5. Kết cấu đềtài
2.3.2.Nguồn kênh thông tin khách hàng biết đến sản phẩm FPT Play Box của FPT
ĐVT: Người
Biểu đồ5: Thống kê mô tảkênh thông tin khách hàng biết đến FPT Play Box
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Có nhiều kênh thông tin khác nhau giúp khách hàng biết đến sản phẩm dịch vụ của công ty. Tuy nhiên có 2 kênh phổbiến giúp khách hàng dễdàng đến gần hơn với FPT là từnhân viên kinh doanh cung cấp (45,3% khách hàng được hỏi biết đến dịch vụcủa FPT thông qua nhân viên kinh doanh) và tờrơi quảng cáo (27 khách hàng biết đến nhờphương thức này chiếm 18%). Nguyên nhân là do FPT Play Box là một sản phẩm mới, được phân phối trực tiếp đến khách hàng chủyếu thông qua nhân viên kinh doanh. Công nghệngày càng phát triển cùng với Internet thì mạng xã hội được truy cậpởmọi nơi, mọi thời điểm thì mạng xã hội là phương tiện truyền thông hiệu quả, kịp thời, nhanh chóng, vì thếcó khá nhiều người biết đến sản phẩm của công ty thông qua Internet (chiếm 16%). Các phương tiện khác như thông qua sựgiới thiệu của người thân, bạn bè...(chiếm 12%); phương tiện báo chí (8,7%) chưa phải là công cụ để công ty giới thiệu sản phẩm của mìnhđến khách hàng.
2.3.3. Đánh giá độtin cậy của thang đo
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 24) “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ0,8 trởlên đến gần 1 thì thangđo lường là tốt, từ0,7 đến gần 0,8 là sửdụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đềnghị rằng Cronbach’s Alpha từ0,6 trởlên là có thểsửdụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trảlời trong bối cảnh nghiên cứu”.
Đểtiến hành hồi quy thì các nhân tốsẽ được đánh giáđộtin cậy của thang đo thông qua hệsốCronbach’s Alpha. Các biến được đánh giá là đủ độtin cậy khi có hệsốCronbach’s Alpha > 0,6. Những biến nào không đápứng được điều kiện tức là không đủ độtin cậy thì sẽkhông thể đưa vào hồi quy tiếp theo và sẽbịloại ra khỏi mô hình. Kết quảphân tích Cronbach’s Alpha được thểhiện như sau:
2.3.3.1. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với các biến độc lập
Bảng 10: Kết quảkiểm định Cronbanh’s Alpha đối với biến độc lập
Biến quan sát Tương quan với biến tổng Hệs ố Cronbach’s
Alpha nếu loại biến Sản phẩm: Cronbach’s Alpha = 0,732
SP1 0,456 0,710
SP2 0,528 0,671
SP3 0,486 0,696
SP4 0,633 0,605
Giá cả: Cronbach’ Alpha = 0,838
GC1 0,605 0,823
GC2 0,766 0,750
GC3 0,734 0,766
GC4 0,580 0,832
Nhân viên bán hàng: Cronbach’s Alpha = 0,813
NV1 0,698 0,756 NV2 0,775 0,733 NV3 0,736 0,748 NV4 0,529 0,794 NV5 0,4120,822 NV6 0,3440,830
Xúc tiến bán hàng: Cronbach’s Alpha = 0,897
XT1 0,758 0,886
XT2 0,875 0,786
XT3 0,763 0,884
- Sản phẩm: Thang đo này gồm 4 biến đánh giá vềtính nhỏgọn, có nhiều tính năng đápứng nhu cầu, tốc độvà chính sách bảo hành. Kết quảphân tích cho thấy hệ sốCronbach’s Alpha bằng 0,732 chứng tỏ đây là một thang đo lường tốt. Tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và hệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏhơn hệsố Cronbach’s Alpha của nhóm biến.
- Giá sản phẩm: Thang đo này gồm 4 biến đánh giá, kết quảcho ra hệsố Cronbach’s Alpha bằng 0,838 đồng thời hệsốtương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và hệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏhơn hệsốCronbach’s Alpha của nhóm biến. Do đó, đây là thang đo lường tốt.
