Nghiên cứu sự ảnh hưởng của Quyền riêng tư và Cảm nhận cá nhân hóa đến Quyết định mua hàng của khách hàng trên nền tảng mạng xã hội

Phó Hải Đăng1

Email: dangph@hub.edu.vn

Nguyễn Văn Thích2

Email: thichnv@hub.edu.vn

Nguyễn Văn Đạt3

Email: datnv@hub.edu.vn

1,2,3Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích sự ảnh hưởng của Quyền riêng tư và Cảm nhận cá nhân hóa đến Quyết định mua hàng của khách hàng trên nền tảng mạng xã hội thông qua vai trò trung gian của Thái độ khách hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy, Thái độ và Cảm nhận cá nhân hóa ảnh hưởng dương đến Quyết định mua hàng, trong khi Quyền riêng tư có ảnh hưởng âm đến Quyết định mua hàng. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp các nhà lãnh đạo công ty đưa ra giải pháp gia tăng quyết định của khách hàng qua nền tảng mạng xã hội.

Từ khóa: Cảm nhận cá nhân hóa, mạng xã hội, quyền riêng tư, thái độ khách hàng

Summary

This study analyzes the impact of Privacy and Perceived Personalization on Customers' Purchase Decisions on social media platforms, with Customer Attitude acting as a mediating variable. The results indicate that Customer Attitude and Perceived Personalization positively influence Purchase Decisions, while Privacy has a negative impact. Based on these findings, the authors propose several managerial implications to support company leaders in developing strategies to enhance customer purchase decisions via social media platforms.

Keywords: Perceived personalization, social media, privacy, customer attitude

GIỚI THIỆU

Trong xu thế phát triển công nghệ số, truyền thông trên mạng xã hội mở ra cơ hội tiếp cận một lượng lớn người dùng, với hàng triệu người hoạt động trên các nền tảng này. Đây là cơ hội tuyệt vời để doanh nghiệp tiếp cận nhóm đối tượng khách hàng rộng rãi, những người có khả năng quan tâm đến sản phẩm hoặc dịch vụ của tổ chức (Acquisti, A. và Gross, R., 2006). Tuy nhiên, để đạt hiệu quả truyền thông trên mạng xã hội đòi hỏi doanh nghiệp phải đáp ứng được các điều kiện, nội dung theo yêu cầu của khách hàng. Trong đó, tôn trọng quyền riêng tư cá nhân và tương tác trên mạng xã hội phải được cá nhân hóa để cho việc giao tiếp trên mạng xã hội cảm thấy gần gũi hơn (Bleier, A. và Eisenbeiss, M., 2015). Do đó, việc nghiên cứu sự ảnh hưởng của Quyền riêng tư và Cá nhân hóa đến Quyết định mua hàng của khách hàng trên nền tảng mạng xã hội, là điều cần thiết.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Theo Tufekci, Z. (2008), quyền riêng tư trên mạng xã hội đề cập đến khả năng của người dùng trong việc kiểm soát thông tin cá nhân mà họ chia sẻ trên các nền tảng mạng xã hội, cũng như việc kiểm soát người có thể truy cập, sử dụng và lan truyền những thông tin đó. Nó phản ánh mức độ mà người dùng cảm thấy an toàn và được bảo vệ khi tham gia vào các hoạt động trực tuyến.

Cảm nhận cá nhân hóa (perceived personalization) trên mạng xã hội là cảm giác của khách hàng rằng nội dung, thông điệp hoặc quảng cáo họ nhận được trên nền tảng mạng xã hội đã được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu, sở thích và hành vi riêng của họ. Cảm nhận này có thể ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng, sự tin tưởng và ý định mua hàng (Bleier, A. và cộng sự, 2015).

