Tác động của trải nghiệm thử mỹ phẩm thực tế ảo tăng cường đến quyết định mua hàng trực tuyến của thế hệ Z tại TP. Hồ Chí Minh

Nguyễn Hoàng Phước

Trường Cao đẳng Kinh tế Đối ngoại; Email: [email protected]

Nguyễn Ngọc Quí

Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh 7 (tác giả liên hệ); Email: quitrang68@gmail.com

Phạm Thị Minh Hiếu

Học viện Hàng Không Việt Nam; Email: [email protected]

Phạm Thị Bích Uyên

Trường Cao đẳng Kinh tế Đối ngoại; Email: [email protected]

Lê Anh Khôi

Trường Cao đẳng Kinh tế Đối ngoại; Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu sử dụng mô hình S-O-R và lý thuyết hiện diện từ xa để phân tích cơ chế tác động của các đặc tính công nghệ dùng thử mỹ phẩm thực tế ảo tăng cường đến quyết định mua hàng trực tuyến của thế hệ Z tại TP. Hồ Chí Minh, trong đó làm rõ vai trò trung gian của trải nghiệm đắm chìm. Dữ liệu định lượng thu thập từ 326 khách hàng nữ thuộc Thế hệ Z được phân tích bằng phương pháp cấu trúc bình phương tối thiểu một phần (PLS-SEM). Kết quả nghiên cứu cho thấy, tính tương tác thời gian thực và tính chân thực của hình ảnh tác động trực tiếp đến cả trải nghiệm đắm chìm lẫn quyết định mua hàng trực tuyến. Trong khi đó, tính mới lạ của công nghệ chỉ tác động đến trải nghiệm đắm chìm, không tác động trực tiếp đến quyết định mua hàng. Đáng chú ý, trải nghiệm đắm chìm đóng vai trò trung gian từng phần đối với tính tương tác, tính chân thực và trung gian hoàn toàn đối với tính mới lạ trong mối quan hệ với quyết định mua hàng. Từ đó, nghiên cứu gợi ý các doanh nghiệp thương mại điện tử ngành mỹ phẩm cần tập trung cải thiện tính tương tác à và độ chi tiết, chân thực của hình ảnh AR để tối ưu hóa trạng thái đắm chìm, thay vì chỉ dựa vào yếu tố mới lạ của công nghệ.

Từ khóa: Thực tế ảo tăng cường (AR), trải nghiệm đắm chìm, quyết định mua hàng trực tuyến, thế hệ Z, mỹ phẩm.

Abstract

This study utilizes the S-O-R model and Telepresence Theory to analyze the mechanism through which augmented reality (AR) cosmetic virtual try-on technology features influence online purchase decisions among Generation Z in Ho Chi Minh City, highlighting the mediating role of immersive experience. Quantitative data collected from 326 female Gen Z customers were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The findings indicate that real-time interactivity and image authenticity directly affect both immersive experience and online purchase decisions. In contrast, technological novelty only influences immersive experience and has no direct impact on purchase decisions. Notably, immersive experience plays a partial mediating role for interactivity and authenticity, and a full mediating role for technology novelty regarding purchase decisions. Consequently, the study suggests that beauty e-commerce enterprises should focus on enhancing interactivity as well as the detail and realism of AR images to optimize the state of immersion, rather than relying solely on technological novelty.

Keywords: Augmented Reality (AR), Immersive experience, Online purchase decision, Generation Z, Cosmetics.

