6. Kết cấu đề t ài
2.3.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng kiểm định Cronbach's Alpha
2.3.2.1. Hệ số Cronbach’s Alpha với các biến độc lập.
Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của các nhà bán lẻ được nghiên cứu sử dụng bao gồm Cung cấp hàng hóa, Chính sách bán hàng, Thông tin bán hàng,
Cơ sở vật chất và trang thiết bị, Nhân viên bán hàng, Quan hệ cá nhân. Trong mỗi yếu
tố bao gồm các biến cấu thành được xây dựng dựa trên thang đo Likert với 5 mức độ (1 tương ứng với rất không đồng ý, 5 tương ứng với rất đồng ý).
Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8: độ tương quan tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử
dụng được, từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu.
Sau khi kiểm định độ tin cậy tất cả các thang đo trong bảng hỏi, ta thu được kết
quả hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo và hệ số tương quan của các biến quan
sát trong mỗi thang đo như sau:
Bảng 2.7 Tổng hợp kết quảkiểm định thang đo Cronbach’s Alpha của biến độc lập
Biến quan sát Tươngquan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
CUNG CẤP HÀNG HÓA: Cronbach’s Alpha= 0,791
Công ty giao hàng đúng thời hạn 0,625 0,727
Công ty giao hàng đảm bảo về số lượng 0,558 0,759
Công ty giao hàng đảm bảo chất lượng và theo
đơn
0,508 0,790
Công ty đổi trả hàng hợp lý 0,726 0,676
CHÍNH SÁCH BÁN HÀNG Cronbach’s Alpha= 0,851
Hài lòng vềhình thức khuyến mãi,ưu đãi hấp dẫn 0,680 0,817
Hài lòng về hình thức thưởng 0,586 0,842
Hài lòng về sự linh hoạt trong thời hạn thanh toán đối với các đơn hàng
0,673 0,818
Hài lòng về giá cả ổn định 0,680 0,816
Hài lòng về tỷ lệ chiết khấu cao trong mua hàng với số lượng lớn
0,703 0,811
trưng bày
Công ty đã hỗ trợ đầy đủ trang thiết bị quảng cáo 0,750 0,773
Công ty đã hỗ trợ chi phí trang thiết bị bán hàng 0,649 0,866
THÔNG TIN BÁN HÀNG Cronbach’s Alpha= 0,771
Thông báo chương trình khuyến mãiđầy đủ 0,631 0,668 Thông tin khuyếnmãi về sản phẩm mới được cung
cấp nhanh chóng
0,567 0,733
Thông tin về giá được cung cấp kịp thời 0,624 0,671
NHÂN VIÊN BÁN HÀNG Cronbach’s Alpha= 0,756
Nhân viên bán hàng nhiệt tình, lịch sự 0,576 0,692
Nhân viên trưng bày hàng hóa làm tốt nhiệm vụ 0,486 0,726 Nhân viên phản hồi kịp thời nhưng mong muốn
của nhà bán lẻ
0,542 0,706
Nhân viên am hiểu về sản phẩm, trợ giúp bán hàng 0,550 0,703
Nhân viên giao hàng làm tốt nhiệm vụ 0,464 0,732
QUAN HỆ CÁ NHÂN Cronbach’s Alpha= 0,716
Công ty thăm hỏi và thươngtặngquà vào dịp Tết, lễ 0,444 0,693 Tổchứctốt các chương trình khen 0,569 0,611
Nhân viên công ty thăm hỏi các nhà bán lẻ lúc ốm đau 0,443 0,688 Thấu hiểu những khó khăn của khách hàng 0,568 0,616
Từ bảng kết quả trên ta thấy, hệ số tương quan biến tổng và từng yếu tố trong
từng biến đều lớn hơn 0,3, hệ số Cronbach’s Alpha tất cả đều lớn hơn 0,6.Vì vậy có
thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đánh tin cậy.
Thích hợp để áp dụng cho các kiểm định sau.
