ẢNH HƯỞNG CỦA LIVESTREAM ĐẾN HÀNH VI MUA SẮM NGẪU HỨNG SẢN PHẨM THỜI TRANG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG VIỆT NAM: SO SÁNH GIỮA CÁC THẾ HỆ GEN X, Y VÀ Z
Tập 135 Số 5A (2026), Kinh doanh
Tập 135 Số 5A (2026)

ẢNH HƯỞNG CỦA LIVESTREAM ĐẾN HÀNH VI MUA SẮM NGẪU HỨNG SẢN PHẨM THỜI TRANG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG VIỆT NAM: SO SÁNH GIỮA CÁC THẾ HỆ GEN X, Y VÀ Z

Kinh doanh
https://doi.org/10.26459/hueunijed.v135i5A.8292
Đã xuất bản 2026-03-13
Thi Van Le
824273@ftu.edu.vn

Từ khóa

livestream thương mại điện tử
hành vi mua sắm ngẫu hứng
thời trang
thế hệ người tiêu dùng
mô hình S-O-R
PLS-SEM
phân tích đa nhóm livestream commerce
impulse buying behavior
fashion retailing
consumer generations
S-O-R framework
PLS-SEM
multi-group analysis

Tóm tắt

Nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng của các yếu tố trong môi trường livestream thương mại điện tử đến hành vi mua sắm ngẫu hứng đối với sản phẩm thời trang, đồng thời phân tích sự khác biệt giữa các thế hệ Gen X, Gen Y và Gen Z thông qua phương pháp phân tích đa nhóm. Dựa trên khung lý thuyết Kích thích - Cơ thể - Phản ứng, nghiên cứu tập trung đánh giá các yếu tố kích thích gồm tính tương tác, tính giải trí, vai trò của KOL, khuyến mãi giới hạn thời gian, thời điểm phát sóng và chất lượng thông tin sản phẩm. Dữ liệu định lượng được thu thập từ 529 người tiêu dùng Việt Nam đã từng mua thời trang qua livestream và được xử lý bằng phương pháp PLS-SEM kết hợp phân tích đa nhóm trên phần mềm SmartPLS. Kết quả cho thấy các yếu tố thuộc môi trường livestream đều có tác động tích cực đến hành vi mua sắm ngẫu hứng, mô hình nghiên cứu đạt khả năng giải thích phù hợp, đồng thời ghi nhận sự khác biệt đáng kể giữa các thế hệ về mức độ ảnh hưởng của một số yếu tố. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đưa ra các hàm ý quản trị nhằm hỗ trợ doanh nghiệp và người bán tối ưu hóa chiến lược livestream phù hợp với đặc điểm từng nhóm thế hệ người tiêu dùng.

