Mô hình R R² R² iu chnh Αc l ng lch chun
1 .622a .386 .383 .44004
a. Các yu t doán: (Hng s), KQCAMNHAN b. Bin ph# thuc: GTCAMNHAN
Bng 4-18: Bng phân tích phng sai ANOVAa mô hình (2) Mô hình Tng bình phng df Bình phng trung bình F Sig. 1 Hi quy 25.355 1 25.355 130.941 .000b Phn d 40.276 208 .194 Tng cng 65.631 209 a. Bin ph# thuc: GTCAMNHAN b. Các yu t doán: (Hng s), KQCAMNHAN
Bng 4-19: Bng tóm tt các h s hi quy ca mô hình (2)
a. Bin ph# thuc: GTCAMNHAN
Kt qu hi quy tuyn tính bi bng 4.21 cho thy mô hình có R² = 0.386 và R² hiu chnh là 0.383, ngh,a là mô hình tuyn tính ã xây dng phù h p vi tp d! liu m%c 38.3% hay mô hình ã gii thích c 38.3% s bin thiên ca bin ph# thuc (Giá tr cm nhn khách hàng). Phân tích ANOVA c∃ng cho thy thông s F t giá tr 130.941 vi m%c ý ngh,a Sig=0.000 cho thy mô mình xây dng là phù h p vi b d! liu thu thp c và các bin a vào u có ý ngh,a v mt thng kê vi m%c ý ngh,a 5%. Nh vy, bin c lp trong mô hình có quan h vi bin ph# thuc (Giá tr cm nhn khách hàng).
Ngoài ra, bng 4.22 còn cho thy bin c lp có tác ng dng (h s ? dng) lên bin ph# thuc (giá tr cm nhn khách hàng) vi m%c ý ngh,a Sig = 0.000 (rt nh∋). Do ó, nghiên c%u có th∀ kt lun rng các gi thit H2 c chp nhn.
Phng trình hi quy ca mô hình (2) c trích theo h s Beta chun hóa có dng nh sau:
F7 = 1.769 + 0.622*F6 (**)
4.3.3.3 Kt qu phân tích mô hình PATH
∀ ánh giá m%c phù h p ca mô hình PATH ta dùng h s phù h p tng h p :
Thay 2 giá tr R2 ca mô hình (1) và (2) vào công th%c trên ta có h s phù h p tng h p = 1-(1-0.57)(1-0.386) = 0.736
H s phù h p ca mô hình PATH trên là khá ln, ch%ng t∋ mô hình là phù h p vi tp d! liu.
Mô hình
H s cha chun hóa H s chun hóa
t Sig.
Thng kê a cng tuyn B Sai s chun Beta chp nhn
ca bin VIF 1 (Constant) 1.769 .181 9.780 .000
T phng trình (*) và (**) trên ta có th∀ thy DOIMOI là thành phn có h s hi quy chun hóa cao nht (h s Beta = 0.412, Sig = 0.000), iu ó có ngh,a là thành phn này có m%c tác ng ln nht n kt qu thc hin cm nhn và t ó tác ng n giá tr cm nhn ca khách hàng. Nh vy, khi khách hàng cm nhn rng công ty luôn n& lc i mi, sáng to trong vic cung cp sn phm thì giá tr cm nhn khách hàng s3 tng lên tng %ng.
Nhân t tác ng mnh th% hai n giá tr cm nhn khách hàng là nhân t nh hng khách hàng vi h s Beta = 0.27, Sig = 0.000, có ngh,a là ngoài danh ting ra thì khách hàng c∃ng c bit chú ý n thái luôn hng n khách hàng ca nhân viên. Khi khách hàng cm thy nhân viên luôn c gng làm th∋a mãn nhu cu ca h thì giá tr cm nhn ca h v vic cung cp sn phm thông qua kt qu thc hin cm nhn s3 gia tng.
K tip là nhân t danh ting ca công ty có tác ng th% 3 n giá tr cm nhn khách hàng vi h s Beta = 0.192, Sig = 0.000. Nh vy, khi khách hàng cm nhn danh ting ca công ty là tt thì giá tr cm nhn khách hàng v cung cp sn phm thông qua kt qu thc hin cm nhn s3 tng.
