độ của khách hàng đối với các công cụ chiêu thị của các thương hiệu ĐTDĐ
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi phân tích nhân tố EFA thì cần quan tâm đến các tham số thống kê sau:
- Hệ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) >=0,5, mức ý nghĩa kiểm định Bartlett ≤ 0,05 (mức ý nghĩa 5%) để xem xét các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với nhau hay không.
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải >=0,5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố này <0,5 thì sẽ bị loại.
- Hệ số Eigenvalue > 1, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >=50%.
Theo Lê Quang Bình (2008), với việc nghiên cứu sự tác động của thái độ người tiêu dùng đối với công cụ chiêu thị là quảng cáo, khuyến mãi và quan hệ công chúng đến giá trị thương hiệu kem đánh răng và Lê Đăng Lăng & ctg (2012), nghiên cứu sự tác động của quảng cáo và khuyến mãi đến giá trị thương hiệu mặt hàng nước giải khát, khi chạy nhân tố EFA các biến độc lập là các công cụ chiêu thị đều tiến hành riêng rẽ từng công cụ. Các tác giả trên cũng đồng thời sử dụng kết quả trên để tiến hành phân tích hồi quy bội để xem xét sự tác động của chiêu thị đến giá trị thương hiệu vì thế đề tài này cũng sẽ áp dụng phương pháp đó để chạy nhân tố cho từng công cụ quảng cáo, khuyến mãi và quan hệ công chúng.
Bảng 4.17 Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo thái độ của khách hàng đối với các chương trình quảng cáo thương hiệu ĐTDĐ
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
AD1: Tôi nghĩ các quảng cáo của thương hiệu X thì tốt 0,764
AD2: Các quảng cáo của X rất thường xuyên 0,770
AD3: Các quảng cáo của X rất hấp dẫn 0,846
AD4: Tôi đánh giá cao các quảng cáo của X 0,868
AD5: Tôi nghĩ thương hiệu X được quảng cáo mạnh mẽ
hơn so với đối thủ cạnh tranh 0,774
AD6: Một cách tổng quát, tôi thích các quảng cáo của X 0,855
Eigenvalue 3,974
Sig. 0,000
Cumulative 66,229%
KMO 0,863
Nguồn: Số liệu điều tra trực tiếp, 9/2013
Trước hết, ta xem kết quả kiểm định KMO and Barlett’s để xem xét các biến có tương quan với nhau khay không.
Đặt giả thuyết:
H0: các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với nhau. H1: các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau.
Ta thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ vì Sig. = 0,000 < 5% các biến có tương quan với nhau. Đồng thời, kết quả phân tích nhân tố khám phá này ta có trị số KMO có giá trị bằng 0,863 (0,5 ≤ KMO = 0,863 <1).
Hệ số Extraction giải thích độ biến thiên của phương sai thường lớn hơn 0,5 là tốt. Bảng Communalities (Phụ lục, trang 85) cho ta thấy các biến trong môn hình đều có hệ số Extraction lớn hơn 0,5 cụ thể nhỏ nhất là 0,584 và lớn nhất là 0,753. Kết quả EFA cho thấy có 1 yếu tố được trích tại eigenvalue 3,974và phương sai trích là 66,229% không có biến nào có hệ số nhân tố nhỏ hơn 0,5 nên tất cả các biến đều được giữ lại.
Bảng 4.18 Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo thái độ của khách hàng đối với các chương trình chương trình khuyến mãi thương hiệu ĐTDĐ
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
SP1: Các chương trình khuyến mãi của X rất thường
xuyên 0,887
SP2: Các chương trình khuyến mãi của X rất hấp dẫn 0,917
SP3: Tôi rất thích khuyến mãi của X 0,875
Eigenvalue 2,394
Sig. 0,000
Cumulative 79,798%
KMO 0,727
Nguồn: Số liệu điều tra trực tiếp, 9/2013
Ta thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ vì Sig. = 0,000 < 5% các biến có tương quan với nhau. Đồng thời, kết quả phân tích nhân tố khám phá này ta có trị số KMO có giá trị bằng 0,887 (0,5 ≤ KMO = 0,887 <1).
