Từ những cơ sở lý luận và tham khảo những nghiên cứu trước đã nêu, tác giả đề xuất mô hình ảnh hưởng của sự hài lòng thương hiệu đến lòng trung thành và ý định mua lại smartphone tại Tp. Hồ Chí Minh và các nhân tố ảnh hưởng như sau:
Chất lƣợng cảm nhận: là đánh giá tổng thể của khách hàng về các tiêu chuẩn
trong quá trình mua smartphone.
Giá trị cảm nhận: là cảm nhận tổng thể của khách hàng về giá trị thực của smartphone dựa trên những lợi ích họ nhận được từ việc sử dụng smartphone và chi phí để sử dụng nó.
Sự hài lòng: là mức độ khách hàng cảm thấy mãn nguyện, hài lòng, do
smartphone cung cấp thỏa mãn được mong muốn, kỳ vọng của họ.
Lòng trung thành: là mức độ khách hàng thể hiện qua những năm gần đó, lặp
lại hành vi mua hàng của một thương hiệu cụ thể và có chi tiêu đáng kể đối với thương hiệu đó.
Sự yêu thích thƣơng hiệu: là mức độ khách hàng yêu thích, ủng hộ sản phẩm
smartphone của thương hiệu này so với các đối thủ cạnh tranh.
Ý định mua lại: là ý định về việc mua lại smartphone của cùng một thương hiệu của một cá nhân theo tình hình và khả năng hiện tại của họ.
19
Hình 2.2: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả
Tóm tắt chƣơng 2
Trong chương này, tác giả đã tổng kết các lý thuyết liên quan để khám phá, nhận diện mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua lại smartphone tại thành phố Hồ Chí Minh.
Tác giả đã áp dụng mô hình cấu trúc tổng quát về ý định mua lại của Hellier và cộng sự (2003) gồm 7 nhân tố tác động đến ý định mua lại của khách hàng là: chất lượng cảm nhận, giá trị cảm nhận, tài sản cảm nhận, sự hài lòng, lòng trung thành, sự yêu thích thương hiệu, chi phí chuyển đổi kỳ vọng. Tuy nhiên, một số nhân tố còn khó lý giải đối với người tiêu dùng Việt Nam, gây khó khăn cho việc đo lường, nên sau khi thảo luận nhóm, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu với 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua lại tại thị trường tp Hồ Chí Minh là chất lượng cảm nhận, giá trị cảm nhận, sự hài lòng, lòng trung thành, sự yêu thích thương hiệu, và đặt các giả thuyết liên quan. Chất lượng cảm nhận Giá trị cảm nhận Sự hài lòng Lòng trung thành Sự yêu thích thương hiệu Ý định mua lại
20
CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG CÁC THANG ĐO
3.1 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU:
3.1.1 Phƣơng pháp nghiên cứu:
Nghiên cứu này gồm hai bước chính, (1) nghiên cứu sơ bộ định tính và (2) nghiên cứu định lượng chính thức. Nghiên cứu sơ bộ định tính để khám phá, điều chỉnh và bổ xung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu, sau đó hiệu chỉnh lại nếu có trước khi tiến hành khảo sát chính thức. Nghiên cứu định tính này được thực hiện thông qua việc thảo luận nhóm. Đối tượng được chọn lọc là những người đang sử dụng smartphone và có hiểu biết sâu về sản phẩm. Dựa trên cơ sở lý thuyết từ các nghiên cứu trước và kết quả phỏng vấn định tính, thang đo sẽ được hiệu chỉnh để phù hợp với thị trường Việt Nam.
Nghiên cứu định lượng được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo, đo lường mối quan hệ giữa các nhân tố thành phần trong sự hài lòng thương hiệu, lòng trung thành và ý định mua lại smartphone và kiểm định lại mô hình và các giả thuyết trong mô hình. Nghiên cứu này được thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi chính thức với cỡ mẫu là 550, được chọn theo phương pháp thuận tiện. Đối tượng được phỏng vấn là những người đang sử dụng smartphone tại Tp. Hồ Chí Minh.