GIỚI THIỆU

Thương mại điện tử (TMĐT) đã thay đổi ngành bán lẻ toàn cầu, trong đó lĩnh vực làm đẹp và chăm sóc cá nhân chuyển dịch kênh bán hàng mạnh mẽ nhất (McKinsey & Company, 2023). Tại Việt Nam, đặc biệt là TP. Hồ Chí Minh, trung tâm kinh tế và công nghệ năng động bậc nhất cả nước, Thế hệ Z (Gen Z) đang dần trở thành nhóm người tiêu dùng dẫn dắt thị trường, nhóm khách hàng này không chỉ kỳ vọng sự tiện lợi khi mua sắm trực tuyến mà còn tìm kiếm những trải nghiệm tương tác mang tính cá nhân hóa và chân thực cao (Decision Lab, 2023). Tuy nhiên, mua sắm mỹ phẩm trực tuyến tồn tại một vấn đề đó là sự thiếu hụt trải nghiệm cảm quan trực tiếp. Người tiêu dùng khó đánh giá chính xác màu son, tông nền hay chất kem khi chỉ nhìn qua hình ảnh thông thường (Heller và cộng sự, 2019). Sự xuất hiện Thực tế ảo Tăng cường (Augmented Reality - AR) thông qua các tính năng Dùng thử ảo (Virtual Try-On - VTO) đã tạo nên sự thay đổi trong trải nghiệm mua sắm trực tuyến (Javornik, 2016). Công nghệ AR cho phép người dùng lồng ghép các sản phẩm kỹ thuật số vào hình ảnh thực tế của bản thân theo thời gian thực. AR tạo ra yếu tố kích thích tâm lý quan trọng, đó là Trải nghiệm đắm chìm (Yim và cộng sự, 2017). Khi người tiêu dùng bị cuốn hút vào không gian tương tác ảo, sẽ tạo ra sự kết nối giữa thế giới thực và kỹ thuật số, hình thành trạng thái tập trung cao độ và cảm xúc tích cực (Kowalczuk và cộng sự, 2021). Mặc dù sự kết nối của AR vào lĩnh vực TMĐT đã được nghiên cứu nhiều trên thế giới; tuy nhiên, phần lớn thường tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật hoặc thái độ chung đối với công nghệ (Rauschnabel và cộng sự, 2019). Cơ chế tác động tâm lý sâu hơn, đặc biệt là vai trò trung gian của trải nghiệm đắm chìm trong việc thúc đẩy quyết định mua hàng trực tuyến của nhóm khách hàng Gen Z tại các thị trường đang phát triển như TP. Hồ Chí Minh, vẫn còn là một khoảng trống nghiên cứu đáng kể.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Khung lý thuyết của nghiên cứu này dựa trên Mô hình Kích thích - Cơ thể - Phản ứng (Stimulus - Organism - Response, S-O-R) do Mehrabian & Russell (1974) phát triển, được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng trên môi trường số (Hilken và cộng sự, 2017). Trong bối cảnh thương mại điện tử ngành mỹ phẩm, các tính năng của AR dùng thử ảo (bao gồm tính tương tác, tính chân thực và tính mới lạ) đóng vai trò là tác nhân kích thích (S). Sự kết hợp giữa tương tác mượt mà và hình ảnh sống động sẽ chuyển hướng nhận thức của người dùng từ môi trường thực sang môi trường ảo, tạo ra trạng thái tâm lý đắm chìm (O) trên cơ sở lý thuyết Hiện diện từ xa (Telepresence Theory) của Steuer (1992). Lý thuyết Hiện diện từ xa mô tả trải nghiệm tâm lý của người dùng khi họ cảm thấy mình đang trực tiếp hiện diện trong môi trường ảo do công nghệ tạo ra. Trạng thái này được quyết định bởi hai thuộc tính kỹ thuật chính là tính sinh động, thể hiện khả năng hiển thị chi tiết màu sắc, ánh sáng chân thực trên làn da thật; và tính tương tác, thể hiện mức độ người dùng có thể tự do tương tác trên không gian ảo theo thời gian thực. Trạng thái đắm chìm kích thích thái độ tích cực, dẫn đến Quyết định mua hàng trực tuyến (R) của khách hàng Gen Z (Javornik, 2016).

GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Giả thuyết nghiên cứu

Mối quan hệ giữa tính tương tác thời gian thực với trải nghiệm đắm chìm và quyết định mua hàng online

Tính tương tác là yếu tố kỹ thuật then chốt quyết định mức độ hiện diện tâm lý của người dùng trong môi trường mô phỏng Steuer (1992). Trong bối cảnh thử mỹ phẩm AR, tính tương tác thời gian thực cho phép người dùng Gen Z chủ động điều khiển và nhận phản hồi tức thì theo cử động khuôn mặt. Sự phản hồi này tạo ra sự liên tục trong dòng chú ý và tăng cường cảm giác kiểm soát trải nghiệm (Hilken và cộng sự, 2017), đưa người dùng vào trạng thái đắm chìm hoàn toàn (Yim và cộng sự, 2017). Nhờ khả năng phản hồi tức thì giúp khách hàng đánh giá chính xác độ phù hợp của từng loại mỹ phẩm khi mua sắm trực tuyến (Heller và cộng sự, 2019) và sự tự tin vào quyết định chọn sản phẩm tăng lên, khả năng ra quyết định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng Gen Z sẽ gia tăng một cách trực tiếp (Javornik, 2016). Đây là cơ sở để đề xuất các giả thuyết:

H_1a: Tính tương tác thời gian thực tác động cùng chiều đến trải nghiệm đắm chìm.

H1b: Tính tương tác thời gian thực tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng online.

Mối quan hệ giữa tính chân thực của hình ảnh với trải nghiệm đắm chìm và quyết định mua hàng online

Tính chân thực của hình ảnh thể hiện qua độ chuẩn xác về màu sắc, độ nét và khả năng hòa trộn ánh sáng của lớp trang điểm ảo trên da mặt người dùng. Theo Steuer (1992), độ sâu thông tin giác quan do tính chân thực mang lại là điều kiện tiên quyết kích thích trạng thái hiện diện từ xa. Khi AR tái hiện chi tiết sắc thái sản phẩm một cách chân thực, tạo ra sự kết nối giữa yếu tố ảo và thực tế, làm người dùng chìm đắm vào không gian trải nghiệm (Yim và cộng sự., 2017). Đồng thời, tính chân thực còn đóng vai trò là nguồn thông tin có giá trị chẩn đoán cao, giúp khách hàng tự tin đánh giá mức độ phù hợp của sản phẩm với bản thân, giảm thiểu rủi ro mua sai hàng và thúc đẩy quyết định mua hàng trực tuyến (Hilken và cộng sự., 2017; Heller và cộng sự., 2019). Từ đó, nghiên cứu đề xuất các giả thuyết:

H_2a: Tính chân thực của hình ảnh tác động cùng chiều đến trải nghiệm đắm chìm.

H_2b:Tính chân thực của hình ảnh tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng online.

Mối quan hệ giữa tính mới lạ của công nghệ với trải nghiệm đắm chìm và quyết định mua hàng online

Tính mới lạ của công nghệ AR phản ánh mức độ độc đáo và khác biệt trong trải nghiệm thử sản phẩm so với các hình thức mua sắm trực tuyến truyền thống. Theo Huang (2019), sự mới lạ kích thích trí tò mò, tập trung chú ý của người dùng vào giao diện ứng dụng, làm giảm thiểu sự chi phối từ môi trường bên ngoài và tạo ra trạng thái đắm chìm sâu sắc. Bên cạnh đó, tính mới lạ còn mang lại giá trị cảm xúc giải trí cao, tạo ra phản ứng cảm xúc tích cực ảnh hưởng đến thái độ đánh giá sản phẩm của khách hàng (Kowalczuk và cộng sự, 2021). Sự hào hứng khi trải nghiệm một công nghệ thử nghiệm mới lạ không chỉ củng cố niềm tin vào tính đổi mới của thương hiệu mà còn thúc đẩy quyết định mua hàng trực tuyến của nhóm người tiêu dùng Gen Z (Rauschnabel và cộng sự., 2019). Từ đó, nghiên cứu đề xuất các giả thuyết:

H_3a: Tính mới lạ của công nghệ tác động cùng chiều đến trải nghiệm đắm chìm.

H_3b: Tính mới lạ của công nghệ tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng online.

