2.2.1.1. Mô hình nghiên cứu
Trong chương 1, tác giả đã đề cập tới 03 mô hình nghiên cứu đó là Mô hình SERVQUAL (Parasuraman, 1988); Mô hình SERVPERF (Cronin and Taylor, 1992) và Mô hình FSQ and TSQ (GrÖnroos,1984).
Đối với những nghiên cứu về sự hài lòng khách hàng trong lĩnh vực kinh doanh của Công ty TNHH Hùng Cường Quảng Ninh thì mô hình chất lượng kỹ thuật và chất lượng chức năng của Grönroos tỏ ra hợp lý hơn (Lassaret al, 1998) bởi những lý do sau:
Một là, mô hình FTSQ tập trung hai khía cạnh chính của chất lượng dịch vụ là chất lượng chức năng (doanh nghiệp thực hiện dịch vụ như thế nào) và chất lượng kỹ thuật (doanh nghiệp cung cấp dịch vụ gì). Trong khi đó mô hình SERVQUAL không phân tích đến việc công ty cung cấp dịch vụ gì và cung cấp dịch vụ như thế nào.
Hai là, khi các công ty cùng cung cấp các sản phẩm dịch vụ giống nhau và ít xảy ra sai sót thì khách hàng sẽ chú ý nhiều hơn đến quá trình sản xuất sản phẩm như thế nào để từ đó đánh giá chất lượng dịch vụ của ngân hàng. Đối với việc cung cấp các sản phẩm cao cấp cho khách hàng thì yếu tố chất lượng chức năng càng trở nên quan trọng hơn nữa vì nó khẳng định đẳng cấp của nhà cung cấp sản phẩm dịch vụ và đánh dấu sự khác biệt giữa doanh nghiệp với các đối thủ khác.
Ba là, một số tiêu chí đo lường của mô hình SERVQUAL cũng được xem xét trong mô hình FTSQ thông qua các thang đo nghiên cứu giúp cho việc phân tích chất lượng sản phẩm dịch vụ mang tính khả thi và hợp lý hơn.
Vì những lý do trên nên tác giả quyết định lựa chọn mô hình FSQ and TSQ (GrÖnroos,1984) để nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm nước mắm của Công ty TNHH Hùng Cường Quảng Ninh
Khung nghiên cứu lý thuyết lựa chọn là mô hình của Srivastava & Kaul (2014); Moriuchi & Takahashi (2016) khi đưa ra các yếu tố ảnh hưởng tới sự hài lòng khách hàng: Kinh nghiệm mua hàng, giá cả, quảng cáo bán hàng; cùng với nghiên cứu của Szymanski & Hise (2000) với nhân tố sự thuận tiện.
Nghiên cứu định tính: Khảo sát được thực hiện tại Thành phố Hạ Long, phiếu khảo sát được thực hiện đối với các đối đượng là người tiêu dùng sản phẩm nước mắm Hạ Long. Sau đó tác giả đã xây dựng bảy nhóm yếu tố có ảnh hưởng tới sự hài lòng của khách hàng đó là: Tác động giác quan, Cảm nhận, Suy nghĩ, Mối liên hệ, Sự thuận tiện, Giá cả, Quảng cáo Bán hàng.
Sơ đồ 2.2. Mô hình nghiên cứu
Nguồn: tác giả xây dựng dựa trên Srivastava & Kaul (2014); Moriuchi & Takahashi (2016) , Szymanski & Hise (2000)
Các giả thuyết nghiên cứu được đặt ra như sau:
Giả thuyết H1: Tác động giác quan (Kinh nghiệm mua 1) có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng
Giả thuyết H2: Cảm nhận (Kinh nghiệm mua 2) có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng
Giả thuyết H3: Suy nghĩ (Kinh nghiệm mua 3) có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng
Giả thuyết H4: Mối liên hệ (Kinh nghiệm mua 4) có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng
Giả thuyết H5: Sự thuận tiện có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng
Giả thuyết H6: Giá cả có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng
Giả thuyết H7: Quảng cáo bán hàng có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng
Giả thuyết H8: Sự thuận tiện có tác động tích cực đến kinh nghiệm của khách hàng
2.2.1.2 Thiết kế bảng hỏi và mẫu nghiên cứu
a. Thiết kế bảng câu hỏi và lựa chọn thang đo
Với các nhân tố và các biến quan sát tham khảo từ mô hình của Moriuchi & Takahashi (2016); Szymanski & Hise (2000) tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm được lựa chọn để đo lường từng khía cạnh trong các nhân tố.
