GIỚI THIỆU
Mô tả
YODY là công ty thiết kế, sản xuất và kinh doanh sản phẩm thời trang Những mẫu thiết kế mang nhãn hiệu YODY được trưng bày và bán duy nhất tại các chi nhánh offline và kênh online của YODY Được xem là một thương hiệu startup thành công về thời trang tại Việt Nam, đến nay, Công ty thời trang YODY đã có 233 cửa hàng tại 53 tỉnh/thành trên toàn quốc với mong muốn: “Mang thời trang Việt cao cấp đến mọi tỉnh thành Việt Nam” Chúng ta có thể khẳng định được đây là thành công mà các công ty,chuỗi cửa hàng nào cũng mong muốn làm được điều đó Lý do vì sao họ thu hút được sự quan tâm của khách hàng như vậy? YODY đã có những dịch vụ chăm sóc khách hàng như thế nào để khách hàng tin tưởng và tiếp tục quay lại mua sắm? Để làm rõ vấn đề này nhóm 6 chúng em đã tiến hành làm “Khảo sát về chất lượng dịch vụ của Thương hiệu thời trang YODY”.
Giả thuyết nghiên cứu
H1: Không gian, cách sắp xếp tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Thương hiệu thời trang YODY.
H2: Vị trí cửa hàng tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Thương hiệu thời trang YODY.
H3: Mặt hàng, sản phẩm tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Thương hiệu thời trang YODY.
H4: Chất lượng dịch vụ tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Thương hiệu thời trang YODY.
H5: Chương trình khuyến mãi tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Thương hiệu thời trang YODY.
Mẫu phiếu khảo sát
1 Bạn có số tuổi nằm trong khoảng? *
Khai phá dữ liệu None
Khai phá dữ liệu None
Phân tích th ị tr ườ ng - Nothing
Khai phá dữ liệu None
E COM 2111 Thực hành khai thác d ữ li ệ u trên m ạ ng…
Khai phá dữ liệu None
Khai phá dữ liệu None
Danh sách công ty xu ấ t kh ẩ u uy tín 2020
Khai phá dữ liệu None
2 Bạn biết đến thời trang YODY bằng hình thức nào? *
Thông qua mạng xã hội
Thông qua bạn bè, người thân
Trải nghiệm thực tế tại cửa hàng
Quảng cáo qua các phương tiện truyền thông
Chưa biết đến thời trang YODY
3 Đâu là lí do bạn lựa chọn tới cửa hàng thời trang YODY? * Đa dạng các sản phẩm, giá cả sản phẩm hợp lý
Không gian, thái độ phục vụ của nhân viên cửa hàng
Sử dụng các chương trình khuyến mại
4 Bạn làm việc, học tập tại khu vực nào? (VD: Hồ Tùng Mậu - Mai Dịch - Cầu Giấy
5 Khoảng thời gian sử dụng trong ngày của bạn*
6 Tại nơi bạn hay tới đã có cửa hàng của thời trang YODY hay chưa? * Đã có
Chưa có b Các câu hỏi khảo sát đánh giá của bạn về chất lượng, dịch vụ của Thương hiệu thời trang YODY.
Mức độ đồng tình tăng dần theo cấp độ:
1 Không gian, cách sắp xếp trong cửa hàng
KG1 Không gian, cách sắp xếp của cửa hàng sẽ quyết định tới việc anh (chị) đến mua hàng.
KG2 Anh (chị) chọn Thương hiệu thời trang YODY vì cửa hàng có không gian riêng phục vụ nhu cầu mua sắm.
KG3 Không gian cửa hàng được bày trí hộng rãi, thoáng mát, các sản phẩm được phân loại rõ ràng khiến anh (chị) dễ dàng lựa chọn sản phẩm.
VT1 Thương hiệu thời trang YODY được đặt ở những nơi trung tâm, thuận tiện đi lại.
VT2 Anh(chị) ưu tiên sử dụng cửa hàng gần nhất để mua hàng
VT3 Vị trí của cửa hàng sẽ quyết định tới việc anh(chị) có đến
Thương hiệu thời trang YODY
MH1 Thương hiệu thời trang YODY có đa dạng các loại sản phẩm, mẫu mã
MH2 Giá cả của các mặt hàng hợp lý với tài chính của bạn
MH3 Các sản phẩm được ưa chuộng, chất lượng đảm bảo
MH4 Sản phẩm phù hợp với nhiều đối tượng, mục đích sử dụng.
