Level of conformity to expectations for smart tourism experiences in Ho Chi Minh City (Vietnam)

Abstract

The aim of this research is to establish a specific list of requirements for the application of technology to serve the tourist experiences and to compare it with the actual level of response to the expected smart tourism experiences of tourists visiting Ho Chi Minh City (Vietnam), in order to evaluate the level of response of this destination. This list includes the two frameworks: "normal conformity" and "high conformity". Accordingly, if the "high conformity" framework is achieved, it will help the destination to gain a competitive advantage. Comparing this list with the reality of Ho Chi Minh City will help identify the specific positioning of this locality on the journey to build and develop smart tourism destinations. The author relied on the results of unstructured interviews with 26 domestic tourists who visited Ho Chi Minh City in 2022 to create a list of 21 items expected for a smart tourism experience and compared it with the reality of 40 destinations/services in Ho Chi Minh City, including hotels, restaurants, tourist attractions, entertainment venues, shopping centers, airports, bus stations, train stations, and public transportation for tourism, through direct surveys to score them. The research results showed that many requirements in the "normal conformity" framework only reached an average score, while those in the "high conformity" framework scored very low. The main reason is the limited cooperation between tourism businesses, technology businesses, and destination management agencies. This reality is a challenge for the goal and expectations of Ho Chi Minh City if it wants to develop the locality into a smart tourism destination.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong xu hướng phát triển của xã hội công nghệ, đặc tính ‘thông minh’ được thiết lập cho nhiều đồ vật khác nhau. Tùy vào đối tượng được gán mà đặc tính ‘thông minh’ được thiết lập cụ thể. Năng lực tích hợp công nghệ thành một hệ sinh thái cũng dần dần đưa các kịch bản công nghệ siêu việt như “nhà máy thông minh”, “ngôi nhà thông minh”, “thành phố thông minh” trở thành hiện thực.

Du lịch thông minh (DLTM) được nhắc đến như một xu hướng phát triển năng lực trải nghiệm của khách du lịch (KDL). Trong du lịch, việc áp dụng các nguyên tắc thông minh chủ yếu nhằm nâng cao trải nghiệm của KDL thông qua các công nghệ tiên tiến và khai thác dữ liệu lớn để tạo điều kiện thuận lợi cho việc đồng sáng tạo giá trị của các bên liên quan trong hệ sinh thái dịch vụ thông minh 1 .

Lợi ích đầu tiên của DLTM là việc tăng cường các tiện ích công nghệ hỗ trợ cho KDL. Theo Murat Odemis, KDL thông minh (smart tourist) là loại khách có nhu cầu về dịch vụ DLTM, biết hưởng lợi từ dịch vụ DLTM và thực sự hưởng lợi từ các dịch vụ này 2 . Nói cách khác, KDL thông minh có thể tận dụng các hỗ trợ công nghệ hiện đại để tự lựa chọn và quyết định các giá trị trải nghiệm du lịch mà không nhất thiết phải lệ thuộc vào công ty lữ hành. KDL thông minh tận dụng những phương tiện và điều kiện của xã hội công nghệ để tự thiết kế và thực hiện chuyến đi của mình một cách “thông minh” nhất về giá trị trải nghiệm và chi phí của chuyến đi, phù hợp nhất với nhu cầu và điều kiện của họ. Hậu thuẫn cho xu hướng DLTM này là các nền tảng thông tin và dịch vụ được số hóa và tự động hóa rất cao như tư vấn chương trình du lịch, đặt chỗ (booking), vận chuyển, lưu trú, ẩm thực, giải trí, hướng dẫn, thủ tục xuất nhập cảnh, thanh toán tự động,… Trên thực tế, đó chính là nền tảng ‘thông minh’ của điểm đến du lịch.

Điểm đến DLTM

DLTM nếu được nhận biết một cách toàn diện, bao gồm 3 thành phần khác nhau là: 1) điểm đến thông minh (smart destination), 2) hệ sinh thái doanh nghiệp thông minh (smart business ecosystem), 3) trải nghiệm DLTM (smart tourism experience - STE). Nếu xét mối quan hệ giữa ba thành phần này, thì STE chỉ có thể được xây dựng dựa trên nền tảng dịch vụ và tiện ích được cung cấp ở các điểm đến. Hệ sinh thái doanh nghiệp thông minh thật ra cũng là một cấu phần cơ hữu của điểm đến. Vì vậy, vấn đề phát triển điểm đến DLTM phải được xem là một vấn đề trọng tâm của xu hướng phát triển của DLTM.

hiều tác giả đi trước đã nêu khái niệm “điểm đến thông minh”. Buhalis và Amaranggana (2013) cho rằng: nếu đặt mục tiêu phát triển điểm đến DLTM thì cần chú trọng việc kết nối các bên liên quan trên nền tảng trung gian năng động của công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) để hỗ trợ trao đổi thông tin kịp thời về các hoạt động du lịch 3 . Boes và cộng sự (2015) cũng có quan điểm tương tự, cho rằng điểm đến thông minh là địa điểm khai thác công nghệ có sẵn để phối hợp cung và cầu cùng tạo ra giá trị, vừa tăng cường trải nghiệm tích cực cho KDL, vừa gia tăng lợi ích cho doanh nghiệp và tổ chức quản lý điểm đến 4 . Các tác giả như Lopez de Avila (2015), Lamsfus và cộng sự (2015) cũng nhấn mạnh vào khía cạnh tăng cường tính tương tác giữa KDL với điểm đến và gia tăng trải nghiệm tích cực cho KDL nhờ hỗ trợ của công nghệ và dữ liệu 5 , 6 .

