Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng mỹ phẩm ngẫu hứng qua phát trực tiếp trên TikTok của gen Z

Nguyễn Lê Diệu Huyền, Đào Minh Anh

Trường Đại học Ngoại thương

Tóm tắt

Nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng mỹ phẩm ngẫu hứng qua phát trực tiếp trên TikTok của Gen Z trên địa bàn Thành phố Hà Nội. Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát trực tuyến bằng bảng hỏi. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sự hấp dẫn của người bán, sự tương tác, khuyến mãi, khan hiếm và sự tin cậy ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng; và giá trị cảm nhận tác động đến hành vi mua hàng mỹ phẩm ngẫu hứng qua phát trực tiếp của Gen Z trên TikTok. Qua đó, nghiên cứu đưa ra các hàm ý quản trị cho các doanh nghiệp và hộ kinh doanh mỹ phẩm trên nền tảng TikTok trong việc tối ưu hóa trải nghiệm mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z.

Từ khóa: Phát trực tiếp, livestream, mua hàng ngẫu hứng, mỹ phẩm, TikTok, GenZ

Summary

This study aims to analyze the factors influencing impulsive cosmetic purchasing behavior via TikTok livestreams among Generation Z consumers in Hanoi. A quantitative research method was employed through an online questionnaire survey. The findings indicate that seller attractiveness, interaction, promotions, scarcity, and trust influence perceived customer value, which in turn affects impulsive cosmetic purchasing behavior through TikTok livestreams among Gen Z. Based on these results, the study offers managerial implications for cosmetic businesses and individual sellers on the TikTok platform to optimize the impulsive shopping experience of Gen Z consumers.

Keywords: Livestream, impulsive buying, cosmetics, TikTok, Gen Z

GIỚI THIỆU

Hiện nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các nền tảng mạng xã hội, TikTok đã trở thành sự lựa chọn hàng đầu được nhiều doanh nghiệp và người bán lẻ tin dùng. Hình thức bán hàng thông qua phát trực tiếp (livestream) trên TikTok đã và đang trở thành một loại hình kinh doanh phổ biến.

Gen Z được biết tới là thế hệ người tiêu dùng trẻ, lớn lên cùng với sự phổ biến rộng rãi của mạng xã hội. Do đó, thói quen tiêu dùng trực tuyến của thế hệ này có phần gia tăng hơn so với các thế hệ trước. Có thể nói, sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng này đang dần trở thành một xu hướng nổi bật, nhất là trong ngành hàng mỹ phẩm – một ngành hàng được giới trẻ ưa chuộng và có mức tiêu thụ cao.

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng trở nên gay gắt, việc hiểu rõ được xu thế tiêu dùng ngẫu hứng để có thể khai thác được tối đa tiềm năng của các hình thức bán hàng qua livestream trên TikTok trở thành nhân tố quyết định tới sự sống còn của các tổ chức kinh doanh, nhất là đối với các doanh nghiệp trong ngành hàng mỹ phẩm. Xuất phát từ những phân tích ở trên, việc thực hiện nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng mỹ phẩm ngẫu hứng qua phát trực tiếp trên TikTok của gen Z là cần thiết và có ý nghĩa.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Hành vi mua hàng ngẫu hứng

Mua hàng ngẫu hứng là một khái niệm phổ biến trong lĩnh vực nghiên cứu về hành vi của người tiêu dùng. Stern (1962) định nghĩa, mua hàng ngẫu hứng là hành vi xuất hiện hết sức đột ngột và thường bị kích thích bởi các tác nhân đến từ môi trường bên ngoài. Cho tới nay đã có nhiều nghiên cứu về hành vi mua ngẫu hứng trong môi trường thương mại điện tử nói chung, nghiên cứu về việc áp dụng hình thức bán hàng qua livestream tập trung phân tích động cơ mua sắm của khách hàng nói riêng.

Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng

Các nghiên cứu đã chỉ ra có rất nhiều yếu tố có ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng như: Sự hấp dẫn của người bán và nội dung phát trực tiếp (Xu và cộng sự, 2020); Cảm giác khan hiếm và giới hạn thời gian (Aggarwal, 2011); Giảm giá và khuyến mãi (Gao và cộng sự, 2022); Độ tin cậy và ảnh hưởng của người có ảnh hưởng/ người nổi tiếng (Falahat và cộng sự, 2019); Trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa (Huang và Kuo, 2018); Ảnh hưởng từ bạn bè và xã hội (Park và cộng sự, 2012).