MH5 Các sản phẩm có mẫu mã bắt mắt, thông tin rõ ràng.
DV1 Chất lượng dịch vụ khiến bạn hài lòng?
DV2 Nhân viên thân thiện, lịch sự, sẵn sàng giải đáp thắc mắc của khách hàng
DV3 Đa dạng các loại hình thanh toán, quy trình thanh toán an toàn, tiện lợi
DV4 Khách hàng có phản hồi, phản ánh về chất lượng dịch vụ sẽ được giải quyết.
KM1 Chương trình khuyến mại của Thương hiệu thời trang YODY khiến anh chị quan tâm đến
KM2 Thương hiệu thời trang YODY thường xuyên có những chương trình giảm giá
KM3 Anh(chị) chọn mua hàng tại Thương hiệu thời trang YODY khi có mã giảm giá
KM4 Các chương trình khuyến mãi đã đáp ứng được kỳ vọng của anh(chị)
BÁO CÁO KẾT QUẢ KHẢO SÁT
Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
1.1 Thống kê tần suất a Độ tuổi
Khi khảo sát 170 người, có 18 người độ tuổi dưới 18 chiếm 10,6%, 150 người ở độ tuổi từ 18 đến 50 tuổi chiếm 88,2% và chỉ có 2 người ở độ tuổi 50-70 tuổi chiếm 1,2%.
Nhận thấy: Do mẫu được chọn một cách ngẫu nhiên khi khảo sát online trên các mạng xã hội (Facebook, Zalo,…) nên theo số liệu thu được thì đối tượng tham gia khảo sát hầu hết ở độ tuổi từ 18 đến 50 tuổi Đây là nhóm đối tượng trẻ thường xuyên sử dụng mạng xã hội nên tỉ lệ tiếp cận lớn chiếm 88,2% Đối tượng có độ tuổi dưới 18 tuổi cũng có sử dụng mạng xã hội nhưng với tần suất hạn chế hơn chiếm 10,6%, từ 50 đến 70 tuổi là nhóm đối tượng ít hoặc gần như không sử dụng mạng xã hội nên tham gia khảo sát tỷ lệ chỉ chiếm 1,2%. b Hình thức biết đến
Khi khảo sát 170 người, có 49 người biết đến YODY qua mạng xã hội chiếm 28,8%,
66 người biết đến qua bạn bè, người thân chiếm 38,8%, 34 người biết đến qua trải nghiệm thực tế tại cửa hàng chiếm 20% và 21 người biết đến qua quảng cáo trên các phương tiện truyền thông chiếm 12,4%.
Nhận thấy: Tỷ lệ hình thức biết đến của khách hàng đối với YODY là rất đa dạng vì sự chênh lệch tỷ lệ giữa các hình thức biết đến là không quá cao như qua mạng xã hội chiếm 28,8%, qua bạn bè, người thân chiếm 38,8%, qua trải nghiệm thực tế tại cửa hàng chiếm 20% và qua quảng cáo trên các phương tiện truyền thông là 12,4%, điều này chứng tỏ YODY có một chiến lược marketing quảng bá hiệu quả tiếp cận được khách hàng trên nhiều phương diện. c Tần suất mua hàng
Khi khảo sát 170 người, có 5 người không mua hàng tại YODY chiếm 2,9%, 24 người mua hàng dưới 1 lần/tháng tức là họ sẽ ít hoặc ko quay trở lại mua hàng chiếm 14,1%, 96 người có tần suất mua hàng là 1 lần/tháng chiếm 56,5%, 24 người có tần suất mua 2 lần/tháng chiếm 14,1% và 21 người có tần suất mua từ 3 lần trở lên/tháng chiếm
Nhận thấy: YODY thu hút được một lượng lớn khách hàng đều đặn với tần suất ổn định 1 lần/tháng chiếm tới 56,5% và một lượng khá lớn khách hàng yêu thích và trung thành với họ với tần suất 2 lần và từ 3 lần trở lên/tháng với tổng tỷ lệ là 26,5% Tuy nhiên tỷ lệ khách hàng ko mua hàng hoặc ít mua hàng cũng còn khá nhiều chiếm 18% lượng khách hàng biết đến YODY Điều này chứng tỏ YODY đã làm rất tốt trong các khâu truyền thông và làm hài lòng khách hàng tuy nhiên vẫn cần cải thiện để đảm bảo lượng khách ổn định tăng cao.
