Science & Technology Development Journal: Economics- Law & Management

An official journal of University of Economics and Law, Viet Nam National University Ho Chi Minh City, Viet Nam

Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer

 Research article

HTML

243

Total

72

Share
Impulse buying behavior in livestream on Tiktok platform: Role of streamer attractiveness, social presence and sales promotion






 Open Access  

Downloads

Download data is not yet available.

Abstract

The study employs the SOR model to investigate the influence of information quality, social presence, hedonic browsing, cognitive assimilation, and flow state on the impulse buying behavior of youth in Ho Chi Minh City. The paper follows a quantitative approach through a paper-based survey from 300 students in Ho Chi Minh City. The study used PLS-SEM and SmartPLS 4.0 to analyze the data. The findings of the study clarified that attractiveness of streamer, social presence has impact on cognitive assimilation, social presence, sales promotion has impact on flow state and sales promotion, cognitive assimilation and flow state has impact on impulse buying behavior. The study provides theoretical implications about impulse buying behavior and managerial implications to develop innovative marketing strategies for livestream merchants through understanding customer’s impulse behavior on Titktok’s livestream.

Giới thiệu

Ngày này với sự phát triển nhanh chóng của mạng Internet kèm theo đó là tỷ lệ người dùng các thiết bị điện tử thông minh như điện thoại, máy tính bảng đã ảnh hưởng rất lớn đến sự phát triển mạnh mẽ của mạng xã hội, trong đó điển hình nhất là nền tảng TikTok. Không chỉ là một trang mạng xã hội Tiktok còn là một trong những nền tảng thương mại điện tử hiện nay. Điều này cho phép người tiêu dùng tham gia vào thị trường và tiếp cận một số sản phẩm, hàng hóa, dịch vụ trong thời gian ngắn. Với sự ra đời của TikTok tại thị trường Việt Nam, TikTok đã truyền cảm hứng cho 67% người mua sản phẩm, dịch vụ ngay cả khi họ không tìm kiếm và 54% người dùng lựa chọn mua sắm trên TikTok nhiều hơn trên các nền tảng khác. Theo số liệu thống kê của nền tảng TMĐT Metric, vào năm 2022 doanh số trên TikTok đã đạt mức 1.698 tỷ đồng, với 13 triệu sản phẩm được bán ra và 32.000 TikTok seller phát sinh đơn hàng 1 . Hơn hết, TikTok đã thu hút người tiêu dùng trong vấn đề thuận tiện khi mua sắm bằng việc TikTok đã sử dụng tính năng mua sắm thông qua hình thức livestream (phát sóng trực tuyến) – một hình thức mua sắm hiện đại nhờ vào việc xem trực tuyến đã trở nên phổ biến trong thế giới ngày nay.

Tính năng livestream ngày càng trở nên phổ biến đối với người tiêu dùng trên toàn thế giới, mang đến cho người tiêu dùng trải nghiệm mua sắm hấp dẫn, nhiều thông tin và phong phú hơn 2 . Ngoài việc kết nối người bán và người tiêu dùng trên toàn thế giới, livestream cũng được cho là đã thay đổi thói quen mua sắm của người tiêu dùng 3 . Livestream đã nổi lên như một động lực quan trọng cho sự phát triển kinh tế và xã hội và ngày càng được mở rộng 4 . Chính vì vậy mà các doanh nghiệp, nhà bán lẻ đã tiến hành bán sản phẩm, hàng hóa của mình thông qua nền tảng TikTok với hình thức livestream. Tuy nhiên, để bán được nhiều sản phẩm đòi hỏi người kinh doanh không chỉ nắm bắt xu thế thị trường mà còn hiểu được hành vi mua hàng của người tiêu dùng, đặc biệt là hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng.

Những năm gần đây, hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trong việc mua sắm trực tuyến đã thu hút được sự chú ý và quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới. Một số nghiên cứu trước đây về hành vi mua hàng ngẫu hứng như: “Hiểu hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thị trường” của Darmawan và cộng sự 5 hay “Những yếu tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng” của Rodrigues và cộng sự 6 . Ngoài ra, còn có một số nghiên cứu về hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng mạng xã hội như: “Tác động của phương tiện truyền thông xã hội đến hành vi mua hàng ngẫu hứng ở Hyderabad Sindh Pakistan” 7 . Hay một số nghiên cứu gần đây đã chứng minh một số yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng trực tuyến như trải nghiệm dòng chảy trong quảng cáo cá nhân hóa 8 , các phản ứng nhận thức và tình cảm trong mối quan hệ giữa các kích thích bên trong và bên ngoài 9 và yếu tố hiện diện xã hội 10 … Còn đối với những bài nghiên cứu ở Việt Nam, đã có nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu vấn đề này ở lĩnh vực mua sắm trực tuyến như: Phan Quốc Trung và Nguyễn Thị Hải Hà 11 , Nguyễn Bình Minh và cộng sự 12 . Bên cạnh đó, còn có nghiên cứu về hành vi mua hàng ngẫu hứng của giới trẻ trên các trang thương mại điện tử của Nguyễn Hải Ninh và cộng sự 13 . Tuy nhiên, hiện nay vẫn chưa có bài nghiên cứu nào nghiên cứu sâu về những yếu tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của giới trẻ trên nền tảng TikTok qua hình thức livestream ở Việt Nam nói chung và Thành phố Hồ Chí Minh nói riêng. Bên cạnh đó, chưa có nghiên cứu nào xem xét đồng thời các yếu tố sức hấp dẫn của streamer, hiện diện xã hội, khuyến mãi, đồng hóa nhận thức và trạng thái dòng chảy tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của giới trẻ trên nền tảng TikTok qua hình thức livestream ở Việt Nam nói chung và Thành phố Hồ Chí Minh nói riêng.

Cùng với đó, theo mô hình SOR (Stimulus – Organism – Response), các tác nhân kích thích bên ngoài (Stimulus – S), hay còn gọi là các yếu tố đầu vào ảnh hưởng đến nhận thức và cảm xúc của chủ thể (Organism - O), từ đó gây ra các hành vi nhất định (Response –R) 14 . Do đó, bài nghiên cứu áp dụng mô hình SOR để khám phá hành vi mua hàng ngẫu hứng của giới trẻ trên nền tảng TikTok qua hình thức livestream tại TP. Hồ Chí Minh bằng các kiểm tra mối quan hệ giữa sức hấp dẫn của streamer đối với đồng hóa nhận thức, mối quan hệ giữa hiện diện xã hội đối với đồng hóa nhận thức và trạng thái dòng chảy, mối quan hệ giữa khuyến mãi đối với trạng thái dòng chảy, và mối quan hệ của đồng hóa nhận thức, trạng thái dòng chảy, khuyến mãi đến hành vi mua hàng ngẫu hứng; đánh dấu sự độc đáo và khác biệt của nghiên cứu hiện tại so với những nghiên cứu trước đây đã được thực hiện. Chính vì lý do đó, nhóm tác giả quyết định nghiên cứu với đề tài: “Nghiên cứu các yếu tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng qua livestream trên nền tảng Tiktok của giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh” .

