6. Kết cấu của luận văn
3.3.5.Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về kênh phân phối
Mức độ cảm nhận về kênh phân phối bán hàng tại Hair salon được ký hiệu là C. Thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm, khách hàng bày tỏ quan tâm đến sự thuận tiện khi mua HMPCST tại Hair salon, giao hàng đúng lúc khi có yêu cầu. Do đó tác giả rút ra thang đo lường về cảm nhận kênh phân phối bao gồm 5 biến quan sát được ký hiệu từ C1 đến C01
Bảng 3-7: Thang đo mức độ cảm nhận về kênh phân phối
Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát C1 Tiện lợi hơn khi mua hàng tại Hair salon
C2 Thời gian giao hàng đúng lúc
C3 Giao hàng luôn chính xác theo đơn đặt hàng
C4 Giao hàng mọi lúc khi có nhu cầu
C01 Nhìn chung, Anh/Chị hoàn toàn hài lòng với kênh bán hàng Hair
salon
3.3.6. Thang đo cảm nhận của khách hàng về phương thức thanh toán
Thang đo cảm nhận của khách hàng về phương thức thánh toán được ký hiệu là P. Qua thảo luận nhóm cho thấy hiện nay phương thức thanh toán mà các nhà sản xuất kinh doanh cho các Hair salon được trả chậm là rất phổ biến và được các Hair salon rất quan tâm, sẽ mua hàng nhiều hơn khi được thanh toán chậm, đồng thời thông qua thảo luận nhóm vấn đề xác định thời gian thanh toán rất được khách hàng quan tâm. Kết quả cuối cùng tác giả rút ra được 04 biến quan sát được ký hiệu từ P1 đến P01 (xin xem Bảng 3-8), chúng cũng được đo lường bằng thang Linkert 5 mức độ.
Bảng 3-8: Thang đo mức độ cảm nhận về phương thức thanh toán
Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát P1 Lợi hơn khi được thanh toán chậm
P2 Thời gian thanh toán phù hợp
P3 Mua hàng nhiều hơn khi được thanh toán chậm
P01 Nhìn chung, Anh/Chị hoàn toàn hài lòng với phương thức thanh
3.3.7. Thang đo lường mức độ cảm nhận về sự hấp dẫn của chương trình khuyến mãi
Mức độ cảm nhận về sự hấp dẫn của chương trình khuyến mãi được ký hiệu là K. Thang đo này cơ bản dựa trên thang đo lường thái độ đối với chiêu thị thuộc đề tài nghiên cứu về thương hiệu tại Việt Namcủa Nguyễn Đình Thọ (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2002) và có sự điều chỉnh cho phù với khuôn khổ đề tài này. Đồng thời tham khảo kết quả thảo luận nhóm đã rút ra được 4 biến quan sát, ký hiệu từ K1 đến K01 (xin xem Bảng 3-9). Các biến này cũng được đo lường bằng thang Linkert 5 mức độ.
Bảng 3-9: Thang đo mức độ cảm nhận về chương trình khuyến mãi
Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát K1 Chương trình khuyến mãi rất hấp dẫn
K2 Thường xuyên có các chương trình khuyến mãi
K3 Luôn quan tâm đến các chương trình khuyến mãi
K01 Nhìn chung, Anh/Chị hài lòng về các chương trình khuyến mãi
3.4. Tóm tắt
Trong chương 3 này đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện trong đề tài nhằm xây dựng, đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết về các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng là chủ các Hair salon tại Tp.HCM. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 hai bước: nghiên cứu khám phá (định tính) và nghiên cứu chính thức (định lượng).
Nghiên cứu khám phá sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm. Mục đích của bước nghiên cứu này nhằm xác định các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng khi mua MPCST, các thang đo lường các khái niệm nghiên cứu cũng được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp khách hàng là chủ các Hair salon với kích thước mẫu n = 250. Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phân tích thông tin qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows và kết quả nghiên cứu.
