1. Trang Chủ
  2. Internet Marketing
  3. Ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch của du khách

Ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch của du khách

Bài nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch của du khách. Sau khi kiểm tra độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá, phương pháp phân tích hồi qui tuyến tính bội được áp dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu đề xuất. Mời các bạn cùng tham khảo! INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 Ý ĐỊNH SỬ DỤNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG TRONG DU LỊCH CỦA DU KHÁCH INTENTION TO USE TOURISM MOBILE APPLICAT

Thể loại Tài liệu miễn phí Internet Marketing

Số trang 16

Ngày tạo 10/12/2021 12:52:07 PM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 0.24 M

Tên tệp

Tải Ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch của ... (.pdf)

Xem mẫu

  1. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 Ý ĐỊNH SỬ DỤNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG TRONG DU LỊCH CỦA DU KHÁCH INTENTION TO USE TOURISM MOBILE APPLICATIONS OF TOURIST ThS. Trần Thị Thu Dung - Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Lê Văn Huy Hoàng - Metropolia University of Applied Sciences, Finland tranthudung92@gmail.com Tóm tắt Hiện nay, ứng dụng di động (mobile applications – viết tắt mobile apps) có vai trò rất quan trọng đối với sự phát triển của ngành du lịch. Mặc dù việc sử dụng ứng dụng di động trong du lịch cho mục đích tìm kiếm thông tin hay đặt trước các dịch vụ tăng lên trong những năm gần đây, và đã đạt được những thành công nhất định nhưng tại Việt Nam có rất ít nghiên cứu trong lĩnh vực này. Bài nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch của du khách. Sau khi kiểm tra độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá, phương pháp phân tích hồi qui tuyến tính bội được áp dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu đề xuất. Kết quả nghiên cứu cho thấy có bốn nhóm yếu tố tác động đến hành vi sử dụng ứng dụng của du khách: Điều kiện thuận lợi, Hiệu quả mong đợi, Động cơ tiêu khiển, Nổ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội; không có sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng di động của du khách nam và nữ. Từ khóa: ứng dụng di động, ứng dụng di động trong du lịch, sự chấp nhận công nghệ, ý định sử dụng, UTAUT2. ABSTRACT These days, mobile apps or apps play an important role in developing tourism. Although the use of mobile applications in tourism for the purpose of finding information or booking serv- ices has increased in recent years, and has achieved some success, there is little academic re- search written about this field in Vietnam. The aim of this paper is to predict the factors that influence tourist intention to use mobile apps for tourism purposes. After testing the reliability of the scale and analyzing exploratory factors, the multiple regression linear method was applied in this study in order to test the proposed research model. The research result showed that four groups of factors positively influence tourist behavior to use mobile apps in the field of tourism in Viet Nam, including Facilitating conditions, Performance expectations, Hedonic motivations, Effort expectations and social effects. Moreover, the study results also revealed that there was no difference in intention to use the mobile apps of male or female tourists. Key words: mobile application, tourism mobile application, technology acceptance, be- haviral intention, UTAUT2. 762
  2. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 1. Giới thiệu Ngày nay, cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đang diễn ra với tốc độ nhanh chóng. Các ứng dụng công nghệ tiên tiến đã được triển khai trong hầu hết các lĩnh vực khác nhau như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm, bán lẻ, vận chuyển,… trong đó có lĩnh vực du lịch. Cùng với số lượng người dùng điện thoại thông minh (Smartphone) tăng cao và sự phổ biến của các công nghệ kết nối như Wifi, 3G phổ biến, các ứng dụng di động trong du lịch (gọi tắt là apps du lịch) như Google Maps, Grab, Uber, Traveloka, TipHunter, Du lịch Việt Nam (Vietnam Travel Guide), AloTrip và các apps du lịch địa phương… xuất đồng loạt; và thu hút một số lượng lớn người dùng. Theo số liệu công bố của World Advertising Research Center (WARC), đến năm 2025 sẽ có khoảng 72,6% người dùng trên thế giới sẽ truy cập Internet qua smartphone, tương đương gần 3.7 tỷ người. Trong khi đó, sẽ chỉ có hơn 69 triệu người chỉ truy cập Internet bằng máy tính cá nhân, còn lại truy cập qua điện thoại di động và các thiết bị di động khác (WARC, 2019). Riêng tại Việt Nam, theo nghiên cứu được thực hiện bởi We Are Social đã công bố vào năm 2019 cho thấy có 64 triệu người dùng Internet, trong đó có 61,73 triệu người, tương ứng với 96% truy cập bằng điện thoại thông minh và thiết bị di động khác. Đối với apps du lịch, khảo sát của Visa tiết lộ rằng 90% người được hỏi cho biết họ sử dụng các ứng dụng nhằm tìm kiếm thông tin và lên kế hoạch cho chuyến du lịch. Có thể thấy rằng, apps du lịch đóng vai trò cực kì quan trọng đối với du khách và sự phát triển của ngành du lịch. Đầu tiên, du khách có thể tìm kiếm trọn gói các thông tin về các chuyến bay, phòng khách sạn, thông tin điểm đến, thời tiết cùng nhiều thông tin khác trước hoặc trong chuyến du hành một cách thuận tiện trên chính các thiết bị di động (Hopken và cộng sự, 2010; Tan và cộng sự, 2017). Thứ hai, du khách có thể trực tiếp đặt dịch vụ du lịch (booking) ngay trên apps du lịch một các dễ dàng và có thể nhận được các ưu đãi khuyến mãi hấp dẫn (Kennedy- Eden và Gretzel, 2012). Chính nhờ những điều này, du khách có thể có những định hướng cụ thể cho chuyến đi và tiết kiệm được thời gian đáng kể. Tại Việt Nam, việc nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin vào phát triển du lịch đã được triển khai từ năm 2013. Chiến lược phát triển du lịch đến năm 2030 đã đề ra hướng “Phát triển du lịch theo hướng chuyên nghiệp, hiện đại, có trọng tâm, trọng điểm và bền vững với hàm lượng cao về chất xám tri thức và công nghệ hiện đại” (Quy hoạch tổng thể và phát triển du lịch Việt Nam đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030). Do