Mô hình nghiên cứu

Sau khi tham khảo các thông tin liên quan về hành vi mua hàng ngẫu hứng cũng như tìm hiểu về đặc thù của hoạt động bán hàng qua livestream trên TikTok, nhóm tác giả đã quyết định sử dụng mô hình nghiên cứu của Lutviari và cộng sự (2024) làm căn cứ xây dựng mô hình nghiên cứu. Theo đó, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

Các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra như sau:

H1: Sự hấp dẫn của người bán có tác động tích cực đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

H2: Sự tương tác có tác động tích cực đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

H3: Khuyến mãi có tác động tích cực đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

H4: Sự khan hiếm có tác động tích cực đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

H5: Sự tin cậy có tác động tích cực đến giá trị cảm nhận của người tiêu dùng.

H6: Giá trị cảm nhận có tác động tích cực đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thu thập dữ liệu

Trong bài nghiên cứu này, có tổng cộng 34 biến quan sát được tập hợp, do đó khi dựa trên nguyên tắc về kích thước mẫu tối thiểu của Hair và cộng sự (2017), thì bài nghiên cứu yêu cầu ít nhất 170 phần tử mẫu hợp lệ.

Nghiên cứu sử dụng điều tra bằng bảng hỏi, với phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, được thực hiện bằng cách sử dụng nền tảng Google Forms. Kết quả thu về 203 phiếu hợp lệ. Đối tượng chính tham gia vào cuộc khảo sát là Gen Z với độ tuổi từ 18 đến 27, đang sinh sống tại Hà Nội, đã từng tham gia hoặc theo dõi các buổi livestream bán mỹ phẩm trên TikTok.

Phương pháp phân tích dữ liệu

Dữ liệu sau khi thu thập được làm sạch và đưa vào phân tích sử dụng phần mềm SPSS 26.0 và PLS-SEM 4.0. Nghiên cứu sử dụng thống kê mô tả, phân tích mô hình đo lường kết quả PLS-SEM và phân tích mô hình cấu trúc để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng mĩ phẩm ngẫu hứng phát trực tiếp trên TikTok của gen Z.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Kết quả thống kê mô tả

Kết quả thống kê cho thấy, trong tổng số 203 mẫu hợp lệ, có 144 người là nữ (70,94%), 57 người là nam (28,08%) và khác là 2 người (0,99%). Số người trong độ tuổi từ 18-22 là 126 người (62,07%), số người từ 23-27 tuổi là 77 người (37,93%). Thống kê về nguồn xem cho thấy, xem từ các KOL, KOC là 126 người, chiếm 62,07%; xem từ các thương hiệu là 56 người (27,59%); xem từ các chủ bán hàng là 21 người (10,34%).

Phân tích mô hình đo lường kết quả PLS-SEM

Hệ số tải ngoài Outer loading

Theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2017), để biến quan sát có ý nghĩa tốt thì hệ số Outer loading nên đảm bảo ở mức lớn hơn 0,7. Kết quả hệ số tải ngoài của các biến quan sát trong nghiên cứu đều từ 0,7 trở lên cho thấy chúng đều phù hợp để phân tích tiếp.

Độ tin cậy và tính hội tụ

Hai hệ số chính dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo là Cronbach's Alpha và Composite reliability (rho_c). Hệ số Cronbach's Alpha của các thang đo > 0,7 là đạt yêu cầu, còn đối với cách đánh giá bằng hệ số Composite reliability (rho_c) thì mức tối ưu cho thang đo là từ 0,7 cho đến 0,9. Mặt khác, tính hội tụ của thang đo sẽ được kiểm định bằng chỉ số AVE hay hệ số phương sai trung bình được trích và khi thang đo có chỉ số AVE đạt từ 0,5 trở lên thì nó được cho là đạt giá trị hội tụ. Dữ liệu (Bảng 1) cho thấy, tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach's alpha và Composite Reliability (rho_c) lớn hơn 0,7, chứng tỏ rằng các thang đo đều có độ tin cậy cao. Hơn nữa, các thang đo cũng cho thấy được tính hội tụ tốt khi chỉ số phương sai trung bình được trích của chúng cũng lần lượt ở mức không dưới 0,5.

