II. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
2.4.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy
2.4.5.1. Phân tích tư ơ ng quan hệ số tư ơ ng quan Pearson
Người ta sử dụng một số thống kê cĩ tên là hệ số tương quan Pearson để lượng hĩa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến cĩ sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng cĩ sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau.
với nhau.Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khĩ tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nĩ làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê của kiểm định ý nghĩat
của chúng nên các hệ số cĩ khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng cĩ đa cộng tuyến trong khi hệ số xác địnhR squarevẫn khá cao. Trong quá trình phân tích hối quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đốn bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Bảng 2.16: Mối tương quan giữa các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của khách hàng tại cơng ty TNHH Hồng Phú
(Nguồn: Kết quả xử lí spss và tác giả)
Qua bảng ma trận hệ số tương quan Pearson ( Bảng 2.16) cho ta thấy được sự
F1 F2 F3 F4 F5 SUHAILODICHVU/ NG F1 Pearson Correlation 1 0,024 0,300(**) 0,135 0,121 0,331(**) Sig. (2-tailed) 0,767 0,000 0,089 0,127 0,000 N 160 160 160 160 160 160 F2 CorrelationPearson 0,024 1 0,117 0,324(**) 0,154 0,503(**) Sig. (2-tailed) 0,767 0,140 0,000 0,052 0,000 N 160 160 160 160 160 160 F3 CorrelationPearson 0,300(**) ,117 1 0,136 ,206(**) 0,384(**) Sig. (2-tailed) 0,000 0,140 0,087 0,009 0,000 N 160 160 160 160 160 160 F4 CorrelationPearson 0,135 0,324(**) 0,136 1 0,191(*) 0,444(**) Sig. (2-tailed) 0,089 0,000 0,087 0,016 0,000 N 160 160 160 160 160 160 F5 Pearson Correlation 0,121 0,154 0,206(**) 0,191(*) 1 0,510(**) Sig. (2-tailed) 0,127 0,052 0,009 0,016 0,000 N 160 160 160 160 160 160 DICHV U/SUHAI LONG Pearson Correlation 0,331(**) 0,503(**) 0,384(**) 0,444(**) 0,510(**) 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 160 160 160 160 160 160
tương quan giữa biến phụ thuộc “Cảm nhận chung /Hài lịng của khách hàng khi mua xe ở cơng ty TNHH Hồng Phú” với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Ta thấy, tất cả các hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến độc lập dao động trong khoảng từ 0,170 đến 0,300, ngoại trừ cặp nhân tố F2 và F4 cĩ hệ số tương quan là 0,324. Như vậy, giữa các biến độc lập với nhau cĩ sự tương quan tuyến tính yếu, đều cĩ hệ số Pearson <0,3 chứng minh rằng giá trị phân biệt đã đạt được, khơng cĩ mối quan hệ chặt chẽ nào giữa các biến độc lập, ngoại trừ cặp nhân tố F2 và F4 0,324, cần được chú ý đến tính đa cộng tuyến.
Đồng thời, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá cao, sơ bộ cĩ thể kết luận các biến độc lập này cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích, đánh giá “các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua xe máy của khách hàng tại cơng ty TNHH Hồng Phú.”.
Như vậy, về cơ bản mơ hình “các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của khách hàng tại cơng ty TNHH Hồng Phú với 5 nhân tố: F1 Dịch vụ; F2Chất lượng sảnphẩm; F3 Màu sắc thiết kế;F4Nhĩm tham khảo; F5Thể hiện giá trịlà phù hợp.
2.4.5.2. Phân tích hồi quy đa biến mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của khách hàng tại cơng ty TNHH Hồng Phú.
Phân tích hồi quy nhằm xác định cụ thể các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ đánh giá, cảm nhận chung về chất lượng dịch vụ/hài lịng của khách hàng khi mua xe máy tại cơng ty TNHH Hồng Phú.
Mơ hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến như sau:
Y =β0+β1F1 + F2 +β2 β3F3+β4F4 + F5 +β5 ℮
Trong đĩ: Y: Cảm nhận chung/HÀI LỊNG của khách hàng khi mua xe tại cơng ty TNHH Hồng Phú.