Tổng quan lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu

Mô hình SOR

Mô hình SOR (Stimulus- Organism – Response) được đề xuất bởi Mehrabian và Russell (14). Mô hình SOR được xác định dựa trên sự tương tác giữa ba thành phần chính: (1) Tác nhân kích thích môi trường (Stimulus- S) 15 , (2) Chủ thể (Organism – O) 16 , (3) Phản hồi (Response – R) 17 .

Trong một số nghiên cứu trước đây, mô hình ABC (Attitude-Behavior-Context) của Guagnano và cộng sự 18 và mô hình TAM có nguồn gốc từ mô hình TRA phát triển bởi Davis 19 được dùng để nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng. Mô hình ABC xem xét một cách toàn diện ba yếu tố về thái độ, hành vi và tình huống của người tiêu dùng có thể dự đoán hành vi của người tiêu dùng. Khi có sự kích thích mạnh mẽ theo ngữ cảnh, người tiêu dùng có thể phát triển thái độ tích cực đối với sản phẩm hoặc dịch vụ, từ đó có thể dẫn đến mua hàng 20 . Mô hình TAM giúp giải thích các biến ảnh hưởng đến hành vi của người mua hàng trực tuyến khi sử dụng công nghệ hoặc thiết bị. Nhìn chung, các khung lý thuyết này đều giúp giải thích hành vi mua hàng khách hàng thông qua sự tương tác của các yếu tố bên ngoài và nhận thức, cảm xúc để thúc thẩy thái độ tích cực và ý định mua.

Tuy nhiên trong nghiên cứu mô hình SOR được sử dụng để tìm hiểu hành vi mua hàng ngẫu hứng vì ưu điểm của phương pháp này là nó nghiên cứu hành vi của con người toàn diện hơn bằng cách phân loại các giai đoạn hành vi hình thành 21 , giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách thức hành vi mua hàng của khách hàng được định hình 22 cũng như nó phân tích tác động của cả kích thích bên trong lẫn bên ngoài. Vì vậy, mô hình SOR cũng được áp dụng rộng rãi hơn khi nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng. Các nghiên cứu gần đây đã sử dụng mô hình SOR để kiểm tra hành vi trực tuyến của người tiêu dùng trong thương mại điện tử, chẳng hạn như ý định mua lại trực tuyến 23 , ý định mua hàng 24 và ý định mua ngẫu hứng 23 . Dựa vào những lập luận trong nghiên cứu sử dụng mô hình SOR để khám phá hành vi mua hàng ngẫu hứng của giới trẻ trên nền tảng TikTok qua hình thức livestream tại TP. Hồ Chí Minh. Trong đó, sức hấp dẫn streamer, hiện diện xã hội và khuyến mãi là yếu tố kích thích, trạng thái dòng chảy và đồng hóa nhận thức là chủ thể và hành vi mua hàng ngẫu hứng là sự phản hồi.

Định nghĩa

  • Hành vi mua hàng ngẫu hứng

“Hành vi mua hàng ngẫu hứng” là một hành vi mua sắm không được lập kế hoạch trước, đột ngột và không cân nhắc kỹ lưỡng. Hành vi này được xác định là việc quyết định mua sản phẩm một cách bất ngờ và không có kế hoạch trước đó, mà thường xảy ra do sự kích thích từ môi trường bên ngoài 25 . Chính hàng vi mua hàng ngẫu hứng này có thể làm cho người tiêu dùng mua sản phẩm mà họ không cần thiết hoặc không muốn và thường được thực hiện trong một khoảng thời gian ngắn 26 .

  • Livestream

Livestream sử dụng một hoặc nhiều công nghệ giao tiếp có thể gửi hình ảnh và âm thanh ngay lập tức đến các vị trí khác, cho phép người dùng nhận biết sự hiện diện 27 . Bründl và Hess định nghĩa livestream theo cách phổ quát hơn rằng đó là nơi người dùng có thể phát nội dung trực tiếp của mình và xem nội dung trực tiếp của người dùng khác, bên cạnh việc tương tác đồng bộ với các chức năng xã hội chẳng hạn như trò chuyện, theo dõi và đăng ký 28 . Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả định nghĩa livestream theo cách tiếp cận là livestream bán hàng - nơi cho phép hoạt động bán sản phẩm trực tuyến nhờ vào tương tác đồng bộ theo thời gian thực giữa người xem và người phát trực tiếp.

  • Sức hấp dẫn

Sức hấp dẫn là một trong những đặc điểm quan trọng của những người phát trực tiếp 29 . Không những thế, sự hấp dẫn của streamer đề cập đến mức độ mà người xem bị thu hút bởi một streamer 30 . Hay sức hấp dẫn của một streamer được định hình bởi các đặc điểm ngoại hình, sự tương đồng, quen thuộc và dễ mến của anh ấy/cô ấy 31 . Hay Xu và cộng sự cho rằng người xem có thể thấy tính cách của streamer hấp dẫn, chẳng hạn như khiếu hài hước và thái độ làm việc chăm chỉ, ngoại hình hấp dẫn và cho rằng streamer có tài thuyết phục mọi người mua sản phẩm hoặc tin vào tính hữu ích của thông tin sản phẩm khi đưa ra đề xuất 32 . Trong nghiên cứu này, sức hấp dẫn của streamer được nhóm tác giả định nghĩa là tính cách, ngoại hình và tài năng mà người xem cảm nhận về streamer trong quá trình phát trực tiếp.

  • Hiện diện xã hội

Theo Short và cộng sự, sự hiện diện xã hội được định nghĩa chủ yếu như việc cá nhân tự nhìn nhận bản thân họ và thực sự được giao tiếp cũng như có những tương tác với những người khác trên các phương tiện truyền thông 33 . Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng với tư cách là một nhận thức can thiệp về môi trường, sự hiện diện xã hội là một trong những yếu tố thiết kế thiết yếu của hệ thống thông tin tương tác của phương tiện mạng xã hội 34 , 4 . Tóm lại, sự hiện diện xã hội chính là mức độ mà một phương tiện cho phép người dùng trải nghiệm những người khác như đang hiện diện về mặt tâm lý 35 , có nghĩa là sự cảm nhận được cá nhân đang có sự tương tác và đối phương – người đang tương tác – đang hiện diện về mặt tâm lý, mức độ cao nhất của sự hiện diện xã hội này chính là tương tác trực tiếp ở ngoài đời.

