Tác động điều tiết của mạng xã hội đến quyết định mua sắm của Gen Z tại siêu thị bán lẻ TP. Hồ Chí Minh

TS. Huỳnh Minh Tâm

Khoa Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Tài chính - Marketing

Email: [email protected]

Tóm tắt

Dựa trên nền tảng Lý thuyết hành vi kế hoạch và Lý thuyết mô hình chấp nhận công nghệ, tác giả thực hiện nghiên cứu với mục đích đo lường sự tác động điều tiết của mạng xã hội ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của Gen Z tại các siêu thị bán lẻ TP. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính, định lượng và sử dụng phần mềm PLS-SEM 3 để phân tích số liệu. Kết quả nghiên cứu cho thấy các giả thuyết đưa ra đã được chấp nhận. Từ đó, tác giả đề xuất 5 hàm ý quản trị cho các siêu thị bán lẻ tại TP. Hồ Chí Minh xây dựng giải pháp, chiến thuật phát triển và thu hút nhóm đối tượng khách hàng gen Z.

Từ khoá: Ý định mua, quyết định mua, mạng xã hội, Gen Z

Summary

Based on the Theory of Planned Behavior and the Technology Acceptance Model, the author conducted this study to examine the moderating effect of social media on the purchasing decisions of Generation Z at retail supermarkets in Ho Chi Minh City. The study employs both qualitative and quantitative research methods and uses PLS-SEM 3 software to analyze the data. The research results show that all proposed hypotheses are accepted. Based on these results, the author proposes five managerial implications for retail supermarkets in the City to develop solutions and strategies to attract Generation Z consumers.

Keywords: Purchase intention, purchase decision, social media, Generation Z

ĐẶT VẤN ĐỀ

Lý thuyết nhóm thế hệ (Generational Cohort Theory) cung cấp một nền tảng lý thuyết để hiểu về thái độ, giá trị, sai lầm, hành vi được hình thành bởi những sự kiện lịch sử trọng đại và những điều kiện xã hội đã trải qua trong suốt nhiều năm. Theo định nghĩa của Chaturvedi và cộng sự (2020), thế hệ Z (gen Z) sinh từ năm 1995 đến 2010, là thế hệ có ý thức và năng động và đang sống trong thời của internet, mạng xã hội và điện thoại thông minh. Việc mua sắm của Gen Z được tác giả của nghiên cứu này quan tâm và đặt câu hỏi quyết định mua sắm của thế hệ này có sự điều tiết bởi mạng xã hội hay không? Trên cơ sở nghiên cứu của Ying và cộng sự (2025) còn để lại khoảng trống và cần kiểm định lại, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu, từ đó giúp các nhà quản trị trong ngành siêu thị bán lẻ ở TP. Hồ Chí Minh có các giải pháp để phát triển kênh thương mại điện tử.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu đề xuất

Lý thuyết hành vi kế hoạch (TPB)

Lý thuyết hành vi kế hoạch là nguồn gốc và khung tin cậy để phán đoán hành vi mua của người tiêu dùng. Lý thuyết hành vi kế hoạch cung cấpp một mô hình toàn diện giúp nhận biết được các quyết định cá nhân thông qua các hành vi cụ thể như thái độ đối với hành vi, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát về hành vi.

Lý thuyết mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

Khi công nghệ liên tục phát triển, sự chấp nhận công nghệ trở thành một yếu tố quan trọng trong quyết định mua. Mô hình chấp nhận công nghệ là một khung nền quan trọng cho việc hiểu về sự chấp nhận chúng. Lý thuyết này bao gồm 2 phần chính là cảm nhận sử dụng dễ dàng và cảm nhận tính hữu dụng (Davis và Venkatesh, 1996).

Nhận diện thương hiệu (BAW)

Theo lý thuyết nền TPB, hành vi nhận diện thương hiệu liên quan đến sự nhận biết của khách hàng về thương hiệu. Thương hiệu phải sử dụng nhiều chiến thuật khác nhau để khuyến khích khách hàng tham gia vào các hoạt động thông qua các bài đăng cập nhật (Davis và Venkatesh, 1996). Như vậy, nhận diện thương hiệu có mối quan hệ tích cực với ý định mua (Maemunah và cộng sự, 2023). Do đó, giả thuyết H1 được hình thành như sau:

H1: Nhận diện thương hiệu có tác động trực tiếp đến Ý định mua.

