5. Bốcục đềtài
2.3.2.5 Lý do khách hàng lựa chọn dịch vụtruyền hình IPTV của FPT
Bảng 2.9: Lý do khách hàng lựa chọn dịch vụ truyền hình IPTV của FPT
Tiêu chí Sốlượt trảlời Tỉlệ(%)
Bạn bè, người quen khuyên dùng 109 78,7
Phù hợp với nhu cầu sửdụng 98 72,6
Tin tưởng vềthương hiệu FPT Telecom 96 71,1
Tin tưởng vềdịch vụtruyền hình 95 70,4
Giá cảphù hợp với khảnăng chi trả 84 62,2
Khác... 10 7,4
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Đối với khách hàng đang sửdụng dịch vụtruyền hình Internet IPTV của CTCP Viễn Thông FPT, khi được hỏi vềlý do sửdụng, hầu như các đối tượng khảo sát trong nghiên cứu này đều trảlời là bạn bè và người quen giới thiệu với 109 lượt trảlời (chiếm 80,7%). Tiếp đến là phù hợp với nhu cầu sửdụng với 98 lượt trảlời (chiếm 72,6%). Kết quảlà một tin vui đối với nhà mạng FPT vìđã xây dựng một dịch vụtruyền hình chất lượng, được khách hàng cảm thấy hài lòng và giới thiệu
với những người khác, đây chính là một kênh quảng bá tiết kiệm chi phí nhất mà đem lại hiệu quảcao nhất cho công ty. Cùng với đó là lý do tin trưởng vềthương hiệu FPT Telecom với 96 lượt trảlời (chiếm 71,1%). Tiếp theo là niềm tin của khách hàng đối với thương hiệu FPT, và vềgiá cảphù hơp với khảnăng chi trảvới lần lượt là 95, 84 lượt (chiếm 70,4% , 62,2%). Ngoài ra, có 10 lượt trảlời lý do khác chiếm 7,4%.
Nhìn chung thìđối tượng được điều tra khảo sát đều có xu hướng hợp tác với điều tra viên, cung cấp những thông tin chân thật vềnhững suy nghĩ, cảm nhận của mìnhđối với thương hiệu FPT nói chung và dịch vụtruyền hình Internet IPTV nói riêng. Và nghiên cứu này cũng đã xácđịnh được đặc điểm mẫu điều tra, hành vi sử dụng của khách hàng tại Thành PhốHuế, tạo ra một cái nhìn tổng quát cho đềtài. Đây là một tín hiệu tốt mở đầu cho quá trìnhđiều tra trởnên xuyên suốt hơn, chất lượng hơn.
2.3.3 Kiểm định sựphù hợp của thang đo
Độtin cậy thang đo sẽ được đánh giá bằng hệsốtin cậy Cronbach’s Alpha. Với Cronbach’s Alpha sẽgiúp loạiđi những biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chưa đạt yêu cầu cho quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệsố tương quan biến tổng (item total correlation) nhỏhơn 0,3 sẽbịloại và tiêu chuẩn để thang đo đạt yêu cầu khi Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 trởlên được chấp nhận.
Các nhà nghiên cứu cho rằng hệsốCronbach’s Alpha từ0,8 đến 1 thì thangđo lường này tốt, từ0,7 đến 0,8 là sửdụng được. Tuy nhiên nhiều tác giảcho rằng Cronbach’s Alpha từ0,6 trởlên là có thểsửdụng được trong trường hợp các khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trảlời.
Đềtài nghiên cứu sửdụng thang đo gồm 6 biến độc lập: “Giá sản phẩm”, “Chất lượng sản phẩm”, “Chính sách sản phẩm”, “Hoạt động truyền thông”, “Nhân viên bán hàng”, và “Phương tiện hỗtrợ”. Mỗi biến độc lập được đo bằng 4 biến quan sát.