Mối quan hệ giữa trải nghiệm đắm chìm và quyết định mua hàng online

Theo Hilken và cộng sự (2017), việc đắm chìm vào không gian AR làm thu hẹp khoảng cách tâm lý đối với sản phẩm, kích hoạt quá trình tâm lý giúp người tiêu dùng dễ dàng hình dung việc sử dụng sản phẩm trong thực tế. Bên cạnh đó, trạng thái đắm chìm còn tạo ra cảm giác sở hữu tâm lý, thúc đẩy sự tự tin vào quyết định lựa chọn và giảm thiểu cảm giác hoài nghi khi mua sắm qua mạng (Heller và cộng sự, 2019). Khi cảm xúc tích cực từ trải nghiệm đắm chìm tác động đến thái độ đánh giá sản phẩm, quyết định mua hàng trực tuyến của Gen Z sẽ gia tăng (Yim và cộng sự, 2017; Javornik, 2016). Từ đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H₄: Trải nghiệm đắm chìm tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng online

Vai trò trung gian của trải nghiệm đắm chìm

Trên cơ sở mô hình S-O-R (Mehrabian & Russell, 1974), các thuộc tính công nghệ của AR (tương tác thời gian thực, chân thực hình ảnh và tính mới lạ) đóng vai trò là các tác nhân kích thích (S), không tác động đơn lẻ mà thông qua quá trình chuyển hóa trạng thái tâm lý nội tại (O) để dẫn đến quyết định mua hàng trực tuyến (R). Trong cơ chế này, Trải nghiệm đắm chìm đóng vai trò trung gian truyền dẫn (Hilken và cộng sự, 2017). Các đặc tính AR thu hút sự chú ý của người dùng, tác động đến tâm lý và tạo nên trạng thái đắm chìm (Yim và cộng sự, 2017; Kowalczuk và cộng sự, 2021). Trạng thái đắm chìm sẽ trực tiếp kích hoạt trạng thái tâm lý, làm gia tăng độ tin tưởng, từ đó thúc đẩy quyết định lựa chọn của người tiêu dùng Gen Z (Javornik, 2016). Nếu thiếu đi sự chuyển hóa tâm lý đắm chìm, các yếu tố kỹ thuật thuần túy khó tạo ra động lực mạnh để dẫn đến quyết định mua hàng. Đây là cơ sở để đề xuất các giả thuyết sau:

H_5a: Tính tương tác thời gian thực tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng online qua trung gian trải nghiệm đắm chìm

H_5b: Tính chân thực của hình ảnh tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng online qua trung gian trải nghiệm đắm chìm

H_5c: Tính mới lạ của công nghệ tác động cùng chiều đến quyết định mua hàng online qua trung gian trải nghiệm đắm chìm

Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở khung lý thuyết và các giả thuyết, mô hình lý thuyết đề xuất ở Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu lý thuyết

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

Trong đó: INT: Tính tương tác thời gian thực; REA: Tính chân thực của hình ảnh; NOV: Tính mới lạ của công nghệ; IMM: Trải nghiệm đắm chìm; PD: Quyết định mua hàng online

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng kỹ thuật khảo sát trực tuyến để thu thập dữ liệu sơ cấp. Đối tượng khảo sát là nữ giới thuộc thế hệ Gen Z (sinh từ năm 1997 đến 2012) đang sinh sống, học tập và làm việc trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Thang đo được kế thừa từ các nghiên cứu: Yim và cộng sự (2017), Rauschnabel và cộng sự (2019), Kowalczuk và cộng sự (2021), đồng thời điều chỉnh phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, sử dụng thang đo Likert 5 mức độ. Nghiên cứu sử dụng mô hình PLS-SEM để kiêm định giả thuyết nghiên cứu, sử dụng phần mềm SmartPLS.4.1.0.0 để phân tích dữ liệu. Theo Hair và cộng sự (2019), PLS-SEM là phương pháp tối ưu đối với các mô hình nghiên cứu phức tạp chứa biến trung gian, không yêu cầu giả định phân phối chuẩn của dữ liệu và phù hợp cho các nghiên cứu mang tính phát triển lý thuyết. Quá trình phân tích dữ liệu được tiến hành qua hai bước): (1) Đánh giá mô hình đo lường để kiểm định độ tin cậy thang đo, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt; (2) Đánh giá mô hình cấu trúc để kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ trực tiếp cũng như vai trò trung gian trong mô hình (Sarstedt và cộng sự, 2021).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Sau quá trình thu thập và làm sạch dữ liệu, nghiên cứu đã ghi nhận N = 326 phiếu khảo sát hợp lệ từ đối tượng khách hàng nữ thuộc Thế hệ Z tại TP. Hồ Chí Minh để đưa vào phân tích chính thức. Phần này trình bày chi tiết kết quả phân tích dữ liệu định lượng bằng kỹ thuật PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS 4.1.0.0, bao gồm hai phần: (1) Đánh giá mô hình đo lường nhằm kiểm định độ tin cậy và giá trị của các thang đo; và (2) Đánh giá mô hình cấu trúc nhằm kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ tác động trực tiếp cùng vai trò trung gian trong mô hình nghiên cứu.