Thang đo các nhân tố ảnh hưởng tới sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm nước mắm Hạ Long được xây dựng cơ bản dựa trên lý thuyết về giá trị của khách hàng của Philip Kotler. Thang đo Likert với năm bậc được sử dụng trong nghiên cứu này, bậc 1 tương ứng với thái độ hoàn toàn không đồng ý, bậc 2 tương ứng với thái độ Không đồng ý, bậc 3 tương ứng với thái độ Bình thường (trung lập), bậc 4 tương ứng với thái độ Đồng ý và bậc 5 tương ứng với thái độ hoàn toàn đồng ý.
b. Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu
Chọn mẫu: Tổng thể nghiên cứu tất cả các khách hàng sử dụng nước mắm Hạ Long. Tuy nhiên điều tra tổng thể là việc làm bất khả thi, vì vậy nghiên cứu sử dụng điều tra chọn mẫu. Về cách chọn mẫu có nhiều phương pháp khác nhau: Theo Hair và cộng sự (2006) cỡ mẫu tối thiểu cho các nghiên cứu định lượng là 100; Đối với những nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy Tabenick & Fidell (2007) đưa ra công thức lấy mẫu: n>= 50 + 8p, trong đó n là cỡ mẫu, p là số biến độc lập. Áp dụng quy tắc này thì cỡ mẫu cần thiết của nghiên cứu tối thiểu là: n = 50 + 8*5 = 90. Comrey & Lee (1992) đưa ra các cỡ mẫu với các quan điểm tưởng ứng: 100 = tệ, 200 = khá, 300 = tốt, 500 = rất tốt, 1000 hoặc hơn = tuyệt vời (dẫn theo Maccallum và cộng sự, 1999).
Nghiên cứu này xem xét lấy mẫu ở mức khá theo quy tắc của Comrey & Lee (1992) với cỡ mẫu được xác định dự kiến là 200
Phương pháp thu thập dữ liệu: Tác giải tiến hành phát phiếu điều trực tiếp bằng phiếu giấy. Sau khi thu hồi được các phiếu điều tra, tác giả tiến hành mã hóa và đưa vào phần mềm SPSS để phân tích.
2.2.1.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
a. Thống kê mô tả
Mẫu thu thập được tiến hành phân loại theo các nhóm được định sẵn bằng các kỹ thuật thống kê mô tả hay tính tần suất.
Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mô tả thống kê, được tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho số lượng các quan sát trong tập.
b. Phân tích sự tin cậy thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation). Hai tiêu chuẩn này giúp đo lường mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau.
Về giá trị của Cronbach alpha, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng giá trị này từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978)”. Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ sử dụng những thang đo mà hệ số Cronbach alpha đạt giá trị từ 0,6 trở lên. (Hair và cộng sự, 2006)
Với những thang đo có hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0,6 là thang đo không phù hợp và xem xét loại biến quan sát nào đó đi để đạt được hệ số Cronbach Alpha tốt hơn. Chú ý rằng các biến quan sát cho kiểm định Cronbach Alpha phải đảm bảo từ 3 biến trở lên. Nếu nhỏ hơn việc thực hiện kiểm định thang đo là không phù hợp, khi đó phần mềm sẽ không đưa ra kiến nghị gì về đánh giá thang đo.
Hệ số tương quan biến tổng thể hiện sự tương quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác trong thang đo. Hệ số càng cao thì sự tương quan của biến với các biến khác càng cao. Các biến có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 được coi là phù hợp, với những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 bị coi là biến rác và loại khỏi thang đo. (Nunally & Burstein, 1994).
c. Phân tích khám phá nhân tố
Phân tích nhân tố giúp thu gọn các biến quan sát thành những nhóm biến, các biến trong nhóm có quan hệ mật thiết với nhau, mỗi nhóm đo lường một yếu tố riêng; các biến quan sát có thể bị tách ra hay nhập vào thành những nhóm mới so với mô hình ban đầu.