2.3.1.2. Hệ số Cronbach’s Alpha củabiến phụ thuộc
Bảng 2.8 kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha của biến phụthuộc Sựhài lòng SỰ HÀI LÒNG CỦA CÁC NHÀ BÁN LẺ Cronbach’s Alpha= 0,865
Biến quan sát Tương quan biến
tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
Hài lòng về Cung cấp hàng hóa 0,657 0,867
Hài lòng về Chính sách bán hàng 0,714 0,853
Hài lòng về hỗ trợ Cơ sở vật chất và trang
thiết bị 0,667 0,861
Hài lòng về Thông tin bán hàng 0,710 0,854
Hài lòng về Nhân viên bán hàng 0,660 0,862
Hài lòng về Quan hệ cá nhân 0,744 0,852
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ bảng kết quả trên ta thấy, hệ số tương quan biến tổng và từng yếu tố trong
từng biến đều lớn hơn 0,3, hệ số Cronbach’s Alpha tất cả đều lớn hơn 0,7 là thang đo
tốt.Vì vậy có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và
đánh tin cậy. Thích hợp để áp dụng cho các kiểm định sau.
2.3.3. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của các nhà bán lẻbằng phương pháp phân tích nhân tố EFA. bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA.
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành khái niệm. Để rút trích những nhân tố ảnh hưởng đến đánh giá của nhà bán lẻ đối với
chính sách phân phối sản phẩm nước yến củaCông ty Cổ phần và Dịch vụ Nguyễn Đạt –CN Huế được thực hiện bởi hệ số KMO (Kaiser –Meyer–Olkin) và Bartlett's Test.
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 < KMO < 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Trần Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 31, năm 2008).
Đại lượng Bartlett's Test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Trần Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 30, năm 2008).
Tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo, để xác định cần xem xét giá trị Eigenvalue. Tiêu chuẩn phương sai nhằm xem xét phân tích có thích hợp hay không.
2.3.3.1. Phân tích nhân tố EFA của biến độc lập.
Bảng 2.9 Kết quảkiểm định KMO & Bartlett's Test của các biến độc lập
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bằng
Hệ số KMO 0,739
Giá trị Sig. Trong kiểm địnhBartlett 0,001
Phương sai trích 62,920
Giá trị Eigenvalue 1,344
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Nhìn vào kết quả trên, ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố
gộp cho ta thành 6 nhóm, các yếu tố đánh giá được thống kê:
● KMO = 0,739 > 0,5, nên phân tích nhân tố thích hợp.
● Sig. (Bartlett's Test) = 0,001 ( Sig. < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương
quan với nhau trong tổng thể
● Eigenvalue = 1,344 > 1 đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi
● Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) =
62,920% > 50%. Điều này chứng tỏ 62,920% biến thiên của dữ liệu được giải thích
bởi 6 nhân tố mới.
Bảng 2.10 Ma trận xoay nhân tốcủa biến độc lập
Component 1 2 3 4 5 6 CSBH5 0,802 CSBH4 0,796 CSBH3 0,792 CSBH1 0,790 CSBH2 0,706 NVBH3 0,732 NVBH1 0,701 NVBH4 0,699 NVBH2 0,698 NVBH5 0,581 CCHH4 0,866 CCHH1 0,742 CCHH2 0,740 CCHH3 0,664 CSVC1 0,904 CSVC2 0,882 CSVC3 0,827 QHCN2 0,808 QHCN4 0,674 QHCN3 0,667 QHCN1 0,622 TTBH1 0,832 TTBH3 0,831 TTBH2 0,793 Eigenvalue 5,114 2,606 2,346 1,924 1,767 1,344
% của phương sai 21,310 10,858 9,774 8,016 7,364 5,598 Tổng trích phương sai = 62,920%
2.3.3.2 Phân tích nhân tố EFA của biến phụ thuộc.
Bảng 2.11 Kết quảkiểm định KMO & Bartlett's Test của các biến phụthuộc
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bằng
Hệ số KMO 0,845
Giá trị Sig. Trong kiểm địnhBartlett 0,001
Phương sai trích 63,162
Giá trị Eigenvalue 3,790
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
● KMO = 0,845 > 0,05, bên nhân tích nhân tố là phù hợp
● Sig. (Bartlett's Test) = 0,001 ( sig.< 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương
quan với nhau trong tổng thể
Nhìn vào kết quả trên, ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tố biến phụ thuộc
thì các biến chỉ gộp trong 1 nhóm nhân tố. Các yếu tố đánh giá được thống kê:
● Eigenvalue = 3,790 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi
nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
● Tổng phương sai trích Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) =
63,162 % > 50%. Điều này chứng tỏ 63,162% biến thiên của dữ liệu được giải thích
bởi nhân tố củanhóm biến phụ thuộc.
