Ứng dụng mạng Neural xây dựng mô hình đánh giá sự hài lòng của các nhà quảng cáo đối với công ty quảng cáo

B GIÁO DC VÀ ÀO TO TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHÍ MINH INH TH NHUNG NG DNG PHNG PHÁP MNG NEURAL XÂY DNG MỌ HỊNH ÁNH GIÁ S HÀI LÒNG CA CÁC NHÀ QUNG CÁO I VI CÁC CÔNG TY QUNG CÁO LUN VN THC S KINH T TP.H Chí Minh ậ Nm 2013 B GIÁO DC VÀ ÀO TO TRNG I HC KINH T TP.HCM INH TH NHUNG NG DNG MNG NEURAL XÂY DNG MỌ HỊNH ÁNH GIÁ S HÀI LÒNG CA CÁC NHÀ QUNG CÁO I VI CÔNG TY QUNG CÁO Chuyên ngành: Qun tr kinh doanh Mã s: 60340102 LUN VN THC S KINH T NGI HNG DN KHOA HC: GS.TS. H C HÙNG TPHCM NĂM 2013 LI CAM OAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cu riêng ca tôi. Các s liu, kt qu nêu trong lun vn là trung thc và cha tng đc ai công b trong bt k công trình nào khác. Tôi xin cam đoan các tài liu tham kho trong lun vn đã đc ghi rõ ngun gc. MC LC TRANG PH BÌA LI CAM OAN MC LC DANH MC CÁC T VIT TT DANH MC CÁC HÌNH V DANH MC CÁC BNG CHNG 1. M U 1 1.1. Lý do chn đ tài 1 1.2. Mc tiêu nghiên cu 1 1.3. i tng và phm vi nghiên cu 2 1.4. Phng pháp nghiên cu 2 1.5. ụ ngha thc tin 2 1.6. Ni dung đ tƠi nghiên cu 3 CHNG 2. C S LÝ THUYT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CU 4 2.1. Khái nim v mng neural 4 2.1.1. Mng neural sinh hc 4 2.1.2. Mt s dng thông dng ca hƠm tác đng (Activation function) 6 2.1.4. Phơn loi mng neural 8 2.1.4.1. Phơn loi mng neural 8 2.1.4.2. Mt s loi mng neural 8 2.1.4.3. Nhng u đim vƠ ng dng mng neural 14 2.2. NgƠnh công nghip qung cáo 15 2.2.1. Khái nim v qung cáo 15 2.2.2. Thc trng ngƠnh công nghip qung cáo 17 2.3. S HÀI LọNG KHÁCH HÀNG 19 2.3.1. nh ngha v s hƠi lòng 19 2.3.2. Các mô hình v s hƠi lòng 20 2.3.2.1. Mô hình Kano v s hƠi lòng khách hƠng 20 2.3.2.2. Mô hình hƠi lòng khách hƠng theo chc nng vƠ quan h ca Parasuman 22 2.4. CHT LNG DCH V 22 2.4.1. nh ngha v cht lng dch v 22 2.4.2. Các mô hình cht lng dch v 23 2.4.2.1. Mô hình 5 thƠnh phn cht lng dch v (Parasuraman & cng s, 1985) 23 2.4.2.2. Mô hình 4P (McCarthy, 1960) 24 2.4.2.3. Mô hình SERVQUAL (Parasuraman, 1988) 24 2.4.2.4. Mô hình FSQ and TSQ (GrÖnroos, 1984) 24 2.5. CHT LNG CA MI QUAN H 25 2.6. MÔ HỊNH NGHIểN CU 27 2.7. Tóm tt 29 CHNG 3. PHNG PHÁP NGHIểN CU 30 3.1. Gii thiu 30 3.2. Thit k nghiên cu vƠ quy trình nghiên cu 30 3.3. Nghiên cu s b 32 3.4. Nghiên cu chính thc 32 3.4.1. Xác đnh kích thc mu 32 3.4.2. i tng vƠ hình thc thu thp d liu 33 3.4.3. Các thang đo nghiên cu 33 3.4.4. K hoch phơn tích d liu 35 3.5. Tóm tt 36 CHNG 4. KT QU NGHIÊN CU 38 4.1. Gii thiu 38 4.2. Thng kê mô t 38 4.2.1. Mô t mu 38 4.2.2. M ô t  c á c bi  n 41 4.3.  ánh gi á t han g đo 44 4.3.1. ánh giá thang đo bng h s Cronbach alpha 44 4.3.2. ánh giá thang đo bng phơn tích nhơn t 49 4.3.2.1. Thang đo cht lng dch v 49 4.3.2.2. Thang đo cht lng mi quan h 51 4.3.2.3. Thang đo S hƠi lòng khách hƠng 52 4.4. Phơn tích mô hình mng neural 52 4.4.1. Xơy dng mô hình mng 53 4.4.1.1. Phơn chia vƠ chun hóa d liu 53 4.4.1.2. Xác đnh cu trúc mng 55 4.4.1.3. Hun luyn mng 58 4.4.1.4. iu kin dng hun luyn 59 4.4.2. Kt qu sau khi hun luyn 61 4.4.2.1. ánh giá mô hình mng 64 4.4.2.2. Kim tra mô hình mng đi vi tp kim đnh 64 4.4.2.3.  