vậy, ngành du lịch Việt Nam đã và đang đầu tư mạnh vào phương thức tương tác với du khách qua mobile apps hay các website để tăng cường thu hút, kéo dài thời gian du khách lưu trú và trải nghiệm các dịch vụ. Mặc dù, các mobile apps du lịch có những thành công khi áp dụng ngay từ ban đầu, nhưng tại Việt Nam, hiện nay hầu như chưa có nghiên cứu hoàn chỉnh nhằm tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và ý định sử dụng apps du lịch. Vì vậy, nghiên cứu “ý định sử dụng ứng dụng di động (mobile apps) trong du lịch của khách du lịch” là cần thiết. Mục tiêu của ghiên cứu nhằm khám phá và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng mobile apps trong du lịch của du khách. Để đạt được mục đích trên, bài viết tập trung vào những mục tiêu cụ thể như sau: (1) Nghiên cứu cơ sở lý luận về sự chấp nhận và ý định sử dụng mobile apps trong du lịch; (2) Nhận dạng và xác định các nhân tố liên quan đến ý định sử 763
  3. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 dụng mobile apps trong du lịch. Từ đó, xây dựng mô hình dự đoán ý định sử dụng. Cuối cùng, bài viết đề xuất một số giải pháp phù hợp nhằm gia tăng số lượng du khách sử dụng những mo- bile apps này. 2. Khái niệm cơ bản, cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu 2.1 Khái niệm cơ bản 2.1.1. Ứng dụng di động trong du lịch Theo widipedia, một phần mềm ứng dụng trên thiết bị di động, còn được gọi tắt là ứng dụng di động hoặc ứng dụng (tiếng Anh: Mobile app hoặc app) là phần mềm ứng dụng được thiết kế để chạy trên điện thoại thông minh, máy tính bảng và các thiết bị di động khác hay ứng dụng di động là một ứng dụng cho cho phép có thể truy cập, tìm kiếm thông tin về công ty, sản phẩm ngay trên các thiệt bị điện thoại hay máy tính bảng. Các ứng dụng thường có sẵn thông qua các nền tảng phân phối ứng dụng bắt đầu xuất hiện vào năm 2008 và thường được điều hành bởi các chủ sở hữu của hệ điều hành di động, như Apple App Store, Google Play, Windows Phone Store, và BlackBerry App World. Theo Tan và cộng sự (2009), ứng dụng di động trong du lịch (gọi tắt là mobile apps du lịch) là tất cả các ứng dụng (apps) được tải và cài đặt trong các thiết bị di động (smartphone, ipad…) nhằm sử dụng để tìm kiếm thông tin hoặc đặt dịch vụ du lịch. Cụ thể như thông tin về địa điểm tham quan du lịch, lộ trình di chuyển, khách sạn, nhà hàng, quán ăn, các phương tiện vận chuyển, …) trước hoặc trong khi đi du lịch. 2.1.2. Ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch Theo Ajzen (1991), ý định đề cập đến mức độ nỗ lực có ý thức rằng cá nhân sẽ thực hiện theo phê duyệt hành vi của mình; là một trong những thành phần động lực của hành vi. Ý định thực hiện hành vi thường có trước khi hành vi thực sự xảy ra, là dấu hiệu sẵn sàng của một người để thực hiện hành vi nhất định dựa trên thái độ đối với các hành vi, mức chủ quan, và kiểm soát hành vi Ajzen (1991). Trong lĩnh vực công nghệ, ý định sử dụng là sự sẵn sàng của người dùng trong việc sử dụng công nghệ nhằm thực hiện nhiệm vụ cụ thể (Chuan-Chuan Lin và Lu, 2000). Xem xét trong bối cảnh của ứng dụng di động trong du lịch, Davis (1989) đã đưa ra định nghĩa như sau“Ý định sử dụng ứng dụng di động (mobile applications) là sự sẵn sàng sử dụng một ứng dụng trên thiết bị di động”. Các nhà nghiên cứu đều đồng thuận rằng ý định sử dụng một hệ thống công nghệ nhất định là một yếu tố dự báo và quyết định mạnh mẽ hành vi sử dụng công nghệ thực tế (Kim và cộng sự, 2013; Sun và Jeyaraj, 2013). Do vậy, nghiên cứu ý định sử dụng công nghệ cũng là một khái niệm trung tâm của các mô hình dự đoán hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003; Taylor và Todd, 1995). Trong lĩnh vực du lịch, do công nghệ giữ vai trò quan trọng nên nghiên cứu ý định sử dụng ứng dụng di động đóng vai trò quan trọng (Weng và cộng sự, 2017). 2.2. Cơ sở lý thuyết 2.2.1. Sơ lược các lý thuyết dự đoán hành vi sử dụng công nghệ Để giải thích hành vi sử dụng ứng dụng công nghệ của người dùng, đã có nhiều lý thuyết đã được hình thành để dự đoán ý định chấp nhận công nghệ của người dùng. Các lý thuyết được 764
  4. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 bắt nguồn từ các ngành khoa học khác nhau từ tâm lý học đến hệ thống thông tin nhưng đều có chung mục đích là để dự đoán hành vi (Venkatesh và cộng sự, 2012). Các lý thuyết phổ biến có thể kể đến như Lý thuyết lan tỏa đổi mới (DOI) (Rogers, 1983), Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) (Ajzen và Fishbein, 1980), Lý thuyết hành vi có dự đinh (TPB) (Ajzen, 1991), Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) (Davis, 1989) và Lý thuyết thống nhất về Chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) (Venkatesh và cộng sự, 2003). Nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ một cách toàn diện nhất, nghiên cứu này dựa trên lý thuyết UTAUT 2 của Venkatesh và cộng sự (2012). 2.2.2. Lý thuyết hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng mô hình công nghệ mở rộng (UTAUT2) Như được đề cập ở trên, do nguồn gốc hình thành của các lý thuyết hành vi khác nhau nên làm cho các nghiên cứu về ý định sử dụng công nghệ phần nào bị phân mảnh trong phương pháp nghiên cứu và có sự khác nhau trong đo lường. Thông thường trong các nghiên cứu này yếu tố quyết định đến chấp nhận sử dụng công nghệ chồng chéo nhau, đồng thời khả năng dự đoán việc sử dụng hệ thống của mỗi mô hình cũng còn khá thấp (A. Chang, 2012). Vì lý do này, nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2003) đã tích hợp 8 lý thuyết để hình thành một lý thuyết tổng hợp nhằm dự đoán chấp nhận sử dụng công nghệ, lý thuyết có tên là “Lý thuyết hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng mô hình công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology model- UTAUT)”. Mô hình UTAUT bao gồm bốn yếu tố cốt lõi quyết định ý định sử dụng công nghệ, và bốn biến điều tiết. Cụ thể, bốn yếu tố cốt lõi bao gồm: hiệu quả kỳ vọng (performance expectancy), nổ lực kỳ vọng (effort expectancy), ảnh hưởng xã hội (social influence) và các điều kiện thuận lợi (facilitating conditions) đối với việc áp dụng công nghệ. Các biến số đóng vai trò điều tiết: giới tính, tuổi, sự tự giác, và kinh nghiệm sử dụng. UTAUT được ứng dụng rộng rãi nhất bởi các nhà nghiên