B. Phần thân
3.2. Thiết kế nghiên cứu
3.2.1. Lợi ích cảm nhận (CN)
Lợi ích cảm nhận là đánh giá tổng thể dựa trên nhận thức của khách hàng về những gì tạo nên chất lƣợng của một sản phẩm hoặc dịch vụ theo một tiêu chí nhất định. Lợi ích cảm nhận sẽ ảnh hƣởng trực tiếp đến ý định sử dụng của khách hàng đối với cửa hàng tự phục vụ
Bẳng việc kết hợp các biến: nhận thức sự hữu ích của mơ hình chấp nhận cơng nghệ (David, 1986) và biến giá trị của mơ hình giá trị nhận thức (Sweeney và công sự 1997) cho ra biến “Lợi ích cảm nhận” để xây dựng thang đo gồm các yếu tố: phƣơng thức thanh toán, sự thoải mái và tiết kiệm thời gian
CN1: Tôi sẽ đến cửa hàng tự phục vụ này nếu tơi đƣợc thanh tốn bằng tiền mặt CN2: Tôi sẽ đến cửa hàng tự phục vụ này nếu tơi đƣợc thanh tốn bằng thẻ ngân hàng ( credit card, visa, master card...)
CN3: Tôi sẽ đến cửa hàng tự phục vụ này nếu tơi đƣợc thanh tốn bằng ứng dụng trả tiền (Momo, Samsung pay…)
CN4: Tôi sẽ đến cửa hàng tự phục vụ này vì tơi đƣợc thoải mái chọn lựa sản phẩm CN5: Tơi sẽ đến cửa hàng tự phục vụ này vì tơi khơng thích bị các nhân viên dịm ngó nhƣ những cửa hàng khác
CN6: Thời gian mua sắm của tơi trở nên nhanh chóng, tiết kiệm 3.2.2. Hoạt động marketing (MK)
Chất lƣợng dịch vụ có thể tồn tại ngay cả khi khách hàng chƣa hề sử dụng dịch vụ nhƣng nghe về ngƣời khác nói về dịch vụ đó, hoặc nghe qua quảng cáo hoặc các phƣơng tiện truyền thông khác. Dựa vào mơ hình và kết quả phân tích của nhóm tác giả Mansurov Behzod và Rosengren Nils Richard cho rằng việc nhận đƣợc thông tin từ cửa hàng ngồi gia đình và bạn bè cịn thơng qua Tivi, thƣ trực tiếp, báo
chí...Từ đó biến “Hoạt động marketing” đƣợc xây dựng vào mơ hình và xem xét các yếu tố: sản phẩm, truyền thông quảng cáo và hệ thống phân phối
MK1: Tơi dự định đến vì tơi đọc đƣợc nhiều bài báo (mạng hoặc giấy) viết về cửa hàng.
MK2: Tơi dự định đến vì tơi nghe khá nhiều ngƣời đánh giá tốt về cửa hàng MK3: Tơi dự định đến vì tơi thấy bài viết quảng cáo về cửa hàng.
MK4: Tôi dự định đến vì tơi thấy hình ảnh, màu sắc của cửa hàng khá ấn tƣợng MK5: Tơi dự định đến vì cửa hàng có nhiều chƣơng trình khuyến mãi hấp dẫn MK6: Tơi dự định đến vì sản phẩm đa dạng, nhiều chủng loại
MK7: Tơi dự định đến vì sản phẩm có nguồn gốc rõ ràng MK8: Tơi dự định đến vì cửa hàng nằm ở vị trí thuận tiện cho tôi
3.2.3. Tâm lý (TL):
Tâm lý bao gồm những thay đổi trong suy nghĩ, những xuất phát điểm từ cảm xúc, những thói quen và sở thích trƣớc đó sẽ dẫn dắt ngƣời tiêu dùng đến với sự lựa chọn mơ hình này. Điều này sẽ ảnh hƣởng trực tiếp đến ý định sử dụng của khách hàng đối với cửa hàng tự phục vụ. Dựa vào mơ hình của nhà tâm lý học Abraham Maslow (1908-1970) đã phát triển thang nhu cầu Maslow kết hợp bởi Nhu cầu đƣợc thể hiện mình, Nhu cầu về đƣợc tôn trọng và Nhu cầu về xã hội đã cho ra biến “Tâm lý” bao gồm Thói quen, Sở thích, Tính cách:
TL1: Tơi dự định đến vì tị mị mơ hình tự phục vụ
TL2: Tơi dự định đến vì khơng muốn lạc hậu với công nghệ mới
TL3: Tôi dự định đến vì tơi u thích tìm hiểu và trải nghiệm cơng nghệ mới TL4: Tơi dự định đến vì tơi đã quen mua hàng ở những nơi hiện đại TL5: Tôi dự định đến để thể hiện bản thân là ngƣời nắm bắt xu thế hiện đại. TL6: Tôi dự định đến vì thấy nhiều ngƣời vào cửa hàng này nên tôi vào theo.