Các quan niệm về điểm đến DLTM đều nhận diện 4 bên liên quan là: KDL, cư dân địa phương, doanh nghiệp, và nhà quản lý. Vai trò của công nghệ hiện đại luôn được nhắc đến trong các định nghĩa về điểm đến thông minh như một tiền đề cơ bản. Hạ tầng công nghệ tiên tiến sẽ giữ vai trò đảm bảo sự phát triển bền vững, cho phép KDL tiếp cận một cách thuận lợi, giúp gia tăng chất lượng trải nghiệm tại điểm đến và cải thiện chất lượng cuộc sống người dân. KDL tham gia vào DLTM không chỉ tiêu thụ du lịch mà còn chia sẻ giá trị và sáng tạo thêm trải nghiệm, tham gia vào quá trình quản lý giá trị của điểm đến.

Năng lực cạnh tranh của điểm đến DLTM

Phát triển điểm đến DLTM có thể giúp tăng cường năng lực cạnh tranh của điểm đến. Vấn đề này cần được tư duy một cách hệ thống để xác lập mối liên hệ giữa yếu tố công nghệ với các yếu tố khác trong tổng thể năng lực cạnh tranh của một điểm đến. Chulmo Koo và cộng sự (2016) 1 đã khái quát hóa mô hình năng lực cạnh tranh của điểm đến thông minh dựa trên sự kế thừa mô hình của Crouch và Richie đúc kết từ năm 1999 nhưng xem xét thêm yếu tố công nghệ thông minh ( Figure 1 ).

Figure 1 . Mô hình năng lực cạnh tranh điểm đến DLTM (Nguồn: Chulmo Koo và cộng sự, 2016) 1

1" width="300" height="200">

Mô hình của Chulmo Koo và cộng sự cho thấy, việc ứng dụng các công nghệ thông minh và trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa các lợi thế so sánh và lợi thế cạnh tranh của điểm đến, giúp nâng cao hiệu quả khai thác thông tin, quản lý tài nguyên, tổ chức xã hội, tiếp thị, cải tiến chất lượng dịch vụ. Nhờ vậy, các điểm đến có thể hiện thực hóa sự cộng tác của nhiều thành phần trong cấu trúc dịch vụ xã hội dựa trên đặc tính tự vận hành và tự động hóa 1 . Theo quan điểm của Gretzel (2015), thực tế đó đã tạo ra mối quan hệ cộng sinh giữa các bên liên quan du lịch và phi du lịch 7 .

Trải nghiệm DLTM (STE)

Trải nghiệm du lịch là một trong những vấn đề được nhiều người quan tâm trong nghiên cứu du lịch từ thập niên 80. Các nghiên cứu chuyên sâu về trải nghiệm du lịch do Cohen thực hiện trong thập niên 80 đã chạm đến nhiều vấn đề quan trọng về trải nghiệm du lịch như động cơ, thái độ và hành vi của KDL (Cohen, 1984, 1988) 8 , 9 , 10 . Từ cuối thập niên 90 đến nay, chủ đề nghiên cứu về “kinh tế trải nghiệm” do Pine và Gilmore (1999) 11 khởi xướng trở thành chủ đề nổi bật trong nghiên cứu du lịch, nhấn mạnh đặc tính đồng sáng tạo giữa doanh nghiệp du lịch và KDL – đặc tính mà Prahalad và Ramaswamy (2004) cho rằng đã phá vỡ thị trường du lịch truyền thống lấy doanh nghiệp làm trung tâm 12 . Thực tế này cũng tăng cường việc trao quyền cho tất cả các bên liên quan trong hoạt động du lịch.

Uriely (2005) cho rằng trải nghiệm du lịch hiện được mô tả như một hiện tượng mơ hồ và đa dạng, phần lớn được cấu thành bởi người tiêu dùng cá nhân 13 . Tung và Ritchie (2011) quan niệm rằng trải nghiệm du lịch là sự cảm nhận và đánh giá chủ quan của một cá nhân về những gì liên quan đến các giai đoạn trước, trong và sau chuyến đi 14 . Walls và các cộng sự (2011) cấu trúc hóa trải nghiệm du lịch theo những thành phần: đặc điểm cá nhân, yếu tố tình huống, yếu tố vật chất và tương tác của con người 15 . Cũng với cách tiếp cận cấu trúc, Tussyadiah và Zach (2012) phân tích trải nghiệm du lịch theo bốn khía cạnh chung (giác quan và thể chất, tình cảm, nhận thức và cảm nhận, xã hội) và một khía cạnh riêng tùy theo thuộc vào hoàn cảnh tiếp xúc của KDL trong chuyến đi 16 .

