Tổng quan về luận án

Luận án tiến sĩ "Nghiên cứu tác động của truyền thông xã hội đến quyết định quay lại của du khách tại các điểm đến du lịch vùng Đồng bằng sông Cửu Long" đóng góp vào bối cảnh khoa học về hành vi du khách và chiến lược tiếp thị du lịch bền vững. Nghiên cứu này mang tính tiên phong khi giải quyết một research gap cụ thể tại Việt Nam: "Thực tế, có khá nhiều nghiên cứu ở nước ngoài về tác động của “Truyền miệng điện tử” đến “Quyết định quay lại”, nhưng vấn đề này lại chưa được bận tâm nhiều tại Việt Nam" (Tóm tắt, trang ii). Hơn nữa, các nghiên cứu hiện có chưa xem xét chi tiết mối liên hệ phức tạp giữa Truyền miệng điện tử (E_WOM), Hình ảnh điểm đến, Thái độ đối với điểm đến, và Quyết định quay lại của du khách trong một mô hình tích hợp. Đặc biệt, tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), hoạt động quảng bá du lịch qua E_WOM còn hạn chế và thiếu tính hệ thống, tạo ra một "khe hổng" cần được lấp đầy bằng nghiên cứu thực nghiệm.

Nghiên cứu được dẫn dắt bởi các research questions sau: (1) Thực trạng sử dụng Truyền miệng điện tử của một số điểm du lịch tại ĐBSCL để quảng bá du lịch như thế nào? (2) Mức độ ảnh hưởng của Truyền miệng điện tử đến hình ảnh điểm đến, thái độ đối với điểm đến và quyết định quay lại các điểm du lịch tại ĐBSCL của khách du lịch như thế nào? (3) Mức độ ảnh hưởng của hình ảnh điểm đến đến thái độ đối với điểm đến và quyết định quay lại các điểm du lịch tại ĐBSCL của khách du lịch như thế nào? (4) Mức độ ảnh hưởng của thái độ đối với điểm đến đến quyết định quay lại các điểm du lịch tại ĐBSCL của khách du lịch như thế nào? (5) Các hàm ý quản trị nào phù hợp nhằm giúp nâng cao hoạt động quảng bá cho du lịch ĐBSCL thông qua Truyền miệng điện tử?

Hypotheses được phát triển trên cơ sở khung lý thuyết vững chắc, kết nối E_WOM, Hình ảnh điểm đến, Thái độ đối với điểm đến và Quyết định quay lại. Luận án tích hợp các lý thuyết nền tảng như Lý thuyết truyền miệng (WOM), Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen (1967), Mô hình hành vi dự định (TPB) của Ajzen (1991), Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1986), Mô hình đánh giá kỹ lưỡng (ELM) của Petty và Cacioppo (1986), Mô hình chấp nhận thông tin của Sussman và Siegel (2003) và Mô hình chấp nhận thương mại điện tử (E-CAM) của Ahn và cộng sự (2001). Sự tích hợp này cung cấp một khuôn khổ toàn diện để hiểu rõ các yếu tố tâm lý và hành vi của du khách trong kỷ nguyên số.

Đóng góp đột phá của nghiên cứu nằm ở việc xây dựng và kiểm định một mô hình tích hợp về tác động trực tiếp và gián tiếp của E_WOM lên Quyết định quay lại của du khách, với vai trò trung gian của Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến, đặc biệt trong bối cảnh ĐBSCL. Tác động quantified có thể thấy qua việc đề xuất sáu hàm ý quản trị cụ thể nhằm nâng cao quảng bá du lịch, có tiềm năng cải thiện hiệu quả thu hút và giữ chân du khách, từ đó tăng doanh thu du lịch. Theo Tổng cục Du lịch Việt Nam, năm 2019 ĐBSCL đón hơn 47 triệu lượt khách du lịch, doanh thu 30 nghìn tỷ đồng; việc tăng cường Quyết định quay lại thông qua E_WOM có thể đóng góp đáng kể vào tăng trưởng này.

Scope của nghiên cứu tập trung vào khách du lịch nội địa đã và đang quay lại các điểm đến du lịch tại ba tỉnh trọng điểm của ĐBSCL là Cần Thơ, Kiên Giang và An Giang. Sample size bao gồm 512 khách du lịch được khảo sát, đảm bảo tính đại diện cho phân tích thống kê nâng cao. Dữ liệu sơ cấp được thu thập từ tháng 11/2020 đến tháng 3/2021, trong khi dữ liệu thứ cấp từ năm 2017 đến 2020. Significance của luận án không chỉ ở việc lấp đầy khoảng trống kiến thức về E_WOM trong du lịch Việt Nam mà còn ở việc cung cấp các hướng dẫn thực tiễn, chi tiết cho các nhà quản lý du lịch và doanh nghiệp trong khu vực, góp phần phát triển du lịch bền vững cho ĐBSCL.

Literature Review và Positioning

Nghiên cứu này tiến hành tổng hợp kỹ lưỡng các luồng nghiên cứu chính liên quan đến Truyền miệng điện tử (E_WOM), Hình ảnh điểm đến, Thái độ đối với điểm đến và Quyết định quay lại của du khách. Các tác giả như Mohammad và cộng sự (2013), Abubakar (2016), Rangga và Arinta (2016), Mohammed và cộng sự (2016) đã xem xét tác động của E_WOM đến ý định quay lại điểm đến. Chẳng hạn, Rangga và Arinta (2016), thông qua mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), đã xác định E_WOM, hình ảnh điểm đến và chất lượng dịch vụ có tác động tích cực đến ý định trở lại tại đảo Sabang, Indonesia. Tuy nhiên, nghiên cứu đó lại có những phát hiện khác biệt khi cho rằng hình ảnh điểm đến và chất lượng dịch vụ cũng tác động đến truyền thông xã hội. Ngược lại, Devi và cộng sự (2019), trong nghiên cứu về quán cà phê chủ đề ở Bali, lại chứng minh truyền miệng qua Instagram có tác động đến hình ảnh điểm đến, và hình ảnh điểm đến tác động đến ý định thăm quan. Tương tự, Chun và Suwannee (2018) nghiên cứu khách du lịch Thái Lan đến Đài Loan, phát hiện E_WOM là công cụ đắc lực làm tăng ý định du lịch và hình ảnh điểm đến, đồng thời hình ảnh điểm đến là yếu tố trung gian giữa E_WOM và ý định du lịch.

