Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn trên điện thoại di động của người tiêu dùng Việt Nam
DOI:
https://doi.org/10.33301/JED.VI.3069Từ khóa:
Ý định tiếp tục sử dụng, ứng dụng đặt đồ ăn, đánh giá và xếp hạng, nhận thức rủi ro, kỳ vọng hiệu quảTóm tắt
Nghiên cứu này nhằm xác định và đo lường ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn trên điện thoại di động của 513 người tiêu dùng Việt Nam. Dữ liệu được phân tích bằng PLS-SEM thông qua SmartPLS. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng kỳ vọng hiệu quả, đánh giá và xếp hạng trực tuyến, giá trị giá cả ảnh hưởng tích cực, trong khi nhận thức rủi ro ảnh hưởng tiêu cực đến sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng. Sự hài lòng cũng ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng và thể hiện vai trò trung gian trong một số mối quan hệ. Dựa trên kết quả thực nghiệm, nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị giúp doanh nghiệp sở hữu và vận hành ứng dụng cải thiện trải nghiệm, giảm rủi ro cảm nhận và duy trì người tiêu dùng trong tương lai.
Tài liệu tham khảo
Agarwal, V. & Sahu, R. (2022). Predicting repeat usage intention towards O2O food delivery: Extending UTAUT2 with user gratifications and bandwagoning. Journal of Foodservice Business Research, 25(4), 434-474. https://doi.org/10.1080/15378020.2021.1951074
Alalwan, A.A. (2020). Mobile food ordering apps: An empirical study of the factors affecting customer e-satisfaction and continued intention to reuse. International Journal of Information Management, 50, 28-44. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.04.008
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351-370. https://doi.org/10.2307/3250921
Chiu, W., Badu‐Baiden, F. & Cho, H. (2024). Consumers' intention to use online food delivery services: A meta‐analytic structural equation modeling approach. International Journal of Consumer Studies, 48(3), e13052. https://doi.org/10.1111/ijcs.13052
Filieri, R. (2016). What makes an online consumer review trustworthy?. Annals of Tourism Research, 58, 46-64. https://doi.org/10.1016/j.annals.2015.12.019
Gani, M.O., Faroque, A.R., Muzareba, A.M., Amin, S. & Rahman, M. (2023). An integrated model to decipher online food delivery app adoption behavior in the COVID-19 pandemic. Journal of Foodservice Business Research, 26(2), 123-163. https://doi.org/10.1080/15378020.2021.2006040
Google, Temasek & Bain & Company (2024). e-Conomy SEA 2024: Southeast Asia’s digital economy report. https://economysea.withgoogle.com
Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. & Anderson, R.E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning EMEA.
Kock, N. (2015). Common method bias in PLS-SEM: A full collinearity assessment approach. International Journal of e-Collaboration, 11(4), 1-10. https://doi.org/10.4018/ijec.2015100101
Kuen, L., Schürmann, F., Westmattelmann, D., Hartwig, S., Tzafrir, S. & Schewe, G. (2023). Trust transfer effects and associated risks in telemedicine adoption. Electronic Markets, 33(1), 35. https://doi.org/10.1007/s12525-023-00657-0
Kurniawan, A.C., Rachmawati, N.L., Ayu, M.M., Ong, A.K.S. & Redi, A.A.N.P. (2024). Determinants of satisfaction and continuance intention towards online food delivery service users in Indonesia post the COVID-19 pandemic. Heliyon, 10(1), e23298. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23298
Liu, Y., Shang, M., Jia, C., Lim, X.J. & Ye, Y. (2024). Understanding consumers’ continuous-use intention of crowdsourcing logistics services: Empirical evidence from China. Heliyon, 10, e29819. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e29819
Nguyen, T., Huang, E. & Nguyen, D.M. (2023). Food delivery app continuance: A dual model and segmentation approach. International Journal of Retail & Distribution Management, 51(5), 569-589. https://doi.org/10.1108/IJRDM-06-2022-0217
Osman, I., Omar, E.N., Ratnasari, R.T., Furqon, C. & Sultan, M.A. (2024). Perceived service quality and risks towards satisfaction of online halal food delivery system: From the Malaysian perspectives. Journal of Islamic Marketing, 15(9), 2198-2228. https://doi.org/10.1108/JIMA-06-2023-0176
Tam, C., Santos, D. & Oliveira, T. (2020). Exploring the influential factors of continuance intention to use mobile Apps: Extending the expectation confirmation model. Information Systems Frontiers, 22(1), 243-257. https://doi.org/10.1007/s10796-018-9864-5
Timur, B., Oğuz, Y.E. & Yilmaz, V. (2023). Consumer behavior of mobile food ordering app users during COVID-19: Dining attitudes, e-satisfaction, perceived risk, and continuance intention. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 14(3), 460-475. https://doi.org/10.1108/JHTT-04-2021-0129
Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B. & Davis, F.D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
Venkatesh, V., Thong, J.Y.L. & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178. https://doi.org/10.2307/41410412
Vogas, A.V. & de Souza, A.G. (2023). Food Safety, Risk Perception and Perceived Risk Reduction Strategies: the effects of COVID-19 on the purchase of meals via delivery apps in Brazil. Revista Turismo em Análise, 34, 217-237. https://doi.org/10.11606/issn.1984-4867.v34i1p217-237