Lược khảo nghiên cứu

Nghiên cứu của Tufekci, Z. (2008) phân tích cách người dùng điều chỉnh cài đặt riêng tư và hành vi chia sẻ thông tin trên mạng xã hội, đồng thời nhấn mạnh vai trò của việc kiểm soát đối tượng người xem. Trong khi đó, nghiên cứu của Acquisti, A. và Gross, R. (2006) mô tả sự mâu thuẫn giữa hành vi và thái độ của người dùng về quyền riêng tư, gọi là “privacy paradox”. Kết quả nghiên cứu của Bleier, A. và Eisenbeiss, M. (2015) cho thấy, cá nhân hóa nội dung quảng cáo trực tuyến có thể nâng cao hiệu quả tiếp thị mạng xã hội nếu đi kèm với sự tin tưởng của người tiêu dùng. Ở trong nước, Nguyễn Thị Thanh Huyền và Nguyễn Văn Dũng (2020) nghiên cứu hành vi chia sẻ thông tin cá nhân của sinh viên trên Facebook và mức độ nhận thức về quyền riêng tư. Trong khi nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Trang và Trần Minh Hòa (2019) phân tích tác động của cá nhân hóa nội dung tiếp thị trên mạng xã hội đến ý định mua hàng của người tiêu dùng trẻ. Còn Trần Quang Tuyến và Nguyễn Thị Mai Anh (2021) nghiên cứu tác động của cảm nhận cá nhân hóa và sự phù hợp thông điệp đến mức độ gắn kết thương hiệu trên mạng xã hội.

Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở các khái niệm và lược khảo một số nghiên cứu có liên quan, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu sự ảnh hưởng của Quyền riêng tư và Cảm nhận cá nhân hóa đến Quyết định mua hàng của khách hàng trên nền tảng mạng xã hội bao gồm các biến: Cảm nhận cá nhân hóa (CNH), Quyền riêng tư (QRT) và Thái độ (TĐ).

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Trên cơ sở mô hình nghiên cứu đề xuất, các giả thuyết được đưa ra như sau:

H1: Cảm nhận cá nhân hóa tác động cùng chiều (+) đến Quyết định mua hàng.

H2: Quyền riêng tư tác động ngược chiều (-) đến Quyết định mua hàng.

H3: Thái độ khách hàng tác động cùng chiều (+) đến Quyết định mua hàng.

H4: Thái độ khách hàng là biến trung gian của Cảm nhận cá nhân hóa và Quyền riêng tư ảnh hưởng đến Quyết định mua hàng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa nghiên cứu định tính và định lượng, trong đó, nghiên cứu định tính được sử dụng để thiết kế thang đo và bảng hỏi. Nhóm tác giả phỏng vấn 9 chuyên gia từ các trường đại học, các nhà quản lý ở một số trung tâm thương mại tại TP. Hồ Chí Minh để xác định mô hình nghiên cứu, sau đó, tiến hành thảo luận nhóm gồm 11 khách hàng để xây dựng thang đo. Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để thực hiện khảo sát. Dữ liệu khảo sát được thu thập bằng hình thức gửi phiếu hỏi trực tiếp tới khách hàng trong 4 tháng, từ ngày 10/4/2024-10/8/2024. 550 phiếu được phát ra, kết quả thu về sau khi sàng lọc được 504 phiếu hợp lệ. Việc kiểm định được xử lý bằng phần mềm SPSS 26.0 và SMART-PLS (Bài viết sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha

Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha (Bảng 1) cho thấy, các nhân tố đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,7 và độ tin cậy tổng hợp (CR) > 0,7; do đó, các biến đạt yêu cầu.

Bảng 1: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo

Nguồn: Kết quả tính toán từ SMART PLS

Kiểm tra hệ số tải ngoài

Kiểm tra hệ số tải ngoài cúa các biến quan sát (Bảng 2) cho thấy, biến QRT4 có hệ số tải = 0,111

Bảng 2 : Hệ số tải ngoài

Nguồn: Kết quả trích từ SMART PLS

Đánh giá độ phù hợp mô hình

Theo Hu và Bentle (1999), kết quả kiểm định cho thấy, mô hình lý thuyết phù hợp dữ liệu thị trường (Bảng 3).