Luận án này cũng xem xét các contradictions/debates trong literature. Ví dụ, trong khi hầu hết các nghiên cứu đều khẳng định E_WOM có tác động tích cực đến ý định quay lại, nghiên cứu của Worapoj (2018) tại các chùa ở tỉnh PathumThani, Thái Lan, lại không tìm thấy mối quan hệ trực tiếp từ E_WOM đến ý định trở lại điểm đến, mặc dù E_WOM có liên hệ với thái độ, ảnh hưởng xã hội và kiểm soát hành vi. Điều này cho thấy tính phức tạp của mối quan hệ và sự cần thiết của việc kiểm định trong các bối cảnh cụ thể. Một opposing view khác liên quan đến vai trò trung gian: trong khi nhiều nghiên cứu, như Ramdan và cộng sự (2017) tại thành phố Batu, Indonesia, và Mohammad và cộng sự (2013) tại Iran, đã chứng minh Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến là các biến trung gian quan trọng, một số nghiên cứu khác lại tập trung vào các biến trung gian như niềm tin vào điểm đến (ví dụ: Nagihan và Evren, 2018 tại Antalya, Thổ Nhĩ Kỳ; Abubakar, 2016 tại Thổ Nhĩ Kỳ). Sự khác biệt này củng cố luận điểm của Whetten (1989) rằng việc chỉ kết luận tác động trực tiếp là chưa đầy đủ, mà cần xem xét các yếu tố trung gian.

Positioning của luận án trong literature được xác định rõ ràng thông qua việc lấp đầy specific gap: thiếu nghiên cứu tích hợp về E_WOM, Hình ảnh điểm đến, Thái độ đối với điểm đến và Quyết định quay lại tại Việt Nam nói chung và ĐBSCL nói riêng. Luận án cũng xử lý các "khe hổng" khi "các nghiên cứu thực nghiệm trước đây chủ yếu nghiên cứu một cách riêng lẻ mối quan hệ này" (Đặt vấn đề, trang 5). Bằng cách xây dựng và kiểm định một mô hình toàn diện, nghiên cứu này advances the field bằng cách cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cơ chế tác động của E_WOM trong bối cảnh du lịch đặc thù của vùng ĐBSCL.

So sánh với các international studies, luận án của Bùi Quang Bé mở rộng nghiên cứu từ các bối cảnh tương tự như Indonesia (Rangga và Arinta, 2016; Ramdan và cộng sự, 2017; Ahmad và Abror, 2019) và Thái Lan (Chun và Suwannee, 2018; Worapoj, 2018) sang bối cảnh Việt Nam. Cụ thể, trong khi Ahmad và Abror (2019) nghiên cứu tác động của E_WOM, hình ảnh điểm đến, chất lượng dịch vụ, sự hài lòng đến ý định trở lại tại thành phố Bukittinggi, Indonesia, luận án này tại ĐBSCL tập trung vào vai trò trung gian của Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến, qua đó kiểm định một mô hình cụ thể hơn trong một bối cảnh văn hóa và kinh tế xã hội khác. Việc này giúp xác nhận tính phổ quát và đồng thời phát hiện những yếu tố đặc thù trong văn hóa tiêu dùng du lịch Việt Nam. Tóm lại, luận án này là "một nổ lực ban đầu nhằm bổ sung vào vấn đề nghiên cứu nêu trên" (Tóm tắt, trang ii) tại Việt Nam, đặc biệt là vùng ĐBSCL, nơi có nhiều loại hình du lịch đặc trưng nhưng chưa được khai thác hiệu quả qua E_WOM.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án này đưa ra những đóng góp lý thuyết đáng kể thông qua việc extend/challenge các lý thuyết hiện có trong bối cảnh du lịch ĐBSCL. Nghiên cứu mở rộng Lý thuyết truyền miệng (WOM) bằng cách chuyển dịch sang E_WOM và kiểm định cơ chế tác động của nó trong môi trường số, vượt ra ngoài các giao tiếp mặt đối mặt truyền thống. Đặc biệt, luận án chứng minh rằng E_WOM không chỉ tác động trực tiếp mà còn gián tiếp lên Quyết định quay lại của du khách, với Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến đóng vai trò trung gian. Điều này củng cố và làm phong phú thêm Lý thuyết hành vi người tiêu dùng, cụ thể là Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen (1967) và Mô hình hành vi dự định (TPB) của Ajzen (1991), bằng cách chỉ ra rằng ý định hành vi của du khách (Quyết định quay lại) chịu ảnh hưởng mạnh mẽ không chỉ từ thái độ và chuẩn chủ quan, mà còn từ các yếu tố cảm nhận về điểm đến được hình thành thông qua E_WOM. Ngoài ra, nghiên cứu còn bổ sung vào Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1986) bằng cách chỉ ra rằng "cảm nhận hữu ích" và "tính dễ sử dụng" của E_WOM (dưới dạng các nền tảng mạng xã hội) đóng vai trò quan trọng trong việc định hình hình ảnh và thái độ của du khách, từ đó thúc đẩy ý định quay lại.

Conceptual framework của luận án tích hợp bốn thành phần chính: Truyền miệng điện tử (E_WOM), Hình ảnh điểm đến, Thái độ đối với điểm đến và Quyết định quay lại.

  • Truyền miệng điện tử (E_WOM): Được định nghĩa là bất kỳ phát biểu tích cực hoặc tiêu cực từ khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại hoặc khách hàng cũ về một sản phẩm/doanh nghiệp được cung cấp cho mọi người và tổ chức thông qua internet (Hennig và cộng sự, 2004). Trong mô hình, E_WOM được giả thuyết là có tác động trực tiếp và gián tiếp lên Quyết định quay lại.
  • Hình ảnh điểm đến: Thể hiện qua nhận thức về một địa điểm du lịch dựa trên thông tin được xử lý từ các nguồn khác nhau theo thời gian (Court và Lupton, 1997). Được giả thuyết là bị ảnh hưởng bởi E_WOM và có tác động lên Thái độ đối với điểm đến và Quyết định quay lại.
  • Thái độ đối với điểm đến: Mô tả xu hướng tâm lý thể hiện qua đánh giá tích cực hoặc tiêu cực của khách du lịch (Jalilvand và Samiei, 2012). Được giả thuyết là bị ảnh hưởng bởi E_WOM và Hình ảnh điểm đến, đồng thời tác động lên Quyết định quay lại.
  • Quyết định quay lại: Thể hiện qua việc khách du lịch đến thăm điểm đến một lần nữa (Ya và cộng sự, 2015). Là biến phụ thuộc cuối cùng của mô hình.

Theoretical model của luận án đề xuất các propositions/hypotheses được đánh số cụ thể: H1: Truyền miệng điện tử có tác động tích cực đến Hình ảnh điểm đến. H2: Truyền miệng điện tử có tác động tích cực đến Thái độ đối với điểm đến. H3: Truyền miệng điện tử có tác động tích cực đến Quyết định quay lại của du khách. H4: Hình ảnh điểm đến có tác động tích cực đến Thái độ đối với điểm đến. H5: Hình ảnh điểm đến có tác động tích cực đến Quyết định quay lại của du khách. H6: Thái độ đối với điểm đến có tác động tích cực đến Quyết định quay lại của du khách. Các giả thuyết này đã được kiểm định bằng phương pháp Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM).

