Nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ xe ứng dụng công nghệ - Grabbike của sinh viên tại thành phố Huế

NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI SỬ DỤNG DỊCH VỤ 
XE ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ - GRABBIKE 
CỦA SINH VIÊN TẠI THÀNH PHỐ HUẾ
FACTORS AFFECTING YOUTH USE OF TECHNOLOGY 
APPLICATION TRANSPORTATION SERVICES - GRABBIKE 
IN HUE CITY
ThS. Ngô Minh Tâm – ThS. Huỳnh Thị Thanh Tâm - ThS. Ngô Minh Tiến
Trường Đại học Kinh Tế - Đại học Huế
nmtam@hce.edu.vn
Tóm tắt
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xác định, đánh giá và phân tích mức độ ảnh hưởng
của các nhân tố đến hành vi sử dụng dịch vụ xe ứng dụng công nghệ Grabbike của sinh viên ở
thành phố Huế. Nghiên cứu đã tiến hành tìm hiểu thực trạng về tình hình sử dụng dịch vụ Grab-
bike và khảo sát 120 sinh viên đã sử dụng dịch vụ này về nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng
dịch vụ. Dữ liệu khảo sát được xử lý bằng phương pháp thống kê mô tả, phân tích và xác định
mô hình hồi qui các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên. Kết
quả nghiên cứu cho thấy có 04 nhóm nhân tố ảnh hưởng chính đến hành vi sử dụng dịch vụ Grab-
bike của là Sự hữu ích cảm nhận, Chuẩn mực chủ quan, Tính dễ dàng sử dụng và Giá cả. Đây là
một nghiên cứu mới về dịch vụ vận tải ứng dụng công nghệ - Grabbike tại thành phố Huế, là cơ
sở để phát triển và đẩy mạnh hoạt động kinh doanh của dịch vụ tại thị trường Huế cũng như các
thị trường lân cận. 
Từ khóa: dịch vụ Grabbike, Grabbike Huế, vận tải hành khách, xe ôm công nghệ. 
Abstract
This research was conducted to identify, analyze and evaluate the factors influence on
youth’s use of technology application transportation services - grabbike in Hue city. The research
investigated the real situation of using Grabbike service and a survey of 120 students who used
this service with a questionnaire about the factors affecting on their using grabike’s behavior.
Survey data is processed by descriptive statistics method, and data analysis with 23 observed
variables as well as data about transportation services based on technology. By testing the re-
search model through SPSS 20 statistics processing software, the research results show that fac-
tors affecting student’s use of Grabbike service are perceived usefulness, subjective standards,
ease of use and value. This is a new research on technology application transportation services
in Hue city, which is the basis for developing and promoting business activities of the service in
Hue market as well as neighboring markets. 
Keywords: Grabbike services, Grabbike Hue, passenger transport, motorbike taxi tech-
nology.
973
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
1. Đặt vấn đề
Với sự phát triển vượt bậc của nền kinh tế và đời sống của người dân ngày càng được nâng
cao. Nhu cầu đi lại của con người là một nhu cầu thiết yếu, các phương tiện giao thông cũng
được chú trọng phát triển để đáp ứng nhu cầu của con người. Nắm bắt được điều đó, sự phát triển
mạnh mẽ của mạng Internet và các thiết bị công nghệ thông minh đã cho ra đời các dịch vụ xe
ôm công nghệ, nổi bật là GrabBike. Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt trên đường đua giành
miếng bánh ngọt ở lĩnh vực dịch vụ vận tải hành khách dựa trên nền tảng điện thoại thông minh
hiện nay, để tồn tại và phát triển đòi hỏi sự thấu hiểu khách hàng, nắm bắt nhân tố tác động đến
hành vi sử dụng dịch vụ để từ đó đưa ra chính sách phát triển phù hợp. 
Dễ dàng nhận thấy một điều rằng giới trẻ là nhóm dễ dàng tiếp cận và sử dụng những
dịch vụ mang tính hiện đại như Grabbike. Bởi vậy mà việc tìm hiểu và tập trung vào nhóm
khách hàng này sẽ là một điều quan trọng cần làm nếu muốn đẩy mạnh phát triển dịch vụ này
trong tương lai. Nhắc đến thành phố Huế và nhắc đến giới trẻ thì chắc hẳn sinh viên là nhóm
đối tượng không thể bỏ qua, bởi nơi đây là một thành phố có nhiều trường Đại học, Cao Đẳng
tọa lạc. Thành phố Huế sẽ là một thị trường tiềm năng để phát triển những dịch vụ vận tải ứng
dụng công nghệ như Grabbike. Nhưng hiện nay, chưa có nghiên cứu cụ thể nào về nhân tố ảnh
hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ này của giới trẻ. Xuất phát từ thực tiễn đó, nghiên cứu được
thực hiện nhằm xác định, phân tích và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến hành vi
sử dụng dịch vụ Grabbike của giới trẻ là sinh viên trên địa bàn thành phố Huế. Từ đó, đưa ra
các giải pháp góp phần thúc đẩy sự phát triển của dịch vụ Grabbike tại Huế nói riêng và Việt
Nam nói chung. 
