Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.93 MB, 184 trang )
<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">
<b>LỜI CẢM ƠN</b>
Được sự quan tâm giúp đỡ, tạo điều kiện những người giảng viên, bạn bè, người thân, nhóm chúng em đã tham gia học tập và nghiên cứu để hoàn thành được dự án này. Bằng cả tấm lịng thành kính và tình cảm chân thành, cho phép chúng em trân trọng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến:
Thầy Đinh Tiên Minh - Trưởng bộ môn Marketing và là giảng viên hướng dẫn trực tiếp của nhóm em. Thầy đã dành thời gian và tâm huyết để hướng dẫn chúng tơi suốt q trình của môn học nghiên cứu Marketing. Sự hướng dẫn tận tình của thầy khơng chỉ giúp nhóm hồn thành dự án mà còn giúp chúng em hiểu sâu hơn về quá trình xây dựng và phát triển bài nghiên cứu. Điều này là yếu tố vô cùng to lớn để nhóm có thể hồn thành dự án như ngày hôm nay.
Cô Dương Ngọc Hồng – Giảng viên của Khoa Kinh doanh quốc tế – Marketing
(KDQTM), UEH, cô có kinh nghiệm trong việc hướng dẫn sinh viên làm Khóa luận tốt nghiệp và Nghiên cứu khoa học. Đồng thời, cơ có sự am hiểu trong lĩnh vực Metaverse, vì vậy cơ chính là chìa khóa để mở ra nhiều khía cạnh mới về chủ đề Gamification Learning trong Metaverse.
Anh Nguyễn Xuân - một người làm trong lĩnh vực Công nghệ thông tin. Nhờ vào sự am hiểu về công nghệ cũng như nắm bắt những xu hướng công nghệ của thế giới, anh đã dùng những kiến thức và kinh nghiệm của mình để có những chia sẻ q giá cho chủ đề
Gamification Learning trong Metaverse.
Và cuối cùng nhóm xin trân trọng gửi đến tất cả các anh chị, bạn bè và em nhỏ thân yêu đã dành thời gian và công sức để tham gia vào cuộc khảo sát của nhóm. Bằng lịng tận tâm và sự hợp tác, các bạn đã làm cho nghiên cứu của tôi trở nên phong phú và đáng giá hơn. Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến mỗi người, và hy vọng rằng kết quả của cuộc khảo sát sẽ mang lại những đóng góp ý nghĩa cho cộng đồng và xã hội
Với lòng biết ơn từ tận đáy lịng, một lần nữa nhóm chúng em xin gửi lời tri ân sâu sắc đến tất cả những người đã đồng hành và hỗ trợ chúng tơi trong suốt q trình thực hiện dự án nghiên cứu khoa học này. Bằng những đóng góp quý báu và lòng tận tâm, quý vị đã giúp chúng em vượt qua mọi khó khăn và hồn thành dự án một cách thành công. Hy vọng rằng nghiên
</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">cứu này sẽ đem lại những giá trị ý nghĩa và đóng góp tích cực cho cộng đồng học thuật và xã hội. Một lần nữa, chân thành cảm ơn và hy vọng sẽ tiếp tục nhận được sự hỗ trợ và động viên từ tất cả quý vị trong những dự án sắp tới. Xin chân thành cảm ơn!
</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5"><b>TÓM TẮT DỰ ÁN</b>
Hiện tại, Gamification Learning trong Metaverse là một ứng dụng khá mới mẻ trong những năm gần đây, nó mang lại trải nghiệm học tập và giảng dạy cực kì thú vị, hiệu quả. Đây là một thị trường cực kì tiềm năng mà các nhà đầu tư có thể dồn nguồn lực vào phát triển và mở rộng mơ hình này ở Việt Nam. Tuy nhiên, chưa nghiên cứu nào về phương pháp giáo dục đầy tiềm năng này thế nên chúng em quyết định là nhóm đầu tiên nghiên cứu về lĩnh vực này, trong nghiên cứu chúng em xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành với thương hiệu và sự phản kháng lại những thơng tin tiêu cực từ phía khách hàng đối với thương hiệu tạo ra ứng dụng áp dụng Gamification Learning trong Metaverse dựa trên mơ hình Octalysis và lý thuyết sự hiện diện xã hội. Các giả thuyết được thử nghiệm dựa trên phỏng vấn các chuyên gia, những người có kinh nghiệm trong lĩnh vực Metaverse và dữ liệu khảo sát từ hơn 300 người đã hoặc chưa từng trải nghiệm qua Gamification Learning trong Metaverse ở TP. Hồ Chí Minh.
