4. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1 Xây dựng thang đo
Thang đo trong nghiên cứu được dựa vào lý thuyết để xây dựng. Các thang đo được mã hóa cụ thể trong bảng sau:
Bảng 2.6 – Các thang đo trong nghiên cứu
STT Các thang đo Mã hóa
Phẩm chất nhân viên bán hàng
1 NV luôn giữ nụ cười với khách hàng P1
2 NV lắng nghe và thấu hiểu nhu cầu của khách hàng P2
3 NV tư vấn gói dịch vụ đáp ứng đúng nhu cầu của khách hàng P3
4 NV sẵn sàng cung cấp dịch vụ bất cứ khi nào khách hàng muốn P4
5 NV thường xuyên quan tâm đến khách hàng một cách chân thành P5 Năng lực nhân viên bán hàng
6 NV giao tiếp tốt với khách hàng N1
7 NV ứng xử nhanh nhẹn và xử lý tốt tình huống xảy ra N2
8 NV am hiểu sâu về dịch vụ của công ty N3
10 NV trình bày tự tin và thuyết phục N5
11 NV giải đáp tốt những thắc mắc của khách hàng N6 Vẻ bên ngoài của nhân viên bán hàng
12 NV có ngoại hình ưa nhìn B1
13 Ngoại hình NV thể hiện sự chuyên nghiệp B2
14 Trang phục NV lịch sự và phù hợp B3
15 Dáng điệu NV nhanh nhẹn và khỏe mạnh B4
Uy tín của nhân viên bán hàng
16 NV tạo được ấn tượng tốt từ lần đầu gặp mặt U1
17 NV tạo được sự tin cậy cho khách hàng U2
18 NV giữ đúng các cam kết với khách hàng sau bán U3
19 NV tạo được mối quan hệ thân thiết với khách hàng sau khi bán U4 Các công cụ hỗ trợ bán hàng
20 NV luôn mang đồng phục và đeo thẻ NV C1
21 NV chuẩn bị đầy đủ tờ rơi bán hàng C2
22 Tờ rơi có đầy đủ thông tin về công ty, sản phẩm, NV bán hàng C3
23 NV tận dụng tốt các công cụ bán hàng C4
Hiệu quả bán hàng của nhân viên kinh doanh
24 NV tư vấn gói cước phù hợp với khách hàng H1
25 Khách hàng cảm thấy thỏa mãn sau khi dùng dịch vụ H2
26 Khách hàng sẽ giới thiệu dịch vụ cho người khác dùng H3
27 Khách hàng sẽ giới thiệu NV bán hàng cho người quen H4
28 Khách hàng sẽ giữ quan hệ lâu dài với NV bán hàng H5
2.2.2 Mẫu điều tra và cách thức điều tra, xử lý số liệu
Mẫu điều tra được chọn theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống như đã trình bày ở mục 1.4.1.2. Bảng hỏi được phát và thu trực tiếp từ khách hàng. Trong quá
trình điều tra do các khách hàng nằm rải rác trong thành phố Huế và đa số KH đều đã đi làm nên viê ̣c tiếp xúc với KH khá khó khăn, mô ̣t số KH đi làm vắng đã phát bảng hỏi nhưng không có hồi đáp. Đáp ứng đúng với tỉ lê ̣ hồi đáp 95% được dự kiến như ban đầu số bảng hỏi hợp lê ̣ được thể hiê ̣n cu ̣ thể như sau :
- Số bảng hỏi phát ra : 148
- Số bảng hỏi thu về : 140
- Số bảng hỏi hợp lệ : 140
Phần mềm SPSS 16 được dùng để xử lý và phân tích số liệu. Với các công cụ sau : Thống kê mô tả, tính toán giá trị trung bình
Kiểm định thang đo
Các thanh đo được kiểm định thông qua hệ số tin cậy Cronbach’ alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis), phân tích hồi quy tuyến tính bội và các công cụ thống kê mô tả.
Công cụ Cronbach’s alpha dùng để kiểm định mối tương quan giữa các biến (Reliability Analysis). Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0,6 (hệ số Cronbach alpha bằng 0.6 được ứng dụng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally & Burnstein 1994)).Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của các biến với các biến khác trong thang đo càng cao. Theo Nunally & Burnstein (1994) thì các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và bị loại ra khỏi thang đo.
- Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn tập nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair và các tác giả, 1998). Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố1.
1 Theo Hair & ctg (1998), Multivariate Data Analysis, Prentice – Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading
Số lượng nhân tố: được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp Pricipal Components Factoring với phép xoay Varimax.
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50%. - Phân tích hồi quy tuyến tính bội: được sử dụng để mô hình hoá mối quan hệ nhân quả giữa các biến, trong đó một biến gọi là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích) và các biến kia là các biến độc lập (hay biến giải thích). Mô hình này sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Tương ứng với nội dung nghiên cứu của đề tài này, biến phụ thuộc là hiệu quả bán hàng của NV kinh doanh, còn các biến độc lập là các đánh giá của khách hàng đối với phẩm chất NV, năng lực NV, vẻ bề ngoài của NV, uy tín của NV và công cụ hỗ trợ bán hàng.
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise) với phần mềm SPSS.
Mức độ phù hợp của mô hình được đánh giá bằng hệ số R2 điều chỉnh. Giá trị R2
điều chỉnh không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 do đó được sử dụng phù hợp với hồi quy tuyến tính đa biến.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình tương quan, tức là có hay không có mối quan hệ giữa các biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thực chất của kiểm định ANOVA đó là kiểm định F xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không, và giả thuyết H0 được đưa ra là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0. Trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mô hình đầy đủ, giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa kiểm định sẽ giúp khẳng định sự phù hợp của mô hình hồi quy.