệu và người tiêu dùng; đẩy nhanh quá trình ra quyết định của khách hàng bằng cách cho phép họ khám phá, tìm hiểu và mua hàng ngay trên cùng một nền tảng; và quan trọng hơn cả là tạo ra nhiều trải nghiệm mới giúp nâng cao giá trị cảm nhận cũng như lòng tin của khách hàng đối với thương hiệu (Shiu và cộng sự, 2023; Luo và cộng sự, 2025).

Lý thuyết về trải nghiệm tiếp xúc dịch vụ (Service encounter theory)

Lý thuyết về trải nghiệm tiếp xúc dịch vụ (SET), do Shostack (1985) đề xuất ban đầu, đóng vai trò là khung lý thuyết nền tảng giải thích tầm quan trọng của sự tương tác giữa nhân viên tuyến đầu và khách hàng. Mặc dù ban đầu tập trung vào sự tương tác trực tiếp giữa nhà cung cấp dịch vụ và khách hàng, SET đã phát triển thành mô hình 3 bên bao gồm tổ chức cung cấp dịch vụ, nhân viên dịch vụ và khách hàng (Li & Ma, 2022). Hơn nữa, SET hiện nay còn bao hàm cả môi trường vật lý, cơ sở hạ tầng công nghệ và quy trình vận hành như những thành phần thiết yếu định hình trải nghiệm dịch vụ. Do đó, các cuộc tiếp xúc dịch vụ có thể được xem là sự kết hợp năng động giữa các nguồn lực con người, công nghệ và hệ thống, tất cả cùng đóng góp vào quá trình đồng kiến ​​tạo giá trị (Larivière và cộng sự, 2017). Các tương tác trong dịch vụ phát trực tiếp (livestream) có thể được xem là những tác nhân kích thích định hình trạng thái nội tại của khách hàng, từ đó thúc đẩy họ tham gia và thực hiện mua sắm trên nền tảng thương mại điện tử.

Các tương tác trong dịch vụ phát trực tiếp

Người dẫn chương trình (Anchor/Streamer)

Người dẫn chương trình (AC) là nhân vật chủ chốt trong thương mại điện tử qua livestream và thường đóng vai trò trung tâm trong các phiên bán hàng trực tiếp. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng đặc điểm của người dẫn chương trình có tác động tích cực đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng trong thương mại livestream (Liu, 2024). Trình độ chuyên môn cao cho phép người dẫn chương trình cung cấp thông tin sản phẩm rõ ràng, chi tiết và giải đáp hiệu quả các thắc mắc của khách hàng. Khi khách hàng hiểu rõ các chức năng và lợi ích của sản phẩm, giá trị cảm nhận của họ sẽ tăng lên (Maojie, 2023). Hơn nữa, khi người tiêu dùng nhận thấy chuyên môn và kiến ​​thức sản phẩm của người dẫn chương trình, niềm tin của họ được củng cố nhờ giảm bớt sự bất định và gia tăng độ tin cậy được cảm nhận (Lu và cộng sự, 2016). Nhiều nghiên cứu đã khẳng định vai trò quan trọng của sự chân thực nơi người dẫn chương trình trong việc thúc đẩy niềm tin của khách hàng (Liu, 2024). Nội dung đáng tin cậy và trung thực giúp người xem đánh giá tốt hơn về chức năng và chất lượng thực tế của sản phẩm, từ đó làm tăng giá trị cảm nhận. Dựa trên các tài liệu nghiên cứu, nghiên cứu này đề xuất các giả thuyết sau:

H1: Người dẫn chương trình có tác động tích cực đáng kể đến niềm tin cảm nhận của người tiêu dùng.

H2: Người dẫn chương trình có tác động tích cực đáng kể đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

Bình luận trực tuyến

Bình luận trực tuyến (OC) đề cập đến các bình luận dạng “bullet screen” (bình luận chạy ngang màn hình) do người xem gửi đến theo thời gian thực trong quá trình phát sóng livestream (Zhang và cộng sự, 2022). Các bình luận trực tuyến có thể xây dựng niềm tin của người tiêu dùng bằng cách truyền tải kiến ​​thức và kinh nghiệm từ những khách hàng khác, qua đó tác động đến niềm tin cảm nhận của người tiêu dùng (Zhecheng Qi, 2021). Thông qua việc xem xét phản hồi từ những khách hàng trước đó, người mua mới có thêm thông tin chi tiết về chất lượng và tính năng sản phẩm, đồng thời cảm thấy yên tâm hơn với quyết định mua hàng của mình; điều này giúp nâng cao giá trị cảm nhận tổng thể về sản phẩm và trải nghiệm mua sắm. Đặc biệt, các bình luận chất lượng cao cung cấp nhiều thông tin hữu ích, làm tăng giá trị cảm nhận về sản phẩm, dịch vụ và chính nền tảng livestream (Luo & Ye, 2019). Dựa trên cơ sở này, giả thuyết sau được đề xuất:

H3: Bình luận trực tuyến có tác động tích cực đáng kể đến niềm tin cảm nhận của người tiêu dùng.