  • Khuyến mãi

Theo Lu và Qin, khuyến mãi là một phương pháp tiếp thị quan trọng ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng 36 . Theo Gao và cộng sự, trong bối cảnh phát trực tiếp, khuyến mãi đề cập đến những thứ như “flash sales”, phiếu giảm giá trong thời gian giới hạn và giá độc quyền cho các chương trình phát sóng trực tiếp; nó cung cấp cho người tiêu dùng một loại giảm giá nhất định trong vòng một khoảng thời gian nhất định hoặc một số ưu đãi vật chất thuần túy như bốc thăm may mắn 37 . Trong nghiên cứu này, khuyến mãi được nhóm tác giả định nghĩa là hoạt động tiếp thị cung cấp các ưu đãi như giảm giá trong ngắn hạn, chiết khấu, phiếu giảm giá hay bốc thăm trúng thưởng nhằm tạo ra động cơ khích lệ sản phẩm đối với khách hàng và tạo ra doanh số bán hàng lập tức.

  • Đồng hóa nhận thức

Đồng hóa nhận thức được định nghĩa là mức độ mà những suy nghĩ, niềm tin hoặc thái độ hiện có của người xem được điều chỉnh thông qua việc tiếp thu, đồng hóa và hấp thụ sức ảnh hưởng của streamer 38 . Ngoài ra, theo Ng và cộng sự thì cấu trúc này là thước đo thích hợp cho tính thuyết phục của chương trình phát trực tiếp 39 . Những người phát trực tiếp cũng kích thích phản ứng cảm xúc của người xem và tăng sự yêu thích của họ đối với những người phát trực tiếp và các sản phẩm được đề xuất của họ. Trong nghiên cứu này, đồng hóa nhận thức được nhóm tác giả định nghĩa là mức độ điều chỉnh suy nghĩ, niềm tin hoặc thái độ diễn ra trong tâm trí của một cá nhân sau khi họ tương tác với các tác nhân kích thích trong livestream như thông điệp sản phẩm, trình bày hấp dẫn và tương tác xã hội.

  • Trạng thái dòng chảy

Theo Csikszentmihalyi, trạng thái dòng chảy được định nghĩa là “trạng thái tâm lý của người tham gia khi họ hoàn toàn tập trung vào một nhiệm vụ hoặc hoạt động mà họ cảm thấy rằng thời gian trôi qua một cách tự nhiên và họ có sự hài lòng hay thành tựu cao” 40 . Ngoài ra, trong một nghiên cứu của Nakamura và Csikszentmihalyi 41 , trạng thái dòng chảy được mô tả là “một trạng thái tâm lý của sự tập trung cao độ và hạnh phúc khi tham gia vào một hoạt động có tính thách thức mà người tham gia có khả năng vượt qua". Tóm lại, trong bài nghiên cứu này trạng thái dòng chảy được định nghĩa là một trạng thái tâm lý mà người tham gia hoàn toàn tập trung vào một nhiệm vụ hoặc hoạt động và cảm thấy hạnh phúc, thành tựu khi hoàn thành nó.

Phát triển giả thuyết

  • Mối quan hệ giữa sức hấp dẫn của streamer và đồng hóa nhận thức

Khi streamer có sức hấp dẫn riêng sẽ làm tăng sự chú ý của người xem 42 ; đặc biệt, trong lĩnh vực livestream, tài lẻ, ngoại hình hấp dẫn cũng như khiếu hài hước chính là yếu tố kích thích sự tập trung của người xem từ đó khiến họ tập trung vào nội dung đang được truyền tải 43 . streamer nổi tiếng và tài năng có thể tác động tích cực đến người xem và làm cho người xem ấn tượng về mặt hàng đang được quảng bá 44 . Ngoài ra, Chi và cộng sự 45 cũng chỉ ra rằng sức hấp dẫn và mức độ phủ sóng của streamer cũng ảnh hưởng đến nhận thức của người tiêu dùng về những giá trị mà sản phẩm mang lại từ đó thúc đẩy hành vi mua hàng của họ. Ngoài ra, người xem có thể kéo dài thời gian và tăng tần suất tham gia xem livestream, nếu họ thấy streamer đó hấp dẫn với họ 46 , điều này giúp tăng cường sự đồng hóa nhận thức của người xem. Chính vì thế, nhóm nghiên cứu đề xuất giả thuyết như sau:

H1: Sức hấp dẫn của streamer có tác động cùng chiều đến sự đồng hóa nhận thức.

  • Mối quan hệ giữa hiện diện xã hội, đồng hóa nhận thức và trạng thái dòng chảy

Hiện diện xã hội chính là mức độ mà một phương tiện cho phép người dùng trải nghiệm những người khác như đang hiện diện về mặt tâm lý 35 , có nghĩa là sự cảm nhận được cá nhân đang có sự tương tác và đối phương – người đang tương tác – đang hiện diện về mặt tâm lý, mức độ cao nhất của sự hiện diện xã hội này chính là tương tác trực tiếp ở ngoài đời. Theo Reeves & Nass khi ứng dụng các phần mềm công nghệ cùng với các tính năng xã hội sẽ hỗ trợ làm tăng độ phổ biến, đặc biệt là đối với các phần mềm có những tính năng cho phép nhiều người tham gia cùng một lúc 47 . Khi người xem có khả năng cảm thấy được kích thích về mặt cảm xúc khi phát triển mối quan hệ thân thiết với streamer 48 , điều này lần lượt biến đổi trạng thái phấn khích và kích thích của người xem từ đó người xem có thể tiếp thu những thông tin mà streamer đang truyền tải từ đó có thể được đồng hóa nhận thức. Từ các cơ sở trên, các giả thuyết được đề xuất như sau:

H2: Hiện diện xã hội có ảnh hưởng cùng chiều đến đồng hóa nhận thức.

H3: Hiện diện xã hội có tác động cùng chiều đến trạng thái dòng chảy.

  • Mối quan hệ giữa khuyến mãi và trạng thái dòng chảy

Khuyến mãi có thể được định nghĩa là các hoạt động tiếp thị cung cấp các ưu đãi bổ sung như phiếu giảm giá trực tuyến, ưu đãi rút thăm trúng thưởng, chiết khấu và giảm giá trong thời gian ngắn để tạo ra phản hồi ngay lập tức từ khách hàng 49 . Theo Gao và cộng sự, trong bối cảnh phát trực tiếp, khuyến mãi đề cập đến những thứ như “flash sales”, phiếu giảm giá trong thời gian giới hạn và giá độc quyền cho các chương trình phát sóng trực tiếp; nó cung cấp cho người tiêu dùng một loại giảm giá nhất định trong vòng một khoảng thời gian nhất định hoặc một số ưu đãi vật chất thuần túy như bốc thăm may mắn 37 . Theo Csikszentmihalyi, khuyến mãi có thể tạo ra những điều kiện thuận lợi để người tiêu dùng đạt được trạng thái dòng chảy khi mua hàng 40 . Ngoài ra, khuyến mãi cũng có thể góp phần vào việc xây dựng mục tiêu rõ ràng và phản hồi ngay lập tức cho người tiêu dùng khi mua hàng. Đây là hai yếu tố khác quan trọng để đạt được trạng thái dòng chảy. Từ các cơ sở trên, các giả thuyết nghiên cứu sau đây được đề xuất:

H4: Khuyến mãi có tác động cùng chiều đến trạng thái dòng chảy

  • Mối quan hệ giữa đồng hóa nhận thức và hành vi mua hàng ngẫu hứng

Đồng hóa nhận thức đã được định nghĩa là mức độ mà những suy nghĩ, niềm tin hoặc thái độ hiện có của người xem được điều chỉnh thông qua việc tiếp thu, đồng hóa và hấp thụ sức ảnh hưởng của streamer 38 . Nghiên cứu trước đây cho thấy người tiêu dùng chỉ thực hiện hành vi mua sắm ngẫu hứng khi họ cảm thấy quyết định mua hàng là phù hợp 25 hay nói cách khác khi họ bị thu hút về mặt cảm xúc đối với các sản phẩm và bầu không khí mua sắm 50 . Wang và cộng sự xác định rằng tiêu dùng ngẫu hứng rất dễ xảy ra do sự đồng hóa nhận thức trong môi trường thương mại điện tử, người tiêu dùng rất có khả năng đồng hóa nhận thức của họ và cuối cùng chấp nhận các đề xuất được cung cấp trong quá trình mua sắm thương mại điện tử 51 . Xu và cộng sự khi kiểm định mối quan hệ giữa đồng hóa nhận thức và hành vi mua hàng ngẫu hứng đối với thương mại phát trực tiếp của người tiêu dùng cũng đã xác định rằng đồng hóa nhận thức có tác động trực tiếp đến hành vi mua hàng ngẫu hứng 32 . Từ các cơ sở nghiên cứu trên, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:

H5: Đồng hóa nhận thức có tác động cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng.

  • Mối quan hệ giữa trạng thái dòng chảy và hành vi mua hàng ngẫu hứng

Trạng thái dòng chảy được định nghĩa là trạng thái tâm lý của người tham gia khi hoàn toàn tập trung vào một hoạt động mà họ cảm thấy rằng thời gian trôi qua một cách tự nhiên và có sự hài lòng, thành tựu cao 40 và được chia thành 2 thước đo là sự tập trung và sự thích thú 52 . Trạng thái dòng chảy được tạo ra từ môi trường trực tuyến tiết lộ hành vi trực tuyến của một cá nhân 53 vì sự thích thú nội tại có thể làm tăng hành vi khám phá của khách hàng, chẳng hạn như lướt trình duyệt thêm do đó kích hoạt hành vi ngẫu hứng 54 . Đồng thời khi những người tiêu dùng tập trung vào mua sắm trực tiếp sẽ có nhiều khả năng bị kích thích bởi các chương trình khuyến mãi tiếp thị trên nền tảng dẫn đến hành vi mua hàng ngẫu hứng 32 . Trải nghiệm dòng chảy thường gắn liền với sự chú ý và chủ nghĩa khoái lạc của người tiêu dùng, nó sẽ kéo dài thời gian xem và ảnh hưởng đến hành vi mua hàng của họ 55 . Tương tự, Wu và cộng sự 56 ; Wu và cộng sự 57 ; Ming và cộng sự 10 ; Huo và cộng sự 58 cũng đã xác định trạng thái dòng chảy có tác động tích cực và làm gia tăng hành vi mua hàng ngẫu hứng. Từ các cơ sở nghiên cứu trên, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:

H6: Trạng thái dòng chảy có tác động cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng

  • Mối quan hệ giữa khuyến mãi và hành vi mua hàng ngẫu hứng

Sinha và Smith đã mô tả “mua một tặng một” là một trong những công cụ hữu ích của khuyến mãi 59 , có nghĩa là nếu khách hàng mua một sản phẩm thì họ sẽ nhận được một sản phẩm tương tự mà không phải trả giá và khách hàng ưu tiên hơn cho những ưu đãi như vậy để nhận được một sản phẩm khác miễn phí. Do đó người tiêu dùng đưa ra quyết định ngẫu hứng để mua những giao dịch như vậy. Tương tự như giảm giá, phiếu giảm giá, mẫu miễn phí và gói thưởng là những chiến thuật tương tự trong các chương trình khuyến mãi bán hàng buộc người mua hàng phải đưa ra quyết định ngẫu hứng 60 . Từ các cơ sở trên, giả thuyết nghiên cứu sau đây được đề xuất:

H7: Khuyến mãi có tác động cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng

Từ các giả thuyết nêu trên, mô hình nghiên cứu được đề xuất trong Figure 1 .

Figure 1 . Mô hình nghiên cứu đề xuất

Figure 1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

[Download figure]

Phương pháp nghiên cứu

Thang đo sử dụng trong nghiên cứu được kế thừa từ nghiên cứu của Xu và cộng sự 32 , Sun và cộng sự 61 , Gao và cộng sự 37 và Ming và cộng sự 10 . Thang đo được Việt hóa bằng phương pháp dịch ngược 62 và điều chỉnh lại cho phù hợp với bối cảnh Việt Nam và đối tượng nghiên cứu liên quan. Kế tiếp, thực hiện thảo luận nhóm để phỏng vấn thử với 10 người là khách hàng có hoạt động mua sắm qua livestream Tiktok và là nhân viên trong lĩnh vực marketing nhằm điều chỉnh câu chữ cho phù hợp với ngữ cảnh nghiên cứu. Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng để đo lường các khái niệm trong nghiên cứu.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất và kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện. Để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu, một cuộc khảo sát đã được thực hiện từ tháng 05 đến tháng 07/2023. Một mẫu chính là các sinh viên, học viên tại Trường Đại học Kinh tế TP.HCM và một mẫu nhỏ là những học sinh, sinh viên tại các trường THPT, Cao đẳng, Đại học tại TP.HCM (THPT Nguyễn Thị Minh Khai, THPT Nguyễn Khuyến, Trường Đại học Văn Lang, Trường Cao đẳng FPT...). Từ 350 bảng câu hỏi được gửi đi, có 300 khảo sát hợp lệ được thu về (85,71%). Đặc điểm nhân khẩu học được trình bày chi tiết tại Table 1 .

Table 1 Đặc điểm nhân khẩu học

Kết quả nghiên cứu

Kết quả đánh giá thang đo

Hệ số Cronbach's Alpha (Cα) và độ tin cậy tổng hợp - Composite Reliability (CR) được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Kết quả kiểm định ( Table 2 ) cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy với Cα > 0,6 và CR > 0,7 63 .

Nghiên cứu đánh giá tính hội tụ của thang đo thông qua hệ số phương sai trích trung bình (AVE) và hệ số tải ngoài (Outer Loadings). Theo kết quả tại Table 2 , tất cả hệ số tải ngoài của thang đo đều trên 0,7 64 và giá trị AVE của tất cả thang đo đều lớn hơn giá trị đề xuất là 0,5 65 . Cụ thể: Hệ số tải ngoài của các thang đo trên nằm trong khoảng [0,829; 0,909] và AVE của các thang đo nằm trong khoảng [0,752; 0,798]. Do đó, các thang đo trong nghiên cứu đảm bảo tính hội tụ.