F1:Dịch vụ
F2:Chất lượng sản phẩm
F4:Nhĩm tham khảo
F5:Thể hiện giá trị
βi: Hệ số hồi quy riêng từng phần tương ứng với các biến độc lập Fi ℮: Sai số của mơ hình
Bảng 2.17: Kết quả phân tích hồi quy đa biếnhệ số(a)
M od el Biến số Hệ số Beta chuẩn hĩa Phân tích đa cộng tuyến Hệ số hồi quy ( ) Std.E Giá trị t Sig. Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) -1,252 ,330 -3,793 ,000 F1 ,205 ,057 ,196 3,591 ,000 ,897 1,115 F2 ,326 ,051 ,354 6,430 ,000 ,881 1,135 F3 ,166 ,050 ,183 3,297 ,001 ,872 1,147 F4 ,215 ,057 ,211 3,780 ,000 ,861 1,162 F5 ,369 ,056 ,354 6,568 ,000 ,921 1,086
a.Một biến phụ thuộc: DICHVU/SUHAILONG
(Nguồn: Kết quả xử lí spss và tác giả)
Bảng kết quả phân tích hồi quy cho ta phương trình dự đốn “Các yế u tố ả nh hư ở ng đế n mua xe máy củ a khách hàng tạ i cơng ty TNHH Hồ ng Phú”.Như sau:
Y = -1,252 + 0,369 F5 + 0,326 F2 + 0,215 F4 + 0,205 F1 + 0,166 F3
Từ kết quả mơ hình hồi quy tuyến tính cho thấy, các biến độc lập đều cĩ ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua của khách hàng tại cơng ty TNHH Hồng Phú vì hệ số hồi quy của các biến độc lập: F5 (0.369), F2 (0.326), F4 (0.215), F1 (0.205), F3 (0.166) theo thứ tự từ quan trọng đến ít quan trọng, đều lớn hơn 0 với mức ý nghĩa thống kê cao (<1%).
DICHVU/SUHAILONG = -1.252 + 0.369xThehiengiatri + 0.326x Chatluongsanpham + 0.215xNhomthamkhao + 0.205xDichvu + 0166x Mausacthietke
Hay được viết lại:
Mức độ hài lịng của khách hàng khi mua xe máy tại cơng ty TNHH Hồng Phú =- 1.252+ 0.369x Thể hiện giá trị + 0.326x Chất lượng sản phẩm +0.215x Nhĩm tham khảo +0.205x Dịch vụ + 0166x Màu sắc thiết kế.
Sự thể hiện được giá trị cĩ tác động mạnh đến sự hài lịng của khách hàng, thời đại phát triển, đời sống con người ngày càng được nâng cao nĩ khơng chỉ dừng lại ở những nhu cầu cơ bản, nhu cầu an tồn mà đang dần nâng lên thành nhu cầu được khâm phục, được tơn trọng, kính nể vì vậy sản phẩm mà cơng ty cung cấp khơng chỉ dừng lại ở thuộc tính sản phẩm mà phải đáp ứng tốt lợi ích chức năng cũng như lợi ích xúc cảm trong chính sản phẩm của mình, tiếp theo chất lượng sản phẩm là yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng, khách hàng khi mua xe thường quan tâm đến giá cả, tính năng kỹ thuật, uy tín thương hiệu, kiểu dáng tổng thể vì vậy cơng ty cần chú trọng đến yếu tố sản phẩm để khuyến khách khả năng mua xe của khách hàng tại cửa hàng. Tiếp đến là nhĩm tham khảo là yếu tố khơng kém phần quan trọng tác động đến hành vi mua của khách hàng tại cơng ty, cần cĩ những kế hoạch để tạo thiện cảm đối với khách hàng vì đây cũng là yếu tố giúp khách hàng biết đến cơng ty nhiều hơn. Bên cạnh đĩ dịch vụ là phần được nhiều khách hàng rất quan tâm khi mua đến mua xe máy tại cửa hàng.
