Số phát hành: Số 22 - Tháng 8 - 2026Quản trị - Quản lý
Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng sản phẩm nhà thông minh của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh
Xuất bản: tháng 8 26, 2026
doi:10.62831/nckh.2026.3552.v1
Tóm tắt
Dựa trên Mô hình chấp nhận công nghệ và Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ, nghiên cứu đề xuất mô hình gồm 6 nhân tố: nhận thức tính hữu ích, nhận thức chi phí, nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức độ tin cậy, ảnh hưởng xã hội và nhận thức an toàn. Kết quả cho thấy, nhận thức độ tin cậy, nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức tính hữu ích và nhận thức an toàn có tác động tích cực đến ý định sử dụng; nhận thức chi phí có tác động tiêu cực; trong khi ảnh hưởng xã hội không có ý nghĩa thống kê. Kết quả nghiên cứu cung cấp hàm ý cho doanh nghiệp trong việc nâng cao độ tin cậy, đơn giản hóa trải nghiệm sử dụng, gia tăng giá trị cảm nhận, bảo đảm an toàn và tối ưu hóa chính sách chi phí nhằm thúc đẩy ý định sử dụng sản phẩm nhà thông minh.
Từ khóa
sản phẩm nhà thông minhý định sử dụngnhận thức độ tin cậynhận thức tính hữu íchnhận thức chi phíThành phố Hồ Chí Minh
Tài liệu tham khảo
1.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. NXB Hồng Đức.
2.
Văn Hùng Trọng, Võ Thị Thanh Thảo, Nguyễn Thị Kiều Trang, Vũ Thị Quỳnh Anh (2020). Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thiết bị nhà thông minh tại Đà Nẵng. Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia CITA 2020 “Công nghệ thông tin và ứng dụng trong các lĩnh vực”, tr. 300-306.
3.
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1991). Understanding attitudes and predicting social behavior. Prentice Hall.
4.
Balta-Ozkan, N., Davidson, R., Bicket, M., & Whitmarsh, L. (2013). Social barriers to the adoption of smart homes. Energy Policy, 63, 363-374. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.08.043
Basarir-Ozel, B., Turker, H. B., & Nasir, V. A. (2022). Identifying the key drivers and barriers of smart home adoption: A thematic analysis from the business perspective. Sustainability, 14(15), 9053. https://doi.org/10.3390/su14159053.
Chung, B. Y., Skibniewski, M. J., Lucas, H. C., Jr., & Kwak, Y. H. (2008). Analyzing enterprise resource planning system implementation success factors in the engineering-construction industry. Journal of Computing in Civil Engineering, 22(6), 373-382. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(2008)22:6(373).
Comrey, A. L., & Lee, H. B. (1992). A first course in factor analysis. Lawrence Erlbaum Associates.
8.
Cristobal, E., Flavian, C., & Guinaliu, M. (2007). Perceived e-service quality: Measurement validation and effects on consumer satisfaction and web site loyalty. Managing Service Quality: An International Journal. https://doi.org/10.1108/09604520710744326.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 319-340.
10.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003.
11.
Gao, L., & Bai, X. (2014). A unified perspective on the factors influencing consumer acceptance of Internet of Things technology. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 26(2), 211-231.
12.
Gould, J. D., & Lewis, C. (1985). Designing for usability: Key principles and what designers think. Communications of the ACM, 28(3), 300-311.
13.
Gu, W., Bao, P., Hao, W., & Kim, J. (2019). Empirical examination of intention to continue to use smart home services. Sustainability, 11(19), 5213.
14.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis.
15.
Han, H., Hsu, L. T., & Sheu, C. (2010). Application of the theory of planned behavior to green hotel choice: Testing the effect of environmental friendly activities. Tourism Management, 31(3), 325-334.
16.