- Nhân viên bán hàng: Thang đo này gồm 6 biến đánh giá vềthái độphục vụvà sựchuyên nghiệp của nhân viên, kết quảphân tích cho hệsốCronbach’s Alpha bằng 0,813. Tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Tuy nhiên theo kết quảkiểm định trên cho thấy có 2 biến quan sát “nhân viên giải đáp tốt thắc mắc” và “nhân viên giữ đúng cam kết” có hệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến > 0,813 nên sẽbịloại khỏi mô hình đểcó hệsốCronbach’s Alpha phù hợp hơn (phụlục).
- Xúc tiến bán hàng: Thang đo này gồm 3 biến đánh giá vềchương trình quảng cáo, khuyến mãi và tiếp thị. HệsốCronbach’s Alpha bằng 0,897 nằm trong khoảng từ 0,6 – 1, bên cạnh đó, các hệsốtương quan biến tổng đều có giá trịlớn hơn 0,7 (>0,3). Cả3 yếu tố đều có hệsốCronbach’s Alpha nhỏhơn hệsốCronbach’s Alpha của nhóm biến nên đây cũng là một thang đo lường tốt.
Nhìn chung tất cảcác nhân tốcủa mô hình nghiên cứu đều có hệsốCronbach's Alpha > 0,6, có nghĩa là thang đo lường tốt. Như vậy, tất cả4 nhân tốcủa mô hìnhđều thỏa mãnđiều kiện và được sửdụng cho phân tích tiếp theo. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.3.3.2. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến phụthuộc
Bảng 11: Kết quảkiểm định Cronbach’s Alpha biến phụthuộc
Biến quan sát Tương quan với
biến tổng
HệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến Đánh giá hiệu quả: Cronbach’s alpha = 0,900
HL1 0,673 0,895
HL2 0,874 0,851
HL3 0,653 0,899
HL4 0,855 0,855
HL5 0,713 0,886
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Thang đo này bao gồm 5 biến quan sát, kết quảphân tích cho hệsốCronbach’s Alpha bằng 0,900. Bên cạnh đó, hệsốtương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và hệsố Cronbach’s nếu loại biến đều nhỏhơn hệsốCronbach’s Alpha của nhóm biến. Do đó, thang đo này là thang đo lường tốt và đáng tin cậy đểthực hiện kiểm định tiếp theo.
2.3.4. Phân tích hồi quy2.3.4.1. Phân tích tương quan 2.3.4.1. Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến phụthuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Điều kiện đểphân tích được hồi quy là biến phụthuộc phải có mối quan hệtương quan tuyến tính với các biếnđộc lập vàđồng thời giữa các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau (hệsốtương quan khác 1).
H0: Các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể
Bảng 12: Hệsốtương quan Pearson
Đánh giá hiệu quả hoạt động bán hàng
Sản phẩm Giá Nhân viên
bán hàng bán hàngXúc tiến
Đánh Hệsố 1 0,520** 0,409** 0,607** 0,492**
giá hiệu tương
quảhoạt quan
động Pearson
bán Sig.(2- 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
hàng tailed)
N 150 150 150 150 150
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Ghi chú:
- (*) : Kiểmđịnh giảthuyếtởmức ý nghĩa nhỏhơn 0,05. - (**): Kiểm định giảthuyếtởmức ý nghĩa nhỏhơn 0,01.
Qua kết quảphân tích ta thấy, với mức ý nghĩa 0,01 giá trịSig của các biến đều nhỏhơn 0,01; biến phụthuộc và các biến độc lập có tương quan với nhau, cho phép ta bác bỏgiảthuyết H 0 và chấp nhận giảthuyết H1.Trong đó, biến Nhân viên bán hàng tương quan mạnh nhất và biến Giá có tương quan yếu nhất. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.3.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính (đánh giá độphù hợp của mô hình)
Mô hình hồi quy được xây dựng nhằm lượng hóa và cho biết mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập lên yếu tốphụthuộc. Cụthểnghiên cứu này cho biết các nhân tốnàoảnh hưởng đến hiệu quảbán hàng vàảnh hưởng ra sao. Phương pháp hồi quy được sửdụng là phương pháp bình phương bé nhất (OSL).
