1. Cơ sở lý luận
2.2.4.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình được xây dựng gồm biến phụ thuộc “Sự hài lòng”(SHL) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Cung cấp hàng hóa”(CCHH), “Chính sách bán hàng”(CSBH), “Hỗ trợ vật chất và trang thiết bị bán hàng”(VC), “Hỗ trợ về nghiệp vụ”(NV), “Quan hệ cá nhân”(QHCN) với các hệ số beta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5.
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
SHL = β0 + β1* CCHH + β2* CSBH + β3* VC + β4* NV+ β5*QHCN +ei
Dựa vào hệsốBeta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. Tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụthuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng vềchính sách phân phối của Gia Ngân.
2.2.4.3. Phân tích hồi quy
Bảng 14: Hệsốphân tích hồi quy
Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa t Sig. VIF B Độlệch chuẩn Beta
Hằng số 0,113 0,236 0,478 0,633
Cung cấp hàng hóa 0,17 0,03 0,297 5,719 0,000 1.074 Chính sách bán
hàng 0,189 0,038 0,26 4,978 0,000 1,083
Vật chất và trang thiết bị 0,219 0,033 0,338 6,596 0,000 1,042 Hỗtrợvềnghiệp vụ 0,24 0,031 0,405 7,823 0,000 1,063 Quan hệcá nhân 0,142 0,032 0,225 4,405 0,000 1,036 (Nguồn: kết quảxửlý spss)
Giá trị Sig. tại 5 biến độc lập được đưa vào mô hình đều có giá trị nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Hằng sốtrong mô hình có giá trị Sig. = 0,633 0,05 nên sẽ bị loại. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 10 nghĩa là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay các biến độc lập có sựgiải thích rõ ràngđối với biến phụthuộc.
Như vậy, phương trình hồi quy được viết lại như sau:
SHL = 0,297 * CCHH + 0,26 * CSBH + 0,338 * VC + 0,405 * NV + 0,225 * QHCN + ei
Ý nghĩa các hệsốBê– ta như sau:
Hệ số β1 = 0,297 có ý nghĩa là khi biến “Cung cấp hàng hóa” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,297 đơn vị.
Hệ số β2 = 0,26 có ý nghĩa là khi biến “Chính sách bán hàng” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,26 đơn vị.
Hệsố β3 = 0,338 có ý nghĩa là khi biến “Hỗ trợ vật chất và trang thiết bị bán hàng” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,338 đơn vị.
Hệ số β4 = 0,405 có ý nghĩa là khi biến “Hỗ trợ vềnghiệp vụ” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,405 đơn vị.
Hệ số β5 = 0,225 có ý nghĩa là khi biến “Quan hệ cá nhân” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,225 đơn vị.
Thông qua mô hình, ta có thể thấy được nhân tố “Hỗ trợ về nghiệp vụ” có ảnh hưởng nhiều nhất (β = 0,405) và “Quan hệ cá nhân” có ảnh hưởng ít nhất (β = 0,225) đến
“Sự hài lòng”. Các biến độc lập này đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, sự hài lòng về chính sách phân phối của Gia Ngân sẽ được gia tăng khi các nhân tố này tăng lên. Vì vậy, Gia Ngân cần có những chính sách phù hợp hơn nhằm điều phối, kiểm soát các nhân tốnày một cách tốt nhất.