Với kết quả trên cho thấy các yếu tố cĩ mặt trong mơ hình cĩ ảnh hưởng rất lớn đến quyết định mua xe của khách hàng. Nĩi cách khác, các yếu tố này cĩ quan hệ rất chặt chẽ với sự hài lịng của khách hàng khi đến mua xe tại cơng ty TNHH Hồng Phú. Mối quan hệ tuyến tính này được giải thích rằng nếu cơng ty chú trọng đến việc thể hiện giá trị của khách hàng đáp ứng được yêu cầu của khách hàng mua xe máy,yếu tố này tăng them 1 điểm thì mức độ hài lịng của khách hàng khi mua xe máy tăng them 0,369 điểm. Cùng với cách giải thích tương tự, chúng ta sẽ thấy được ý nghĩa của các nhân tố cịn lại trong mơ hình.
Đối với các nhân tố (các biến) bị loại khỏi mơ hình thì cĩ thể là những chính sách chưa thật sự phù hợp mang lại sự hài lịng cho khách hàng, cũng cĩ thể chúng chưa cĩ quan hệ hỗ trợ lẫn nhau thu hút, ảnh hưởng đến khách hàng. Đây là những yếu tố trong sản phẩm mà cơng ty cần chú trọng để hồn thịên trong thời gian tới.
2.4.5.3. Đánh giá độ phù hợ p củ a mơ hình hồ i quy tuyế n tính
Hệ số xác định R đã được chứng minh là hàm khơng giảm theo số biến độc lập2
được đưa vào mơ hình (5 biến). Tuy nhiên, mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R thể hiện. Trong tình huống này R điều chỉnh (Adjusted R Square)2 2
từ R được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính2
đa biến vì nĩ khơng phụ thuộc vào độ lệch phĩng đại của R .2
Bảng 2. : Độ ph18 ù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình R R2 R2điều chỉnh Std. Error Durbin-
Watson
1 0,588 0,574 0,39393 1,940
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu với SPSS)
So sánh 2 giá trị R và giá trị R điều chỉnh (Adjusted R Square) cho thấy R2 2 2điều chỉnh nhỏ hơn, dùng R điều chỉnh đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì2
nĩ khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Kết quả cho thấy độ phù hợp của mơ hình là 57,4%, nghĩa là mơ hình hồi qui đa biến được sử dụng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 57,4% hay 57,4% sự biến thiên của “Cảm nhận chung về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng tại cơng ty TNHH Hồng Phú” (Y) cĩ thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình nĩi trên.
2.4.5.4. Kiể m định độ phù hợ p củ a mơ hình hồ i quy
Kiểm định F sử dụng trong phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng. Giả thuyết được đặt ra là: H0: β1= β2= β3= β4=β5= 0
H1: Cĩ ít nhất 1 hệ số β ≠ 0
Bảng 2.19: Phân tích ANOVA của mơ hình hồi quy
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
5 Hồi quy 34,077 5 6,815 43,918 ,000(a)
Số dư 23,898 154 ,155
Total 57,975 159
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu với SPSS)
sig.=0,000; điều này cho phép tác giả bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 (cĩ ít nhất 1 hệ số β ≠ 0), cĩ nghĩa là việc kết hợp của các biến trong mơ hình cĩ thể giải thích được thay đổi của Y (Cảm nhận chất lượng/hài lịng về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của khách hàng tại cơng ty TNHH Hồng Phú.) và chứng tỏ mơ hình hồi qui tuyến tính bội xây dựng là phù hợp và cĩ thể sử dụng được.
Giả định về tính độc lập của phần dư, ta dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson để kiểm định, d cĩ giá trị từ 0 đến 4, giá trị d của mơ hình hồi qui trên là 1,940 < 2, như vậy cĩ thể khẳng định về tính độc lập của phần dư, khơng cĩ hiện tượng tự tương quan xảy ra.
