**. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01 (2 phía). *. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,05 (2 phía).
Nguồn: Tác giả đã phân tích qua phần mềm SPSS
Ta thấy bảng 4.12 tương quan sau khi phân tích thu được kết quả 8/8 biến đạt yêu cầu và có ý nghĩa tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy tất cả các biến độc lập đều có mối quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc (sig < 0.05). Trong đó, “TT” có mối tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc (r = 0.879) và “CL” có mối tương quan yếu nhất (r = 0.182). Từ kết quả trên cho thấy tất cả các biến độc lập đều có thể đưa vào phân tích hồi quy đa biến.
4.1 Phân tích hồi quy đa biến
4.6.1. Kiểm định giả thuyết của mô hình hồi quy.
Sử dụng R2 điều chỉnh để đánh giá sự phù hợp của nghiên cứu mô hình. Phù hợp mức độ của mô hình được kiểm tra bằng số F được tính từ R2 của mô hình tương ứng với mức ý nghĩa (Sig.), Với Sig giá trị càng nhỏ thì càng an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 là hệ số trước các biến độc lập đều bằng nhau và bằng 0 (số ngoại biến). Tính toán tuyến tính được đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể được sử dụng.
Bảng 4. 6. Đánh giá các mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến
Model Summaryb Mô hình R R2 R2hiệu chỉnh Sai số của ước lượng Durbin- Watson 1 .736a .542 .532 .51231 1.969 a. Predictors: (Constant), CL, TK, TT, NT, ND, DV, BM, GC b. Dependent Variable: HL
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Regression 120.728 8 15.091 57.497 .000b Residual 102.099 389 .262 Total 222.826 397 Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa t Sig. B ErrorStd. Beta 1 (Constant) - 3.619 .390 -9.292 .000 NT .198 .033 ĩ~ 206 5.972 .000 Pass BM .248 .038 5 .226 6.462 .000 Pass GC .252 .039 6 .225 6.436 .000 Pass TK .301 .035 3 .301 8.617 .000 Pass TT .312 .034 2 .315 9.057 .000 Pass ND .359 .033 1 .381 11.010 .000 Pass CL .279 .037 4 .262 7.542 .000 Pass ANOVAa a. Dependent Variable: HL b. Predictors: (Constant), CL, TK, TTX NT, ND, DV, BM, GC
Nguồn: Tác giả đã phân tích qua phần mềm SPSS Bảng 4. 8. Hệ số hồi quy của từng biến độc lập
_______________________Independent Samples Test_______________________ Levene' s Test for Equality of Varianc es
t-test for Equality of Means
F S i g. t df Sig. (2- tail ed) Mean Differ ence Std. Error Differ ence 95% Confidence Interval of the Difference Lo wer Upp er H L Equal varia nces assu med .3 29 .5 6 7 .6 26 396 .53 1 .05409 .08636 .115 69 .22388
Nguồn: Tác giả đã phân tích qua phần mềm SPSS
Bảng 4.13, 4.14, 4.15 của mô hình hồi quy tuyến tính cho kết quả rằng hệ số tương quan bằng 0.736 > 0.5. Mô hình này thích hợp để đánh giá mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Bên cạnh đó, phân tích giá trị F = 57.497 có mức ý nghĩa thống kê cực kỳ nhỏ (sig = 0.000), vì vậy mô hình hồi quy tuyến tính rất phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng để nghiên cứu. R2= 0.542, giá trị này của R2 có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với dữ liệu khoảng 54.2%. Nói cách khác 54.2% sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online do giải thích
được HL của khách hàng thông qua biến dự báo. Như vậy mô hình này có thể dùng cho dự báo.
- Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa và kiểm định “t” với mức ý nghĩa 0.05 cho thấy 7 trong tổng 8 nhân tố vượt qua kiểm định (NT, BM, GC, TK, TTX ND, CL), biến còn lại là DV là ko vượt qua, cần thiết loại bỏ ra khỏi mô hình hồi quy.
- Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa: cho thấy biến quan trọng nhất lần lượt là biến ND (1), TT (2), TK (3), CL (4), BM (5), GC (6), NT (7).
4.6 Kiểm định khác biệt theo các biến kiểm soát
Để xem xét sự ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng khi mua quần áo sắm online có sự khác biệt với yếu tố giới tính hay không thì nghiên cứu này sẽ thực hiện phân tích trung bình các mẫu độc lập nhau thông qua kiểm định Independent Sample T-Test và OneWay Anova.