H4: Bình luận trực tuyến có tác động tích cực đáng kể đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

Chất lượng dịch vụ logistics

Chất lượng dịch vụ logistics (LSQ) đề cập đến mức độ mà các dịch vụ logistics-như giao hàng, nhận hàng và trả lại/đổi hàng - đáp ứng hoặc vượt quá kỳ vọng của khách hàng (Lin và cộng sự, 2023). Nhiều khía cạnh của LSQ đã được chứng minh là có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến giá trị cảm nhận. Giao hàng nhanh chóng và xử lý kịp thời các yêu cầu trả lại hoặc hoàn tiền góp phần trực tiếp vào nhận thức của khách hàng. Những yếu tố này nâng cao lợi ích cảm nhận và giảm thiểu sự hy sinh cảm nhận (ví dụ: thời gian chờ đợi), từ đó tăng giá trị cảm nhận và khuyến khích khách hàng tương tác với người bán để tránh bỏ lỡ những lợi ích đó. Khi người bán hàng trực tuyến đưa ra cam kết dịch vụ giao hàng rõ ràng, hoặc khi người xem thấy phản hồi tích cực từ khách hàng trước đây về chất lượng logistics, điều này củng cố niềm tin vào độ tin cậy của người bán (Ziaullah và cộng sự, 2014). Dựa trên những hiểu biết này, các giả thuyết sau được đề xuất:

H5: Chất lượng dịch vụ logistics có tác động tích cực đáng kể đến niềm tin cảm nhận của người tiêu dùng.

H6: Chất lượng dịch vụ logistics có tác động tích cực đáng kể đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

Thông tin khuyến mãi

Thông tin khuyến mãi (PII) đề cập đến cách thức các thông điệp khuyến mãi được truyền tải và người tiêu dùng cảm nhận, bao gồm giảm giá, mẫu thử miễn phí và phiếu giảm giá được thiết kế để thúc đẩy người xem tương tác với livestream và đưa ra quyết định mua hàng nhanh chóng hơn. Khi người tiêu dùng gặp phải các ưu đãi khuyến mãi bất ngờ trong quá trình mua hàng ngẫu hứng, họ có xu hướng cảm nhận giá trị khoái cảm cao từ mức giá giảm. Hơn nữa, khi thông tin khuyến mãi được trình bày rõ ràng, minh bạch và chi tiết, nó cũng có thể nâng cao niềm tin của khách hàng vào phiên livestream (Zhang và cộng sự, 2022). Dựa trên sự hiểu biết này, các giả thuyết sau được đề xuất:

H7: Thông tin khuyến mãi có tác động tích cực đáng kể đến niềm tin mà người tiêu dùng cảm nhận.

H8: Thông tin khuyến mãi có tác động tích cực đáng kể đến giá trị mà người tiêu dùng cảm nhận.

Sự tiếp xúc xã hội

Sự tiếp xúc xã hội (SC) phản ánh mức độ mà nền tảng livestream cho phép người tiêu dùng tham gia vào các tương tác với cả người bán và cộng đồng người xem (Zhang và cộng sự, 2014). Dịch vụ bán hàng phát trực tiếp cho phép tương tác thời gian thực giữa người dùng và người bán cũng như giữa chính người dùng với nhau. Các tính năng như giao tiếp 2 chiều, hiển thị bình luận thời gian thực và khả năng người xem được nhắc đến trong suốt phiên phát trực tiếp tạo ra trải nghiệm sống động, cho phép người dùng cảm thấy được kết nối bất chấp sự thiếu tiếp xúc vật lý (Wongkitrungrueng & Assarut, 2020). Khi nền tảng hiển thị số lượng người xem hoặc phản hồi của khán giả theo thời gian thực, sự tiếp xúc trên mạng xã hội thúc đẩy cảm giác thuộc về, từ đó củng cố sự tham gia của khách hàng với buổi phát trực tiếp. Dựa trên những phát hiện này, các giả thuyết sau được đề xuất:

H9: Sự tiếp xúc xã hội có tác động tích cực đáng kể đến niềm tin cảm nhận của người tiêu dùng.

