Khách hàng của công ty là các đại lý, cửa hàng, nhà hàng, khách sạn... các nhà bán buôn đi bán lại phục vụ khách hàng nhằm kiếm lời. Là những người tiêu dùng, cá nhân hay tổ chức mua sản phẩm để thỏa mãn nhu cầu cá nhân. Khách hàng dễ dàng tìm đến với Ajinomoto do nhân viên tiếp thị của Ajinomoto rất lịch sự và biết cách làm vừa lòng khách hàng, cộng thêm sự nhiệt tình và hết lòng phục vụ người tiêu dùng.
Các đối thủ cạnh tranh tiềm ẩn
Do thị trường còn quá lớn, sự canh tranh giữa các nhà sản xuất kinh doanh chưa đi vào cao trào, lại chọn người tiêu dùng làm đích đến, khiến các hãng đua chen giành thị phần. Hai yếu tố chính được các công ty lớn tập trung xây dựng thương hiệu và giành thị phần là nâng cao chất lượng sản phẩm và tiếp thị, kinh doanh có bài bản. Ngay cả tiêu chí xác định đâu là sản phẩm cao cấp, đâu là sản phẩm trung bình cũng chưa rõ ràng, chủ yếu phụ thuộc cách nhà kinh doanh quảng cáo tạo nên tâm lý ở khách hàng. Khác biệt thấy được chỉ là mức giá chênh lệch nhau, còn ngon hơn mức độ nào thì hoàn toàn phụ thuộc vào khẩu vị cá nhân. Ðiểm lại gần đây có sự ra mắt của bột ngọt Chuông Vàng (công ty TNHH Thực phẩm Lan Anh); Xốt Mayonnaise Kewpie (Công ty Kewpie Việt Nam); Hạt Nêm Kooker (Công ty cổ phần thực phẩm quốc tế)...với giá cả cực kỳ rẻ và nhiều khuyến mãi hấp dẫn nhằm lôi kéo người tiêu dùng. Đây là điều đáng để Ajinomoto Việt Nam lưu tâm.
Các đối thủ cạnh tranh hiện tại
Trên thị trường Việt Nam, đối thủ cạnh tranh chính của bột ngọt Ajinomoto là bột ngọt Vedan. Mặc dù xâm nhập thị trường Việt Nam sau Ajinomoto nhưng Vedan lại chiếm thị phần cao hơn thị phần của Ajinomoto và đã từng dẫn đầu thị trường bột ngọt Việt Nam. Và chính sách của Ajinomoto nhằm tạo ưu thế so với đối thủ là đầu tư 5 triệu USD vào chất thải để phân loại tái chế. Đồng hành với môi trường sẽ gánh thêm chi phí cao, làm mất đi tính cạnh tranh và lợi nhuận, nhưng nhờ thế mà Ajinomoto đã ngoạn mục đánh gục Vedan, vươn lên vị trí đứng đầu ngành. Ngoài ra còn có các công ty Aone, Miwon, Orsan...
Còn thị trường hạt nêm,Aji ngon có hai đối thủ lớn Knorr (Unilever), Maggi (Nestlé). Thị phần của ba thương hiệu hạt nêm này tính trung bình luôn xấp xỉ nhau và luôn có sự cạnh tranh khốc liệt, cả ba thương hiệu này đều mạnh tay quảng cáo để tăng sự nhận diện thương hiệu, nghiên cứu cải tiến chất lượng sản phẩm, chiến lược mới.
Sản phẩm thay thế
Cho đến nay, bột ngọt được xem là một gia vị chủ yếu không thể thiếu trong các món ăn thường ngày. Việc sử dụng bột ngọt đã trở thành thói quen và thông lệ trong nấu ăn, kể cả ở những tiệm ăn, nhà hàng. Các sản phẩm thay thế đáng kể chính là siêu bột ngọt, tạo vị ngọt dễ chịu và ít độc hại, còn tác động lên trung ương thần kinh vùng cảm nhận thèm ăn, kích thích thèm ăn... Nhưng do siêu bột ngọt có công dụng như bột ngọt, đều là chất gia vị, cộng thêm vào đó sự nhận biết về sự khác biệt giữa bột ngọt và siêu bột ngọt của người dân hầu như chưa có, nên dù tạo vị mạnh hơn nhiều so với bột ngọt, siêu bột ngọt vẫn không làm ảnh hưởng đến lợi nhuận mà bột ngọt đem lại.