4.7.1 Khảo sát yếu tố giới tính
Equal varia nces not assu med .6 35 177 . 039 .52 6 .05409 .08520 - .114 04 .222 23
Nguồn: Tác giả đã phân tích qua phần mềm SPSS
Ket quả bảng 4.16 cho thấy giá trị sig 0.567 > 0.05 nên phương sai hai giới tính là như nhau. Cùng với đó giá trị Sig (2-tailed) =0.531 > 0.05 thể hiện rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng của những sinh viên có giới tính khác nhau khi mua sắm online. Cụ thể, có thể thấy giá trị sig T-test ở hàng “ Equal variances assumed” trong bảng giới tính nữ là 0.531 và nam là 0.526.
4.7.2 Phân tích sự khác biệt trung bình ANOVA nhóm năm học
Variances có sig=0.044<0.05 và bảng Robust tests có sig=0.001<0.05, kết luận rằng có sự khác biệt sự hài lòng giữa các nhóm sinh viên từ năm 1 đến năm 4. Có thể thấy cột “Mean” của nhóm này năm học càng lớn thì sự hài lòng khi mua sắm quần áo online càng tăng. (Chi tiết tại phụ lục 4)
4.7.3 Phân tích sự khác biệt trung bình ANOVA nhóm mức độ sử dụng
Kết quả kiểm định cho thấy phương sai của các nhóm là bằng nhau (Sig. = 0,724). Kiểm định F có giá trị là 1,799 với mức ý nghĩa Sig = 0,183> 0,05 có cơ sở để xác định rằng không có sự khác biệt giữa mật độ mua sắm quần áo đối với mức độ hài lòng khi mua sắm quần áo trực tuyến. Bảng số liệu chi tiết được trình bày trong phụ lục 4.
4.7.4 Phân tích sự khác biệt trung bình ANOVA nhóm thu nhập trung bình
Bảng Variances có sig=0.027<0.05 và bảng Robust tests có sig=0.004<0.05, kết luận rằng có sự khác biệt sự hài lòng giữa các thu nhập trung bình. (Chi tiết tại phụ lục 4)
4.7.5 Phân tích sự khác biệt trung bình ANOVA nhóm thời gian sử dụng
Ket quả kiểm định cho thấy phương sai của các nhóm là bằng nhau (Sig. = 0,407). Kiểm định F có giá trị là 0,51 với mức ý nghĩa Sig = 0,664> 0,05 có cơ sở để xác định rằng không có sự khác biệt giữa thời gian sử dụng đối với mức độ hài lòng khi mua sắm quần áo trực tuyến. Bảng số liệu chi tiết được trình bày trong phụ lục 4.
4.7.6 Phân tích sự khác biệt trung bình ANOVA nhóm tần suất mua sắm
Kết quả kiểm định cho thấy phương sai của các nhóm là bằng nhau (Sig. = 0,883). Kiểm định F có giá trị là 2.632 với mức ý nghĩa Sig = O,067> 0,05 có cơ sở để xác định rằng không có sự khác biệt giữa tần suất mua sắm đối với mức độ hài lòng khi mua sắm quần áo trực tuyến. Bảng số liệu chi tiết được trình bày trong phụ lục 4.
4.7.7 Phân tích sự khác biệt trung bình ANOVA nhóm chi phí sẵn sàng
Kết quả kiểm định cho thấy phương sai của các nhóm là bằng nhau (Sig. = 0,143). Kiểm định F có giá trị là 1.525 với mức ý nghĩa Sig = 0,267> 0,05 có cơ sở để xác định rằng không có sự khác biệt giữa chi phí sẵn sàng bỏ ra đối với mức độ hài lòng khi mua sắm quần áo trực tuyến. Bảng số liệu chi tiết được trình bày trong phụ lục 4.
4.7.8 Phân tích sự khác biệt trung bình ANOVA nhóm phương thức thanhtoán toán
Kết quả kiểm định cho thấy phương sai của các nhóm là bằng nhau (Sig. = 0,528). Kiểm định F có giá trị là 0.774 với mức ý nghĩa Sig = 0,631> 0,05 có cơ sở để xác định rằng không có sự khác biệt giữa phương thức thanh toán đối với mức độ hài lòng khi mua sắm quần áo trực tuyến. Bảng số liệu chi tiết được trình bày trong phụ lục 4.