Bảng 3: Độ phù hợp mô hình

Nguồn: Kết quả trích từ SMART PLS

Giá trị hội tụ

Căn cứ vào Bảng 3, các phương sai trung bình được trích (AVE) đều > 0,5 và các biến quan sát đều có hệ số tải (Outer Loading) > 0,7; nên các biến đảm bảo tính hội tụ (Hair và cộng sự, 2014). Kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kết quả SMART PLS cho thấy, các biến quan sát đều có hệ số VIF > 1 và

Giá trị phân biệt

Bảng 4: Giá trị phân biệt (Foenell - Larcker criterion)

Nguồn: Kết quả tính toán từ SMART PLS

Để đánh giá giá trị phân biệt theo tiêu chuẩn Foenell - Larcker criterion, ta thấy các giá trị căn bậc 2 của các AVE ở đầu mỗi cột đều > 0,7 và lớn hơn các giá trị thể hiện tương quan các biến tiềm ẩn ở bên dưới trong cùng một cột (Bảng 4). Như vậy, theo Fornell and Larcker (1981), mô hình có giá trị phân biệt, đạt yêu cầu.

Kiểm tra hệ số đường dẫn (Path Coefficiencts)

Hình: Mô hình nghiên cứu SMART PLS

Nguồn: Kết quả trích từ SMART PLS

Kết quả SMART PLS cho thấy, các cặp biến có hệ số đường dẫn. Cụ thể:

CNH -> TD = 0,434: Mối quan hệ dương, khá mạnh.

QRT -> TD = -0,419: Mối quan hệ âm, khá mạnh.

TD -> QD = 0,63: Mối quan hệ dương, mạnh.

CNH -> TD -> QD = 0,273: Mối quan hệ dương, trung bình.

QRT -> TD -> QD = -0,264: Mối quan hệ âm, trung bình.

Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc cho thấy, 2 biến độc lập có ảnh hưởng dương đến biến phụ thuộc. Cụ thể, biến CNH ảnh hưởng khá mạnh đến biến TD (β = 0,434), biến TD ảnh hưởng mạnh đáng kể đến biến QD (β = 0,63). Riêng biến QRT ảnh hưởng ngược chiều khá mạnh đến biến TD (β = -0,419).

Biến độc lập CNH ảnh hưởng dương đến biến QD thông qua biến trung gian TD, với mức độ ảnh hưởng trung bình (β = 0,273).

Biến độc lập QRT ảnh hưởng âm đến biến QD thông qua biến trung gian TD, với mức độ ảnh hưởng trung bình (β = -0,264).

Kết quả Bootstrapping 5.000, các cặp biến trên đều có p-value 2,58; do đó các mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (Hair và cộng sự, 2014).

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy, 4 giả thuyết nghiên cứu đều được chấp nhận. Về mức độ ảnh hưởng, Cảm nhận cá nhân hóa ảnh hưởng dương đến Quyết định mua hàng; Quyền riêng tư ảnh hưởng âm đến Quyết định mua hàng của khách hàng trên mạng xã hội.

Hàm ý quản trị

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp các nhà lãnh đạo công ty đưa ra giải pháp gia tăng quyết định của khách hàng qua nền tảng mạng xã hội như sau:

Về Cảm nhận cá nhân hóa

Với mức độ ảnh hưởng khá mạnh đến thái độ khách hàng, doanh nghiệp cần thiết kế nội dung truyền thông sao cho khách hàng cảm thấy nội dung, thông điệp và sản phẩm được “thiết kế riêng” cho họ. Một là, phải sử dụng dữ liệu một cách thông minh, nhưng tôn trọng khách hàng. Thu thập thông tin từ hành vi người dùng (like, share, click…) để tùy chỉnh nội dung, nhưng cần minh bạch về việc sử dụng dữ liệu. Hai là, tạo nội dung cá nhân hóa theo từng phân khúc; Ứng dụng AI/ML để đề xuất sản phẩm, dịch vụ dựa trên sở thích, vị trí, hành vi trước đó; Ba là, gửi thông điệp đúng thời điểm; Tận dụng chatbot, email marketing, hoặc remarketing để nhắc nhở khách hàng về sản phẩm họ từng quan tâm; Bốn là, phải định dạng nội dung cá nhân hóa: Ví dụ: “Chào [Tên], bạn có thể thích những sản phẩm này…”. Việc cá nhân hóa hiệu quả sẽ làm gia tăng quyết định mua hàng của khách hàng, tuy nhiên, nếu lạm dụng quá sẽ khiến khách hàng cảm thấy bị theo dõi; từ đó sẽ không tiếp nhận các thông tin của doanh nghiệp nữa.