Bảng 2.12 Kết quảphân tích nhân tố thang đo Sựhài lòng của các nhà bán lẻ
Biến quan sát Biến
1
Hài lòng về Nhân viên bán hàng 0,841
Hài lòng về Thông tin bán hàng 0,813
Hài lòng về Chính sách bán hàng 0,809
Hài lòng về Quan hệ cá nhân 0,778
Hài lòng về Cơ sở vật chất và trang thiết bị 0,765
Hài lòng về Cung cấp hàng hóa 0,759
Eigenvalue= 3,790
Tổng phương sai trích =63,162%
● Hệ số Factor Loading của các biến thiên thỏa mãnđiều kiện >0,3.
Kết quả phân tích EFA các biến phụ thuộc đều thỏa mãn yêu cầu sẽ được sử
dụng tất cả vào các phần phân tích tiếp theo.
2.3.4 Kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.Bảng 2.13 HệsốPearson Bảng 2.13 HệsốPearson Nội dung CCHH CSBH CSVC TTBH NVBH QHCN SHL Pearson 0,447 0,365 0,173 0,050 0,582 0,607 Ý nghĩa thống kê 0,001 0,001 0,034 0,546 0,001 0,001 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Có thể thấy biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05 chothấy sự tương quan cóý nghĩa về mặt thống kê.
Trong bảng trên, giá trị Sig. của các biến CCHH, CSBH, CSVC, NVBH, QHCN đều nhỏ hơn 0,05 nên các biến trên có tương quan với biến phụ thuộc
Sig. của biến TTBH > 0,05 nên cần xét Sig. trong phương trình hồi quy để đánh
giá xem biến TTBH có tác động đến sự hài lòng của nhà bán lẻ hay không. Nếu giá trị Sig. trong phương trình hồi quy < 0,05 thì gữ lạ biến TTBH, còn nếu Sig. >0,05 thì loại biến TTBH. Sau đó chạy lại hệ số tương quan khi đã loại biến TTBH.
2.3.5. Mối tương quan giữa mô hình hồi quy và sự đánh giá của nhà bán lẻ2.3.5.1 Mô hình hồi quy 2.3.5.1 Mô hình hồi quy
Mô hình lý thuyết được trình bàyở chương trước gồm 6 khái niệm nghiên cứu là
đánh giá của nhà bán lẻ về chính sách phân phối bao gồm (1) Cung cấp hàng hóa, (2) Chính sách bán hàng, (3) Hỗ trợ cơ sở vật chất – trang thiết bị, (4) Thông tin bán
hàng, (5) Nhân viên bán hàng, (6) Quan hệ cá nhân. Trong đó Hài lòng về đánh giá
của nhà bán lẻ là biến phụ thuộc, 6 khái niệm còn lại là biến độc lập trong xem xét
Bảng 2.14 Kết quảhồi quy Nội dung Hệ số beta chưa chuẩn hóa Hệ số beta đã chuẩn hóa β0 T Sig. Kiểm định đa cộng tuyến β Std Error Độ chấp nhận VIF Hằng số 0,207 CCHH 0,131 0,045 0,176 2,894 0,004 0,782 1,279 CSBH 0,075 0,037 0,119 2,049 0,042 0,862 1,160 CSVC 0,063 0,032 0,110 2,007 0,047 0,965 1,037 TTBH 0,115 0,047 0,134 2,448 0,016 0,960 1,041 NVBH 0,288 0,046 0,383 6,295 0,001 0,785 1,274 QHCH 0,267 0,047 0,354 5,714 0,001 0,755 1,321 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ bảng kết quả trên ta thấy giá trị Sig của từng kiểm định biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 nên có thể kết luận các biến đó có ý nghĩa trong mô hình. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) đều nhỏ hơn 2, có nghĩa không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến độc lập. Hay nói cách khác, các biến độc lập
có sự giải thích rõ ràngđối với biến phụ thuộc.
Như vậy, ta có thể biểu diễn mô hình hồi quy thông qua phương trình hồi quy với
hệ số không chuẩn hóa:
SHL = 0,207+ 0,288* Nhân viên bán hàng + 0,267* Quan hệ cá nhân + 0,131*
Cung cấp hàng hóa + 0,115* Thông tin bán hàng + 0,075* Chính sách bán hàng +
0,063* Hỗtrợ cơ sở vật chất –trang thiết bị
Dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính trên ta thấy 2 biến Nhân viên bán hàng và Quan hệ cá nhân có mức độ ảnh hưởng lớn đến yếu tố đánh giá chính sách phân phối
● Nhận xét
Hệ sốβ5 = 0,288 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Nhân viên bán hàng tăng
hay giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0,228 đơn vị. Điều
này cho thấy yếu tố Nhân viên bán hàng (NVBH) có sức ảnh hưởng lớn nhất đến sự
hài lòng của nhà bán lẻ điều này chứng tỏ nhân viên bán hàng của công ty luôn đáp ứng và phản hồi kịp thời những mong muốn của nhà bán lẻ. Điều này cho thấy công ty
cần chú trọng cũng như phát triển thêm khâu đào tạo nghiệp vụ bán hàng để giữ vững
sự tác động hiện tại và tăng sự hài lòng của nhà bán lẻ.
