2.2.3 .Trải nghiệm thƣơng hiệu
3.2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.1.1. Xây dựng thang đo
Tác giả dựa vào các nghiên cứu trƣớc đây về thang đo của các nhân tố cần nghiên cứu để đƣa ra thang đo nháp trƣớc khi tiến hành thảo luận nhóm nhƣ sau.
Thang đo Hình ảnh thƣơng hiệu:
trung vào một yếu tố cụ thể của hình ảnh thƣơng hiệu, một số nhà nghiên cứu khác lại hình thành những thang đo bao gồm nhiều yếu tố của hình ảnh thƣơng hiệu.
Tác giả Thang đo hình ảnh thƣơng hiệu
Park, 1986 Chức năng Biểu tƣợng Trải nghiệm
Bell, 1992 Hình ảnh công ty Hình ảnh ngƣời tiêu dùng Hình ảnh của sản phẩm Keller,
1993 Thuộc tính Tiện ích Thái độ
David Aaker, 2009
Chức năng Cảm xúc Giá trị tự thể
hiện Yếu tố xã hội Kehle &
Kim, 2006 Chức năng Biểu tƣợng Trải nghiệm
Matos 2012 Sự am hiểu
sản phẩm Tình cảm Ý muốn
Dawn & Geogre
(1990)
Thuộc tính Thƣơng hiệu Sự cảm nhận
Bảng 3.1 Thang đo hình ảnh thƣơng hiệu
Tác giả đã lựa chọn yếu tố Biểu tƣợng trong thang đo của Park, 1986; Kehle & Kim, 2006. Yếu tố này đã đƣợc nhiều nhà nghiên cứu khác nhƣ Hseith, 2002; Sondoh 2007 hình thành cho thang đo của mình về hình ảnh thƣơng hiệu. Bất kì thƣơng hiệu sản phẩm hàng hóa nào cũng đều có biểu tƣợng riêng. Biểu tƣợng mang ý nghĩa và tạo ấn tƣợng. Tiếp đó, tác giả lựa chọn yếu tố Thái độ trong thang đo của Keller, 1993; yếu tố sự am hiểu sản phẩm trong thang đo của Matos te, al, 2012; Gartner, 1993 và yếu tố thuộc tính sản phẩm trong nghiên cứu của Keller, 1993; Balogu,1999.
Thang đo Tính chân thật của thƣơng hiệu:
Bảng 3.2 Thang đo tính chân thật của thƣơng hiệu
Tác giả Thang đo
Dat Tran,
2014 Minh bạch Chân thực Đạo đức Kiểm soát Kết nối Gilmore and
Pine 2007 Chân thực Beverland và
Farrelly, 2010
Minh bạch Kết nối
Tác giả đã dựa vào yếu tố Chân thực trong thang đo của Tran, 2014 và Gimore, 2007; yếu tố kết nối trong thang đo của Tran, 2014; Beverland và Farrelly, 2010 và yếu tố Minh bạch trong thang đo của Tran, 2014.
Thang đo Trải nghiệm thƣơng hiệu:
Bảng 3.3 Thang đo trải nghiệm thƣơng hiệu
Tác giả Thang đo
Brakus Tình cảm Cảm giác Trí tuệ Hành Vi
Tác giả dựa vào nghiên cứu của Brakus về trải nghiệm thƣơng hiệu để áp dụng vào thang đo của mình. Thang đo của Brakus đƣợc rất nhiều nhà nghiên cứu về thƣơng hiệu đƣa ra làm thang đo cho nghiên cứu của mình.
Thang đo Ý định mua hàng của khách hàng
Bảng 3.4 Thang đo ý định mua hàng
Tác giả Thang đo
Dodds, 1991 Sự sẵn lòng mua
Giới thiệu cho bạn bè
Ý định tiếp tục mua trong
Bảng 3.5: Thang đo nháp
STT Diễn giải Tác giả
A. HÌNH ẢNH THƢƠNG HIỆU
1 Anh/chị biết các thuộc tính của thƣơng hiệu xe máy mà mình nhắm đến
Keller, 1993; Balogu (1999)