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
Hiệu quả hoạt động bán hàng = βo +β1* sả n phẩm + β2* giá + β3* nhân viên +
β4* xúc tiến bán hàng
βi là hệsốhồi quy riêng tươngứng với các biến độc lập Kết quảhồi quy được thểhiện trong bảng sau:
Bảng 13: Kết quảh ồi quy mô hình
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước
lượng
Durbin-Watson
1 0,736a 0,541 0,528 0,28638 1,871
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Hệsốxác định R 2 và R2 hiệu chỉnhđược dùng để đánh giá độphù hợp của mô hình. Vì R2 sẽtăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R 2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độphù hợp của mô hình. R 2 hiệu chỉnh càng lớn thểhiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Kết quảcủa bảng trên, ta có R = 0,736 cho thấy mối quan hệgiữa các biến trong mô hình có mối quan hệkhá chặt chẽ. Mô hình hồi quy giải thích được 52,8% sựbiến thiên của biến phụthuộc là do sựbiến động của 4 biến độc lập, còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình. Dođó, có thểkết luận mô hình có mối tương quan chặt chẽ. HệsốDurbin-Watson có giá trịlà 1,871 nên mô hình không xuất hiện hiện tượng tựtương quan.
2.3.4.3. Kiểm định độphù hợp của mô hình
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quyđó là thực hiện kiểm định F về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, đểxem biến phụthuộc có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập hay không. Đểkiểm định độphù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, sửdụng đại lượng F từbảng phân tích phương sai ANOVA.
Giảthuyết: H 0: hệsố R2 = 0 (mô hình không phù hợp) (Sig > 0,05) H1: hệsố R2≠ 0 (mô hình phù hợp) (Sig < 0,05)
Hay H0: Không có mối quan hệtuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụthuộc H1: Có mối quan hệtuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụthuộc
Bảng 14: Kiểm định độphù hợp của mô hình ANOVAa Mô hình Tổng các bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 14,014 4 3,504 42,719 0,000b Phần dư 11,892 145 0,082 Tổng 25,906 149
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Dựa vào bảng cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), có nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%. Thống kê giá trị F = 42,719 được dùng để kiểm định giả thuyết H0, ở đây ta thấy mối quan hệ tuyến tính là có ý nghĩa. Ta có thể bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận H1 là các biến độc lập đều có những tác động nhấtđịnh đến biến phụthuộc.
2.3.4.4. Phân tích hồi quy đa biến
Bảng 15: Kết quảphân tích hồi quy đa biến
Mô hình Hệsốkhông chuẩn hóa Hệsố chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Độlệch chuẩn
Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -0,122 0,325 - 0,377 0,707 Sản phẩm 0,240 0,083 0,193 2,876 0,005 0,705 1,419 Giá 0,144 0,064 0,140 2,246 0,026 0,810 1,234 Nhân viên bán hàng 0,390 0,058 0,421 6,733 0,000 0,808 1,238 Xúc tiến bán hàng 0,240 0,058 0,259 4,124 0,000 0,801 1,248
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Kết quảphân tích các hệsốhồi quy trong mô hình cho thấy 4 yếu tốcó giá trịSig của các kiểm định t đều < 0,05 có ý nghĩa thống kê ta sẽgiữlại, tuy nhiên hệsốchặn
βo có mức ý nghĩa Sig > 0,05 sẽbịloại khỏi mô hình.Đồng thời hệsốphóng đại phương sai VIF (Variance inflation fator) đều nhỏhơn 10. Do vậy, ta khẳng định rằng mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy tổng quát của mô hìnhđược viết lại như sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hiệu quảhoạt động bán hàng bán hàng = 0,193*sản phẩm + 0,140*giá
+0,421*nhân viên bán hàng + 0,259*xúc tiến bán hàng
Dựa vào kết quảmô hình hồi quy ta có thểnhận thấy hệsố β1 bằng 0,193 có nghĩa là khi nhân tốsản phẩm thay đổi 1 đơn vịtrong khi các yếu tốkhác không đổi thì làm cho mức độhiệu quảhoạt động bán hàng cũng biến động cùng chiều 0,193đơn vị. Đối với yếu tốgiá có hệsố β2 bằng 0,140 cũng có nghĩa là khi yếu tốnày thay đổi 1 đơn vịthì mức độhiệu quảhoạt động bán hàng cũng thay đổi cùng chiều 0,140đơn vị. Với hệsố β3 bằng 0,421 có nghĩa khi nhân tốnhân viên bán hàng thay đổi 1 đơn vị thì mức độhiệu quảhoạt động bán hàng cũng thay đổi 0,421đơn vịtrong khi các yếu tốkhác không đổi. Với hệsố β4 bằng 0,259 có nghĩa khi hoạt động xúc tiến bán hàng thay đổi 1 đơn vịthì mức độhiệu quảhoạt động bán hàng cũng biến động cùng chiều 0,259đơn vịtrong khi các yếu tốkhác không thay đổi.