Tính phân biệt của thang đo được kiểm định thông qua giá trị căn bậc hai của AVE và chỉ số tương quan HTMT. Kết quả phân tích trình bày tại Table 3 cho thấy căn bậc hai của AVE cho mỗi biến tiềm ẩn cao hơn tất cả tương quan giữa các biến với nhau đạt điều kiện đánh giá của Fornell và Larcker 66 và các giá HTMT của các cặp khái niệm đều nằm trong khoảng [0,616; 0,847] trị nhỏ hơn 0,9; đạt giá trị phân biệt theo khuyến nghị của Henseler và cộng sự 67 . Do đó các các thang đo đạt giá trị phân biệt.

Table 2 Thang đo lường khái niệm và kết quả kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ

Table 3 Kết quả kiểm định giá trị phân biệt

Kiểm định mô hình và giả thuyết

Nghiên cứu sử dụng mô hình phương trình cấu trúc (SEM) và áp dụng phương pháp PLS-SEM để kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu. Vì phương pháp SEM cho phép mô hình hóa và kiểm tra đồng thời các mối quan hệ phức tạp giữa nhiều biến phụ thuộc và biến độc lập 68 . Hơn nữa, PLS-SEM là phương pháp không chỉ có khả năng thu hẹp khoảng cách giữa giải thích và dự đoán mà còn hoạt động hiệu quả với cỡ mẫu nhỏ 68 .

Figure 2 . Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu. Ghi chú: ***, **: lần lượt tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1 %, 5%. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Figure 2 Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu. Ghi chú: ***, **: lần lượt tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1 %, 5%. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

[Download figure]

Nghiên cứu đánh giá tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc thông qua giá trị R 2 . Kết quả trình bày tại Figure 2 cho thấy các giá trị R 2 lớn hơn 0,2; xác nhận mức độ biến độc lập lên các biến phụ thuộc là từ trung bình đến mạnh 69 . Tiếp theo, nghiên cứu đánh giá năng lực dự đoán ngoài mẫu của mô hình thông qua hệ số Q 2 theo khuyến nghị và tuân theo quy trình dự đoán ngoài mẫu được đề xuất bởi 70 . Kết quả tại Table 4 cho thấy: Giá trị Q 2 của các biến phụ thuộc đều lớn hơn 0,5 cho nên các mô hình thành phần có tính dự báo chính xác cao.

Table 4 Kết quả đánh giá năng lực dự đoán ngoài mẫu

Kết quả kiểm định giả thuyết tại Table 5 cho thấy tất cả hệ số hồi quy chuẩn hóa của các mối quan hệ đều dương nên tất cả các giả thuyết đều có mối quan hệ tác động cùng chiều. Trong đó H1 được ủng hộ cho thấy SA có tác động đáng kể đến CA (p = 0,000; β = 0,357); H2 và H3 được ủng hộ cho thấy SP có tác động mạnh đến CA (p = 0,000; β = 0,463) và (p = 0,000; β = 0,571); H4 được ủng hộ cho thấy SPR có tác động tích cực đến FS (p = 0,000; β = 0,246); H5 và H6 được ủng hộ cho thấy CA có tác động đáng kể đến IBP (p = 0,000; β = 0,370); FS có tác động đáng kể đến IBP (p = 0,000; β = 0,357); và H7 được ủng hộ cho thấy SPR có tác động tích cực đến IPB (p = 0,000; β = 0,215).

Table 5 Kết quả kiểm định giả thuyết

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Trước tiên , nghiên cứu này cung cấp các kết quả tương đồng với nghiên cứu của Xu và cộng sự 32 , kết quả hiện tại cho thấy nếu như streamer có sức hấp dẫn riêng sẽ làm tăng sự chú ý của người xem, chính từ đó cũng tác động tích cực đến quá trình tiếp nhận và xử lý thông tin của họ. Đặc biệt, mức độ nổi tiếng và tài năng của streamer cũng có tác động tích cực đến người xem, có thể khiến họ ấn tượng về sản phẩm mà streamer đang quảng bá 44 . Ngoài ra, người xem sẽ kéo dài thời gian và tần suất tham gia livestream nếu như streamer có sức hấp dẫn đối với họ, từ đó ảnh hưởng trực tiếp, tăng cường sự đồng hóa nhận thực của người xem, khiến streamer có thể hướng người xem đến thông tin mà họ muốn truyền đạt về sản phẩm.

Thứ hai , tương đồng với phát hiện trước đây 32 , 39 , kết quả của nghiên cứu cho thấy sự hiện diện xã hội trên livestream có ảnh hưởng mạnh mẽ đến đồng hóa nhận thức của người xem. Điều này lần lượt biến đổi trạng thái phấn khích và kích thích của người xem từ đó người xem có thể tiếp thu những thông tin mà streamer đang truyền tải từ đó có thể được đồng hóa nhận thức. Vì thế, khi người xem thực sự cảm nhận streamer như là một người bạn “thực sự” mà họ có thể tương tác trực tiếp và đồng cảm về cảm xúc, đặc biệt là trong khi tương tác với streamer cũng ảnh hưởng tích cực đến quá trình tiếp thu thông tin mà họ nhận được.

Thứ ba , dựa vào kết quả của nhóm thực hiện nghiên cứu, hiện diện xã hội có tác động trực tiếp lên trạng thái dòng chảy của người xem livestream; kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Ming và cộng sự 10 , Huo và cộng sự 58 . Do đó, người tiêu dùng tham gia phát trực tiếp sẽ tập trung vào nội dung được trình bày cũng như các tương tác trong thời gian thực và đạt được sự thích thú, khiến người xem muốn ở nán lại lâu hơn để xem livestream.

Thứ tư , kết quả nghiên cứu hiện tại cho thấy khuyến mãi có ảnh hưởng đến khả năng tập trung vào một công việc, điều này cũng được chứng minh bởi Huo và cộng sự 58 Gao và cộng sự 37 . Điều này có thể giải thích vì người xem cảm thấy thích thú khi có những chương trình giảm giá, khuyến mãi từ đó tập trung vào buổi livestream và tiếp thu thông tin mà streamer đang truyền đạt.

Cuối cùng, đối với các tác nhân trực tiếp ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của người xem livestream: đồng hóa nhận thức, trạng thái dòng chảy và khuyến mãi có tác động cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng do đó có thể khẳng định rằng đồng hóa nhận thức, trạng thái dòng chảy và khuyến mãi có vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng qua livestream. Tuy nhiên, mức độ tác động của khuyến mãi (β = 0,215) yếu hơn so với đồng hóa nhận thức và trạng thái dòng chảy. Đồng hóa nhận thức và trạng thái dòng chảy có mức độ tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng gần ngang bằng nhau với hệ số tác động lần lượt là β = 0,370 và β = 0,357. Điều này có thể giải thích là vì người tiêu dùng có xu hướng bỏ qua những áp lực cuộc sống mà trạng thái dòng chảy đề cập đến sự tập trung và giá trị khoái lạc nên nó sẽ giúp kéo dài thời gian xem livestream còn đồng hóa nhận thức giúp người tiêu dùng có những đánh giá tích cực và dễ dàng cảm thấy hài lòng. Từ đó ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của họ.