cứu với mục đích chính là dự đoán, giải thích sự chấp nhận công nghệ và ý định chấp nhận đổi mới công nghệ (Williams và cộng sự, 2015). Tuy nhiên, khi áp dụng nghiên cứu cho các bối cảnh công nghệ khác nhau cũng tồn tại một số hạn chế nhất định, do đó Venkatesh và cộng sự (2012) đã kết hợp thêm ba yếu tố: động cơ tiêu khiển, giá cả cảm nhận, và thói quen, để mở rộng UTAUT thành UTAUT2. Động cơ tiêu khiển được thêm vào mô hình mở rộng bởi đây là một yếu tố quan trọng trong việc dự đoán ý định sử dụng của người dùng (Heijden, 2004). Động cơ tiêu khiển đề cập đến mức độ vui vẻ hoặc niềm vui bắt nguồn từ việc sử công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2012). Ngoài ra, giá cả và thói quen có sự tác động đáng kể đến người dùng công nghệ (Owusu Kwateng và cộng sự, 2019), do đó yếu tố giá cả cảm nhận cũng được thêm vào mô hình. Giá cả cảm nhận là cảm nhận sự đánh đổi của cá nhân khi so sánh cảm nhận lợi ích có được với chi phí tiền tệ bỏ ra để sử dụng một công nghệ cụ thể (Venkatesh và cộng sự, 2011). Thói quen là mức độ người dùng có xu hướng thực hiện hành vi một các tự động do quá trình học hỏi trước đó (Venkatesh và cộng sự, 2012). Với các phần mở rộng được đề xuất trong UTAUT2 tạo ra sự cải thiện đáng kể, cụ thể phương sai giải thích trong ý định hành vi (74%) và sử dụng công nghệ (52 %); so với UTAUT cơ bản phương sai chỉ giải thích 56% và 40 % tương ứng trong ý định và sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2012). 765
  5. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 2.3. Tổng quan nghiên cứu Hiện nay, nhiều nghiên cứu về ý định sử dụng ứng dụng di động trong các lĩnh vực đã được thực hiện bởi các học giả giả Việt Nam và học giả nước ngoài. Phần dưới đây tác giả sẽ trình bày tổng quan về một số nghiên cứu trước đó. Nghiên cứu “Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của khách hàng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ và bé” của Lê Thị Huệ Linh (2018). Ứng dụng di động là một phần quan trọng trong bán lẻ đa kênh. Nghiên cứu này nhằm dự đoán hành vi sử dụng ứng dụng động trong hoạt động chia sẻ thông tin của khách hàng các chuỗi bán lẻ sản phẩm mẹ và bé tại Thành phố Hồ Chí Minh. Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên mô hình UTAUT 2 và phương pháp phân tích hồi qui tuyến tính bội được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu cho thấy có bốn yếu tố tác động tích cực đến hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin bao gồm: động cơ tiêu khiển, nhận thức về thông tin, nhận thức tính cá nhân hóa và ảnh hưởng xã hội. Tần suất sử dụng ứng dụng di động là biến điều tiết quan trọng của mô hình. Nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến khách hàng cá nhân trong việc áp dụng ngân hàng di động tại Việt Nam” của Thu Nguyen và cộng sự (2020). Nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng di động của khách hàng tại Việt Nam. Nhóm tác giả đã tiến hành một cuộc khảo sát giữa những người chưa sử dụng và đã sử dụng dịch vụ ngân hàng di động tại các chi nhánh ngân hàng thương mại ba miền: Miền Bắc, Miền Trung và Miền Nam của Việt Nam. Dựa trên khung lý thuyết từ mô hình UTAUT2 kết hợp với niềm tin và nhận thức về an ninh, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và hành vi sử dụng ngân hàng di động, với 600 bảng câu hỏi. Kết quả chỉ ra rằng một số các yếu tố được đánh giá là quan trọng hơn những yếu tố khác. Nghiên cứu chỉ ra rằng “điều kiện thuận lợi” không ảnh hưởng đến ý định sử dụng ngân hàng di động, tuy nhiên “nhận thức về bảo mật” và “niềm tin” ảnh hưởng tích cực đến ý định của khách hàng. Hơn nữa, “nhận thức về bảo mật”, “động cơ tiêu khiển” và “ảnh hưởng xã hội” là những yếu tố có tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng ngân hàng di động. Nghiên cứu “Sự chấp nhận của người dùng đối với các ứng dụng di động cho nhà hàng: ứng dụng UTAUT-2 được mở rộng” của Palau-Saumell và cộng sự (2019). Nghiên cứu kiểm tra việc người dùng sử dụng các ứng dụng di động để tìm kiếm nhà hàng và hoặc đặt chỗ (MARSR). Tác giả đã áp dụng mở rộng mô hình UTAUT2 bằng việc thêm yếu tố “nhận thức độ tin cậy”. Dữ liệu được thu thập từ 1200 người dùng ứng dụng MARSR ở Tây Ban Nha và được phân tích bằng cách sử dụng mô hình phương trình cấu trúc (SEM). Kết quả nghiên cứu đã xác nhận sự cần thiết phải mở rộng UTAUT-2 bằng cách kết hợp nhận thức độ tin cậy và cách tiếp cận chuẩn mực xã hội. Các kết quả thu thập được từ SEM chỉ ra rằng động cơ của các ý định sử dụng MARSR, theo thứ tự tác động: thói quen, nhận thức sự tin cậy, động cơ tiêu khiển, định hướng tiết kiệm giá, nổ lực kỳ vọng, hiệu suất kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi. Bên cạnh đó, thói quen, điều kiện thuận lợi và ý định sử dụng có liên quan đáng kể đến việc sử dụng thực tế. Ngoài ra, tác động điều tiết của giới tính, tuổi tác và kinh nghiệm đã được kiểm tra bằng phân tích đa nhóm. Trải nghiệm của người dùng được coi là có tác động kiểm duyệt trong một 766
  6. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 số mối quan hệ được giả thuyết trong mô hình, trong khi giới tính và tuổi tác không đóng vai trò quan trọng. Nghiên cứu “Thư viện ứng dụng di động trong thư viện đại học” của Chang (2013). Nghiên cứu này nhằm mục đích giải thích ý định hành vi của người dùng khi sử dụng các ứng dụng di động của thư viện trong trường đại học bằng cách tích hợp lý thuyết UTAUT và điều tiết của sự phù hợp công nghệ - nhiệm vụ. Dữ liệu nghiên cứu được lấy bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện gồm 363 sinh viên đại học và sau đại học. Kỹ thuật mô hình hóa phương trình cấu trúc (SEM) đã được thực hiện để xác định các mối quan hệ nhân quả. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình UTAUT phù hợp với dữ liệu. Dữ liệu thực nghiệm cho thấy rằng hiệu suất kỳ vọng, nổ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội và các điều kiện thuận lợi xác định ý định hành vi của người dùng khi sử dụng các ứng dụng di động của thư viện. Yếu tố kiểm duyệt của sự phù hợp công nghệ - nhiệm vụ cũng có hiệu quả rất đáng kể. Ngoài ra, các cá nhân có mức độ phù hợp với nhiệm vụ-công nghệ khác nhau sẽ củng cố hoặc làm suy yếu các mối quan hệ của các yếu tố quyết định đến ý định sử dụng ứng dụng di động trong thư viện trường đại học. Các thủ thư trường đại học nên củng cố tính hiệu quả của các ứng dụng di động của thư viện để tác động đến sự sẵn lòng sử dụng các ứng dụng đó của người dùng. Nghiên cứu “Sử dụng Mô hình UTAUT2 để dự đoán mua sắm dựa trên Ứng dụng di động: bằng chứng từ Ấn Độ” của Tak và Panwar (2017). Mục đích của nghiên cứu nhằm hiểu tiền đề của ý định mua sắm dựa trên ứng dụng di động trong bối cảnh Ấn Độ. Nghiên cứu sử dụng lý thuyết UTAUT2 để kiểm tra tác động của các cấu trúc khác nhau lên ý định hành vi và hành vi sử dụng của người dùng điện thoại thông minh đối với các ứng dụng mua sắm trên thiết bị di động. Mẫu nghiên cứu được chọn là 350 người mua sắm trên ứng dụng di động ở Delhi. Kết quả nghiên cứu cho thấy thói quen và sở thích là những yếu tố dự đoán mạnh nhất về hành vi của người dùng khi sử dụng ứng dụng di động để mua sắm. Người trả lời cũng bị ảnh hưởng bởi các giao dịch được cung cấp bởi các nhà tiếp thị. Nghiên cứu cũng cho thấy rằng các điều kiện thuận lợi sẽ giúp ích cho việc sử dụng các ứng dụng di động để mua sắm. Nghiên cứu “Nghiên cứu về hành vi chấp nhận của người dùng đối với Ứng dụng di động sách điện tử dựa trên mô hình UTAUT” của Ting Gao và Yanhong Deng (2012). Nghiên cứu này áp dụng mô hình UTAUT để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến người dùng sử dụng ứng dụng di động sách điện tử. Hiệu suất kỳ vọng, nổ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, chi phí cảm nhận và điều kiện thuận lợi là năm yếu tố tác động chính. Mô hình hóa phương trình cấu trúc (SEM) được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố này. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng: hiệu suất kỳ vọng và mổ lực kỳ vọng có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến ý định hành vi; nổ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực gián tiếp đến ý định hành vi; chi phí cảm nhận và các điều kiện thuận lợi không ảnh hưởng đến việc sử dụng ứng dụng di động sách điện tử. 2.4. Mô hình nghiên cứu Thông qua lý thuyết bằng việc xem xét cẩn thận các lý thuyết và mô hình nổi bật được trình bày ở trên tác giả nhận thấy UTAUT 2 là mô hình toàn diện nhất và phù hợp nhất để dự đoán ý định sử dụng công nghệ hiện nay. Do đó, mô hình nghiên cứu đề xuất của bài viết này được phát triển dựa trên mô hình UTAUT 2. Theo Venkatesh và cộng sự (2012), hiệu suất mong đợi (Performance Expectancy) là mức 767
  7. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 độ mà người dùng tin rằng sử dụng hệ thống đặc thù sẽ gia tăng hiệu suất công việc. Nhiều nghiên cứu đã khẳng định tồn tại sự tác động trực tiếp giữa hiệu suất mong đợi đến ý định sử dụng (Davis, 1989), và là yếu tố quyết định ảnh hưởng đến ý định chấp nhận ứng dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003). Theo tổng quan nghiên cứu, nghiên cứu của Ting Gao và Yanhong Deng (2012), Chang (2013), Palau-Saumell và cộng sự (2019) cũng đồng tình với quan điểm này. Tuy nhiên, một số nghiên cứu như của tác giả Lê Thị Huệ Linh (2018), Tak và Panwar (2017), Thu Nguyen và cộng sự (2020) lại không đánh giá cao sự ảnh hưởng của yếu tố này. Do đó, nghiên cứu mối quan hệ của hiệu suất mong đợi và ý định sử dụng là cần thiết, tác giả đặt ra Giả thuyết H1: Khi du khách có hiệu suất kỳ vọng càng lớn thì ý định sử dụng càng cao. Theo Venkatesh và cộng sự (2003), nổ lực kỳ vọng (Efford Expectancy) là cảm nhận sự dễ dàng trong việc sử dụng công nghệ. Hay là mức độ mà người đó tin rằng bằng cách sử dụng công nghệ mới sẽ tiết kiệm được thời gian và công sức(Davis, 1989). Đối với ứng dụng di động du lịch, người dùng có thể dễ sử dụng khi giao diện “người – máy” thể hiện trực quan như là: biểu tượng rõ ràng có thể nhìn thấy, nội dung phù hợp với bố cục đồ họa, chức năng trợ giúp các lệnh rõ ràng, các thông báo lỗi… các yếu tố này có thể ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ và dịch vụ (Lim, 2012). Điều này làm gia tăng mức độ chấp nhận và sử dụng công nghệ (Rivera và cộng sự, 2015). Trong bối cảnh công nghệ, nghiên cứu của Ting Gao và Yanhong Deng (2012) cũng khẳng định vai trò của yếu tố này. Để kiểm tra sự tác động của yếu tố này đối với người dùng mobile apps, tác giả đề nghị Giả thuyết H2: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nổ lực kỳ vọng và ý định sử dụng của du khách. Giống như chuẩn chủ quan trong các mô hình trước, ảnh hưởng xã hội (Social Influence) đề cập đến mức độ nhận thức của cá nhân về ảnh hưởng của những người quan trọng hay người đáng tin cậy đối với họ khi quyết định sử dụng một sự đổi mới (Venkatesh và cộng sự, 2003). Venkatesh và cộng sự (2003) tin rằng “ảnh hưởng xã hội” có thể ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng khi người dùng thực hiện một sự đổi mới theo yêu cầu bắt buộc. Bên cạnh đó, theo tổng quan nghiên cứu, một loạt nghiên cứu đã thừa nhận mối quan hệ này như nghiên cứu của Lê Thị Huệ Linh (2018), Thu Nguyen và cộng sự (2020), Ting Gao và Yanhong Deng (2012), Tak và Panwar (2017), Chang (2013); Palau-Saumell và cộng sự (2019). Để khẳng định mối quan hệ này trong bối cảnh nghiên cứu về mobile apps, tác giả đề xuất Giả thuyết H3: Tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa ảnh hưởng xã hội và ý định sử dụng mobile apps trong du lịch của du khách. Đối với một cá nhân chấp nhận sử dụng công nghệ, giá cả cảm nhận (Price Value) là yếu tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng (Morosan và DeFranco, 2016). Kim và cộng sự (2008) cho rằng nhận thức nguồn tài chính cần thiết để áp dụng công nghệ và dịch vụ di động chiếm một vị trí quyết định quan trọng trong ý định hành vi. Hay nhận thức về giá cả có tác động mạnh mẽ đến sự chấp nhận công nghệ (Meuter và cộng sự, 2003). Theo kết quả từ tổng quan nghiên cứu, Ting Gao và Yanhong Deng (2012), Palau-Saumell và cộng sự (2019) cũng khẳng định vai trò của yếu tố này. Trong bối cảnh nghiên cứu này, tác giá đề ra Giả thuyết H4: Giá cả cảm nhận ảnh hưởng đến ý định sử dụng mobile apps trong du lịch của du khách. Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions) được định nghĩa là các nhân tố khách quan trong môi trường như nguồn lực tài chính, thời gian, kiến thức cần thiết, chính sách của nhà nước (Venkatesh và cộng sự, 2012). Điều kiện thuận lợi sẽ làm gia tăng khả năng thực hiện hành vi chấp nhận và sử dụng lâu dài (Thompson và cộng sự, 1991; Venkatesh và cộng sự, 768