Trong nghiên cứu này, phương pháp nhân tố EFA được sử dụng để xác định giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant); các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm có:
Hệ số tải nhân tố - Factor loading: là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những chỉ số nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ bị loại khỏi mô hình. Kết quả đưa ra có bao nhiêu chỉ số Eigenvalue >1 sẽ có bấy nhiêu nhân tố được hội tụ.
Phương pháp phân tích nhân tố được sử dụng trong nghiên cứu này là Principal Component Analysis với phép quay Varimax with Kaiser Normalization.
Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO đủ lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Sig của kiểm định Bartlett < 0,05 chứng tỏ các biến có tương quan với nhau trong tổng thể - đây là điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phương sai trích Variance explained criteria: tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% đảm bảo việc phân tích khám phá nhân tố phù hợp.
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu phương pháp phân tích hồi quy sẽ được sử dụng. Phương pháp ước lượng hồi quy giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình sử dụng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS).
Mô hình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa có dạng như sau:
Y =β0 + β1X1 + …+ βiXi +…+ βkXk +Ui (mô hình có k biến độc lập) (1) Trong đó các :
Y là biến phụ thuộc
β0 là hệ số chặn (contanst) Các Xi là biến độc lập
βi là các hệ số góc – phản ảnh mức độ ảnh hưởng của biến Xi lên biến phụ thuộc Y.
Ui là phần ngẫu nghiên hay còn gọi là nhiễu là phần biến thiên của biến phụ thuộc Y chịu ảnh hưởng ngoài các biến Xi đưa vào mô hình.
Để đảm bảo mô hình xây dựng là tốt nhất, phương trình (1) phải đảm bảo thỏa mãn một số giả thuyết sau:
Các Ui có phân bố chuẩn Ui ~N(0, σ2), nếu các Ui không phân bố chuẩn hàm ước lượng có thể không phải là hàm tuyến tính (hàm logarit, hàm mũ,…) tức là mô hình xây dựng tuyến tính (đường thẳng) là không phù hợp. Để nhận biết phân bố chuẩn sử dụng đồ thị Histogram và đồ thị P-Plot. Nếu đồ thị Histogram thể hiện hình chuông, giá trị trung bình chuẩn hóa bằng không, độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì có thể kết luận có phân phối chuẩn.
Mô hình không xảy ra đa cộng tuyến. đa cộng tuyến cũng là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với nhau dẫn đến hiện tượng thổi phồng các kết quả (cộng tuyến) và không tách được ảnh hưởng của từng nhân tố đến biến phụ thuộc. Dấu hiệu nhận biết có đa cộng tuyến có thể sử dụng là chỉ số VIF (nhân tử phóng đại phương sai), nếu VIF nhỏ hơn 10 có thể kết luận đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết luận từ phương trình hồi quy bằng OLS (Hair và cộng sự, 2006 dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giả thuyết không bị vi phạm thì có thể kết luận ước lượng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả. Các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.
Tiêu chuẩn kiểm định các giả thuyết nghiên cứu lấy theo thông lệ ở mức ý nghĩa 5%. Các giá trị p –value của thống kê t tương ứng được so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp nhận hay bác bỏ một giả thuyết nghiên cứu. Để xem xét khả năng giải thích của mô hình hệ số R2 hiệu chỉnh được sử dụng.