Kết luận

Kết luận của nghiên cứu

Nghiên cứu được xây dựng nhằm giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình đồng hóa nhận thức và trạng thái dòng chảy khi xem livestream cũng như cách những yếu tố này ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng qua livestream trên nền tảng Tiktok của giới trẻ trong bối cảnh tại Việt Nam. Dựa trên khuôn khổ S-O-R và các nghiên cứu liên quan, sức hấp dẫn của streamer, sự hiện diện xã hội và khuyến mãi được xác định là các yếu tố kích thích liên quan đến livestream ảnh hưởng đến đồng hóa nhận thức, trạng thái dòng chảy và hành vi mua hàng ngẫu hứng. Đồng hóa nhận thức và trạng thái dòng chảy được xác định là các yếu tố chủ thể ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng. Sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện thông qua một cuộc khảo sát bằng giấy đối với sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh và thu được 300 phiếu hợp lệ.

Nghiên cứu kiểm định mô hình, giả thuyết nghiên cứu thông qua việc kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Các kết quả phân tích SEM cho thấy mô hình cấu trúc đạt chất lượng và phù hợp. Đồng thời, kết quả nghiên cứu cho thấy quan hệ tương quan giữa các biến đều có p-value < 0,05 nên cả 07 giả thuyết đều được chấp nhận. Đồng thời nghiên cứu đưa ra một số hàm ý cho các nhà kinh doanh qua livestream để ra nhiều chiến lược tiếp thị phù hợp gia tăng hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của giới trẻ tại TP.HCM.

Đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu này góp phần tìm ra những yếu tố có tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên livestream của giới trẻ đang học tập và sinh sống tại Thành phố Hồ Chí Minh thông qua lý thuyết nền tảng - SOR.

Đầu tiên, khi các nhà bán lẻ trực tuyến, doanh nghiệp nên tập trung đào tạo đội ngũ sản xuất nội dung chất lượng nhằm có thể sáng tạo những nội dung hấp dẫn cũng như tăng cường các chức năng xã hội đáp ứng nhu cầu của người xem. Hơn nữa, người quản lý nền tảng nên phát triển các chức năng hữu ích để hỗ trợ các streamer thể hiện sức hấp dẫn của họ đối với người xem, chẳng hạn như các công cụ biểu tượng cảm xúc, âm nhạc, hình ảnh dễ thương.

Thứ hai , cả nhà bán lẻ điện tử và streamer cần phát triển mối quan hệ hai chiều đối với người xem livestream, khiến cho người xem cảm nhận được streamer như là một người bạn thật sự và có thể phát triển mối quan hệ thân thiết với họ.

Thứ ba, chiến lược nền tảng phải được thiết kế để cung cấp các ưu đãi cho cả streamer và người xem, chẳng hạn như ưu đãi đặc biệt, phiếu giảm giá và quà tặng bổ sung được thiết kế cho những người xem tương tác nhiều nhất và những người xem tham gia trong “khoảng thời gian vàng” của livestream.

Thứ tư, cần thực hiện trang trí bối cảnh livestream phù hợp với sản phẩm đang bày bán. Hơn nữa, các streamer cần được đào tạo chuyên nghiệp để trả lời và giải thích rõ ràng các câu hỏi và lo lắng liên quan đến sản phẩm của người tiêu dùng nhằm thay đổi suy nghĩ vốn có về sản phẩm của người tiêu dùng. Do đó, có thể tạo ra một bầu không khí tương tác tốt hơn, tiếp tục thúc đẩy người tiêu dùng mua hàng ngẫu hứng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai

Bên cạnh những phát hiện đáng chú ý, nghiên cứu còn tồn tại một số hạn chế và hướng phát triển trong tương lai:

Thứ nhất, bài nghiên cứu chỉ kiểm định với 300 mẫu khảo sát bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Chính vì thế tính khái quát chưa cao .

Thứ hai, mô hình nghiên cứu được kiểm định trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh cùng với các giới trẻ đang sinh sống, học tập và làm việc tại đây. Nó sẽ có một số khác biệt nhất định đối với các sinh viên đang học tập tại khu vực khác ở Việt Nam.

Thứ ba, kiểm định mô hình nghiên này cho các giới trẻ ở nhiều khu vực khác như Hà Nội, Hải Phòng, Cần Thơ, Đà Nẵng … để có một mô hình được tổng quát hơn.

Thứ tư, thực hiện nghiên cứu mức độ tác động của các yếu tố khác chẳng hạn như niềm tin người tiêu dùng 10 hay cảm xúc gắn kết thương hiệu 71 .

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

TP.HCM: Thành phố Hồ Chí Minh

SA: Sức hấp dẫn của streamer

SP: Hiện diện xã hội

SPR: Khuyến mãi

CA: Đồng hóa nhận thức

FS: Trạng thái dòng chảy

IPB: Hành vi mua hàng ngẫu hứng

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Nhóm tác giả xin cam đoan rằng không có bất kì xung đột lợi ích nào trong công bố bài báo"

Đ ÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ

Nguyễn Viết Bằng, Hoàng Quỳnh Hương,Trương Nữ Tài và Nguyễn Thị Bích Ngân đã thực hiện nghiên cứu, hoàn thiện bài; viết bản thảo bài báo và chỉnh sửa theo các góp ý của các phản biện.