Kế thừa quan điểm của Gretzel và Jamal (2009), hai tác giả Femenia-Serra và Neuhofer (2018) đã đặt vấn đề về STE, và đặt vào mối quan hệ với ICT để quan sát 17 . Cách tiếp cận này cho thấy các công cụ công nghệ đã giúp xây dựng và tái cấu trúc trải nghiệm của KDL như thế nào. ICT đã làm “trung gian trải nghiệm” của KDL, thay đổi cách mà KDL diễn giải về những nơi họ đến thăm và xây dựng trải nghiệm của họ trong cả ba giai đoạn trước, trong và sau chuyến đi. Ngoài việc làm trung gian trải nghiệm, ICT đã hỗ trợ đồng sáng tạo trải nghiệm giữa KDL, doanh nghiệp du lịch và nhà quản lý điểm đến. Có thể nói, hai khía cạnh quan trọng của STE là vai trò trung gian của công nghệ đối với trải nghiệm KDL và quá trình đồng sáng tạo trải nghiệm thông qua hỗ của trợ công nghệ 17 .

Sự phát triển của các công nghệ thông minh đã đẩy vai trò “trung gian trải nghiệm” của các công nghệ đối với KDL lên một bước mới. Năm 2012, Neuhofer và các cộng sự cho rằng nhờ tích hợp các hỗ trợ ICT với đồng sáng tạo, trải nghiệm của KDL không chỉ diễn ra trong không gian vật lý thực mà còn đồng thời diễn ra trong không gian ảo trực tuyến. Thực tế này hậu thuẫn cho sự phát triển năng lực của điểm đến du lịch dựa trên liên kết nhiều tác nhân trong hệ sinh thái điểm đến để tạo điều kiện thuận lợi cho KDL cũng như cho các bên liên quan, đồng thời cũng tạo ra những trải nghiệm tích cực hơn cho KDL tại một điểm đến du lịch cụ thể 18 .

Giá trị mà điểm đến DLTM đem lại cho KDL là hỗ trợ điều kiện để họ có thể thực hành cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm du lịch của mình. Ở chiều ngược lại, KDL thông minh cũng sẽ đóng góp phát triển giá trị điểm đến thông qua các tương tác tích cực, đóng góp ý kiến, phản ánh nhu cầu, cung cấp dữ liệu của du lịch cá nhân, giúp các nhà quản lý điểm đến dự báo nhu cầu, nâng cao năng suất và hiệu quả phục vụ du lịch nhờ các quá trình tự động hóa. Femenia-Serra và Neuhofer (2018) đã đúc kết mô hình khái niệm hóa về STE xét trong mối quan hệ với điểm đến ( Figure 2 ) 17 .

Figure 2 . Trải nghiệm DLTM trong bối cảnh điểm đến thông minh (Nguồn: Femenia-Serra và Neuhofer 2018) 17

17" width="300" height="200">

Muốn sáng tạo và phát triển các giá trị STE cho KDL trong bối cảnh của một điểm đến thông minh nào đó, theo Femenia-Serra và Neuhofer, cần tập trung vào bốn yêu cầu lớn là khả năng điều hướng dữ liệu (data driven), hai là tương tác theo thời gian thực (real-time), ba là đồng sáng tạo (co-creation), và bốn là tương tác cảm ngữ cảnh (contextaware) 17 .

Bài viết này chủ yếu dựa trên mô hình nghiên cứu về điểm đến thông minh của Chulmo Koo và cộng sự 1 trình bày ở Figure 1 và mô hình nghiên cứu về trải nghiệm du lịch trong bối cảnh điểm đến thông minh của Femenia-Serra và Neuhofer 17 trình bày ở Figure 2 để thiết kế một khảo sát đối chiếu giữa kỳ vọng về DLTM từ góc nhìn của KDL với thực tiễn đáp ứng của một địa phương cụ thể là TP.HCM. Đây là một trong những địa phương ở Việt Nam tuyên bố theo đuổi chiến lược phát triển thành phố thông minh, bao hàm cả chí hướng phát triển điểm đến DLTM. Mô hình của Chulmo Koo và cộng sự (2016) là cơ sở cho việc nhận diện và phân tích các kỳ vọng về lợi thế so sánh và lợi thế cạnh tranh của điểm đến DLTM. Mô hình của Femenia-Serra và Neuhofer là cơ sở cho việc nhận diện và phân tích các kỳ vọng về hạ tầng công nghệ và dữ liệu hỗ trợ cho trải nghiệm của KDL.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tác giả đã tiến hành lập một bảng kiểm (checklist) gồm 21 mục kỳ vọng về STE của KDL ( Table 1 ). Danh sách 21 mục kỳ vọng này được tổng hợp từ kết quả phỏng vấn về kỳ vọng STE trên 26 KDL nội địa trong độ tuổi 24-30 tuổi đến TP.HCM trong khoảng thời gian từ tháng 5/2023 đến tháng 6/2023 và đều là những người có trình độ đại học. Những người được phỏng vấn đều có trải nghiệm du lịch ở mức tối thiểu 2 chuyến đi/năm. Nhóm đối tượng này có thể xem là khách hàng tiềm năng của DLTM, có nhu cầu cao về STE và cũng đáp ứng được đòi hỏi về năng lực kỹ thuật số (digital capability) của cá nhân. Kết quả tiếp cận 122 trường hợp tiềm năng nhận được 26 trường hợp đáp ứng điều kiện về lứa tuổi và học vấn và đồng ý tham gia trả lời phỏng vấn. Đây là các cuộc phỏng vấn trực tiếp, phi cấu trúc, với mục tiêu là ghi nhận các ý kiến phát biểu của KDL về kỳ vọng STE theo hiểu biết và cách hình dung của riêng mỗi người. Trước khi bước vào phỏng vấn, những người tham gia trả lời đều trải qua phần trao đổi về khái niệm DLTM và những hỗ trợ của công nghệ đối với trải nghiệm của KDL. Sau đó, họ sẽ được hỏi ý kiến cá nhân cụ thể về những kỳ vọng đối với các trải nghiệm thông minh trong vai trò là KDL.