  8. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 2003). Các nghiên cứu của Palau-Saumell và cs (2019), Chang (2013), Ting Gao và Yanhong Deng (2012) cũng đồng tình với quan điểm này. Do đó, trong bối cảnh nghiên cứu mobile apps, tác giả đặt ra Giả thuyết H5: Khi du khách có các điều kiện thuận tiện càng nhiều thì ý định sử dụng càng tăng. Động cơ tiêu khiển (Hedonic Motivation) là một yếu tố quan trọng trong việc chấp nhận công nghệ người dùng (van der Heijden, 2004). Với giá trị giải trí lớn hơn mà mobile apps du lịch mang lại, du khách sẽ có ý định chấp nhận lớn hơn (Zhang và Li, 2004). Bên cạnh đó, thói quen (Habit) cũng được đánh giá là yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ (Tak và Panwar, 2017; Palau-Saumell và cộng sự, 2019). Để kiểm tra mối quan hệ của hai yếu tố này với ý định sử dụng mobile apps trong du lịch, Giả thuyết H6 và H7 lần lượng được đề xuất như sau: “Động cơ tiêu khiển có sự tác động cùng chiều đến ý định sử dụng”; “Thói quen ảnh hưởng đến ý định sử dụng mobile apps”. Ngoài ra, nghiên cứu có xem xét ảnh hưởng của sự khác biệt giới tính đến ý định sử dụng ứng dụng di động. Giới tính có ảnh hưởng đến việc áp dụng các công nghệ và dịch vụ liên quan do hiệu ứng của chúng trong điều khiển trên các thành phần biến ngoại sinh (Venkatesh và cộng sự, 2003). Nhìn chung, nam giới có xu hướng nhận thức tính hữu dụng hay hiệu suất mong đợi nhiều hơn so với phụ nữ, do vậy ý định sử dụng công nghệ cao hơn (Kim và cộng sự, 2008). Để khẳng định sự khác nhau về ý định sử dụng giữa nam và nữa, tác giả đề xuất Giả thuyết H8 như sau: Có sự khác biệt giữa nam và nữ đối với ý định sử dụng ứng dụng di động du lịch. Dựa trên những phân tích trên, nhóm tác giả đề nghị mô hình lý thuyết của nghiên cứu này như Hình 1. (Nguồn: Đề xuất của tác giả) Hình 1. Mô hình nghiên cứu đề xuất 3. Phương pháp nghiên cứu Để đạt được mục tiêu đặt ra, nghiên cứu này sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Phương pháp nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua tham khảo các tài liệu đã có, phỏng vấn chuyên sâu du khách đã và đang sử dụng mobile apps trong du lịch. Ngoài ra, hỏi ý kiến chuyên gia cũng được sử dụng nhằm điều chỉnh mô hình nghiên cứu cũng như xây dựng thang đo sao cho phù hợp với điều kiện nghiên cứu tại Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phỏng vấn du khách bằng 769
  9. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 bảng câu hỏi nhằm kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu. Theo Hair & ctg (1998), để có thể phân tích khám phá nhân tố cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Với 27 biến quan sát, theo tiêu chuẩn này thì kích thước mẫu cần thiết là n = 135. Tuy nhiên, để đảm bảo độ tin cậy và thu được số lượng phiếu hợp lệ cần thiết, nhóm tác giả đã thực hiện điều tra du khách (n=200) đang sử dụng ứng dụng di động du lịch bằng bảng câu hỏi. Sau đó, dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 23.0 bằng các kỹ thuật phân tích như: kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá độ tin cậy và giá trị của các thangtrong mô hình nghiên cứu. Tiếp theo, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp phân tích hồi qui tuyến tính bội nhằm đo lường tác động của các yếu tố, kiểm định các giả thuyết và kiểm tra tính phù hợp của mô hình nghiên cứu so với dữ liệu thu thập thực tế. Về thang đo các khái niệm nghiên cứu trong mô hình, tác giả đã xây dựng dựa trên kết quả nghiên cứu tài liệu kết hợp với nghiên cứu định tính. Thang đo được triển khai bao gồm hai mươi bốn biến quan sát cho bảy biến độc lập và ba biến quan sát cho biến phụ thuộc. 4. Kết quả và thảo luận Nghiên cứu tiến hành khảo sát 200 mẫu và thu về 157 mẫu có giá trị. Du khách được khảo sát có độ tuổi từ từ 15 đến 63 tuổi. Về số năm sử dụng ứng dụng di động, du khách dùng ứng dụng di động ít nhất là 1 năm, nhiều nhất là 9 năm, và số lần đi du lịch trong năm ít nhất là 1 và nhiều nhất là 15 lần. Bảng 1 dưới đây trình bày thống kê chi tiết về giới tính, trình độ học vấn và chi tiêu hằng năm cho du lịch của 157 du khách: Bảng 1: Đặc điểm của mẫu nghiên cứu Tần suất Tỷ lệ % Giới tính Nam 60 38,6 Nữ 97 61,4 Trình độ học vấn THPT 21 13,3 Trung cấp 9 5,7 Cao đẳng 3 1,9 Đại học 30 19 Sau đại học 72 45,6 Khác 22 14,6 Chi tiêu hằng năm 20 triệu 39 25,3 (Nguồn: Kết quả thống kê) Về suất sử dụng ứng dụng du lịch phân bố chủ yếu ở mức thỉnh thoảng (từ 2-5 lần trong 1 tháng). Du khách hàng sử dụng ứng dụng đều đặn (trên 10 lần trong 1 tháng) chiếm tỉ lệ nhỏ nhất (4.5%). 4.1. Kiểm định thang đo Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy rằng các khái niệm trong thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy. Cụ thể, mỗi thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6; nếu bỏ đi bất cứ biến quan sát nào trong thang đo này thì hệ số alpha đều giảm; đồng thời với hệ số 770
  10. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng nhằm đánh giá giá trị thang đo. Các biến quan sát trong thang đo phải có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Kết quả phân tích cho thấy từ 7 nhân tố ban đầu có 27 biến quan sát, sau khi loại bỏ các biến quan sát không đủ điều kiện, được nhóm thành 5 nhân tố với 20 biến quan sát có giá trị Eigenvalue là 1,188 và tổng phương sai trích là 63,010%. Điều này có nghĩa là nhân tố dừng lại ở 1,188, và 5 nhân tố này giải thích 63,010% sự biến đổi dữ liệu. Sau khi tiến hành phân tích nhân tố và đánh giá sơ bộ độ tin cậy của thang đo, có sự thay đổi nhân tố nhóm so với yếu tố ban đầu. Các biến quan sát EE3, EE2, EE1, SI2, SI1, EE4 được nhóm thành một nhân tố. Nội dung phản ánh nổ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội mà người dùng ứng dụng di động nhận được khi sử dụng. Như vậy, nhóm nhân tố này kết hợp giữa ảnh hưởng xã hội và nổ lực kỳ vọng theo mô hình lý thuyết ban đầu là được đổi tên thành “Nổ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội” (EESI). Các biến quan sát PV1, PV3, PV2, HM2 được nhóm thành một nhân tố. Nội dung phản ánh giá cả cảm nhận và niềm vui mà người dùng ứng dụng di động có được từ việc sử dụng. Như vậy, nhóm nhân tố này kết hợp giữa giá cả cảm nhận và động cơ tiêu khiển theo mô hình lý thuyết ban đầu là được đổi tên thành “Giá cả cảm nhận” (PV). Đây là hai yếu tố mới được đề xuất so với mô hình lý thuyết ban đầu. Các yếu tố khác quan sát thấy có tất cả các hệ số tải đều lớn hơn 0,5. Kết quả phân tích EFA được thể hiện trong Bảng 2. Bảng 2. Kết quả phân tích nhân tố EFA Yếu tố 1 2 3 4 5 EE3 .746 EE2 .699 EE1 .625 SI2 .604 SI1 .564 EE4 .562 FC2 .881 FC3 .844 FC1 .829 FC4 .800 PV1 .865 PV3 .854 PV2 .849 HM2 .501 PE4 .789 PE3 .705 PE5 .587 HA2 .608 HM3 .758 HM1 .606 HM4 .597 (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu) 771