References

  1. Megadigital. Tổng quan xu hướng thị trường TikTok theo các ngành 2023. . ;:. Google Scholar
  2. Lo P-S, Dwivedi YK, Tan GW-H, Ooi K-B, Aw EC-X, Metri B. Why do consumers buy impulsively during live streaming? A deep learning-based dual-stage SEM-ANN analysis. Journal of Business Research. 2022;147:325-37. . ;:. Google Scholar
  3. Ma Y. To shop or not: Understanding Chinese consumers' live-stream shopping intentions from the perspectives of uses and gratifications, perceived network size, perceptions of digital celebrities, and shopping orientations. Telematics and Informatics. 2021;59:101562. . ;:. Google Scholar
  4. Zhang X, Cheng X, Huang X. "Oh, My God, Buy It!" Investigating impulse buying behavior in live streaming commerce. International Journal of Human-Computer Interaction. 2023;39(12):2436-49. . ;:. Google Scholar
  5. Darmawan D, Gatheru J. Understanding Impulsive Buying Behavior in Marketplace. Journal of Social Science Studies (JOS3). 2021;1(1):11-8. . ;:. Google Scholar
  6. Rodrigues RI, Lopes P, Varela M. Factors affecting impulse buying behavior of consumers. Frontiers in Psychology. 2021;12:697080. . ;:. PubMed Google Scholar
  7. Baker Qureshi PA, Murtaza F, Kazi AG. The impact of social media on impulse buying behaviour in Hyderabad Sindh Pakistan. International Journal of Entrepreneurial Research. 2019;2(2):8-12. . ;:. Google Scholar
  8. Lina LF, Ahluwalia L. Customers' impulse buying in social commerce: The role of flow experience in personalized advertising. Jurnal Manajemen Maranatha. 2021;21(1):1-8. . ;:. Google Scholar
  9. Kimiagari S, Malafe NSA. The role of cognitive and affective responses in the relationship between internal and external stimuli on online impulse buying behavior. Journal of Retailing and Consumer Services. 2021;61:102567. . ;:. Google Scholar
  10. Ming J, Jianqiu Z, Bilal M, Akram U, Fan M. How social presence influences impulse buying behavior in live streaming commerce? The role of SOR theory. International Journal of Web Information Systems. 2021;17(4):300-20. . ;:. Google Scholar
  11. Trung PQ, Hà NNH. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trực tuyến của người tiêu dùng TP. HCM. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH-KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH. 2017;12(3):3-15. . ;:. Google Scholar
  12. Minh N, Nam T, Yến L. Nhân Tố Tác Động Đến Hành Vi Mua Hàng Ngẫu Hứng Trực tuyến và Hệ Quả Tại Tp. Hà Nội Tạp Chí Tài Chính. 2020;2. . ;:. Google Scholar
  13. Ninh N, Dương P, Thắng T. Hành Vi Mua hàng ngẫu hứng của giới trẻ trên các Trang thương Mại điện Tử. Tạp Chí Kinh Tế Đối Ngoại. 2020;121:56-62. . ;:. Google Scholar
  14. Mehrabian A, Russell JA. An approach to environmental psychology: the MIT Press; 1974. . ;:. Google Scholar
  15. Song S, Yao X, Wen N. What motivates Chinese consumers to avoid information about the COVID-19 pandemic?: The perspective of the stimulus-organism-response model. Information Processing & Management. 2021;58(1):102407. . ;:. PubMed Google Scholar
  16. Wu Y-L, Li EY. Marketing mix, customer value, and customer loyalty in social commerce: A stimulus-organism-response perspective. Internet Research. 2018;28(1):74-104. . ;:. Google Scholar
  17. Sherman E, Mathur A, Smith RB. Store environment and consumer purchase behavior: mediating role of consumer emotions. Psychology & Marketing. 1997;14(4):361-78. . ;:. Google Scholar
  18. Guagnano GA, Stern PC, Dietz T. Influences on attitude-behavior relationships: A natural experiment with curbside recycling. Environment and behavior. 1995;27(5):699-718. . ;:. Google Scholar
  19. Davis FD. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly. 1989:319-40. . ;:. Google Scholar
  20. Dhir A, Sadiq M, Talwar S, Sakashita M, Kaur P. Why do retail consumers buy green apparel? A knowledge-attitude-behaviour-context perspective. Journal of Retailing and Consumer Services. 2021;59:102398. . ;:. Google Scholar
  21. Peng C, Kim YG. Application of the stimuli-organism-response (SOR) framework to online shopping behavior. Journal of Internet Commerce. 2014;13(3-4):159-76. . ;:. Google Scholar
  22. Kaur S, Lal AK, Bedi SS. Do vendor cues influence purchase intention of online shoppers? An empirical study using SOR framework. Journal of Internet Commerce. 2017;16(4):343-63. . ;:. Google Scholar
  23. Zhu B, Kowatthanakul S, Satanasavapak P. Generation Y consumer online repurchase intention in Bangkok: Based on Stimulus-Organism-Response (SOR) model. International Journal of Retail & Distribution Management. 2020;48(1):53-69. . ;:. Google Scholar
  24. Liu Y, Luo X, Cao Y. Investigating the influence of online interpersonal interaction on purchase intention based on stimulus-organism-reaction model. Human-centric Computing and Information Sciences. 2018;8:1-15. . ;:. Google Scholar
  25. Rook DW, Fisher RJ. Normative influences on impulsive buying behavior. Journal of consumer research. 1995;22(3):305-13. . ;:. Google Scholar
  26. Dittmar H, Beattie J, Friese S. Objects, decision considerations and self-image in men's and women's impulse purchases. Acta psychologica. 1996;93(1-3):187-206. . ;:. PubMed Google Scholar
  27. Chen C-C, Lin Y-C. What drives live-stream usage intention? The perspectives of flow, entertainment, social interaction, and endorsement. Telematics and Informatics. 2018;35(1):293-303. . ;:. Google Scholar
  28. Bründl S, Hess T. Why do users broadcast? Examining individual motives and social capital on social live streaming platforms. 2016. . ;:. Google Scholar
  29. Guo Y, Zhang K, Wang C. Way to success: understanding top streamer's popularity and influence from the perspective of source characteristics. Journal of Retailing and Consumer Services. 2022;64:102786. . ;:. Google Scholar
  30. Gong W, Li X. Engaging fans on microblog: the synthetic influence of parasocial interaction and source characteristics on celebrity endorsement. Psychology & Marketing. 2017;34(7):720-32. . ;:. Google Scholar
  31. Tan AS. Mass communication theories and research. (No Title). 1985. . ;:. Google Scholar
  32. Xu X, Wu J-H, Li Q. What drives consumer shopping behavior in live streaming commerce? Journal of electronic commerce research. 2020;21(3):144-67. . ;:. Google Scholar
  33. Short J, Williams E, Christie B. The social psychology of telecommunications. (No Title). 1976. . ;:. Google Scholar
  34. Nadeem W, Khani AH, Schultz CD, Adam NA, Attar RW, Hajli N. How social presence drives commitment and loyalty with online brand communities? the role of social commerce trust. Journal of Retailing and Consumer Services. 2020;55:102136. . ;:. Google Scholar
  35. Fulk J, Steinfield CW, Schmitz J, Power JG. A social information processing model of media use in organizations. Communication research. 1987;14(5):529-52. . ;:. Google Scholar
  36. Lu C, Qin Q, Lin Y. Cognitive mechanism in consumer decision-making under conditions of deceptive promotion: an empirical research based on time pressure and overconfidence. Nankai Bus Rev. 2013;16(2):92-103. . ;:. Google Scholar
  37. Gao H, Chen X, Gao H, Yu B. Understanding Chinese consumers' livestreaming impulsive buying: an stimulus-organism-response perspective and the mediating role of emotions and Zhong Yong tendency. Frontiers in Psychology. 2022;13:881294. . ;:. PubMed Google Scholar