H10: Sự tiếp xúc xã hội có tác động tích cực đáng kể đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

Niềm tin cảm nhận

Nhìn chung, niềm tin là một trạng thái tâm lý liên quan đến những kỳ vọng tích cực về ý định hoặc hành vi của người khác, ngay cả khi có rủi ro tiềm ẩn (Rousseau và cộng sự, 1998). Trong bối cảnh thương mại điện tử, niềm tin cảm nhận được coi là yếu tố cơ bản giúp giảm bớt sự không chắc chắn trong quá trình ra quyết định mua hàng và thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng (Fan và cộng sự, 2021). Trong các phiên bán hàng phát trực tiếp, niềm tin có thể hướng đến người dẫn chương trình, nền tảng, sản phẩm, hoặc thậm chí là những người tham gia khác trong buổi phát sóng (Lin & Nuangjamnong, 2022). Việc thiếu tương tác trực tiếp giữa người mua và người bán khiến niềm tin trở thành một yếu tố quan trọng. Niềm tin cảm nhận cũng ảnh hưởng tích cực đến sự tham gia hành vi của khách hàng. Ví dụ, khi người xem cảm thấy họ đang tương tác với “những người cùng chí hướng” có chung sở thích, quan điểm và ý kiến ​​về sản phẩm, họ có nhiều khả năng ở lại lâu hơn trong buổi phát trực tiếp và tích cực tham gia vào không khí cộng đồng (Lin & Nuangjamnong, 2022). Khi khách hàng tin tưởng người bán và sản phẩm của họ, họ có xu hướng theo dõi hoạt động của người phát trực tiếp và trở thành người ủng hộ cho người dẫn chương trình (Sashi, 2012). Dựa trên cơ sở đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H11: Niềm tin cảm nhận có tác động tích cực đáng kể đến sự tham gia của khách hàng.

Giá trị cảm nhận

Trong bối cảnh thương mại điện tử, giá trị cảm nhận được định nghĩa là sự đánh giá tổng thể về giá trị hoặc hiệu quả của sản phẩm, dựa trên sự cân nhắc giữa lợi ích nhận được và chi phí bỏ ra (Hajli, 2015). Nhiều nghiên cứu đã khẳng định tác động đáng kể của giá trị cảm nhận đối với sự tham gia của khách hàng trong bối cảnh phát trực tiếp (livestream). Theo Hajli (2015), khi người tiêu dùng tin tưởng hơn vào giá trị mà họ kỳ vọng nhận được từ các hoạt động thương mại điện tử, mức độ tham gia của họ cũng gia tăng. Ngoài ra, một nghiên cứu khác của Chen (2017) về sự tham gia của khách hàng trong môi trường thương mại điện tử qua livestream cũng nhấn mạnh rằng giá trị cảm nhận là yếu tố then chốt quyết định đến cách khách hàng tham gia livestream. Dựa trên những cơ sở này, giả thuyết sau đây được đề xuất:

H12: Giá trị cảm nhận có tác động tích cực đáng kể đến sự tham gia của khách hàng.

Sự tham gia của khách hàng và hành vi mua sắm ngẫu hứng

Sự tham gia của khách hàng là các phản ứng về nhận thức, cảm xúc và hành vi tạo ra trải nghiệm tích cực cho người tiêu dùng (Hollebeek và cộng sự, 2014). Những phản ứng này có thể nảy sinh trực tiếp trong quá trình tương tác với các thương hiệu hoặc xuất phát từ các trải nghiệm liên quan đến những tương tác đó. Sự tham gia của khách hàng không chỉ ảnh hưởng đến quyết định mua hàng nói chung mà còn có tác động cụ thể đến hành vi mua sắm ngẫu hứng (Ou và cộng sự, 2020). Trong môi trường thương mại điện tử qua livestream, chẳng hạn như cách người dẫn chương trình trình bày nội dung có thể ảnh hưởng đáng kể đến nhận thức của người tiêu dùng, từ đó gia tăng sự tham gia và thúc đẩy hành vi mua sắm ngẫu hứng (Luo và cộng sự, 2021). Khi mức độ tham gia tăng lên, người tiêu dùng thường thể hiện mức độ đầu tư hành vi cao hơn, chẳng hạn như thích hoặc theo dõi người dẫn chương trình, điều này có thể dẫn đến các quyết định mua hàng không có kế hoạch từ trước (Yi và cộng sự, 2023). Dựa trên lập luận này, giả thuyết sau đây được đề xuất:

H13: Sự tham gia của khách hàng có tác động tích cực đáng kể đến hành vi mua sắm ngẫu hứng.

