- Khâch do câc trung gian
với sản phẩm lưu trú của khâch sạn
3.3.1.3 Câc nhđn tố ảnh hưởng đến việc xđy dựng chính sâch sản phẩm lưu trú của khâch sạn
trú của khâch sạn
Việc sử câc nhđn tố được chọn để nghiín cứu đânh giâ về chính sâch sản phẩm của khâch sạn như câc biến độc lập có ảnh hưởng đến đânh giâ chung về chính sâch marketing-mix của khâch hăng, chúng tôi đê sử dụng mô hình hồi quy Regression Stepwise để chọn ra những biến có ảnh hưởng nhiều đến cảm nhận của khâch hăng. Kết quả thể hiện ở Bảng 3.5 (trang 92)
Với tiíu chuẩn chọn lựa một biến để đưa văo mô hình lă xâc suất của thống kí F ≤ 0.05 vă tiíu chuẩn để đưa một biến ra khỏi mô hình lă xâc suất của thống kí F≥ 0.10, qua 04 bước thực hiện, phương phâp Regression Stepwise chọn ra 04 nhđn tố có ảnh hưởng lớn đến cảm nhận của khâch hăng đối với chính sâch sản phẩm của khâch sạn đó lă Thương hiệu, sự an toăn, tính chuyín nghiệp vă ưu thế về vị trí của khâch sạn. Mô hình hồi quy tối ưu cuối cùng được xâc định với hằng số a = -0.436, câc hệ số β tương ứng lần lượt lă 0.389; 0.321; 0.213; 0.172, cụ thể như sau:
D.gia chung = -0.436 + 0.389Th. hieu + 0.321A.toan + 0.213 ch.nghiep +
Câc kết quả thống kí liín quan đến mô hình được tóm tắt tại Bảng 3.5 (trang 92). Toăn bộ kết quả sử lý thống kí qua câc bước được trình băy tại phụ lục 6
Với kết quả trín, cho thấy câc yếu tố có mặt trong trong mô hình có ảnh hưởng rất lớn đến đến cảm nhận của khâch hăng về sản phẩm của khâch
Bảng 3.5: Kết quả phđn tích hồi quy câc nhđn tố ảnh hưởng đến chính sâch sản phẩm lưu trú của khâch sạn
Regression Danhgiachung- Product factors (Stepwise)
Variables Entered/Removed(a)
Model Variables Entered
Variables
Removed Method
1
Th.hieu . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). 2
A.toan . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050 Probability-of-F-to-remove >= .100). 3
Chuyen nghiep . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050 Probability-of-F-to-remove >= .100).
4 V.tri . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050
Probability-of-F-to-remove >= .100). a Dependent Variable: D.gia chung
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .450(a) .203 .196 .69635
2 .589(b) .346 .336 .63306
3 .633(c) .401 .386 .60836
4 .654(d) .427 .408 .59738
a Predictors: (Constant), Th.hieub Predictors: (Constant), Th.hieu, A.toan b Predictors: (Constant), Th.hieu, A.toan
c Predictors: (Constant), Th.hieu, A.toan, Chuyen nghiepd Predictors: (Constant), Th.hieu, A.toan, Chuyen nghiep, V.tri d Predictors: (Constant), Th.hieu, A.toan, Chuyen nghiep, V.tri
Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta
4 (Constant) -.436 .543 -.804 .423
Th.hieu .389 .066 .434 5.881 .000
A.toan .321 .083 .287 3.849 .000
Chuyen
nghiep .213 .062 .259 3.432 .001
V.tri .172 .073 .163 2.343 .021 a Dependent Variable: D.gia chung
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra )
sạn. Nói câch khâc, câc yếu tố năy có quan hệ rất chặt với ý kiến đânh giâ của khâch hăng về chính sâch marketing của khâch sạn. Mối quan hệ tuyến tính năy được giải thích rằng nếu khâch sạn chú trọng đầu tư để quảng bâ thương hiệu sao cho khâch hăng đânh giâ yếu tố năy tăng thím 1 điểm thì mức độ hăi lòng của khâch hăng về chính sâch marketing của khâch sạn sẽ tăng thím 0.389 điểm.
Cùng với những câch giải thích tương tự, chúng ta sẽ thấy được ý nghĩa của câc nhđn tố còn lại trong mô hình.
Đối với câc nhđn tố (câc biến) bị loại khỏi mô hình thì có thể lă những chính sâch chưa thật sự phù hợp mang lại sự hăi lòng cho khâch hăng, cũng có thể chúng chưa có quan hệ hỗ trợ lẫn nhau để tạo ra một chính sâch marketing hoăn chỉnh. Đđy lă những yếu tố trong sản phẩm mă khâch sạn cần chú trọng để hoăn thịín trong thời gian tới.