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Những vấn đề liên quan đến dịch vụ vận tải hành khách dựa trên nền tảng công nghệ
Liên quan đến dịch vụ, theo Kotler.P (2001) “dịch vụ là bất kỳ hoạt động hay lợi ích nào
mà chủ thể này cung cấp cho chủ thể kia, trong đó đối tượng cung cấp nhất thiết phải mang tính
vô hình và không dẫn đến quyền sở hữu một vật nào cả, còn việc sản xuất dịch vụ có thể hoặc
không có thể gắn liền với một sản phẩm vật chất nào”. Trong khi đó, James Fitzsimmons lại cho
rằng “dịch vụ là một trải nghiệm vô hình có tính mau hỏng theo thời gian được đem đến cho
khách hàng”. Tuy nhiên, quan điểm nào cũng đều thể  ...  quan sát.
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
3.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu và mô tả hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên
Bảng 1: Thống kê đặc điểm mẫu nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)
Theo kết quả nghiên cứu, hầu hết các đối tượng đều đã biết đến dịch vụ Grabbike và tất cả
đã tham gia sử dụng dịch vụ này ít nhất là một lần. Đây là một điều chứng minh rằng Grabbike
là một phương tiện đi lại khá phổ biến được nhiều đối tượng sinh viên biết đến. Phương tiện giúp
sinh viên biết đến dịch vụ Grabbike nhiều nhất là mạng xã hội, Internet và nhân viên của Grabbike
với lần lượt 95, 66 lượt trả lời, chiếm đến 32,6% và 22,7% trong tổng số lượt trả lời. Ngoài ra,
truyền hình, báo chí và bạn bè, người quen cũng là phương tiện giúp cho sinh viên biết đến dịch
vụ này. 
Ngoài ra, khảo sát về tình hình sử dụng dịch vụ này của sinh viên cũng cho thấy có nhiều
sinh viên sử dụng dịch vụ Grabbike từ 2 lần trở lên, với 91 lượt trả lời (chiếm đến 75,9% trong
tổng số 120 đối tượng tham gia trả lời phỏng vấn). Đây là một tín hiệu đán mừng của dịch vụ
Grabbike khi lượng sinh viên quay trở lại dùng dịch vụ có xu hướng tăng. Cụ thể là những sinh
viên đã sử dụng dịch vụ Grabbike 1 lần với 29 sinh viên trả lời (chiếm 24,2%), từ 2 – 3 lần với
53 lượt trả lời (chiếm 44,2%) và cuối cùng là những sinh viên đã sử dụng dịch vụ từ 4 lần trở lên
với 38 lượt trả lời (chiếm 31,7%). 
977
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Tiêu chí Số lượng (người) Tỷ lệ ( %)
Giới tính Nam 59 49,2
Nữ 61 50,8
Sinh viên
Năm 1 47 39,2
Năm 2 41 34,2
Năm 3 20 16,7
Năm 4 12 10,0
Trường Kinh Tế 40 33,3
Nông Lâm 37 30,8
Ngoại ngữ 29 24,2
Khác 14 11,7
Thu nhập Dưới 2 triệu 64 53,3
2 – 3 triệu 45 37,5
4 triệu trở lên 11 9,2
Sinh viên Trong tỉnh 38 31,7
Ngoại tỉnh 82 68,3
978
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
3.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, đề tài tiến hành thực hiện kiểm định độ tin cậy thang
đo của lần lượt 5 biến độc lập: “Hữu ích cảm nhận”, “Chuẩn mực chủ quan”, “Tính dễ dàng sử
dụng”, “Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân”, “Giá trị giá cả” và biến phụ thuộc. Với số biến
quan sát lần lượt là 5, 3, 4, 4, 4 và 3. 