  11. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 Từ kết quả kiểm định trên, giả thuyết được đặt lại lần lượt như sau: H1: Nổ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng ngược chiều chiều đến ý định sử dụng mobile apps H2: Giá cả cảm nhận ảnh hưởng ngược chiều đến ý định sử dụng mobile apps H3: Điều kiện thuận lợi ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng mobile apps H4: Hiệu quả kỳ vọng ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng mobile apps H5: Động cơ tiêu khiển ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng mobile apps H6: Có sự khác biệt giữa Nam và Nữ đối với ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch 4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội có hệ số R2 hiệu chỉnh (R2 adj) là 0.27. Điều này có nghĩa là 27% sự biến thiên của biến phụ thuộc BI có thể được giải thích bởi năm biến độc lập trong mô hình, bao gồm: EESI, FCt, PVt, PEt và HMt. Bốn biến EESI, FCt, PEt và HMt có tác động đến biến phụ thuộc với giá trị Sig.0.05). Như vậy giả thuyết H1, H3, H4, H5 được chấp nhận và bác bỏ giả thuyết H2. Sau khi loại biến PVt, mô hình được kiểm định lần hai. Kết quả cho thấy có sự thay đổi về hệ số xác định R2 adj (44,8%) và hệ số hồi qui của hai biến độc lập (Bảng 3). Các biến độc lập FCt, PEt, HMt trong mô hình đều có tác động cùng chiều đến ý định Sử dụng ứng dụng di động trong du lịch của du khách. Ngoại trừ biến EESI tác động ngược chiều đến ý định. Nhóm yếu tố Điều kiện thuận lợi (FCt) tác động mạnh nhất đến ý định, tiếp theo là nhóm Hiệu suất mong đợi (PEt), Động cơ tiêu khiển (HMt); và cuối cùng là nhóm yếu tố Nổ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội (EESI). Từ kết quả này cho thấy Điều kiện thuận lợi càng cao thì người dùng sẽ sử dụng ứng dụng di động càng nhiều, tương tự khi các PEt và HMt trong phương trình hồi qui tăng lên thì cũng làm tăng khả năng sử dụng ứng dụng di động. Nhóm yếu tố EESI thì có tác dụng ngược lại, nghĩa là khi nổ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội càng ít thì người dùng có ý định sử dụng ứng dụng di động du lịch càngcao. Bảng 3. Kết quả phân tích hồi quy Standardized Unstandardized Collinearity Statistics Model Coefficients t Sig. Coefficients B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 1.267 .448 2.828 .005 EESI -.344 .117 -.241 -2.935 .004 .686 1.457 FCt .474 .065 .514 7.273 .000 .928 1.077 PEt .216 .103 .175 2.103 .003 .670 1.492 HMt .143 .071 .138 2.001 .000 .975 1.026 a. Dependent Variable: Ý định sử dụng (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu) 772
  12. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 4.3. Kiểm định trị trung bình Để kiểm định có hay không sự khác nhau về ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch giữa du khách nam và nữ, phương pháp kiểm định Independent Samples T-Test được sử dụng (Bảng 4). Kết quả T-test cho thấy ở độ tin cậy 95%, giá trị Sig T-test >0.05 nên có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng di động của du khách nam và nữ. Bảng 4. Kết quả kiểm định trị trung bình Levene's Test for Equality of t-test for Equality of Means Variances Mean Std. 95% Confidence Sig. Differ- Error Interval of the Dif- F Sig. t df (2-tailed) ence Differ- ference ence Lower Upper Equal variances 4.334 .040 .833 93 .407 .15728 .18889 -.21782 .53238 assumed Ý định Equal variances .788 65.132 .434 .15728 .19968 -.24149 .55605 sử dụng not assumed (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu) 5. Kết luận và khuyến nghị giải pháp Ứng dụng di động du lịch đang ngày càng phát triển và dần trở thành xu hướng trong lĩnh vực du lịch. Nó mở ra nhiều cơ hội cho du khách trong và ngoài nước, các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực du lịch cũng như các nhà phát triển ứng dụng. Để phát triển các ứng dụng mang lại hiệu quả cao thì ngoài nền tảng công nghệ tốt và tính năng hữu ích, các doanh nghiệp du lịch cần đầu tư nhiều vào nội dung cho các ứng dụng. Do mobile apps mới chỉ phát triển trong những năm gần đây nên các nghiên cứu về ý định sử dụng, hành vi sử dụng không nhiều, đặc biệt trong ngành du lịch tại Việt Nam. Đa số các nghiên cứu được thực hiện tại nước ngoài như Trung Quốc, Ấn Độ, … Bài nghiên cứu này tập trung vào nghiên cứu yếu tố tác động đến ý định sử dụng của người dùng đối với mobile apps trong du lịch. Kết quả nghiên cứu đã đóng góp một phần nhỏ vào dữ liệu nghiên cứu về hành vi người dùng công nghệ trong du lịch tại Việt Nam cũng như trên thế giới. Nghiên cứu xác định được các yếu tố tác động đến ý định sử dụng mobile apps du lịch của du khách. Theo đó, các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng theo mức độ tác động từ mạnh nhất đến yếu nhất là Điều kiện thuận lợi, Hiệu suất mong đợi, Động cơ tiêu khiển và Nổ lực kỳ vọng. Yếu tố Thói quen và Cảm nhận về giá cả không có sự tác động đến ý định sử dụng của du khách đối với mobile apps du lịch. Kết quả nghiên cứu có sự tương đồng đối với kết quả của một số nghiên cứu về mobile apps trong bối cảnh công nghệ khác như Chang (2013), Ting Gao và Yan- hong Deng (2012). Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cũng có sự khác biệt so với các nghiên cứu trước đây bởi các nghiên cứu trước đây cho thấy Thói quen và Giá cả cảm nhận có ảnh hưởng mạnh đến ý định sử dụng mobile apps của người dùng (Tak và Panwar, 2017; Palau-Saumell và cộng sự, 2019; Morosan và DeFranco, 2016; Ting Gao và Yanhong Deng, 2012); Palau-Saumell 773