Bảng 2.10: Kết quả kiểm định độ tin cậy các thang đo Cronbach’ s Alapha
Ký hiệu Biến quan sát
Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Giá sản phẩm: Cronbach’s Alpha = 0,732
GSP1 Giá dịch vụ truyền hình Internet IPTV
xứng đáng với chất lượng dịch vụ 0,486 0,694 GSP2
Giá dịch vụ truyền hình Internet IPTVcạnh tranh so với các nhà cung cấp khác
0,541 0,668
GSP3
Giá dịch vụ truyền hình Internet IPTV có nhiều gói cước khác nhau phù hợp với từng nhu cầu khách hàng
0,667 0,576
GSP4
Khách hàng sẵn sàng sử dụng dịch vụ truyền hình Internet IPTV của FPT với mức giá hiện tại
0,436 0,728
Ch ất lượng sản phẩm: Cronbach’s Alpha = 0,824
CLSP1 Chất lượng dịch vụ truyền hình
Internet IPTV của FPT tốt, ổn định 0,582 0,808 CLSP2
Tốc độ kết nối của dịch vụ truyền hình Internet IPTV của FPT đúng theo cam kết trong hợp đồng
0,683 0,765
CLSP3
Dịch vụ truyền hình Internet IPTV của FPT đápứng được nhu cầu sử dụng dịch vụ của khách hàng
0,678 0,766
CLSP4 Tổng đài hỗ trợ/chăm sóc khách hàng
đápứng được nhu cầu khách hàng 0,658 0,774
Chính sách sản phẩm: Cronbach’s Alpha = 0,810
CSSP1 Có nhiều gói cước để lựa chọn 0,663 0,752 CSSP2 Các gói cước phù hợp với từng nhu
cầu 0,683 0,734
CSSP3 Dễ chuyển đổi giữa các gói cước 0,608 0,772
CSSP4 Tên gọi các gói cước dễ nhớ0,575 0,785
Hoạt động truy ền thông: Cronbach’s Alpha = 0,817
chương trình quảng cáo về các gói cước của dịch vụ truyền hình Internet IPTV
HDTT2 Thường xuyên có các chương trình
khuyến mãi 0,713 0,734
HDTT3 Có nhiều hình thức khuyến mãi khác
nhau cho từng gói cước 0,606 0,791
HDTT4 Thường xuyên tổ chức giam gia các
hoạt động vì cộng đồng 0,765 0,709
Nhân viên bán hàng: Cronbach’s Alpha = 0,843
NVBH1
Nhân viên am hiểu về các sản phẩm, dịch vụ truyền hình Internet IPTV của công ty
0,612 0,829
NVBH2 Nhân viên luôn hiểu được nhu cầu của
khách hàng 0,620 0,827
NVBH3 Nhân viên quan tâm đ ến khách hàng
thường xuyên 0,658 0,810
NVBH4 Nhân viên luôn giải đáp tốt thắc mắc
của khách hàng 0,837 0,732
Phương tiện hỗ trợ: Cronbach’s Alpha = 0,817
PTHT1 Dịch vụ bảo trì, sữa chữa uy tín chất
lượng 0,575 0,799
PTHT2 Thời gian chờ bảo trì và sửa chữa hợp
lý 0,665 0,757
PTHT3 Sằn sàng lắng nghe và giải đáp thắc
mắc của khách hàng 0,683 0,748
PTHT4 Mọi khiếu nại của khách hàng đi ều
được giải quyết thỏa đáng 0,634 0,772
Hiệu quả bán hàng: Cronbach’s Alpha = 0,761
HQBH1 Quý khách cảm thấy thoải mái sau khi
IPTV của công ty HQBH2
Quý khách sẵn sàng tiếp tục sử dụng dịch vụ truyền hình Internet IPTV của công ty trong tương lai
0,629 0,639
HQBH3 Quý khách sẽ giới thiệu cho bạn bè và người thân khi có nhu cầu
0,575 0,700
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Thang đo biến độc lập
Theo kết quảthống kê thu được, ta thấy thang đo của các biến độc lập: Giá sản phẩm”, “Chất lượng sản phẩm”, “Chính sách sản phẩm”, “Hoạt động truyền thông”, “Nhân viên bán hàng”, và “Phương tiện hỗtrợ”điều có hệsốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và các biến quan sát thuộc các biến độc lập điều có hệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên thang đo này được chấp nhận.