Bảng Communalities (Phụ lục, trang 87) cho ta thấy các biến trong môn hình đều có hệ số Extraction lớn hơn 0,5 cụ thể nhỏ nhất là 0,766 và lớn nhất là 0,842. Kết quả EFA cho thấy có 1 yếu tố được trích tại eigenvalue 2,394và phương sai trích là 79,798%không có biến nào có hệ số nhân tố nhỏ hơn 0,5 nên tất cả các biến đều được giữ lại.
Bảng 4.19 Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo thái độ của khách hàng đối với các hoạt động quan hệ công chúng thương hiệu ĐTDĐ
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
PR1: Các hoạt động PR của X rất thường xuyên 0,910
PR2: Các hoạt động PR của X rất hấp dẫn 0,914
PR3: Tôi rất thích các hoạt động PR của X 0,927
Eigenvalue 2,524
Sig. 0,753
Cumulative 84,137%
KMO 0,753
Nguồn: Số liệu điều tra trực tiếp, 9/2013
Ta thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ vì Sig. = 0,000 < 5% các biến có tương quan với nhau. Đồng thời, kết quả phân tích nhân tố khám phá này ta có trị số KMO có giá trị bằng 0,753 (0,5 ≤ KMO = 0,753 <1).
Bảng Communalities (Phụ lục, trang 88) cho ta thấy các biến trong môn hình đều có hệ số Extraction lớn hơn 0,5 cụ thể nhỏ nhất là 0,766 và lớn nhất là 0,842. Kết quả EFA cho thấy có 1 yếu tố được trích tại eigenvalue 2,394và phương sai trích là 79,798%không có biến nào có hệ số nhân tố nhỏ hơn 0,5 nên tất cả các biến đều được giữ lại.
4.6.3 Phân tích sự tác động của các công cụ chiêu thị đến giá trị thương hiệu ĐTDĐ thông qua mô hình hồi quy tuyến tính bội thương hiệu ĐTDĐ thông qua mô hình hồi quy tuyến tính bội
4.6.3.1 Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội
Theo các giả thuyết đặt ra ban đầu đó là tồn tại một mối quan hệ giữa giá trị thương hiệu ĐTDĐ với các công cụ chiêu thị (quảng cáo, khuyến mãi, quan hệ công chúng) của các thương hiệu ĐTDĐ đó. Nhưng vấn đề đặt ra là mối quan hệ đó như thế nào? Mức độ ảnh hưởng ra sao? Do đó, việc xây dựng mô hình tuyến tính bội là rất cần thiết nhằm mục đích phân tích và giải thích vấn đề trên.
Biến phụ thuộc Y là đại điện cho giá trị thương hiệu các thương hiệu ĐTDĐ trên địa bàn Thành phố Cần Thơ (BE). Các biến độc lập chính là sự tác động của các công cụ chiêu thị quảng cáo (AD), khuyến mãi (SP) và quan hệ công chúng (PR) đến khách hàng Thành phố Cần Thơ.
Từ đó, ta có dạng của phương trình hồi quy như sau: Y (BE) = a + β1*AD + β2*SP + β3*PR Trong đó: a: Hằng số của phương trình hồi quy
βi: Hệ số của các biến độc lập tương ứng.
4.6.3.2 Đánh giá khả năng giải thích của mô hình
Muốn xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa giá trị thương hiệu ĐTDĐ và các công cụ chiêu thị của các thương hiệu ĐTDĐ đó là có tồn tại hay không ta cần xem xét khả năng giải thích của mô hình. Để đánh giá sự phù hợp của mô hình, ta sử dụng hệ số xác định R2 hiệu chỉnh vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Bảng 4.20 Chỉ tiêu đánh giá sự phù hợp của mô hình
Tóm tắt (Model Summary)
R R2 (R square) R2 điều chỉnh Ước tính lỗi Durbin-Watson
0,487a 0,237 0,225 0,59894 1,609
Nguồn: Số liệu điều tra trực tiếp, 9/2013
Theo kết quả từ bảng trên, ta có hệ số R2 hiệu chỉnh của mô hình là 0,225. Có nghĩa là các biến được đưa vào mô hình bao gồm quảng cáo, khuyến mãi và quan hệ công chúng sẽ giải thích được 22,5% sự tác động đến giá trị thương hiệu ĐTDĐ, còn 77,5% còn lại sẽ được giải thích bởi nhân tố khác ngoài mô hình mà đề tài chưa nghiên cứu. Mức độ phù hợp của mô hình là chưa cao. Để kiểm tra xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình.