Hiện nay một số người tiêu dùng cũng bắt đầu có xu hướng sử dụng sản phẩm hạt nêm để thay thế cho bột ngọt vì cả hai loại đều chứa các chất ngọt, sản phẩm hạt nêm ngày càng phong phú hơn, giá cả cạnh tranh và quan trọng là tâm lý của người tiêu dùng khi sử dụng sản phẩm hạt nêm đỡ sợ chất hóa học hơn.
Nhà cung ứng
Hàng năm, Công ty Ajinomoto Việt Nam sử dụng một lượng lớn nguồn nguyên liệu từ nông nghiệp như khoai mì và mía đường phục vụ cho hoạt động sản xuất mà những nguồn nguyên liệu này chủ yếu là được cung cấp bởi các trang trại và nông dân ở trong nước. Xuất phát từ việc phát triển bền vững, Công ty đã áp dụng phương án vừa kết hợp hỗ trợ cho nông dân, vừa muốn cung cấp nguồn dưỡng chất dồi dào sử dụng cho cây công nghiệp, rau và nhiều loại cây trồng khác… để tạo ra sản phẩm chất lượng cao, đồng thời phát triển cho sản phẩm mới ở Việt Nam bằng việc cho nông dân sử dụng thử nghiệm phân bón ami-ami dạng lỏng được sản xuất từ phế phẩm sinh ra từ quá trình sản xuất bột ngọt và cho tới nay loại phân bón này đã được các hộ nông dân ưa dùng.
Với chính sách khôn khéo như thế, Ajinomoto hoàn toàn tạo được lợi thế so với nhà cung cấp, cắt giảm sự phụ thuộc của mình, tạo được mối quan hệ tốt người nông dân, đồng thời cũng tranh thủ được lòng tin của họ và tạo nguồn khách tiêu thụ cho chính sản phẩm phân bón từ phế liệu của mình.
2.4 Đánh giá của người tiêu dùng và đại lý về tiêu thụ sản phẩm của công ty Ajinomoto Việt Nam tại tỉnh Thừa Thiên Huế
2.4.1. Đánh giá của người tiêu dùng
2.4.1.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá đối với các chỉ tiêu nghiên cứu đưa ra ban đầu, kết quả thu được 4 nhân tố đại diện cho 4 nhóm biến độc lập trong mô hình nghiên cứu và 1 nhóm biến phụ thuộc. Tiếp theo, để đánh giá độ tin cậy của 5 nhóm biến này, nghiên cứu tiến hành phân tích Cronbach Alpha cho từng nhóm. Trong mỗi nhóm, các biến tương quan có biến tổng <0.3 được xem là biến rác và bị loại. Thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach Alpha ≥0.7. Kết quả cho tại Bảng dưới đây.
Bảng 2.9. Hệ số Cronbach Alpha của các nhóm biến quan sát
Nhóm biến Cronbach's Alpha Số lượng biến Đặc điểm sản phẩm (SP) 0,778 4 Giá bán sản phẩm (GB) 0,851 4 Hệ thống phân phối (PP) 0,767 4 Hoạt động xúc tiến bán hàng (XT) 0,824 4 Đánh giá chung (DGC) 0,734 2
(Nguồn phân tích số liệu SPSS)
Thành phần thang đo Đặc điểm sản phẩm, bao gồm 4 biến quan sát (Từ SP1 đến SP4), có hệ số Cronbach’s Alpha tốt 0.778 (>0.7). Mặt khác, hệ số tương quan giữa biến-tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát đều đạt (bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo). Do đó 4 biến trong thang đo này được sử dụng trong các bước phân tích tiếp theo.
đến GB4), có hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất 0.851, đạt tiêu chuẩn cho phép. Các hệ số tương quan giữa biến-tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát đều đạt (bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo), vì vậy các biến quan sát trong thang đo này sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Thành phần thang đo Hệ thống phân phối, bao gồm 4 biến quan sát (Từ PP1 đến PP4), có hệ số Cronbach’s Alpha khá tốt 0.767 (>0.7).
Thành phần thang đo Hoạt động xúc tiến bán hàng, bao gồm 4 biến quan sát (Từ XT1 đến XT4), có hệ số Cronbach’s Alpha cao thứ 2, ở mức 0.824 (>0.7).
Cuối cùng, thành phần thang đo Đánh giá chung, bao gồm 2 biến quan sát (Từ DGC1 đến DGC2), có hệ số Cronbach’s Alpha thấp nhất là 0.734 (>0.7). Mặt khác, hệ số tương quan giữa biến-tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát đều đạt (bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo).