1.2 Thống kê trung bình a Không gian, cách sắp xếp
Từ số liệu bảng thống kê, có thể thấy rằng người tham gia khảo sát đồng ý với tiêu chí KG3 “Không gian cửa hàng được bày trí rộng rãi, thoáng mát, các sản phẩm được phân loại rõ ràng khiến anh (chị) dễ dàng lựa chọn sản phẩm.” nhất với mức độ trung bình là 3,94 sau đó lần lượt đến KG2 (mức trung bình 3,90), KG1 (mức trung bình 3,88) Độ chênh lệch giữa các tiêu chí lựa chọn 0,902 đến 0,941. b Vị trí cửa hàng
Từ số liệu bảng thống kê, có thể thấy rằng người tham gia khảo sát đồng ý với tiêu chí VT2 “Anh(chị) ưu tiên sử dụng cửa hàng gần nhất để mua hàng.” nhất với mức độ trung bình là 4,08 sau đó lần lượt đến VT3 (mức trung bình 3,96), VT1 (mức trung bình 3,92) Độ chênh lệch giữa các tiêu chí lựa chọn 0,857 đến 0,890. c Mặt hàng, sản phẩm
Từ số liệu bảng thống kê, có thể thấy rằng người tham gia khảo sát đồng ý với tiêu chí MH4 “Sản phẩm phù hợp với nhiều đối tượng, mục đích sử dụng.” nhất với mức độ trung bình là 3,86 sau đó lần lượt đến MH1 và MH3 (mức trung bình 3,77), MH5 (mức trung bình 3,75), MH2 (mức trung bình 3,58) Độ chênh lệch giữa các tiêu chí lựa chọn 0,838 đến 0,978. d Chất lượng dịch vụ
Từ số liệu bảng thống kê, có thể thấy rằng người tham gia khảo sát đồng ý với tiêu chí DV3 “Đa dạng các loại hình thanh toán, quy trình thanh toán an toàn, tiện lợi.” nhất với mức độ trung bình là 4,01 sau đó lần lượt đến DV2 (mức trung bình 3,89), DV1 (mức trung bình 3,82), DV4 (mức trung bình 3,81) Độ chênh lệch giữa các tiêu chí lựa chọn 0,832 đến 1,026. e Chương trình khuyến mãi
Từ số liệu bảng thống kê, có thể thấy rằng người tham gia khảo sát đồng ý với tiêu chí KM3 “Anh(chị) chọn mua hàng tại Thương hiệu thời trang YODY khi có mã giảm giá.” nhất với mức độ trung bình là 3,94 sau đó lần lượt đến KM1 (mức trung bình 3,92), KM2 (mức trung bình 3,81), KM4 (mức trung bình 3,76) Độ chênh lệch giữa các tiêu chí lựa chọn 0,836 đến 0,964. Đánh giá chung bảng số liệu:
Các giá trị trung bình (Mean) của các biến quan sát thành phần trong 5 nhân tố trên đều lớn hơn 3 (do dùng thang đo 5 mức độ nên mức 3 là mức trung gian) thể hiện rằng các biến quan sát trên đều được sự đồng ý tốt của người được khảo sát.
Các giá trị độ lệch chuẩn (Std Deviation) đều nhỏ hơn 2 chứng tỏ các đáp án mà khách hàng chọn không quá lệch nhau Điều đó cho thấy sự khả thi của các nhân tố đang xét.
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Anpha bằng SPSS
a Không gian, cách sắp xếp
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.867 > 0.6; các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.867 Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo. b Vị trí cửa hàng
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.831 > 0.6; các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.831 Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo. c Mặt hàng, sản phầm
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.900 > 0.6; các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.900 Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo. d Chất lượng dịch vụ
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.868 > 0.6; các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.868 Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo. e Chương trình khuyến mãi
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.852 > 0.6; các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.852 Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các thang đo trên đều có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao (> 0.6) Tất cả các biến quan sát của các thang đo này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên đều được sử dụng cho phân tích EFA tiếp theo Ta tiếp tục tiến hành kiểm định giá trị của thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đối với 5 nhóm nhân tố là
KG, VT, MH, DV và KM.
