Phương thức thảo luận nhóm tập trung được thực hiện dưới sự gợi ý của tác giả, các thành viên tự do phản biện lại các ý kiến của tác giả và của những thành viên khác đồng thời bổ sung quan điểm của từng thành viên. Các ý kiến này được ghi nhận thành văn bản và thống nhất thông qua biểu quyết đa số. Cuộc thảo luận nhóm tập trung này được thực hiện vào tháng 12 năm 2018. Kết quả của cuộc thảo luận này là cơ sở để tác giả khẳng định sự phù hợp của mô hình và phát triển các thang đo chính thức phục vụ cho cuộc khảo sát chính thức trên 320 nhà bán lẻ VNP.
Nghiên cứu định tính là cơ sở để kiểm tra các nhân tố trong mô hình lý thuyết và là căn cứ quan trọng để đưa ra mô hình nghiên cứu chính thức và lập bảng câu hỏi, thu thập số liệu để phục vụ cho nghiên cứu định lượng.
Sau khi thảo luận, các thành viên nhóm thống nhất không loại biến nào, giữ nguyên 30 biến quan sát thuộc 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ.
Các thành viên nhóm thống nhất đề xuất của tác giả về việc bổ sung thêm 02 biến quan sát là QH3: Nhân viên VNP thường xuyên thăm viếng nhà bán lẻ và QH5: Nhà bán lẻ dễ dàng liên hệ với nhân viên VNP khi cần thiết.
Trên cơ sở thang đo được mô tả trên đây, tác giả tổng hợp các biến quan sát của từng thang đo và trình bày trong bảng 3.7. Chi tiết dàn bài thảo luận được tổng hợp ở Phụ lục 1.
Bảng 3.7. Tổng hợp các biến của các thang đo nghiên cứu
Thang đo
Mã
hóa Biến quan sát Ghi
chú Chất lượng dịch vụ mạng di động VNP CL1 Phạm vi vùng phủ sóng của mạng VNP rộng khắp Kế thừa CL2 Chất lượng cuộc gọi của mạng VNP rõ ràng và không bị
nhiễu
CL3 Mạng VNP không bị mất sóng, bị gián đoạn hoặc chập chờn.
CL4 Truy cập các trang mạng xã hội không bị chậm. CL5 Truy cập mạng vào giờ cao điểm không bị chậm.
Chính sách bán hàng
BH1 Cung cấp hàng hóa sim, thẻ VNP kịp thời và đầy đủ
Kế thừa BH2 Giá bán sim, thẻ VNP ổn định, cạnh tranh so với của nhà
mạng khác
BH3 Mức chiết khấu/hoa hồng phù hợp với doanh số mua hàng BH4 Các loại quà tặng khác như tặng thưởng, tặng quà phù hợp
với doanh số bán hàng
BH5 Hình thức thanh toán đơn giản, linh động
Chính sách khuyến
mãi
KM1 Nhà mạng VNP thường xuyên có chương trình khuyến mãi
Kế thừa KM2 Nhà mạng VNP thông báo chương trình khuyến mãi kịp
thời cho nhà bán lẻ
KM3 Nội dung chương trình khuyến mãi hấp dẫn, đa dạng KM4 Khách hàng thích thú với các sản phẩm khuyến mãi KM5 Nhà bán lẻ tin tưởng vào những thông tin khuyến mãi của
nhà mạng VNP Chính
sách truyền
TT1
Trang bị các thiết bị, công cụ giới thiệu và trải nghiệm dịch vụ tại nhà bán lẻ trong các sự kiện giới thiệu dịch vụ di động VNP
Kế thừa
Thang đo
Mã
hóa Biến quan sát Ghi
chú
thông và quảng bá thương
hiệu
TT2 Cung cấp đầy đủ cẩm nang hướng dẫn, tờ rơi, poster truyền thông về chính sách và dịch vụ cho nhà bán lẻ
TT3 Nhà mạng VNP có trang bị hoặc hỗ trợ chi phí trang bị bảng hiệu VNP cho nhà bán lẻ
TT4 Nhà mạng VNP có trang bị tủ, kệ trưng bày hàng hóa thương hiệu VNP cho nhà bán lẻ.
TT5 Hỗ trợ nhân sự giới thiệu sản phẩm dịch vụ VNP tại nhà bán lẻ. Hoạt động hỗ trợ bán hàng
HT1 Nhân viên VNP có tư vấn và trợ giúp nhà bán lẻ trong công tác bán hàng.
Kế thừa HT2 Cung cấp đầy đủ tặng phẩm (áo, nón, ba lô, dù,…) thương
hiệu VNP cho nhà bán lẻ.
HT3
Nhà mạng VNP có nhiều kênh thông tin hỗ trợ giải đáp thắc mắc của nhà bán lẻ như: các tổng đài 9191, 9192, 18001091; đường dây nóng 0918681111; nhân viên VNP. HT4 Nhà mạng VNP giải quyết thắc mắc, khiếu nại nhanh
chóng.
