4. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Các nhân tố được xây dựng từ phương pháp phân tích nhân tố cần được kiểm định độ tin cậy để đảm bảo rằng kết quả thu thập được là đảm bảo ý nghĩa. Theo như kết quả phân tích nhân tố, sáu yếu tố có thể tác động đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng đối với công ty TNHH Tiến Đức bao gồm: Thương hiệu và phương thức thanh toán (có 4 biến), Sản phẩm và Giá cả (có 6 biến), Hệ thống kênh phân phối
Quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng
(có 3 biến), Hoạt động xúc tiến bán hàng (có 3 biến), Dịch vụ CSKH (có 4 biến), Đội ngũ nhân viên (có 4 biến), còn Quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng được đo lường bằng 7 biến quan sát. Sau khi kiểm tra độ tin cậy Cronbach's Alpha, tác giả tiến hành loại bỏ các biến không đủ độ tin cậy trong thang đo, thang đo được chấp nhận khi có hệ số Cronbach's Alpha từ 0,6 trở lên (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005)).
Bảng 13: Tổng hợp các hệ số tin cậy Cronhbach’s Alpha
STT Tên thành phần Số biến Cronhbach Alpha 1 Thương hiệu và Phương thức
thanh toán 4 0,79
2 Sản phẩm và Giá cả 6 0,921
3 Hệ thống kênh phân phối 3 0,755
4 Hoạt động xúc tiến bán hàng 3 0,796
5 Dịch vụ CSKH 4 0,788
6 Đội ngũ nhân viên 4 0,839
7 Quyết định chọn mua sản
phẩm 7 0,931
Tổng 31
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Thang đo các biến độc lập
Theo kết quả thống kê bảng 13, tác giả nhận thấy, thang đo các yếu tố Thương hiệu và Phương thức thanh toán, Sản phẩm và Giá cả, Hệ thống kênh phân phối, Hoạt động xúc tiến bán hàng, Dịch vụ CSKH và Đội ngũ nhân viên đều có Cronbach's Alpha khá cao (từ 0,755 đến 0,839), các biến quan sát trong các nhân tố này đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0,4 nên thang đo này được chấp nhận.
Thang đo các biến phụ thuộc
Thang đo quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng có hệ số tin cậy là 0,931 và các hệ số tương quan biến tổng trong thang đo này đều cao hơn 0,4. Từ đó cho thấy các biến quan sát có độ tin cậy chấp nhận.
Kết luận: Sau khi tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo, tác giả nhận
thấy các thang đo trong nghiên cứu này đều đảm bảo độ tin cậy ở mức có thể chấp nhận được trở lên (từ 0,755 trở lên). Do đó, có thể kết luận rằng tất cả các nhân tố này là đáng tin cậy và có thể sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
3.2.1.3 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu
Sơ đồ 10: Mô hình hồi quy hiệu chỉnh
(Nguồn: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA)
Thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA và kiểm định độ tin cậy của thang đo bảy thành phần thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm xe máy của khách hàng tại công ty TNHH Tiến Đức, có các biến quan sát bị loại bỏ cũng như các nhân tố cũng bị thay đổi so với mô hình nghiên cứu ban đầu, chẳng hạn như thay vì bảy nhân tố như mô hình ban đầu thì kết quả phân tích EFA được sáu nhân tố. Có hai nhân tố khám phá mới được tìm ra, đó là “Thương hiệu và Phương thức thanh toán” và “Sản phẩm và Giá cả”. Các nhân tố sau khi phân tích EFA đã có sự thay đổi so với các nhân tố của mô hình lý thuyết ban đầu. Chính vì lý do này, tác giả tiến hành tái phỏng vấn khách hàng và nhân viên trong công ty TNHH Tiến Đức bằng những câu hỏi mở. Qua quá trình tái phỏng vấn, tác giả nhận thấy rằng, việc lựa chọn sản phẩm có mẫu mã đẹp, sản phẩm có chất lượng tốt, sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu của khách hàng phải gắn liền với giá cả phù hợp với chất lượng và giá cả gắn liền với thương hiệu. Điều này được tác giả giải thích rằng, khách hàng khi lựa chọn mua một sản phẩm nào đó luôn luôn cân nhắc với mức giá cả mà công ty đang áp dụng. Nghĩa là,