Cui cùng là nhân t k) nng chuyên môn ca nhân viên có tác ng yu nht n giá tr cm nhn khách hàng vi h s Beta = 0.122, Sig = 0.018. Mc dù vy, nó c∃ng là yu t khách hàng nhm n khi ánh giá giá tr cm nhn ca mình. Vì vy, nu khách hàng cm nhn c nhân viên có chuyên môn cao thì giá tr cm nhn ca khách hàng s3 cao hn thông qua kt qu thc hin cung cp sn phm mà h cm nhn c.
4.3.4. Dò tìm các vi phm ginh c n thit trong phân tích hi quy
Ginh u tiên là liên h tuyn tính gi!a bin ph# thuc và các bin c lp. Ta ki∀m tra ginh này bng cách v3 bi∀u phân tán gi!a các phn d và giá tr doán mà mô hình cho ra. Ng i ta hay v3 bi∀u phân tán gi!a 2 giá tr này ã
c chun hóa (standardized) vi phn d trên tr#c tung và giá tr d oán trên tr#c hoành. Nu gi nh liên h tuyn tính và phng sai bng nhau c th∋a
mãn, thì ta s3 không nhn thy có liên h gì gi!a các giá tr d oán vi phn d, chúng s3 phân tán ng.u nhiên.
Nhìn vào th Scatter, ta thy th phân tán ng.u nhiên trong mt vùng xung quanh ng i qua tung 0 ch% không to thành mt hình dng c# th∀ nào. Nh vy, gi thit v liên h tuyn tính không b vi phm.
Ginh tip theo là gi nh v phân phi chun ca phn d. ∀ thc hin ki∀m nh này, ta s( d#ng bi∀u Histogram. Nhìn vào bi∀u ta thy phn d có phân phi chun vi giá tr trung bình gn bng 0 và lch chun bng 1. Do ó, ta có th∀ kt lun rng gi thit phân phi chun không b vi phm.
Cui cùng, ta tin hành xem xét s vi phm a cng tuyn ca mô hình. H s phóng i phng sai VIF ca các bin c lp u < 2 nên không có hin t ng a cng tuyn xy ra. Theo Nguy−n ình Th (2011, trang 497): “Thông th ng, nu VIF ca mt bin c lp nào ó >10 thì bin này hu nh không có giá tr gii thích bin thiên ca Y trong mô hình MLR (Hair & ctg 2006). Tuy nhiên, trong thc t, nu VIF >2, chúng ta cn cn thn trong di−n gii các trng s hi quy”.
4.4. Chng minh bi+n iu ti+t kinh nghim mua hàng ca khách hàng
Tác gi nghi ng bin Kinh nghim mua hàng ca khách hàng có tác ng nh hng làm thay i tác ng ca Kt qu thc hin cm nhn vào Giá tr cm nhn khách hàng.
Nu bin iu tit là dng bin iu tit theo nhóm, ta chia d! liu ra thành tng nhóm sau ó dùng hi quy cho tng nhóm ri so sánh h s phù h p R2 và trng s hi quy ? gi!a các nhóm vi nhau. Sau ó dùng ki∀m nh Chow (Chow,1960): Gi q là s l ng tham s cn c l ng trong mô hình hi quy vi p bin c lp (q=p+1 vì mô hình có thêm hng s hi quy ?0); G là mô hình tng quát; A là mô hình nhóm A, B là mô hình nhóm B. Gi thit H0 ca phép ki∀m nh Chow là không có s khác bit gi!a hai mô hình hi quy cho hai nhóm A và B. Giá tr thng kê ca phép ki∀m nh này có phân phi F vi bc t do q và n-2q (n là kích thc m.u):
(Nguyn ình Th∃, 2011)
Nu ki∀m nh F là có ý ngh,a (p < 0.05), chúng ta kt lun hai mô hình hi quy cho nhóm A và B khác nhau. iu này có ngh,a tách nhóm ã làm ch%c nng ca bin iu tit theo nhóm (Nguy−n ình Th, 2011).