th phơn tán 66 4.4.2.4. Biu đ phơn phi phn d 66 4.4.2.5. Phơn tích đ nhy 67 4.4.3. Nhn xét kt qu phơn tích bng mng neural 69 4.5. Tóm tt 70 CHNG 5. KT LUN 71 5.1. Kt qu nghiên cu 71 5.2. Quá trình nghiên cu 71 5.3. Phơn tích s liu 71 5.4. Hàm ý cho các nhƠ qun tr 72 5.5. Hn ch đ tƠi 73 5.6. Hng m rng đ tƠi 74 TÀI LIU THAM KHO 75 PH LC 81 DANH MC CÁC T VIT TT R B F: Mng h à m c  s  x uy ê n t â m MLP: Mng dn tin RMSE: Sai s bình phng trung bình DANH MC CÁC HÌNH V Hình 2.1. Mô hình mng neural sinh hc Hình 2.2. Mô hình neural ca Mc. Culloch và Pitts (1943) Hình 2.3.  th mt s hàm tác đng Hình 2.4. Tin trình hc trong mng neural Hình 2.5. Mng dn tin mt lp Hình 2.6. Mng dn tin nhiu lp Hình 2.7. Mô hình mng bán kính xuyên tâm Hình 2.8. Ngõ ra ca neural lp n Hình 2.9. Mng hi quy không có neural n và không có vòng lp t phn hi Hình 2.10. Mng hi quy có các neural n Hình 2.11. Mô hình Kano v s hài lòng ca khách hàng Hình 2.12. Mô hình hài lòng theo chc nng và quan h ca Parasuraman 1988 Hình 3.1. Quy trình nghiên cu Hình 4. 1. Ngân sách qung cáo ca mu nghiên cu Hình 4. 2. Các loi dch v qung cáo mu nghiên cu Hình 4. 3. Lnh vc kinh doanh ca mu nghiên cu Hình 4. 4. Chng trình hi qui dùng mng Neural Hình 4. 5. La chn và phân chia d liu Hình 4. 6. Xác đnh s neural trong lp n trong quá trình hun luyn Hình 4. 7. La chn các hàm tác đng Hình 4. 8. Giá tr trng s và hàm li Hình 4. 9. Giá tr hàm li theo s ln lp ca quá trình hun luyn Hình 4. 10. Kt qu sau khi chy mô hình mng neural Hình 4. 11. Mô hình mng sau khi hun luyn Hình 4. 12. S đ mô hình mng neural Hình 4. 13. Biu đ so sánh gia giá tr tính toán và giá tr thc t Hình 4. 14. Kt qu phân tích đ nhy DANH MC CÁC BNG Bng 4.1. Thng kê ngân sách dành cho qung cáo ca mu nghiên cu Bng 4.2. Dch v qung cáo Bng 4.3. Các loi hình kinh doanh Bng 4.4. Bng thng kê các bin Bng 4.5. So sánh giá tr sai s ca các mô hình 1 CHNG 1. M U 1.1. Lý do chn đ tài Trong xu th ca xã hi hin đi, qung cáo đã giúp doanh nghip đa sn phm đn vi khách hàng. Tình hình kinh t càng khó khn, các doanh nghip càng đu t cho hot đng qung cáo ca mình và đc bit là càng quan tâm v tính hiu qu ca qung cáo. Nu nh trc đây, doanh nghip t làm qung cáo cho mình thì hin nay, đ tng đc tính hiu qu doanh nghip cn đn công ty qung cáo đ lên chin lc, Ủ tng và k hoch qung cáo. Chính điu này đã dn đn s lng các công ty qung cáo  Vit Nam tng lên đt bin trong nhng nm gn đây.Tuy nhiên, theo Hip hi Qung cáo Vit Nam, ngành công nghip qung cáo Vit Nam cha làm tròn vai trò ca mình, phát trin t do mà không theo mt trình t nào. Bài nghiên cu này nhm xác đnh các nhân t nh hng đn s hài lòng ca các nhà qung cáo s dng dch v ca các công ty qung cáo. T mt góc nhìn thc t, bài nghiên cu cung cp mt nn tng lỦ thuyt hu ích cho các công ty qung cáo có các gii pháp nâng cao s hài lòng ca khách hàng đi vi mình. Hin nay, mng thn kinh nhân to (Artificial neural networks) là mt k thut tng đi phc tp nhng có nhiu u đim và đc s dng nhiu trong các ng dng thuc lnh vc khoa hc k thut vi nhiu mc đích nghiên cu khác nhau. Do đó, khác vi các nghiên cu truyn thng trc đây s dng phng pháp hi quy, nghiên cu này đ xut phng pháp tip cn đo lng s hài lòng khách hàng da trên mng thn kinh nhân to. 1.2. Mc tiêu nghiên cu Khám phá ra các nhân t có liên quan đn s hài lòng ca các nhà qung cáo đi vi các công ty qung cáo. Vì vy, vn đ ca lun vn nhm: Xác đnh các nhân t nh hng đn s hài lòng khách hàng khi s dng dch v ca các công ty qung cáo. Xây dng thang đo đo lng các nhân t trên. [...]