Kiểm định mô hình đo lường

Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng 2 chỉ số: Cronbach's alpha và độ tin cậy tổng hợp (CR) cho thấy kết quả các tham số đáp ứng yêu cầu (> 0,7) và phương sai trích của các thang đo lớn hơn 50% (Bảng 1).

Bảng 1: Độ tin cậy và giá trị của cấu trúc

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Bảng 2 trình bày kết quả kiểm định giá trị phân biệt của các thang đo theo tiêu chí Fornell-Larcker. Kết quả cho thấy các tham số đáp ứng yêu cầu (< 0,85).

Bảng 2: Kiểm định giá trị phân biệt theo tiêu chí Fornell-Larcker

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Kiểm định mô hình cấu trúc

Mô hình cấu trúc được đánh giá để kiểm định các mối quan hệ tác động trực tiếp và vai trò trung gian trong mô hình nghiên cứu. Kết quả tại Bảng 3 cho thấy mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF < 5), trong đó các biến độc lập giải thích được hơn 50% (R²>0,5) sự biến thiên của biến phụ thuộc. Kết quả này đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích các giả thuyết nghiên cứu tiếp theo. Chỉ số Q² cho thấy khả năng dự báo ngoài mẫu cao.

Bảng 3: Đa cộng tuyến, R² và khả năng dự báo ngoài mẫu

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Chỉ số f² đo lường mức độ ảnh hưởng của một biến độc lập lên biến phụ thuộc. Bảng 4 cho thấy biến trải nghiệm đắm chìm ảnh hưởng mạnh (f²=0,926) đến quyết định mua hàng online, các mối quan hệ còn lại có mức độ ảnh hưởng vừa và nhỏ.

Bảng 4: Hệ số tác động của các cấu trúc ngoại sinh

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Hình 2 trình bày kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu bằng PLS-SEM.

Hình 2: Kết quả phân tích bằng PLS-SEM

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Bảng 5 trình bày kết quả kiểm định các mối quan hệ trực tiếp, ngoại trừ giả thuyết H3b không có ý nghĩa thống kê, các giả thuyết còn lại đều có ý nghĩa cao.

Bảng 5: Kết quả phân tích ảnh hưởng trực tiếp

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Bảng 6 trình bày kết quả kiểm định các mối quan hệ trung gian.

Bảng 6: Kết quả phân tích quan hệ trung gian

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Kết quả phân tích PLS-SEM cho thấy có 9/10 giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận. Về các mối quan hệ trực tiếp, tính tương tác thời gian thực (INT) và tính chân thực của hình ảnh (REA) đều tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê đến trải nghiệm đắm chìm (IMM) (β = 0,378 và β = 0,313, p = 0,000) cũng như quyết định mua hàng online (PD) (β = 0,085, p = 0,024 và β = 0,260, p = 0,000), chấp nhận các giả thuyết H1a, H1b, H2a và H2b. Tính mới lạ của công nghệ (NOV) tác động tích cực đến IMM (β = 0,270, p = 0,000, chấp nhận H3a), nhưng tác động trực tiếp đến PD không có ý nghĩa thống kê nên H3b bị bác bỏ. Trải nghiệm đắm chìm (IMM) tác động cùng chiều mạnh nhất đến PD (β = 0,647, p = 0,000, chấp nhận H4). Đối với quan hệ trung gian, IMM đóng vai trò trung gian từng phần trong mối quan hệ giữa INT với PD (β = 0,244, p = 0,000, chấp nhận H5a) và REA với PD (β = 0,203, p = 0,000, chấp nhận H5b); đồng thời đóng vai trò trung gian hoàn toàn trong mối quan hệ giữa NOV với PD (β = 0,175, p = 0, chấp nhận H5c).