Dựa trên cơ sở lý thuyết và các giả thuyết được đề xuất, nghiên cứu này xây dựng mô hình khung như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Các thang đo

Nghiên cứu sử dụng thang đo gồm 5 mục về trải nghiệm đặc điểm của người dẫn chương trình (anchor) từ các nghiên cứu của Li và cộng sự (2025) và Zhang và cộng sự (2022) để đo lường trải nghiệm tương tác với người dẫn chương trình. Trải nghiệm về bình luận trực tuyến được đo lường bằng 4 mục phát triển từ nghiên cứu của Chiou & Cheng (2003) và Park và cộng sự (2007). Chất lượng dịch vụ logistics được đánh giá thông qua thang đo 4 mục của Mentzer và cộng sự (2001); thông tin về ưu đãi khuyến mãi được đo bằng 4 mục từ Payne và cộng sự (1996); sự tiếp xúc xã hội được đo bằng 5 mục từ Liu (2023); các biến số về niềm tin và giá trị cảm nhận, sự gắn kết và hành vi mua hàng ngẫu hứng được xây dựng dựa trên các nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2022), Lin & Nuangjamnong (2022), Luo và cộng sự (2024) và Adelaar và cộng sự (2003). Tất cả các khái niệm nghiên cứu đều sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (1 = hoàn toàn không đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý).

Chọn mẫu và thu thập dữ liệu

Dữ liệu được thu thập qua khảo sát online. Nghiên cứu tập trung vào các nhóm khách hàng khác nhau dựa trên tần suất mua sắm trực tuyến của họ để đánh giá nhận thức của họ về dịch vụ phát trực tiếp (livestream) trên các nền tảng thương mại điện tử. Liên kết Google Form của bảng khảo sát đã được chia sẻ trong mạng lưới của nhóm nghiên cứu; sau hai tuần, tổng cộng 220 phiếu khảo sát hợp lệ đã được thu thập để phục vụ công tác phân tích. Thông tin về giới tính, độ tuổi và tần suất mua sắm qua livestream của người tham gia khảo sát được trình bày trong Bảng 1.

Bảng 1: Tần suất mua sắm qua phát trực tuyến (livestream) theo giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và nhóm thu nhập

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

Nhóm người trẻ thường có tần suất trải nghiệm cao hơn đối với các dịch vụ livestream trên các nền tảng thương mại điện tử nên được chọn làm mẫu nghiên cứu. Tỷ lệ tương tác cao này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì chất lượng dịch vụ livestream ổn định, bởi bất kỳ sự cố nào cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến mức độ tham gia và mua sắm ngẫu hứng của họ. Ngoài ra, những người tham gia khảo sát thể hiện mức độ tương tác đáng kể, đặc biệt là nhóm có trình độ học vấn cao. Điều này cho thấy người tiêu dùng có trình độ học vấn cao là động lực chính thúc đẩy hoạt động mua sắm trực tuyến qua livestream.

Phương pháp phân tích

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp PLS-SEM với phần mềm SmartPLS 4 để phân tích dữ liệu, tập trung vào việc dự báo và giải thích biến tiềm ẩn mục tiêu (Hair và cộng sự, 2014). Các giả thuyết được đánh giá theo từng bước, tuân theo quy trình 2 giai đoạn của Anderson và Gerbing (1988), bao gồm đánh giá mô hình đo lường và phân tích mô hình cấu trúc. Do PLS-SEM đặc biệt phù hợp với nghiên cứu khám phá và các mô hình phức tạp có nhiều biến tiềm ẩn, phương pháp này cho phép ước lượng các hệ số đường dẫn, đánh giá độ giá trị của các khái niệm nghiên cứu và kiểm tra độ phù hợp của mô hình. Hơn nữa, các chỉ số độ tin cậy như Cronbach’s Alpha, Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability) và Phương sai trích trung bình (AVE) sẽ được xem xét để đảm bảo độ giá trị của phép đo. Cuối cùng, quy trình bootstrapping sẽ được áp dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ giả thuyết.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Độ tin cậy của các thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp rho_A và độ tin cậy tổng hợp rho_C. Theo kết quả tại Bảng 2, tất cả các giá trị Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp đều nằm trong khoảng lý tưởng, cho thấy độ tin cậy cao của các thang đo (Hair và cộng sự, 2014).