Không gian - dịch vụ (KG):
Tại cửa hàng, ngồi cung cấp sản phẩm ra, khơng gian mơi trƣờng xung quanh cũng là một trong những nhân tố quyết định ngƣời tiêu dùng tham gia vào quá trình trải nghiệm sản phẩm. Từ biến “Không gian cửa hàng” của tác giả Poornima Pugazhenthi (2010) và biến “Không gian” của tác giả “Nguyễn Trung Thành”, áp dụng vào nghiên cứu của nhóm cho ra biến “Khơng gian dịch vụ” và xem xét các yếu tố: cơ sở vật chất, sự rộng rãi, thoáng mát, cách bố trí
KG1: Tơi dự định đến đây vì có hỗ trợ wifi, kết nối internet dễ dàng KG2: Tơi dự định đến đây vì có chỗ ngồi lại để thƣ giãn và làm việc KG3: Tơi dự định đến đây vì khơng gian đƣợc thiết kế đẹp, bắt mắt KG4: Tơi dự định đến đây vì khơng gian n tĩnh.
KG5: Tơi dự định đến đây vì cửa hàng đầy đủ tiện nghi (Có điều hồ khơng khí, ổ sạc điện, ánh sáng đầy đủ, nhà vệ sinh, chỗ giữ xe…)
3.2.4. Nhóm tham khảo (TK):
Ngƣời tiêu dùng rất dễ bị tác động bởi những ý kiến từ những ngƣời xung quanh và quyết định mua sắm.Áp dụng mơ hình kết hợp TPB và TAM của Chen, C.F. & Chao, W.H. (2010) cho ra biến “Nhóm tham khảo”.Chính là những ý kiến, lời khuyên của những ngƣời quan trọng đối với cá nhân khảo sát, thông qua biến sẽ xem xét các yếu tố từ: gia đình, bạn bè, thần tƣợng
TK1: Tôi quyết định đến cửa hàng vì gia đình khun tơi nên mua hàng tại cửa hàng tự phục vụ.
TK2: Tôi quyết định đến cửa hàng vì bạn bè khun tơi nên mua hàng tại cửa hàng tự phục vụ.
TK3: Tơi quyết định đến cửa hàng bởi vì thần tƣợng của tơi đã từng đến cửa hàng này
3.2.5. Công nghệ (CNG): Đúc kết từ thực tiễn
Đặt giả thuyết H6: Cơng nghệ có tác động tích cực đến hành vi sử dụng của ngƣời tiêu dùng
CNG1: Công nghệ hiện đại để bảo quản sản phẩm an toàn, chất lƣợng. CNG2: Cơng nghệ làm nóng và diệt khuẩn để bảo quản thức ăn mặn.
CNG3: Công nghệ hiển thị sản phẩm trên màn hình lựa chọn đơn giản để tôi dễ dàng lựa chọn sản phẩm.
CNG4: Cơng nghệ vận chuyển hàng hóa giúp hàng hóa khơng bị hƣ hại, rơi vỡ. CNG5: Cơng nghệ thanh tốn nhanh chóng, hiện đại.
3.2.6. Quy trình mua hàng (QT): Đúc kết từ thực tiễn
Đặt giả thuyết H7: Quy trình có tác động tích cực đến hành vi sử dụng đến ngƣời tiêu dùng
QT1: Quy trình “Tải app thanh tốn - nạp ti n ( b ng ti n m t ho cliên k t tài ề ằ ề ặ ặ ế khoản ngân hàng) - chọn s n ph m trên màn h ình cả ẩ ảm ứng - quét mã thanh toán bằng điện thoại - nhận sản phẩm” là phù hợp với bạn.
QT2: Quy trình “Chọn sản phẩm trực tiếp từ quầy hàng- quét mã vạch sản phẩm - nhập tên và s ố điện tho - ại thanh toán bằng ti n mề ặt” là phù hợp v i b n. ớ ạ
QT3: Quy trình “Chọn sản phẩm trực tiếp từ quầy hàng - quét mã vạch sản phẩm - thanh toán bằng th ẻ ngân hàng” là phù hợp vớ ạn. i b
QT: Quy trình “Chọn sản phẩm từ màn hình cảm ứng - quét mã vạch sản phẩm - thành toán bằng th ngân hàngẻ ” là phù hợp vớ ạn. i b
3.2.7. Hành vi sử dụng (HV)HV1: Sẽ cân nhắc mua hàng tại cửa hàng tự phục vụ. HV1: Sẽ cân nhắc mua hàng tại cửa hàng tự phục vụ. HV2: Thời gian tới sẽ mua hàng tại cửa hàng tự phục vụ. HV3: Chắc chắn sẽ mua hàng của hàng tự phục vụ.