Truyền miệng điện tử (EWO)

Lý thuyết khuếch tán đổi mới xem xét ảnh hưởng của truyền miệng điện tử trên mạng xã hội đến ý định mua của người tiêu dùng. Hennig-thurau và cộng sự (2004) cho rằng, bất kỳ phát biểu nào (tiêu cực hoặc tích cực) từ khách hàng về sản phẩm hoặc công ty đều được phổ biến rộng rãi đến nhiều người thông qua internet. Theo nghiên cứu của Wang và cộng sự (2016), truyền miệng điện tử có tác động tích cực đến ý định mua. Do đó, giả thuyết H2 được hình thành:

H2: Truyền miệng điện tử có tác động trực tiếp đến Ý định mua.

Cảm nhận rủi ro (PRI)

Theo Lý thuyết TPB, khách hàng xem xét về rủi ro tiềm ẩn từ hành vi mua của họ (Cox và Rich, 1964). Vì vậy, Cảm nhận rủi ro có tác động đến ý định mua (Al-saedi và cộng sự, 2020). Do đó, giả thuyết H3 được hình thành:

H3: Cảm nhận rủi ro có tác động trực tiếp đến Ý định mua.

Cảm nhận sử dụng dễ dàng (PEU)

Cảm nhận tính dễ sử dụng là một phần của Lý thuyết TAM, đề cập đến cảm nhận cá nhân về công nghệ, giúp sự tương tác dễ dàng, giảm bớt rào cản. Mức độ hiểu biết về công nghệ ảnh hưởng đến cảm nhận sử dụng dễ dàng. Vì vậy, giữa cảm nhận sử dụng dễ dàng và ý định mua có mối quan hệ với nhau (Koksalmis, 2019). Do đó, giả thuyết H4 được hình thành:

H4: Cảm nhận sử dụng dễ dàng có tác động trực tiếp đến Ý định mua.

Ảnh hưởng của bạn bè (PIN)

Mục tiêu cơ bản của marketing xã hội là thúc đẩy người người theo dõi mua thông qua sự ảnh hưởng của bạn bè (Bonchi và cộng sự, 2011). Ảnh hưởng của bạn bè là hành vi hoặc quyết định của một cá nhân ảnh hưởng bởi nhóm bạn bè của họ. Một vài nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng, ảnh hưởng của bạn bè có tác động tích cực đến ý định mua (Wardani và cộng sự, 2020). Do đó, giả thuyết H5 được hình thành:

H5: Ảnh hưởng của bạn bè có tác động trực tiếp đến Ý định mua.

Mối quan hệ giữa mạng xã hội (SME), ý định mua (PUI) và quyết định mua (PUD)

Ý định mua hàng được định nghĩa là mục đích của người tiêu dùng tham gia các hoạt động mua sắm trên các trang mạng xã hội và là một yếu tố dự báo về hành vi mua của họ (Hussain và cộng sự, 2021). Một vài nghiên cứu trước chỉ ra rằng thông qua những người ảnh hưởng trên mạng là yếu tố quan trọng làm tăng ý định mua sắm trực tuyến (Chetioui và cộng sự, 2019) và cuối cùng là ảnh hưởng đến quyết định mua của người tiêu dùng (Muralidar và Megha, 2024). Do đó, giả thuyết H6, H7 và H8 được hình thành:

H6: Ý định mua có tác động tích cực đến Quyết định mua.

H7: Mạng xã hội có tác động tích cực đến Quyết định mua.

H8: Ý định mua có tác động tích cực đến Quyết định mua thông qua sự điều tiết của Mạng xã hội.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng 2 phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Các thang đo cụ thể như sau: Nhận diện thương hiệu (BAW) gồm 5 biến quan sát (Li và cộng sự, 2026); Truyền miệng điện tử (EWO) gồm 3 biến (Ngo và cộng sự, 2024); Cảm nhận rủi ro (PRI) gồm 3 biến (Cabeza-Ramírez và cộng sự, 2022); Cảm nhận sử dụng dễ dàng (PEU) gồm 5 biến (Ludeña-poma và cộng sự, 2024); Ảnh hưởng của bạn bè (PIN) gồm 4 biến (Suki và Suki, 2019); Ý định mua (PUI) gồm 4 biến; Mạng xã hội (SME) gồm 4 biến (Bhutto và Rūtelioné, 2026); và Quyết định mua (PUD) gồm 4 biến (Bachri và cộng sự, 2023).