Cuối cùng, giá trị hội tụ được đánh giá bằng chỉ số Phương sai trích trung bình (AVE). Giá trị AVE từ 0,5 trở lên cho thấy giá trị hội tụ tốt (Hair và cộng sự, 2014). Dữ liệu tại Bảng 2 xác nhận rằng tất cả các khái niệm nghiên cứu đều đáp ứng tiêu chí này, qua đó khẳng định giá trị hội tụ của chúng.

Bảng 2: Độ tin cậy và độ giá trị hội tụ

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

Kết quả trình bày tại Hình 2 và bảng 3 cho thấy các đặc điểm của người dẫn chương trình, bình luận trực tuyến và chất lượng dịch vụ logistics đều có tác động có ý nghĩa thống kê đối với cả niềm tin cảm nhận (với các giá trị p lần lượt là 0,001; 0,016 và 0,002) và giá trị cảm nhận (với các giá trị p tương ứng là 0,014; 0,018 và 0,000). Ngoài ra, cả giá trị cảm nhận và niềm tin cảm nhận đều có tác động đáng kể đến mức độ tham gia của khách hàng trong phiên phát trực tiếp (livestream), và mức độ tham gia này ảnh hưởng tích cực đến hành vi mua hàng ngẫu hứng (giá trị p = 0,000). Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H11, H12 và H13 được chấp nhận.

Hình 2: Kết quả của mô hình nghiên cứu

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

Các giả thuyết H8 và H9 cũng được xác nhận, với giá trị p lần lượt là 0,019 và 0,010; điều này cho thấy thông tin về ưu đãi khuyến mãi có tác động đến giá trị cảm nhận, và sự tiếp xúc xã hội có tác động đến niềm tin cảm nhận. Tuy nhiên, các giả thuyết H7 và H10 bị bác bỏ do giá trị p vượt quá ngưỡng 5% (lần lượt là 0,097 và 0,055), cho thấy các mối quan hệ từ thông tin ưu đãi khuyến mãi đến niềm tin cảm nhận và từ sự tiếp xúc xã hội đến giá trị cảm nhận không có ý nghĩa thống kê.

Bảng 3: Kết quả kiểm định giả thuyết

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

Tóm lại, các giả thuyết được chấp nhận bao gồm H1, H2, H3, H4, H5, H6, H8, H9, H11, H12 và H13, trong khi các giả thuyết bị bác bỏ là H7 và H10 (giá trị P > 0,05). Những kết quả này cho thấy giá trị cảm nhận, niềm tin cảm nhận và sự tương tác đóng vai trò là các yếu tố trung gian quan trọng, kết nối các trải nghiệm dịch vụ livestreamvới hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng. Đáng chú ý, một số trải nghiệm dịch vụ tác động mạnh mẽ hơn thông qua giá trị cảm nhận và niềm tin cảm nhận thay vì ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi mua hàng; điều này nhấn mạnh tầm quan trọng chiến lược của việc nâng cao giá trị cảm nhận và niềm tin cảm nhận trong quá trình tương tác với dịch vụ livestream và hành vi mua hàng ngẫu hứng.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu này mang lại những hiểu biết quan trọng về hành vi người tiêu dùng trong lĩnh vực bán lẻ thương mại điện tử qua hình thức livestream. Bằng cách vận dụng lý thuyết về tương tác dịch vụ (service encounter theory), nghiên cứu cung cấp một cách tiếp cận toàn diện hơn để hiểu về các trải nghiệm then chốt giúp gia tăng giá trị, từ đó thúc đẩy sự gắn kết và tham gia của khách hàng và hành vi mua hàng ngẫu hứng trong các dịch vụ livestream. Kết quả mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) cho thấy các đặc điểm của người dẫn chương trình (anchor), bình luận trực tuyến, chất lượng dịch vụ logistics, thông tin về ưu đãi khuyến mãi và sự tiếp xúc xã hội (social contact) đều đóng vai trò quan trọng trong việc kích thích sự tương tác của người xem với dịch vụ livestream. Cụ thể, đặc điểm của người dẫn chương trình có tác động mạnh nhất đến niềm tin cảm nhận, trong khi chất lượng dịch vụ logistics có ảnh hưởng lớn nhất đến giá trị cảm nhận. Kết quả này tương đồng với các phát hiện trước đó của Maojie (2023). Điều này củng cố các nghiên cứu trước đây vốn nhấn mạnh rằng: thông tin do người dẫn chương trình am hiểu cung cấp giúp gia tăng giá trị cho người tham gia livestream; các bình luận trực tuyến cung cấp thông tin hữu ích từ đánh giá và trải nghiệm của những người tham gia trước đó (Luo & Ye, 2019); và chất lượng dịch vụ logistics có tác động đáng kể đến sự gắn kết cũng như hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng (Hernández và cộng sự, 2009). Ngoài ra, việc người dẫn chương trình tương tác kịp thời và hiệu quả với khách hàng sẽ giúp củng cố niềm tin và thúc đẩy sự tham gia của người tiêu dùng (Li và cộng sự, 2025).

