1 Phần dư 41,912 207 0,202 Tổng 115,504 213 Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa
T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai
(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả trích xuất từ SPSS 20.0)
Từ kết quả phân tích hồi quy (Model Summaryb) cho thấy hệ số R = 0,798 thể hiện rằng các biến trong mô hình có mối quan hệ tương quan với nhau. Giá trị R2 (R Square) = 0,637 nên giá trị này thể hiện được mức độ phù hợp của mô hình.
So với giá trị R2 thì giá trị R2 hiệu chỉnh phản ánh mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể chính xác hơn. Để có một mô hình tốt thì R bình phương hiệu chỉnh cần lớn hơn 0,5 (50%) < 1, vậy nên trong mô hình này tác giả cho ra kết quả R2 hiệu chỉnh = 0,627 được xem là phù hợp. Giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,627 nghĩa là các yếu tố SEO, MM, IM, SMM, OA, EM thay đổi 62,7% trong việc tác động đến quyết định mua.
Chỉ số Durbin-Watson = 1,927 nằm trong khoảng từ 0-4 nên không có hiện tượng
tự tương quan của phần dư trong mô hình hồi quy tuyến tính. Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa mãn hết các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc đưa ra các kết
quả nghiên cứu.
Bảng 4.10. Bảng phân tích phương sai ANOVA
(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả trích xuất từ SPSS 20.0)
Từ kết quả của bảng phân tích ANOVA ở trên, ta thấy sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏ độ tin cậy cao 95%, nghĩa là mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu thực tế nghiên cứu,
các biến độc lập và phụ thuộc có tương quan với nhau.
4.5.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Từ kết quả phân tích ANOVA cho thấy Sig. của kiểm định F là 0,000 < 0,05. Như
vậy mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể. Quyết định mua hàng của người tiêu dùng tại TPHCM được phản ánh qua giá trị của hệ số Beta được trình bày trong bảng sau:
IM 0,230 0,054 0,193 4,284 0,000 0,863 1,158 OA 0,444 0,055 0,371 8,067 0,000 0,829 1,207 SEO 0,292 0,048 0,285 6,128 0,000 0,812 1,232
SEO
(0,000). Kết quả còn cho thấy biến OA có hệ số beta hiệu chỉnh (0,371) là lớn nhất nên nó tác động đến quyết định mua là nhiều nhất, biến EM có hệ số beta hiệu chỉnh (0,095) là nhỏ nhất nên nó tác động đến quyết định mua là ít nhất.
Ngoài ra kết quả hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) là rất nhỏ từ 1,158 - 1,232 < 2 đạt yêu cầu. Từ đó rút ra kết luận, mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tiến, mô hình có ý nghĩa thống kê, nên các nhân tố trong mô hình được chấp nhận.
4.5.4. Ý nghĩa hệ số hồi quy
Với giả thuyết đã đưa ra, phương trình hồi quy đa biến có dạng:
PD = β0 + β1*SMM + β2*MM + β3*EM + β4*IM + β5*OA + β6*SEO
Trong đó ■ β0: Hằng số
■ β1: Hệ số hồi quy chuẩn hóa của thành phần Social Media Marketing ■ β2: Hệ số hồi quy chuẩn hóa của thànhphần Mobile Marketing ■ β3: Hệ số hồi quy chuẩn hóa của thànhphần Email Marketing ■ β4: Hệ số hồi quy chuẩn hóa của thànhphần Influencer Marketing ■ β5: Hệ số hồi quy chuẩn hóa của thànhphần Online Advertising
Bảng kết quả 4.11 cho thấy tất cả các hệ số Beta đều lớn hơn 0, cho nên các biến độc lập và biến phụ thuộc tác động thuận chiều với nhau. Nghĩa là khi một nhân tố bất kì nào đó được tăng lên thì quyết định mua cũng tăng lên và ngược lại. Mối quan hệ giữa
biến độc lập và biến phụ thuộc được thể hiện qua phương trình sau:
PD = -1,737 + 0,165*SMM + 0,173*MM + 0,095*EM + 0,193*IM + 0,371*OA + 0,285*SEO
4.6. Kiểm tra các giả định hồi quy
Sau khi phân tích hồi quy cho ra kết quả, ta cần phải xem xét, kiểm tra lại kết quả
đó có bị vi phạm giả định hồi quy hay không. Kết quả tính toán sẽ được cho là không đáng tin cậy khi các giả định bị vi phạm.
