Số phát hành: Số 19 - Tháng 7 - 2026Quản trị - Quản lý
Các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng chi trả cho phiên bản tính phí của ChatGPT
Xuất bản: tháng 8 10, 2026
Tóm tắt
Nghiên cứu đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng chi trả cho phiên bản tính phí của ChatGPT của người dùng tại Việt Nam. Qua đó đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến sự sẵn lòng chi trả. Đồng thời, nghiên cứu cũng đề xuất các hàm ý quản trị giúp tối ưu hóa chiến lược chuyển đổi của khách hàng sang phiên bản cao cấp của ChatGPT. Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 3 yếu tố ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến sự sẵn lòng chi trả: Sự hài lòng (β = 0,363), Cảm nhận về giá (β = 0,327) và Tiếp thu và Ứng dụng kiến thức (β = 0,223).
Từ khóa
mô hình kinh doanh Freemiumsự sẵn lòng chi trảChatGPTtính phíbản quyềnsự hài lòng
Tài liệu tham khảo
1.
Đức Anh (2025). Đến năm 2030, ChatGPT sẽ có 220 triệu người dùng trả phí. Tạp chí Thương gia https://thuonggiaonline.vn/den-nam-2030-chatgpt-se-co-220-trieu-nguoi-dung-tra-phi-post565166.html.
2.
Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu với SPSS. Nhà xuất bản Hồng Đức, Hà Nội.
3.
Minh Hoàng (2025). Con số khó tin của ChatGPT. Tạp chí Tri thức https://znews.vn/con-so-an-tuong-cua-chatgpt-post1592715.html.
4.
Nguyễn Đình Thọ (2013). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. Nhà xuất bản Tài chính, Hà Nội.
5.
Agarwal R., & Prasad J. (1998). A conceptual and operational definition of personal innovativeness in the domain of information technology. Information systems research, 9(2), 204-215.
6.
Ajzen I. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211.
7.
Al-Emran M., et al (2018.) Development of M-learning application based on knowledge management processes. In Proceedings of the 2018 7th international conference on software and computer applications (pp. 248-253).
8.
Bauer R. A. (1967). Consumer behavior as risk taking. Marketing: Critical perspectives on business and management, 593, 13-21.
9.
Bock G.W., et al (2005). Behavioral intention formation in knowledge sharing: Examining the roles of extrinsic motivators, social-psychological forces, and organizational climate. MIS quarterly, 29(1), 87-112.
10.
Davis F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
11.
Davis F.D., et al (1992). Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace 1. Journal of applied social psychology, 22(14), 1111-1132.
12.
Featherman M.S. & Pavlou P.A.(2003). Predicting e-services adoption: a perceived risk facets perspective. International journal of human-computer studies, 59(4), 451-474.
13.
Hair Jr. J. F., et al (2006). Multi-variate Data Analysis (6th ed.). Pearson Education.
14.
Homburg C., et al (2005). Do satisfied customers really pay more? A study of the relationship between customer satisfaction and willingness to pay. Journal of marketing, 69(2), 84-96.
15.
Hsu C. L., & Lin J. C.C. (2008). Acceptance of blog usage: The roles of technology acceptance, social influence and knowledge sharing motivation. Information & management, 45(1), 65-74.
16.
Hyeon Jo (2024). Uncovering the reasons behind willingness to pay for ChatGPT-4 premium. International Journal of Human-Computer Interaction, 41(2), 994-1009.
17.
Kim D. J., Ferrin D. L., & Rao H. R. (2008). A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents. Decision support systems, 44(2), 544-564.
18.
Kim, H. W., Chan, H. C., & Gupta, S. (2007). Value-based adoption of mobile internet: An empirical investigation. Decision Support Systems, 43(1), 111-126.
19.
Kumar V. (2014). Making "freemium" work. Harvard business review, 92(5), 27-29.
20.
Lu J., Yao J. E., & Yu C. S. (2005). Personal innovativeness, social influences and adoption of wireless Internet services via mobile technology. Journal of Strategic Information Systems, 14(3), 245-268.
21.
Marela A. N., & Alfansi L. (2024). Understanding Gen Z's Netflix usage in Indonesia: an Extended TAM perspective on willingness to subscribe. Manajemen dan Bisnis, 23(1), 13-32.
22.
Nguyen T.Q.L., et al (2017). Factors influencing the willingness-to-pay of internet users in Vietnam for the fee-based online contents. Ho Chi Minh City Open University Journal of Science-economics and Business Administration, 7(2), 24-41.
23.
Oliver R.L. (2014). Satisfaction: A behavioral perspective on the consumer. Routledge.
24.
Pramadani F. A., & Hidayat A. (2025). The effect of e-service quality, perceived value, customer satisfaction on willingness to pay Spotify Premium app in Indonesia. International Journal of Economics, Business and Innovative Research, 4(1).
25.
Song H., et al (2022). Increasing bike-sharing users’ willingness to pay a study of China based on perceived value theory and structural equation model. Frontiers in psychology, 12, 747462.
26.
Sun Y., & Zhang H. (2021). What motivates people to pay for online sports streaming? An empirical evaluation of the revised technology acceptance model. Frontiers in Psychology, 12, 619314.
27.
Tra Ngo (2025). Vietnam Consumer AI market 2025: 78% of online population have engaged with AI, one-third turn it into a daily habit. Available at https://www.decisionlab.co/blog/vietnam-consumer-ai-market-2025-78-of-online-population-have-engaged-with-ai-one-third-turn-it-into-a-daily-habit.
28.
Trenz M., & Huntgeburth J. (2014). Understanding the viability of cloud services: A consumer perspective.
29.
Voss, G. B., Parasuraman, A., & Grewal, D. (1998). The roles of price, performance, and expectations in determining satisfaction in service exchanges. Journal of Marketing, 62(4), 46-61.
30.
Zeithaml V. A. (1988). Consumer perceptions of price, quality, and value: a means-end model and synthesis of evidence. Journal of Marketing, 52(3), 2-22.
31.
Zhang H., et al (2025). Exploring the role of personal innovativeness on purchase intention of artificial intelligence products: An investigation using social influence theory and value-based adoption model. International Journal of Human Computer Interaction, 42(2), 752-766.
32.
Zhou S., Li T., Yang S., & Chen Y. (2022). What drives consumers’ purchase intention of online paid knowledge? A stimulus-organism-response perspective. Electronic Commerce Research and Applications, 52, 101126.