3.2.8. Nghiên cứu định lượng
Nhóm nghiên cứu tổ chức nghiên cứu định lƣợng dự kiến trên 500 mẫu trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Khảo sát đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp phỏng vấn bằng bảng hỏi trực tuyến và trực tiếp. Nhóm ƣớc tính, mỗi hình thức sẽ phỏng vấn 250 mâu https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdWTpxrEvnwhoUPI8zXKa- NqThyPlAKuIjvhkPgJWFDGxJiNw/viewform Từ 17 – 25 Từ 26 – 35 Từ 36 – 45 Từ 46 – 55 Tỷ lệ 15% 40% 30% 15% SL mẫu dự kiến 75 200 150 75
3.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
3.3.1. Phương pháp chọn mẫu
Nhóm nghiên cứu chọn mẫu theo phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất. Chọn mẫu thuận tiện phù hợp cho các nghiên cứu khám phá và xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề nghiên cứu. Với đề tài nghiên cứu về ý định sử dụng của ngƣời tiêu dùng thành phố Hồ Chí Minh, nhóm thấy đây là phƣơng pháp phù hợp để nhóm có thể thực hiện nghiên cứu của mình.
Khảo sát định lƣợng thực hiện tại khu vực thành phố Hồ Chí Mình, với kích thƣớc mẫu đƣợc tinh theo công thức:
n = 5m (với m là số câu hỏi trong bảng hỏi) => n = 5*44= 220 mẫu, để kết quả nghiên cứu trở nên đang tin cậy, nhóm quyết định khảo sát 500 mẫu trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh với tỷ lệ theo nhóm tuổi nhƣ sau:
Từ 15 – 25 tuổi: ƣớc tính khảo sát 15% tức 75 mẫu. Từ 26 35 tuổi: ƣớc tính khảo sát 40% tức 200 – mẫu. Từ 36 – 45 tuổi: ƣớc tính khảo sát 30% tức 150 mẫu. Từ 45 – 56 tuổi: ƣớc tính khảo sát 15% tức 75 mẫu.
3.3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu đƣợc thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi trực tiếp và trực tuyến với đối tƣợng nghiên cứu ngƣời dân sinh sống tại hoặc làm việc tại Thành Phố Hồ Chí Minh. Nhóm nghiên cứu dự kiến phát 220 bảng khảo sát nhằm đảm bảo qui mô mẫu đạt nhƣ yêu cầu đề ra ban đầu. Toàn bộ đƣợc tiến hành khảo sát online. Các bảng câu hỏi trực tuyến thƣờng dành cho nhóm đối tƣợng có độ tuổi từ 17 – 25 và 26 – 35, bảng hỏi trực tiếp dành cho các đối tƣợng còn lại.
3.3.3. Các phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
Đề tài sử dụng hai phần mềm phân tích thống kê SPSS để phân tích dữ liệu. Phần mềm SPSS 20.0 đƣợc sử dụng để thống kê mô tả mẫu, đánh giá sơ bộ thang đo thông qua kiểm định hệ số tin cậy Cronbach s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và Phân tích hồi quy
3.3.3.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach s Alpha:Thang đo đƣợc đánh giá độ tin cậy thông qua hai công cụ là hệ số Cronbach s Thang đo đƣợc đánh giá độ tin cậy thông qua hai công cụ là hệ số Cronbach s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Hệ số Cronbach s Alpha đƣợc tính theo cơng thức: α= N*ρ / [1 + ρ*(N 1)] trong đó ρ là hệ số tƣơng quan - trung bình giữa các mục hỏi và N là số mục hỏi.
Theo quy ƣớc thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lƣờng đƣợc đánh giá là tốt phải có hệ số α ≥ 0,8. Tuy nhiên, đối với “trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” thì hệ số Cronbach s Alpha ≥ 0,6 và tƣơng quan tổng biến (Corrected Item Total Correlation) phải ≥ 0,3 - là phép đo đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận đƣợc (Nunnally vad Burnstein, 1994).
3.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố đƣợc dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính dùng trong các phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố đƣợc rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá đƣợc dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Phƣơng pháp phân tích nhân tố đƣợc tiến hành để rút gọn tập hợp các biến độc lập thành một tập nhỏ hơn là các biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố mà khơng làm mất đi ý nghĩa giải thích và thơng tin của nhóm nhân tố đó (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Hệ số (Kaiser - Meyer - Olkin) KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) có nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp, cị n nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu. Phƣơng pháp sử dụng là Principal component với phép quay nhân tố là Promax. Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Loading Factor) < 0,5 sẽ bị loại (Hair và cộng sự, 1998). Chọn nhân tố cố định có giá trị Eigenvalues >1 (Gerbing và Anderson, 1988). Việc phân tích nhân tố sẽ đƣợc tiến hành với tồn bộ các biến quan sát, sau đó sẽ loại bỏ từng biến có hệ số truyền tải thấp.
