Kiểm định hồi quy về sự phụ thuộc của các yếu tố đến hoạt động marketing mix của gói cước Q-Student

- Ủng hộ cho chương trình “ Tiếp sức mùa thi ”, hỗ trợ kinh phí cho các thí sinh th

2.3.5. Kiểm định hồi quy về sự phụ thuộc của các yếu tố đến hoạt động marketing mix của gói cước Q-Student

mix của gói cước Q-Student

Để kiểm định sự phù hợp giữa các yếu tố và mức độ hài lòng của khách hàng đối với hoạt động marketing - mix của gói cước Q-Student tôi sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội với các biến độc lập: “ chất lượng gói cước”, “ tiện ích và ưu đãi ”, “ giá cước ”, “ hoạt động xúc tiến ”, “ hoạt động chăm sóc khách hàng ” và biến phụ thuộc là “ Mức độ hài lòng của khách hàng đối với hoạt động marketing - mix của gói cước Q-Student ” sẽ đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc.

Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:

Y = β0 + β1X1+ β2X2 + β3X3 +β4X4 +β5X5 Trong đó:

Y – Mức độ hài lòng của khách hàng đối với hoạt động marketing - mix của gói cước Q-Student

X1 – Chất lượng gói cước X2 – Tiện ích và ưu đãi X3 – Giá cước

X4 – Hoạt động xúc tiến

X5 – Hoạt động chăm sóc khách hàng

βi: Hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập Xi

Bảng 18: Bảng tóm tắt mô hình hồi quy Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .358a .128 .093 1.004

a. Predictors: (Constant), chatluonggoicuoc, uudai, giacuoc, hoatdongxuctien, chamsockhachhang.

b. Dependent Variable: hoatdongmarmix

(Nguồn: Số liệu xử lý SPSS)

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta sử dụng giá trị R2 điều chỉnh. Giá trị R2 = 0.128 cho thấy độ phù hợp của mô hình là 12.8%, nghĩa là có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với hoạt động marketing - mix của gói cước Q-Student trong đó một phần được giải thích bởi biến độc lập kể trên, còn lại là các yếu tố khác ngoài mô hình.