Bảng 1: Độ tin cậy và tính hội tụ của thang đo

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Kiểm định giá trị phân biệt

Tính phân biệt của thang đo được đánh giá dựa trên hệ số HTMT hay còn được gọi là hệ số tương quan trung bình trong nội bộ. Cụ thể, tính phân biệt của một cặp nhân tố sẽ bị cho là vi phạm khi chỉ số HTMT của nó lớn hơn 0,9 và được cho là đảm bảo tốt khi HTMT

Phân tích mô hình cấu trúc PLS-SEM

Kiểm định đa cộng tuyến (VIF)

Khi hiện tượng cộng tuyến hoặc đa cộng tuyến xảy ra sẽ dẫn đến những kết luận sai lệch ở trong mô hình. Kết quả phân tích trong mô hình hiện tượng cộng tuyến không xảy ra, do tất cả các giá trị VIF được thu thập đều

Đánh giá ý nghĩa mối quan hệ tác động

Mối quan hệ tác động được xác định là có ý nghĩa thống kê nếu như kết quả thu được có giá trị p-value nhỏ hơn mức 0,05 và ngược lại.

Bảng 2: Kết quả đánh giá ý nghĩa mối quan hệ tác động

Nguồn: Kết quả tác giả phân tích

Kết quả (Bảng 2) cho thấy, tất cả các mối quan hệ tác động đều có giá trị p-value thấp hơn mức 0,05. Sự khan hiếm có hệ số hồi quy cao nhất với 0,295, cho thấy đây là yếu tố có tác động mạnh nhất trong việc thúc đẩy người mua cảm nhận các giá trị của hàng hóa. Sau đó, các yếu tố có hệ số hồi quy lần lượt là Sự tin cậy (0,238), Sự hấp dẫn của người bán (0,178); Sự tương tác (0,167) và Khuyến mãi (0,130) có tác động tích cực tới giá trị cảm nhận, và giá trị cảm nhận có tác động tích cực tới hành vi mua hàng mỹ phẩm của gen Z thông qua phát trực tiếp trên TikTok (0,690).

Hệ số xác định R2

Hai biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu là CN và HV, tương ứng với các giá trị R2 hiệu chỉnh lần lượt là 0,619 và 0,473. Cụ thể, hệ số R2 hiệu chỉnh cho biến CN là 0,619, cho biết sự biến thiên của biến phụ thuộc CN được giải thích 61,9% bởi các biến độc lập NB, TT, KM, KH và TC. Cùng với đó, hệ số R2 hiệu chỉnh cho biến HV là 0,473, cho biết sự biến thiên của biến phụ thuộc HV được giải thích 47,3% bởi biến CN.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Trong số tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng, sự khan hiếm có hệ số hồi quy cao nhất với 0,295, cho thấy đây là nhân tố có tác động mạnh nhất trong việc thúc đẩy người mua cảm nhận các giá trị của hàng hóa. Bên cạnh đó, độ tin cậy cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành giá trị cảm nhận của khách hàng, thể hiện qua hệ số hồi quy 0,238. Ngoài ra, kết quả phân tích còn cho thấy sự hấp dẫn của người bán có mối liên hệ chặt chẽ với giá trị cảm nhận của khách hàng, cụ thể là hệ số hồi quy đạt mức 0,178. Với hệ số beta là 0,167, sự tương tác có kích thích trung bình tới cách người mua nhìn nhận giá trị sản phẩm. Cuối cùng, khuyến mãi có tác động rất hạn chế đến cách khách hàng đánh giá giá trị của sản phẩm, với hệ số là 0,130. Và cuối cùng, với hệ số hồi quy 0,690, chứng tỏ rằng giá trị cảm nhận là yếu tố quyết định hàng đầu kích thích hành vi mua bốc đồng của Gen Z. Kết quả này cũng tương đồng với kết quả của các nghiên cứu trước như: Aggarwal (2011), Lim và cộng sự (2017), Kang và cộng sự (2021), Trần Hải Ly (2024).

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Nghiên cứu đã xác định và phân tích được các yếu tố tác động đến hành vi mua hàng mỹ phẩm ngẫu hứng thông qua các buổi livestream trên nền tảng TikTok của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z. Cụ thể, nghiên cứu cho thấy, sự hấp dẫn của người bán, sự tương tác, khuyến mãi, khan hiếm và sự tin cậy ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng; và giá trị cảm nhận tác động đến hành vi mua hàng mỹ phẩm ngẫu hứng qua phát trực tiếp của Gen Z trên TikTok.