Kết quả phỏng vấn phi cấu trúc trên 26 KDL nội địa nói trên ghi nhận được tổng cộng 89 mục phát biểu về kỳ vọng STE. Các ý kiến này sau đó được tổng hợp lại trên nguyên tắc các kỳ vọng đều được ghi nhận, nhưng các ý kiến giống nhau hoặc tương tự nhau sẽ được gộp lại thành ý chung. Kết quả tổng hợp đem lại 21 mục kỳ vọng về STE của KDL, phản ánh bốn chủ đề về trải nghiệm du lịch minh theo quan điểm của Femenia-Serra và Neuhofer (2018) 17 . Các kỳ vọng này liên quan đến 4 nhóm tiêu chí:

[A] Năng lực thu thập và điều hướng dữ liệu từ KDL để phục vụ cho công tác quản lý điểm đến, phát triển sản phẩm và dịch vụ du lịch phù hợp với nhu cầu của khách.

[B] Năng lực đáp ứng nhu cầu của KDL theo thời gian thực.

[C] Mức độ tạo cơ hội và trao quyền để KDL tham gia vào quá trình đồng sáng tạo trải nghiệm du lịch.

[D] Khả năng cung cấp thông tin cho KDL phù hợp với bối cảnh tại vị trí mà khách có mặt.

Table 1 Tổng hợp 21 mục kỳ vọng STE của KDL qua kết quả phỏng vấn 26 KDL nội địa đến TP.HCM

Trong số 21 mục kỳ vọng nêu ở Table 1 , 12 mục đầu tiên được xếp vào khung “Đáp ứng thông thường” (mã Nx). Còn lại 9 mục tiếp theo được xếp vào khung “Đáp ứng cao” (mã Hx). Nói cách khác, việc đáp ứng các yêu cầu của khung “Đáp ứng cao” mới thật sự tạo ra lợi thế cạnh tranh dựa vào phát triển năng lực điểm đến thông minh chiếu theo mô hình của Chulmo Koo và cộng sự ( Figure 1 ). So với các mã Nx, các mã Hx cho thấy rõ việc ứng dụng các công nghệ ở mức thông minh tinh khôn (intellgent smart) để đạt được sự kết hợp các loại hoạt động khác nhau và cho phép khai thác các quan hệ thị trường hiệu quả hơn để tạo ra các lợi thế cạnh tranh.

Để đánh giá một trường hợp như điểm đến TP.HCM đang ở đâu trên hành trình phát triển một điểm đến thông minh, tác giả tiến hành đối chiếu giữa danh sách 21 mục kỳ vọng STE đã lập ở Table 1 với thực tế đáp ứng của Thành phố Hồ Chí Minh qua khảo sát thực tế 40 địa điểm/dịch vụ trong số những địa điểm/dịch vụ tiêu biểu cho du lịch đô thị TP.HCM. 40 địa điểm này được chọn lựa theo tiêu chí: (1) tiêu biểu/nổi tiếng, có thể đại diện cho các nhóm cơ sở vật chất kỹ thuật phục vụ du lịch; (2) có điều kiện tiềm năng để theo đuổi chiến lược “thông minh hóa”; (3) có thể tiếp cận để thực hiện khảo sát dựa trên sự sẵn sàng cộng tác.

Danh sách cụ thể được chọn khảo sát như sau:

- Nhóm I gồm 11 khách sạn 4-5 sao: New World Hotel, Rex Hotel, Caravelle Saigon Hotel, Lotte Legend Saigon Hotel, Sheraton Hotel, The Riverie Saigon, Wink Hotel Saigon Centre, Part Hyatt Saigon Hotel, Sofitel Saigon Plaza, Le Meridien Saigon Hotel, Pullman Saigon Centre Hotel.

- Nhóm II gồm 07 nhà hàng lớn/cao cấp: Wrap and Roll (62 Hai Bà Trưng, Quận 1), Buffet Hoàng Yến (72 Lê Thánh Tôn, Quận 1), Nhà hàng Ngọc Sương Sài Gòn (106 Sương Nguyệt Ánh, Q.1), Nhà hàng Phố 79 (79 Sương Nguyệt Ánh, Quận 1), Nhà hàng Mandarin Sài Gòn (11A, Ngô Văn Năm, Quận 1), Dìn Ký (137C Nguyễn Trãi, Phường Bến Thành, Quận 1), Làng Nướng Nam Bộ (302A Tô Hiến Thành, Quận 10).