Sau khi hình thành bảng câu hỏi, tác giả thực hiện trao đổi cùng các Cửa hàng trưởng/Giám đốc siêu thị trong ngành bán lẻ tại TP. Hồ Chí Minh, nhằm hiệu chỉnh bảng câu hỏi cho đến khi họ nhất trí. Kế đến, tác giả khảo sát online đối với nhóm khách hàng Gen Z thông qua công cụ google document. Kết quả thu được 180 phiếu, sau khi sàng lọc các phiếu hợp lệ, còn lại 157 phiếu, tương ứng tỷ lệ đạt là 87,22%. Thời gian thực hiện từ ngày 1/11/2025. Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả đo lường tính giá trị của cấu trúc

Bảng 1: Kết quả tổng hợp các nhân tố trong mô hình PLS-SEM

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích

Kết quả ở Bảng 1 cho thấy, các yếu tố: BAW; EWO; PRI; PEU; PIN đều tác động đến PUI. Trong đó, Nhận diện thương hiệu (BAW) có tác động mạnh nhất với giá trị của f² = 0.134. Do đó, để phát triển bền vững và lâu dài thì các doanh nghiệp phải xây dựng được thương hiệu mạnh, không những cho nhóm khách hàng hiện tại mà còn phải đầu tư cho nhóm khách hàng Gen X hay Y và các nhóm khách hàng khác trong tương lai như Gen Alpha, Beta, Gamma. Ngoài ra, hiện tại sự ảnh hưởng điều tiết trực tiếp từ Mạng xã hội (SME) tới Ý định mua (PUI) và Quyết định mua (PUD) của Gen Z là không nhỏ (f² = 0.288), điều này cho thấy, thời đại công nghiệp số có sự tác động đến sản lượng bán và doanh thu của doanh nghiệp.

Đánh giá mối quan hệ tác động

Bảng 2: Tổng hợp kết quả kiểm định sau phân tích Bootstrap

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích

Kết quả từ phân tính PLS-SEM 3 (Bootstrapping) ở Bảng 2 cho thấy, các giả thuyết đều được chấp nhận, vì P-values < 0.05. Đồng thời, nghiên cứu này đã lấp đi khoảng trống nghiên cứu (Ying và cộng sự, 2025) và khẳng định rằng yếu tố Cảm nhận rủi ro (PRI) có tác động tích cực đến Ý định mua (PUI). Bên cạnh đó, kết quả cũng chỉ ra rằng, có sự tác động điều tiết tích cực và thuận chiều của Mạng xã hội (SME) tới Ý định mua (PUI) và Quyết định mua (PUD) (hệ số điều tiết là 0.162 và P-values là 0.000). Như vậy, các yếu tố như: BAW; EWO; PRI; PEU; và PIN đều có tác động tích cực đến Ý định mua của giới trẻ (Gen Z) và thông qua sự điều tiết tích cực của mạng xã hội thúc đẩy khách hàng ra quyết định mua nhanh hơn. Từ đó, các nhà quản trị, đặc biệt là những người làm marketing phải chú ý, tập trung, đầu tư và phát triển các kênh mạng xã hội để thu hút sự mua sắm của nhóm khách hàng này.

Hình 2: Kết quả mô hình sau phân tích Bootstrap

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả nghiên cứu

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Kết quả nghiên cứu đã cho thấy, ngoài các yếu tố như Nhận diện thương hiệu (BAW); Truyền miệng điện tử (EWO); Cảm nhận rủi ro (PRI); Cảm nhận sử dụng dễ dàng (PEU); và Ảnh hưởng của bạn bè (PIN) có tác động tích cực đến Ý định mua (PUI) của khách hàng, thì sự điều tiết của Mạng xã hội (SME) cũng có tác động tích cực và thuận chiều đến Quyết định mua (PUD) của Gen Z. Điều này cho thấy vai trò và tầm quan trọng của công nghệ ảnh hưởng đáng kể đến hành vi mua của giới trẻ, cụ thể là Gen Z và có thể là các thế hệ về sau như Gen Alpha, Beta, Gamma. Đây cũng chính là điều mà các nhà quản trị trong ngành bán lẻ cần phải đề ra các chiến lược phát triển và hướng đi lâu dài.