4.6.3.3 Kiểm định tính phù hợp của mô hình
Bảng 4.21 Kiểm định sự phù hợp của mô hình ( ANOVA)
Mô hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig.
Hồi quy (Regression) 20,094 3 6,698 18,672 0,000a Số dư (Residual) 64,572 180 0,359
Tổng (Total) 84,666 183
Nguồn: Số liệu điều tra trực tiếp, 9/2013
Giả thuyết để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy: H0: βi = 0 (với βi là hệ số của các biến độc lập)
H1: βi ≠ 0
Từ kết quả phân tích phương sai Anova, với mức ý nghĩa Sig.=0,000 nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với ít nhất một biến độc lập. Cho nên, mô hình phân tích hồi quy là phù hợp với bộ dữ liệu mẫu ban đầu và có thể suy rộng cho toàn tổng thể.
4.6.3.4 Đo lường hiện tượng đa cộng tuyến và tự tương quan
Để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF. Giá trị hệ số phóng đại phương sai càng lớn thì các biến độc lập cộng tuyến càng cao. Nếu hệ số phóng đại phương sai của một biến vượt quá 10 thì biến này được coi là đa cộng tuyến cao (Mai Văn Nam,
2008). Theo kết quả phân tích ở bảng 4.22 thì hệ số phóng đại phương sai của các nhân tố đều nhỏ hơn 10 rất nhiều. Nên không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập xảy ra trong mô hình.
Để đo lường hiện tượng tương quan trong mô hình ta sử dụng hệ số Durbin Watson.
Với : - H0 : Không có tự tương quan đồng biến - H0’: Không có tự tương quan nghịch biến
Nguồn: Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008
Hình 4.1 Các quy tắc kiểm nghiệm hệ số Durbin Watson
Theo kết quả phân tích ở bảng 4.20 hệ số Durbin Watson bằng 1,609, với số nhóm độc lập k = 3 và cỡ mẫu n = 184, tra bảng Durbin Watson ta lấy số mẫu gần n = 150, k=3 cho kết quả là dL = 1,584, dU = 1,665. Tuy không nằm trong khoảng dU < d < 4-dU để khẳng định không có hiện tượng tự tương quan, nhưng với hệ số d = 1,609 của mẫu nghiên cứu nằm trong khoảng dL <= d <= dU tức là 1,584<=1,069<=1,665 => không khẳng định có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
Bác bỏ H0 : Tự tương quan đồng biên Vùng không có quyết dịnh Không bác bỏ H0 hoặc H0’ hoặc cả hai Vùng không có quyết định Bác bỏ H0 : Tự tương quan nghịch biến 0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4
4.6.3.5 Kết quả phân tích hồi quy
Bảng 4.22 Các thông số thống kê của từng biến trong mô hình
Biến Hệ số không chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa B Std. Error Beta T Sig. (P) Std. Error VIF Hằng số 3,740 0,044 84,694 0,000 Quảng cáo (AD) 0,246 0,063 0,361 3,871 0,000 2,054 Khuyến mãi (SP) -0,036 0,057 -0,053 -0,631 0,529 1,657 Quan hệ công chúng (PR) 0,140 0,059 0,206 2,362 0,019 1,801
Nguồn: Số liệu điều tra trực tiếp, 9/2013
Với độ tin cậy 95%, mô hình hồi quy được viết như sau:
Giá trị thương hiệu ĐTDĐ = 3,740 + 0,246AD + 0,140PR
Thông qua mô hình hồi quy mới xây dựng, với độ tin cậy 95% ta có thể thấy giá trị thương hiệu ĐTDĐ trên địa bàn Thành phố Cần Thơ tỉ lệ thuận với các hoạt động quảng cáo (βAD = 0,246; Sig. = 0,000) và quan hệ công chúng (βPR = 0,140; Sig. = 0,019) của các thương hiệu ĐTDĐ đó. Tuy nhiên, sự tác động của quảng cáo là lớn hơn so với quan hệ công chúng, cụ thể là hệ số βAD = 0,246 còn hệ số βPR = 0,140. Biến khuyến mãi có hệ số β = -0,036 tỉ lệ nghịch với giá trị thương hiệu ĐTDĐ, tuy nhiên biến này có hệ số Sig. = 0,529 > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê.