- Nhóm III gồm 08 điểm tham quan/vui chơi: Bưu điện Thành phố, Dinh Độc Lập, Khu Du lịch Suối Tiên, Khu Du lịch Văn Thánh, phố đi bộ Nguyễn Huệ, Bảo tàng Lịch sử Việt Nam, Thảo Cầm Viên Sài Gòn, Công viên giải trí Đầm Sen.

- Nhóm IV gồm 09 điểm mua sắm lớn (mall/plaza): Vincom Center Đồng Khởi, Vincom Center Landmark 81, Bitexco Tower, Diamond Plaza Shoping Center, Trung tâm Thương mại Saigon Centre (Takashimaya), Parkson Saigon Tourist Plaza, Crescent Mall, SC Vivo City, Parkson Hùng Vương.

- Nhóm V gồm 03 điểm sân bay, nhà ga, bến xe: Sân bay Tân Sơn Nhất, Ga Sài Gòn, Bến xe Phương Trang.

- Nhóm VI gồm 03 dịch vụ giao thông công cộng phục vụ du lịch: xe buýt 2 tầng hop-on-hop-off, buýt đường sông Saigon WaterBus, taxi Vinasun.

Để đảm bảo tính đồng nhất của kết quả khảo sát, tác giả trực tiếp thực hiện khảo sát 40 địa điểm/dịch vụ nói trên trong tháng 10 và tháng 11 năm 2022. Tác giả thực hiện đối chiếu 21 mục kỳ vọng trong Table 1 với thực tế của địa điểm/dịch vụ trên thang điểm 3 với logic chấm điểm cụ thể ở từng mục ở Table 2 .

Table 2 Giải thích ý nghĩa 3 mức điểm ở từng mục kỳ vọng STE của KDL

Số liệu được tổng hợp bằng cách tính trung bình cộng của các phiếu ở từng nhóm cơ sở vật chất kỹ thuật phục vụ du lịch và trung bình cộng của tất cả các nhóm.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Kết quả chấm điểm dựa trên khảo sát trực tiếp tại 40 địa điểm/dịch vụ chọn khảo sát được trình bày trong Table 3 .

Table 3 Tổng hợp kết quả chấm điểm đáp ứng kỳ vọng STE của KDL tại 40 địa điểm/dịch vụ du lịch tại TP.HCM được chọn khảo sát (thang điểm 3,0)

Đối với 12 mục yêu cầu nằm trong khung “Đáp ứng thông thường” (Nx), kết quả khảo sát cho thấy TP.HCM đang định vị ở mức trung bình với điểm trung bình cộng là 2,12. Trong khi đó, với 9 mục nằm trong khung “Đáp ứng cao”, điểm trung bình cộng của cả 40 địa điểm/dịch vụ khảo sát chỉ là 1,13, tức là dưới mức điểm “trung bình” khá xa, gần với mức điểm “kém” hơn. Đối chiếu với vị thế, nguồn lực và điều kiện của TP.HCM so với các điểm đến khác trong cả nước thì thực tế này chưa tương xứng.

Trên thực tế, để đạt được các mục trong khung “Đáp ứng thông thường”, không đòi hỏi quá nhiều về các triển khai công nghệ thông minh, mà chỉ cần khai thác các hỗ trợ ICT thông thường và phổ biến hiện nay một cách có hệ thống và có chiến lược rõ ràng. Điều này đòi hỏi vai trò điều hành và điều phối của các cơ quan quản lý điểm đến. Chẳng hạn, với mục N12 “Hỗ trợ QR code”, trên thực tế chỉ cần đưa ra một khung quy định từ cơ quan quản lý điểm đến đối với các địa điểm có yếu tố phục vụ du lịch về triển khai hỗ trợ QR code thì các đơn vị dịch vụ sẽ triển khai đồng bộ hơn.

Kết quả khảo sát cho thấy một bức tranh không khả quan về mức đáp ứng kỳ vọng STE trong khung “Đáp ứng thông thường” ở 40 địa điểm/dịch vụ được chọn khảo sát tại TP.HCM. Có đến 4 mục cách mức điểm trung bình khá xa, bao gồm N04 (Bố trí màn hình cảm ứng touch screen chỉ dẫn khách: 1,77), N12 (Hỗ trợ QR code: 1,77), N06 (Website có sẵn thông tin hỗ trợ KDL lập kế hoạch trước chuyến đi: 1,79) và N09 (Trạm/box sạc điện miễn phí: 1,82). Chỉ có 2 mục N07 (Thanh toán điện tử: 2,82) và N05 (Hỗ trợ thông tin hữu ích trên bản đồ số: 2,77) là hai mục có mức điểm tiệm cận mức tốt. Có 7/40 địa điểm/dịch vụ trong tổng số 40 đơn vị chọn khảo sát không đạt mức điểm trung bình đối với khung “Đáp ứng thông thường”, chiếm tỷ lệ 17,5%.