Về Quyền riêng tư

Nếu quyền riêng tư của khách hàng bị xâm phạm, thì sự tin tưởng của khách hàng sẽ không còn khi chia sẻ thông tin, tương tác với doanh nghiệp. Vì vậy, doanh nghiệp cần minh bạch về chính sách quyền riêng tư; Thông báo rõ ràng về mục đích thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu cá nhân; Cung cấp quyền kiểm soát cho người dùng; Cho phép người dùng lựa chọn loại thông tin nào được sử dụng, có thể chỉnh sửa hoặc xóa; Bảo mật thông tin mạnh mẽ, ứng dụng các giao thức mã hóa, xác thực 2 bước và cảnh báo rủi ro; Đào tạo nhân viên về bảo mật thông tin khách hàng, Khi quyền thông tin của khách hàng được tôn trọng, bảo mật, họ sẽ cảm thấy thông tin của mình được bảo vệ tốt, thì càng dễ dàng chia sẻ và tham gia vào hành trình mua sắm.

Về Thái độ

Việc xây dựng thái độ tích cực làm tăng thiện cảm thông qua sự tương tác có chất lượng và giá trị nội dung truyền thông trên mạng xã hội. Để thực hiện được điều này, doanh nghiệp cần tăng tương tác mang tính cảm xúc; Truyền tải giá trị thương hiệu bằng nội dung gần gũi, chân thật, có cảm xúc; Phản hồi nhanh và tử tế bằng cách giao tiếp chủ động và hỗ trợ khách hàng một cách chuyên nghiệp trên mạng xã hội (comment, inbox…); Tạo trải nghiệm nhất quán và tích cực trên mọi kênh, từ nội dung bài đăng, quảng cáo cho đến dịch vụ khách hàng; Khuyến khích sự đánh giá tích cực làm cho khách hàng cảm thấy hài lòng, từ đó sẽ lan tỏa niềm tin đến người khác./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Acquisti, A., and Gross, R. (2006). Imagined communities: Awareness, information sharing, and privacy on the Facebook, In Privacy enhancing technologies, Springer, https://doi.org/10,1007/11957454_3.

2. Bentler, P, M., and Bonett, D. G. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures, Psychological Bulletin, 88(3), 588-606, https://doi,org/10,1037/0033-2909.88.3.588.

3. Bleier, A., and Eisenbeiss. M. (2015). The importance of trust for personalized online advertising, Journal of Retailing, 91(3), 390-409, https://doi.org/10.1016/j.jretai.2015.04.001.

4. Hu, L. T., and Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives, Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55, https://doi.org/10.1080/10705519909540118.

5. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., and Sarstedt, M. (2014). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.

6. Henseler, J., Ringle, C. M., and Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling, Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135, https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8 .

7. Nguyễn Thị Thanh Huyền và Nguyễn Văn Dũng (2020). Nhận thức của sinh viên về quyền riêng tư và hành vi chia sẻ thông tin cá nhân trên mạng xã hội Facebook, Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 18(4), 50-55.

8. Nguyễn Thị Thu Trang và Trần Minh Hòa (2019). Ảnh hưởng của cá nhân hóa đến hành vi tiêu dùng trong tiếp thị trực tuyến, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh châu Á, 11(3), 45-53.

9. Trần Quang Tuyến và Nguyễn Thị Mai Anh (2021),.Tác động của cảm nhận cá nhân hóa đến sự gắn kết thương hiệu trên mạng xã hội, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 289(1), 78-85.

10. Tufekci, Z. (2008). Can you see me now? Audience and disclosure regulation in online social network sites, Bulletin of Science, Technology & Society, 28(1), 20-36, https://doi.org/10.1177/0270467607311484.