  13. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 và cộng sự, 2019). Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng đã chứng minh không có sự khác biệt giới tính trong ý định sử dụng mobile apps du lịch. Trong bối cảnh nghiên cứu về mobile apps, kết quả này có sự tương đồng với nghiên cứu của Palau-Saumell và cộng sự (2019). Từ kết quả nghiên cứu này giúp các doanh nghiệp du lịch hiểu rõ hơn về hành vi của du khách để từ đó có cách tiếp cận phù hợp. Căn cứ vào kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số kiến nghị đến các doanh nghiệp khi phát triển các ứng dụng cần chú trọng vào các yếu tố sau: Thứ nhất, các Điều kiện thuận lợi: Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố điều kiện thuận lợi và tính phổ biến có ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định sử dụng ứng dụng di động của du khách. Để gia tăng số người sử dụng cũng như tần suất sử dụng ứng dụng, trong quá trình phát triển ứng dụng, doanh nghiệp cần tập trung vào các điều kiện thuận lợi như các kết nối Internet, cung cấp các tính năng mà người dùng có thể sử dụng ngay cả khi offline. Bên cạnh đó, để giúp du khách có cái nhìn toàn diện về các dịch vụ du lịch thì nội dung của ứng dụng cần rõ ràng thông qua các bài viết, hình ảnh minh họa và video giới thiệu dịch vụ. Ngoài ra, ứng dụng nên cho phép người dùng có thể chat trực tiếp với doanh nghiệp và trao đổi kinh nghiệm giữa các nhóm du lịch với nhau. Các thông tin trên ứng dụng cần được cập nhật thường xuyên và thông báo đến tài khoản người dùng. Việc cung cấp đúng thông tin khách hàng cần, thông tin hấp dẫn, có giá trị hữu dụng và kịp thời là các yếu tố quan trọng làm cho du khách sử dụng ứng dụng di động du lịch nhiều hơn. Đối với ứng dụng di động du lịch có thể cung cấp các thông tin cụ thể như: Gửi thông báo cần thiết cho du khách; Chương trình tư vấn trực tiếp từ doanh nghiệp du lịch; Cung cấp thông tin các chương trình khuyến mãi liên quan và đặt trong một mục riêng để người dùng dễ theo dõi và chia sẻ; Các bài viết về cẩm nang du lịch; Cập nhật tin tức chính thống về các vấn đề đang diễn ra trong xã hội liên quan đến điểm đến du lịch. Thứ hai, các Hiệu suất kỳ vọng: Yếu tố hiệu suất kỳ vọng tác động đáng kể đến ý định sử dụng ứng dụng di động của du khách. Do đó, doanh nghiệp cần đánh giá và truyền thông về những lợi ích, lợi thế so sánh cũng như kết quả mong đợi khi sử dụng ứng dụng du lịch so với các công nghệ trước đó. Khi khách hàng cảm nhận ứng dụng du lịch hữu ích và hiệu quả trong công việc thì họ sẽ có ý định sử dụng. Dịch vụ càng tốt, càng mang lại nhiều lợi ích hơn kỳ vọng thì ý định sử dụng và tiếp tục sử dụng ngày càng cao (Susanto và cộng sự, 2016). Do đó, để tăng ý định, chấp nhận sử dụng ứng dụng di động du lịch, các nhà mạng cần quan tâm phát triển dịch vụ với nhiều tính năng mới tiện ích hơn, đặc biệt là khả năng truy cập tốc độ cao và ổn định giúp khách hàng có thể thực hiện công việc được nhanh hơn, hiệu quả hơn, tiết kiệm được thời gian. Song song với đó, doanh nghiệp có thể cung cấp các dịch vụ du lịch trọn gói, hay các gói khuyến mãi hấp dẫn khi đặt dịch vụ ngay trên ứng dụng. Thứ ba, các Động cơ tiêu khiển: Tâm lý tự nhiên của con người là luôn thích vui vẻ. Đây cũng là động lực thúc đẩy con người thực hiện một hành vi cụ thể nào đó. Với apps cũng vậy, người dùng cảm thấy vui vẻ thì họ sẽ sử dụng nhiều hơn và thường xuyên hơn. Ví dụ như các ứng dụng mạng xã hội Facebook, Zalo là một minh chứng, hai ứng dụng này đều tác động đúng vào tâm lý người dùng khi luôn 774
  14. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 tạo niềm vui cho họ trong sử dụng. Đối với du khách sử dụng các ứng dụng di động du lịch cũng không nằm ngoài khía cạnh tâm lý đó, điều này thể hiện trong kết quả nghiên cứu khi biến Động cơ tiêu khiển – niềm vui tác động mạnh đến ý định sử dụng ứng dụng di động. Nhằm tăng số lượng du khách sử dụng và mức độ sử dụng của họ thì doanh nghiệp cần thiết kế nội dung ứng dụng theo hướng tạo sự vui tươi cho người dùng. Cụ thể: kết hợp trò chơi tương tác trên ứng dụng; Chuyên mục chia sẻ trải nghiệp du lịch; Thiết kế chương trình tích lũy điểm. Thứ tư, các Nổ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội: Trong thực tế, một ứng dụng với các chức năng hữu ích và dễ sử dụng sẽ dễ dàng thu hút người dùng. Do đó, để tăng số lượng người sử dụng ứng dụng thì doanh nghiệp cần thiết kế giao diện của các ứng dụng di động đơn giản, dễ dàng tải về máy và các thông tin hướng dẫn rõ ràng, dễ hiểu. Hành vi sử dụng ứng dụng di động của du khách cũng chịu tác động bởi bạn bè, người thân và những người xung quanh. Vì vậy, các ứng dụng nên được thiết kế tính năng để người dùng có thể mời bạn bè sử dụng. Ngoài ra, các ứng dụng nên thêm các tính năng chia sẻ đến các mạng xã hội, đặc biệt là Facebook bởi đây là ứng dụng di động mà đa số người dùng sử dụng và kết nối với nhiều bạn bè. TÀI LIỆU THAM KHẢO Ajzen. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational behavior and human de- cision processes 50, 179–211. Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Attitudes and the Attitude-Behavior Relation: Reasoned and Automatic Processes. European Review of Social Psychology, 11(1),1–33. https://doi.org/10.1080/14792779943000116 Chang, A. (2012). UTAUT and UTAUT 2: A Review and Agenda for Future Research. The Winners, 13(2), 10. https://doi.org/10.21512/tw.v13i2.656 Chang (2013). Library mobile applications in university libraries. Library Hi Tech, 31(3),478–492. https://doi.org/10.1108/LHT-03-2013-0024 Chuan, & Lu, H. (2000). Towards an understanding of the behavioural intention to use a web site. International Journal of Information Management, 20(3), 197– 208.https://doi.org/10.1016/S02684012(00)00005-0 Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319. https://doi.org/10.2307/249008 Hair, Anderson, R.E., Tatham, R.L. and Black, W.C., Multivariate Data Analysis, 5th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, (1998). Höpken, W., Fuchs, M., Zanker, M., & Beer, T. (2010). Context-Based Adaptation of Mo- bile Applications in Tourism. Information Technology & Tourism, 12(2),175–195. https://doi.org/10.3727/109830510X12887971002783 Kennedy-Eden, H., & Gretzel, U. (2012). A taxonomy of mobile applications in tourism. E-Review of Tourism Research, 10 (2), 47-50, 7. 775