Hàm ý quản trị

Từ kết quả nghiên cứu, các doanh nghiệp và hộ kinh doanh mỹ phẩm trên nền tảng TikTok có thể sử dụng các hàm ý dưới đây trong việc tăng tương tác và số lượng đơn hàng được chốt đối với đối tượng khách hàng Gen Z như sau:

Thứ nhất, đẩy mạnh yếu tố FOMO (Fear of Missing Out) thông qua các ưu đãi giới hạn: Tâm lý "sợ bỏ lỡ" (FOMO) là một yếu tố kích thích hành vi mua hàng ngẫu hứng phổ biến trong tâm lý tiêu dùng của tệp khách hàng Gen Z.

Thứ hai, xây dựng quan hệ hợp tác với KOL và KOC: Gen Z rất để tâm và tin tưởng vào những KOL mà họ yêu thích cũng như có sức ảnh hưởng lớn trong cộng đồng vì họ cho rằng đó là những người có sự uy tín.

Thứ ba, doanh nghiệp và hộ kinh doanh cần tạo cộng đồng và khuyến khích tương tác giữa các người xem. Dựa vào đó, doanh nghiệp có thể thuyết phục các khách hàng hiện tại chia sẻ đánh giá khách quan của họ về sản phẩm ngay trong phần bình luận, nhằm giúp xây dựng lòng tin và thúc đẩy Gen Z nhanh chóng ra quyết định mua sắm hơn.

Thứ tư, để tạo nội dung phát trực tiếp độc đáo và sáng tạo để thu hút và giữ chân tệp khách hàng trẻ Gen Z, các doanh nghiệp đặc biệt phải tập trung tạo ra những buổi livestream chất lượng, có tính giải trí cao, cũng như tạo ra được sự khác biệt so với các nội dung livestream thông thường khác. Đối với các sản phẩm mỹ phẩm, người bán nên thực hiện các thao tác thử sản phẩm trực tiếp như thử màu son, kiểm tra khả năng che khuyết điểm của kem nền, hoặc dùng máy quay cận cảnh để người xem có thể thấy rõ hiệu quả thực tế của sản phẩm.

Thứ năm, tăng cường yếu tố cá nhân hóa. Gen Z yêu thích sự cá nhân hóa và quan tâm đến việc liệu nhu cầu riêng của họ có được đáp ứng bởi những sản phẩm phù hợp hay không. Do đó, doanh nghiệp và các hộ kinh doanh có thể tạo các phần tư vấn trực tiếp ngay trong livestream, giúp người mua hiểu hơn về những loại sản phẩm phù hợp với nhu cầu làm đẹp cá nhân./.

Tài liệu tham khảo

1. Aggarwal, P. (2011). Scarcity messages: A consumer competition perspective, Journal of Advertising, 40(3).

2. Falahat, Lee, Foo., and Chia (2019). A model for consumer trust e-commerce, Asian Academy of Management Journal, 24(2), 93-109.

3. Gao H, Chen X, Gao H, Yu B. (2022). Understanding Chinese consumers' livestreaming impulsive buying: an stimulus-organism-response perspective and the mediating role of emotions and Zhong Yong tendency, Frontiers in Psychology, 14.

4. Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., and Gudergan, S. P. (2017). Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling, California: SAGE Publications.

5. Huang, L., and Kuo, F.Y. (2018). A personalized recommendation method for online product impulse buying based on customer purchase data, Electronic Commerce Research and Applications, 27, 23-33.

6. Kang, K., Lu, J., Guo, L., and Li, W. (2021). The dynamic effect of interactivity on customer engagement behavior through tie strength: evidence from live streaming commerce platforms, International Journal of Information Management, 56.

7. Ki, C.W.C., and Kim, Y.-K. (2019). The mechanism by which social media influencers persuade consumers: The role of consumers’ sense of identity, Journal of Retailing and Consumer Services, 52.

8. Lim, X.J., Radzol, A.R.M., Cheah, J.H., and Wong, M.W. (2017). The impact of social media influencers on purchase intention and the mediation effect of customer attitude, Asian Journal of Business Research, 7(2), 19-36.

9. Park, E.J., Kim, E.Y., and Forney, J.C. (2012). A structural model of fashion-oriented impulse buying behavior, Journal of Fashion Marketing and Management, 16(4), 474-489.

10. Stern. (1962). The Significance of Impulse Buying Today, Journal of Marketing, 26(2), 59-62.