--

18(5)2023

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng chatbot của khách hàng: Góc nhìn tại Việt Nam


Tác giả - Nơi làm việc:
Lê Xuân Cù - Trường Đại học Thương mại, Hà Nội , Việt Nam
Tác giả liên hệ, Email: Lê Xuân Cù - cu.lx@tmu.edu.vn
Ngày nộp: 23-08-2022
Ngày duyệt đăng: 28-10-2022
Ngày xuất bản: 29-07-2023

Tóm tắt
Chatbot đã trở thành một công cụ tương tác hiệu quả giữa doanh nghiệp và khách hàng trong Thương Mại Điện Tử (TMĐT). Mục đích của bài viết là xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định sử dụng chatbot của khách hàng tại Việt Nam. Mô hình nghiên cứu được phát triển dựa trên lý thuyết xem xét kỹ lưỡng (ELM) và kết hợp với đặc trưng của chatbot (tính thông minh). Dữ liệu được thu thập từ 307 người mua hàng trực tuyến và có ý định sử dụng chatbot. Nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Kết quả cho thấy hướng trung tâm (tính chính xác và sự phù hợp) và hướng ngoại vi (tính tin cậy) ảnh hưởng tích cực đến sự tin tưởng và cảm nhận hữu ích thông tin của chatbot. Sự tin tưởng, cảm nhận hữu ích thông tin, và tính thông minh đóng vai trò thúc đẩy ý định sử dụng chatbot. Nghiên cứu này phát triển mô hình hành vi sử dụng chatbot của khách hàng dựa trên lý thuyết ELM, trong khi các nghiên cứu trước chưa xem xét tác động của đặc điểm thông tin và đặc trưng của chatbot đến sử dụng chatbot cho mua sắm trực tuyến. Cuối cùng, nghiên cứu thảo luận một số hàm ý quản trị góp phần tăng cường chấp nhận sử dụng chatbot tại Việt Nam.

Chỉ số JEL
C83; M15; M31; O32; O33

Từ khóa
chatbot; ELM; Việt Nam; ý định sử dụng

Toàn văn:
PDF

Trích dẫn:

Le, C. X. (2023). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng chatbot  của khách hàng: Góc nhìn tại Việt Nam [Research on factors motivating customers’ intention to use chatbots: Perspective from Vietnam]. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh – Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 18(5), 32-46. doi:10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.18.5.2407.2023


Tài liệu tham khảo

Awad, N. F., & Ragowsky, A. (2008). Establishing trust in electronic commerce through online word of mouth: An examination across genders. Journal of Management Information Systems, 24(4), 101-121.


Bartneck, C., Kulić, D., Croft, E., & Zoghbi, S. (2009). Measurement instruments for the anthropomorphism, animacy, likeability, perceived intelligence, and perceived safety of robots. International Journal of Social Robotics, 1(1), 71-81.


Chatterjee, S., & Sreenivasulu, N. S. (2021). Impact of AI regulation and governance on online personal data sharing: From sociolegal, technology and policy perspective. Journal of Science and Technology Policy Management. doi:10.1108/JSTPM-07-2020-0103


Chen, J. S., Le, T. T. Y., & Florence, D. (2021). Usability and responsiveness of artificial intelligence chatbot on online customer experience in e-retailing. International Journal of Retail & Distribution Management, 49(11), 1512-1531.


Cheng, Y., & Jiang, H. (2021). Customer-brand relationship in the era of artificial intelligence: Understanding the role of chatbot marketing efforts. Journal of Product & Brand Management, 31(2), 252-264.


Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.


Eren, B. A. (2021). Determinants of customer satisfaction in chatbot use: Evidence from a banking application in Turkey. International Journal of Bank Marketing, 39(2), 294-311.


Filieri, R., & McLeay, F. (2014). E-WOM and accommodation: An analysis of the factors that influence travelers’ adoption of information from online reviews. Journal of Travel Research, 53(1), 44-57.


Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.


Hair, J. F., Black, W. C., Barbin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. New Jersey, NJ: Prentice Hall.


Huo, C., Zhang, M., & Ma, F. (2018). Factors influencing people’s health knowledge adoption in social media. Library Hi Tech, 36(1), 129-151.