  38. Piaget J, Garcia R. Psychogenesis and the history of science: Columbia University Press; 1989. . ;:. Google Scholar
  39. Ng M, Law M, Lam L, Cui C. A study of the factors influencing the viewers' satisfaction and cognitive assimilation with livestreaming commerce broadcast in Hong Kong. Electronic Commerce Research. 2023;23(3):1565-90. . ;:. Google Scholar
  40. Csikszentmihalyi M, Csikzentmihaly M. Flow: The psychology of optimal experience: Harper & Row New York; 1990. . ;:. Google Scholar
  41. Nakamura J, Csikszentmihalyi M. Flow theory and research. Handbook of positive psychology. 2009;195:206. . ;:. PubMed Google Scholar
  42. Singer BD. The case for using "real people" in advertising. Business quarterly. 1983;48(4):32-7. . ;:. Google Scholar
  43. Thayer RE. The biopsychology of mood and arousal: Oxford University Press; 1990. . ;:. Google Scholar
  44. Bergkvist L, Zhou KQ. Celebrity endorsements: a literature review and research agenda. International journal of advertising. 2016;35(4):642-63. . ;:. Google Scholar
  45. Chi H, Yeh HR, Tsai YC. The influences of perceived value on consumer purchase intention: the moderating effect of advertising endorser. Journal of international management studies. 2011;6(1):1-6. . ;:. Google Scholar
  46. Sjöblom M, Hamari J. Why do people watch others play video games? An empirical study on the motivations of Twitch users. Computers in human behavior. 2017;75:985-96. . ;:. Google Scholar
  47. Reeves B, Nass C. The media equation: How people treat computers, television, and new media like real people. Cambridge, UK. 1996;10(10). . ;:. Google Scholar
  48. Ning Shen K, Khalifa M. System design effects on online impulse buying. Internet Research. 2012;22(4):396-425. . ;:. Google Scholar
  49. Sohn JW, Kim JK. Factors that influence purchase intentions in social commerce. Technology in Society. 2020;63:101365. . ;:. Google Scholar
  50. Kacen JJ, Lee JA. The influence of culture on consumer impulsive buying behavior. Journal of consumer psychology. 2002;12(2):163-76. . ;:. Google Scholar
  51. Wang SC, Xu X, Lin K-C, Wu JH. The effect of affordance on ubiquitous commerce consumption. 2017. . ;:. Google Scholar
  52. Ghani JA, Supnick R, Rooney P. The experience of flow in computer-mediated and in face-to-face groups. 1991. . ;:. Google Scholar
  53. Hyun H, Thavisay T, Lee SH. Enhancing the role of flow experience in social media usage and its impact on shopping. Journal of Retailing and Consumer Services. 2022;65:102492. . ;:. Google Scholar
  54. Guo YM, Poole MS. Antecedents of flow in online shopping: a test of alternative models. Information Systems Journal. 2009;19(4):369-90. . ;:. Google Scholar
  55. Zhou M, Huang J, Wu K, Huang X, Kong N, Campy KS. Characterizing Chinese consumers' intention to use live e-commerce shopping. Technology in Society. 2021;67:101767. . ;:. Google Scholar
  56. Wu L, Chen K-W, Chiu M-L. Defining key drivers of online impulse purchasing: A perspective of both impulse shoppers and system users. International Journal of Information Management. 2016;36(3):284-96. . ;:. Google Scholar
  57. Wu L, Chiu M-L, Chen K-W. Defining the determinants of online impulse buying through a shopping process of integrating perceived risk, expectation-confirmation model, and flow theory issues. International Journal of Information Management. 2020;52:102099. . ;:. Google Scholar
  58. Huo C, Wang X, Sadiq MW, Pang M. Exploring factors affecting consumer's impulse buying behavior in live-streaming shopping: An interactive research based upon SOR model. SAGE Open. 2023;13(2):21582440231172678. . ;:. Google Scholar
  59. Sinha I, Smith MF. Consumers' perceptions of promotional framing of price. Psychology & Marketing. 2000;17(3):257-75. . ;:. Google Scholar
  60. Khan M, Tanveer A, Zubair DSS. Impact of sales promotion on consumer buying behavior: a case of modern trade, Pakistan. Impact of sales promotion on consumer buying behavior: a case of modern trade, Pakistan Governance and Management Review. 2019;4(1):38-53. . ;:. Google Scholar
  61. Sun Y, Shao X, Li X, Guo Y, Nie K. How live streaming influences purchase intentions in social commerce: An IT affordance perspective. Electronic commerce research and applications. 2019;37:100886. . ;:. Google Scholar
  62. Tyupa S. A theoretical framework for back-translation as a quality assessment tool. New Voices in Translation Studies. 2011;7(1):35-46. . ;:. Google Scholar
  63. Hair JF, Anderson RE, Babin BJ, Black WC. Multivariate data analysis: A global perspective (Vol. 7). Upper Saddle River, NJ: Pearson; 2010. . ;:. Google Scholar
  64. Hair JF, Hult GTM, Ringle CM, Sarstedt M. Aprimer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage publications Journal o f Tourism Research. 2014;6(2):211-3. . ;:. Google Scholar
  65. Hock C, Ringle CM, Sarstedt M. Management of multi-purpose stadiums: Importance and performance measurement of service interfaces. International journal of services technology and management. 2010;14(2-3):188-207. . ;:. Google Scholar
  66. Fornell C, Larcker DF. Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of marketing research. 1981;18(1):39-50. . ;:. Google Scholar
  67. Henseler J, Ringle CM, Sarstedt M. A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the academy of marketing science. 2015;43:115-35. . ;:. Google Scholar
  68. Hair Jr JF, Hult GTM, Ringle CM, Sarstedt M, Danks NP, Ray S. Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook: Springer Nature; 2021. . ;:. Google Scholar
  69. Hair JF, Ringle CM, Sarstedt M. Partial least squares structural equation modeling: Rigorous applications, better results and higher acceptance. Long range planning. 2013;46(1-2):1-12. . ;:. Google Scholar
  70. Hair JF, Sarstedt M, Ringle CM. Rethinking some of the rethinking of partial least squares. European journal of marketing. 2019;53(4):566-84. . ;:. Google Scholar
  71. Akbar MIUD, Ahmad B, Asif MH, Siddiqui SA. Linking emotional brand attachment and sales promotion to post-purchase cognitive dissonance: The mediating role of impulse buying behavior. The Journal of Asian Finance, Economics and Business. 2020;7(11):367-79. . ;:. Google Scholar


Author's Affiliation
Article Details

Issue: Vol 8 No 2 (2024)
Page No.: 5229-5242
Published: Jun 30, 2024
Section: Research article
DOI: https://doi.org/10.32508/stdjelm.v8i2.1363

 Copyright Info

Creative Commons License

Copyright: The Authors. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC-BY 4.0., which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

 How to Cite
Nguyen, B., Hoang, H., Truong, L., & Nguyen, N. (2024). Impulse buying behavior in livestream on Tiktok platform: Role of streamer attractiveness, social presence and sales promotion. Science & Technology Development Journal: Economics- Law & Management, 8(2), 5229-5242. https://doi.org/https://doi.org/10.32508/stdjelm.v8i2.1363


 Download Citation
 Cited by

Article level Metrics by Paperbuzz/Impactstory
Article level Metrics by Altmetrics

 Article Statistics
HTML = 243 times
PDF   = 72 times
XML   = 0 times
Total   = 72 times