12 mục kỳ vọng thuộc khung “Đáp ứng thông thường” vốn không đòi hỏi nhiều về áp dụng công nghệ thông minh chuyên sâu, nhưng yêu cầu triển khai chúng trong thực tế vẫn rất cần đến việc tổ chức có hệ thống và đồng bộ giữa các cơ quan quản lý điểm đến với doanh nghiệp, tránh cách làm kiểu ngẫu hứng, chỗ có chỗ không, lúc có lúc không. Chẳng hạn, hỗ trợ QR code cho KDL như vừa đề cập ở trên không quá khó, nhưng ở nhiều nơi vẫn tiếp cận không đồng đều và thiếu nhất quán. Thậm chí không ít trường hợp các liên kết QR code không được quản trị và cập nhật. Sự thiếu đồng bộ chính là lý do khiến điểm trung bình chung của cả 40 địa điểm/dịch vụ chọn khảo sát của khung “Đáp ứng thông thường” chỉ dừng lại ở mức điểm trên mức trung bình không nhiều (2,12). Có thể nhận xét, đây là mức điểm đáng thất vọng đối với một điểm đến có nhiềm tiềm năng về ứng dụng triển khai công nghệ như TP.HCM.

Trong 6 nhóm địa điểm/dịch vụ chọn khảo sát, 2 nhóm V và VI liên quan đến hạ tầng và dịch vụ giao thông du lịch có điểm thấp nhất đối với khung “Đáp ứng thông thường”. Cụ thể nhóm V chỉ đạt 1,64 và nhóm VI chỉ đạt 1,47. Lý do là, mức độ đáp ứng của dịch vụ xe vận chuyển liên tỉnh và taxi nội thành trong mẫu khảo sát này là rất thấp, kéo theo điểm đánh giá cho toàn nhóm bị ảnh hưởng. Trong khi đó nhóm I có điểm đáp ứng cao nhất (2,40) là vì các khách sạn khảo sát đều thuộc nhóm 4-5 sao nên các điều kiện đáp ứng kỳ vọng DLTM tốt hơn. Đặc biệt, trong nhóm I có khách sạn (Wink Hotel) tuyên bố theo đuổi chiến lược khách sạn thông minh nên đáp ứng được nhiều tiêu chí ở mức điểm cao kéo theo điểm đánh giá toàn nhóm cao hơn nhóm khác. Nếu loại trừ các sai biệt do điều kiện đặc thù thì cả 40 địa điểm/dịch vụ chọn khảo sát đều chia sẻ một mức đáp ứng không khả quan so với khung “Đáp ứng thông thường”.

Có đến 8 mục trong tổng số 9 mục thuộc khung “Đáp ứng cao” chỉ đạt mức điểm dưới trung bình, trong đó có 4 mục có mức điểm kém (1,0) hoặc gần mức điểm kém (1,05). Cụ thể là: H06 – Hỗ trợ AR/VR (1,00); H09 – Hỗ trợ cảm ngữ cảnh (1,00); H02 – Check-in/check-out tự động (1,05); H04 – Dịch vụ tự động cho thuê phương tiện (1,05).

Mục duy nhất trên mức trung bình là H01 (App điện thoại thông minh hỗ trợ khách sử dụng dịch vụ) cũng chỉ đạt mức điểm 1,51. Điều này cũng dễ hiểu, vì các mục yêu cầu trong khung “Đáp ứng cao” đòi hỏi hai điều kiện: một là mức độ triển khai công nghệ thông minh chuyên sâu, và hai là cần các dự án đầu tư có chí hướng rõ ràng về ứng dụng công nghệ thông minh, đặc biệt là chí hướng của cơ quan quản lý điểm đến. Theo mô hình của Femenia-Serra và Neuhofer (2018) (xem Figure 2 ), sự phối hợp của 3 bên liên quan là cơ quan quản lý điểm đến, doanh nghiệp du lịch và doanh nghiệp công nghệ là một tiền đề hết sức quan trọng. Trong thực tế hiện nay, có thể nói TP.HCM còn thiếu sự hợp tác hiệu quả giữa 3 bên liên quan nói trên. Đó là lý do giải thích cho việc các mục H02, H04, H06 và H09 là những mục đòi hỏi sự phối hợp đầu tư ứng dụng công nghệ thông minh chuyên sâu đều đang nằm ở mức đáp ứng rất thấp. Nhìn rộng ra, sở dĩ có đến 8 mục thuộc khung “Đáp ứng cao” đều nhận mức điểm dưới trung bình, trong đó 4 mục ở mức kém cũng vì cùng lý do nêu trên. Yếu tố phối hợp hiệu quả giữa ba đầu mối liên quan là cơ quan quản lý điểm đến, doanh nghiệp du lịch và doanh nghiệp công nghệ chính là một trong những điều quan trọng nhất cần cải thiện.

Đối với khung “Đáp ứng cao”, khoảng cách điểm giữa 6 nhóm là không rõ ràng, thậm chí nhóm V và VI có xu hướng trội hơn một số nhóm nhờ đáp ứng của dịch vụ sân bay và dịch vụ buýt đặc biệt như bút 2 tầng, buýt đường sông. Điểm kém (1,0 hoặc tương cận) phân bố gần như đồng đều trong cả 6 nhóm, cho thấy nhiều vấn đề cần phải được cải thiện ở toàn bộ nền tảng hạ tầng và dịch vụ du lịch của TP.HCM nếu muốn theo đuổi mục tiêu giàu tham vọng về phát triển điểm đến DLTM.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Để hiện thực hóa các giá trị của điểm đến DLTM, giúp tăng cường trải nghiệm của KDL và nâng cao năng lực cạnh tranh của điểm đến, triển khai các công nghệ thông minh là một yếu tố quan trọng nhưng không phải là duy nhất. Sự hợp tác hiệu quả giữa cơ quan quản lý điểm đến với doanh nghiệp du lịch và với doanh nghiệp công nghệ là hết sức quan trọng.