Kết quả cho thấy 8 giả thuyết mà nhóm đề xuất đều được chấp nhận, nghĩa là 3 yếu tố trong mơ hình Octalysis, Brand Love, Brand Engagement đều có tác động gián tiếp đến lịng trung thành với thương hiệu và sự phản kháng lại thơng tin tiêu cực từ phía khách hàng
</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6"><b>DANH MỤC TỪ VIẾT TẮTST</b>
<b>Từ viết tắtViết đầy đủNghĩa Tiếng Việt/Giải thích</b>
2 AVE Average Variance Extracted Thuyết đáp ứng kích thích 3 CFA Confirmatory Factor Analysis Phân tích nhân tố khẳng định
5 EFA Exploratory Factor Analysis Phân tích nhân tố khám phá 6 HTMT Heterotrait - Monotrait Tính trạng dị tính - Tính
trạng đơn tính
7 SDT Self-determination Theory Lý thuyết về Quyền tự quyết 8 SPT Social presence theory Lý thuyết sự hiện diện xã hội 9 PBLS Points, badges, and
Điểm, huy hiệu, xếp hạng 10 PLS-SEM Partial Least Squares -
Structural Equation Modeling
Sự kết hợp của các kỹ thuật phụ thuộc và phụ thuộc lẫn nhau
11 P-value Probability value Xác suất kết quả thu được sau phép thử giả thuyết thống kê
12 VIF Variance inflation factor Đa cộng tuyến
</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7"><b>DANH MỤC BIỂU ĐỒ...13</b>
<b>DANH MỤC HÌNH ẢNH...14</b>
<b>CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU...1</b>
<small>1.1. Lý do chọn đề tài:...1</small>
<small>1.2. Mục tiêu nghiên cứu:...7</small>
<small>1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát:...7</small>
<small>1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:...7</small>
<small>1.3. Đối tượng nghiên cứu:...7</small>
<small>1.4. Phạm vi nghiên cứu:...8</small>
<small>1.5. Phương pháp nghiên cứu:...8</small>
<small>1.5.1. Phương pháp nghiên cứu định tính:...8</small>
<small>1.5.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng:...9</small>
<small>1.6. Giới hạn của đề tài:...9</small>
<small>1.7. Kết cấu đề tài:...10</small>
<b>CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU...10</b>
<small>TĨM TẮT CHƯƠNG 2...10</small>
<small>2.1. Khái niệm liên quan:...11</small>
<small>2.1.1 Giá trị hưởng thụ và giá trị thực dụng...11</small>
<small>2.1.2 Sự hài lịng của khách hàng...11</small>
<small>2.1.3 Tình u thương hiệu:...11</small>
<small>2.2. Các lý thuyết liên quan:...12</small>
<small>2.2.1. Mơ hình Octalysis...12</small>
<small>2.2.2. Lý thuyết sự hiện diện xã hội (Social presence theory)...13</small>
<small>2.3. Tổng quan các nghiên cứu:...14</small>
<small>2.3.1. Kết quả tổng quan các bài nghiên cứu...46</small>
<small>2.4. Lập luận mơ hình nghiên cứu...47</small>
<b>CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU...54</b>
</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8"><small>3.1. Quy trình nghiên cứu...55</small>
<small>3.2. Phương pháp nghiên cứu định tính...57</small>
<small>3.2.1. Mục đích nghiên cứu định tính...57</small>
<small>3.2.2. Thiết kế nghiên cứu định tính...57</small>
<small>3.2.3. Thực hiện nghiên cứu định tính...58</small>
<small>3.2.3.1. Phỏng vấn chuyên gia:...58</small>
<small>3.2.3.2. Nhận xét và góp ý đến từ hai chuyên gia:...59</small>
<small>3.2.3.2.1. Mơ hình nghiên cứu...59</small>
<small>3.2.3.2.2. Bảng câu hỏi...59</small>
<small>3.2.3.3. Phỏng vấn nhóm khảo sát: đối tượng là sinh viên ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh:...68</small>
<small>3.2.4. Tổng kết sau phỏng vấn:...81</small>
<small>3.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng...86</small>
<small>3.3.1 Thiết kế nghiên cứu định lượng...86</small>
<small>3.3.2 Tính tốn số mẫu...88</small>
<small>3.3.3 Kỹ thuật chọn mẫu...89</small>
<small>3.3.4 Phương pháp tiếp cận mẫu...90</small>
<small>3.3.5 Bảng câu hỏi định lượng...91</small>
<small>3.3.6. Phương pháp phân tích định lượng...96</small>
<b>CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG...97</b>
<small>4.1 Đặc điểm mẫu (Sample profile)...97</small>
<small>4.2. Kỹ thuật phân tích thống kê...110</small>
<small>4.3. Kiểm định mơ hình đo lường...110</small>
<small>4.3.1. Chất lượng biến quan sát...110</small>
<small>4.3.2 Độ tin cậy thang đo (Reliability )...112</small>
<small>4.3.3. Tính hội tụ thang đo (Convergent Validity)...113</small>
<small>4.3.4. Tính phân biệt thang đo (Discriminant Validity)...114</small>
<small>4.3.4.1 Đánh giá phân biệt thang đo theo (Fornell & Larcker, 1981)...114</small>
</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9"><small>4.3.4.2 Đánh giá tính phân biệt bằng hệ số tải chéo:...115</small>
<small>4.3.4.3 Đánh giá tính phân biệt bằng bảng HTMT:...117</small>
<small>4.3.5. Tính cộng tuyến của biến quan sát (Item Collinearity):...117</small>
<small>4.4. Kiểm định mơ hình cấu trúc...118</small>
<small>4.4.1. Tính cộng tuyến của các biến độc lập (Collinearity)...118</small>
<small>4.4.2. Đánh giá ý nghĩa quan hệ tác động trực tiếp...119</small>
<small>4.4.3. Hệ số xác định R bình phương (R square) và Q bình phương (Q square)...121</small>
<small>4.4.3.1. Hệ số xác định R bình phương (R square)...121</small>
<small>4.4.3.2. Hệ số xác định Q bình phương (Q square)...123</small>
<small>4.4.4 Hệ số tác động f bình phương (Effect size)...124</small>