Từmô hình ta có thểthấy yếu tố“Nhân viên bán hàng” có tác động mạnh nhất đến mức độ đánh giá hoạt động bán hàng và yếu tố“Giá” có tác động yếu nhất. Tuy nhiên hệsố β của các yếu tốcho thấy sựtác động của các yếu tốlà không chênh lệch nhiều, các yếu tốtác động với mức độgần bằng nhau đến đánh giá của khách hàng về hoạt động bán hàng đối với sản phẩm FPT Play Box tại FPT Telecom Huế. Trong các nhân tố được rút trích, nhân tố“Nhân viên bán hàng”cóảnh hưởng lớn nhất đến mức độ đánh giá chung của khách hàng vềhoạt động bán hàng với hệsố β= 0,421. Nhân viên bán hàng khi tiếp xúc với khách hàng như thếnào? là tiêu chí quan trọngảnh hưởng đến quyết định có chọn mua sản phẩm của khách hàng hay không. Nhân tốtiếp theoảnh hưởng đến mức độ đánh giá chung của khách hàng vềhoạt động bán hàng của Chi nhánh là “Xúc tiến bán hàng” hệsố β= 0,259. Nhân tốthứ3 với hệsố β= 0,193 là “Sản phẩm”. Và nhân tốcòn lại là “Giá” với hệsố βlà 0,140.
2.3.5. Ý kiến đánh giá của khách hàng vềhoạt động bán hàng FPT Play Box của FPT Telecom Huế FPT Telecom Huế
2.3.5.1. Đánh giá của khách hàng vềnhân tố“Sản phẩm”
Kiểm định cặp giảthuyết:
H0: µ = 4 Khách hàng đồng ý với mức đánh giá này
H1: µ ≠ 4 Khách hàng không đồng ý với mức đánh giá này
Mức ý nghĩa kiểm định là 95%
Nếu Sig > 0,05: Chưa có cơ sởbác bỏgiảthuyết H 0
Sig < = 0,05: Bác bỏgiảthuyết H 0
Bảng 16: Kiểm định giá trịtrung bình của tổng thểvề“Sản phẩm”
Biến quan sát Giá trịtrung bình Mức ý nghĩa
SP1 4,33 0,000
SP2 3,75 0,000
SP3 4,35 0,000
SP4 3,66 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS )
Dựa vào bảng trên, giá trịSig. của biến đều nhỏhơn 0,05, với độtin cậy 95% ta có đủcơ sở đểbác bỏgiảthuyết H 0 hay mức đánh giá các yếu tốnày khác 4. Kết luận, từmẫu dữliệu thu thập được ta có thểnói khách hàng không đồng ý với mức đánh giá này với độtin cậy 95%.
Giá trịtrung bình các tiêu chíđưa vào kiểm định dao động từ3.66đến 4,35 tất cả đều lớn hơn 3. Như vậy khách hàng đang có mức độ đồng ý với các tiêu chí trong nhóm nhân tố“Sản phẩm”trên mức trung lập 3, khách hàng hài lòng vềcác chính sách vềsản phẩm của công ty.