Thực tế có thể thấy khách hàng có thói quen đánh giá giá thương hiệu thông qua các chương trình quảng cáo. Mật độ quảng cáo thường xuyên sẽ giúp khách hàng nhớ đến, biết đến và tiếp cận sản phẩm một cách nhanh chóng hơn. Nếu quảng cáo cung cấp chi tiết, đầy đủ, xác thực về các tính năng, lợi ích của sản phẩm qua đó còn có thể giúp khách hàng cảm nhận tốt hơn về chất lượng sản phẩm. Bên cạnh đó, khi khách hàng thích thú các chương trình quảng cáo thì càng góp phần làm nâng cao sự nhận biết về thương hiệu, có cảm tình tốt về thương hiệu và tạo động lực tin dùng thương hiệu, tất cả những điều đó sẽ góp phần làm gia tăng giá trị thương hiệu tổng thể trong tâm trí khách hàng. Như vậy giả thuyết H1: Chương trình quảng
cáo của một thương hiệu điện thoại di động nào đó có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu điện thoại di động đó, là được chấp nhận.
Mục tiêu cơ bản của hoạt động quan hệ công chúng là nhằm xây dựng và nâng cao một hình ảnh tích cực về thương hiệu trong tâm trí khách hàng. Khi khách hàng cảm nhận được những hoạt động quan hệ công chúng đó là thật sự bổ ích, đem đến những giá trị nhân văn thì tất nhiên sẽ làm gia tăng thiện cảm đối với thương hiệu đó. Cũng tương tự như quảng cáo, khi khách hàng có cảm tình tốt về thương hiệu, sự yêu thích thương hiệu sẽ làm nâng cao sự nhận biết về thương hiệu, tạo nên niềm tin thương hiệu và tin dùng thương hiệu. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của quan hệ công chúng lại thấp hơn so với quảng cáo. Nguyên nhân là do các hoạt động quảng cáo diễn ra thường xuyên hơn, gần gũi với khách hàng hơn nên dễ dàng tiếp cận với khách hàng hơn. Công cụ quan hệ công chúng tuy là cách dễ đánh bóng tên tuổi thương hiệu qua các hoạt động từ thiện, huyên góp,...tuy nhiên suy cho cùng đây cũng là hình thức còn khá mới mẽ ở Việt Nam nói chung và Thành phố Cần Thơ nói riêng. Vậy nên quảng cáo thật sự đem đến cho khách hàng cảm nhận về thương hiệu sẽ rõ ràng hơn. Dù có tác động không lớn như quảng cáo nhưng qua thực tế và kết quả nghiên cứu không thể phủ nhận rằng tồn tại một sự tác động cùng chiều của quan hệ công chúng đến giá trị thương hiệu, như vậy giả thuyết H3: Hoạt động quan hệ công chúng của một thương hiệu điện thoại di động nào đó sẽ có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu điện thoại di động đó, là được chấp nhận.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giả thuyết H2: Chương trình khuyến mãi của một thương hiệu điện thoại di động nào đó không làm tăng giá trị thương hiệu của nó mà còn có thể làm giảm giá trị thương hiệu của thương hiệu điện thoại di động đó không được chấp nhận. Điều đó có nghĩa là các chương trình khuyến mãi của một thương hiệu ĐTDĐ dù có tác động đến khách hàng và nhận lại những phản hồi tích cực hay tiêu cực thì cũng không làm ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu của thương hiệu ĐTDĐ đó. Có thể lý giải rằng khuyến mãi chỉ mang tính tức thì, ở một vài thời điểm và để kích thích tiêu dùng nhằm gia tăng doanh số hơn là việc làm gia tăng giá trị thương hiệu trong tâm trí khách hàng. Vì thế, khi đề ra những giải pháp để năng cao giá trị thương hiệu, các hãng thương hiệu ĐTDĐ cần chú ý không nên chú tâm vào các chương trình khuyến mãi mà hơn hết là tập trung vào quảng cáo và quan hệ công chúng.