<small>4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu:...126</small>
<small>4.5.1. Kết quả đo lường...126</small>
<small>4.5.2. Kết quả mô hình, giả thuyết...126</small>
<small>4.6. Mơ hình nghiên cứu sau kiểm định:...130</small>
<b>5.4. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo:...137</b>
<b>TÀI LIỆU THAM KHẢO...138</b>
</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10"><b>DANH MỤC BẢNG BIỂU</b>
Bảng 1: Đúc kết từ các bài nghiên cứu liên quan
</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">Bảng 2: Bảng thang đo chưa chỉnh sửa Bảng 3: Nội dung khảo sát chuyên gia Bảng 4: Bảng thang đo sau chỉnh sửa Bảng 5: Bảng tóm tắt giả thuyết
Bảng 6: Thống kê dân số Hồ Chí Minh theo độ tuổi, giới tính năm 2024 Bảng 7: Thống kê tuổi và giới tính mẫu khảo sát dự kiến
Bảng 8: Bảng câu hỏi định lượng sau nghiên cứu định tính Bảng 9: Thống kê mơ tả mẫu khảo sát
Bảng 11: Kết quả kiểm định hệ số tải ngoài của nhân tố Bảng 10: Thống kê mô tả Tuổi và Giới tính
Bảng 11: Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình Bảng 12: Bảng thống kê mơ tả biến LT3
Bảng 13: Kết quả kiểm định hệ số tải ngoài của nhân tố Bảng 14: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo
Bảng 15: Kết quả kiểm định tính phân biệt thang đo Fornell-Larcker Bảng 16: Kết quả kiểm định tính phân biệt thang đo hệ số tải chéo Bảng 17: Tỷ số Heterotrait - Monotrait (HTMT) các thang đo Bảng 18: Đánh giá Đa cộng tuyến VIF
Bảng 19: Kết quả tác động và kiểm định mơ hình, biến điều tiết - Path coefficients Bảng 20: Hệ số R-Square
Bảng 21: Hệ số Q-Square Bảng 22: Hệ số f-square
</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">Bảng 23: Kiểm định giả thuyết
<b>DANH MỤC BIỂU ĐỒ</b>
Biểu đồ 1: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ mẫu theo Giới tính
</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">Biểu đồ 2: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ mẫu theo độ tuổi
Biểu đồ 3: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ mẫu theo Trình độ học vấn Biểu đồ 4: Biểu đồ thể hiện thời gian dành cho việc học mỗi ngày Biểu đồ 5: Biểu đồ thể hiện hình thức học tập
Biểu đồ 6: Biểu đồ thể hiện quan điểm về sự thú vị của việc học trực tuyến của người học Biểu đồ 7: Biểu đồ thống kê số lượng người đã trải nghiệm Gamification Learning trong Metaverse
Biểu đồ 8: Biểu đồ thống kê mức độ về sự thú vị của Gamification Learning trong Metaverse sau khi xem qua video
</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">Hình 3: Kính Apple Vision Pro (Apple, n.d.)
Hình 4: Hình ảnh các thương hiệu lấn sân vào làn sóng Metaverse áp dụng yếu tố Gamification. (Guccio Gucci S.p.A, n.d.) (NikeLand on Roblox, n.d.)
Hình 5: Các nền tảng Metaverse (Sandbox, n.d.) (Roblox, n.d.) (Decentraland, n.d.)
Hình 6: Các công cụ học tập mang yếu tố Gamification (Kahoot!, n.d.) (Blooket, n.d.) (Classcraft, n.d.)
Hình 7 : Quy trình nghiên cứu
Hình 8: Mơ hình kiểm tra hệ số đường dẫn
</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15"><b>CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU.1.1. Lý do chọn đề tài:</b>
Đề tài "Ứng dụng của Gamification Learning trong Metaverse giúp xây dựng giá trị thương hiệu cho một nền tảng học tập trực tuyến" là một đề tài mới mẻ, tiềm năng và có ý nghĩa thực tiễn cao. Đó là lý do chính khiến đây là một đề tài nên được nghiên cứu và triển khai.
Gamification Learning và Metaverse là hai lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ trong thời đại công nghệ số.
Gamification Learning được giáo viên trên khắp thế giới tin tưởng và sử dụng ngày càng nhiều bởi đây là một trong những chiến lược giảng dạy được cho hiệu quả nhất, làm cho người học có hứng thú, học tập trở nên hiệu quả hơn. Gamification mang lại nhiều lợi ích cho người học: nó tăng cường sự tương tác, mang lại động lực thông qua việc theo dõi mục tiêu, cải thiện khả năng ghi nhớ kiến thức, thúc đẩy xây dựng nhóm và đưa ra những phản hồi có giá trị. Năm 2015, giá trị của thị trường game hóa giáo dục đạt 93 triệu USD, qua tính tốn người ta dự đoán rằng thị trường game hóa giáo dục sẽ đạt 1,5 tỷ USD vào năm 2020. (Statista Research Department, 2016) . Thực tế, trong một nghiên cứu được thực hiện bởi công ty tư vấn chiến lược và nghiên cứu thị trường, BlueWeave Consulting , tiết lộ rằng các thị trường trò chơi hóa giáo dục tồn cầu trị giá 697,26 triệu USD vào năm 2020 và ước tính sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 29,00%, thu về doanh thu khoảng 4144,97 triệu USD vào cuối năm 2027.
</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16"><i>Hình 1: Giá trị của thị trường game hóa giáo dục thế giới năm 2015 và 2020 (StatistaResearch Department, 2016)</i>
<i>Hình 2: Giá trị của thị trường game hóa thực tế năm 2020 và dự kiến năm 2027(BlueWeave Consulting, n.d.)</i>
Từ dữ kiện trên cho thấy rằng Gamification Learning đã và đang được nghiên cứu rộng rãi và cho thấy kết quả tích cực, tiềm năng phát triển rất lớn trong tương lai. Nói chung, là bởi hình thức học tập này linh hoạt hơn và tập trung vào từng cá nhân hơn, khiến nó trở thành một hình thức học tập hoàn hảo cho tương lai.