2 Anh/chị có thể nhớ lại biểu tƣợng của các hãng xe máy.
Park, 1986; Kehle & Kim, 2006
3 Anh/chị nắm rất rõ tất cả các thông tin liên quan thƣơng hiệu xe máy mà mình mua.
Matos te, al, 2012; Gartner, 1993
4 Anh/chị cảm thấy thƣơng hiệu xe gắn máy có ảnh hƣởng đến đẳng cấp, địa vị của mình
Keller, 1993
B. TÍNH CHÂN THẬT CỦA THƢƠNG HIỆU
5 Thƣơng hiệu xe máy mà anh/chị mua phản ảnh đúng thực tế của nó
Gilmore and Pine 2007; Tran 2014
6 Thƣơng hiệu xe máy mà anh chị mua rất gần gũi
Beverland and Farrelly, 2010; Tran 2014
7 Thƣơng hiệu chân thật rất quan trọng với anh/chị
Tran, 2014
C. TRẢI NGHIỆM THƢƠNG HIỆU
8 Thƣơng hiệu mà anh/chị đang sử dụng đem lại cho anh/chị nhiều cảm xúc
Brakus, 2009
09
Thƣơng hiệu mà anh/chị mua khuyến khích sự mong muốn đƣợc hiểu thêm về thƣơng hiệu đó
STT Diễn giải Tác giả
10 Thƣơng hiệu xe máy mà anh chị mua mang lại cho anh/chị sự trải nghiệm thú vị
Brakus, 2009
11 Thƣơng hiệu xe máy mà anh chị mua đem lại cho anh chị cảm giác thích thú
Brakus, 2009
D. Ý ĐỊNH MUA HÀNG
12 Nếu Anh/chị có ý định mua xe máy, anh/chị sẽ lựa chọn thƣơng hiệu tin tƣởng
Dodds, 1991
13
Nếu Anh/chị có ý định mua xe máy, anh/chị sẽ mua lại thƣơng hiệu này trong tƣơng lai gần
Dodds, 1991
14 Nếu đƣợc đề nghị, anh/chị sẽ giới thiệu thƣơng hiệu này cho ngƣời thân và bạn bè
Dodds, 1991
15 Anh/chị rất hài lòng về thƣơng hiệu xe máy mà mình mua
Dodds, 1991
Sau khi có nội dung cơ bản rút ra từ các nghiên cứu liên quan trƣớc đây, tác giả tiến hành thảo luận nhóm 10 ngƣời để hiệu chỉnh, điều chỉnh từ ngữ, khám phá các nhân tố mới và hiệu chỉnh thang đo cho phù hợp.
Từ kết quả thảo luận nhóm, tác giả đã hoàn thành thang đo chính thức với bảng câu hỏi với một số thay đổi về từ ngữ nhƣ sau:
- “Anh/chị biết các thuộc tính của thƣơng hiệu xe máy mà mình nhắm đến” thành “Anh/chị nắm rõ các thuộc tính của thƣơng hiệu xe máy mà anh chị nhắm đến” (Thang đo hình ảnh thƣơng hiệu)
- Bổ sung thêm “logo” vào câu hỏi “Anh/ chị có thể nhanh chóng nhớ lại biểu tƣợng hoặc logo của thƣơng hiệu của các hãng xe máy” (Thang đo hình ảnh thƣơng hiệu)
Từ đó, tác giả hình thành thang đo và bảng câu hỏi khảo sát chính thức nhƣ sau:
Thang đo hình ảnh thƣơng hiệu
Thang đo thành phần Hình ảnh thƣơng hiệu đƣợc đƣa ra nghiên cứu định tính đo lƣờng bằng 04 biến quan sát:
Anh/chị nắm rõ các thuộc tính của thƣơng hiệu xe máy mà anh chị nhắm đến
Anh/ chị có thể nhanh chóng nhớ lại biểu tƣợng hoặc logo của thƣơng hiệu của các hãng xe máy”
Anh/chị nắm rất rõ tất cả các thông tin liên quan thƣơng hiệu xe máy mà mình mua.
Anh/chị cảm thấy thƣơng hiệu xe gắn máy có ảnh hƣởng đến đẳng cấp, địa vị của mình
Thang đo tính chân thật của thƣơng hiệu
Thang đo này đƣa ra thảo luận đều đƣợc khách hàng đồng ý bao gồm các biến quan sát sau:
Thƣơng hiệu xe máy mà anh/chị mua phản ảnh đúng thực tế của nó?
Thƣơng hiệu xe máy mà anh chị mua rất gần gũi
Thƣơng hiệu chân thật rất quan trọng với anh/chị
Thang đo trải nghiệm thƣơng hiệu
Thƣơng hiệu mà anh/chị đang sử dụng đem lại cho anh/chị nhiều cảm xúc
Thƣơng hiệu mà anh/chị mua khuyến khích sự mong muốn đƣợc hiểu thêm về thƣơng hiệu đó
Thƣơng hiệu xe máy mà anh chị mua mang lại cho anh/chị sự trải nghiệm thú vị?