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mặc dù có tác động đến giá trị cảm nhận của khách hàng nhưng thông tin về ưu đãi khuyến mãi lại không có ảnh hưởng đáng kể đến niềm tin cảm nhận. Điều này có thể xuất phát từ hiện tượng được gọi là “thiên kiến ​​tiêu cực” (negativity bias) (Cao và cộng sự, 2018). Khi người tiêu dùng nhận thấy sự thiếu nhất quán trong các tín hiệu về chất lượng sản phẩm - chẳng hạn như thông tin tích cực từ người dẫn chương trình đi kèm với các chương trình giảm giá hoặc quà tặng - họ có thể coi đó là dấu hiệu tiêu cực và nảy sinh nghi ngờ về chất lượng sản phẩm. Các nghiên cứu của Boulding và Kirmani (1993) cũng như Miyazaki và cộng sự (2005) cho thấy thiên kiến ​​tiêu cực khiến người tiêu dùng tập trung vào các tín hiệu tiêu cực (như giảm giá) thay vì các tín hiệu tích cực về chất lượng sản phẩm. Thêm vào đó, nếu không quen thuộc với nhà bán lẻ trong phiên livestream, người tiêu dùng có thể nghi ngờ rằng nhà bán lẻ đang cố gắng làm sai lệch thông tin tích cực và sử dụng các chương trình khuyến mãi để bù đắp cho chất lượng sản phẩm kém (Mayzlin và cộng sự, 2012). Yếu tố sự tiếp xúc xã hội có tác động tích cực đến niềm tin cảm nhận, vì nó giúp người tiêu dùng cảm thấy mình là một phần của cộng đồng. Khi khách hàng nhận thấy sự tiếp xúc của những người tham gia khác và người bán trong buổi livestream, họ sẽ giảm bớt sự bất định về người bán, đồng thời gia tăng niềm tin vào sản phẩm và dịch vụ (Hajli, 2015). Tuy nhiên, yếu tố sự tiếp xúc xã hội lại không có tác động đáng kể đến giá trị cảm nhận. Nguyên nhân có thể là do nếu thông tin sản phẩm không được người bán trình bày rõ ràng trong buổi livestream, hoặc chất lượng tương tác giữa người dẫn chương trình và khán giả không tốt (ví dụ: phản hồi không thỏa đáng, không đáp ứng được nhu cầu khách hàng), thì cảm giác về sự tiếp xúc xã hội có thể không đủ mạnh để tác động đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

Nhìn chung, trong khuôn khổ mô hình Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (S-O-R), các trải nghiệm tương tác dịch vụ qua livestream đóng vai trò là yếu tố kích thích quan trọng giúp nâng cao giá trị cảm nhận và niềm tin vào thương hiệu; từ đó thúc đẩy mạnh mẽ sự tham gia của người tiêu dùng và dẫn đến hành vi mua hàng ngẫu hứng. Những kết quả này nhấn mạnh tác động khác biệt của các trải nghiệm tương tác dịch vụ livestream khác nhau trong việc định hình sự tham gia của khách hàng với nội dung tiếp thị và hành vi mua sắm. Ngược lại, yếu tố sự tiếp xúc xã hội và các biện pháp khuyến mãi có thể không mang lại hiệu quả nếu thiếu đi các yếu tố bổ trợ khác, chẳng hạn như bằng chứng về chất lượng sản phẩm thông qua việc xác thực các bình luận trực tuyến và thông tin chi tiết về sản phẩm. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của giá trị cảm nhận, niềm tin và sự gắn kết như những yếu tố trung gian được hình thành thông qua các cơ chế cốt lõi của hoạt động livestream. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tiếp tục khám phá thêm những khía cạnh khác của trải nghiệm dịch vụ livestream giúp gia tăng giá trị cảm nhận và niềm tin, từ đó thúc đẩy tương tác nhiều hơn và hành vi mua hàng ngẫu hứng.