3.1 Nhân tố khám phá EFA với biến độc lập
Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Garson, 2003) và kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa sig < 0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy = 0.943 Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.943 > 0.5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Kết quả kiểm định Bartlett’s là 2342,447 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05, lúc này bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể.Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ,tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.
Từ bảng này, ta thấy tổng phương sai trích bằng 62,471% > 50% chứng tỏ mô hình EFA phù hợp.
Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân EFA Từ số liệu xử liệu, trị số Eigenvalue là 1,189 > 1 đạt yêu cầu.
Như vậy trong 19 nhân tố thì chỉ trích được 2 nhân tố đạt yêu cầu trong kiểm định mang thông tin tóm tắt tốt nhất.
Như vậy, 2 nhân tố được trích cô đọng được 62,471% biến thiên các biến quan sát.
Theo kết quả ở ma trận xoay có các biến xấu KM2, DV1, VT1 đều tải lên 2 nhóm nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0,2 Do đó sử dụng phương thức loại biến xấu Từ
19 biến quan sát đầu loại 3 biến KM2, DV1, VT1 đưa 16 biến quan sát vào phân tích EFA lần thứ 2.
Theo kết quả ở ma trận xoay có biến xấu DV3 tải lên 2 nhóm nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0,2 Do đó sử dụng phương thức loại biến xấu Từ 16 biến quan sát đầu loại DV3 đưa 15 biến quan sát vào phân tích EFA lần thứ 3.
Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 và không có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố với hệ số tải gần nhau Nên các nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ và phân biệt khi phân tích EFA.
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập được thực hiện 3 lần:
- Lần đầu tiên, 19 biến quan sát được đưa vào phân tích, xuất hiện biến quan sát xấu, loại
3 biến KM2, DV1, VT1 thực hiện phân tích lại.
- Lần đầu tiên, 16 biến quan sát được đưa vào phân tích, xuất hiện biến quan sát xấu, loại biến DV3 thực hiện phân tích lại.
- Lần thứ 3 (lần cuối), 15 biến quan sát hội tụ và phân biệt thành 2 nhân tố và 2 nhân tố là: + Mặt hàng, sản phẩm (MH) gồm các biến quan sát: MH2, MH4, MH3, DV4, MH1, MH5, KM4, DV2, KM3.
+ Vị trí, không gian sắp xếp (KG) gồm các biến quan sát: VT3, VT2, KG1, KG2, KG3,KM1.
3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc
Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Garson, 2003) và kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa sig < 0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy = 0.604 Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.604 > 0.5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Kết quả kiểm định Bartlett’s là 44,172 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.5, lúc này bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.
Từ bảng này, ta thấy tổng phương sai trích bằng 53,419% > 50% chứng tỏ mô hình EFA phù hợp.
Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân EFA Từ số liệu xử liệu, trị số Eigenvalue là 1,603 > 1 đạt yêu cầu.
Như vậy trong 3 nhân tố thì chỉ trích được 1 nhân tố đạt yêu cầu trong kiểm định mang thông tin tóm tắt tốt nhất.
Như vậy, 1 nhân tố được trích cô đọng được 53,419% biến thiên các biến quan sát.
Do chỉ trích ra được 1 nhân tố nên bảng ma trận không thể xoay Điều này chứng tỏ nhân tố phụ thuộc đang xét là hoàn toàn phù hợp.
Tương quan Pearson
Kết quả của bảng trên ta thấy mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập KG đến biến phụ thuộc QĐ có sig = 0.036 < 0.05 và có r = 0.161 < 0,3 Điều này cho thấy biến độc lập KG có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc QĐ với mức độ tương quan yếu (xác định dựa trên r).
Ta thấy mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập MH đến biến phụ thuộc QĐ có sig = 0.249 > 0.05 Điều này cho thấy biến độc lập MH không có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc QĐ.
Tương quan giữa KG và MH có mối tương quan mạnh với r = 0,773
Phân tích hồi quy đa biến bằng SPSS
5.1 Đánh giá độ phù hợp của mô hình Để đánh giá độ phù hợp mô hình trong phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội người ta dùng hệ số xác định R2 (R square) Hệ số xác định R2 được xác định là hàm không gian giảm theo biến độc lập được đưa vào mô hình Càng thêm nhiều biến độc lập và mô hình thì R2 càng tăng nhưng không có nghĩa là phương trình có nhiều biến phù hợp mô hình.