3.1.2 Quy trình nghiên cứu:
21
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả
Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu định lượng (n=550)
Cronbach Alpha:
Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ, kiểm tra hệ số alpha
EFA:
Loại các biến có trọng số EFA nhỏ
Kiểm tra nhân tố trích được và phương sai trích được
Thảo luận nhóm Thang đo 1
Thang đo 2
CFA:
Loại các biến có trọng số CFA nhỏ, kiểm tra độ thích hợp mô hình Tính hệ số tin cậy tổng hợp và phương sai trích được
Kiểm tra tính đơn nguyên, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt
SEM, BOOTSTRAP:
Kiểm định mô hình lý thuyết, xem xét sự khác biệt giữa các nhóm
PHÂN TÍCH ĐA NHÓM
So sánh mô hình theo các nhóm của một biến định tính nào đó Thang đo
22
3.2 XÂY DỰNG THANG ĐO:
Thang đo trong nghiên cứu được sử dụng từ các nghiên cứu trước, sau đó tiến hành phỏng vấn sơ bộ để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của người tiêu dùng để điều chỉnh và bổ xung để phù hợp với thị trường Việt Nam; rồi tiến hành phỏng vấn nhóm để xác định lại thang đo. Nghiên cứu này có 6 khái niệm là: (1) Giá trị cảm nhận (ký hiệu là PV), (2) Chất lượng cảm nhận (PQ), (3) Sự hài lòng của người tiêu dùng (CS), (4) Lòng trung thành (CL), (5) Sự yêu thích thương hiệu (BR), và (6) Ý định mua lại sản phẩm (RI), sử dụng thang đo Likert gồm 5 mức độ: (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Bình thường, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý.
Smartphone X được nhắc đến trong nghiên cứu là thương hiệu smartphone mà người tiêu dùng đang sử dụng.
3.2.1 Thang đo giá trị cảm nhận:
Giá trị cảm nhận được ký hiệu là PV. Nhiều nghiên cứu cho rằng giá cả và chất lượng là 2 nhân tố quan trọng để đo lường giá trị cảm nhận của khách hàng (Chain Store Agr, 1985; Craves, Hollands, Holland Lamb, Crieff, 1988; Monroe, 1990).
Thang đo về chất lượng được sử dụng từ nghiên cứu của Bruks và Naylar (2000), Ramos và Franco.M (2005). Thang đo về giá cả sử dụng từ nghiên cứu của Burnham và Mahajan (2003)
Bảng 3.1: Thang đo giá trị cảm nhận
Ký hiệu biến Câu hỏi
PV1 Smartphone X rất đáng tin cậy PV2 Giá cả smartphone X là hợp lý
PV3 Tôi nghĩ smartphone X mang lại giá trị xứng đáng PV4 Lợi ích của smartphone X phù hợp với chi phí bỏ ra
Nguồn: Tác giả
3.2.2 Thang đo chất lƣợng cảm nhận:
Chất lượng cảm nhận được ký hiệu là PQ. Các biến quan sát để đo lường khái niệm này được kế thừa từ Parasuraman và cộng sự (1991); Pappu, Quester & Cooksey (2006)
23
Bảng 3.2: Thang đo chất lƣợng cảm nhận
Ký hiệu biến Câu hỏi
PQ1 Smartphone X có độ bền cao PQ2 Smartphone X có kiểu dáng đẹp
PQ3 Smartphone X có những tính năng tuyệt vời
Nguồn: Tác giả
3.2.3 Thang đo sự hài lòng của ngƣời tiêu dùng đối với thƣơng hiệu:
Sự hài lòng của người tiêu dùng được ký hiệu là CS và các biến để đo lường được sử dụng từ nghiên cứu của Gilbert và Carol Surprenant (1982), Anderson và cộng sự (2004); Azize Sahin, Cemal Zehir, Hakan Kitapci (2011)
Bảng 3.3: Thang đo sự hài lòng của khách hàng
Ký hiệu biến Câu hỏi
CS1 Smartphone X đáp ứng nhu cầu của tôi
CS2 Tôi hài lòng với quyết định mua smartphone X
CS3 Kinh nghiệm với thương hiệu smartphone X của tôi là tốt CS4 Tôi hài lòng với các dịch vụ của smartphone X
CS5 Smartphone X kích thích mong muốn sở hữu của tôi CS6 Tôi tin tưởng vào thương hiệu tôi đang sử dụng
Nguồn: Tác giả
3.2.4 Thang đo lòng trung thành:
Lòng trung thành của người tiêu dùng đối với thương hiệu được ký hiệu là CL. Các biến quan sát được kế thừa từ thang đo của Dick và Bastu (1994), Jacoby và Chesnut (1978).