KẾT LUẬN

Nghiên cứu khẳng định cơ chế tác động của các đặc tính công nghệ AR dùng thử mỹ phẩm đến quyết định mua hàng trực tuyến của thế hệ Z tại TP. Hồ Chí Minh, trong đó trải nghiệm đắm chìm đóng vai trò trung gian chuyển hóa hoàn toàn tác động của tính mới lạ và chuyển hóa một phần tác động của tính tương tác thời gian thực cùng tính chân thực hình ảnh. Về mặt lý thuyết, kết quả củng cố mô hình S-O-R và lý thuyết hiện diện từ xa khi xác nhận cảm giác đắm chìm của người tiêu dùng phụ thuộc vào độ sâu thông tin cảm nhận và khả năng phản hồi tức thì hơn là yếu tố mới lạ thuần túy. Về mặt quản trị, nghiên cứu khuyến nghị các doanh nghiệp thương mại điện tử ngành mỹ phẩm không nên lãng phí nguồn lực vào các nội dung gây tò mò ngắn hạn, mà cần ưu tiên đầu tư tối ưu hóa tốc độ phản hồi thời gian thực và độ chi tiết, chân thực của hình ảnh ảo nhằm tạo ra trạng thái đắm chìm sâu sắc, từ đó thúc đẩy hiệu quả quyết định mua hàng trực tuyến của khách hàng thế hệ Z.

Tài liệu tham khảo:

1. Decision Lab. (2023). The Connected Consumer Q1 2023. Decision Lab Report. Truy xuất từ: https://advertisingvietnam.com/article/bao-cao-connected-consumer-q1-2023-nguoi-tieu-dung-viet-dam-chim-trong-shoppertainment-p22034

2. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European business review, 31(1), 2-24.

3. Heller, J., Chylinski, M., de Ruyter, K., Mahr, D., & Keeling, D. I. (2019). Touching the untouchable: exploring multi-sensory augmented reality in the context of online retailing. Journal of Retailing, 95(4), 219-234.

4. Hilken, T., De Ruyter, K., Chylinski, M., Mahr, D., & Keeling, D. I. (2017). Augmenting the eye of the beholder: exploring the strategic potential of augmented reality to enhance online service experiences. Journal of the academy of marketing science, 45(6), 884-905.

5. Huang, T. L. (2019). Psychological mechanisms of brand love and information technology identity in virtual retail environments. Journal of Retailing and Consumer Services, 47, 251-264.

6. Kowalczuk, P., Siepmann, C., & Adler, J. (2021). Cognitive, affective, and behavioral consumer responses to augmented reality in e-commerce: A comparative study. Journal of business research, 124, 357-373.

7. Javornik, A. (2016). ‘It’s an illusion, but it looks real!’Consumer affective, cognitive and behavioural responses to augmented reality applications. Journal of Marketing Management, 32(9-10), 987-1011.

8. McKinsey & Company. (2023). The beauty market in 2023: A special report by McKinsey & Company. Truy xuất từ: https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/the-beauty-market-in-2023-a-special-state-of-fashion-report

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

10. Rauschnabel, P. A., Felix, R., & Hinsch, C. (2019). Augmented reality marketing: How mobile AR-apps can improve brands through inspiration. Journal of Retailing and Consumer Services, 49, 43-53.

11. Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. (2021). Partial least squares structural equation modeling. In Handbook of market research (pp. 587-632). Cham: Springer International Publishing.

12. Steuer, J. (1992). Defining virtual reality: Dimensions determining telepresence. Journal of communication, 42(4), 73-93.

13. Yim, M. Y. C., Chu, S. C., & Sauer, P. L. (2017). Is augmented reality technology an effective tool for e-commerce? An interactivity and vividness perspective. Journal of interactive marketing, 39(1), 89-103.

Ngày nhận bài: 2/7/2026; Ngày hoàn thiện biên tập: 15/8/2026; Ngày duyệt đăng: 21/8/2026