Nghiên cứu này không chỉ kiểm định các mối quan hệ đã biết mà còn khám phá chúng trong một bối cảnh mới, tạo ra một paradigm advancement nhỏ trong lĩnh vực marketing du lịch số. EVIDENCE từ các phát hiện chứng minh rằng E_WOM, thông qua việc hình thành Hình ảnh điểm đến tích cực và Thái độ thuận lợi, có vai trò cốt yếu trong việc thúc đẩy Quyết định quay lại của du khách. Điều này cho thấy sự dịch chuyển trong cách thức du khách hình thành nhận thức và ý định, từ các kênh truyền thống sang các nền tảng truyền thông xã hội.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích độc đáo của luận án thể hiện ở sự integration của nhiều lý thuyết hành vi người tiêu dùng để giải thích hành vi phức tạp của du khách. Cụ thể, luận án tích hợp chặt chẽ các yếu tố từ Lý thuyết hành động hợp lý (TRA), Mô hình hành vi dự định (TPB), và Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM). Từ TRA và TPB, nghiên cứu sử dụng khái niệm về thái độ và chuẩn chủ quan để giải thích ý định hành vi. Từ TAM, nghiên cứu xem xét cách thức "cảm nhận hữu ích" và "tính dễ sử dụng" của các nền tảng mạng xã hội ảnh hưởng đến việc du khách tiếp nhận và chia sẻ thông tin E_WOM. Sự kết hợp này cho phép một cái nhìn đa chiều về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định quay lại, không chỉ từ góc độ tâm lý mà còn từ góc độ công nghệ và xã hội.

Nghiên cứu áp dụng một novel analytical approach bằng cách sử dụng Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) kết hợp với phân tích đa nhóm (Multi-group SEM) và Bootstrap analysis để kiểm định một mô hình trung gian phức tạp. Justification cho cách tiếp cận này là để không chỉ xác định sự tồn tại của các mối quan hệ mà còn đánh giá cường độ và sự khác biệt của chúng giữa các nhóm nhân khẩu học khác nhau của du khách, từ đó tăng tính chính xác và khả năng tổng quát hóa của kết quả. Điều này vượt trội hơn so với các nghiên cứu chỉ sử dụng hồi quy đơn lẻ.

Các conceptual contributions của luận án bao gồm việc định nghĩa và đo lường các khái niệm một cách phù hợp với bối cảnh ĐBSCL. Ví dụ, Truyền miệng điện tử được đo lường thông qua các khía cạnh như tìm kiếm thông tin, đọc đánh giá, tham khảo ý kiến và mức độ an tâm khi tìm hiểu thông tin từ người khác qua mạng xã hội. Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến cũng được thiết kế thang đo cụ thể dựa trên tổng hợp từ các nghiên cứu trước của Mohammad và cộng sự (2013), Abubakar (2016), Rangga và Arinta (2016), và được tinh chỉnh qua phỏng vấn chuyên gia và nghiên cứu định lượng sơ bộ để đảm bảo tính chuẩn xác cho vùng ĐBSCL.

Boundary conditions của nghiên cứu được explicitly stated. Đầu tiên, đối tượng khảo sát giới hạn ở khách du lịch nội địa do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 trong giai đoạn thu thập dữ liệu (Phạm vi nghiên cứu, trang 6). Điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng tổng quát hóa các phát hiện cho du khách quốc tế. Thứ hai, không gian nghiên cứu giới hạn tại Cần Thơ, Kiên Giang và An Giang, mặc dù ĐBSCL có 13 tỉnh thành. Điều này giúp tập trung nguồn lực nhưng cũng là một giới hạn về phạm vi không gian. Cuối cùng, dữ liệu sơ cấp được thu thập trong một khoảng thời gian nhất định (11/2020 – 03/2021), có thể không phản ánh hoàn toàn sự biến động hành vi du khách trong dài hạn hoặc sau khi đại dịch kết thúc hoàn toàn.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án áp dụng Research philosophy theo hướng positivism, thể hiện rõ qua việc sử dụng phương pháp định lượng để kiểm định các giả thuyết đã đề ra, tìm kiếm các mối quan hệ nhân quả và tổng quát hóa kết quả. Nghiên cứu giả định rằng có một thực tại khách quan có thể được đo lường và phân tích bằng các công cụ thống kê.

Về thiết kế nghiên cứu, mặc dù không tuyên bố rõ ràng là mixed methods, luận án đã kết hợp một số yếu tố định tính (phỏng vấn chuyên gia để xây dựng thang đo) và định lượng (khảo sát khách du lịch) để đảm bảo tính phù hợp và độ tin cậy của thang đo. Specific combination rationale là việc phỏng vấn các chuyên gia và thực hiện nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện để "khẳng định lại sự phù hợp của thang đo" và "hình thành nên thang đo chuẩn sát cho các thành phần vừa đề cập" (Đóng góp về phương diện lý thuyết, trang 7) trước khi tiến hành khảo sát chính thức quy mô lớn.

Thiết kế nghiên cứu không phải là multi-level design theo nghĩa chặt chẽ (ví dụ: cấp độ cá nhân và cấp độ tổ chức/điểm đến), mà là một nghiên cứu khảo sát cắt ngang tập trung vào cấp độ cá nhân du khách. Tuy nhiên, nó áp dụng phương pháp phân tích đa nhóm, có thể coi là một cách tiếp cận để khám phá các biến thiên ở các levels clearly defined như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân và nghề nghiệp của du khách, nhằm xem xét sự khác biệt trong các mối quan hệ mô hình.

Sample size cho khảo sát chính thức là 512 khách du lịch (Tóm tắt, trang ii). Selection criteria EXACT bao gồm:

  1. Là khách du lịch nội địa (do ảnh hưởng của Covid-19, Phạm vi nghiên cứu, trang 6).
  2. Đã và đang quay lại các điểm đến du lịch ở vùng ĐBSCL.
  3. Địa điểm khảo sát cụ thể tại Cần Thơ, Kiên Giang, An Giang (Phạm vi nghiên cứu, trang 6), đại diện cho các loại hình du lịch miệt vườn, biển đảo, tâm linh đặc trưng của vùng. Tiêu chí này đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được phù hợp để kiểm định Quyết định quay lại và các yếu tố liên quan đến trải nghiệm du lịch thực tế tại khu vực nghiên cứu.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Sampling strategy được thực hiện thông qua khảo sát khách du lịch trực tiếp tại các điểm đến đã chọn. Mặc dù văn bản không nêu rõ chiến lược lấy mẫu cụ thể (ví dụ: ngẫu nhiên đơn giản, thuận tiện), quy mô mẫu 512 đáp viên là đủ lớn cho các phân tích thống kê phức tạp như SEM. Inclusion/exclusion criteria đã được đề cập (khách du lịch nội địa đã quay lại ĐBSCL).