Chương 4
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THU ĐƯỢC
4.1. Giới thiệu
TrongChương 3 đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu của đề tài. Tiếp theo ở Chương 4 này, tác giả xin trình bày các kết quả đánh giá, đồng thời hoàn chỉnh các thang đo và các kết quả kiểm định mô hình lý thuyết cũng như các giả thuyết đã đưa ra. Bên cạnh đó cũng trình bày một số phân tích mô tả về mẫu nghiên cứu, về kết quả định lượng các thang đo.
Chương 4 được tạo thành từ các phần chính như sau: thông tin mẫu nghiên cứu, đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố, kiểm định mô hình lý thuyết, phân tích mức độ quan trọng của các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng khi mua HMPCST tại Hair salon, và cuối cùng là phân tích đánh giá sự khác biệt giữa các đối tượng khách hàng được điều tra qua các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn.
Phần mềm thống kê SPSS 11.5 for Windows được sử dụng như là một công cụ chính để thực hiện các phân tích ở Chương 4 này. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.2. Thông tin mẫu nghiên cứuGiới tính Giới tính
Qua kết quả thống kê giới tính của mẫu nghiên cứu, tác giả nhận thấy tỉ lệ chủ Hair salon là nam hơi ít hơn nữ. Cụ thể, trong 250 khách hàng tham gia phỏng vấn có 113 nam và 137 nữ. Điều này được biểu hiện qua Bảng 4-1 và Hình 4-1.
Bảng 4-1: Bảng thống kê giới kê giới tính mẫu nghiên cứu Giới tính Tần suất Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm lũy tích Nam 113 45.2 45.2 45.2 nữ 137 54.8 54.8 100.0 Tổng 250 100.0 100.0
Hình 4-1: Giới tính mẫu nghiên cứu
113 137 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Nam Nữ Giới tính S ố n g ư ờ i
Kết quả phân tích giới tính của mẫu nghiên cứu không nói lên được gì nhiều ngoài việc cho chúng ta biết có bao nhiêu người nam, nữ. Phần tiếp theo tác giả xin tiếp tục phân tích Độ tuổi khách hàng trong mẫu nghiên cứu.
Độ tuổi
Thông qua việc phân tích dữ liệu từ Bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng, số liệu thống kê cho thấy tuổi trung bình của 250 khách hàng tham gia phỏng vấn là 38 và số tuổi 36 là phổ biến nhất. Đồng thời cũng biết được người ít tuổi nhất là 25 và lớn nhất là 55. Cụ thể hơn, xin xem Bảng thống kê số tuổisau đây:
Bảng 4-2: Tuổi khách hàng của mẫu nghiên cứu Số trả lời 250 Tuổi trung bình 38.06 Tuổi phổ biến nhất 36 Tuổi nhỏ nhất 25 Tuổi lớn nhất 55
Để có cái nhìn tổng quát hơn về tuổi của khách hàng, trong phần mềm SPSS 11.5 for Window, tác giả sử dụng lệnh Transform→ Compute→Recode→Into Differen Variables nhằm chuyển thống kê tuổi sang thống kê độ tuổi. Kết quả xin xem Bảng sau:
Bảng 4-3: Độ tuổi khách hàng tham gia phỏng vấn
Độ tuổi Tần suất Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm lũy tích 25-35 98 39.2 39.2 39.2 36-45 107 42.8 42.8 82.0 46-55 45 18.0 18.0 100.0 Tổng 250 100.0 100.0
Thông qua Bảng 4-2, nhận thấy rằng khách hàng là người trẻ và trung niên có số lượng gần như nhau (39.2% và 42.8%). Tuy số lượng khách hàng trung niên hơi cao hơn một chút nhưng theo tác giả xu hướng khách hàng trẻ sẽ tăng nhanh chóng vì ngày nay có rất nhiều bạn trẻ quan tâm và chọn nghề làm tóc. Điều này nói lên được rằng các nhà sản xuất kinh doanh HMPCST nên tập trung quan tâm nhiều hơn cho nhóm đối tượng khách hàng trẻ đồng thời cố gắng duy trì quan hệ với nhóm khách hàng trung niên không chỉ vì số