Bảng 2: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo biến độc lập và biến phụ thuộc
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)
Ta thu được kết quả thỏa mãn các điều kiện kiểm định (có hệ số tương quan biến tổng
Corrected Item Total Correlation lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach’s Alpha lớn 0,6). Tất cả các
hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều tương đối cao từ 0.7 trở lên và có tương quan chặt
chẽ. Các biến trên đều đảm bảo điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy đa biến. 
3.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá
Nhằm kiểm tra mẫu nghiên cứu có đủ lớn và đủ tiến hành phân tích nhân tố hay không, tác
giả tiến hành kiểm định KMO. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số
KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test. Kết quả kiểm cho kết quả
giá trị KMO bằng 0,784 và nằm trong ngưỡng từ 0,5 đến 1 nên phân tích EFA là phù hợp và mức
ý nghĩa Sig. của kiểm định bartlett’s Test=0,00<0,05 nên các biến quan sát khi được đưa vào mô
hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp nghiên cứu phân tích nhân tố khám phá EFA
và có thể sử dụng cá kết quả đó. 
Bảng 3: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s biến độc lập
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)
Biến độc lập Hệ số Cronbach’s Alpha
Sự hữu ích cảm nhận 0,822
Chuẩn mực chủ quan 0,708
Tính dễ dàng sử dụng 0,849
Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân 0,729
Giá trị giá cả 0,796
Biến phụ thuộc
Ý định sử dụng dịch vụ 0,805
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO 0,784
Đại lượng thống kê Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 1029,796
Kiểm định Bartlett Df 190
Sig. 0,000
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh
hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn
Eigenvalue lớn hơn 1 thì đã có 5 nhân tố được tạo ra. Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân
tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 20, được rút trích lại vẫn là 20 nhân tố. Không có biến
quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến. 
Tổng phương sai trích là 64,808% > 50%, do đó phân tích nhân tố là phù hợp. 5 yếu tố
được xác định trong bảng ma trận xoay nhân tố được mô tả như sau: 
Nhóm yếu tố thứ nhất: Sự hữu ích cảm nhận (CN) có đại lượng đại diện cho lượng biến
thiên được giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 5,706 > 1. Yếu tố này giải thích được 28,531%
phương sai và là yếu tố có tỷ lệ giải thích biến động lớn nhất. 
Nhóm yếu tố thứ hai: Tính dễ dàng sử dụng (SD) có đại lượng đại diện cho lượng biến
thiên được giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 2,6 > 1. Yếu tố này giải thích được 13% phương
sai.
Nhóm yếu tố thứ ba: Giá trị giá cả (GC) có đại lượng đại diện cho lượng biến thiên được
giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 1,843 > 1. Yếu tố này giải thích được 9,215% phương sai. 
Nhóm yếu tố thứ tư: Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân (PTCN) có đại lượng đại diện
cho lượng biến thiên được giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 1,563 > 1. Yếu tố này giải thích
được 7,816% phương sai.
Nhóm yếu tố thứ năm: Chuẩn mực chủ quan (CQ) có đại lượng đại diện cho lượng biến
thiên được giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 1,249 > 1. Yếu tố này giải thích được 6,246%
phương sai.
Rút trích nhân tố ý định sử dụng
Sau khi phân tích ta nhóm biến nhân tố này thành một nhóm là: “Ý định sử dụng”. Kết quả
cho thấy thang đo có phương sai tích lũy tiến là 73,015% > 50% nên giải thích tốt cho đại lượng
đo lường. 
Bảng 4: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)
3.4. Phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh
viên trên địa bàn thành phố Huế
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Ý định sử dụng” (BPT) và các
biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Hữu ích cảm nhận”
(CN), “Chuẩn mực chủ quan” (CQ), “Tính dễ dàng sử dụng” (SD), “Sự hấp dẫn của phương tiện
cá nhân” (PTCN), “Giá trị giá cả” (GC) với các hệ số bê-ta lần lượt là β1, β2, β3, β4, β5.
979
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Nhận biết thương hiệu Hệ số tải
BPT1 0,875
BPT1 0,862
BPT1 0,825
Phương sai tích lũy tiến (%) 73,015
980
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
BPT= β0 + β1CN+ β2CQ + β3SD + β4PTCN + β5GC +ei
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh
hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu
chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. <
0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên
cứu nhân tố đó.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua các bảng sau:
Bảng 5: Hệ số phân tích hồi quy
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình “Hữu ích
cảm nhận”, “Chuẩn mực chủ quan”, “Tính dễ dàng sử dụng” và “Giá cả” đều nhỏ hơn 0,05.