Hàm ý quản trị

Thông qua kết quả phân tích của nghiên cứu này, các hàm ý được đề xuất cho các nhà quản trị như sau:

Một là, cần phải xây dựng hình ảnh thương hiệu của doanh nghiệp không những dành cho các khách hàng hiện hữu mà còn phải định vị thương hiệu vào tâm trí cho các thế hệ sau Gen Z thông qua các hoạt động cho lứa tuổi nhỏ như các chương trình thiếu nhi, các hình ảnh, video hoạt hình phù hợp. Bên cạnh đó là các hoạt động mang tính trách nhiệm xã hội như hoạt động nhân văn, thiện nguyện, tặng quà tình thương… để tăng hình ảnh thương hiệu của doanh nghiệp.

Hai là, thực hiện các chiến lược phát triển dựa trên nền tảng uy tín như chất lượng sản phẩm; Xây dựng các chính sách bán hàng dành cho nhân viên, cán bộ lao động và những người thân, bạn bè của họ, đối tác của doanh nghiệp, ưu tiên dùng sản phẩm do doanh nghiệp làm ra.

Ba là, các hoạt động bán hàng online cần phải đảm bảo nguyên tắc “đúng về chất và đảm bảo về lượng”. Cụ thể là chất lượng sản phẩm tốt, số lượng đủ, tồn kho nhiều, thời gian giao hàng nhanh - đúng hẹn, chương trình marketing và hình ảnh sản phẩm phải được chỉnh chu, trên các nền tảng xã hội. Bên cạnh đó, còn phải chú ý đến các phản hồi của khách hàng (Gen Z) để rút kinh nghiệm và cải tiến theo nhu cầu của khách hàng trong tương lai.

Bốn là, luôn luôn cải tiến hệ thống bán hàng online theo hướng tiếp cận nhanh chóng, gọn quy trình bán hàng, phần mềm tiện dụng, thuận tiện, dễ sử dụng và tích hợp nhiều tiện ích nhất. Đồng thời, luôn cập nhật công nghệ mới theo kịp thời đại và xu hướng kinh doanh trong tương lai.

Năm là, xây dựng được nhóm khách hàng theo thế hệ để phân khúc nhu cầu, đánh giá, dự báo theo xu hướng về hành vi mua, quyết định mua của các khách hàng này. Song song với đó là dự báo sự phát triển của nền kinh tế và thu nhập của người lao động, để nắm bắt nhu cầu khi mức sống của họ tăng cao.

Tài liệu tham khảo:

1. Al-saedi, K., Al-emran, M., Ramayah, T., & Abusham, E. (2020). Developing a general extended UTAUT model for M-payment adoption. Technology in Society, 62. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101293

2. Bachri, S., Putra, S. M., Darman, E. S. F., & Mayapada, A. G. (2023). The digital marketing to influence customer satisfaction mediated by purchase decision. Jurnal Aplikasi Manajemen, 21(3), 578-592. https://doi.org/10.21776/ ub.jam.2022.021.03.03

3. Bhutto, M. Y., & Rūtelioné, A. (2026). Greening Generation Z: unraveling pro-environmental purchase intentions for green apparel in Lithuania through an extended theory of planned behavior, social media influence and environmental self-identity. Social Responbility Journal, 22(1), 208-224. https://doi.org/10.1108/SRJ-11-2024-0770

4. Bonchi, F., Castillo, C., Gionis, A., & Jaimes, A. (2011). Social Network Analysis and Mining for Business Applications. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2(3). https://doi.org/10.1145/1961189.1961194

5. Cabeza-Ramírez, L. J., Sánchez-Can˜izares, S. M., Santos-Roldá, L. M., & Fuentes-García, F. J. (2022). Change Impact of the perceived risk in influencers ’ product recommendations on their followers ’ purchase attitudes and intention. Technological Forecasting & Social, 184. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121997

6. Chaturvedi, P., Kulshreshtha, K., & Tripathi, V. (2020). Investigating the determinants of behavioral intentions of generation Z for recycled clothing: An evidence from a developing economy. Young Consumers. https://doi.org/10.1108/YC-03-2020-1110.