Thang đo Ý định mua hàng (thang đo biến phụ thuộc)
Các biến quan sát của thang đo nháp ý định mua hàng đƣợc đƣa vào nghiên cứu định lƣợng. Kết quả thảo luận nhóm cho thấy các biến quan sát này là rõ ràng. Do vậy, thang đo này bao gồm các biến quan sát sau:
Nếu Anh/chị có ý định mua xe máy, anh/chị sẽ lựa chọn thƣơng hiệu tin tƣởng?
Nếu Anh/chị có ý định mua xe máy, anh/chị sẽ mua lại thƣơng hiệu này trong tƣơng lai gần?
Nếu đƣợc đề nghị, anh/chị sẽ giới thiệu thƣơng hiệu này cho ngƣời thân và bạn bè?
Anh/chị rất hài lòng về thƣơng hiệu xe máy mà mình mua?
3.2.1.2. Mã hóa các thang đo
Bảng 3.6: Mã hóa thang đo
STT Mã hóa Diễn giải
A. HÌNH ẢNH THƢƠNG HIỆU
1 HA1 Anh/chị biết rõ các thuộc tính của thƣơng hiệu xe máy mà mình nhắm đến
2 HA2 Anh/chị có thể nhanh chóng nhớ lại biểu tƣợng hoặc logo của các hãng xe máy.
3 HA3 Anh/chị nắm rất rõ tất cả các thông tin liên quan thƣơng hiệu xe máy mà mình mua.
4 HA4 Anh/chị cảm thấy thƣơng hiệu xe gắn máy có ảnh hƣởng đến đẳng cấp, địa vị của mình
STT Mã hóa Diễn giải
5 TCT1 Thƣơng hiệu xe máy mà anh/chị mua phản ảnh đúng thực tế của nó
6 TCT2 Thƣơng hiệu xe máy mà anh chị mua rất gần gũi
7 TCT3 Thƣơng hiệu chân thật rất quan trọng với anh/chị
C. TRẢI NGHIỆM THƢƠNG HIỆU
8 TN1 So sánh với các thƣơng hiệu khác, anh/chị nghĩ rằng chất lƣợng xe máy mà bạn có ý định mua là tốt nhất
09 TN2 Anh/chị có cho rằng chất lƣợng của hãng xe máy mà anh/chị mua tƣơng xứng với giá cả của nó
10 TN3 Thƣơng hiệu xe máy mà anh chị mua mang lại cho anh/chị sự trải nghiệm thú vị
D. Ý ĐỊNH MUA HÀNG
11 YDMH1 Nếu Anh/chị có ý định mua xe máy, anh/chị sẽ lựa chọn thƣơng hiệu tin tƣởng
12 YDMH2 Nếu Anh/chị có ý định mua xe máy, anh/chị sẽ mua lại thƣơng hiệu này trong tƣơng lai gần
13 YDMH3 Nếu đƣợc đề nghị, anh/chị sẽ giới thiệu thƣơng hiệu này cho ngƣời thân và bạn bè
14 YDMH4 Anh/chị rất hài lòng về thƣơng hiệu xe máy mà mình mua
3.2.2. Nghiên cứu định lƣợng
Theo Hair (2003), nghiên cứu định lƣợng thƣờng gắn liền với các cuộc điều tra hay thí nghiệm với mẫu lớn hơn nhiều so với nghiên cứu định tính. Mục tiêu chính của nghiên cứu định lƣợng là đƣa ra các số liệu cụ thể, từ đó ngƣời ra quyết
định có thể dự đoán chính xác về mối quan hệ giữa các nhân tố cần nghiên cứu cũng nhƣ có cái nhìn toàn vẹn hơn về mối quan hệ đó.
Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp các nhóm ngƣời trong các cửa hàng xe gắn máy và các nhóm ngƣời trong khu vực trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh qua bảng câu hỏi chi tiết nhằm đánh giá các thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết cùng các giả thuyết đã đặt ra.
Để có đƣợc bảng câu hỏi khảo sát chính thức, tác giả đã tiến hành các bƣớc nhƣ sau: Bƣớc 1, sau khi tìm hiểu các mô hình nghiên cứu trƣớc đây liên quan đến sự ý định mua hàng của khách hàng và các yếu tố của thƣơng hiệu, tác giả đƣa ra đƣợc các thang đo với các nội dung dùng để thảo luận nhóm trong bảng câu hỏi nháp (Nghiên cứu định tính).