Tài liệu tham khảo

1. Adelaar, T., Chang, S., Lancendorfer, K. M., Lee, B., & Morimoto, M. (2003). Effects of media formats on emotions and impulse buying intent. Journal of Information Technology, 18(4), 247-266. https://doi.org/10.1080/0268396032000150799

2. Alalwan, A. A. (2018). Investigating the impact of social media advertising features on customer purchase intention. International Journal of Information Management, 42, 65-77. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.06.001

3. Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411-423. https://doi.org/10.1037/0033-2909.103.3.411

4. Ang, T., Wei, S., & Anaza, N. A. (2018). Livestreaming vs pre-recorded: How social viewing strategies impact consumers’ viewing experiences and behavioral intentions. European Journal of Marketing, 52(9/10), 2075-2104. https://doi.org/10.1108/EJM-09-2017-0575

5. Boulding, W., & Kirmani, A. (1993). A consumer-side experimental examination of signaling theory: Do consumers perceive warranties as signals of quality? Journal of Consumer Research, 20(1), 111-128. https://doi.org/10.1086/208337

6. Cao, Z., Hui, K.-L., & Xu, H. (2018). When discounts hurt sales: The case of daily-deal markets. Information Systems Research, 29(3), 567-591. https://doi.org/10.1287/isre.2017.0741

7. Chen, L. (2020, August 18). Livestreaming e-commerce: Lasting buzz or will it go bust? CEIBS. https://www.ceibs.edu/new-papers-columns/livestreaming-e-commerce-lasting-buzz-or-will-it-go-bust

8. Chen, Y.-R. R. (2017). Perceived values of branded mobile media, consumer engagement, business-consumer relationship quality and purchase intention: A study of WeChat in China. Public Relations Review, 43(5), 945-954. https://doi.org/10.1016/j.pubrev.2017.07.006

9. Chiou, J.-S., & Cheng, C. (2003). Should a company have message boards on its Web sites? Journal of Interactive Marketing, 17(3), 50-61. https://doi.org/10.1002/dir.10059

10. Fan, M., Ammah, V., Dakhan, S. A., Liu, R., Mingle, M. N., & Pu, Z. (2021). Critical factors of reacquainting consumer trust in e-commerce. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(3), 561-573. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no3.0561

11. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2014). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). SAGE Publications.

12. Hajli, N. (2015). Social commerce constructs and consumer’s intention to buy. International Journal of Information Management, 35(2), 183-191. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.12.005

13. Hernández, B., Jiménez, J., & Martín, M. J. (2009). Key website factors in e-business strategy. International Journal of Information Management, 29(5), 362-371. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2008.12.006

14. 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

15. Huo, C., Wang, X., Sadiq, M. W., & Pang, M. (2023). Exploring factors affecting consumer’s impulse buying behavior in live-streaming shopping: An interactive research based upon SOR model. SAGE Open, 13(2), Article 21582440231172678. https://doi.org/10.1177/21582440231172678

16. Larivière, B., Bowen, D., Andreassen, T. W., Kunz, W., Sirianni, N. J., Voss, C., & De Keyser, A. (2017). “Service Encounter 2.0”: An investigation into the roles of technology, employees and customers. Journal of Business Research, 79, 238-246. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2017.03.008

17. Li, R., Cui, Y., & Mei, X. (2025). Research on the influence of anchor characteristics on consumer purchase intention—A case study of selected anchors on Dong Yuhui’s “With Hui” Live-stream account. Frontiers in Communication, 9, Article 1534691. https://doi.org/10.3389/fcomm.2024.1534691

18. Lin, Q., & Nuangjamnong, C. (2022). Exploring the role of influencers and customer engagement on purchase intention in TikTok live streaming shopping. International Journal of Social Sciences and Humanities Invention, 9(12), 7469-7498. https://doi.org/10.18535/ijsshi/v9i12.04

19. Lin, X., Mamun, A. A., Yang, Q., & Masukujjaman, M. (2023). Examining the effect of logistics service quality on customer satisfaction and re-use intention. Plos one, 18(5), Article e0286382. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0286382

20. Liu, B. (2023). How social presence affects viewers’ impulse buying behavior in live streaming commerce. Journal of Economics, Business and Management, 11(3), 100-112. https://doi.org/10.18178/joebm.2023.11.3.732

21. Liu, W. (2024). Research on the influence of anchor influence on consumers’ purchase intention in live broadcast room under the background of interest e-commerce. Academic Journal of Management and Social Sciences, 9(1), 154-163. https://doi.org/10.54097/ajmss.v9i1.09

22. Lu, B., Fan, W., & Zhou, M. (2016). Social presence, trust, and social commerce purchase intention: An empirical research. Computers in Human Behavior, 56, 225-237. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.048

23. Luo, X., Cheah, J.-H., Hollebeek, L. D., & Lim, X.-J. (2024). Boosting customers’ impulsive buying tendency in live-streaming commerce: The role of customer engagement and deal proneness. Journal of Retailing and Consumer Services, 77, Article 103644. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103644