4.7.9 Phân tích sự khác biệt trung bình ANOVA nhóm kênh thương mại điệntử tử
Ket quả kiểm định cho thấy phương sai của các nhóm là bằng nhau (Sig. = 0,183). Kiểm định F có giá trị là 1.441 với mức ý nghĩa Sig = 0,189> 0,05 có cơ sở để xác định rằng không có sự khác biệt giữa kênh thương mại điện tử đối với mức độ hài lòng khi mua sắm quần áo trực tuyến. Bảng số liệu chi tiết được trình bày trong phụ lục 4.
4.7 Kết luận
Hệ số hồi quy chuẩn hóa cho thấy cả 8 yếu tố thực sự có tác động đến sự hài lòng của sinh viên về việc mua sắm trực tuyến.
Đối với H1: kết quả ước tính cho thấy mối quan hệ giữa niềm tin thương hiệu (NT) và Sự hài lòng (HL) là 0.33, với ý nghĩa thống kê p = 0.000. Tức là, niềm tin đối với thương hiệu càng nhiều sẽ nâng cao sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online và ngược lại.
Đối với H2: kết quả ước tính cho thấy mối quan hệ giữa sự bảo mật (BM) và Sự hài lòng (HL) là 0.38, với ý nghĩa thống kê p = 0.000. Tức là, sự bảo mật thông tin khách hàng càng cao sẽ nâng cao sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online và ngược lại.
Đối với H3: kết quả ước tính cho thấy mối quan hệ giữa giá cả (GC) và Sự hài lòng (HL) là 0.39, với ý nghĩa thống kê p = 0.000. Tức là, giá cả hợp lý sẽ nâng cao sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online và ngược lại.
Đối với H4: kết quả ước tính cho thấy mối quan hệ giữa thiết kế website (TK) và Sự hài lòng (HL) là 0.35, với ý nghĩa thống kê p = 0.000. Tức là, thiết kế website càng dễ sự dụng và càng thẩm mỹ sẽ nâng cao sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online và ngược lại.
Đối với H5: kết quả ước tính cho thấy mối quan hệ giữa phương thức thanh toán (TT) và Sự hài lòng (HL) là 0.34, với ý nghĩa thống kê p = 0.000. Tức là, phương
Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn ND 1ND 3.96 .962 2ND3 3.863.91 1.020.960 ND4 3.92 .953
thức thanh toán càng thuận tiện sẽ nâng cao sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online và ngược lại.
Đối với H7: kết quả ước tính cho thấy mối quan hệ giữa nội dung truyền tải (ND) và Sự hài lòng (HL) là 0.33, với ý nghĩa thống kê p = 0.000. Tức là, nội dung truyền tải càng chính xác và đáng tin cậy sẽ nâng cao sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online và ngược lại.
Đối với H8: kết quả ước tính cho thấy mối quan hệ giữa chất lượng sản phẩm (CL) và Sự hài lòng (HL) là 0.37, với ý nghĩa thống kê p = 0.000. Tức là, chất lượng sản phẩm thương hiệu càng cao sẽ nâng cao sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online và ngược lại.
Đối với H6: kết quả ước tính cho thấy mối quan hệ giữa dịch vụ tư vấn và chăm sóc khách hàng (DV) và sự hài lòng (HL) có ý nghĩa thống kê p = 0.273 không được chấp nhận. Hơn nữa, nghiên cứu không cho thấy có sự khác biệt nào về mức độ hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo trực tuyến đối với nhóm năm học, mức độ sử dụng, tần suất mua sắm.... của sinh viên.
Từ kết quả trên, yếu tố tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online đó là yếu tố “Nội dung truyền tải”. tiếp theo là yếu tố “ Phương thức thanh toán”. yếu tố “Thiết kế trang web”. yếu tố “Chất lượng sản phẩm”. yếu tố “Sự bảo mật”. yếu tố “Giá cả”. cuối cùng là yếu tố “Niềm tin thương hiệu”.
CHƯƠNG 5: KHUYẾN NGHỊ VÀ HAN CHẾ
Trong chương cuối này, dựa trên các kết quả phân tích trước đó, tác giả sẽ đưa ra các khuyến nghị nhằm cải thiện và nâng cao sự hài lòng của sinh viên đối với việc mua sắm quần áo trực tuyến. Hơn nữa, tác giả cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu và đưa ra tầm nhìn trong tương lai, những đóng góp mà nghiên cứu mang lại cho xã hội.
