Vai trò điều tiết của nội dung do người dùng tạo ra trong mối quan hệ giữa các kích thích xã hội và hành vi bầy đàn trong mua sắm trực tuyến

Nhật Nguyễn Minh; Nhi Lê Uyên; Vy Nguyễn Lê Ngọc; Minh Phạm

doi:10.24311/jabes/2025.36.7.07

Các tác giả

Nguyễn Minh Nhật Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả
Lê Uyên Nhi Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả
Nguyễn Lê Ngọc Vy Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả
Phạm Minh Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2025.36.7.07

Từ khóa:

Ý định mua hàng trực tuyến, Sự tin cậy, Truyền miệng trực tuyến, Nội dung người dùng tạo ra, Hành vi bầy đàn

Tóm tắt

Sự phát triển của chuyển đổi số cùng với mạng xã hội đã góp phần làm gia tăng hành vi mua sắm theo số đông, nhất là tại nhóm người tiêu dùng trẻ sinh sau năm 1995. Trên cơ sở khung Kích thích-Chủ thể-Phản ứng (S-O-R), nghiên cứu đánh giá vai trò của truyền miệng trực tuyến, uy tín của người phát ngôn, và nội dung do người dùng tạo ra đến hành vi bầy đàn của người tiêu dùng như là những kích thích từ môi trường, từ đó dẫn đến phản ứng là ý định mua hàng trực tuyến. Nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện nhằm khảo sát 310 cá nhân dùng mạng xã hội, đồng thời phân tích bằng mô hình cấu trúc để xác thực các giả thuyết. Những phát hiện cho thấy truyền miệng trực tuyến cùng với uy tín của người phát ngôn có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi bầy đàn trong tiêu dùng. Đồng thời, nội dung do người dùng tạo ra còn giữ vai trò điều tiết trong mối quan hệ giữa các biến liên quan. Trên nền tảng đó, nghiên cứu này củng cố tính ứng dụng của S-O-R trong bối cảnh thương mại điện tử, cũng như kiến nghị một số hàm ý thực tiễn nhằm hỗ trợ doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa chiến lược tiếp cận thế hệ người tiêu dùng trẻ

Tài liệu tham khảo

Ahmad, M., & Wu, Q. (2022). Does herding behavior matter in investment management and perceived market efficiency? Evidence from an emerging market. Management Decision, 60(8), 2148-2173.

Ahn, K., Cong, L., Jang, H., & Kim, D. S. (2024). Business cycle and herding behavior in stock returns: Theory and evidence. Financial Innovation, 10(6).

Ali, M., & Amir, H. (2024). Understanding consumer herding behavior in online purchases and its implications for online retailers and marketers. Electronic Commerce Research and Applications, 64, 101356.

Betton, S., Davis, F., & Walker, T. (2018). Rumor rationales: The impact of message justification on article credibility. International Review of Financial Analysis, 58, 271-287.

Beyari, H., & Garamoun, H. (2024). The impact of online word of mouth (e-WOM) on end-user purchasing intentions: A study on e-WOM channels’ effects on the Saudi hospitality market. Sustainability, 16(8), 3163.

Chen, X., Chen, R. R., Wei, S., & Davison, R. M. (2025). Herd behavior in social commerce: Understanding the interplay between self-awareness and environment-awareness. Internet Research, 35(3), 947-980.

Chen, X., Li, Y., Davison, R. M., & Liu, Y. (2021). The impact of imitation on Chinese social commerce buyers’ purchase behavior: The moderating role of uncertainty. International Journal of Information Management, 56, 102262.

Chen, Y.-F. (2008). Herd behavior in purchasing books online. Computers in Human Behavior, 24(5), 1977-1992.

Dash, G., & Paul, J. (2021). CB-SEM vs PLS-SEM methods for research in social sciences and technology forecasting. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121092.

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.

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.

Kelman, H. C. (1958). Compliance, identification, and internalization: Three processes of attitude change. Journal of Conflict Resolution, 2(1), 51-60.

Lee, S., & Choeh, J. Y. (2020). Using the social influence of electronic word-of-mouth for predicting product sales: The moderating effect of review or reviewer helpfulness and product type. Sustainability, 12(19), 7952.

Liu, Q., Zhang, X., Zhang, L., & Zhao, Y. (2019). The interaction effects of information cascades, word of mouth and recommendation systems on online reading behavior: An empirical investigation. Electronic Commerce Research, 19, 521-547.

Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.

Morwitz, V. G., Steckel, J. H., & Gupta, A. (2007). When do purchase intentions predict sales?. International Journal of Forecasting, 23(3), 347-364.