Thương hiệu và Phương thức thanh toán
Thương hiệu và Phương thức thanh toán Sản phẩm và Giá cả Sản phẩm và Giá cả Hoạt động xúc tiến bán hàng Hoạt động xúc tiến bán hàng Dịch vụ chăm sóc khách hàng Dịch vụ chăm sóc khách hàng
Đội ngũ nhân viên công ty
Đội ngũ nhân viên công ty Quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng Quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng
Hệ thống kênh phân phối
khách hàng chỉ lựa chọn những sản phẩm có chất lượng tốt, thỏa mãn nhu cầu của họ nhưng ở mức giá mà họ có thể chấp nhận chi trả. Ngoài ra, thương hiệu Honda uy tín đảm bảo và công ty có uy tín trên thị trường phải gắn liền với điều kiện thanh toán dễ dàng và áp dụng các hình thức bán hàng trả góp. Bởi lẽ, ngoài uy tín của công ty, phương thức thanh toán phải phù hợp với khách hàng thì họ mới đến công ty và sử dụng sản phẩm của công ty. Vì vậy, sau khi tiến hành tái phỏng vấn khách hàng và nhân viên công ty TNHH Tiến Đức, tác giả nhận thấy kết quả phân tích nhân tố EFA khám phá ra hai nhân tố mới là phù hợp. Do đó, cần phải hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu ban đầu cho phù hợp để đảm bảo cho việc hồi quy tuyến tính và kiểm định những giả thuyết nghiên cứu tiếp theo.
Giả thuyết nghiên cứu dựa trên mô hình
Các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 nhằm tìm hiểu mối quan hệ giữa “Thương hiệu và Phương thức thanh toán”, “Sản phẩm và Giá cả”, “Hệ thống kênh phân phối”, “Hoạt động xúc tiến bán hàng”, “Dịch vụ CSKH”, “Đội ngũ nhân viên” đối với “Quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng tại công ty”. Cụ thể như sau:
H1: Thương hiệu và Phương thức thanh toán ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng.
H2: Sản phẩm và Giá cả ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng.
H3: Hệ thống kênh phân phối ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng.
H4:Hoạt động xúc tiến bán hàng ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng.
H5: Dịch vụ CSKH ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng.
H6: Đội ngũ nhân viên ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng.
3.2.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập (Thương hiệu và Phương thức thanh toán, Sản phẩm và Giá cả, Hệ thống kênh phân phối, Hoạt động xúc tiến bán hàng, Dịch vụ CSKH, Đội ngũ nhân viên) và biến phụ thuộc (Quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng) trong mô hình nghiên cứu.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, ta tính giá trị trung bình của các biến quan sát theo các nhân tố đã chạy được trong phân tích nhân tố khám phá ở trên. Tiến hành hồi quy 6 biến độc lập sau: THPTTT bao gồm 4 biến (Thương hiệu và Phương thức thanh toán), SPGC có 6 biến (Sản phẩm và Giá cả), HTKPP gồm 3 biến (Hệ thống kênh phân phối), HDXTBH gồm có 3 biến (Hoạt động xúc tiến bán hàng), DVCSKH gồm 4 biến (Dịch vụ CSKH), DNNV gồm 4 biến (Đội ngũ nhân viên).
Phương trình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng tại công ty TNHH Tiến Đức được ước lượng dựa trên dữ liệu thu thập từ 149 mẫu điều tra để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định chọn mua sản phẩm xe máy của khách hàng.