Điều này chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng biến “Phương
tiện cá nhân” có giá trị Sig. là 0,600, giá trị này lớn hơn 0,05 nên nhân tố bị loại khỏi mô hình.
Ngoài ra thì hằng số trong mô hình có giá trị Sig. > 0,05 nên cũng sẽ bị loại. 
Như vậy, ta có phương trình hồi quy được xác định như sau: 
BPT= 0,244CN + 0,462CQ + 0,157SD + 0,177GC + ei
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù
hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh
sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp
của mô hình càng cao.
Bảng 2.12: Kết quả đánh giá sự phù hợp của mô hình
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. VIF
B Độ lệch chuẩn Beta
Hằng số -0,101 0,323 -0,313 0,755
CN 0,268 0,073 0,244 3,663 0,000 1,398
CQ 0,460 0,067 0,462 6,908 0,000 1,409
SD 0,136 0,058 0,157 2,357 0,020 1,404
PTCN 0,032 0,061 0,031 0,526 0,600 1,064
GC 0,192 0,072 0,177 2,655 0,009 1,397
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the 
Estimate
Durbin - Watson
1 0,799 0,639 0,623 0,31839 1,847
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là
0.639 tức là: độ phù hợp của mô hình là 63,9%. Hay nói cách khác, 63,9% độ biến thiên của biến
phụ thuộc “Ý định sử dụng” được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Ngoài ra, mối
quan hệ giữa biến độc lập và phụ thuộc là khá chặt chẽ.
Xem xét sự tương quan, đa cộng tuyến, phân phối chuẩn
Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy:
iGiá trị Durbin – Watson là 1,847 thuộc trong khoảng chấp nhận (1.6 đến 2.6). Vậy có
thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
iGiá trị VIF của mô hình nhỏ (dưới giá trị 2) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi
quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
iPhần dư tuân theo phân phối chuẩn.
4. Kết luận và giải pháp
Nghiên cứu ban đầu tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành
vi sử dụng dịch vụ Grabbike của giới trẻ (sinh viên) gồm 5 biến độc lập với 20 biến quan sát: sự
hữu ích cảm nhận, chuẩn mực chủ quan, tính dễ dàng sử dụng, sự hấp dẫn của phương tiện cá
nhân và giá trị giá cả. Sau khi nghiên cứu đã tiến hành phân tích và kiểm định, đã có biến bị loại
khỏi mô hình do không đáp ứng đủ các điều kiện kiểm định. Cuối cùng, nghiên cứu đã xách định
được 4 yếu tố tác động đến hành vi sử dụng dịch vụ là: Sự hữu ích cảm nhận, chuẩn mực chủ
quan, tính dễ dàng sử dụng và giá trị giá cả. So với thực tế, các yếu tố trên có sự phù hợp với thị
trường và thể hiện mức độ tin cậy cao của từng yếu tố trong mô hình. Đề tài cũng đã xác định
được chiều hướng ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trên đối với hành vi sử dụng
dịch vụ Grabbike của giới trẻ. Cụ thể, cả 4 biến đều tác động thuận chiều đến hành vi sử dụng
dịch vụ. Và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố được sắp xếp theo thứ tự giảm dần như sau: chuẩn
mực chủ quan, sự hữu ích cảm nhận, giá trị giá cả và tính dễ dàng sử dụng. Đồng thời, nghiên
cứu cũng cho thấy rằng đánh giá của những sinh viên đối với các yếu tố trên đều giao động ở
mức độ đồng ý. Nghiên cứu cũng đã phần nào đóng góp về mặt lý luận mô hình các biến đo
lường tác động đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của giới trẻ để làm cơ sở cho các hướng
nghiên cứu sau này.
Từ kết quả nghiên cứu, để thúc đẩy hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của giới trẻ trên địa
bàn thành phố Huế theo hướng tích cực, nhóm tác giả xin đề xuất những giải pháp như sau:
Giải pháp dựa trên nhóm yếu tố “Sự hữu ích cảm nhận”: Chú trọng vào chăm sóc khách
hàng, tạo cho họ niềm tin về dịch vụ. Bên cạnh đó cần tối ưu hơn nữa hệ thống và vùng phân bố
của dịch vụ, giúp cho khách hàng đặt xe dễ hơn, thuận tiện hơn; Có thể để khách hàng chủ động
trong việc trải nghiệm dịch vụ bằng cách cho khách hàng có thể lựa chọn loại xe muốn đi (xe tay
ga, xe số,...) hay có thể chủ động lựa chọn giới tính của tài xế và nắm bắt thông tin về họ giúp
khách hàng có thể an tâm hơn khi đi cùng; Cần giúp khách hàng có thể chọn xe phù hợp về
khoảng cách, thời gian đón; qua đó sẽ nâng cao tính tự chủ của khách hàng về thời gian, cũng
như giúp họ tiết kiệm thời gian chờ đợi.