Data collection protocols được thiết lập chặt chẽ. Dữ liệu sơ cấp được thu thập bằng phiếu khảo sát chính thức (Phụ lục 7), đã được xây dựng và tinh chỉnh qua phỏng vấn chuyên gia và khảo sát sơ bộ để đảm bảo tính phù hợp và độ tin cậy của thang đo. Các instruments described bao gồm thang đo "Truyền miệng điện tử", "Hình ảnh điểm đến", "Thái độ đối với điểm đến", và "Quyết định quay lại điểm đến du lịch", với các biến quan sát cụ thể (Bảng 2.6-2.9, trang 53-55).

Triangulation trong nghiên cứu này chủ yếu là phương pháp luận (methodological triangulation) thông qua việc kết hợp các bước định tính (phỏng vấn chuyên gia) và định lượng (khảo sát định lượng sơ bộ và chính thức) trong quá trình phát triển và kiểm định thang đo. Điều này giúp tăng cường độ tin cậy và giá trị của các công cụ đo lường.

Validity và reliability được kiểm định nghiêm ngặt.

  • Construct validity được đánh giá thông qua Phân tích nhân tố khám phá (EFA) và Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để đảm bảo các biến quan sát đo lường đúng cấu trúc tiềm ẩn mà chúng đại diện. Các chỉ số về độ tin cậy hội tụ (Convergent Validity) và giá trị phân biệt (Discriminant Validity) cũng được kiểm tra (Bảng 4.24, 4.25).
  • Internal consistency reliability của các thang đo được kiểm định bằng hệ số Cronbach’s Alpha (Bảng 4.16-4.19, trang 88-90), đảm bảo các mục trong một thang đo là nhất quán nội tại.
  • External validity (Generalizability) được tăng cường bằng cách sử dụng một mẫu khảo sát đủ lớn và phân tích cấu trúc đa nhóm để xem xét liệu các mối quan hệ có khác biệt đáng kể giữa các phân khúc du khách khác nhau hay không.

Data và phân tích

Sample characteristics được mô tả chi tiết với các demographics/statistics như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp (Bảng 4.1, trang 71). Ví dụ, dữ liệu mô tả thực trạng sử dụng mạng xã hội của khách du lịch (Bảng 4.2, trang 73) và thông tin chuyến tham quan (Bảng 4.7, trang 78) cung cấp cái nhìn sâu sắc về đặc điểm của đối tượng khảo sát.

Các advanced techniques được sử dụng bao gồm:

  • Mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling – SEM): Đây là kỹ thuật phân tích chính để kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ trực tiếp và gián tiếp giữa các biến tiềm ẩn trong mô hình (Tóm tắt, trang ii). SEM được thực hiện trên phần mềm AMOS.
  • Phân tích Bootstrap: Được sử dụng để ước lượng độ tin cậy của các hệ số hồi quy và các hiệu ứng gián tiếp (phân tích trung gian), giúp tăng cường sự tin cậy của các kết quả thống kê khi phân phối dữ liệu có thể không chuẩn (Mục 3.3.7, trang 63; Bảng 4.28, trang 99).
  • Phân tích cấu trúc đa nhóm (Multi-group Structural Equation Modeling – MG-SEM): Được áp dụng để kiểm định tính bất biến của mô hình (tính đồng nhất của cấu trúc và hệ số hồi quy) qua các nhóm nhân khẩu học khác nhau như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp (Mục 3.3.8, trang 63; Bảng 4.29-4.38). Điều này cho phép xác định liệu các mối quan hệ có thay đổi đáng kể giữa các nhóm hay không, cung cấp thông tin chi tiết về generalizability conditions.

Robustness checks được thực hiện thông qua phân tích Bootstrap và MG-SEM. Phân tích đa nhóm kiểm tra liệu mô hình có vững chắc (robust) trên các nhóm khác nhau hay không, xem xét "lựa chọn mô hình khả biến mô hình bất biến" (Bảng 4.29). Điều này đảm bảo rằng các kết luận không chỉ đúng cho toàn bộ mẫu mà còn có thể áp dụng hoặc điều chỉnh cho các phân khúc du khách cụ thể.

Các Effect sizes và confidence intervals được reported trong kết quả ước lượng bằng Bootstrap (Bảng 4.28), giúp đánh giá mức độ mạnh mẽ và ý nghĩa thực tiễn của các mối quan hệ. Ví dụ, các hệ số hồi quy (Bảng 4.27, trang 98) và p-values được trình bày để đánh giá mức độ ý nghĩa thống kê của từng mối quan hệ.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Luận án đã đạt được những phát hiện then chốt mang tính đột phá, cung cấp hiểu biết sâu sắc về hành vi du khách tại ĐBSCL:

  1. Tác động toàn diện của Truyền miệng điện tử (E_WOM): "Truyền miệng điện tử có mối tương quan thuận đến “Hình ảnh điểm đến”, “Thái độ đối với điểm đến”, “Quyết định quay lại”" (Tóm tắt, trang ii). Điều này chứng minh E_WOM không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến Quyết định quay lại (H3 được chấp nhận với hệ số hồi quy 0.170, p<0.05 - dựa trên Bảng 4.27, trang 98), mà còn gián tiếp thông qua Hình ảnh điểm đến (H1: hệ số 0.589, p<0.001) và Thái độ đối với điểm đến (H2: hệ số 0.198, p<0.001).
  2. Vai trò trung gian mạnh mẽ của Hình ảnh điểm đến: Hình ảnh điểm đến không chỉ chịu ảnh hưởng từ E_WOM (H1 được chấp nhận) mà còn có tác động tích cực đáng kể đến Thái độ đối với điểm đến (H4: hệ số 0.635, p<0.001) và Quyết định quay lại (H5: hệ số 0.334, p<0.001). Điều này củng cố quan điểm của Yoon và Uysal (2005) rằng một điểm đến có hình ảnh đẹp sẽ tạo ra thái độ tích cực và thúc đẩy việc quay lại.
  3. Tầm quan trọng của Thái độ đối với điểm đến: Thái độ của du khách được hình thành bởi cả E_WOM và Hình ảnh điểm đến, và chính Thái độ này lại là yếu tố dự đoán mạnh mẽ cho Quyết định quay lại (H6: hệ số 0.354, p<0.001). Điều này tương đồng với Jalilvand và Samiei (2012) rằng trải nghiệm tích cực và thông tin phổ biến qua E_WOM làm cho thái độ tích cực hơn, dẫn đến các chuyến thăm lặp lại.
  4. Phát hiện về sự khác biệt theo nhóm nhân khẩu học: Phân tích cấu trúc đa nhóm cho thấy có sự khác biệt đáng kể về cường độ của một số mối quan hệ giữa các nhóm du khách theo giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân và nghề nghiệp (Mục 4.5, trang 100-108). Đây là một new phenomena cho thấy chính sách quảng bá E_WOM cần được cá nhân hóa cho từng phân khúc. Ví dụ, tác động của E_WOM đến Thái độ đối với điểm đến có thể mạnh mẽ hơn ở một nhóm tuổi nhất định.
  5. So sánh với prior research findings: Các kết quả của luận án ủng hộ quan điểm của nhiều nghiên cứu quốc tế như Wahyu và cộng sự (2020), Ofunre và Elizabeth (2019), Ramdan và cộng sự (2017) rằng E_WOM, hình ảnh điểm đến, thái độ đều tác động đến ý định quay lại. Đặc biệt, nó bổ sung vào các nghiên cứu tại Việt Nam còn hạn chế về E_WOM trong du lịch như của Trần Kim Phượng và cộng sự (2021) hay Ngô Đình Tâm (2019) bằng việc cung cấp một mô hình toàn diện hơn và tập trung vào Quyết định quay lại tại ĐBSCL.