Việc lập danh mục các kỳ vọng STE từ góc nhìn của KDL như ở Table 1 và tiến hành đối chiếu với thực tế của TP.HCM để đánh giá mức độ đáp ứng như ở Table 3 cho thấy, TP.HCM nếu đặt mục tiêu trở thành điểm đến thông minh trong tổng thể kế hoạch về thành phố thông minh thì cần sớm xác định chiến lược lựa chọn ưu tiên các công nghệ thông minh điển hình để triển khai. Các công nghệ điển hình đó phải giúp sức cải thiện mức đáp ứng các kỳ vọng STE đã nêu trong Table 1 .

Chiến lược đưa đặc tính “thông minh” vào các điểm đến du lịch đòi hỏi phải xây dựng được mạng lưới liên kết động giữa các bên liên quan thông qua một nền tảng công nghệ liên quan đến các thông tin và dữ liệu hoạt động du lịch có thể được trao đổi ngay lập tức (dữ liệu “sống” – life data). Trao đổi dữ liệu “sống” sẽ giúp tạo ra các tập dữ liệu cực lớn (big data) có thể được phân tích tính toán để phát hiện các mẫu và xu hướng về hành vi, nhu cầu của KDL. Điểm đến DLTM nên tận dụng tối ưu các dữ liệu big data bằng cách cung cấp các dịch vụ phù hợp với sở thích của người dùng vào đúng thời điểm. Hiểu được nhu cầu, mong muốn của KDL ngày càng trở nên quan trọng đối với khả năng cạnh tranh của các điểm đến. Đây sẽ là một thách thức lớn đối với TP.HCM khi mà thành phố chưa hình thành được nền tảng về dữ liệu du lịch.

Khuyến nghị với cơ quan quản lý điểm đến

Một trong những thách thức của ngành du lịch là sự hiện diện của nhiều bên liên quan có lợi ích khác nhau trong hành trình hướng đến mục tiêu phát triển DLTM, điểm đến thông minh. Muốn đưa đặc tính “thông minh” vào một điểm đến du lịch như trường hợp TP.HCM thì phải ưu tiên kết nối nhiều bên liên quan, đặc biệt là kết nối và phối hợp giữa cơ quan quản lý điểm đến với doanh nghiệp du lịch và với doanh nghiệp công nghệ thông qua một nền tảng trung gian ICT năng động. Hạ tầng kỹ thuật và công nghệ thông minh phục vụ cho việc kết nối và phối hợp giữa các đầu mối liên quan nói trên là tiền đề quan trọng để thực hiện mục tiêu phát triển điểm đến DLTM phải được đầu tư mạnh thông qua khuôn khổ dự án trọng điểm. Cách làm này cho phép huy động tập trung nguồn lực công để đầu tư kịp thời cho hạ tầng kỹ thuật và điều kiện triển khai công nghệ thông minh trên địa bàn TP.HCM. Nên xác định rõ ràng chiến thuật dựa vào khả năng điều hướng của công nghệ thông minh để phá vỡ các rào cản về hợp tác và phối hợp giữa các bên liên quan trong việc phát triển thành phố, cụ thể ở đây là phát triển TP.HCM thành điểm đến DLTM.

Thành phố cũng nên chọn cả hai hướng tiếp cận từ trên xuống (top down) và từ dưới lên (bottom up) để triển khai các hệ thống thông minh trong không gian đô thị. Nghĩa là, vừa sử dụng mô hình đầu tư công để tạo ra các nền tảng chung, nhưng đồng thời cũng hỗ trợ thúc đẩy các đầu tư ở khu vực tư nhân tại các điểm đến cụ thể để tạo ra mạng lưới dịch vụ thông minh sớm hơn cho KDL, tránh tình trạng chờ đợi lẫn nhau. Việc thúc đẩy sớm các dự án đầu tư DLTM/điểm đến thông minh ở khu vực tư nhân cũng giúp tạo ra những áp lực và động lực rõ ràng hơn để các hạng mục/dự án đầu tư công trong lĩnh vực này hiệu quả hơn.

Khuyến nghị đối với các doanh nghiệp du lịch

Kết quả khảo sát cho thấy, việc ưu tiên cải thiện mức độ đáp ứng các kỳ vọng STE thuộc khung “Đáp ứng thông thường” nên được các doanh nghiệp du lịch đặt thành mục tiêu ngắn hạn để thực hiện. Các hạng mục thuộc khung này không đòi hỏi phải triển khai các công nghệ thông minh chuyên sâu, tốn kém nguồn lực mà cần đến việc tổ chức đồng bộ. Các doanh nghiệp cần định dạng lại dịch vụ của mình trên quan điểm tiếp cận DLTM để đáp ứng cho KDL nhiều hơn nữa các kỳ vọng về STE.