lượng mà còn nhiều lý do khác nữa như họ không chỉ đơn thuần là người mua sản phẩm mà còn là người thầy dạy cho các bạn trẻ theo học nghề làm tóc nên ít hay nhiều họ có một sự ảnh hưởng rất lớn. Qua bảng thống kê trên cũng thấy rằng khách hàng lớn tuổi (46- 55) chiếm tỉ lệ khá khiêm tốn nhưng nó thể hiện đúng thực tế hiện trạng tuổi tác của người tham gia trong ngành thời trang ngày càng trẻ lại. Điều này được minh họa qua Hình 4-2 như sau:
Hình 4-2: Độ tuổi của mẫu nghiên cứu
39%
43% 18%
Tuổi(25-35) Tuổi(36-45) Tuổi(46-55)
Số lần mua hàng trung bình trong tháng
Nhằm mục đích muốn biết xem trung bình mỗi Hair salon mua hàng mấy lần trong một tháng. Kết quả phân tích cho thấy rằng Hair salon trung bình mua hàng mỗi tháng 1.84 lần, cũng như số lần mua hàng nhiều nhất, ít nhất lần lượt là 1 và 4 lần, trong đó mua hàng 1 lần là phổ biến nhất. Hình 4-3 sau đây sẽ minh họa cụ thể hơn:
Hình 4-3: Số lần mua hàng trung bình trong tháng của mẫu nghiên cứu 108 85 47 10 0 20 40 60 80 100 120 1 lần 2 lần 3 lần 4 lần Số lần mua hàng trung bình S ố lư ợ n g H ai r sa lo n
Khi biết được kết quả cụ thể, các nhà quản trị sẽ lập được kế hoạch và bố trí nhân sự một cách hợp lý nhằm chăm sóc và phục vụ khách hàng tốt hơn.
Giá trị trung bình một lần mua hàng
Qua kết quả phân tích thu được, tác giả nhận thấy rằng giá trị trung bình một lần khách mua hàng là 2.57 triệu đồng. Bên cạnh đó đơn đặt hàng có giá trị 2 triệu đồng phổ biến nhất chiếm đến 20% và đơn đặt hàng có giá trị thấp nhất, cao nhất lần lượt là 500 ngàn đồng và 7.5 triệu đồng. Nếu chia giá trị trung bình một lần mua hàng thành 4 mức : 500 ngàn – 1.5 triệu; 2 triệu – 3.5 triệu; 4 triệu – 5.5 triệu; 6 triệu – 7.5 triệu. Chúng ta có Hình 4-4 minh họa ở trang sau:
Hình 4-4: Giá trị trung bình một lần mua hàng của mẫu nghiên cứu
27%
54%
16% 3%
0.5 tr-1.5 tr 2 tr-3.5 tr 4 tr-5.5 tr 6 tr-7.5 tr
Nhìn vào Hình 4-4, chúng ta thấy rằng giá trị trung bình một lần mua hàng đạt từ 2 triệu đến 3.5 triệu phổ biến nhất, chiếm đến 54 %. Với kết quả này, các nhà quản trị nên tìm ra phương cách tiếp cận hợp lý hơn nữa nhằm gia tăng thêm giá trị trung bình một lần mua hàng. Trên thực tế, kết quả này theo tác giả là hợp lệ, vì ngày nay Hair salon mới xuất hiện rất nhiều nhưng quy mô Hair salon thường khá khiêm tốn. Khách hàng của các Hair salon không nhiều ngược lại có chiều hướng giảm mạnh nên họ thường tính toán rất kỹ khi mua hàng. Tuy nhiên, giá trị trung bình một lần mua hàng khá nhỏ cũng là cơ hội cho các nhà sản xuất kinh doanh HMPCST tìm cách gia tăng giá trị nó trong tương lai. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Doanh thu trung bình trong tháng
Qua phân tích thông tin mẫu, chúng ta thấy doanh thu trung bình hàng tháng của 250 Hair salon đạt 23 triệu. Hair salon có doanh thu trung bình trong tháng ít nhất là 10 triệu và cao nhất là 40 triệu. Có 86 trong 250 Hair salon đạt doanh thu trung bình từ 16 đến 20 triệu chiếm 34.4% và đây là tỉ lệ cao nhất. Hình 4-5, sau đây sẽ minh họa cụ thể hơn số lượng Hair salon đạt doanh thu tương ứng:
Hình 4-5: Doanh thu trung bình trong tháng của mẫu nghiên cứu 38 86 58 37 20 11 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