Dựa vào bảng 16, tác giả nhận thấy giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) từ 3,038 trở xuống (nhỏ hơn 10) cho thấy không hiện diện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến. Tác giả tiếp tục đánh giá mô hình.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình:
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu (tức là tốt hơn). Như vậy, tác giả sử dụng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2, R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Bảng 14: Các hệ số xác định mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Model 1 0,820(a) 0,672 0,658 0,38540 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) a Predictors: (Constant), Thái độ đội ngũ nhân viên, Dịch vụ CSKH, Thương hiệu và Phương thức thanh toán, Hệ thống kênh phân phối, Hoạt động xúc tiến bán hàng, Sản phẩm và Giá cả
b Dependent Variable: Quyết định chọn mua sản phẩm
Mô hình có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,658 và R2 là 0,672 cho biết 67,2% sự biến thiên về quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng được giải thích bởi mối quan hệ
tuyến tính của các biến độc lập. Mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao. Tuy nhiên, sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu điều tra. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Giả thuyết:
H0 : Giữa biến độc lập và biến phụ thuộc không có mối quan hệ với nhau. H1 : Giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ với nhau
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bảng phân tích phương sai ANOVA sau:
Bảng 15: Kiểm định phương sai ANOVA về độ phù hợp của mô hình hồi quy ANOVA Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa Giữa các nhóm 43,208 6 7,201 48,484 0,000a Nội bộ nhóm 21,091 142 0,149 Tổng 64,300 148 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) a Predictors: (Constant), Thái độ đội ngũ nhân viên, Dịch vụ CSKH, Thương hiệu và Phương thức thanh toán, Hệ thống kênh phân phối, Hoạt động xúc tiến bán hàng, Sản phẩm và Giá cả
b Dependent Variable: Quyết định chọn mua sản phẩm
Với giá trị F = 48,484 và giá trị Sig < 0,05 cho biết rằng với độ tin cậy 95% có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0, tức là bác bỏ giả thuyết giữa các biến không có mối tương quan với nhau. Nghĩa là, giữa biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập. Mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình:
Bảng 16: Thống kê phân tích các hệ số hồi quy Yếu tố tác động Hệ số không chuẩn hóa Hệ số cậy chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa VIF B Sai số chuẩn B (Constant) 0,150 0,445 0,337 0,737
Thương hiệu và Phương
thức thanh toán 0,041 0,065 0,032 0,636 0,526 1,170 Sản phẩm và Giá cả 0,472 0,086 0,460 5,488 0,000 3,038 Hệ thống kênh phân phối 0,028 0,061 0,024 0,463 0,644 1,172 Hoạt động xúc tiến 0,004 0,056 0,004 0,072 0,942 1,134
Dịch vụ CSKH 0,143 0,063 0,116 2,287 0,024 1,121
Đội ngũ nhân viên 0,463 0,090 0,414 5,151 0,000 2,797
a Dependent Variable: Quyết định chọn mua sản phẩm
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Giả thuyết ban đầu cho mô hình lý thuyết, phương trình hồi quy tuyến tính như sau :
Y = β1 * F1 + β2 * F2 + β3 * F3 + β4* F4 + β5 * F5 + β6 * F6
- Mức ý nghĩa của t (Sig) của các biến: Sản phẩm và Giá cả (0,000), Dịch vụ CSKH (0,024), Đội ngũ nhân viên (0,000) đều đạt yêu cầu là giá trị Sig < 0,05 cho thấy nó có ý nghĩa trong mô hình, nghĩa là sự biến thiên tăng hay giảm hệ số của từng biến này đều có ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm xe máy của khách hàng tại công ty TNHH Tiến Đức. Còn các biến Thương hiệu và Phương thức thanh toán, Hệ thống kênh phân phối, Hoạt động xúc tiến bán hàng bị loại do Sig > 0,05. Như vậy, kết quả cuối cùng cho thấy chỉ có 3 biến có ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng.
- Do có một số yếu tố tác động không có ý nghĩa thống kê vào quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng, phương trình hồi quy được ước lượng trở lại cho các yếu tố ảnh hưởng (Sản phẩm và Giá cả, Dịch vụ CSKH, Đội ngũ nhân viên).