Hệ sốβ6= 0,267 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Quan hệ cá nhân
(QHCN) tăng hay giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hay giảm 0,267 đơn vị. Yếu tố Quan hệ cá nhân có tác động thứ hai đến sự hài lòng của khách hàng. Quan hệ cá nhân như cầu nối giữa Công ty và nhà bán lẻ và điều này chứng tỏ Công ty đang cố gắng xây dựng mối quan hệ bền vững với các nhà bán lẻ để khách
hàng sẽ không bỏ Công ty để theo đối thủ cạnh tranh, đây cũng là biện pháp để giữ
chân khách hàng thân thuộc.
Hệ số β1 = 0,131 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa (CCHH)tăng hay giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hay giảm 0,131 đơn vị. Yếu tố Cung cấp hàng hóa có tác động thứ 3 đến sự hài lòng của nhà bán lẻ. Điều quan trọng trong hoạt động phân phối chính là đảm bảo hàng hóa luôn được đến đúng nơi, đúng thời điểm và đúng sản phẩm nhằm chắc chắn rằng nhà bán lẻ luôn
cungứng đủ nhu cầu cho người tiêu dùng. Công ty Nguyễn Đạt – CN Huế đang thực
hiện khá tốt các yếu tố trong Cung cấp hàng hóa như việc đảm bảo hàng hóa luôn được
giao kịp thời đủ số lượng và đảm bảo chất lượng. Ngoài ra, hoạt động đổi trả hàng cũng được thực hiện tốt nhằm giảm tình trạng tồn kho cho nhà bán lẻ.
Hệ số β2 = 0,075 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Chính sách bán hàng
(CSBH) tăng hay giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ tăng hay giảm 0,075 đơn vị. Yếu tố Chính sách bán hàng có tác động thứ 5 đến sự hài lòng của nhà bán lẻ.
Mỗi công ty đều có những chính sách riêng biệt cho các nhóm khách hàng khác nhau. Những mục tiêu chung của các chính sách bán hàng là làm thế nào để giữ chân khách
như phát triển thêm các chiến lược để thúc đẩy chính sách bán hàng tốt hơn, cũng như
nâng cao tầm ảnh hưởng của chính sách bán hàng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ.
Hệ sốβ3 = 0,063 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Hỗ trợ cơ sở chật chất và trang thiết bị (CSVC) tăng hay giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ tăng hay
giảm 0,063 đơn vị . Đây là yếu tố tác động nhẹ nhất đến sự hài lòng của nhà bán lẻ.
Nếu khách hàng đã là các cửa hàng bán lẻ, tạp hóa thì họ đã có sự sẵn sàng về các vận
dụng để chuẩn bị cho quá trình buôn bán ví dụ như kệ, tủ hay áp phích nên họ thường
cảm nhận việc được tặng hay không được tặng là chuyện bình thường. Tuy nhiên , không vì như thế mà Công ty lơ là việc hỗ trợ cơ sở vật chất cho khách hàng của
mình., việc cung cấp đầy đủ trang thiết bị cho hoạt động bán hàng cho nhà bán lẻ sẽ
làm cho họ cảm nhận được rằng mìnhđang được quan tâm từ Công ty, dù chỉ là những
thiết bị nhỏ nhất nhưng khách hàng vẫn thấy việc lựa chọn Công ty Nguyễn Đạt là
đúng đắn.
2.3.5.2. Đánh giá độ phù hợp của mô hình.
Bảng 2.15 Kết quảphân tích hồi quy
Model R R2 R2điều chỉnh Sai số chuẩn
ước lượng Durbin - Watson
Sự hài lòng 0,765a 0,586 0,568 0,29102 1,947
- Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,586 có nghĩa là các biến độc lập giải thích 58,6% >
50% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong mẫu điều tra. Như vậy độ phù hợp của mô