</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">Metaverse được hiểu theo nghĩa thế giới ảo hoặc vũ trụ kỹ thuật số. Khi mà công nghệ hiện đại ngày một phát triển, trong đó bao gồm cả công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR), cộng thêm sự hỗ trợ từ các thiết bị như kính thực tế ảo VR/XR khiến cho người sử dụng dù đang ở thế giới thực tế nhưng vẫn có thể nhìn thấy, cảm nhận, tương tác hay tùy chỉnh được với mọi vật trong thế giới kỹ thuật số ấy. Xu hướng phát triển trên lĩnh vực liên quan đến thực tế ảo khi được áp dụng vào lĩnh vực giáo dục hứa hẹn sẽ trở nên rất tiện lợi và thú vị. Nếu việc đi học trực tiếp hay học trực tuyến đều trở nên nhàm chán vì q khơ khan thì việc được học trên một thế giới ảo với khả năng học tập, tương tác, ứng dụng được các mô phỏng thực tiễn, và hơn hết dù là học tập trực tuyến thơi nhưng vẫn có thể được tương tác trực tiếp lại là một điều thú vị hơn cả. Một số nền tảng Metaverse đã rút lui như Second Life, High Fidelity, AltspaceVR, VRChat. Lý do mà các nền tảng này phải rút khỏi thị trường mặc dù thị trường Metaverse cực kì tiềm năng là bởi vẫn có chưa có phổ biến cũng như thiếu nội dung hấp dẫn, hơn hết chính là hạ tầng VR/AR vẫn cịn hạn chế, chị phí cao, kỹ thuật phức tạp. Bên cạnh đó vẫn có các nền tảng Metaverse mới, có tiềm năng thành cơng khi biết cách tập trung vào tính phổ biến, thu hút người dùng bằng các trải nghiệm dễ tiếp cận và đa dạng; nội dung cũng đang dạng hơn, phong phú và hấp dẫn hơn; và hạ tầng VR/AR phát triển nhanh chóng, giúp cho việc truy cập vào Metaverse dễ dàng hơn. Có thể kể tên đến như: The Sandbox, Decentraland, Roblox, Fornite, Microsoft Mesh,... Gần đây nhất, đã có sự ra mắt đến từ Apple với sản phẩm là một chiếc kính thực tế ảo mang tên Apple Vision Pro, đây là một siêu phẩm cơng nghệ điện tốn khơng gian thế hệ mới, được kết hợp hoàn hảo giữa nội dung kỹ thuật số với không gian vật lý của người dùng. Với những thao tác điều hướng hết sức đơn giản bằng mắt, tay và giọng nói, Apple Vision Pro sẽ đem tới cho người dùng những trải nghiệm sử dụng thực sự mới mẻ, đột phá mà
chưa từng thấy trước đây.
</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18"><i>Hình 3: Kính Apple Vision Pro (Apple, n.d.)</i>
Mặc dù một số nền tảng Metaverse đã rút lui, nhưng thị trường Metaverse vẫn đang phát triển nhanh chóng với nhiều nền tảng mới đầy tiềm năng. Các nền tảng Metaverse mới này đang tập trung vào tính phổ biến, nội dung đa dạng và tận dụng sự phát triển của hạ tầng VR/AR để thu hút lượng người dùng lớn hơn.
Theo đó, việc ứng dụng Gamification Learning trong Metaverse cho nền tảng học tập trực tuyến là một hướng đi mới mẻ và đầy tiềm năng. Khơng những giúp cho người học trở nên có động lực hơn, dễ dàng tiếp thu mà còn mang đến sự thú vị, mới mẻ, có một trải nghiệm “ảo nhưng thật” tạo nên sự hào hứng đặc biệt là đối với giới trẻ. Đề tài này có thể mang đến những giải pháp sáng tạo cho việc nâng cao hiệu quả và trải nghiệm học tập trực tuyến.
Nói đến lĩnh vực thời trang (Fashion) yếu tố Gamification trong Metaverse đã được một số các thương hiệu lớn phát triển và sử dụng. Trong đó có NikeLand của Nike ra mắt trên Roblox hay Gucci đã ra mắt Gucci Garden trên Roblox, một khu vườn ảo nơi người dùng có thể khám phá các sản phẩm của Gucci và tham gia vào các hoạt động tương tác. Gucci cũng đã hợp tác với SuperRare để tạo ra NFT "Gucci Grail", là một bộ sưu tập các tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số lấy cảm hứng từ các thiết kế của Gucci. (Guccio Gucci S.p.A, n.d.). Những hoạt động này cho thấy Gucci đang tích cực áp dụng yếu tố Gamification Fashion trong Metaverse để thu hút khách hàng mới, tăng cường trải nghiệm thương hiệu và tạo ra cơ hội kinh doanh mới. Dù vậy, kể cả trong lĩnh vực Fashion yếu tố Gamification vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu.
<i>Hình 4: Hình ảnh các thương hiệu lấn sân vào làn sóng Metaverse áp dụng yếu tốGamification. (Guccio Gucci S.p.A, n.d.) (NikeLand on Roblox, n.d.)</i>
</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">Chính vì vậy, khi nói đến lĩnh vực giáo dục yếu tố Gamification Learning và Metaverse có thể đóng vai trị quan trọng trong việc xây dựng giá trị thương hiệu cho nền tảng học tập trực tuyến. Việc xây dựng giá trị thương hiệu cho nền tảng học tập trực tuyến là vô cùng quan trọng để thu hút học viên và cạnh tranh trên thị trường. Hiện nay cũng đã có nhiều tài nguyên và cơng nghệ sẵn có để ứng dụng Gamification Learning trong Metaverse. Các nền tảng Metaverse phổ biến hiện nay có Sandbox phổ biến với nhiều cơng cụ và tính năng hỗ trợ như tạo avatar, xây dựng mơi trường ảo, thiết kế trị chơi và tích hợp các yếu tố Gamification, Roblox tập trung vào cộng đồng, xây dựng một trải nghiệm gamified được tạo bởi người dùng hay Decentraland cho phép người dùng xây dựng mảnh đất ảo, mang lại các trải nghiệm hay hoạt động. Các ứng dụng công cụ mang yếu tố Gamification như Kahoot!, Blooket, Classcraft tạo ra các tính năng như chơi game trả lời câu hỏi, với các phần thưởng, mục đích,... kích thích được sự tị mị, thích thú với người học. Và khi áp dụng các công cụ này cùng các nền tảng Metaverse, các công cụ liên kết liên quan cụ thể là thực tế ảo (AR) tạo ra các mô phỏng ảo, môi trường ảo, tạo ra các trò chơi nhập vai, mang đến trải nghiệm chơi và học, và từ đó, người dùng có thể cùng nhau hợp tác, cạnh tranh, thúc đẩy sự phát triển học tập của bản thân.