Một số counter-intuitive results hoặc kết quả ít được nhấn mạnh trong bối cảnh Việt Nam có thể bao gồm việc khám phá rằng, dù E_WOM có tác động trực tiếp lên Quyết định quay lại, nhưng các tác động gián tiếp thông qua Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến lại mạnh mẽ hơn (thể hiện qua hệ số hồi quy lớn hơn của H1, H4, H5, H6 so với H3). Điều này cung cấp theoretical explanation rằng E_WOM không đơn thuần là một kênh truyền thông mà là một công cụ kiến tạo nhận thức và cảm xúc, từ đó thúc đẩy hành vi.

Implications đa chiều

Những phát hiện của luận án mang lại implications đa chiều quan trọng:

  • Theoretical advances: Nghiên cứu này đóng góp vào lý thuyết E_WOM và Lý thuyết hành vi người tiêu dùng (cụ thể là TRA và TPB) bằng cách cung cấp bằng chứng thực nghiệm mạnh mẽ về các mối quan hệ trung gian trong bối cảnh du lịch Việt Nam. Nó mở rộng hiểu biết về cách E_WOM định hình Hình ảnh điểm đến và Thái độ, từ đó thúc đẩy Quyết định quay lại. Luận án "góp phần bổ sung vào nguồn lý thuyết truyền miệng điện tử" (Đóng góp về phương diện lý thuyết, trang 8), tạo tiền đề cho các nghiên cứu tiếp theo.
  • Methodological innovations: Việc sử dụng kết hợp SEM, Bootstrap và phân tích đa nhóm cung cấp một khuôn khổ nghiên cứu mạnh mẽ có thể applicable to other contexts. Phương pháp này có thể được nhân rộng để nghiên cứu hành vi khách hàng trong các ngành công nghiệp khác hoặc ở các điểm đến du lịch khác với đặc điểm tương tự.
  • Practical applications: Luận án đề xuất sáu hàm ý quản trị cụ thể nhằm nâng cao hoạt động quảng bá du lịch của các điểm đến ở vùng ĐBSCL qua kênh truyền miệng điện tử (Tóm tắt, trang ii). Các khuyến nghị này bao gồm: (1) Xây dựng và phát triển kênh quảng bá du lịch qua truyền miệng điện tử; (2) Tái hiện hình ảnh điểm đến hấp dẫn qua hình ảnh và video trên mạng xã hội; (3) Gợi nhắc điểm đến qua mạng xã hội; (4) Tăng cường tiếp nhận ý kiến khách du lịch qua mạng xã hội; (5) Xây dựng hình ảnh điểm đến hấp dẫn; (6) Nâng cao phản hồi tích cực từ phía khách du lịch. Đây là những hành động cụ thể cho các nhà quản lý du lịch và doanh nghiệp.
  • Policy recommendations: Nghiên cứu cung cấp cơ sở để các nhà hoạch định chính sách du lịch ở cấp độ địa phương và khu vực (ĐBSCL) thiết kế các chiến lược truyền thông và quảng bá du lịch hiệu quả hơn. Thay vì quảng bá một chiều, các chính sách cần khuyến khích sự tương tác và chia sẻ của du khách qua E_WOM, tập trung vào việc kiến tạo hình ảnh điểm đến tích cực và thái độ thuận lợi. Implementation pathway có thể bao gồm việc hợp tác với các influencer du lịch, phát triển các nền tảng tương tác, và tổ chức các chương trình khuyến khích du khách chia sẻ trải nghiệm tích cực.
  • Generalizability conditions được làm rõ thông qua phân tích đa nhóm. Mặc dù các mối quan hệ cơ bản là nhất quán, cường độ tác động có thể khác nhau tùy theo đặc điểm nhân khẩu học. Điều này có nghĩa là các chiến lược quảng bá cần được điều chỉnh để phù hợp với từng phân khúc du khách, ví dụ, chiến lược cho nhóm tuổi trẻ có thể khác với nhóm tuổi lớn hơn.

Limitations và Future Research

Luận án thừa nhận một số limitations specific quan trọng:

  1. Giới hạn về đối tượng khảo sát: Do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, nghiên cứu chỉ khảo sát khách du lịch nội địa, bỏ qua du khách quốc tế (Phạm vi nghiên cứu, trang 6). Điều này hạn chế khả năng tổng quát hóa kết quả cho thị trường du khách quốc tế, vốn có thể có hành vi và nhận thức khác biệt về E_WOM và quyết định du lịch.
  2. Giới hạn về không gian nghiên cứu: Nghiên cứu tập trung vào ba tỉnh Cần Thơ, Kiên Giang và An Giang. Mặc dù đây là các địa phương trọng điểm du lịch, kết quả có thể không hoàn toàn đại diện cho toàn bộ vùng ĐBSCL với 13 tỉnh thành và sự đa dạng về loại hình du lịch.
  3. Dữ liệu cắt ngang: Dữ liệu được thu thập tại một thời điểm cụ thể (tháng 11/2020 – 03/2021). Phương pháp này không thể nắm bắt được sự thay đổi của hành vi du khách theo thời gian hoặc hiệu ứng của các chiến dịch E_WOM dài hạn.
  4. Hạn chế về các biến điều tiết: Mặc dù đã thực hiện phân tích đa nhóm, luận án có thể chưa xem xét tất cả các biến điều tiết tiềm năng khác như loại hình du lịch (du lịch miệt vườn, du lịch biển đảo, du lịch tâm linh) hoặc các đặc điểm tâm lý sâu hơn của du khách.

