Các biến độc lập trong mô hình gồm: Niềm tin thương hiệu (NT), Sự bảo mật (BM), Hình thức truyền thông (TT), Giá cả (GC), Thiết kế trang web (TK), Dịch vụ tư vấn và chăm sóc (DV), Phương thức thanh toán (PT), Nội dung truyền tải (ND), Chất lượng sản phẩm (CL).
Một biến phụ thuộc trong mô hình là Sự hài lòng (HL).
Hình 4. Mô hình nghiên cứu đề nghị
3.1.2 Các giả thuyết nghiên cứu
Theo mô hình nghiên cứu đề xuất, sự hài lòng của sinh viên đại học Ngân hàng khi mua sắm quần áo trực tuyến chịu ảnh hưởng của 9 biến độc lập. Sau khi
H1: “Niềm tin thương hiệu” có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online không?
H2: “Sự bảo mật” có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online không?
H3: “Giá cả” có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online không?
H4: “Thiết kế trang web” có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online không?
H5: “Phương thức thanh toán” có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online không?
H6: “Dịch vụ tư vấn và chăm sóc” có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online không?
H7: “Nội dung truyền tải” có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online không?
H8: “Chất lượng sản phẩm” có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm quần áo online không?
3.2 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
* - Nghiên cứu định tính nhằm đề xuất mô hình nghiên cứu
- Khao sát thử 30 khách hàng thường xuyên mua sắm quần áo online nhằm kiếm tra thang đo
* - Nghiên cứu chính thức định lượng có mẫu nghiên cứu là 398
- Crobach ’ S Alpha
- Phân tích EFA
- Hồi quy, T-test, ANOVA
- Phân tích kết quả xử lý SO liệu
Hình 5. Quy trình nghiên cứu
3.2.1 Nghiên cứu sơ bộ
Trong nghiên cứu sơ bộ gồm 2 bước sau đây:
Bước 1: Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính trên nền tảng mục tiêu nghiên cứu ban đầu nhằm tìm hiểu đặc tính khách hàng mua sắm quần áo online, thu nhập được những những thông tin chi tiết, phát hiện một số yếu tố khác tác động đến sự hài lòng của khách hàng, từ đó bổ sung cho bước tiếp theo.
Bước 2: Phỏng vấn thử 30 khách hàng thường xuyên mua sắm quần áo online bằng bảng câu hỏi soạn sẵn, nhằm đánh giá sơ bộ thang đo, phát hiện những sai sót và kiểm ra trước khi tiến hành nghiên cứu chính thức thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s alpha.
3.2.2 Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, tiến hành ngay khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ.
Tác giả sử dụng công cụ Google Docs để khảo sát qua mạng Internet và gửi đường dẫn đến bảng câu hỏi (link) cho các đối tượng khảo sát thông qua email, mạng xã hội. Mục đích bảng nghiên cứu này nhằm thu thập những đánh giá tổng quan và mức độ hài lòng của khách hàng đối với việc mua sắm trực tuyến ở Tp.HCM.
Thông tin thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 22.0. Thông tin về mẫu khảo sát sẽ được tóm lược bằng thống kê mô tả. Thang đo sau khi được đánh giá bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và hồi quy bội sẽ được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết đã đề ra.
3.3 MẪU NGHIÊN CỨU3.3.1 Phương pháp chọn mẫu 3.3.1 Phương pháp chọn mẫu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Do hạn chế về mặt thời gian và kinh phí, mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp phi xác suất. Tuy phương pháp này có độ tin cậy không cao, nhưng trong lĩnh vực nghiên cứu mua sắm quần áo online có đối tượng khách hàng vô cùng đa dạng và có thể gặp ở bất cứ đâu, việc chọn phương pháp lấy mẫu thuận tiện vừa đạt được tính chất của đối tượng khách mua sắm quần áo trực tuyến vừa đạt mục đích tiết kiệm chi phí và thời gian khảo sát.
3.3.2 Kích cỡ mẫu nghiên cứu
Sự phù hợp của mẫu nghiên cứu: Theo nguyên tắc kinh nghiệm số quan sát trong mẫu tối thiểu phải gấp 5 lần số biến quan sát trong mô hình nghiên cứu. Số biến quan sát của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu sơ bộ là 29 biến quan sát (bao gồm cả 3 biến quan sát của sự hài lòng của khách hàng). Do đó, kích thước mẫu tối thiểu phải là 5 x 29 = 145 quan sát. Vậy kích thước mẫu thu thập được để phân tích bao gồm 398 quan sát dự kiến là thỏa mãn. Mẫu khảo sát được gửi cho đối tượng là sinh viên, đặc biệt là sinh viên Đại học Ngân hàng bởi đề tài của tác giả có đối tượng mục tiêu là sinh viên Đại học Ngân hàng. Dữ liệu thu thập sẽ được mã hóa, làm sạch và phân tích thông qua phần mềm SPSS phiên bản 22.0.