5.1 Khuyến nghị
Hiện nay, kinh doanh thời trang online là một trong những lĩnh vực có thị trường tiêu thụ tiềm năng nhất. Cũng bởi vì thế mà sức cạnh tranh giữa các doanh nghiệp cũng không hề nhỏ, các cửa hàng quần áo online dần được hình thành mỗi ngày một nhiều trên các kênh mạng xã hội. Dựa vào kết quả phân tích và đưa ra mức độ ảnh hưởng quan trọng của từng biến số. Các biến được xếp hạng theo thứ tự ưu tiên và các đề xuất để cải thiện sự hài lòng của sinh viên về việc mua sắm quần áo trực tuyến.
5.1.1 Đối với nội dung truyền tải
Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn TT1 3.53 .959 TT2 3.46 .896 TT3 3.68 .837 Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn TK1 3.75 .944 TK2 3.90 .916
Nguồn: Tác giả đã phân tích qua phần mềm SPSS
Theo kết quả bảng 5.1 cho thấy giá trị trung bình của nội dung truyền tải là 3.86 do đó khuyến nghị đối với biến nội dung truyền tải đó chính là cửa hàng cần cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết cho khách hàng. Ngoài việc giới thiệu trên website, fanpage,... thông tin về sản phẩm quần áo còn phải được công bố rõ ràng và chính xác trên quần áo, nhãn mác sản phẩm để khách hàng hiểu và cảm nhận rõ hơn về sản phẩm nhằm tránh tình trạng có sự chênh lệch cảm nhận của khách hàng từ việc nhận qua thông tin bàn đầu so với trải nghiệm thực tế khi mua hàng theo cách truyền thống. Thêm vào đó đưa những nhận xét đánh giá của khách hàng đã mua sản phẩm vào nội dung truyền tải là hết sức có giá trị trong việc thu hút khách hàng, đặc biệt những phản hồi tích cực sẽ kích thích và thuyết phục họ quyết định mua sắm nhanh hơn.
5.1.2 Đối với phương thức thanh toán
Bảng 5. 2. Thống kê giá trị trung bình của biến phương thức thanh toán
Nguồn: Tác giả đã phân tích qua phần mềm SPSS
Theo kết quả bảng 5.2 cho thấy giá trị trung bình của phương thức thanh toán là 3.53 do đó khuyến nghị đối với biến phương thức thanh toán đó chính là cần áp dụng các phương thức thanh toán phổ biến và hiện đại. Đây là bước quan trọng trong việc mua sắm quần áo trên các kênh thương mại điện tử. Việc đơn giản hóa và tích hợp nhiều phương thức thanh toán để cho phù hợp với nhiều nhóm đối tượng khác nhau. Nhất là đối tượng sinh viên thường xuyên nắm bắt được nhiều công nghệ mới vì vậy việc tích hợp nhiều phương thức thanh toán trực tuyến giúp cho doanh nghiệp nhanh thành công hơn.
5.1.3 Đối với thiết kế trang web
TK3 3.82 .931 TK4 3.77 .969 Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn CL1 4.28 .848 CL2 4.21 .880 CL3 4.23 .854 CL4 4.11 .976
Nguồn: Tác giả đã phân tích qua phần mềm SPSS
Theo kết quả bảng 5.3 cho thấy giá trị trung bình của thiết kế trang web là 3.77 do đó khuyến nghị đối với biến thiết kế trang web đó chính là một trang web cần được tối ưu hóa và thiết kế đẹp mắt dễ nhìn sẽ giúp người bán hàng tạo được ấn tượng ban đầu. Việc thiết kế phải thể hiện rõ được chiến lược tiếp thị, chiến lược sản phẩm và chiến lược xây dựng thương hiệu của doanh nghiệp. Điều này giúp cho khách hàng thấy rõ được lợi ích của sản phẩm và dịch vụ khi họ mua hàng. Website phải được thiết kế dành riêng cho tập khách hàng có mục tiêu mua sắm quần áo online. Mặt khác thông tin trên web phải được sắp xếp hợp lý, có logic để khắc sâu trong tâm trí khách hàng.
5.1.4 Đối với chất lượng sản phẩm