Nhìn vào bảng trên, dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến, hệ số R bình phương hiệu chỉnh Adjusted R Square là 0.017 nhỏ hơn R bình phương (0.029).
Vì vậy dùng hệ số R Square để đánh giá mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình Với hệ số bình phương hiệu chỉnh bằng 0.029 chứng tỏ 2 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 2,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 97,1 % là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên Điều này cho thấy mô hình đang rất yếu.Gắn vào thanh giá trị Durbin-Watson, ta thấy 1.5 < 1.933 < 2.5 nên không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
5.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giá trị sig của kiểm định F = 0,087 > 0,05
5.3 Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng trong mô hình
Nhìn vào bảng trên ta thấy Sig kiểm định t hệ số hồi quy của biến độc lập KG khoảng gần 0.05 do đó biến độc lập này có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc. Sig kiểm định t hệ số hồi quy của biến độc lập MH rất lớn so với 0.05 do đó biến độc lập này không có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc nên loại biến này Còn biến
KG có hệ số sig kiểm định t là 0,059 chênh lệch với 0.05 một lượng rất nhỏ nên biến KG vẫn được giữ lại.
Từ các hệ số hồi quy, ta có được phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau:
5.4 Kiểm định phân phối chuẩn
Nhìn vào đây ta thấy phần dư chuẩn hóa phân bố theo hình dạng của phân phối chuẩn Có một đường cong hình chuông trên hình là đường phân phối chuẩn, ta thấy biểu đồ Histogram tương ứng với đường cong hình chuông Thêm nữa, giá trị trung bình mean là 1.17E-15 xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn Std Dev bằng 0.994 xấp xỉ 1 càng khẳng định thêm phần dư chuẩn hóa tuân theo phân phối chuẩn.
Với P-P Plot, các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm gần trên đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối khá chuẩn Kiểm định bằng biểu đồ P-P Plot thể hiện giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của các phân phối chuẩn Cụ thể với biểu đồ trên, các điểm phân vị trong phân phối của phần dư gần như tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư gần như không bị vi phạm.
5.5 Kiểm định tính độc lập giữa các biến độc lập
Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không Kết quả đồ thị xuất ra, các điểm phân bố của phần dư nếu có các dạng: đồ thị Parabol, đồ thị Cubic, hay các dạng đồ thị khác không phải đường thẳng thì dữ liệu đã vi phạm giả định liên hệ tuyến tính Nếu giả định quan hệ tuyến tính được thỏa mãn thì phần dư sẽ dao động xung quanh đường tung độ 0 và không phân tán đi quá xa Cụ thể với biểu đồ trên, phần dư chuẩn hóa phân bố tập trung xung quanh đường tung độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Như vậy, trong 2 yếu tố nhóm đưa ra là: Mặt hàng, sản phẩm và Vị trí, không gian sắp xếp thì sau khi phân tích hồi quy ta loại 1 nhân tố là Mặt hàng, sản phẩm.