3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu được dùng cho nghiên cứu chính thức bao gồm kiểm tra thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội. Nghiên cứu sơ bộ chỉ đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho từng khái niệm. Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 22.0.
a. Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Do các biến nghiên cứu được xây dựng từ 4 đến 8 biến quan sát, nên cần kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha (Saunders và cộng sự, 2007). Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích EFA để loại các biến không phù hợp và hệ số này chỉ cho biết các đo lường liên kết với nhau hay không. Hai yếu tố cần xem xét là hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo và tương quan biến - tổng của mỗi biến quan sát. Một số nhà nghiên cứu cho rằng thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 là có thể sử dụng được, từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, lại có nhà nghiên cứu cho rằng từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới (Peterson, 1994; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trường hợp ở nghiên cứu về mua sắm quần áo trực tuyến được xem như mới tại Việt Nam thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 đều có thể chấp nhận được. Đồng thời những loại biến có hệ số tương quan biến - tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3.
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha, các thang đo tiếp theo được đánh giá bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA để gom các biến quan sát lại thành các khái niệm phục vụ cho phân tích hồi quy tuyến tính.
Điều kiện cần áp dụng để phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau. Sử dụng kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị trong đó tất cả các giá trị trên đường chéo
đều bằng 1, còn các giá trị nằm ngoài đường chéo đều bằng 0. Đại lượng kiểm định này dựa trên sự biến đổi thành đại lượng chi bình phương (chi-square) từ định thức của ma trận tương quan. Đại lượng này có giá trị càng lớn thì ta càng có khả năng bác bỏ giả thuyết này. Nếu giả thuyết H0 không thể bị bác bỏ thì phân tích nhân tố rất có khả năng không thích hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong phân tích nhân tố, chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phân tích nhân tố thường được tiến hành theo phương pháp trích yếu tố phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với phép xoay nhân tố giữ nguyên góc các nhân tố (Varimax) (Mayers, L.S, Gamst., Guarino A.J, 2000). Sau khi xoay các nhân tố, trọng số nhân tố (factor loading) phải > 0.5. Theo Hair & cộng sự (1998), trọng số nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố EFA. Trọng số nhân tố lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Tiêu chuẩn khác biệt trọng số nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun Al Tamimi, 2003). Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên (Hair & cộng sự, 1998). Ngoài ra, trị số Eigen Value phải lớn hơn 1. Chỉ những nhân tố nào có Eigen Value lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Những nhân tố có Eigen Value nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tóm lại trong phân tích nhân tố khám phá cần phải đáp ứng các điều kiện: + Factor Loading > 0,5
+ 0,5 < KMO < 1
+ Kiểm định Bartlett có Sig < 0,05 + Eigenvalue > 1
Sau khi phân tích nhân tố xong sẽ hiệu chỉnh mô hình lý thuyết theo kết quả phân tích nhân tố và tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội.
c. Phân tích tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính bội
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì cần kiểm tra xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. Ma trận hệ số tương quan là một ma trận vuông bao gồm các hệ số tương quan. Các số 1 xuất hiện trên đường chéo là hệ số tương quan tính được của một biến với chính nó. Mỗi biến sẽ xuất hiện 2 lần trong ma trận có hệ số tương quan giống nhau, đối xứng nhau qua đường chéo ma trận. Phần tam giác phía dưới hay phía trên đường chéo của ma trận là phần cần quan tâm. Qua đó kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau thông qua hệ số tương quan Pearson. Trong đó có một biến được gọi là biến phụ thuộc và các biến còn lại là các biến độc lập.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể là kiểm định F trong bảng phân tích phương sai.
Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy: Kiểm định t trong bảng thống kê của từng biến độc lập được dùng để kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Mô hình lý thuyết được kiểm định bằng phương pháp hồi quy bội với mức ý nghĩa là 5%. Phương pháp hồi quy bội được sử dụng để nghiên cứu các mối liên hệ của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua sắm online, thường được thể hiện qua biến mức độ hài lòng của khách hàng. Mục tiêu của việc nghiên cứu nhằm chỉ ra các yếu tố nào có ảnh hưởng lớn đến mức độ hài lòng của sinh viên nhằm đưa ra các giải pháp nâng cao chất lượng của các nhân tố ảnh hưởng, từ đó kỳ vọng sẽ nâng cao mức độ hài lòng chung. Kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng của sinh viên khi mua sắm quần áo online theo các biến giới tính, năm học, mức độ sử dụng, thu nhập trung bình, thời gian sử dụng, tần suất, chi phí sẵn sàng, phương thức
thanh toán và sử dụng kênh thương mại nào để mua sắm bằng phân tích ANOVA, T - test và kiểm định phi tham số, với mức ý nghĩa 5%.