HT5 Nhà mạng VNP có đào tạo, tập huấn về những qui định liên quan bán hàng
Mối quan hệ cá nhân
QH1 Nhà bán lẻ hài lòng với sự quan tâm của nhà mạng VNP
Kế thừa QH2 Nhà bán lẻ hài lòng với thái độ phục vụ của nhân viên VNP.
QH3 Nhân viên VNPthường xuyên thăm viếng nhà bán lẻ. Bổ sung
QH4 Nhân viên VNP hiểu rõ những nhu cầu của nhà bán lẻ. Kế thừa
QH5 Nhà bán lẻ dễ dàng liên hệ với nhân viên VNPkhi cần thiết. Bổ sung Sự hài lòng của khách hàng
HL1 Nhà mạng VNP đã mang lại nhiều lợi ích cho nhà bán lẻ.
Kế thừa HL2 Nhà bán lẻ tiếp tục kinh doanh sim, thẻ VNP.
HL3 Nhà bán lẻ ưu tiên hàng đầu giới thiệu và khuyến khích khách hàng mua và sử dụng sim, thẻ VNP.
HL4 Nếu có điều kiện mở rộng qui mô kinh doanh, nhà bán lẻ vẫn muốn bán sim, thẻ VNP.
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thảo luận nhóm với các chuyên gia) Tác giả sử dụng thang đo này làm thang đo chính thức và tiến hành khảo sát trên 320 nhà bán lẻ mạng VNP để làm cơ sở dữ liệu chính thức cho luận văn.
3.4. Nghiên cứu định lượng 3.4.1. Thiết kế mẫu 3.4.1. Thiết kế mẫu
Thiết kế mẫu nghiên cứu: Đối tượng thu thập thông tin là những nhà bán lẻ mạng VNP tại Tiền Giang.
Hiện có nhiều công thức và kinh nghiệm để tính kích cỡ mẫu khảo sát cho phù hợp. Các nhà nghiên cứu không đưa ra con số cụ thể về số mẫu cần thiết mà đưa ra tỉ lệ giữa số mẫu cần thiết và số tham số. Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá. Đối với phân tích nhân tố khám phá, kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào số lượng biến được đưa trong phân tích nhân tố. Theo Hair và cộng sự (1998), Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cỡ mẫu tối thiểu là n = 5*x (trong đó: x là số biến quan sát). Trong EFA, cỡ mẫu thường được xác định dựa vào 2 yếu tố là kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường được đưa vào phân tích. Hair và cộng sự (2006) (trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 415) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là tỉ lệ 10:1 trở lên. Công thức kinh nghiệm để xác định kích thước mẫu khảo sát là gấp hai lần số lượng mẫu tối thiểu (Phước Minh Hiệp, 2018).
Dựa vào tổng số biến quan sát trong mô hình là 30. Tác giả sẽ chọn mẫu thuận tiện với kích thước là 320 > (n = 30 x 5 = 150) bao gồm dự phòng những phiếu khảo sát không đạt yêu cầu. Do đó đối với đề tài này, tác giả xác định kích thước mẫu của nghiên cứu định lượng được thực hiện là 320 là phù hợp, bao gồm dự phòng cho những trường hợp phiếu khảo sát không đạt yêu cầu.
3.4.2. Phương pháp chọn mẫu
Mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất, lấy mẫu thuận tiện. Tác giả tiến hành gửi bảng khảo sát cho nhà bán lẻ VNP thông qua các đợt bán hàng, giao hàng và chăm sóc định kỳ. Lý do tác giả chọn phi xác suất bởi vì đây là phương pháp thường được dùng trong nghiên cứu khám phá, để xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề nghiên cứu; hoặc để kiểm tra trước bảng câu hỏi nhằm hoàn chỉnh bảng; hoặc khi muốn ước lượng sơ bộ về vấn đề đang quan tâm mà không mất nhiều thời gian và chi phí, (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.4.3. Thiết kế bảng câu hỏi
Tác giả sử dụng thang đo Likert do Rennis Likert xây dựng và giới thiệu vào năm 1932. Đây là thang đo được sử dụng rất phổ biến trong nghiên cứu định lượng.
Thang đo chính thức được đề xuất trong mô hình nghiên cứu là: (1) Chất lượng dịch vụ mạng di động VNP (CL), (2) Chính sách bán hàng (BH), (3) Chính sách khuyến mãi (KM), (4) Chính sách truyền thông và quảng bá thương hiệu (TT), (5) Hoạt động hỗ trợ bán hàng (HT), (6) Mối quan hệ cá nhân (QH).
Bảng câu hỏi khảo sát nhằm đánh giá những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ VNP. Bảng câu hỏi gồm 2 phần:
Phần 1: Nội dung bảng câu hỏi. Phần này gồm các câu hỏi về nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ VNP. Mỗi câu hỏi được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm với 1 là hoàn toàn không đồng ý, 2 là không đồng ý, 3 là không ý kiến, 4 là đồng ý, 5 là hoàn toàn đồng ý.
Phần 2: Bao gồm các biến nhân khẩu học của nhà bán lẻ như: Giới tính, nhóm tuổi, thời gian kinh doanh sim thẻ mạng VNP, mức thu nhập.