2.2.2. Kết quả phân tích
2.2.2.1. Thống kê mô tả mẫu khảo sát
a. Mô tả về đối tượng khảo sát
Tác giả tiến hành phát ra 237 phiếu khảo sát, trong đó số lượng đối tượng sử dụng nước mắm Hạ Long thu được là 232 phiếu, còn lại 5 phiếu là các đối tượng không sử dụng nước mắm Hạ Long và 5 đối tượng ngày sẽ không trả lời liên quan tới sử dụng nước mắm Hạ Long
Với 232 phiếu khảo sát cho các đối tượng sử dụng nước mắm Hạ Long, nữ giới chiếm tỷ trọng lớn gần gấp 5 lần số lượng nữ giới (tỷ lệ nữ giới là 82.3% và nam giới là 15.6%). Độ tuổi từ 25 đến 35 chiếm đa số với 139 người chiếm 58.6%; tiếp theo là đối tượng tuổi từ 35-45 với 73 người chiếm 30.8%. Trình độ học vấn các đối tượng khảo sát chủ yếu là cao đẳng và đại học; trong đó trình độ cao đẳng chiếm tỷ trọng lớn nhất với 45.1% và trình độ đại học chiếm 34.6%. Thu nhập các đối tượng khảo sát chủ yếu là từ 15 đến 25 triệu với 120 người chiếm 50.6%; tỷ trọng của thu nhập trên 35 triệu là ít nhất với 3%. Số người trong hộ chủ yếu là 4 người với 86 người chiếm 36.3%, tiếp theo là số lượng 3 người trong hộ với 58 người chiếm 24.5%. Về tần suất mua chủ yếu là 2 lần trên 1 tháng với 186 người chiếm 78.5%. số lượng 1 lần hoặc dưới 1 lần trên tháng là 13.9% và trên 2 lần 1 tháng chỉ có 5.1%. Về dung tích sử dụng, đa số loại dung tích sử dụng là từ 250 đến 500ml với 171 người chiếm 71.2%; tiếp theo là dung tích từ 500-750ml với 43 người chiếm 18.1%. Về giá loại nước mắm hay mua chủ yếu là loại 30 nghìn đồng với 163 người chiếm 68.8% và loại 60 nghìn đồng với 49 người chiếm 20.7%
Sơ đồ 2.3. Mô tả đối tượng khảo sát
Phân nhóm Chi tiết Số người Tỷ lệ (%) Giới tính
Nam 37 15.6
Phân nhóm Chi tiết Số người Tỷ lệ (%) Missing 5 2.1 Độ tuổi <25 18 7.6 25-35 139 58.6 35-45 73 30.8 >45 2 .8 Total 232 97.9 Missing 5 2.1 Học vấn Đến PTTH 26 11.0 Cao đẳng 107 45.1 Đại học 82 34.6 Trên đại học 17 7.2 Total 232 97.9 Missing 5 2.1 Thu nhập < 15tr 47 19.8 15-25 120 50.6 25-35 57 24.1 >35 7 3.0 Total 231 97.5 Missing 6 2.5 Số người trong hộ 1 1 .4 2 43 18.1 3 58 24.5 4 86 36.3 5 29 12.2 Total 217 91.6 Missing 20 8.4 Tần suất mua trong 1 tháng <1 lần 33 13.9 2 lần 186 78.5 Hơn 2 lần 12 5.1
Phân nhóm Chi tiết Số người Tỷ lệ (%) Total 231 97.5 Missing 6 2.5 Dung tích mua <=250ml 17 7.2 250-500ml 171 72.2 500-750ml 43 18.1 >750ml 1 .4 Total 232 97.9 Missing 5 2.1
Giá hay mua
20 1 .4 25 10 4.2 30 163 68.8 35 1 .4 40 1 .4 60 49 20.7 75 1 .4 Total 226 95.4 Missing 11 4.6 Total 237 100.0
b. Mô tả về các biến sử dụng trong mô hình
(1) Đo lường yếu tố Tác động giác quan: Tác động giác quan ký hiệu là SEN với bốn biến quan sát:
SEN1 Nước mắm Hạ Long có mùi thơm đặc trưng
SEN2 Nước mắm Hạ Long có màu sắc tự nhiên của nước mắm truyền thống SEN3 Nước mắm Hạ Long có hương vị đặc trưng truyền thống
SEN4 Nhìn chung, nước mắm Hạ Long thực sự là sản phẩm tự nhiên, truyền thống
(2) Đo lường yếu tố Cảm nhận: Cảm nhận ký hiệu là FEEL với ba biến quan sát: FEEL1 Cảm thấy an toàn khi sử dụng nước mắm Hạ Long
FEEL2 Cảm thấy tin cậy về sản phẩm nước mắm Hạ Long
FEEL3 Cảm thấy mong muốn tiếp tục sử dụng nước mắm Hạ Long trong gia đình
(3) Đo lường yếu tố Suy Nghĩ: Suy nghĩ ký hiệu là THINK với bốn biến quan sát: THINK1 Nước mắm Hạ Long là thứ gia vị khó thay thế trong gia đình