3.4 XÂY DỰNG THANG ĐO NGHIÊN CỨU
Để đảm bảo bao quát toàn bộ các khái niệm và độ tin cậy trong quá trình xây dựng các biến trong nghiên cứu, tác giả tập trung lựa chọn các khái niệm đã được công nhận trong các nghiên cứu trước đây. Các thang đo xây dựng trên cơ sở kế thừa các thang đo của các nghiên cứu trước đây về sự hài lòng của khách hàng mua sắm online. Các thang đo chủ yếu được xây dựng dựa trên thang đo rút ra từ nghiên cứu của Liu X. và cộng sự (2008) có điều chỉnh và bổ sung dựa vào nghiên cứu định tính cho phù hợp với lĩnh vực mua sắm quần áo trực tuyến tại Việt Nam. Tất cả thang đo đều được đo lường dưới dạng Likert 5 điểm, với 1 điểm là rất không đồng ý, 2 điểm là không đồng ý, 3 điểm là trung lập, 4 điểm là đồng ý và 5 điểm là rất đồng ý.
3.4.1 Niềm tin thương hiệu
Yếu tố niềm tin thương hiệu (NT) được đo bằng 3 biến quan sát có ký hiệu NT1, NT2, NT3 với:
NT1: Tôi cảm thấy nhà cung cấp đáng tin cậy.
NT2: Tôi cảm thấy tin tưởng khi nhà cung cấp có lượt mua hàng cao.
NT3: Thương hiệu của nhà cung cấp có danh tiếng và được nhiều người biết đến.
3.4.2 Sự bảo mật (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Yếu tố sự bảo mật (BM) được đo bằng 3 biến quan sát có ký hiệu BM1, BM2, BM3.
BM1: Tôi cảm thấy an toàn khi cung cấp thông tin thẻ tín dụng của mình. BM2: Tôi cảm thấy an toàn khi giao dịch trên kênh thương mại trực tuyến. BM3: Tôi cảm thấy tin tưởng vào hình thức thanh toán trực tuyến.
3.4.3. Giá cả
Yếu tố giá cả (GC) được đo bằng 3 biến quan sát có ký hiệu GC1, GC2, GC3. GC1: Tôi có thể so sánh giá cả giữa các thương hiệu khác nhau.
GC2: Tôi có thể nhận được nhiều ưu đãi hơn khi mua sắm online. GC3: Tôi cảm thấy giá cả phù hợp với chất lượng sản phẩm.
3.4.4. Thiết kế trang web
Yếu tố thiết kế trang web (TK) được đo bằng 4 biến quan sát có ký hiệu TK1, TK2, TK3, TK4.
TK1: Tôi thích bố cục của trang web.
TK2: Trang web rất dễ sử dụng khi mua quần áo.
TK3: Trang chủ dẫn tôi tới những thông tin tôi cần một cách dễ dàng. TK4: Các sản phẩm được trình bày đẹp mắt.
3.4.5. Phương thức thanh toán
Yếu tố phương thức thanh toán (TT) được đo bằng 3 biến quan sát có ký hiệu TT1, TT2, TT3.
TT1: Tôi được lựa chọn phương thức thanh toán mà mình muốn. TT2: Tôi nhận được mức giá ưu đãi khi thanh toán trước.
TT3: Các lựa chọn thanh toán được cung cấp bởi trang web đều an toàn.
3.4.6. Dịch vụ tư vấn và chăm sóc khách hàng
Yếu tố dịch vụ tư vấn và chăm sóc khách hàng (DV) được đo bằng 3 biến quan sát có ký hiệu DV1, DV2, DV3.
DV1: Nhân viên chăm sóc khách hàng luôn sẵn sàng giúp đỡ tôi. DV2: Những câu hỏi của tôi được trả lời một cách nhanh chóng DV3: Cửa hàng có các chính sách đổi, trả sản phẩm tốt.
3.4.1 Nội dung truyền tải
Yeu tố nội dung truyền tải (ND) được đo bằng 4 biến quan sát có ký hiệu ND1, ND2, ND3, ND4.
ND1: Nội dung truyền tải của cửa hàng chính xác và đáng tin cậy. ND2: Nội dung truyền tải của cửa hàng rõ ràng, dễ hiểu.
ND3: Tôi có thể tìm thấy tất cả thông tin chi tiết của hàng hóa mà tôi cần. ND4: Nội dung truyền tải khiến tôi ấn tượng.
3.4.8 Chất lượng sản phẩm
Yếu tố chất lượng sản phẩm (CL) được đo bằng 4 biến quan sát có ký hiệu CL1, CL2, CL3, CL4.
CL1: Tôi nhận được sản phẩm đúng như thông tin được cung cấp CL2: Sản phẩm khi nhận được thỏa đạt được kỳ vọng của tôi CL3: Giá trị sản phẩm phù hợp với chi phí mà tôi bỏ ra
CL4: : Chất lượng sản phẩm luôn được cải thiện và không ngừng nâng cao