Javadi, M. H. M., Dolatabadi, H. R., Nourbakhsh, M., Poursaeedi, A., & Asadollahi, A. R. (2012). An analysis of factors affecting online shopping behavior of consumers. International Journal of Marketing Studies, 4(5), 81. http://dx.doi.org/10.5539/ijms.v4n5p81.
Ji, W., & Chan, E. H. (2019). Critical factors influencing the adoption of smart home energy technology in China: A Guangdong province case study. Energies, 12(21), 4180. https://doi.org/10.3390/en12214180.
Kalakota, R., & Whinston, A. B. (1997). Electronic commerce: A manager’s guide. Addison-Wesley Professional.
19.
Kaneko, M., Arima, K., Murakami, T., Isshiki, M., & Sugimura, H. (2017). Design and implementation of interactive control system for smart houses. In 2017 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE).
20.
Lee, C., Zappaterra, L., Choi, K., & Choi, H.-A. (2014). Securing smart home: Technologies, security challenges, and security requirements. In 2014 IEEE Conference on Communications and Network Security.
21.
Li, M., Gu, W., Chen, W., He, Y., Wu, Y., & Zhang, Y. (2018). Smart home: Architecture, technologies and systems. Procedia Computer Science, 131, 393-400.
22.
Lu, J., Yu, C.-S., & Liu, C. (2005). Facilitating conditions, wireless trust and adoption intention. Journal of Computer Information Systems, 46(1), 17-24.
23.
Meyer, J. P., Becker, T. E., & Van Dick, R. (2006). Social identities and commitments at work: Toward an integrative model. Journal of Organizational Behavior, 27(5), 665-683.
24.
Nikou, S. (2019). Factors driving the adoption of smart home technology: An empirical assessment. Telematics and Informatics, 45, 101283.
25.
Notra, S., Siddiqi, M., Gharakheili, H. H., Sivaraman, V., & Boreli, R. (2014). An experimental study of security and privacy risks with emerging household appliances. In 2014 IEEE Conference on Communications and Network Security.
26.
Park, E., Cho, Y., Han, J., & Kwon, S. J. (2017). Comprehensive approaches to user acceptance of Internet of Things in a smart home environment. IEEE Internet of Things Journal, 4(6), 2342-2350.
27.
Park, E., Kim, H., & Ohm, J. Y. (2015). Understanding driver adoption of car navigation systems using the extended technology acceptance model. Behaviour & Information Technology, 34(7), 741-751.
28.
Park, E., Kim, S., Kim, Y., & Kwon, S. J. (2018). Smart home services as the next mainstream of the ICT industry: Determinants of the adoption of smart home services. Universal Access in the Information Society, 17(1), 175-190.
29.
Pliatsikas, P., & Economides, A. A. (2022). Factors influencing intention of Greek consumers to use smart home technology. Applied System Innovation, 5(1), 26.
Stojkoska, B. L. R., & Trivodaliev, K. V. (2017). A review of Internet of Things for smart home: Challenges and solutions. Journal of Cleaner Production, 140, 1454-1464.
32.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (1996). Using multivariate statistics. HarperCollins.
33.
Vanus, J., Smolon, M., Martinek, R., Koziorek, J., Zidek, J., & Bilik, P. (2015). Testing of the voice communication in smart home care. Human-Centric Computing and Information Sciences, 5(1), 1-22.
34.
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204.
35.
Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 157-178.
36.
Wixom, B. H., & Todd, P. A. (2005). A theoretical integration of user satisfaction and technology acceptance. Information Systems Research, 16(1), 85-102.
37.
Wu, J.-H., & Wang, S.-C. (2005). What drives mobile commerce? An empirical evaluation of the revised technology acceptance model. Information & Management, 42(5), 719-729.
38.
Yoshigoe, K., Dai, W., Abramson, M., & Jacobs, A. (2015, December). Overcoming invasion of privacy in smart home environment with synthetic packet injection. In 2015 TRON Symposium (TROnSHOW) (pp. 1-7). IEEE.