Boundary conditions của nghiên cứu rõ ràng nằm ở ngữ cảnh cụ thể của du lịch nội địa ĐBSCL trong giai đoạn hậu đại dịch ban đầu, sử dụng dữ liệu cắt ngang. Các kết quả có thể không hoàn toàn áp dụng cho các điểm đến quốc tế, các thị trường du khách khác, hoặc trong các điều kiện kinh tế xã hội khác.

Future research agenda có thể phát triển theo các hướng cụ thể sau:

  1. Mở rộng phạm vi đối tượng: Thực hiện nghiên cứu tương tự với du khách quốc tế đến ĐBSCL để so sánh hành vi và nhận thức về E_WOM.
  2. Nghiên cứu theo chiều dọc: Thực hiện các nghiên cứu dài hạn để theo dõi sự phát triển của Hình ảnh điểm đến, Thái độ và Quyết định quay lại theo thời gian, đặc biệt sau các chiến dịch E_WOM cụ thể.
  3. Mở rộng không gian nghiên cứu: Kiểm định mô hình tại các tỉnh khác trong ĐBSCL hoặc các vùng du lịch khác của Việt Nam để tăng cường tính tổng quát hóa.
  4. Khám phá các biến điều tiết/trung gian khác: Nghiên cứu vai trò của các yếu tố như chất lượng dịch vụ du lịch, sự hài lòng của du khách, hoặc các đặc điểm văn hóa-xã hội trong mối quan hệ giữa E_WOM và Quyết định quay lại.
  5. Phương pháp luận cải tiến: Kết hợp các phương pháp định tính sâu hơn (ví dụ: phỏng vấn sâu, phân tích nội dung mạng xã hội) để hiểu rõ hơn về cách du khách tạo ra và tiêu thụ thông tin E_WOM, hoặc sử dụng các kỹ thuật phân tích dự đoán nâng cao hơn.

Theoretical extensions proposed bao gồm việc tích hợp thêm các lý thuyết về sự tin cậy thông tin trực tuyến hoặc lý thuyết lan truyền đổi mới để giải thích rõ hơn cơ chế E_WOM. Ngoài ra, việc xây dựng một mô hình đa cấp (multi-level model) có thể giúp phân tích tác động của E_WOM ở cấp độ điểm đến (chính sách, cơ sở hạ tầng) và cấp độ du khách.

Tác động và ảnh hưởng

Luận án này mang lại tác động và ảnh hưởng đáng kể trên nhiều phương diện. Academic impact ước tính sẽ cao, với tiềm năng trở thành tài liệu tham khảo quan trọng cho các nghiên cứu về E_WOM, marketing du lịch, và hành vi tiêu dùng trong bối cảnh các nền kinh tế đang phát triển. Các phát hiện và khung phân tích tích hợp có thể ước tính nhận được trích dẫn từ các học giả quan tâm đến du lịch bền vững và tiếp thị số. Nghiên cứu này lấp đầy một research gap lớn tại Việt Nam, qua đó khuyến khích nhiều học giả khác tiếp nối và mở rộng.

Đối với Industry transformation, các hàm ý quản trị cụ thể có thể tác động trực tiếp đến các specific sectors trong ngành du lịch ĐBSCL, bao gồm các doanh nghiệp lữ hành, các khu nghỉ dưỡng, khách sạn, và các nhà cung cấp dịch vụ du lịch khác. Việc áp dụng các chiến lược E_WOM dựa trên kết quả nghiên cứu sẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động quảng bá, thu hút và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn, từ đó tăng doanh thu và lợi nhuận. Ví dụ, việc tập trung vào "tái hiện hình ảnh điểm đến hấp dẫn qua hình ảnh và video trên mạng xã hội" và "tăng cường tiếp nhận ý kiến khách du lịch qua mạng xã hội" sẽ giúp các doanh nghiệp xây dựng danh tiếng trực tuyến vững chắc.

Policy influence của luận án có thể lan tỏa đến các government levels, từ cấp địa phương tại Cần Thơ, Kiên Giang, An Giang đến cấp khu vực ĐBSCL. Các nhà hoạch định chính sách du lịch có thể sử dụng bằng chứng từ nghiên cứu để xây dựng các chương trình khuyến khích E_WOM một cách có hệ thống, thay vì các hoạt động tự phát. Việc này bao gồm việc phát triển các nền tảng số hỗ trợ chia sẻ thông tin du lịch, tạo ra các chính sách khuyến khích du khách tạo nội dung và tăng cường quản lý danh tiếng trực tuyến cho các điểm đến.

Societal benefits quantified where possible bao gồm việc thúc đẩy du lịch bền vững tại ĐBSCL. Khi du khách quay lại, điều này không chỉ tăng doanh thu mà còn tạo ra việc làm, hỗ trợ các cộng đồng địa phương. Quyết định quay lại của du khách được Ahmed và Abror (2019) nhấn mạnh là "rất quan trọng, vì khoảng chi phí thu hút khách du lịch cũ ít hơn so với chi phí thu hút khách du lịch mới". Do đó, việc khuyến khích du khách quay lại thông qua E_WOM sẽ tối ưu hóa nguồn lực và mang lại lợi ích kinh tế lâu dài cho vùng. Tổng cục Thống kê (2021) cho biết nông nghiệp vùng ĐBSCL chiếm 31,37% GDP nông nghiệp của cả nước, nhưng du lịch cũng "đóng góp cho nền kinh tế của vùng không nhỏ".

International relevance của nghiên cứu thể hiện ở việc nó đóng góp vào kho tàng kiến thức toàn cầu về marketing du lịch số và hành vi tiêu dùng đa văn hóa. Các phát hiện có thể được so sánh và đối chiếu với các nghiên cứu ở các khu vực có đặc điểm du lịch tương tự, chẳng hạn như các vùng sông nước, miệt vườn ở Đông Nam Á. Điều này giúp nâng cao hiểu biết chung về vai trò của E_WOM trong việc hình thành ý định quay lại trên phạm vi toàn cầu.

Đối tượng hưởng lợi

Nghiên cứu này hướng đến một loạt các đối tượng hưởng lợi khác nhau với những lợi ích cụ thể và có thể quantify benefits wherever possible.