... HÀNG hài lòng Burnham et al 2003 Fornell 1992 Fournier và Mick 1999 Szymanski & Henard 2001 Trasorras et al 2007 Triki 2007 Van Rensburg 2009) 20 (Kallmeyer & A hài lòng (Fam & Waller 1999) Cagley & Roberts 1984 2.3.2 hài lòng 2.3.2.1 hài lòng khách hàng hài lòng be) không hài lòng khách hàng do không ó dimentional) hài lòng hài lòng áp 21 các hài lòng Hình 2.11 hài lòng 22 2.3.2.2 Mô hình hài lòng. .. lòng Parasuraman Hình 2.12 Mô hình hài lòng hài lòng hài lòng Hài lòng 2 thành hài lòng thái 2.4 2.4.1 Theo nghiên c (1991) và Zeithaml, V A & Bitner, M.J (1996), 23 n al 2004) 2.4.2 2.4.2.1 ã úng ngay ã (A chú ý lòng tin cho 24 2.4.2.2 Mô hình 4P (McCarthy, 1960) khách hàng 2.4.2.3 Mô hình SERVQUAL (Parasuraman, 1988) (outcome) và cu 2.4.2.4 T Mô hình FSQ and TSQ (GrÖnroos, 1984) 25 hài lòng marketing...2 hài lòng khách hàng 1.3 ng và ph m vi nghiên c u 1.4 u hài lòng hài lòng hài lòng khách các hài lòng hài lòng hài lòng lý 1.5 c ti n hài lòng khách 3 1.6 : 3: : 4 NG 2 LÝ THUY T VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN C U 2.1 2.1.1 Theo - Artificial n Hình 2.1 5 X1 Wi1 X2 Wi2 Xm Wim a (.) yi i Hình 2.2 xj yi(k wij t yi(k)=a( wij b ij ij ij = 0 thì không có... hình FSQ and TSQ (GrÖnroos, 1984) 25 hài lòng marketing (Caceres & Paparoidamis 2007 xem xét 2007), o hài lòng cáo 2.5 Caceres và Paparoidamis (2007) phát - hài lòng - hài lòng Levin 2009) Han et al 2008) 26 hài lòng - gì Geyskens 27 hài lòng 2.6 , lòng Mô hình SERVQUAL (Parasuraman, 1988), Mô hình FSQ and TSQ (GrÖnroos,1984), (McCarthy, 1960) ... rong 12 Hình 2.7 : Zq = X là vector ngõ vào mq q = 13 Hình 2.8 yi = i= q= E= : c 14 Hình 2.9 Hình 2.10 2.1.4.3 15 áp Theo Johnson, M D & Gustafsson, A (2000) quy 2.2 2.2.1 N 16 v 17 2.2.2 s 25- ng cáo 18 i phí n hình, và 1/4 19 quan 2009 Lichtenthal & Shani 2000 Davies & Palihawadana 2006 Davies& Prince 2005 Ghosh & Taylor 1999 Henke 1995) Tuy nhiên, theo Caceres và Paparoida 2.3 2.3.1 HÀI LÒNG... ng c c: a(f)= - Hình 2.3 E) Hàm sigmod sigmod n: 7 2.1.3 Ti n trình h c có th Hình 2.4 8 y 2.1.4 2.1.4.1 2.1.4.2 a x1 y1 x2 y2 xm yn Hình 2.5 9 ra là vqj 2.6 xj (j=1 m) vqj zq (q=1 r) wjq Yi (i=1 n) x1 y1 x2 y2 xm yn Hình 2.6 10 L p n netq = Zq = f(netq) = f( L p ra neti = = (hàm tích h p yi = f(neti) = f( (hàm tác ng neural th i) : E(w) = 0 yi(k) = f(neti) = f( E= E + ) = f( neural th i) 11 lan . luyn Hình 4. 10. Kt qu sau khi chy mô hình mng neural Hình 4. 11. Mô hình mng sau khi hun luyn Hình 4. 12. S đ mô hình mng neural Hình 4. 13. Biu đ so sánh gia giá tr. nghiên cu là s hài lòng ca các nhà qung cáo đi vi các công ty qung cáo. Phm vi nghiên cu là các nhà qung cáo  Vit Nam. 1.4. Phng pháp nghiên cu Theo thông l t các nghiên cu. s hài lòng khách hàng da trên mng thn kinh nhân to. 1.2. Mc tiêu nghiên cu Khám phá ra các nhân t có liên quan đn s hài lòng ca các nhà qung cáo đi vi các công ty qung cáo.