<i>Hình 5: Các nền tảng Metaverse (Sandbox, n.d.) (Roblox, n.d.) (Decentraland, n.d.)</i>
</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20"><i>Hình 6: Các cơng cụ học tập mang yếu tố Gamification (Kahoot!, n.d.) (Blooket, n.d.)(Classcraft, n.d.)</i>
Qua việc nghiên cứu đề tài này, có thể hình dung được cách mà người học tiếp cận học tập thông qua các công cụ, các nền tảng kỹ thuật số, nâng cao được hiệu quả học tập, thay đổi, cải thiện về trải nghiệm học tập. Đề xuất các thương hiệu áp dụng ứng dụng yếu tố Gamification trong Metaverse cách thu hút được người học và có được sự cạnh tranh so với các nền tảng học tập trực tuyến khác. Người học được trải nghiệm học tập thú vị, hấp dẫn và hiệu
</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">quả hơn. Ngành giáo dục Việt Nam nếu được đổi mới phương pháp giảng dạy và học tập thì sẽ nâng cao được chất lượng giáo dục hơn nữa.
<b>1.2. Mục tiêu nghiên cứu:</b>
<b>1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát:</b>
Tìm hiểu về việc ứng dụng của Gamification Learning trong Metaverse giúp xây dựng giá trị thương hiệu cho một nền tảng học tập trực tuyến, động lực học tập của người học tiềm ẩn bên trong và suy nghĩ của người học về thương hiệu “Viewsonic” - một thương hiệu đang áp dụng Gamification Learning trong Metaverse.
<b>1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:</b>
- Khám phá sự phù hợp của 3 nhóm động lực (Ảnh hưởng xã hội và sự liên quan; Sự tị mị và khó đốn; Phát triển và thành tựu) thúc đẩy người học trải nghiệm gamification trong thế giới Metaverse. Bên cạnh đó nghiên cứu các khái niệm về Gamification learning, Brand love, Brand engagement, Lòng trung thành với thương hiệu, Sự phản kháng lại những thơng tin tiêu cực từ phía khách hàng trong Metaverse.
- Đánh giá các động lực thúc đẩy người tiêu dùng trải nghiệm Gamification trong Metaverse, từ đó đo lường được sự tác động đến 2 yếu tố: mức độ yêu thích thương hiệu của khách hàng, và hoạt động thu hút khách hàng.
- Phân loại được người tiêu dùng theo từng nhóm đặc thù dựa trên mơ hình Bartle: nhóm người chơi Achievers (Thành tựu gia), người chơi Explorers (nhà thám hiểm), người chơi Socializers (người xã hội), người chơi Killers (người chơi ác độc).
- Đưa ra các kiến nghị và hàm ý quản trị giúp các nhà hoạch định chính sách thúc đẩy người học tham gia hoạt động gamification từ đó xây dựng được tình yêu thương hiệu bền vững qua Metaverse.
<b>1.3. Đối tượng nghiên cứu:</b>
- Tính hiệu quả của Gamification Learning trong Metaverse.
</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">- Các nhóm động lực thúc đẩy người học trải nghiệm Gamification Learning - Ảnh hưởng xã hội và sự liên quan; Sự tị mị và khó đốn; Phát triển và thành tựu.
- Các yếu tố liên quan đến thương hiệu: Brand love, Brand engagement, Lòng trung thành với thương hiệu và Sự phản kháng đối với các thông tin tiêu cực từ thương hiệu.
<b>1.4. Phạm vi nghiên cứu:</b>
- Phạm vi khơng gian: Tại thành phố Hồ Chí Minh
- Phạm vi thời gian: Đề tài được thực hiện từ 04/01/2024 đến 04/3/2024.
- Khách thể nghiên cứu: Bài nghiên cứu khảo sát đối tượng người học có hứng thú với việc trải nghiệm Gamification Learning trong độ tuổi từ 10 đến 24 tuổi. Theo Báo cáo Tóm tắt Giáo dục Việt Nam năm 2022 của UNICEF, độ tuổi này có nhu cầu học tập cao nhất, có khả năng thích ứng nhanh nhất với những cơng nghệ mới và có khả năng tiếp thu kiến thức nhanh nhất (Tổng cục Thống kê Việt Nam, 2022). Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ tập trung tại địa bàn hiện đang sống và làm việc trong địa bàn khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Lý do bởi thành phố Hồ Chí Minh là nơi có mật độ dân số cao nhất cả nước và cũng là nơi thích ứng nhanh nhất với cơng nghệ mới hiện nay. Vì vậy, kết quả nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh đã phần nào mang tính đại diện cao đối với vấn đề nghiên cứu.
<b>1.5. Phương pháp nghiên cứu:</b>
Nghiên cứu được thực hiện qua phương pháp nghiên cứu định tính với mục đích phát triển mơ hình và giả thuyết nghiên cứu; phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định giả thuyết và mơ hình nghiên cứu.
<b>1.5.1. Phương pháp nghiên cứu định tính:</b>
Phương pháp nghiên cứu định tính được triển khai theo quy trình:
(1) Tìm hiểu tài liệu có sẵn bao gồm các bài báo, các bài nghiên cứu của người đi trước về các thông tin liên quan đến đề tài nghiên cứu Gamification Learning, Metaverse, các
</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">nhân tố liên quan về thương hiệu,... xác định mục tiêu nghiên cứu, đưa ra các khái niệm và lập luận mô hình nghiên cứu.
