Tạp chí đã xuất bản
2004
ISSN
ISSN 2615-9813
ISSN (số cũ) 1859-3682

SỐ 183 | THÁNG 6/2021

Nghiên cứu ý định chuyển đổi mua từ ngoại tuyến sang trực tuyến B2C tại Việt Nam: Trường hợp nhóm hàng điện tử tiêu dùng

Phan Duy Hùng, Phạm Văn Tuấn, Đỗ Hữu Hải

Tóm tắt: Mua hàng trực tuyến (MHTT) là một xu thế diễn ra ngày càng mạnh mẽ. Tuy nhiên, kinh doanh trực tuyến về nhóm hàng điện tử vẫn gặp một số quan ngại từ tâm lý người tiêu dùng và rủi ro tiềm ẩn, mặc dù không thể phủ nhận những ưu điểm của phương thức MHTT. Nghiên cứu áp dụng khung PPM (Push-Pull-Mooring) và tích hợp biến tâm lý để giải thích cho ý định chuyển đổi sang MHTT của khách hàng. Theo đó, Push– “Đẩy” thể hiện những hạn chế khi mua tại cửa hàng thực; Pull – “Kéo” và Mooring – “Neo” là những ưu và nhược điểm của MHTT. Các yếu tố Rủi ro nhận thức được, Thái độ đối với chuyển đổi và Thói quen mua tại cửa hàng thực được tích hợp để nghiên cứu về đặc thù nhóm hàng điện tử. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, Thái độ đối với chuyển đổi có ảnh hưởng mạnh nhất tới Ý định chuyển đổi mua và việc nghi ngại về MHTT hàng điện tử tiêu dùng của người tiêu dùng đến từ Rủi ro nhận thức được cũng như Thói quen mua tại cửa thực. Đây là điểm mới của nghiên cứu về chuyển đổi kênh mua từ ngoại tuyến sang trực tuyến đối với nhóm hàng đòi hỏi trải nghiệm. Một số kiến nghị từ đó được đề xuất.

Tài liệu tham khảo:

  1. Arora, S., & Sahney, S. (2019). Examining consumers’ webrooming behavior: an integrated approach. Marketing Intelligence & Planning, 37(3), 339-354. 
  2. Bansal, H. S., & Taylor, S. F. (1999). The service provider switching model (spsm) a model of consumer switching behavior in the services industry. Journal of Service Research, 2(2), 200-218. 
  3. Bansal, H. S., Taylor, S. F., & St. James, Y. (2005). “Migrating” to new service providers: Toward a unifying framework of consumers’ switching behaviors. Journal of the Academy of Marketing Science, 33(1), 96-115. 
  4. Barclay, D., Higgins, C., & Thompson, R. (1995). The partial least squares (PLS) approach to casual modeling: personal computer adoption ans use as an Illustration.
  5. Chen, Y.-H., & Keng, C.-J. (2019). Utilizing the Push-Pull-Mooring-Habit framework to explore users’ intention to switch from offline to online real-person English learning platform. Internet Research, 29(1), 167-193. 
  6. Cheng, S., Lee, S.-J., & Choi, B. (2019). An empirical investigation of users’ voluntary switching intention for mobile personal cloud storage services based on the push-pull-mooring framework. Computers in Human Behavior, 92, 198-215. 
  7. Chiu, H.-C., Hsieh, Y.-C., Roan, J., Tseng, K.-J., & Hsieh, J.-K. (2011). The challenge for multichannel services: Cross-channel free-riding behavior. Electronic Commerce Research and Applications, 10(2), 268-277. 
  8. Choi, J., & Park, J. (2006). Multichannel retailing in Korea: Effects of shopping orientations and information seeking patterns on channel choice behavior. International Journal of Retail & Distribution Management, 34(8), 577-596. 
  9. Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological bulletin, 112(1), 155. 
  10. Croome, R. (2006). Online-Offline Channel Switching Behaviour of Retail Consumers: Towards a Model of Consumer Value. 
  11. Forsythe, S., Liu, C., Shannon, D., & Gardner, L. C. (2006). Development of a scale to measure the perceived benefits and risks of online shopping. Journal of Interactive Marketing, 20(2), 55-75. 
  12. Gensler, S., Verhoef, P. C., & Böhm, M. (2012). Understanding consumers’ multichannel choices across the different stages of the buying process. Marketing Letters, 23(4), 987-1003. 
  13. Hà Ngọc Thắng. (2015). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến ở Việt Nam. Luận án Tiến sĩ Đại Học Kinh tế Quốc dân 2015.  
  14. Hair Jr, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & G. Kuppelwieser, V. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) An emerging tool in business research. European Business Review, 26(2), 106-121. 
  15. Hino, H. (2017). Does switching-intention result in a change in behaviour? Exploring the actual behavioural shopping patterns of switching-intended customers. British Food Journal, 119(12), 2903-2917. 
  16. IDEA. (2020). Sách trắng TMĐT Việt Nam 2020. from http://idea.gov.vn/?page=document.
  17. Lai, J.-Y., & Wang, J. (2015). Switching attitudes of Taiwanese middle-aged and elderly patients toward cloud healthcare services: An exploratory study. Technological Forecasting and Social Change, 92, 155-167. 
  18. Lee, E. S. (1966). A theory of migration. Demography, 3(1), 47-57. 
  19. Lester, D. H., Forman, A. M., & Loyd, D. (2006). Internet shopping and buying behavior of college students. Services Marketing Quarterly, 27(2), 123-138. 
  20. Lian, J.-W., & Yen, D. C. (2013). To buy or not to buy experience goods online: Perspective of innovation adoption barriers. Computers in Human Behavior, 29(3), 665-672. 
  21. Limayem, M., Hirt, S. G., & Cheung, C. M. (2007). How habit limits the predictive power of intention: The case of information systems continuance. MIS quarterly, 31(4). 
  22. Moon, B. (1995). Paradigms in migration research: exploring'moorings' as a schema. Progress in human geography, 19(4), 504-524. 
  23. Nguyễn Hoàng Diễm Hương & ctg (2016). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng dến thái độ của người mua trong thị trường thương mại điện tử. Science & technology development,, Vol 19, NoQ4 - 2016. 
  24. Nielsen. (2017a). Báo cáo thị trường thương mại điện tử của Nielsen.
  25. Nielsen. (2017b). Sự đổi mới trong công nghệ di động, phương thức thanh toán & chiến lược bán lẻ thúc đẩy việc mua bán không giới hạn. from https://www.nielsen.com/vn/vi/insights/report/2017/connected-commerce/.
  26. Nimako, S. (2012). Towards a comprehensive definition and typology of consumer switching behaviour: unearthing research gaps. Research Journal of Social Science and Management, 2(3), 67-73. 
  27. Nimako, S. G., & Winneba, K. G. (2012). Consumer switching behaviour: a theoretical review and research agenda. Research Journal of Social Science and Management, 2(3), 74-85. 
  28. Pham, V. K., Nguyen, T. L., Do, T. T. H., Tang, M. H., & Thu Hoai, H. L. (2020). A Study on Switching Behavior Toward Online Shopping of Vietnamese Consumer During the Covid-19 Time. 
  29. Pookulangara, S., Hawley, J., & Xiao, G. (2011a). Explaining consumers’ channel-switching behavior using the theory of planned behavior. Journal of Retailing and Consumer Services, 18(4), 311-321. 
  30. Pookulangara, S., Hawley, J., & Xiao, G. (2011b). Explaining multi-channel consumer's channel-migration intention using theory of reasoned action. International Journal of Retail & Distribution Management, 39(3), 183-202. 
  31. Primabudi, A. M., & Samopa, F. (2017). Analysis of Factors Influencing Purchase Decision in Online Store. Case Study: Game Sales in Online Store. International Journal of Education and Research, 5(7), 277-288. 
  32. Sun, Y., Liu, D., Chen, S., Wu, X., Shen, X.-L., & Zhang, X. (2017). Understanding users' switching behavior of mobile instant messaging applications: An empirical study from the perspective of push-pull-mooring framework. Computers in Human Behavior, 75, 727-738. 
  33. Tuu, H. H. (2015). Attitude, social norms, perceived behavioral control, past behavior, and habit in explaining intention to consume fish in Vietnam. Journal of Economic Development, 22 (3), 102-122. 
  34. VECOM (2019). Tốc độ tăng trưởng thương mại điện tử Việt Nam đạt trên 30%. from https://vecom.vn/bao-cao-chi-so-thuong-mai-dien-tu-viet-nam-2019.
  35. VECOM (2020). Báo cáo thị trường thương mại điện tử Việt Nam 2020. from https://vecom.vn/bao-cao-chi-so-thuong-mai-dien-tu-viet-nam-2020.
  36. VECOM (2021). Báo cáo chỉ số thị trường thương mại điện tử 2021. 
  37. Wirtz, J., Xiao, P., Chiang, J., & Malhotra, N. (2014). Contrasting the drivers of switching intent and switching behavior in contractual service settings. Journal of Retailing, 90(4), 463-480. 
  38. Zhang, A. (2008). Examining product and process effects on consumer preferences for online and offline channels. Business Process Management Journal, 14(1), 85-95. 
  39. Zheng, L. (2013). Antecedents and consequences of perceived risk in Internet shopping in China and France: a cross-cultural approach.
  40. Khrennikova, A. & Haven, E. (2020). Quantum-Like Modeling: from Economics to Social Laser. Asian Journal of Economics and Banking, 4(1).
  41. Khrennikova, P. (2019). Quantum Probability based Decision Making in Finance: from Individual Preferences to Market Outcomes. Asian Journal of Economics and Banking, 3(1), 88-109.


A Study on B2c Purchase Switching Intention from Offline to Online in Vietnam: A Case Study of Electronics

Abstract: Online shopping grows significantly. However, buying electronics online still faces some problems relating to consumer psychology and potential risks beside the advantages of buying online.The study applies the PPM (Push-Pull-Mooring) framework and add the customer psychology variables to explain the switching intention to buy online. In the details, Push shows the limitations of buying in real stores, Pull and Mooring are advantages and shortcoming of buying through online channels. The relationship between perceived risk, attitude to swtitching and habit is integrated to adapt to the specifics of consumer electronics. The results of the study show that the attitude has the strongest influence upon switching intention, and consumer skepticism originate from perceived risk as well as in-store buying habits. This is new finding for research theory in terms of switching from offline to online buying channel for experience goods. Possible solutions are proposed.