Tại bảng phân tích hồi quy mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của khách hàng tại cơng ty TNHH Hồng Phú được trình bày trong (bảng 2.17), độ chấp nhận (Tolerance) thấp nhất là 0,861 (>0,1) và hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF) của các thành phần trong mơ hình rất nhỏ, cao nhất là 1,115 (<10). Tất cả những điều này cho thấy về cơ bản các biến độc lập này khơng cĩ quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau nên khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Hay nĩi cách khác, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
CHƯƠNG 3. MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM ĐẨY MẠNH HOẠT ĐỘNG BÁN HÀNG, KHUYẾN KHÍCH KHÁCH HÀNG TẠI CƠNG TY
TNHH HỒNG PHÚ
3.1 PHÂN TÍCH SWOT VÀ MỘTSỐ ĐỊNH HƯỚNGCỦACƠNG TY TNHH HỒNGPHÚ TRONG THỜIGIAN TỚI NĂM2020
Phân tích ma trận Swot
Opportunities:
- Việt Nam gia nhập WTO tạo cơ hội cho cửa hàng cĩ năng lực cạnh tranh
- Chính phủ hồn thiện các bộ luật ( Thương mại, luật cạnh tranh..) tạo sân chân lành mạnh, bình đẳng cho các cửa hàng, đại lý xe máy.
- Đời sống con người ngày càng cao, mức thu nhập của con người cũng ngày càng tăng thúc đẩy hành vi mua xe máy nhiều hơn.
- Đối tượng khách hàng đa dạng
- Người dân cĩ trình độ ngày càng cao và cơng việc ổn định hơn
Threat:
- Sự cạnh tranh giữa các đối thủ hiện tại như: cơng ty TNHH Quang Long Phú, cơng ty TNHH Tân Quốc Hùng,…
- Xuất hiện nhiều đối thủ cạnh tranh khi gia nhập WTO
- Suy thối kinh tế tồn cầu, lạm phát, tuy nhiên mặt hàng xe máy giá lại ít biến động ảnh hưởng đến lợi nhuận của cơng ty.
thuận lợi, gần trung tâm thành phố ( gần các tuyến đường chính như Hùng Vương, Bà Triệu…) - Cửa hàng cĩ uy tín, quá trình hoạt động khá lâu, kinh doanh mặt hàng mang thường hiệu Honda là thường hiệu được nhiều người tin dùng.
- Lãnh đạo cĩ kinh nghiệm, nhiều tâm huyết - Đội ngũ nhân viên trẻ, nhiệt tình, thường xuyên được đào tạo, đội ngũ nhân viên nhiệt tình, cĩ thái độ lịch sự đối với khách hàng. - Chất lượng dịch vụ tốt - Cơ sở vật chất khá đầy đủ - Cĩ sự liên kết giữa các cửa hàng
uy tín đã tạo dựng của cơng ty
- Tăng cường dịch vụ bảo hành, chăm sĩc khách hàng, đáp ứng yêu cầu của khách hàng - Đảm bảo chất lượng sản phẩm nhằm nâng cao hình ảnh của cơng ty khách hàng là trung tâm để giữ vững hình ảnh - Tạo nhiều chính sách thu hút khách hàng thơng qua quảng bá thương hiệu - Nâng cao dịch vụ hậu mãi, tạo lịng trung thành cho khách hàng
Weaknesses:Diện tích cửa hàng hơi nhỏ, đặc biệt là phịng bão hành, bão dưỡng.
- Thu nhập của người dân ở Huế cịn thấp nên
W_ O: - Tăng cường đầu tư mạnh vào các hình thức quảng cáo, giới thiệu sản phẩm giúp khách hàng biết được sản phẩm nhiêu hơn. - Đầu tư nâng cấp cơ sở
W- T: - Đưa chính sách
thu hút khách hàng khác biệt hơn so với đối thủ cạnh tranh
- Chú trọng đầu tư chất lượng sản phẩm cũng như
nhu cầu mua xe và đổi xe khơng cao.
- Phương thức quảng cáo và xúc tiến chưa mạnh - Nguồn nhân lực cịn hạn chế, chưa tận dụng tối đa nguồn nhân lực
hạ tầng để đáp ứng tốt nhu cầu của khách hàng. - Đầu tư mở rộng quy mơ và mạng lưới kinh doanh - Đây mạnh cơng tác đào tạo, chuyên mơn nguồn nhân lực, đáp ứng những địi hỏi cao của khách hàng.
dịch vụ vượt trội, tốt hơn so với đối thủ cạnh tranh - Luơn cung cấp sản phẩm cĩ chất lượng, thương hiệu cho khách hàng.