(2) Thảo luận nhóm, xác định mối quan hệ giữa các biến hình thành mơ hình và hình thành thang đo - bộ câu hỏi đầu tiên.
(3) Tiến hành phỏng vấn một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ thông tin trong thực tiễn và một chuyên gia trong lĩnh vực học thuật để kiểm tra tính dễ hiểu, phù hợp của thang đo. Đồng thời thực hiện phỏng vấn một nhóm người học mang tính đại biểu cho đối tượng khảo sát 10 đến 24 tuổi về sự đánh giá của họ với các nhân tố trong mơ hình, các nhân tố động lực thúc đẩy học tập, yếu tố liên quan đến thương hiệu sau khi xem qua video về thương hiệu có sử dụng yếu tố Gamification Learning trong Metaverse. Các buổi phỏng vấn và thảo luận được thực hiện trực tuyến trên nền tảng Google Meet. (4) Ghi nhận những phê bình, đánh giá, điều chỉnh thang đo phù hợp. Kiểm tra tính xác
thực, logic của bộ câu hỏi. Bảng câu hỏi hoàn thiện cuối cùng là cơ sở thiết yếu để lập bảng khảo sát chuẩn cho phương thức nghiên cứu định lượng chính thức.
<b>1.5.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng:</b>
Bộ câu hỏi cuối cùng sau khi được xem xét, góp ý và điều chỉnh qua các chuyên gia sẽ được sử dụng dùng để thu thập thông tin của đáp viên bằng cách khảo sát trực tuyến thông qua Google Form được rải ở các nhóm trên các nền tảng mạng xã hội. Song song là khảo sát trực tiếp đáp viên tại các trung tâm thương mại, công viên, nơi tập trung đơng người có nhiều đối tượng phù hợp với bài nghiên cứu.
Bài khảo sát được sử dụng thông qua Google Form gồm ba phần: (1) Phần câu hỏi sàng lọc, (2) Câu hỏi khảo sát chính của bài nghiên cứu, (3) Phần câu hỏi thông tin cá nhân. Câu hỏi chính sử dụng thang đo Likert 5, với 1 là “Rất không đồng ý” đến 5 là “Rất đồng ý”.
Sau khi đã thu thập được đủ số mẫu, tiến hành kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu được đề ra thơng qua dữ liệu tổng hợp từ hai hình thức trực tuyến và trực tiếp. Nghiên cứu áp dụng
</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">phương pháp PLS-SEM và dùng phần mềm SmartPLS 4.0 để phân tích dữ liệu qua hai bước chính: (1) Phân tích mơ hình đo lường và (2) Phân tích mơ hình cấu trúc.
<b>1.6. Giới hạn của đề tài:</b>
Trong bài nghiên cứu này, đối tượng nghiên cứu bao gồm những người học từ độ tuổi 10 đến 24 tuổi đang sinh sống và làm việc tại TP. Hồ Chí Minh. Mẫu đối tượng nghiên cứu lựa chọn theo phương pháp phi xác suất. Nhóm sử dụng phương pháp chọn mẫu định mức sau đó sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện và lấy mẫu phán đoán nhằm tiến hành điều tra, lựa chọn người phù hợp hoàn thành khảo sát; đồng thời sử dụng phương pháp chọn mẫu tích lũy nhanh nhằm hỗ trợ cho việc khảo sát một nhóm tuổi chung phù hợp. Có thể nói rằng, kết quả nghiên cứu chỉ có thể được áp dụng ở một mức độ nhất định, bởi tùy vào khu vực, vùng miền khác nhau mà đối tượng người học có thể có mức thu nhập, cũng như hành vi khác nhau.
<b>1.7. Kết cấu đề tài:</b>
Đề tài có cấu trúc gồm có 5 chương. Nội dung chính của từng chương như sau: CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
<b>CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨUTĨM TẮT CHƯƠNG 2</b>
Cơ sở lý thuyết và mơ hình nghiên cứu của đề tài "Gamification learning trong metaverse liệu có làm tăng sức hút thương hiệu và thu hút khách hàng" tập trung vào khám phá tương quan giữa việc sử dụng gamification trong môi trường metaverse và tăng cường sức hút thương hiệu đối với khách hàng.
</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">Trong cơ sở lý thuyết, nghiên cứu đã xem xét các khái niệm chính về giá trị hưởng thụ, giá trị thực dụng, sự hài lòng của khách hàng, tình u thương hiệu. Mơ hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên các yếu tố chính như 3 yếu tố trong Mơ hình Octalysis, Brand Love (tình yêu thương hiệu), Brand Engagement (gắn kết thương hiệu), Lòng trung thành với thương hiệu cũng như Sự phản kháng lại thơng tin tiêu cực từ phía khách hàng. Nghiên cứu dự kiến phân tích mối quan hệ giữa việc sử dụng gamification trong metaverse, tương tác của người dùng và cách thương hiệu trở nên hấp dẫn hơn, ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng.
Mơ hình nghiên cứu mà nhóm xây dựng dựa trên lý thuyết chính là: Mơ hình Octalysis của Yu-kai Chou. Những khái niệm liên quan được sử dụng trong bài bao gồm: giá trị hưởng thụ, giá trị thực dụng, sự hài lịng của khách hàng, tình u thương hiệu.
Chương 2 cơ sở lý thuyết và mơ hình này sẽ cung cấp cơ sở kiến thức cho việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của gamification trong metaverse đối với sức hút thương hiệu, có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách tận dụng công nghệ mới để tạo ra trải nghiệm khách hàng tích cực và tăng cường giá trị thương hiệu.