3.3.3.3. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích h i quy là m t phân tích thồ ộ ống kê để xác định xem các biến độ ậc l p (biến thuyết minh) quy định các biến phụ thuộc (biến đƣợc thuyết minh) nhƣ thế nào. Từ đó giúp xác định đƣợc nhân tố nào đóng góp nhiều/ít/khơng đóng góp vào sự thay đổ ủi c a biến phụ thuộc, để ừ đó đƣa ra các giải pháp cần thiết và kinh tế nhất. Phân t
tích h i qui khơng ch là trùng khồ ỉ ớp đƣờng cong (l a ch n mự ọ ột đƣờng cong mà vừa khớp nh t v i m t tấ ớ ộ ập điểm dữ liệu); nó cịn ph i trùng kh p v i m t mơ hình vả ớ ớ ộ ới các thành phần ngẫu nhiên và xác định (deterministic and stochastic components)
3.3.3.4. Phân tích tƣơng quan Pearson
Hệ số tƣơng quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lƣờng mức độ tƣơng quan tuyến tính giữa hai biến. Nguyên tắc cơ bản, tƣơng quan Pearson sẽ tìm ra một đƣờng th ng phù h p nh t v i m i quan h tuyẳ ợ ấ ớ ố ệ ến tính của 2 biến. Chính vì vậy, phân tích tƣơng quan Pearson đơi khi cịn đƣợc gọi là phân tích hồi quy giản đơn (nhƣng khác nhau về ặt ý nghĩa). m
Hệ số tƣơng quan Pearson (r) s nh n giá tr tẽ ậ ị ừ +1 đến -1. r > 0 cho bi t m t s ế ộ ự tƣơng quan dƣơng giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia và ngƣợc lại. r < 0 cho biết một sự tƣơng quan âm giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia và ngƣợc lại.
Giá tr tuyị ệt đố ủi c a r càng cao thì mức độ tƣơng quan giữa 2 biến càng lớn hoặc dữ liệu càng phù h p v i quan h tuy n tính gi a hai bi n. Giá tr r b ng +1 ho c b ng ợ ớ ệ ế ữ ế ị ằ ặ ằ -1 cho thấy dữ liệ u hoàn tồn phù h p v i mơ hình tuy n tính. ợ ớ ế
3.3.3.5. Phân tích phƣơng sai One-way Anova
hân tích phƣơng sai một yếu tố ( cịn gọi là oneway anova) dùng để ểm đị ki nh giả thuyết trung bình b ng nhau c a các nhóm m u v i khằ ủ ẫ ớ ả năng phạm sai l m chầ ỉ là 5%.Một s giố ả định khi phân tích ANOVA: Các nhóm so sánh phải độ ập và đƣợc c l chọn m t cách ng u nhiên. Các nhóm so sánh ph i có phân ph i chu n or c mộ ẫ ả ố ẩ ỡ ẫu phải đủ ớn để đƣợc xem nhƣ tiệ l m cận phân phối chuẩn. Phƣơng sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất. Điều kiện để thực hi n Anova khi ch s sig > 0.05, ta có ệ ỉ ố một gi thuyả ết Ho, sau các bƣớc phân tích nếu chỉ số sig > 0.05: chấp nhận Ho:chƣa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đố ới biến phụ thu c, i v ộ nếu ch s sig < 0.05: bác bỉ ố ỏ Ho: đủ điều kiện để khẳng định có s khác bi t giự ệ ữa các nhóm đối với biến phụ thuộc
CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thực hiện kh o sát ả thự ế trên 500 mẫu kh o sát, s m c t ả ố ẫ thực tế nhóm thu đƣợc là Khảo sát tr c tuy n ự ế Khảo sát trực tiếp
Dự ki n ế 250 m u ẫ 250 m u ẫ
Thực tế 272 m u ẫ 200 m u ẫ
4.1. PHÂN TÍCH D Ữ LIỆU SƠ CẤP
4.1.1. Thống kê mô t ả
4.1.1.1. Thống kê mô t m u ả ẫ a. Độ tuổi
Hình 4-1 Biểu đồ thể ện độ tuổ hi i
Qua biểu đồ ta thấy ngƣời tiêu dùng có độ tuổi 25 – 35 tuổi chiếm tỉ lệ cao nhất chiếm 43%, 35 45 – tuổi chi m 29%, 45 55 tu i chi m 17%, 17 25 tu i chiế – ổ ế – ổ ếm 11%. 11% 43% 29% 17% 17 - 25 26 - 35 36 - 45 46 - 55