Có thểkết luận rằng thang đo được sửdụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo cho bước phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Thang đo biến phụ thuộc
Thang đo hiệu quảhoạt động bán hàng có hệsốtin cậy là 0,761 và các hệso tương quan biến tổng trong thang đo này điều cao hơn 0,4. Từ đó cho thấy các biến quan sát có độtin cậy chấp nhận. Nên biến phụthuộc “Hiệu quảbán hàng” được giữlại và đảm bạo độtin cậy đểthực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.2.4 Phân tích nhân tốkhám phá EFA2.2.4.1 Phân tích nhân tốbiến độc lập 2.2.4.1 Phân tích nhân tốbiến độc lập
Mục đích của kỹthuật phân tích nhân tốkhám phá là nhận diện và xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quảhoạt động bán hàngđối với dịch vụ truyền hình Internet IPTV tại CTCP Viễn Thông FPT – Chi nhánh Huế.
Phương pháp phân tích nhân tốkhám phá được sửdụng để đánh giá mức độ hội tụcủa các biến quan sát theo thành phần. Trong nghiên cứu này, phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Variax được sửdụng. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích mởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50%.
Phân tích nhân tốchỉ được sửdụng khi hệsốKMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) có giá trịtừ0,5 trởlên (Othman & Owen, 2000), kiểm định Bartlett’s có giá trịSig. < 0,05 và các biến có hệsốtải (Factor loading) nhỏhơn 0,5 sẽbịloại.
Thang đo các yếu tốtác động đến kết quảhoạt động bán hàng đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT gồm 24 biến quan sát với 7 yếu tố được đưa vào đểphân tích. Kết quảthu được như sau:
Bảng 2.11: Kiểm định KM O và Bartlett’ s Test biến độc lập
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,828 Đại lượng thống kê
Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 1665,980
df 276
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Sau khi đưa 24 biến quan sát vào phân tích nhân tố, kết quảkiểm định KMO đạt yêu cầu là 0,828 > 0,5 và Bartlett’s có giá trịSig. = 0,000 < 0,05 cho thấy giữa 24 biến này có mối quan hệtương quan với nhau nên phân tích nhân tốEFA là phù hợp.
Ởnghiên cứu này, hệsốtải nhân tố(Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & các cộng sự(1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡmẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 100.
Bảng 2.12: Kết quả phân tích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
1 2 3 4 5
CSSP2 0,743
CSSP3 0,695
CLSP3 0,692 CLSP2 0,684 CSSP4 0,624 CLSP4 0,595 CLSP1 0,565 NVBH4 0,864 NVBH3 0,772 NVBH2 0,729 NVBH1 0,664 PTHT2 0,777 PTHT3 0,690 PTHT1 0,572 PTHT4 0,554 HDTT4 0,897 HDTT2 0,80 HDTT3 0,724 HDTT1 0,556 GSP3 0,842 GSP4 0,670 GSP2 0,662 GSP1 0,606 Eigenvalues 7,968 2,271 1,885 1,714 1,393 Phương trích sai (%) 33,2 42,664 50,519 57,661 63,464
Phương sai tích lũy (%) 33,2 9,464 7,855 7,142 5,803
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Kết quảphân tích EFA đã cho ra 5 nhân tốcơ bản. Tổng phương sai trích là 63,464% > 50%, cho biết 5 nhân tốnày giải thích được 63,464% biến thiên của dữ liệu và các giá trịEigenvalue của các nhân tố đều lớn hơn 1. Kiểm định Bartlett’s có giá trịSig. = 0,000 < 0,05 nên đạt yêu cầu. Trong kiểm định này, không có biến nào loại ra khỏi mô hình do hệtải nhân tố> 0,5.