Bƣớc 2, sau khi có kết quả từ nhóm thảo luận về bảng câu hỏi nháp, tác giả hình thành thang đo chính thức dùng cho nghiên cứu khám phá. Sau quá trình khảo sát, tập dữ liệu thu về sẽ đƣợc gạn lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, sau đó một số phƣơng pháp phân tích sẽ đƣợc sử dụng trong nghiên cứu, cụ thể nhƣ sau:
*Phân tích mô tả: Trong bƣớc đầu tiên, tác giả sử dụng phân tích mô tả thống kê tần số để mô tả các thuộc tính của mẫu nghiên cứu nhƣ: Giới tính, độ tuổi, học vấn, nghề nghiệp, thu nhập của khách hàng.
*Đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Để đánh giá thang đo các khái niệm trong nghiên cứu, cần kiểm tra độ tin cậy, độ giá trị của thang đo. Sử dụng Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của các tham số ƣớc lƣợng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mô hình nghiên cứu đề xuất. Những biến nào không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi tập dữ liệu. Cronbach’s Alpha đƣợc chạy cho từng nhân tố (cả nhân tố độc lập và phụ thuộc). Mục đích của đánh giá độ tin cậy của thang đo là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lƣờng cho một khái niệm cần đo hay không. Tuy nhiên, hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến quan sát có liên kết với nhau hay không
Khi đó, việc tính toán hệ số tƣơng quan biến – tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của các khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để biến đƣợc biến nào đóng góp nhiều hay ít, ta cũng dựa vào hệ số tƣơng quan biến – tổng.
Dựa trên hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và hệ số tƣơng quan biến tổng (Item-to-total correlation) giúp loại ra những biến quan sát không đóng góp vào việc mô tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted để giúp đánh giá để loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm cần đo và phƣơng pháp phân tích khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
Phân tích Cronbach’s Alpha: Thực chất là phép kiểm định mức độ tƣơng quan lẫn nhau của các biến quan sát trong thang đo qua việc đánh giá sự tƣơng quan giữa bản thân các biến quan sát và tƣơng quan của điểm số trong từng biến quan sát với điểm số toàn bộ các biến quan sát cho từng trƣờng hợp trả lời.
Một tập hợp các biến quan sát đƣợc đánh gía tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0,8; Cronbach’s alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao, hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc (Hoàng Trọng- Chu Nguyên Mộng Ngọc, phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS). Các mức giá trị của Cronbach’s Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lƣờng tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng đƣợc; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trƣờng hợp khái niệm nghiên cứu là hoàn toàn mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tƣơng quan biến – tổng là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, nếu hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tƣơng quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị coi là biến rác và sẽ loại ra khỏi mô hình do có tƣơng quan kém với các biến khác trong mô hình. Sau khi loại các biến số có độ tin cậy thấp, các biến còn lại sẽ tiếp tục đƣợc phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Tóm lại, đối với nghiên cứu này, những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ (dƣới 0,4) sẽ đƣợc coi là biến rác và bị loại khỏi mô hình, đồng thời thang đo đƣợc chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt từ 0,7 trở lên.
*Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factors Analysis):
Sau khi loại bỏ các biến không đủ độ tin cậy, phƣơng pháp phân tích EFA đƣợc sử dụng để xác định giá trị hội tụ (Convergent Validity), giá trị phân biệt (Discriminant Validity), đồng thời thu gọn các tham số ƣớc lƣợng theo từng nhóm biến hay nói cách khác làrút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến (nhân tố) ít hơn. Các nhân tố đƣợc rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn và vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
- Trình tự phân tích nhân tố khám phá EFA:
Đối với các biến quan sát đo lƣờng các khái niệm thành phần là các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định mua xe gắn máy của khách hàng: sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal components Analysis với phép xoay Varimax.
Đối với các biến quan sát đo lƣờng khái niệm ý định mua xe gắn máy của khách hàng: sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal components Analysis với phép xoay Varimax.
- Các tiêu chí đánh giá:
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Bartlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xét xem các biến quan sát có tƣơng quan trong tổng thể.
Xem xét hệ số tải nhân tố (Factor Loading): Hệ số tải nhân tố là những hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn thì hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 trong một nhân tố (Bùi Nguyên Hùng & Võ Thành Toàn 2005).
Xem xét chỉ số Eigenvalues: Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số