Muda, M., & Hamzah, M. I. (2021). Should I suggest this YouTube clip? The impact of UGC source credibility on eWOM and purchase intention. Journal of Research in Interactive Marketing, 15(3), 441-459.

Ngo, T. T. A., Bui, C. T., Chau, H. K. L., & Nguyen, N. P. N. T. (2024). Electronic word-of-mouth (eWOM) on social networking sites (SNS): Roles of information credibility in shaping online purchase intention. Heliyon, 10(11), e32168.

Pakaja, F. (2025). Overconfidence bias measures and herd behavior on information system security. Journal of Computer Information Systems. https://doi.org/10.1080/08874417.2025.2507707

Panopoulos, A., Poulis, A., Theodoridis, P., & Kalampakas, A. (2023). Influencing green purchase intention through eco labels and user-generated content. Sustainability, 15(1), 764.

Pavlović-Höck, N. (2022). Herd behaviour along the consumer buying decision process: Experimental study in the mobile communications industry. Digital Business, 2(1), 100018.

Peña-García, N., Gil-Saura, I., Rodríguez-Orejuela, A., & Siqueira-Junior, J. R. (2020). Purchase intention and purchase behavior online: A cross-cultural approach. Heliyon, 6(6), e04284.

Pham, M., Vo, N. K. T., Tran, S. S. T., Tran To, H. H., & Lam, B. Q. (2023). How does herd behaviour impact the purchase intention? Explore the moderating effect of risk aversion in the context of Vietnamese consumers. Acta Psychologica, 241, 104096.

Raafat, R. M., Chater, N., & Frith, C. (2009). Herding in humans. Trends in Cognitive Sciences, 13(10), 420-428.

Rahaman, M. A., Hassan, H. M. K., Asheq, A. A., & Islam, K. M. A. (2022). The interplay between eWOM information and purchase intention on social media: Through the lens of IAM and TAM theory. PLOS One, 17(9), e0272926.

Rejikumar, G., Asokan-Ajitha, A., Dinesh, S., & Jose, A. (2022). The role of cognitive complexity and risk aversion in online herd behavior. Electronic Commerce Research, 22(2), 585-621.

Shen, X.-L., Zhang, K. Z. K., & Zhao, S. J. (2016). Herd behavior in consumers’ adoption of online reviews. Journal of the Association for Information Science and Technology, 67(11), 2754-2765.

Song, Z., Liu, C., & Shi, R. (2022). How do fresh live broadcast impact consumers’ purchase intention? Based on the SOR theory. Sustainability, 14(21), 14382.

Su, B.-C., Wu, L.-W., Lin, H., & Lin, C.-A. (2023). The mediating effect of herd behavior and brand attitude towards the impact of spokesman credibility, source fit, and online word-of-mouth on purchase intention. Sustainability, 15(1), 888.

Sun, T., Youn, S., Wu, G., & Kuntaraporn, M. (2006). Online word-of-mouth (or mouse): An exploration of its antecedents and consequences. Journal of Computer-Mediated Communication, 11(4), 1104-1127.

Teangsompong, T., & Sawangproh, W. (2024). Understanding online purchase intention of plant-based foods: Exploring causal factors and moderating role of self-efficacy within the SOR theory. Heliyon, 10(10), e30785.

Vedadi, A., Warkentin, M., & Dennis, A. (2021). Herd behavior in information security decision-making. Information & Management, 58(8), 103526.

Vrain, E., Wilson, C., Kerr, L., & Wilson, M. (2022). Social influence in the adoption of digital consumer innovations for climate change. Energy Policy, 162, 112800.

Yamagishi, K., Canayong, D., Domingo, M., Maneja, K. N., Montolo, A., & Siton, A. (2023). User-generated content on Gen Z tourist visit intention: A stimulus-organism-response approach. Journal of Hospitality and Tourism Insights, 7(4), 1949-1973.

Yang, H.-P., Fan, W.-S., & Tsai, M.-C. (2024). Applying Stimulus–Organism–Response Theory to explore the effects of augmented reality on consumer purchase intention for teenage fashion hair dyes. Sustainability, 16(6), 2537.

Yu, X., Wang, H., & Chen, Z. (2024). The role of user-generated content in the sustainable development of online healthcare communities: Exploring the moderating influence of signals. Sustainability, 16(9), 3739.

Zhang, B., Li, H., & Xiong, Y. (2021). Social media, influencers, and adoption of an eco-friendly product: Field experiment evidence from rural China. Journal of Environmental Economics and Management, 110, 102511.

Zhang, Z., Cheng, Z., Gu, T., & Zhang, Y. (2024). Determinants of users' unverified information sharing on social media platforms: A herding behavior perspective. Acta Psychologica, 248, 104345.