24. Luo, Y., & Ye, Q. (2019). The effects of online reviews, perceived value, and gender on continuance intention to use international online outshopping website: An elaboration likelihood model perspective. Journal of International Consumer Marketing, 31(3), 250-269. https://doi.org/10.1080/08911762.2018.1506456

25. Mayzlin, D., Dover, Y., & Chevalier, J. A. (2014). Promotional reviews: An empirical investigation of online review manipulation. Marketing Science, 33(3), 321-340. https://doi.org/10.1287/mksc.2014.0847

26. Mentzer, J. T., Flint, D. J., & Hult, G. T. M. (2001). Logistics service quality as a segment-customized process. Journal of Marketing, 65(4), 82-104. https://doi.org/10.1509/jmkg.65.4.82.18386

27. Miyazaki, A. D., Grewal, D., & Goodstein, R. C. (2005). The effect of multiple extrinsic cues on quality perceptions: A matter of consistency. Journal of Consumer Research, 32(1), 146-153. https://doi.org/10.1086/429605

28. Ou, J., Wong, I. A., Prentice, C., & Liu, M. T. (2020). Customer engagement and its outcomes: The cross-level effect of service environment and brand equity. Journal of Hospitality & Tourism Research, 44(2), 377-402. https://doi.org/10.1177/1096348019890049

29. Park, D.-H., Lee, J., & Han, I. (2007). The effect of on-line consumer reviews on consumer purchasing intention: The moderating role of involvement. International Journal of Electronic Commerce, 11(4), 125-148. https://doi.org/10.2753/JEC1086-4415110405

30. Payne, J. W., Bettman, J. R., & Luce, M. F. (1996). When time is money: Decision behavior under opportunity-cost time pressure. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 66(2), 131-152. https://doi.org/10.1006/obhd.1996.0044

31. Qi, Z. (2021). Analysis of the effect of online reviews on consumer intention. Frontiers in Economics and Management, 2(4), 114-119.

32. Rousseau, D. M., Sitkin, S. B., Burt, R. S., & Camerer, C. (1998). Introduction to special topic forum: Not so different after all: A cross-discipline view of trust. The Academy of Management Review, 23(3), 393-404. https://doi.org/10.5465/amr.1998.926617

33. Sashi, C. M. (2012). Customer engagement, buyer‐seller relationships, and social media. Management Decision, 50(2), 253-272. https://doi.org/10.1108/00251741211203551

34. Shiu, J. Y., Liao, S. T., & Tzeng, S. Y. (2023). How does online streaming reform e-commerce? An empirical assessment of immersive experience and social interaction in China. Humanities and Social Sciences Communications, 10(1), 1-8. https://doi.org/10.1057/s41599-023-01614-7

35. Shostack, L. (1985). Planning the service encounter. In J. A. Czepiel, M. R. Solomon, & C. F. Surprenant (Eds.), The Service Encounter: Managing Employee/Customer Interaction in Service Businesses (pp. 243-254). Lexington Books.

36. Wongkitrungrueng, A., & Assarut, N. (2020). The role of live streaming in building consumer trust and engagement with social commerce sellers. Journal of Business Research, 117, 543-556. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.06.018

37. Yi, Q., Khan, J., Su, Y., & Tong, J. (2023). Impulse buying tendency in live-stream commerce: The role of viewing frequency and anticipated emotions influencing scarcity-induced purchase decision. Journal of Retailing and Consumer Services, 75, Article 103534. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103534

38. Zhang, H., Lu, Y., Gupta, S., & Zhao, L. (2014). What motivates customers to participate in social commerce? The impact of technological environments and virtual customer experiences. Information & Management, 51(8), 1017-1030. https://doi.org/10.1016/j.im.2014.07.005

39. Zhang, Z., Zhang, N., & Wang, J. (2022). The influencing factors on impulse buying behavior of consumers under the mode of hunger marketing in live commerce. Sustainability, 14(4), Article 2122. https://doi.org/10.3390/su14042122

40. Ziaullah, M., Feng, Y., & Akhter, S. N. (2014). E-loyalty: The influence of product quality and delivery services on e-trust and e-satisfaction in China. Journal of Service Science and Management, 7(3), 203-216. https://doi.org/10.4236/jssm.2014.73017

41. Zhu, M. (2023). The impact of anchor characteristics on consumers’ willingness to pay a premium for food-An empirical study. Frontiers in Nutrition, 10, Article 1240503. https://doi.org/10.3389/fnut.2023.1240503