https://doi.org/10.26459/hueunijed.v135i5A.8292

Tài liệu tham khảo

  1. Aggarwal, P., & Vaidyanathan, R. (2003). Use it or lose it: Purchase acceleration effects of time-limited promotions. Journal of Consumer Behaviour, 2(4), 393-403.
  2. Badgaiyan, A. J., Verma, A., & Dixit, S. (2016). Impulsive buying tendency: Measuring important relationships with a new perspective and an indigenous scale. IIMB Management Review, 28(2), 186-199.
  3. Bai, J., & colleagues. (2022). Livestream timing and consumer engagement. Journal of Retailing Research, 54(2), 101-115.
  4. Ba, S., & Paul, A. P. (2002). Evidence of the effect of trust building technology in electronic markets: Price premiums and buyer behavior. MIS Quarterly, 26(2), 243-268.
  5. Beatty, S. E., & Ferrell, M. E. (1998). Impulse buying: Modeling its precursors. Journal of Retailing, 74(2), 169-191.
  6. Bründl, S., Matt, C., & Hess, T. (2017). Consumer use of social live streaming services: The influence of co-experience and effectance on enjoyment. In Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems (ECIS) (pp. 1775-1791).
  7. Chen, C. C., & Lin, Y. C. (2018). What drives live-stream usage intention? The perspectives of flow, entertainment, social interaction, and endorsement. Telematics and Informatics, 35(1), 293-303.
  8. Chen, Z., Cenfetelli, R., & Benbasat, I. (2019). The influence of e-commerce live streaming on lifestyle fit uncertainty and online purchase intention of experience products. In Proceedings of the 52nd Hawaii International Conference on System Sciences.
  9. Cheng, H.-H. (2020). The effects of product stimuli and social stimuli on online impulse buying in live streams. In Proceedings of the 2020 International Conference on Management of e-Commerce and e-Government.
  10. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Technometrics, 31(4).
  11. Dimoka, A., Hong, Y., & Pavlou, P. A. (2012). On product uncertainty in online markets: Theory and evidence. MIS Quarterly, 36(2), 395-426.
  12. Florea, N., Croitoru, G., Coman, D., & Coman, M. (2025). The influence of fashion retailers on customer psychology using visual merchandising and store layout to improve shopping decision. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 20, 40.
  13. Gierl, H., Plantsch, M., & Schweidler, J. (2008). Scarcity effects on sales volume in retail. The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 18(1), 45-61.
  14. Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139-152.
  15. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24.
  16. Han, T., Han, J., Liu, J., & Li, W. (2024). Effect of emotional factors on purchase intention in live streaming marketing of agricultural products: A moderated mediation model. PLoS ONE, 19(4), Article e0298388.
  17. He, H. L. (2024). The influence of e-commerce anchor characteristics and social presence on purchase intention of agricultural products. Times Economics and Trade, 1, 148-152.
  18. 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.
  19. Howard, J. A., & Sheth, J. N. (2001). A theory of buyer behavior. In Marketing: Critical perspectives on business and management (Vol. 3, p. 81).
  20. Hsu, C. L., Lin, J. C. C., & Miao, Y. F. (2020). Why are people loyal to live stream channels? The perspectives of uses and gratifications and media richness theories. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 23(5), 351-356.
  21. Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55.
  22. Hwang, J., & Youn, S. (2023). From brick-and-mortar to livestream shopping: Product information acquisition from the uncertainty reduction perspective. Fashion and Textiles, 10.
  23. IMARC. (2024). Thị trường phân tích dữ liệu Việt Nam theo loại, giải pháp, phương thức triển khai, ứng dụng và khu vực giai đoạn 2025-2033. https://www.imarcgroup.com (Accessed December 23, 2025).
  24. Jha, S., Dutta, S., & Koksal, A. (2019). Effectiveness of monetary discounts: Comparing quantity scarcity and time restriction. Journal of Consumer Marketing, 36(7), 901-910.
  25. Jones, M. A., Reynolds, K. E., & Arnold, M. J. (2006). Hedonic and utilitarian shopping value: Investigating differential effects on retail outcomes. Journal of Business Research, 59(9), 974-981.
  26. Kesari, B., & Atulkar, S. (2016). Satisfaction of mall shoppers: A study on perceived utilitarian and hedonic shopping values. Journal of Retailing and Consumer Services, 31, 22-31.
  27. Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). The Guilford Press.
  28. Kotler, P., & Keller, K. (2012). Marketing management (14th ed.; Y. G. Wang, H. Y. Yu, L. Xu, R. Chen, & H. X. Zhang, Trans.). Renmin University of China Press.
  29. Lamis, S. F., Handayani, P. W., & Fitriani, W. R. (2022). Impulse buying during flash sales in the online marketplace. Cogent Business & Management, 9(1).
  30. Lazarsfeld, P. F., Berelson, B., & Gaudet, H. (1944). The people’s choice: How the voter makes up his mind in a presidential campaign (pp. 177-186). Columbia University Press.
  31. Li, M., Min, Q., Hu, L., & Liu, Z. (2020). Understanding live streaming shopping intentions: A vicarious learning perspective. PACIS 2020 Proceedings, 108.
  32. Li, Y. P., Lu, Y. Q., & Wang, Y. N. (2023). Analysis of the relationship between real-time commentaries and consumer purchase intentions in live e-commerce. Business and Economic Research, 23, 75-78.
  33. Liao, J., Dong, X., & Guo, Y. (2020). Examining knowledge contribution in firm- versus consumer-hosted virtual brand community. Electronic Commerce Research and Applications, 41.
  34. Liu, H. (2019). Research on the influence of beauty opinion leaders on consumers’ willingness to buy [Master's thesis, South China University of Technology].
  35. Liu, M. T., Liu, Y., & Mo, Z. (2020). Moral norm is the key: An extension of the theory of planned behaviour (TPB) on Chinese consumers’ green purchase intention. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 32(8), 1823-1841.
  36. Liu, Y., Li, Q., & Yin, M. (2020). Research on the influence of webcast shopping features on consumer buying behavior. Soft Science, 34(7), 10-13956.
  37. Lv, X., Zhang, R., Su, Y., & Yang, Y. (2022). Exploring how live streaming affects immediate buying behavior and continuous watching intention: A multigroup analysis. Journal of Travel & Tourism Marketing, 39(1), 109-135.
  38. Ma, L. Y., Gao, S. Q., & Zhang, X. Y. (2022). How to use live streaming to improve consumer purchase intentions: Evidence from China. Sustainability, 14, 1045.
  39. Meng, F. (2012). Research of opinion leaders’ impact on purchase intention under social commerce [Master's thesis, Nanjing University].
  40. Peng, L., Zhang, W., Wang, X., & Liang, S. (2019). Moderating effects of time pressure on the relationship between perceived value and purchase intention in social e-commerce sales promotion: Considering the impact of product involvement. Information & Management, 56(2), 317-328.
  41. Phan, H. N., & Nguyen, Q. A. (2024). TikTok livestream marketing and student buying behavior. Vietnam Journal of E-Commerce, 9(1), 33-50.
  42. Sawmong, S. (2022). Examining the key factors that drives live stream shopping behavior. Emerging Science Journal, 6(6), 1394-1408.
  43. Sun, K., Liu, L., & Liu, C. (2022). Consumers' impulsive purchase intention from the perspective of affection in live streaming e-commerce. China Business Market, 36, 33-42.
  44. Tang, H., & Lin, X. (2019). Curbing shopping cart abandonment in C2C markets—an uncertainty reduction approach. Electronic Markets, 29(3), 533-552.
  45. Wang, M. (2017). Research on the influencing factors of online purchase intention based on consumer sentiment [Master's thesis, Wuhan University of Technology].
  46. Wang, X., Aisihaer, N., & Aihemaiti, A. (2022). Research on the impact of live streaming marketing by online influencers on consumer purchasing intentions. Frontiers in Psychology, 13, Article 1021256.
  47. Wei, J., Li, M., & Liu, B. (2022). Research on the influence of anchor characteristics on consumers' impulse purchase intention in e-commerce livestreaming. China Business Market, 36, 32-42.
  48. Xie, Y., Li, C., Gao, P., & Liu, Y. (2019). The effect and mechanism of social presence in live marketing on online herd consumption from behavioral and neurophysiology perspectives. Advances in Psychological Science, 27, 990.
  49. Zhang, Y. (2021). Study on the influence of opinion leaders' characteristics spontaneous formation of fresh agricultural products brand community on community loyalty [Doctoral dissertation, Jilin University].
Creative Commons License

công trình này được cấp phép theo Creative Commons Ghi công-Chia sẻ tương tự 4.0 License International .

Bản quyền (c) 2025 Array