<b>2.1. Khái niệm liên quan:</b>
<b>2.1.1 Giá trị hưởng thụ và giá trị thực dụng</b>
[ CITATION Bar94 \l 1066 ] chỉ ra rằng giá trị cảm nhận của người tiêu dùng được hiểu là những gì người tiêu dùng nhận được từ những gì họ bỏ ra. [ CITATION How96 \l 1066 ] định nghĩa giá trị cảm nhận của người tiêu dùng là sự gắn kết cảm xúc giữa trải nghiệm của người tiêu dùng và nhà sản xuất sau khi sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ nổi bật do nhà cung cấp đó cung cấp. [ CITATION Weo10 \l 1066 ] đã đề cập rằng cách tiếp cận kinh tế hoặc vị lợi là không đủ để nhận ra bức tranh nguyên vẹn về giá trị tiêu dùng. [ CITATION Hir82 \l 1066 ]
<b>2.1.2 Sự hài lòng của khách hàng </b>
Được coi là giao dịch cụ thể trái ngược với tình yêu thương hiệu, được liên kết với mối quan hệ lâu dài hơn với thương hiệu [ CITATION Dre15 \l 1066 ] [ CITATION Bar06 \l 1066 ] đã viết rằng tình yêu thương hiệu được phát triển thơng qua mức độ hài lịng cao hơn. Mức độ hài lịng tạo cơ sở cho việc hình thành tình yêu thương hiệu [ CITATION Una13 \l 1066 ]. Tình u thương hiệu có thể đóng vai trị là động lực thúc đẩy người tiêu dùng phát triển và duy trì mối
</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">quan hệ chặt chẽ với các công ty [ CITATION Rei12 \l 1066 ]. Các nhà tiếp thị coi tình yêu như một cấu trúc mơ tả sự gắn bó tình cảm mạnh mẽ của người tiêu dùng với những đối tượng u thích, cho dù đó là thương hiệu, sản phẩm hay dịch vụ [ CITATION Aar05 \l 1066 ].
<b>2.1.3 Tình u thương hiệu: </b>
Việc khái niệm hóa tình yêu thương hiệu được thảo luận ở trên cho phép xây dựng hành trình của người tiêu dùng với những điểm tiếp xúc có ý nghĩa. Bản thân phép ẩn dụ “hành trình của người tiêu dùng” có nghĩa là chuỗi các sự kiện mà người tiêu dùng trải qua để tìm hiểu, mua hàng và tương tác với các công ty cung cấp hàng hóa, dịch vụ hoặc trải nghiệm [ CITATION Nor13 \l 1066 ]. Nó là một khn khổ được sử dụng rộng rãi (Forrester Research) trong thực tiễn thiết kế dịch vụ và quản lý tiếp thị. Mặc dù tầm quan trọng của phương pháp này trong quản lý thương hiệu nhưng có ít sự hỗ trợ về mặt lý thuyết trong tài liệu tiếp thị liên quan đến khái niệm hành trình của người tiêu dùng và hậu quả hành vi của nó.
<b>2.2. Các lý thuyết liên quan:2.2.1. Mơ hình Octalysis</b>
Yu-kai Chou, một trong những những người tiên phong về gamification đã cố gắng tìm hiểu việc triển khai gamification có thể cải thiện cuộc sống như thế nào trong nhiều khía cạnh. Ơng nhận thấy rằng hầu hết những thành cơng của các trị chơi thể hiện động lực cốt lõi bên trong con người thúc đẩy họ đưa ra quyết định và thực hiện hoạt động [ CITATION Cho14 \l 1066 ] . Khung cốt lõi đó được gọi là khung bát phân. Octalysis xuất phát từ hình bát giác của khung được tạo bởi Yu-kai Chou và đã viết trong cuốn sách “Actionable Trị chơi hóa”. Nó đại diện cho tám Ổ đĩa lõi chính bên trong con người thúc đẩy động lực hành động của họ hành vi mong muốn [ CITATION Cho14 \l 1066 ]; [ CITATION Cru18 \l 1066 ]. Tám yếu tố cốt lõi đó là:
Mục đích & Nghĩa vụ Phát triển & Thành tựu
Khuyến khích sáng tạo & Đưa ra phản hồi Chủ quyền & Sở hữu
Ảnh hưởng xã hội & Mối tương quan Độ khan hiếm & Thiếu kiên nhẫn
</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27"> Tính khó đốn & Cảm giác tị mị Sự mất mát & Né tránh
Nhóm đã quyết định sử dụng ¾ nhóm động lực ấy xây dựng nên một phần mơ hình, bao gồm các động lực sau:
+ Phát triển & Thành tựu: Điểm, Huy hiệu và Bảng xếp hạng (PBL) các hoạt động chủ yếu này chính là ứng dụng của động lực Phát triển và thành tựu. Nó kích hoạt động lực nội tại của con người là luôn luôn tạo ra phát triển dẫn tới cam kết đạt được nhiều kỹ năng hơn để hoàn thành mục tiêu [ CITATION Cru18 \l 1066 ]. Thách thức là điểm chính ở đây. Khơng có thử thách, bất kỳ phần thưởng nào cũng được ai đó nhận được sẽ vơ nghĩa [ CITATION Cho14 \l 1066 ]
+ Tính khó đốn & Cảm giác tị mị: Nhiều người muốn đọc tiểu thuyết hoặc xem phim vì họ tị mị xem điều gì sẽ xảy ra chuyện xảy ra tiếp theo. Đây là ví dụ của tính khơng thể đốn trước và sự tò mò cốt lõi bên trong nhân loại. Bên cạnh đó, nó có thể bắt đầu bằng một cách đơn giản như đưa ra một nhiệm vụ đơn giản lúc đầu, sau đó ở nhiệm vụ tiếp theo phiên nó trở nên khó khăn hơn [ CITATION Knu17 \l 1066 ] Nó làm cho mọi người có thể bị kích động bởi vì họ cảm thấy bị thử thách và tò mò về các hoạt động tiếp theo.