Giới tính: Nghiên cứu kiểm tra sự khác nhau của giới tính tác động lên mối quan hệ giữa các nhân tố.
Nhóm tuổi: Ở mỗi nhóm tuổi, tâm lý sẽ khác nhau dẫn đến sự mong muốn về những chính sách vủa nhà mạng và sự hài lòng khi cảm nhận về những đáp ứng của nhà mạng có thể khác nhau. Tác giả chia độ tuổi thành các nhóm: Từ 18 đến dưới 25 tuổi, từ 25 đến dưới 35 tuổi, từ 36 đến dưới 45 tuổi và từ 45 tuổi trở lên.
Thời gian kinh doanh sim thẻ mạng VNP: Tùy thuộc vào thời gian nhà bán lẻ đã kinh doanh sim thẻ mạng VNP khác nhau dẫn đến sự mong muốn về những chính sách của nhà mạng và sự hài lòng về những đáp ứng của nhà mạng có thể khác nhau. Tác giả chia thời gian sử dụng dịch vụ thành các nhóm: nhỏ hơn 1 năm, từ 1 đến 3 năm, từ 3 đến 10 năm và trên 10 năm.
Mức thu nhập của nhà bán lẻ: Tùy thuộc vào mức thu nhập của nhà bán lẻ khác nhau dẫn đến mức độ nhu cầu, sự mong muốn về những chính sách của nhà mạng dành cho điểm bán và sự hài lòng của điểm bán có thể khác nhau. Tác giả chia mức thu nhập của nhà bán lẻ thành các nhóm: nhỏ hơn 3 triệu, từ 3 đến 6 triệu, từ 6 đến 10 triệu và trên 10 triệu.
Bảng khảo sát chính thức được trình bày chi tiết tại Phụ lục 2.
3.5. Phương pháp xử lý dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu sau khi thu thập sẽ được xử lí trên phần mềm SPSS 20.0 theo trình tự sau:
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu: Thu thập bảng trả lời, tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hóa các dữ liệu cần thiết trong bảng câu hỏi bằng phần mềm SPSS.
Bước 2: Thống kê: Tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được.
Bước 3: Phân tích độ tin cậy: Tiến hành đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha.
Bước 4: Phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bước 5: Phân tích hệ số Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
Bước 6: Phân tích hồi quy: Xác định mối liên hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Bước 7: Kiểm định mô hình và kiểm định giả thuyết.
3.5.1. Phân tích độ tin cậy (Hệ số Cronbach’s Alpha)
Hệ số Cronbach's Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Bao gồm tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013): Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến nghiên cứu không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết biến nào cần loại bỏ đi và biến nào cần giữ lại. Do vậy, cần kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến tổng để loại ra những biến không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo. Như vậy, chỉ những biến có Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correlation) >0,3 và có Hệ số Cronbach’s Alpha >0,6 mới
được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, trích trong Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr.24).
Các tiêu chí đánh giá:
- Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha > 0,8 là thang đo lường tốt; 0,7 - 0,8 là sử dụng được.
- Hệ số tương quan biến tổng: các biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ (< 0,3) được xem là biến rác thì sẽ bị loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.
- Trong nghiên cứu này, tác giả chọn các thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện: 0,7 < Cronbach’s Alpha < 0,95 và tương quan biến tổng > 0,3
3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ, tóm tắt các dữ liệu có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (Factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những nhân tố nào,
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) phải có giá trị: 0,5<KMO<1 thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Đồng thời, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị > 0,45, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) >1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố >50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Khi phân tích nhân tố, tác giả sử dụng phương pháp trích (Extraction method) với phép xoay (Rotation) Varimax và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression.
Phân tích nhân tố khám phá dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo. Sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được > 50%.
3.5.3. Phân tích tương quan
Thực hiện kiểm định hệ số tương quan nhằm kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì nghiên cứu cần lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Theo ma trận tương quan, tất cả các hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đề có mức ý nghĩa 1% (Sig của các biến đều nhỏ hơn 0,01). Như vậy các biến độc lập có thể sử dụng để phân tích hồi quy, đánh giá mức độ giải thích của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
3.5.4. Phân tích hồi quy
Bước 1: Xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy có dạng như sau Y = β0 + β1*X1 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + … + βk*Xk Trong đó: Y: Biến phụ thuộc
X1, X2, … Xk: Biến độc lập
β0: Giá trị ước lượng của Y khi giá trị biến X1, X2, … Xk = 0, nghĩa là giá trị Y không phụ thuộc vào X.
βi (i=1,…,k): Hằng số, là hệ số hồi quy của các biến i. Phân tích hồi quy thực hiện thông qua các thủ tục:
- Lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi quy (tác giả sử dụng phương pháp Enter - SPSS, xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt).
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số xác định R2 (R Square). Tuy nhiên, R2 có đặc điểm càng tăng khi đưa thêm các biến độc lập vào mô hình, mặc dù chưa chắc mô hình càng có nhiều biến độc lập thì càng phù hợp với tập dữ liệu. Vì