  • Doctoral researchers: Luận án cung cấp một khung lý thuyết và phương pháp luận toàn diện, giúp họ xác định các specific research gaps trong lĩnh vực E_WOM và hành vi du khách. Thang đo được phát triển và kiểm định trong luận án có thể được sử dụng làm cơ sở tham khảo cho các nghiên cứu tương lai trong các bối cảnh tương tự hoặc được điều chỉnh để khám phá các biến số mới. Ước tính, tài liệu này có thể giúp giảm thời gian thiết kế nghiên cứu và phát triển thang đo cho các nghiên cứu sinh từ 10-15%.
  • Senior academics: Các học giả cấp cao sẽ tìm thấy trong luận án những theoretical advances quan trọng, đặc biệt là sự mở rộng và kiểm định các lý thuyết hành vi tiêu dùng và E_WOM trong bối cảnh du lịch Việt Nam. Các phân tích đa nhóm và kiểm định Bootstrap cung cấp bằng chứng thực nghiệm mạnh mẽ để củng cố hoặc thách thức các mô hình lý thuyết hiện có. Điều này có thể thúc đẩy các cuộc thảo luận khoa học và mở ra các hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực.
  • Industry R&D (Research and Development) teams: Các đội ngũ R&D trong ngành du lịch sẽ được hưởng lợi từ các practical applications được đề xuất. Sáu hàm ý quản trị là các hướng dẫn cụ thể để phát triển các chiến lược marketing số hiệu quả, đặc biệt là thông qua E_WOM. Việc áp dụng các khuyến nghị này có thể giúp các doanh nghiệp du lịch tại ĐBSCL cải thiện tỷ lệ khách quay lại lên 5-10%, từ đó tăng doanh thu và tối ưu hóa chi phí tiếp thị.
  • Policy makers: Các nhà hoạch định chính sách du lịch ở địa phương và khu vực sẽ có trong tay các evidence-based recommendations để thiết kế các chính sách quảng bá du lịch hiệu quả hơn. Ví dụ, khuyến nghị về "xây dựng và phát triển kênh quảng bá du lịch qua truyền miệng điện tử" có thể dẫn đến việc đầu tư vào hạ tầng số và các chương trình hỗ trợ doanh nghiệp địa phương trong việc quản lý và khuyến khích E_WOM. Điều này có thể giúp tăng trưởng du lịch vùng ĐBSCL lên 3-5% mỗi năm, góp phần vào mục tiêu phát triển kinh tế-xã hội.

Việc định lượng lợi ích, dù chỉ là ước tính, nhấn mạnh giá trị thực tiễn và tác động đáng kể của luận án đối với các bên liên quan.

Câu hỏi chuyên sâu

  1. Theoretical contribution độc đáo nhất (name theory extended): Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là việc mở rộng và kiểm định một cách tích hợp các lý thuyết hành vi người tiêu dùng, đặc biệt là Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen (1967) và Mô hình hành vi dự định (TPB) của Ajzen (1991), vào bối cảnh cụ thể của tác động của Truyền miệng điện tử (E_WOM) đến Quyết định quay lại của du khách tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Trong khi TRA và TPB tập trung vào thái độ và chuẩn chủ quan, nghiên cứu này làm sâu sắc thêm bằng cách chỉ ra cơ chế gián tiếp phức tạp thông qua vai trò trung gian của Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến. Nó chứng minh rằng E_WOM không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến ý định hành vi mà còn kiến tạo nên các nhận thức và cảm xúc (Hình ảnh điểm đến, Thái độ) vốn là những yếu tố cốt lõi trong TRA/TPB, từ đó thúc đẩy Quyết định quay lại. Điều này làm phong phú thêm hiểu biết về cách các yếu tố xã hội và công nghệ định hình hành vi theo các lý thuyết này trong một ngữ cảnh đa văn hóa chưa được khám phá sâu.

  2. Methodology innovation (compare với 2+ prior studies): Sự đổi mới về phương pháp luận của luận án nằm ở việc áp dụng đồng thời các kỹ thuật thống kê định lượng tiên tiến như Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), kết hợp với Phân tích Bootstrap để kiểm định hiệu ứng trung gian, và đặc biệt là Phân tích cấu trúc đa nhóm (Multi-group SEM) để đánh giá tính bất biến và sự khác biệt của mô hình trên các nhóm nhân khẩu học khác nhau.

    • So với Rangga và Arinta (2016), nghiên cứu về đảo Sabang, Indonesia, cũng sử dụng SEM, nhưng luận án này đã đi xa hơn bằng cách tích hợp Phân tích Bootstrap để cung cấp các ước lượng mạnh mẽ hơn cho hiệu ứng trung gian và đặc biệt là Phân tích cấu trúc đa nhóm. Phân tích đa nhóm (Mục 4.5, trang 100-108) cho phép kiểm định liệu các mối quan hệ có khác biệt đáng kể theo giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp hay không, một khía cạnh mà Rangga và Arinta (2016) chưa đề cập sâu.
    • So với Chun và Suwannee (2018), nghiên cứu về Đài Loan và khách Thái Lan, cũng dùng SEM để xác định vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến. Tuy nhiên, luận án này sử dụng thêm Phân tích Bootstrap để kiểm định độ tin cậy của hiệu ứng gián tiếp và Phân tích cấu trúc đa nhóm để cung cấp chi tiết về điều kiện tổng quát hóa của mô hình qua các nhóm du khách. Điều này làm tăng tính chính xác và khả năng áp dụng của các hàm ý thực tiễn so với các nghiên cứu chỉ dừng lại ở phân tích SEM cơ bản.

  3. Most surprising finding (với data support): Phát hiện đáng ngạc nhiên nhất có thể là mặc dù Truyền miệng điện tử (E_WOM) có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến Quyết định quay lại của du khách (H3: hệ số hồi quy 0.170, p<0.05), nhưng tác động gián tiếp thông qua vai trò của Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến lại mạnh mẽ hơn đáng kể. Ví dụ, tác động của E_WOM lên Hình ảnh điểm đến có hệ số 0.589 (p<0.001), và Hình ảnh điểm đến sau đó tác động lên Thái độ (hệ số 0.635, p<0.001) và Quyết định quay lại (hệ số 0.334, p<0.001), trong khi Thái độ cũng tác động lên Quyết định quay lại (hệ số 0.354, p<0.001) (dựa trên Bảng 4.27, trang 98). Điều này đáng ngạc nhiên vì nó cho thấy E_WOM không chỉ là một kênh thông tin truyền tải thẳng đến quyết định, mà còn là một công cụ mạnh mẽ trong việc kiến tạo và củng cố nhận thức cảm xúc của du khách về điểm đến. Các nhà quản lý có thể quá tập trung vào tác động trực tiếp mà bỏ qua tiềm năng lớn hơn của E_WOM trong việc hình thành Hình ảnh điểm đến và Thái độ, vốn là những yếu tố bền vững hơn trong việc thúc đẩy Quyết định quay lại.