Mô hình nghiên cứu sau phân tích hồi quy:
CÂY QUYẾT ĐỊNH
Tìm nút gốc, nút lá
Attribute Rules Error Total Errors
Chọn DV làm nút gốc
1.2 Tìm lá cho nút gốc
Xét DV = BT ta cần đi tìm nút lá cho DV = BT
Xét DV = DY, ta cần đi tìm nút là cho DV DY
Xét DV = HTDY, ta cần đi tìm nút là cho DV = HTDY
Xét DV = KDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
Xét DV = HT0DY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
1.2.1 Tìm nút lá cho DV = BT
Attribute Rules Errors Total Errors
Xét KM = BT ta cần đi tìm nút lá cho KM = BT
Xét KM = HTDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
Xét KM = DY, ta cần đi tìm nút là cho KM = DY
Xét KM = KDY, đều cho quyết định là No nên nút lá là No
1.2.1.1 Tìm nút lá cho KM = BT
Attribute Rules Error Total error
Xét KG = BT ta cần đi tìm nút lá cho KG = BT
Xét KG = HTDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
Yes Xét KG = DY, ta cần đi tìm nút là cho KG = DY
Xét KG = KDY, ta cần đi tìm nút là cho KG = KDY
Xét KG = HT0DY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
1.2.1.1.1 Tìm nút lá cho KG = BT
Attribute Rules Error Total error
Xét VT = BT đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
Xét VT = HTDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
Xét VT = DY, đa số đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
Xét VT = KDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
1.2.1.1.2 Tìm nút lá cho KG = DY
Attribute Rules Error Total error
Xét MH = BT đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
Xét MH = HTDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
Yes Xét MH = DY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
Yes Xét MH = KDY, đều cho quyết định là No nên nút lá là
1.2.1.1.3 Tìm nút lá cho KG = KDY
Attribute Rules Error Total error
Xét VT = BT đều cho quyết định là No nên nút lá là No
Xét VT = HTDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
Xét VT = DY, đa số đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
Xét VT = KDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
1.2.1.2 Tìm nút lá cho KM = DY
Attribute Rules Errors Total Error
Xét MH = BT, cần đi tìm nút lá cho MH = BT
Xét MH = HTDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
Yes Xét MH = DY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
Yes Xét MH = KDY, đều cho quyết định là No nên nút lá là
1.2.1.2.1 Tìm nút lá cho MH = BT
Attribute Rules Error Total error
Xét VT = BT đều cho quyết định là No nên nút lá là No
Xét VT = HTDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là Yes
Xét VT = DY, đa số đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
Yes Xét VT = KDY, đều cho quyết định là Yes nên nút lá là
Yes Tương tự với DV = DY, DV = HTDY
Vẽ cây quyết định bằng Weka
Sau khi mở file dữ liệu trên Weka, trước hết chúng ta thực hiện các bước để đổi thông số Vì file dữ liệu lúc ban đầu mở vẫn đang ở dạng Number nên phải thực hiện các bước để đưa dữ liệu ở từng cột về lại dạng Nominal.
Sau khi đưa về đúng định dạng, ta sẽ thực hiện việc gán lại tên cho các giá trị số có xuất hiện ở trong các cột tương ứng Với:
Scheme: weka.classifiers.trees.RandomTree -K 0 -M 1.0 -V 0.001 -S 1Relation: DATA
Test mode: evaluate on training data
=== Classifier model (full training set) ===
Time taken to build model: 0 seconds
Time taken to test model on training data: 0 seconds
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROCArea PRC Area Class
Kiểm tra độ chính xác của cây quyết định
Ta lấy 20% dữ liệu đã thu thập được từ bảng khảo sát để kiểm tra độ chính xác của cây quyết định Ta có bảng sau:
Actual Result Estimate Result Validation
Dựa vào công thức tính Accuracy:
Accuracy TP + TN + FP + FN = 20 + 1 + 3 = 87,5%
24Vậy cây quyết định có độ chính xác là 87,5% cho các dự đoán
Giải pháp
Dựa vào khảo sát kết hợp thống kê dữ liệu, nhóm 06 xin đưa ra một số giải pháp nhằm cải thiện cũng như thu hút lượng khách hàng lớn hơn cho YODY.
Mặc dù YODY vẫn được đánh giá cao về các yếu tố, đặc biệt là yếu tố không gian, tuy nhiên các chương trình khuyến mãi của YODY vẫn chưa được khách hàng để ý Theo số liệu khi khảo sát 170 người, 96 người có tần suất mua hàng là 1 lần/tháng chiếm 56,5%, có thể thấy lượng khách mua hàng 1 lần/tháng chiếm rất nhiều Ngoài ra, nhiều khách hàng cũng thấy YODY ít có chương trình giảm giá hoặc chương trình giảm giá chưa đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng. Để giải quyết vấn đề nêu trên, YODY nên có các chiến lược giảm giá theo từng mốc thời gian cụ thể trong năm, đồng thời phải lên kế hoạch theo từng tệp khách hàng,phải luôn theo sát xu hướng để tiếp cận với tệp khách hàng lớn nhất (Từ 18 – 50 tuổi theo khảo sát chiếm 88,2%) Bên cạnh đó YODY cũng cần chú trọng trong việc tuyển dụng và đào tạo nhân viên nhằm đem lại cho khách hàng những trải nghiệm tốt nhất giúp tăng tần suất mua hàng trong một khoảng thời gian cố định