Jain, S., & Gandhi, A. V. (2021). Impact of artificial intelligence on impulse buying behaviour of Indian shoppers in fashion retail outlets. International Journal of Innovation Science, 13(2), 193-204.


Le, C. X. (2021a). Information value in social media: An integrated approach to preventive behaviors under Covid-19. VNU Journal of Science: Economics and Business, 37(4), 1-9.


Le, C. X. (2021b). What triggers mobile application-based purchase behavior during Covid-19 pandemic: Evidence from Vietnam. International Journal of Emerging Markets. doi:10.1108/IJOEM-12-2020-1594


Le, C. X. (2022). Refining mobile location-based service adoption: The lens of pull effect- and push effect-related motivations. Journal of Asian Business and Economic Studies. doi:10.1108/JABES-09-2021-0159


Le, Q. N. H., & Nguyen, B. H. (2021). Chatbot trong lĩnh vực ngân hàng-Thực trạng và xu hướng ứng dụng tại Việt Nam [Chatbots in the banking sector- Current status and trends in Vietnam]. Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, 236+237, 64-78.


Luo, C., Luo, X., Schatzberg, L., & Sia, C. L. (2013). Impact of informational factors on online recommendation credibility: The moderating role of source credibility. Decision Support Systems, 56, 92-102.


Nguyen, H. T., & Le, C. X. (2021). How social media fosters the elders’ Covid-19 preventive behaviors: Perspectives of information value and perceived threat. Library Hi Tech, 39(3), 776-795.


Nguyen, N. H., & Doan, A. M. N. (2021). Ảnh hưởng của chatbot tới quyết định mua hàng của khách hàng trên các nền tảng bán hàng điện tử [Impact of chatbot on customers’ purchase decision on electronic platforms]. Kinh tế và dự báo, 21, 13-17.


Park, T. (2020). How information acceptance model predicts customer loyalty? A study from perspective of eWOM information. The Bottom Line, 33(1), 60-73.


Petty, R. E., Cacioppo, J. T., & Goldman, R. (1981). Personal involvement as a determinant of argument-based persuasion. Journal of Personality and Social Psychology, 41(5), 847-855.


Pillai, R., & Sivathanu, B. (2020). Adoption of AI-based chatbots for hospitality and tourism. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(10), 3199-3226.


Sarkar, J. G., & Sarkar, A. (2019). Young adult consumers’ involvement in branded smartphone based service apps: Investigating the roles of relevant moderators. Information Technology & People, 32(6), 1608-1632.


Shang, L., Zhou, J., & Zuo, M. (2020). Understanding older adults' intention to share health information on social media: The role of health belief and information processing. Internet Research, 31(1), 100-122.


Statista. (2020). Chatbot market size worldwide 2018-2027. Truy cập ngày 10/02/2022 tại https://www.statista.com/statistics/1007392/worldwide-chatbot-market-size/


 Sussman, S. W., & Siegal, W. S. (2003). Informational influence in organizations: An integrated approach to knowledge adoption. Information Systems Research, 14(1), 47-65.


Thomas, M.-J., Wirtz, B. W., & Weyerer, J. C. (2019). Determinants of online review credibility and its impact on consumers' purchase intention. Journal of Electronic Commerce Research, 20(1), 1-20.


Vu, S. T., Bui, H. T., Nguyen, N. T. M., Ha, L. H., & Le, V. H. (2022). Xây dựng và triển khai Chatbot kinh doanh cho doanh nghiệp nhỏ và vừa [A research on developing chatbot for small and medium enterprises]. Truy cập ngày 10/02/2022 tại https://tapchinganhang.gov.vn/xay-dung-va-trien-khai-chatbot-kinh-doanh-cho-doanh-nghiep-nho-va-vua.htm


Wong, R. M. M., Wong, S. C., & Ke, G. N. (2018). Exploring online and offline shopping motivational values in Malaysia. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 30(2), 352-379.


Zhou, T. (2016). Understanding location-based services continuance: An IS success model perspective. International Journal of Mobile Communications, 14(6), 553-567.



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.