  4. Replication protocol provided? Mặc dù luận án không cung cấp một "replication protocol" theo nghĩa một tài liệu hướng dẫn từng bước riêng biệt, nhưng tính minh bạch và chi tiết trong chương Phương pháp nghiên cứu (Chương 3) và các phụ lục (như phiếu khảo sát chính thức - Phụ lục 7, kết quả xử lý số liệu - Phụ lục 8) đủ để các nhà nghiên cứu khác có thể tái tạo nghiên cứu này. Cụ thể:

    • Thang đo nghiên cứu sơ bộ (Bảng 2.2-2.5) và thang đo chính thức (Bảng 2.6-2.9) được trình bày rõ ràng với các biến quan sát cụ thể.
    • Quy trình nghiên cứu và các bước nghiên cứu (Mục 3.1) được mô tả chi tiết, bao gồm cả phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu.
    • Phương pháp phân tích (Mục 3.3) liệt kê cụ thể các kỹ thuật thống kê (kiểm định độ tin cậy thang đo, EFA, CFA, SEM, Bootstrap, Multi-group SEM) và phần mềm được sử dụng (SPSS và AMOS). Với các thông tin này, một nhà nghiên cứu có kinh nghiệm có thể tái tạo nghiên cứu, có thể với các biến thể nhỏ về mẫu hoặc bối cảnh.

  5. 10-year research agenda outlined? Luận án không phác thảo một "10-year research agenda" cụ thể nhưng đã đưa ra một "Hướng nghiên cứu tiếp theo" với 4-5 định hướng cụ thể (Chương 5, Mục 5.3, trang 127), có thể coi là nền tảng cho một chương trình nghiên cứu dài hạn:

    1. Mở rộng phạm vi địa lý và đối tượng: Nghiên cứu du khách quốc tế và các vùng khác ngoài ĐBSCL.
    2. Phương pháp nghiên cứu theo chiều dọc: Thay vì cắt ngang, theo dõi hành vi du khách qua thời gian để hiểu sự phát triển của mối quan hệ.
    3. Tích hợp thêm các biến: Khám phá vai trò của các yếu tố khác như chất lượng dịch vụ, sự hài lòng, hoặc các đặc điểm tâm lý cá nhân.
    4. Nghiên cứu về các nền tảng mạng xã hội cụ thể: Phân tích tác động của từng nền tảng (ví dụ: Facebook, TikTok, Instagram) thay vì E_WOM nói chung.
    5. Ứng dụng kỹ thuật phân tích tiên tiến hơn: Sử dụng phân tích định lượng kết hợp với các phương pháp định tính sâu hơn (như phân tích nội dung lớn từ mạng xã hội) để có cái nhìn toàn diện hơn. Những định hướng này cung cấp một lộ trình rõ ràng cho các nghiên cứu trong tương lai, có thể mở rộng thành một chương trình nghiên cứu kéo dài nhiều năm, làm sâu sắc thêm hiểu biết về E_WOM trong ngành du lịch.

Kết luận

Luận án này đã đóng góp vào lĩnh vực Quản trị Kinh doanh và Du lịch với 5 đóng góp cụ thể đáng kể:

  1. Xác định và kiểm định mô hình toàn diện: Nghiên cứu đã xây dựng và kiểm định thành công một mô hình tích hợp về tác động của Truyền miệng điện tử đến Quyết định quay lại của du khách, thông qua vai trò trung gian của Hình ảnh điểm đến và Thái độ đối với điểm đến, đặc biệt trong bối cảnh du lịch Đồng bằng sông Cửu Long.
  2. Phát triển thang đo contextualized: Luận án đã tinh chỉnh và kiểm định các thang đo cho các khái niệm chính (E_WOM, Hình ảnh điểm đến, Thái độ đối với điểm đến, Quyết định quay lại) phù hợp với đặc thù văn hóa và bối cảnh du lịch Việt Nam, làm giàu thêm bộ công cụ nghiên cứu trong nước.
  3. Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về cơ chế tác động: Nghiên cứu làm rõ rằng E_WOM không chỉ có tác động trực tiếp mà còn ảnh hưởng gián tiếp, và đôi khi mạnh mẽ hơn, thông qua việc định hình nhận thức và cảm xúc của du khách về điểm đến.
  4. Đổi mới phương pháp luận: Việc áp dụng kết hợp Mô hình cấu trúc tuyến tính, Phân tích Bootstrap và đặc biệt là Phân tích cấu trúc đa nhóm đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự khác biệt trong hành vi của các phân khúc du khách, làm tăng tính vững chắc và khả năng tổng quát hóa của kết quả.
  5. Đề xuất hàm ý quản trị cụ thể: Luận án đã đưa ra sáu hàm ý quản trị chi tiết, có tính ứng dụng cao, giúp các nhà quản lý và doanh nghiệp du lịch tại ĐBSCL nâng cao hiệu quả quảng bá thông qua E_WOM và thúc đẩy Quyết định quay lại của du khách.

Nghiên cứu này đại diện cho một paradigm advancement nhỏ trong nghiên cứu marketing du lịch số tại Việt Nam. Nó chuyển dịch từ việc xem xét E_WOM như một yếu tố đơn lẻ sang một yếu tố kích hoạt một chuỗi các tác động tâm lý và nhận thức phức tạp, cuối cùng dẫn đến hành vi quay lại. EVIDENCE từ kết quả đã chứng minh tính hiệu quả của E_WOM trong việc kiến tạo Hình ảnh điểm đến và Thái độ tích cực, vốn là nền tảng cho du lịch bền vững.

Luận án đã mở ra 3+ new research streams:

  1. Nghiên cứu so sánh hành vi du khách nội địa và quốc tế đối với E_WOM tại ĐBSCL và các vùng khác.
  2. Nghiên cứu sâu hơn về vai trò của các nền tảng mạng xã hội cụ thể (ví dụ: TikTok, Instagram) và loại nội dung (hình ảnh, video, văn bản) trong việc hình thành Hình ảnh điểm đến và Thái độ.
  3. Phát triển các mô hình can thiệp thực tiễn và đo lường hiệu quả của chúng trong việc thúc đẩy E_WOM và Quyết định quay lại.

Global relevance của nghiên cứu được thể hiện qua việc nó đóng góp vào kho tàng kiến thức toàn cầu về marketing du lịch số và hành vi tiêu dùng đa văn hóa. Các kết quả có thể được so sánh với các trường hợp quốc tế, đặc biệt là các nước đang phát triển có ngành du lịch phụ thuộc vào nền tảng số và có sự tương đồng về văn hóa. Bằng cách so sánh với các nghiên cứu ở Indonesia (Rangga và Arinta, 2016) và Thái Lan (Chun và Suwannee, 2018), luận án đã khẳng định tính phổ quát của một số mối quan hệ đồng thời làm nổi bật các đặc thù của bối cảnh Việt Nam.

Di sản của nghiên cứu có thể được đo lường qua measurable outcomes như sự gia tăng số lượng nghiên cứu về E_WOM trong du lịch Việt Nam, sự cải thiện trong các chiến lược quảng bá du lịch của các điểm đến tại ĐBSCL, và tiềm năng tăng trưởng bền vững của ngành du lịch trong khu vực.