Tóm lại, Hệ số Cronbach's Alpha của tất cả các nhân tố sau khi rút trích từ các biến quan sát bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA đều lớn hơn 0.7. Đặc biệt, nhân tố "Giá bán sản phẩm" (Cronbach's Alpha =0.851), và nhân tố “Hoạt động xúc tiến bán hàng” (Cronbach's Alpha =0.824) có hệ số Cronbach's Alpha rất cao. Ngoài ra, tất cả các hệ số Cronbach's Alpha của các nhóm biến quan sát còn lại đều có giá trị Cronbach's Alpha khá cao và đều lớn hơn 0.7 và trong mỗi nhóm biến thì hệ số tương quan tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Điều này khẳng định thang đo các nhân tố rút trích từ các biến quan sát là phù hợp và đáng tin cậy. Vậy ta có thể sử dụng 6 nhóm biến này trong các bước phân tích tiếp theo.
2.4.1.2. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Qua việc phân tích các mô hình nghiên cứu có liên quan của các nhà nghiên cứu trong nước và trên thế giới, kết hợp với quá trình nghiên cứu định tính và điều tra thử, nghiên cứu đã xây dựng được hệ thống 16 chỉ tiêu nhằm xem xét đánh giá của người tiêu dùng về hoạt động tiêu thụ sản phẩm của công ty Ajinomoto hiện tại. Nhằm phân loại các chỉ tiêu, cũng như tạo tiền đề để phác thảo mô hình nghiên cứu mà đề tài hướng đến, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho 16 biến độc lập đó đồng thời đối với nhóm biến phụ thuộc mức độ đánh giá chung của người tiêu dùng.
Rút trích nhân tố chính các yếu tố đánh giá của người tiêu dùng về hoạt động tiêu thụ của công ty Ajinomoto trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệ của nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá cần dựa vào tiêu chuẩn cụ thể và tin cậy.
Kết quả phân tích nhân tố được thể hiện ở bảng dưới đây:
Bảng 2.10. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test KMO and Bartlett's Test (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .864
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1.090E3
Df 120
Sig. .000
(Nguồn: Số liệu điều tra, Phụ lục “phân tích EFA”)
Nhằm kiểm tra xem mẫu điều tra nghiên cứu có đủ lớn và có đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố hay không, nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định Kaiser – Meyer – Olkin và kiểm dịnh Barlett. Với kềt quả kiềm định KMO là 0.864 lớn hơn 0.5 và p – value của kiểm định Barlett bé hơn 0.05 (các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể) ta có thể kết luận được rằng dữ liệu khảo sát được đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.
Kết quả phân tích EFA đã cho ra các nhân tố cơ bản của mô hình nghiên cứu, 4 nhân tố này giải thích được 65,516% của biến động. Tất cả các hệ số tải nhân tố của
các nhân tố trong từng nhóm yếu tố đều lớn hơn 0.5.
(Xem thêm phụ lục “phân tích EFA”, nguồn: Số liệu điều tra)
Tiếp theo, để xác định số lượng nhân tố, nghiên cứu sử dụng 2 tiêu chuẩn:
• Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, Chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Kết quả phân tích EFA lần 1 cho ra 4 nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1. • Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.
Kết quả EFA cho thấy có 4 nhân tố được rút ra, với giá trị Factor loading mỗi biến quan sát tại mỗi dòng đều lớn hơn 0.5, đảm bảo điều kiện của Factor loading là phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 vì vậy nhóm 4 các biến quan sát đều có thể sử dụng tốt cho các bước phân tích tiếp theo.
Có thể thấy thứ tự các nhân tố trong thang đo có sự xáo trộn vị trí khi đưa vào phân tích, tuy nhiên các biến trong từng thang đo không thay đổi và vẫn giữ nguyên. Vì vậy qua phân tích EFA ta vẫn giữ được 16 biến quan sát ban đầu. Đồng thời kiểm định Bartlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối quan hệ tương quan với nhau (Mức ý nghĩa sig. = 0,000 < 0,05) với hệ số KMO = 0,864 (0,5<KMO<1,0), chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Kết quả có 4 nhân tố với tổng phương sai trích là 65,516%; tức là khả năng sử dụng 4 nhân tố này để giải thích cho 16 biến quan sát là 65,516% (>50%). Các nhóm nhân tố này có thể được mô tả như sau:
Nhóm nhân tố thứ nhất: Đặc điểm sản phẩm (SP), có giá trị Eigenvalue =5.719 >1, Nhân tố này được diễn giải thông qua sự tác động của các tiêu chí như:
Mẫu mã bao bì, nhãn mác ấn tượng hơn so với các sản phẩm cùng loại trên thị trường