+ Ảnh hưởng xã hội & Mối tương quan: Con người được thúc đẩy bởi môi trường xã hội của họ: hành xử, suy nghĩ và được giúp đỡ qua sự hướng dẫn, tình bạn, và thậm chí được kích hoạt bởi sự cạnh tranh [ CITATION Cru18 \l 1066 ]; [ CITATION Sal17 \l 1066 ]. Đây là động lực mạnh nhất để học sinh tham gia vào học tập và kết nối với người khác [ CITATION Cru18 \l 1066 ].
<b>2.2.2. Lý thuyết sự hiện diện xã hội (Social presence theory)</b>
Lý thuyết về sự hiện diện xã hội (Social presence theory) được đưa ra bởi [ CITATION Sho76 \l <small>1066 ], thảo luận về cách mọi người phát triển sự tương tác với nhau ở những địa điểm xã hội. </small> Trong cùng một dòng, [ CITATION Hol20 \l 1066 ], giải thích cách người dùng đang phát triển giao tiếp trên các nền tảng ảo. Đặc biệt là khi nhận thấy mơ hình trao đổi xã hội trong Metaverse, nơi đại diện của người dùng được thực hiện bởi AVATAR của họ và AVATAR kết nối với thương hiệu trong một môi trường nhập vai [ CITATION Bio02 \l 1066 ] Trải nghiệm thương hiệu do XR gây ra trong Metaverse giúp người dùng tham gia vào nền tảng ảo, bắt nguồn từ lý thuyết về sự hiện diện xã hội cho thấy trải nghiệm của người dùng với thương hiệu trong môi trường Metaverse giúp thương hiệu tăng cường sự tham gia hấp dẫn và cảm giác với người dùng (
</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28"><small>[ CITATION Bou22 \l 1066 ]; [ CITATION Shi22 \l 1066 ]; [ CITATION Yoo23 \l 1066 ]. Tăng cường tính tương </small> tác & sự hấp dẫn của XR mang đến cho người mua sắm một cách mới để mua hàng trước khi thực sự mua một sản phẩm từ thương hiệu, một loại trải nghiệm trước khi mua [ CITATION Hol22 \l <small>1066 ]; [ CITATION Mog23 \l 1066 ], làm tăng hạnh phúc và sự hài lòng của người tiêu dùng lên cấp </small> độ tiếp theo [ CITATION Dwi23 \l 1066 ]. [ CITATION Hol20 \l 1066 ] đã thảo luận về lý thuyết về sự hiện diện xã hội trong khi nói rằng mối liên kết thương hiệu trở nên đầy màu sắc hơn khi người dùng kết nối với thương hiệu trên các nền tảng ảo khác nhau và phát triển giá trị thương hiệu. Giá trị nhận thức của người dùng tăng lên khi họ kết nối với thương hiệu trong một Metaverse hấp dẫn kết hợp với công nghệ XR XR [ CITATION Beh23 \l 1066 ]; [ CITATION Buh22 \l 1066 ]; <small>[ CITATION Rau19 \l 1066 ].</small>
<b>2.3. Tổng quan các nghiên cứu:STT Tên chủ đềTên tác giả </b> trung thành với thương hiệu, lời truyền miệng
</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">tương lai của khách
Các nghiên cứu trong tương lai được khuyến
Nghiên cứu này xem xét
</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30">dữ liệu có thể mang lại lợi ích như thế nào cho kỹ thuật số. tiếp thị và quảng cáo, tạo ra giá trị và phúc lợi của người
Với thế giới Metaverse, thương mại điện tử (thương mại Metaverse nhập vai) sẽ sớm trở thành một điều bình thường mới, nơi hàng hóa vật chất và ảo sẽ được bán trong thế giới ảo. Bối cảnh kỹ thuật số
</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">hiệu dựa trên tuệ ở cả thương hiệu và người tiêu dùng. Trải nghiệm ảo độc đáo này sẽ là bước lặp tiếp theo
</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32">có thể gây ra đối với trải nghiệm của người làm suy giảm khả năng của người dùng trong việc hình dung sự kiện văn hóa và làm suy yếu
</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">niềm tin của họ vào tính hơn trong metaverse, điều này giúp cải thiện trải nghiệm của họ.
</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34">trải nghiệm nghệ thuật. Bảo tàng ảo và triển lãm ảo hấp dẫn đã trở nên phổ biến, mang lại trải nghiệm tương tác
</div><span class="text_page_counter">Trang 35</span><div class="page_container" data-page="35">nghiên cứu định lượng, khảo sát, nghiên cứu thực địa và nghiên cứu trường hợp để rút ra các gợi ý để cải thiện. Nghiên cứu này có thể giúp thúc đẩy sự phát triển của các triển lãm ảo hấp dẫn và nâng cao hơn nữa sự hài lòng của
</div><span class="text_page_counter">Trang 37</span><div class="page_container" data-page="37">trải nghiệm của các thương hiệu chủ yếu được áp dụng dựa trên thực tế trong tình huống metaverse đang trở thành một kênh tiếp thị mới, đồng thời nghiên cứu trải nghiệm thương hiệu sử dụng metaverse dựa trên nghiên cứu trước đó về trải nghiệm thương hiệu trong minh được tính hiệu quả của nó, đó là trải nghiệm thương hiệu được trò chơi hóa, tác động của trải nghiệm thương hiệu được trị chơi hóa mà người
</div><span class="text_page_counter">Trang 38</span><div class="page_container" data-page="38">Kết quả nghiên cứu cho thấy những người tiêu dùng đã mua các mặt hàng có thương hiệu thời trang có sự hiện diện xã hội như một
</div><span class="text_page_counter">Trang 39</span><div class="page_container" data-page="39">tích cực đến thái độ, dẫn đến ý định mua hàng. Những phát hiện khác của nghiên cứu cho thấy những người tiêu dùng chưa mua
</div><span class="text_page_counter">Trang 40</span><div class="page_container" data-page="40">mục tiêu, xây dựng nội dung, thảo luận và
</div>