Giải pháp dựa trên nhóm yếu tố “Chuẩn mực chủ quan”: thực tế cho thấy Marketing truyền
miệng luôn rất hiệu quả ở Việt Nam bởi tiếng nói từ gia đình, lời khuyên từ bạn bè luôn là một
981
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
tham chiếu quan trọng đối với ý định và hành vi tiêu dùng của khách hàng. Vì vậy, để giúp Grab-
bike được các thành viên trong gia đình, đồng nghiệp giới thiệu nhiều hơn đến người thân, bạn
bè, thì cần phải tiếp tục duy trì và thúc đẩy các chương trình liên quan đến mã giảm giá khi giới
thiệu người dùng, khi chia sẻ thông tin.
Giải pháp dựa trên nhóm yếu tố “Tính dễ dàng sử dụng”: Đối với Grab, khách hàng sử
dụng dịch vụ Grabbike thông qua ứng dụng gọi xe trên điện thoại với kết nối mạng 3G/4G hoặc
wifi. Điều này giúp cho khách hàng có thể dễ dàng sử dụng không chỉ dịch vụ Grabbike mà còn
các dịch vụ khác của Grab. Tuy nhiên nếu không có mạng dữ liệu di động hay wifi thì việc gọi
xe hay sử dụng các dịch vụ khác trở nên bất khả thi. Vì vậy, ngoài việc thiết kế cho người dùng
sử dụng ứng dụng trên điện thoại, Grab nên phát triển kênh tổng đài riêng hỗ trợ điện thoại để đa
dạng hoá phương tiện tiếp cận dịch vụ của khách hàng. 
Giải pháp dựa trên nhóm yếu tố “Giá trị giá cả”: Grab cần hoạch định các chiến lược,
chương trình rõ ràng nhằm duy trì hướng tiếp cận hiện nay về giá dịch vụ, tuy nhiên cần phải cập
nhật thường xuyên thông tin thị trường để có những bước đi hợp lý trong việc cạnh tranh với các
đối thủ triển khai dịch vụ tương tự hay các dịch vụ taxi truyền thống. Doanh nghiệp cũng nên
tăng cường các biện pháp khuyến mãi nhằm kích cầu như ra mắt các gói ưu đãi cho khách hàng
mới hay giảm giá cước cho khách hàng trung thành và sử dụng thường xuyên. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Ajzen & Fishbein, (1975), The Theory of Reasoned Action – TRA. 
2. Ajzen, (1985), Theory of Planned Behavior – TPB. 
3. Davis & ctg, (1989), The Technology Acceptance Model – TAM.
4. Hafidz, Irham (2018), “Pengaruh harga, kualitas pelayanan dan promosi terhadap kepu-
tusan konsumen dalam memilih Grab Bike di Kota Malang”. Undergraduate thesis, Universitas
Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim
5. Nguyễn Duy Thanh (Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM ), Huỳnh Thị Minh Châu,
Nguyễn Mạnh Tuân (Trường Đại học Bách khoa, ĐHQG-HCM), Chấp nhận và sử dụng công
nghệ: một nghiên cứu về dịch vụ taxi uber, Tạp chí phát triển KH&CN, Tập 18, Số Q4 – 2015
6. Đỗ Hữu Nam, (2018), “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ
uber tại Hà Nội” Luận văn thạc sỹ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Việt Nam.
7. Nguyễn Khánh Duy. 2007. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis)
bằng SPSS. Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright.
8. Trần Đình Thám, (2010), Bài giảng Kinh tế lượng, Trường Đại Học Kinh Tế - Đại Học
Huế.
9. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS
tập 1 - 2, Trường Đại Học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh, NXB Hồng Đức.
10. Kotler, P. (2001), Quản trị marketing, Nhà xuất bản Thống kê.
11. GS.TS. Hồ Văn Tĩnh (2009), Thương mại dịch vụ - Một số vấn đề lý luận và thực tiễn,
Học viện Chính trị Quốc gia Hồ Chí Minh
982
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020