- Hệ số Beta chuẩn hóa dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng. Hệ số Beta chuẩn hóa của nhân tố nào càng cao thì mức độ quan trọng của nhân tố đó ảnh hưởng đến quyết định
chọn mua sản phẩm của khách hàng càng cao. Kết quả phân tích hồi quy của mô hình lý thuyết được trình bày ở bảng 17.
Bảng 17: Kết quả phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu Yếu tố tác động Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa B Sai số chuẩn B (Constant) 0,150 0,445 0,737 Sản phẩm và Giá cả 0,472 0,086 0,460 5,488 0,000 Dịch vụ CSKH 0,143 0,063 0,116 2,287 0,024
Đội ngũ nhân viên 0,463 0,090 0,414 5,151 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Các hệ số hồi quy đều > 0 thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng tại công ty TNHH Tiến Đức.
Theo bảng trên cho thấy, trong các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng thì yếu tố quan trọng nhất là “Sản phẩm và Giá cả” (beta = 0,460), tiếp theo là yếu tố “Đội ngũ nhân viên” (beta = 0,414), sau cùng là yếu tố “Dịch vụ CSKH” (beta = 0,116). Hay nói cách khác, khi sản phẩm và giá cả đáp ứng nhu cầu khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì quyết định chọn mua sản phẩm xe máy của khách hàng tăng lên 0,460 đơn vị, hoặc là khi thái độ đội ngũ nhân viên tăng lên 1 đơn vị thì quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng cũng sẽ tăng lên 0,414 đơn vị, hoặc Dịch vụ CSKH thỏa mãn nhu cầu khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì quyết định chọn mua sản phẩm xe máy của khách hàng cũng sẽ tăng lên 0,116 đơn vị.
Đối với khóa luận này, khách hàng quan tâm nhiều nhất đến yếu tố Sản phẩm và Giá cả, tiếp đến là Thái độ đội ngũ nhân viên và cuối cùng là Dịch vụ CSKH.
Mô hình được biểu diễn lại dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
Quyết định chọn mua sản phẩm = 0,460*Sản phẩm và Giá cả + 0,414*Đội ngũ nhân viên + 0,116*Dịch vụ CSKH
Trong mô hình nghiên cứu này, Sản phẩm và Giá cả có ảnh hưởng nhiều nhất đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng, tiếp theo là yếu tố Thái độ đội ngũ nhân viên và cuối cùng là yếu tố Dịch vụ CSKH.
Từ các kết quả phân tích được trình bày ở trên, rút ra kết luận sau: Các giả thuyết H2, H5, H6 đã đặt ra ban đầu được chấp nhận. Điều này có nghĩa là khi các yếu tố Sản
phẩm và Giá cả, Thái độ đội ngũ nhân viên cũng như Dịch vụ CSKH ngày càng tăng và thỏa mãn được nhiều hơn nhu cầu của khách hàng thì quyết định chọn mua sản phẩm của người tiêu dùng sẽ tăng lên. Tuy nhiên, đối với các giả thiết H1, H3, H4 thì dữ liệu phân tích hiện tại chưa đủ cơ sở để chứng minh mối quan hệ tuyến tính trong mô hình hồi quy. Song, điều này không có nghĩa là các yếu tố Thương hiệu và phương thức thanh toán, Hệ thống kênh phân phối và Hoạt động xúc tiến bán hàng không có ảnh hưởng gì đến quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng hoặc các yếu tố này không quan trọng, mà chỉ đơn giản là do dữ liệu này chưa đủ chứng minh mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập này và biến phụ thuộc, vì thế, nên được xem xét, so sánh trong một nghiên cứu khác với nhiều biến quan sát hơn. Để giải thích cho kết quả này, tác giả cho rằng do đối tượng trả lời còn quá trẻ, phần lớn là độ tuổi từ 18 tuổi đến