Bảng 3.4: Thang đo lòng trung thành Ký hiệu biến Câu hỏi
CL1 Tôi vẫn sẽ mua smartphone X nếu nó làm cho tôi hài lòng CL2 Tôi giới thiệu smartphone X cho bạn bè và gia đình tôi CL3 Smartphone X là lựa chọn đầu tiên của tôi
24 khuyên tôi
CL5 Tôi sẵn lòng mua smartphone X dù giá có cao hơn các đối thủ cạnh tranh khác
CL6 Tôi vẫn sử dụng smartphone X dù các hãng khác có chức năng tương tự
Nguồn: Tác giả
3.2.5 Thang đo sự yêu thích thƣơng hiệu:
Sự yêu thích thương hiệu được ký hiệu là BP và được kế thừa từ nghiên cứu của Gill và Dawra (2010), Dodds và cộng sự (1991)
Bảng 3.5: Thang đo sự yêu thích thƣơng hiệu Ký hiệu biến Câu hỏi
BP1 Tôi có cảm giác tích cực với thương hiệu smartphone X BP2 Tôi nghĩ rằng smartphone X là thương hiệu có tiếng và uy tín BP3 Khả năng mua smartphone X của tôi rất cao
Nguồn: Tác giả
3.2.6 Thang đo ý định mua lại sản phẩm:
Ý định mua lại sản phẩm được ký hiệu là RI và các biến đo lường khái niệm được kế thừa từ nghiên cứu của Davis (2003), Taghipourian (2012)
Bảng 3.6: Thang đo ý định mua lại sản phẩm
Ký hiệu biến Câu hỏi
RI1 Tôi sẽ tìm hiểu chi tiết hơn về smartphone X
RI2 Ý định mua lại smartphone X của tôi không bị ảnh hưởng bởi những khuyến mãi từ đối thủ cạnh tranh
RI3 Tôi cam kết sẽ mua lại smartphone X
Nguồn: Tác giả
3.3 ĐIỀU CHỈNH THANG ĐO:
Đôi khi do sự khác biệt về văn hóa, sự phát triển kinh tế, trình độ nhận thức của người dân, nên thang đo được xây dựng ở những nước phát triển không phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam. Do đó, thang đo sẽ được điều chỉnh dựa vào kết quả
25
của việc thảo luận nhóm với một số người tiêu dùng có hiểu biết sâu về smartphone tại Tp. Hồ Chí Minh (Tham khảo phụ lục 3 về kết quả phỏng vấn định tính)
3.4 MẪU NGHIÊN CỨU:
Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện với hình thức chọn mẫu ngẫu nhiên, phi xác suất; nghĩa là người nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận. Phương pháp này dễ tiếp cận đối tượng trả lời, ít tốn kém về thời gian và chi phí.
Đối tượng khảo sát là những người đang sử dụng smartphone, đang sống và làm việc tại Tp. Hồ Chí Minh.
Vì nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, nên đòi hỏi phải có kích thước mẫu lớn (Rayko và Widaman, 1995). Tuy nhiên, số lượng mẫu bao nhiêu là lớn thì đến nay vẫn chưa được xác định rõ ràng. Kích thước mẫu cũng tùy thuộc vào phương pháp ước lượng được sử dụng; nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML thì mẫu tối thiểu phải đạt từ 100 đến 150 ( Hair và cộng sự, 1998). Hoelter (1983) thì cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là 200. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) đã đưa ra những quy tắc kinh nghiệm trong việc xác định cỡ mẫu cho phân tích EFA là thông thường thì số quan sát hay còn gọi là kích thước mẫu ít nhất phải bằng 5 lần số biến trong phân tích nhân tố.
Nghiên cứu này sẽ chọn kích thước mẫu là 485. Để đạt được cỡ mẫu dự tính là 485 thì sẽ đưa vào khảo sát 550 bảng câu hỏi. Dữ liệu sẽ được thu thập bằng cách phỏng vấn trực tiếp.