∀ ki∀m tra iu này, tác gi tin hành phân tách c s d! liu ra làm 2 nhóm: 1 nhóm ch%a tt c kho sát có kt qu tr l i là s nm mua sn phm ca Công ty Thuc lá Sài Gòn di 10 nm và 1 nhóm ch%a tt c kho sát có kt qu tr l i là s nm mua sn phm t 10 nm tr lên. Sau ó tin hành chy hi quy n gi!a Kt qu thc hin cm nhn và Giá tr cm nhn khách hàng ∀ ki∀m tra 2 kt qu có s khác nhau hay không? Cui cùng, tác gi s( d#ng ki∀m nh Chow ∀ ki∀m tra li xem có úng là bin Kinh nghim mua hàng ca khách hàng có ch%c nng là bin iu tit theo nhóm. • Kt qu chy hi quy n vi phng pháp Enter ca Kt qu thc hin cm nhn và Giá tr cm nhn khách hàng trong nh!ng kho sát có kt qu tr l i là s nm mua sn phm < 10 nm (nhóm A): Bng 4-20: Kt qu hi quy nhóm A Mô hình R R² R² iu chnh Αc l ng lch chun 1 .652a .425 .416 .45313 a. Các yu t doán: (Hng s), KQCAMNHAN
Bng 4-21: Bng phân tích phng sai ANOVAa nhóm A Mô hình Tng bình phng df Bình phng trung bình F Sig. 1 Hi quy 9.730 1 9.730 47.387 .000b Phn d 13.141 64 .205 Tng cng 22.871 65 a. Bin ph# thuc: GTCAMNHAN b. Các yu t doán: (Hng s), KQCAMNHAN
Bng 4-22: Bng tóm tt các h s hi quy ca mô hình nhóm A a. Bin ph# thuc: GTCAMNHAN Ta c mô hình nhóm A (R²= 0.425): F7 = 1.834 + 0.539*F6 •Kt qu chy hi quy n vi phng pháp Enter ca Kt qu thc hin cm nhn và Giá tr cm nhn khách hàng trong nh!ng kho sát có kt qu tr l i là s nm mua sn phm = 10 nm (nhóm B): Bng 4-23: Kt qu hi quy mô hình nhóm B Mô hình R R² R² iu chnh Αc l ng lch chun 1 .611a .373 .369 .43440 a. Các yu t doán: (Hng s), KQCAMNHAN
Bng 4-24: Bng phân tích phng sai ANOVAa nhóm B Mô hình Tng bình phng df Bình phng trung bình F Sig. 1 Hi quy 15.939 1 15.939 84.464 .000b Phn d 25.796 142 .189 Tng cng 41.735 143 a. Bin ph# thuc: GTCAMNHAN b. Các yu t doán: (Hng s), KQCAMNHAN Bng 4-25: Bng tóm tt các h s hi quy ca mô hình nhóm B a. Bin ph# thuc: GTCAMNHAN Ta c mô hình nhóm B (R²= 0.373): F7 = 1.706 + 0.550*F6 Mô hình
H s cha chun hóa H s chun hóa
t Sig.
Thng kê a cng tuyn B Sai s chun Beta chp nhn
ca bin VIF
1
(Hng s) 1.834 .295 6.224 .000
KQCAMNHAN .539 .078 .652 6.884 .000 1.000 1.000
Mô hình
H s cha chun hóa H s chun hóa
t Sig.
Thng kê a cng tuyn B Sai s chun Beta chp nhn
ca bin VIF
1
(Hng s) 1.706 .231 7.385 .000
KQCAMNHAN .550 .060 .611 9.190 .000 1.000 1.000
• Ki∀m nh Chow : ; thay vào ta có
= 40.276; = 13.141; = 25.796, q = 2, n = 66+ 146 = 210 Kt qu ta tính c F = 3.542055 ~ p = 0.0307 < 0.05 ki7m &nh CHOW có ý ngh∗a. Chp nhn gi thit H0 t%c kinh nghim mua hàng là bin iu tit theo nhóm. So sánh R² và h s? ca hai nhóm, ta kt lun, Kt qu thc hin cm nhn có tác ng mnh hn n giá tr cm nhn khách hàng khi khách hàng có ít kinh nghim mua hàng hn.
CHNG 5
KT LUN VÀ KIN NGH
Gii thiu:
Chng 4 ã nêu lên các kt qu nghiên c%u chính c∃ng nh mt s lu ý cho doanh nghip t các kt qu kho sát và nghiên c%u. M#c ích ca chng 5 là (1) tóm tt li các kt qu chính, các óng góp v lý thuyt và phng pháp cùng vi ý ngh,a ca mô hình nghiên c%u i vi các nhà qun tr ngành kinh doanh thuc lá iu nói chung và Công ty Thuc lá Sài Gòn nói riêng c∃ng nh các nhà nghiên c%u v l,nh vc thuc lá iu; (2) nêu ra các hn ch ca nghiên c%u và xut hng nghiên c%u tip theo.