Giá trịtrung bình của yếu tố“tốc độtruyền tải, kết nối nhanh” và “chính sách bảo hành kéo dài, hấp dẫn”ởmức dưới đồng ý, cho thấy khách hàng chưa thực sựhài lòng
vềtốc độkết nối, truyền tải của sản phẩm cũng như chính sách bảo hành hiện nay. Do đó công ty cần cân nhắc xem xét lại vấn đềnày đểnâng cao sựhài lòng cho khách hàng. 2 tiêu chí còn lại có giá trịtrung bình lớn hơn mức đồng ý, phù hợp với sản phẩm mà công ty mong muốn mang lại cho khách hàng.
2.3.5.2. Đánh giá của khách hàng vềnhân tố“Giá cả”
Giảthuyết đưa ra:
- H0: µ = 4 Khách hàng đồng ý với mức đánh giá này
- H1: µ ≠ 4 Khách hàng không đồng ý với mức đánh giá này
Mức ý nghĩa kiểm định là 95%
Nếu Sig > 0,05: Chưa có cơ sởbác bỏgiảthuyết H 0
Sig < = 0,05: Bác bỏgiảthuyết H 0 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 17: Kiểm định giá trịtrung bình của tổng thểvề“Giá cả”
Biến quan sát Giá trịtrung bình Mức ý nghĩa
GC1 4,46 0,000
GC2 3,59 0,000
GC3 4,47 0,000
GC4 3,67 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Qua kết quảbảng trên chúng ta có thểthấy, giá trịSig.<0,005 với mức ý nghĩa 95%, Bác bỏH 0 chấp nhận H1, nghĩa là khách hàng đánh giá mức độhiệu quảcủa hoạt động bán hàng vềgiá khác 4.
Kết quảtừbảng One-Sample Statistics cho thấy rằng, giá trịtrung bình các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ3,59 đến 4,47, tất cả đều lớn hơn 3. Như vậy, khách hàng đang có mức độ đồng ý với các tiêu chí trong nhóm“Giá”trên mức trung lập 3.
dàng, thuận tiện có giá trịtrung bình nhỏhơn 4, dưới mức đồng ý. Rút ra nhận xét rằng chiến lược vềgiá của công ty chưa thực sựlàm tốt. Giá là một trong những yếu tố cơ bản đểkhách hàng quyết định chọn mua sản phẩm của Chi nhánh, vì thếChi nhánh cần có những chính sách giá hợp lý đểthu hút nhiều khách hàng hơn nâng cao hoạt động bán hàng của Chi nhánh.
2.3.5.3. Đánh giá của khách hàng vềnhân tố“Nhân viên bán hàng”
Giảthuyết đưa ra:
- H0: µ = 4 Khách hàng đồng ý với mức đánh giá này
- H1: µ ≠ 4 Khách hàng không đồng ý với mức đánh giá này
Mức ý nghĩa kiểm định là 95%
Nếu Sig > 0,05: Chưa có cơ sởbác bỏgiảthuyết H 0
Sig < = 0,05: Bác bỏgiảthuyết H 0
Bảng 18: Kiểm định giá trịtrung bình của tổng thểvề“Nhân viên”
Biến quan sát Giá trịtrung bình Mức ý nghĩa
NV1 4,56 0,000
NV2 4,21 0,000
NV3 3,46 0,000
NV4 4,59 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Với mức ý nghĩa 95%, kết quảkiểm định đều cho giá trịSig. < 0,05 với cả4 biến trong nhân tố“Nhân viên bán hàng”. Do đó bác bỏH 0 chấp nhận H1 nghĩa là khách hàng đánh giá vềyếu tốnhân viên khác 4.
Kết quảtừbảng One Sample Statistics cho thấy, giá trịtrung bình các tiêu chíđưa vào kiểm định dao động từ3,46 đến 4,59 tất cả đều lớn hơn 3. Như vậy khách hàng đang có mức độ đồng ý với các tiêu chí trong nhóm “Nhân viên bán hàng” trên mức trung lập 3. Trong đó nhân viên am hiểu vềsản phẩm, có kỹnăng chuyên môn, xửlý các sựcố
nhanh chóng và truyền đạt tốt thông tin cho khách hàng có giá tri trung bình trên 4. Qua đó có thểthấy công ty đã làm tốt vềmặt đào tạo, huấn luyện và tuyển chọn nhân