Thang đo eWOM tiếng Việt: Jalilvand & Samiei (2012)

Thang đo eWOM trên trang này gồm 6 biến quan sát thuộc 1 khái niệm, có câu gốc tiếng Anh, cách chấm điểm và tài liệu để trích dẫn.

Jalilvand và Samiei (2012) đo truyền miệng điện tử từ phía người nhận thông tin: mức độ một người đọc, tham khảo và dựa vào đánh giá sản phẩm trực tuyến của người tiêu dùng khác trước khi mua. Thang có 6 biến, phát triển từ thang của Bambauer-Sachse và Mangold (2011), và được dùng trong nghiên cứu về tác động của eWOM lên hình ảnh thương hiệu và ý định mua ô tô tại Iran. Ở Việt Nam, thang hay dùng cho đề tài về đánh giá trên Shopee, TikTok Shop, Google Maps, review mỹ phẩm, du lịch và ẩm thực.

Thang trả lời: Likert 5 hoặc 7 mức (1 = Hoàn toàn không đồng ý … 5/7 = Hoàn toàn đồng ý).

Biến quan sát thang đo eWOM (tiếng Việt và bản gốc)

Bản tiếng Việt do ban biên tập dịch để tham khảo. Khi dùng cho nghiên cứu, hãy dịch ngược (back-translation) và chạy thử với 20–30 người trước khi phát chính thức. Thay [hệ thống], [thương hiệu]... bằng đối tượng cụ thể trong đề tài của bạn.

Lưu ý khi sử dụng thang đo eWOM

• Thang đo phía người đọc eWOM (tiếp nhận), không đo việc người trả lời tự viết đánh giá. Nếu đề tài muốn đo hành vi chia sẻ, cần thang khác về ý định truyền miệng.
• Thay 'sản phẩm/thương hiệu' bằng đối tượng cụ thể (ví dụ 'mỹ phẩm', 'nhà hàng') và nêu kênh đánh giá (Shopee, Google Maps, TikTok) trong phần hướng dẫn; ghi rõ là đã điều chỉnh từ thang gốc.
• Các biến khá giống nhau về câu chữ (EWOM2 và EWOM3), dễ làm alpha cao bất thường và AVE tốt giả. Kiểm tra tương quan giữa các biến và cân nhắc loại biến trùng ý.
• Thang thường đặt làm biến độc lập tác động lên hình ảnh thương hiệu, niềm tin và ý định mua; chạy CFA và kiểm tra HTMT với các thang đó.

Mô hình gốc của eWOM: biến nào tác động lên biến nào

• Truyền miệng điện tử (eWOM) → Hình ảnh thương hiệu
• Truyền miệng điện tử (eWOM) → Ý định mua

Jalilvand & Samiei (2012) dùng mô hình cấu trúc (SEM) trên 341 khách hàng tiềm năng của Iran Khodro có tham gia cộng đồng khách hàng trực tuyến, và kết luận eWOM là một trong những yếu tố tác động mạnh nhất lên hình ảnh thương hiệu và ý định mua.

Nguồn: Jalilvand & Samiei (2012), phần tóm tắt.

Câu hỏi hội đồng hay hỏi về thang đo eWOM

Thang eWOM này đo việc người trả lời viết đánh giá hay đọc đánh giá?

Thang của Jalilvand & Samiei (2012), phát triển từ Bambauer-Sachse & Mangold (2011), đo phía người tiếp nhận: mức độ đọc, tham khảo và dựa vào đánh giá trực tuyến của người khác trước khi mua. Nếu đề tài muốn đo hành vi chia sẻ hoặc ý định viết đánh giá thì phải dùng thang khác và gọi tên khái niệm cho đúng.

Jalilvand & Samiei có hai bài năm 2012 về eWOM, đề tài lấy thang từ bài nào?

Thang 6 biến trên trang này lấy từ bài về ngành ô tô ở Iran đăng trên Marketing Intelligence & Planning (Jalilvand & Samiei, 2012), n = 341, mô hình eWOM → hình ảnh thương hiệu và ý định mua. Bài còn lại đăng trên Internet Research nghiên cứu eWOM và việc chọn điểm đến du lịch (Jalilvand & Samiei, 2012). Khi trích, ghi đủ tên tạp chí và thêm chữ a/b sau năm theo APA để hội đồng không nhầm.

Các câu eWOM khá giống nhau, alpha rất cao có phải là tốt không?

Không hẳn. Một số câu gần như trùng ý (đọc đánh giá để chọn đúng sản phẩm, tham khảo đánh giá để chọn đúng sản phẩm), nên alpha trên 0,95 có thể do lặp câu chữ hơn là do đo tốt. Nên xem tương quan giữa các cặp biến, cân nhắc bỏ biến trùng ý, và kiểm tra giá trị phân biệt với hình ảnh thương hiệu, ý định mua bằng HTMT theo Henseler, Ringle & Sarstedt (2015).

Dùng trong Bộ khảo sát

Bộ khảo sát mở sẵn 1 khái niệm của eWOM; bạn ghép thêm khái niệm từ thang đo khác, rồi tải bảng hỏi Word, bảng mã hoá Excel và đoạn chương 3.

Cỡ mẫu gợi ý cho eWOM

Đây là thang đo đơn hướng, không phải mô hình. Trong mô hình gốc của Jalilvand & Samiei (2012), ý định mua nhận 2 mũi tên (từ eWOM và hình ảnh thương hiệu), cần tối thiểu 68 quan sát theo G*Power (f² = 0,15, α = 5%, power 0,80). Tính chính xác cho mô hình của bạn bằng máy tính cỡ mẫu.

Phân tích thang đo eWOM sau khi thu dữ liệu

Kiểm tra độ tin cậy từng khái niệm bằng công cụ tính Cronbach's alpha online, rồi chạy EFA, tương quan và hồi quy trong công cụ phân tích dữ liệu khảo sát. Đối chiếu kết quả với bảng ngưỡng chấp nhận Cronbach, KMO, AVE, HTMT; chỉ số nào không đạt thì bác sĩ kết quả gợi ý cách xử lý hợp lệ. Để trình bày quan hệ giữa các khái niệm, dùng công cụ vẽ mô hình nghiên cứu; mô hình có biến trung gian hoặc điều tiết thì kiểm định bằng công cụ kiểm định biến trung gian, điều tiết. Muốn so sánh với thang đo khác cùng khái niệm, xem thang đo theo khái niệm.

Bản quyền và quyền sử dụng eWOM

Các biến quan sát được công bố trong bài báo học thuật và được dùng rộng rãi trong nghiên cứu. Khi dùng, trích dẫn bài gốc; không cần xin phép cho mục đích học thuật phi thương mại.

Tài liệu tham khảo thang đo eWOM

• Bambauer-Sachse, S., & Mangold, S. (2011). Brand equity dilution through negative online word-of-mouth communication. Journal of Retailing and Consumer Services, 18(1), 38–45. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2010.09.003
• Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
• Jalilvand, M. R., & Samiei, N. (2012). The effect of electronic word of mouth on brand image and purchase intention: An empirical study in the automobile industry in Iran. Marketing Intelligence & Planning, 30(4), 460–476. https://doi.org/10.1108/02634501211231946
• Jalilvand, M. R., & Samiei, N. (2012). The impact of electronic word of mouth on a tourism destination choice. Internet Research, 22(5), 591–612. https://doi.org/10.1108/10662241211271563

Các tài liệu khác trong khoá luận định dạng theo cùng chuẩn bằng công cụ trích dẫn APA 7 online: dán DOI là có mục tài liệu tham khảo.