5.1. Ý ngh∗a và k+t lun:
ây là nghiên c%u chính th%c u tiên ti TP. H Chí Minh v các yu t to nên giá tr khách hàng i vi vic cung cp sn phm thuc lá iu. Tó, chúng ta có cái nhìn tng quan hn v các nhân t có vai trò thit yu trong vic em li giá tr cao nht cho khách hàng trong l,nh vc kinh doanh thuc lá iu TP. H Chí Minh.
Khách hàng là tài sn vô cùng quan trng i vi m&i doanh nghip và khách hàng chính là tng lai ca doanh nghip. Mu cht cho s tn ti ca doanh nghip là em li giá tr cao nht cho khách hàng. Tuy nhiên, không phi doanh nghip nào c∃ng làm tt iu này. ∀ làm c iu này, trc ht doanh nghip phi nhn din c các nhân t to ra giá tr cm nhn khách hàng.
M#c tiêu chính ca tài là xác nh các nhân t to ra giá tr cm nhn khách hàng i vi vic cung cp sn phm thuc lá iu ca Công ty Thuc lá Sài Gòn. Các kt qu nghiên c%u trong tài cho thy rng giá tr cm nhn khách hàng c hình thành t kt qu thc hin c cm nhn bi khách hàng - là yu t chu s tác ng ca nm nhân t: k) nng giao tip ca nhân viên, k) nng chuyên môn ca nhân viên, kh nng nh hng khách hàng ca nhân viên, s i mi ca doanh nghip và danh ting ca doanh nghip. Kt qu phân tích R2 iu chnh
trong hi quy cho bit, 56% giá tr bin thiên ca kt qu thc hin c cm nhn bi khách hàng c gii thích bi 05 nhân t trên. Nh vy, có th∀ có mt s yu t khác ngoài 05 nhân t trên tác ng n kt qu thc hin c cm nhn bi khách hàng.
Kt qu phân tích hi quy cho thy các gi thuyt H1b, H1c, H1d và H1e c chp nhn, ngh,a là có mi quan h cùng chiu gi!a kt qu thc hin c cm nhn bi khách hàng và các nhân t: k) nng chuyên môn ca nhân viên, kh nng nh hng khách hàng ca nhân viên, si mi ca doanh nghip và danh ting ca doanh nghip. Gi thuyt H1a b bác b∋, ngh,a là k) nng giao tip ca nhân viên không hoc ít tác ng n kt qu thc hin c cm nhn bi khách hàng. Kt qu phân tích R2 iu chnh trong hi quy c∃ng cho bit, ch có 38,3% giá tr bin thiên ca giá tr cm nhn khách hàng c gii thích. Nh vy, có th∀ có mt s yu t khác ngoài nhân t kt qu thc hin c cm nhn bi khách hàng tác ng n giá tr cm nhn bi khách hàng.
Kt qu nghiên c%u này khác vi nghiên c%u trc ây ca La và cng s (2005), tuy nhiên nghiên c%u c∃ng phù h p vi c i∀m, iu kin th tr ng Vit Nam. Yu t k) nng giao tip ca nhân viên không có nh hng rõ ràng n kt qu thc hin c cm nhn bi khách hàng i vi vic cung cp sn phm thuc lá iu ca Công ty Thuc lá Sài Gòn trên a bàn Tp.HCM. Vì l,nh vc kinh doanh thuc lá iu ã phát tri∀n t rt lâu ti Vit Nam, ng th i phn ln các khách hàng ã giao dch vi công ty trong th i gian dài (phn ln trên 10 nm) cho nên k) nng giao tip ca nhân viên ã không còn gi! vai trò áng k∀.
Kt qu phân tích hi quy c∃ng cho thy nhân t quan trng nht, có tm nh hng mnh nht n kt qu thc hin c cm nhn bi khách hàng là s i mi ca doanh nghip (h s Beta = 0.412), iu ó có ngh,a là thành phn này có