7. Chetioui, Y., Benlafqih, H., & Lebdaoui, H. (2019). How fashion influencers contribute to consumers’ purchase intention. Journal of Fashion Marketing and Management. https://doi.org/10.1108/JFMM-08-2019-0157

8. Cox, D. F., & Rich, S. U. (1964). Perceived Risk and Consumer Decision- Making-The Case of Telephone Shopping. Journal of Marketing Research, 32-39. https://doi.org/doi/abs/10.1177/002224376400100405

9. Davis, F. D., & Venkatesh, V. (1996). A critical assessment of potential measurement biases in the technology acceptance model: Three experiments. Human - Computer Studies, 45, 19-45.

10. Hennig-thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G., & Remler, D. D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: what motivates consumers to articulate themselves on the internet? Journal Of Interactive Marketing, 18(1). https://doi.org/10.1002/dir.10073

11. Hussain, S., Li, Y., & Li, W. (2021). Influence of platform characteristics on purchase intention in social commerce: Mechanism of psychological contracts. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16(1), 1–17. https://doi.org/10.4067/S0718-18762021000100102

12. Koksalmis, G. H. (2019). Drivers to adopting B-flow ultrasonography: contextualizing the integrated technology acceptance model. Hancerliogullari Koksalmis BMC Medical Imaging, 1-13. https://doi.org/10.1186/s12880-019-0356-y

13. Li, Y., Jiang, Z., & Dong, Q. (2026). Research on the impact of sports brand co-branding on consumer purchase intention: A perceived value perspective. Acta Psychologica, 262, 106146. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.106146

14. Ludeña-poma, J., Rojas-gallegos, S., Solano-ortiz, L., Castro-chavez, Y., Chahua-Borda, D. (2024). Influence of resistance to use , perceived ease of use, perceived usefulness, and facilitating conditions in the intention to use telemedicine in Peru. Pharmacia, 71, 1–11. https://doi.org/10.3897/pharmacia.71.e118004

15. Maemunah, S., Karyatun, S., & Digdowiseiso, K. (2023). The Influence of Product Quality, Price Perception, and Brand Image on The Purchase Decision of Bimoli Cooking Oil at Alfamart Minimarket in Pasar Minggu Area, South Jakarta. Syntax Admiration, 4(4), 727-738. https://doi.org/10.46799/jsa.v4i4.905

16. Muralidar, N., & Megha, K. P. (2024). Analysis of Consumer Decision-Making in the Influencer Market. International Research Journal on Advanced Science Hub, 6(09), 263-270. https://doi.org/10.47392/irjash.2024.037

17. Ngo, T. T. A., Bui, C. T., Chau, H. K. L., & Tran, N. P. N. (2024). Electronic word-of-mouth (eWOM) on social networking sites (SNS): Roles of information credibility in shaping online purchase intention. Heliyon, 10(11). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32168

18. Suki, N. M., & Suki, N. M. (2019). Examination of peer influence as a moderator and predictor in explaining green purchase behaviour in a developing country. Journal of Cleaner Production, 833-844. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.218

19. Wang, T., Yeh, R. K., Chen, C., & Tsydypov, Z. (2016). What Drives Electronic Word-Of-Mouth On Social Networking Sites? Perspectives Of Social Capital And Self-Determination. Telematics and Informatics, 33(4), 1034-1047. https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.03.005

20. Wardani, N. I. K., Hendrati, I. M., & Sishadiyati. (2020). The Influence Factors Interest in Buying on E-commerce. Journal of Economics, Business, and Government Challenges, 3(1), 16-20

21. Ying, L. J., Chuan, L. Te, Rashid, U. K., & Seman, N. A. A. (2025). Social Media Marketing in Industry 4.0: The Role of TikTok in Shaping Generation Z’s Purchase Intentions. Procedia Computer Science, 253, 2176-2185. https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.01.278