Kết quảcó 5 nhân tốvới tổng phương sai trích là 63.464%; tức là khảnăng sửdụng 5 nhân tốnày đểgiải thích cho 24 biến quan sát là 63,464% (> 50%).
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA, sốbiến quan sát vẫn là 24, được rút trích lại còn 5 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệsố tải nhân tố(Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Nhân tốthứnhất được rút ra có chỉsốEigenvalue = 7,968. Nhân tốnày có chỉ sốFactor Loading với các biến CLSP1 có Factor Loading là 0,565, CLSP2 có Factor Loading 0,684, CLSP3 có Factor Loading 0,692, CLSP4 có Factor Loading là 0,595, CSSP1 có Factor Loading là 0,693, CSSP2 có Factor Loading là 0,743, CSSP3 có Factor Loading là 0,695, CSSP4 có Factor Loading là 0,634. Nên đặt tên nhân tốnày là “Chất lượng và chính sách sản phẩm”, ký hiệu là CLCS.
Nhân tốthứhai được rút ra có chỉsốEigenvalue = 2,271. Nhân tốnày có chỉ sốFactor Loading với các biến NVBH1 có Factor Loading là 0,664, NVBH2 có Factor Loading 0,729, NVBH3 có Factor Loading 0,772, NVBH4 có Factor Loading là 0,864. Nên đặt tên nhân tốnày là “Nhân viên bán hàng”, ký hiệu là NVBH.
Nhân tốthứba được rút ra có chỉsốEigenvalue = 1,885. Nhân tốnày có chỉ sốFactor Loading với các biến PTHT1 có Factor Loading là 0,572, PTHT2 có Factor Loading 0,777, PTHT3 có Factor Loading 0,690, PTHT4 có Factor Loading 0,554 . Nên đặt tên nhân tốnày là “Phương tiện hỗtrợ”, ký hiệu là PTHT.
Nhân tốthứtư được rút ra có chỉsốEigenvalue = 1,714. Nhân tốnày có chỉsố Factor Loading với các biến HDTT1 có Factor Loading là 0,556, HDTT2 có Factor Loading 0,80, HDTT3 có Factor Loading 0,724, HDTT4 có Factor Loading là 0,897. Nên đặt tên nhân tốnày là “Hoạt động truyền thông”, ký hiệu là HDTT.
Nhân tốthứnăm được rút ra có chỉsốEigenvalue = 1,393. Nhân tốnày có chỉ sốFactor Loading với các biến GSP1 có Factor Loading là 0,606, GSP2 có Factor Loading là 0,662, GSP3 có Factor Loading là 0,842, GSP4 có Factor Loading là 0,670. Nên đặt tên nhân tốnày là “Giá sản phẩm”, ký hiệu là GSP.
2.2.4.2 Phân tích nhân tốbiến phụthuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc tương tựcác điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung về hiệu quảhoạt động bán hàng đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT – chi nhánh Huếqua 3 biến quan sát, kết quảcho chỉsốKMO là 0,690 (lớn hơn 0,05), và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trịSig. = 0,00 (bé hơn 0,05) nên dữliệu thu thập được đápứng được điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 2.13: Kiểm định KMO và Bartlett’ s Test biến phụ thuộc
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,690
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 99,490
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Bảng 2.14: Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Kí hiệu Biến quan sát Hệ số tải
nhân tố
HQBH2 Quý khách cảm thấy thoải mái sau khi sử dụng dịch vụ
truyền hình Internet IPTV của công ty 0,847 HQBH1 Quý khách sẵn sàng tiếp tục sử dụng dịch vụ truyền hình
Internet IPTV của công ty trong tương lai 0,812 HQBH3 Quý khách sẽ giới thiệu cho bạn bè và người thân khi có
nhu cầu 0,809
Eigenvalues 2,032
Phương sai trích (%) 67,746
Các nhân tốrút ra có hệsốtải nhân tố đều > 0,5. Hệsốtải nhân tố đều cao, các biến trong cùng một nhóm đều tải mạnh trên nhân tốmà nó đo lường, nhỏnhất là 0,809. Do đó, không có một thành phần nào bịloại bỏ.