Đối với khung “Đáp ứng cao”, việc triển khai đầu tư ứng dụng (app) điện thoại thông minh để điều hướng STE cho KDL nên được xem là một chiến lược quan trọng. Vì các app điện thoại thông minh sẽ tận dụng rất nhiều tài nguyên thiết bị sẵn có từ KDL và cũng là một loại thiết bị đầu cuối hứa hẹn cung cấp nhiều nhất các dữ liệu người dùng hỗ trợ cho doanh nghiệp nhận biết đặc điểm của KDL nhiều hơn nữa. Với các doanh nghiệp du lịch có quy mô nhỏ không đủ điều kiện để đầu tư sở hữu app riêng cho đơn vị mình thì phương án khai thác các nền tảng dịch vụ cho thuê nên được cân nhắc để triển khai.

Khuyến nghị đối với các doanh nghiệp công nghệ

Để cải thiện mức độ đáp ứng các kỳ vọng STE thuộc khung “Đáp ứng cao”, vai trò của các doanh nghiệp ICT là rất quan trọng. Nhất là trong việc phát triển các app điện thoại thông minh hỗ trợ cho du khách, cho doanh nghiệp du lịch và cho cơ quan quản lý điểm đến tương tác với nhau hiệu quả hơn. Việc phát triển app điện thoại thông minh cho ngành du lịch cần được đặt vào một khung chiến lược rõ ràng về xây dựng và quản trị cơ sở dữ liệu du lịch, đồng thời chú trọng đến việc xây dựng các nền tảng ứng dụng có tính chuẩn hóa và có khả năng tích hợp cao. Cần tránh tình trạng mỗi doanh nghiệp triển khai xây dựng app riêng biệt, thiếu sự hợp tác chuẩn hóa về dữ liệu, thiếu mô hình tích hợp dẫn đến tình trạng phân mảnh làm rối trải nghiệm của du khách. Đến du lịch ở một địa phương mà phải cài quá nhiều app vào điện thoại sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm của KDL. Bài học tương tự đã từng được biết đến trong giai đoạn chống dịch Covid-19: Việt Nam triển khai đồng thời nhiều app khiến người dùng bị rối. Thống nhất mô hình tích hợp các dịch vụ thông minh phục vụ KDL trên một nền tảng ứng dụng duy nhất tại điểm đến phải được giới doanh nghiệp ICT chủ động liên kết, hợp tác và chia sẻ nguồn lực để thực hiện. Trên cơ sở đó, cơ hội kinh doanh của doanh nghiệp ICT trong lĩnh vực DLTM sẽ mở rộng và dễ đạt được hiệu quả nhiều mặt. Nhất là cơ hội khai thác kinh doanh trên dữ liệu KDL của điểm đến.

Nghiên cứu này nên mở rộng phạm vi khảo sát các địa điểm/dịch vụ trên địa bàn TP.HCM để các nhận định được bao quát hơn. Bên cạnh đó, việc lập danh sách các kỳ vọng về STE từ góc nhìn của du khách cũng nên được mở rộng danh sách phỏng vấn, nhất là trên đối tượng KDL người nước ngoài đến TP.HCM. Ngoài ra, nếu có đủ điều kiện nguồn lực, việc thực hiện chấm điểm đánh giá rất cần sự tham gia của những chuyên gia đủ am hiểu về chủ đề này để đảm bảo kết quả chấm điểm có tính khách quan nhiều hơn. Trong phạm vi triển khai của một nghiên cứu quy mô nhỏ, tác giả chưa có nhiều điều kiện về nguồn lực để thực hiện khảo sát sâu rộng hơn nên kết quả nghiên cứu tạm dừng ở mức độ đề xuất một cách tiếp cận cụ thể giúp nhận diện mức độ đáp ứng các đòi hỏi về DLTM và điểm đến DLTM hiện nay ở TP.HCM. Hy vọng cách làm này là một gợi ý hữu ích đối với các nghiên cứu tiếp theo về hiện trạng và triển vọng phát triển DLTM ở TP.HCM.

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT:

AI: Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent)

AR: Thực tại ảo tăng cường (Augmented Reality)

APP: Ứng dụng

DLTM: Du lịch thông minh

ICT: Công nghệ thông tin và truyền thông (Information Techonology and Communication)

KDL: Khách du lịch

QR code: Mã QR (Quick Response Code)

STE: Trải nghiệm du lịch thông minh (Smart Tourism Experiences)

TP.HCM: Thành phố Hồ Chí Minh

VR: Thực tại ảo (Virtual Reality)

MXH: Mạng xã hội

LỜI CẢM ƠN

Nghiên cứu được tài trợ bởi Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, ĐHQG-HCM trong khuôn khổ Đề tài mã số TC2022-01.

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Nghiên cứu này không có xung đột lợi ích.

ĐÓNG GÓP CỦA TÁC GIẢ

Để thực hiện nghiên cứu này, tác giả đã tự mình thu thập tư liệu về du lịch thông minh, tổng hợp các mô hình nghiên cứu về điểm đến du lịch thông minh. Tác giả là người thiết kế và thực hiện toàn bộ quá trình nghiên cứu.