  15. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 Kim, D. J., Ferrin, D. L., & Rao, H. R. (2008). A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents. Decision Support Systems, 44(2), 544–564. https://doi.org/10.1016/j.dss.2007.07.001 Kim, J., Ahn, K., & Chung, N. (2013). Examining the Factors Affecting Perceived Enjoy- ment and Usage Intention of Ubiquitous Tour Information Services: A Service Quality Perspec- tive. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 18(6), 598–617. https://doi.org/10.1080/10941665.2012.695282 Lê Thị Huệ Linh. (2018). Hành vi sử dụng ứng dụng di động để chia sẻ thông tin của khách hàng: Nghiên cứu trường hợp sản phẩm mẹ và bé. T.p Chí Khoa h.c Ðại Học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh, 60(3), 76-88. Lê Văn Huy, Trương Trần Trâm Anh (2012). Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh. NXB Tài Chính. Lim, T. Y. (2012). Designing the Next Generation of Mobile Tourism Application based on Situation Awareness. 7. Meng Yoke Tan, E., Foo, S., Hoe Lian Goh, D., & Theng, Y. (2009). TILES: Classifying contextual information for mobile tourism applications. Aslib Proceedings, 61(6), 565–586. https://doi.org/10.1108/00012530911005526 Meuter, M. L., Ostrom, A. L., Bitner, M. J., & Roundtree, R. (2003). The influence of tech- nology anxiety on consumer use and experiences with self-service technologies. Journal of Busi- ness Research, 56(11), 899–906. https://doi.org/10.1016/S0148-2963(01)00276-4 Morosan, C., & DeFranco, A. (2016). It’s about time: Revisiting UTAUT2 to examine con- sumers’ intentions to use NFC mobile payments in hotels. International Journal of Hospitality Management, 53, 17–29. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.11.003 Owusu Kwateng, K., Osei Atiemo, K. A., & Appiah, C. (2019). Acceptance and use of mo- bile banking: An application of UTAUT2. Journal of Enterprise Information Management, 32(1), 118–151. https://doi.org/10.1108/JEIM-03-2018-0055 Palau-Saumell, R., Forgas-Coll, S., Sánchez-García, J., & Robres, E. (2019). User Accept- ance of Mobile Apps for Restaurants: An Expanded and Extended UTAUT-2. Sustainability, 11(4), 1210. https://doi.org/10.3390/su11041210 Rivera, M., Gregory, A., & Cobos, L. (2015). Mobile application for the timeshare industry: The influence of technology experience, usefulness, and attitude on behavioral intentions. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 6(3), 242–257. https://doi.org/10.1108/JHTT-01-2015-0002 Rogers, E. M. (1983). Diffusion of innovations (3. ed). Free Press. Sun, Y., & Jeyaraj, A. (2013). Information technology adoption and continuance: A longi- tudinal study of individuals’ behavioral intentions. Information & Management, 50(7), 457–465. https://doi.org/10.1016/j.im.2013.07.005 Susanto, A., Chang, Y., & Ha, Y. (2016). Determinants of continuance intention to use the smartphone banking services: An extension to the expectation-confirmation model. Industrial Management & Data Systems, 116(3), 508–525. https://doi.org/10.1108/IMDS-05-2015-0195 776
  16. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 Tak, P., & Panwar, S. (2017a). Using UTAUT 2 model to predict mobile app based shop- ping: Evidences from India. Journal of Indian Business Research, 9(3), 248–264. https://doi.org/10.1108/JIBR-11-2016-0132 Tak, P., & Panwar, S. (2017b). Using UTAUT 2 model to predict mobile app based shop- ping: Evidences from India. Journal of Indian Business Research, 9(3), 248–264. https://doi.org/10.1108/JIBR-11-2016-0132 Tan, G. W.-H., Lee, V. H., Lin, B., & Ooi, K.-B. (2017). Mobile applications in tourism: The future of the tourism industry? Industrial Management & Data Systems, 117(3), 560–581. https://doi.org/10.1108/IMDS-12-2015-0490 Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing Models. Information Systems Research, 6(2), 144–176. https://doi.org/10.1287/isre.6.2.144 Thompson, R. L., Higgins, C. A., & Howell, J. M. (1991). Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization. MIS Quarterly, 15(1), 125. https://doi.org/10.2307/249443 Thu Nguyen, T., Thi Nguyen, H., Thi Mai, H., & Thi Minh Tran, T. (2020). Determinants of Digital Banking Services in Vietnam: Applying UTAUT2 Model. Asian Economic and Finan- cial Review, 10(6), 680–697. https://doi.org/10.18488/journal.aefr.2020.106.680.697 Ting Gao, & Yanhong Deng. (2012). A study on users’ acceptance behavior to mobile e- books application based on UTAUT model. 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering, 376–379. https://doi.org/10.1109/ICSESS.2012.6269483 Van der Heijden. (2004). User Acceptance of Hedonic Information Systems. MIS Quarterly, 28(4), 695. https://doi.org/10.2307/25148660 Venkatesh, Morris, Davis, & Davis. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425. https://doi.org/10.2307/30036540 Venkatesh, Thong, & Xu. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technol- ogy: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly, 36(1), 157. https://doi.org/10.2307/41410412 Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., Chan, F. K. Y., Hu, P. J.-H., & Brown, S. A. (2011). Extend- ing the two-stage information systems continuance model: Incorporating UTAUT predictors and the role of context: Context, expectations and IS continuance. Information Systems Journal, 21(6), 527–555. https://doi.org/10.1111/j.1365-2575.2011.00373.x Weng, G. S., Zailani, S., Iranmanesh, M., & Hyun, S. S. (2017). Mobile taxi booking ap- plication service’s continuance usage intention by users. Transportation Research Part D: Trans- port and Environment, 57, 207–216. https://doi.org/10.1016/j.trd.2017.07.023 Williams, M. D., Rana, N. P., & Dwivedi, Y. K. (2015). The unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT): A literature review. Journal of Enterprise Information Man- agement, 28(3), 443–488. https://doi.org/10.1108/JEIM-09-2014-0088 Zhang, P., & Li, N. (2004). An assessment of human–computer interaction research in man- agement information systems: Topics and methods. Computers in Human Behavior, 20(2), 125– 147. https://doi.org/10.1016/j.chb.2003.10.011 777
nguon tai.lieu . vn
Kỹ năng bán hàng Quản trị kinh doanh Marketing - Bán hàng Internet Marketing Kế hoạch kinh doanh Thương mại điện tử PR - Truyền thông Tổ chức sự kiện Kỹ năng quản lý Kinh tế học