Tổng phương sai trích là 67,746% > 50%, chứng tỏphần giải thích được khá cao. Kết quảcũng cho thấy có một nhân tố được rút ra và Eigenvalue > 1. Không có sựtách ra hay dịch chuyển của các nhân tốnên không có sựthay đổi vềsốnhân tố.
Nhân tốnày được rút ra có chỉsốEigenvalue = 2,032 , nhân tốnày giải thích được 67,746% biến thiên của dữliệu. Nhân tốnày có chỉsốFactor Loading với các biến HQBH1 có Factor Loading là 0,812, HQBH2 có Factor Loading 0,847, HQBH3 có Factor Loading 0,09. Nên đặt tên nhân tốnày là “Hiệu quảbán hàng”, ký hiệu là HQBH.
Nh ận xét:
Quá trình phân tích nhân tốkhám phá EFA trên đã xácđịnh được 5 nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quảhoạt động bán hàng đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT chi nhánh Huế, đó là“Chất lượng và chính sách sản phẩm”, “nhân viên bán hàng”, “phương tiện hỗtrợ”, “hoạt động truyền thông” và “giá sản phẩm”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thayđổi đáng kểso với ban đầu, không có biến quan sát nào bịloại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá. Chỉcó 8 biến quan sát từ2 biến độc lập mà nghiên cứu đềxuất ra ban đầu là“chất lượng sản phẩm” và “chính sách sản phẩm”được rút trích lại còn 1 biến độc lập“Chất lượng và chính sách sản phẩm”với 8 biến quan sát.
2.2.5 Kiểm định độtin cậy của thang đo sau phân tích nhân tốkhám phá EFA
Sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA theo phương pháp rút trích các nhân tốchính (Principal Components), nghiên cứu tiến hành kiểm định lại độtin cậy thang đo của các nhân tốmới sau khi loại biến với các điều kiện kiểm định như trên, nhằm đảm bảo các nhân tốmới thu được có ý nghĩa cho các bước phân tích tiếp the
Bảng 2.15: Kiểm định độ tin cậy thang đo nhân tố mới
Biến độc lập
Chất lượng và chính sách sản phẩm 0,861
Nhân viên bán hàng 0,843
Phương tiện hỗ trợ 0,817
Hoạt động truyền thông 0,817
Giá sản phẩm 0,732
Biến phụ thuộc
Hiệu quả bán hàng 0,761
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Nhìn vào bảng tổng hợp phân tích, có thểnhận ra rằng hệsốCronbach’s Alpha của các nhân tốnày khá cao (đều lớn hơn 0,7), vì vậy các nhân tốmới này đảm bảo độtin cậy và có ý nghĩa trong các phân tích tiếp theo.
2.2.6 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽxem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụthuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệsốtương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc càng lớn chứng tỏmối quan hệtuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thểphù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thìđó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thểxảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình tađang xét.
Bảng 2.16: Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
GSP HDTT NVBH PTHT CLCS HQBH Tương quan Pearson 0,521 0,556 0,648 0,615 0,469 1,000 Sig. (1- tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 N 135 135 135 135 135 135
- Giá trịSig.(1-tailed) của các nhân tốmới đều bé hơn mức ý nghĩaα= 0,05 cho thấy sựtương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
- Hệsốtương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tốlớn hơn 0,5, và 1 nhân tốxấp xỉ0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“Hiệu quảbán hàng”.
Phân tích h ồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, ta tiến hành hồi quy. Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến (mô hình hồi quy bội) đểxem xét mối liên hệgiữa biến phụthuộc và các biến độc lập.