10-15 triệu 16-20 triệu 21-25 triệu 26-30 triệu 31-35 triệu > 35 triệu
Doanh thu trung bình trong tháng
S ố l ư ợ n g H ai r sa lo n
4.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố4.3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo 4.3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Các thang đo đều được đánh giá độ tin cậy (thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm thống kê SPSS 11.5 for Windows). Mục đích là tìm ra những mục cần hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục bạn đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 249). Sau khi phân tích, kết quả cho thấy hệ số Cronbach alpha của các thang đo đều đạt từ 0.7 trở lên. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần bằng 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan giữa biến và tổng (item-total correlation) trên 0.4 (xin xem phụ lục 3). Điều này cho thấy các thang đo đảm bảo sự tin cậy cần thiết, thể hiện cụ thể qua bảng tóm tắt sau đây:
Bảng 4-4: Hệ số tin cậy alpha của các thang đo
Thang đo Số lượng biến quan sát Hệ số alpha
Chất lượng HMPCST 5 0.74
Giá cả HMPCST 5 0.72
Chủng loại HMPCST 4 0.71
Thái độ phục vụ 5 0.77
Kênh phân phối 5 0.73
Phương thức thanh toán 4 0.76
Chương trình khuyến mãi 4 0.70
Tuy nhiên thông qua việc phân tích nhân tố ở bước tiếp theo sẽ giúp chúng ta thấy được cụ thể hơn các thang đo trên có tách thành những nhân tố mới hay không, điều này sẽ giúp chúng ta đánh giá chính xác hơn các thang đo, đồng thời chúng ta có thể loại bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu và làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
4.3.2. Phân tích nhân tố
Việc tiến hành phân tích nhân tố được thực hiện thông qua phần mềm thống kê SPSS 11.5 for Windows với phương pháp trích các nhân tố (phương pháp mặc định là rút trích các thành phần chính – Principal components analysis), phương pháp xoay nhân tố Varimax procedure (xoay nguyên các góc nhân tố để tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố) và điểm dừng khi trích nhân tố có Eigenvalue là 1 (xin xem chi tiết ở Phụ lục 4).
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Bảng 4-5: Bảng chỉ số KMO các thang đo
Thang đo Số lượng biến quan sát Chỉ số KMO
Chất lượng HMPCST 5 0.78
Giá cả HMPCST 5 0.79
Chủng loại HMPCST 4 0.71
Thái độphục vụ 5 0.77
Kênh phân phối 5 0.70
Phương thức thanh toán 4 0.73 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chương trình khuyến mãi 4 0.65
Kết quả cho thấy rằng việc phân tích nhân tố ở đây là thích hợp vì các thang đo đều có chỉ số KMO lớn hơn 0.5. Việc tiến hành phân tích nhân tố đối với từng thang đo cụ thể như sau:
4.3.2.1. Phân tích nhân tố thang đo chất lượng HMPCST
Thang đo chất lượng HMPCST gồm có 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là V1,V2, V3,V4 và V05 như đã được trình bày trong Chương 3 và cả 5 biến này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows). Qua kết quả phân tích nhân tố cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố lớn hơn 0.67 và tổng phương sai được giải thích là 49,43% (gần bằng 50%), đều này có nghĩa là nhân tố được trích ra này có thể giải thích được gần bằng 50% biến thiên của dữ liệu nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả chấp nhận được. Kết quả phân tích được trình bày tóm tắt trong Bảng 4-6 dưới đây.