3.5 PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU:
Sau khi thu thập phiếu trả lời, sàng lọc và loại bỏ những phiếu không hợp lệ, các dữ liệu này sẽ được mã hóa, làm sạch và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0. Trình tự thực hiện: thống kê mô tả, kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), kiểm định Bootstrap và cuối cùng là phân tích đa nhóm.
26
Kiểm định độ tin cậy thang đo:
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đo lường cho từng biến quan sát để xem biến nào có đóng góp vào việc đo lường khái niệm lý thuyết, biến nào không đóng góp vào việc đo lường để kiểm định độ tin cậy của thang đo. Những biến quan sát không đảm bảo hệ số tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo và không tham gia vào việc phân tích nhân tố ở sau.
Hệ số Cronbach’s Alpha cho biết mức độ tương quan giữa các biến quan sát và được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa chúng. Những biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Tiêu chuẩn để thang đo có đủ tin cậy là khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 (Nunnally vad Burnstein, 1994).Tiến hành loại từng biến quan sát rồi chạy lại, xác định lại hệ số Cronbach’s Alpha để xem biến tiếp theo có bị loại hay không. Phương pháp này thường được sử dụng trước khi phân tích nhân tố EFA, để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo thành các nhân tố giả khi phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009)
Phân tích nhân tố - EFA:
Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo bằng cronbach’s alpha tác giả tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để xem các thang đo trên có bị tách nhập thành các nhân tố mới không. Điều này sẽ đánh giá chính xác các thang đo và cho biết được biến quan sát nào không đạt tiêu chuẩn cần bị loại bỏ, đảm bảo được tính đồng nhất của thang đo.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích các biến ít tương quan với nhau thành các nhân tố mà trong có sự tương quan hơn giữa các biến và hình thành các nhân tố đại diện nhưng vẫn mang đầy đủ thông tin của các biến ban đầu.
Quá trình này gồm các bước: kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố đối với dữ liệu ban đầu thông qua chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) và giá trị thống kê Barlet, sau đó sử dụng phương pháp trích và xoay nhân tố để xác định số lượng các nhân tố được trích ra và các biến thuộc từng nhân tố đó. Trị số KMO có đủ điều kiện phân tích nhân tố khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Trị số này càng lớn thì việc phân tích nhân tố càng có ý nghĩa. Khi phân tích EFA cần quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
27
- Hệ số KMO ≥ 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.005
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.45. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.45 sẽ bị loại (Tabachnick và Fidell, 1989). Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng và lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, Hair & ctg (1998) còn có một số kết luận: Nếu chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải ≥ 0,75. Nghiên cứu này sử dụng cỡ mẫu là 550; do đó, nhằm đảm bảo độ tin cậy, biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố phải ≥ 0,3.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1988).
Phân tích nhân tố khẳng định CFA:
Mục tiêu của phần này là tiến hành phân tích nhân tố khẳng định CFA mô hình tới hạn nhằm kiểm định được độ tin cậy, tính đơn hướng, giá trị hội tụ ,giá trị phân biệt của các thang đo trước khi tiến hành phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.
Phân tích này dùng để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu khảo sát được thông qua hệ số chi bình phương (Cmin), chi bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (Cmin/df), chỉ số thích hợp so sánh (CFI- Comparative Fit Index), chỉ số Tucker & Lewis (TLI – Tucker & Lewis Index), chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu khảo sát khi kiểm định chi bình phương có P-value >0.05.
Mô hình nhận giá trị CFI, TLI, ≥ 0.9 (Bentler và Bonett, 1980); Cmin/df ≤ 2; một số trường hợp Cmin/df ≤ 3 (Carmines và McIver ,1981); RMSEA ≤ 0.08, chỉ số này ≤ 0.05 được xem là rất tốt (Steiger, 1990) thì phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Phân tích cấu trúc tuyến tính SEM – Structural Equation Modeling:
Đây là dạng mô hình phân tích cấu trúc, cho phép thực hiện kiểm định đồng thời các nhóm phương trình hồi quy. Các tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp giống như trong phân tích CFA.
Kiểm định Bootstrap:
Để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng, trong các phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thông thường chúng ta phải chia mẫu ra làm
28
hai mẫu con. Một nửa dùng để ước lượng các tham số mô hình và một nửa dùng để