4.6.1. Phân phối chuẩn của phần dư (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Có nhiều lý do mà phần dư có thể không theo phân phối chuẩn như: sử dụng sai mô hình, số lượng các phần tử không đủ để phân tích v.v. Cho nên cần thực hiện nhiều cách khác nhau. Có 2 cách phổ biến thường được sử dụng là căn cứ vào biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot phần dư. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng biểu đồ
ABSRES SMM MM EM IM OA SEO Spearman's rho ABSRES Pearson Correlation 1 - 0,024 0,025 0,065- 0,023 0,092- 0,011- Sig. (2- tailed) 0,727 0,719 0,347 0,742 0,179 0,871 N 214 214 214 214 214 21 4 214 SMM Pearson Correlation -0,024 1 0,154 0,182 0,287 0,152 0,294 Sig. (2- tailed) 0,727 0,025 0,008 0,000 0,026 0,000 N 214 214 214 214 214 21 4 214 MM Pearson Correlation 0,025 0,154 1 0,347 0,14 4 0,241 0,211 Histogram
Hình 4.1. Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
(Nguồn: Ket quả phân tích của tác giả trích xuất từ SPSS 20.0)
Đối với biểu đồ Histogram ta thấy giá trị trung bình Mean gần bằng 0 (Mean = 1,05E-14), giá trị độ lệch chuẩn gần bằng 1 (0,986) và biểu đồ có dạng hình chuông. Phần lớn các giá trị tập trung trong khoảng từ -2 đến 2 và và nhiều nhất ở giá trị số 0. Vì
vậy ta có thể khẳng định phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.6.2. Kiểm định liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính, tác giả sử dụng biểu đồ Scatter Plot. Biểu
đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem các dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không.
Nhìn vào hình 4.2 ta thấy, kết quả đồ thị xuất ra các điểm phân bố của phần dư
Scatterplot Dependent Variable: PD
Hinh 4.2. Biêu đồ Scatter Plot
(Nguồn: Ket quả phân tích của tác giả trích xuất từ SPSS 20.0)
4.6.3. Kiêm định phương sai thay đôi
EM Correlation -0,065 0,182 0,347 1 0,157 0,253 0,235 Sig. (2- tailed) 0,347 0,008 0,000 0,022 0,000 0,001 N 214 214 214 214 214 214 214 IM Pearson Correlation 0,023 0,287 0,144 0,157 1 0,246 0,226 Sig. (2- tailed) 0,742 0,000 0,035 0,022 0,000 0,001 N 214 214 214 214 214 214 214 OA Pearson Correlation -0,092 0,152 ,241 0,253 0,246 1 0,313 Sig. (2- tailed) 0,179 0,026 0,000 0,000 0,000 0,000 N 214 214 214 214 214 214 214 SEO Pearson Correlation -0,011 0,294 0,211 0,235 0,226 0,313 1 Sig. (2- tailed) 0,871 0,000 0,002 0,001 0,001 0,000 N 214 214 214 214 214 214 214
phương sai phần dư là đồng nhất, giả định phương sai không đổi không bị vi phạm.4.7. Thảo luận kết quả phân tích Qua phân tích hồi quy và kiểm định các giả định cho thấy các thang đo có độ tin cậy cao. Tác giả nhận thấy Quyết định mua của người tiêu dùng chịu tác động mạnh mẽ bởi 6 nhân tố: (1) Social Media Marketing, (2) Mobile Marketing, (3) Email Marketing, (4) Influencer Marketing, (5) Online Advertising, (6) Search Engine Marketing. Tất cả các nhân tố đều phù hợp với giả thuyết tác giả đề xuất nghĩa là các nhân tố đều có tác động tích cực đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng. Cụ thể như sau:
Giả định H1: Yeu tố Social Media Marketing (SMM) có hệ số Beta chuẩn hoá là 0,165 chỉ ra rằng trong điều kiện khác các biến không thay đổi, SMM có tác động tích cực đến quyết định mua (PD). Khi SMM thay đổi 1 đơn vị thì PD thay đổi 0,165 đơn vị.
Điều này cho thấy kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với giả thuyết ban đầu cũng như kết quả nghiên cứu của các tác giả: Fattah và Khaled (2021), Ziaul Maula và ctg (2017). Do đó, việc ứng dụng phương tiện Social Media trong chiến lược Marketing như
tạo ra luồng tương tác với người dùng thường xuyên, nhắm chọn đối tượng chính xác,... thực sự ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng đối với doanh nghiệp.
Giả định H2: Yếu tố Mobile Marketing (MM) có hệ số Beta chuẩn hoá là 0,173 chỉ ra rằng trong điều kiện khác các biến không thay đổi, MM có tác động tích cực đến quyết định mua (PD). Khi MM thay đổi 1 đơn vị thì PD thay đổi 0,173 đơn vị. Điều này cho thấy kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với giả thuyết ban đầu cũng như kết quả
nghiên cứu của các tác giả: Fattah và Khaled (2021), Tiffany và Ctg (2018). Do đó, việc ứng dụng chiến lược Mobile Marketing dưới đa hình thức sẽ mang lại ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng đối với doanh nghiệp.
Giả định H3: Yếu tố Email Marketing (EM) có hệ số Beta chuẩn hoá là 0,095 chỉ
ra rằng trong điều kiện khác các biến không thay đổi, EM có tác động tích cực đến quyết
định mua (PD). Khi EM thay đổi 1 đơn vị thì PD thay đổi 0,095 đơn vị. Điều này cho thấy kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với giả thuyết ban đầu cũng như kết quả nghiên cứu của các tác giả: Bokde & Seshan (2019), Hoai Thuong Tran (2019), Fattah và Khaled (2021). Đối với kết quả phân tích của bài nghiên cứu này mức độ ảnh hưởng của
Giả thuyết Các yếu tố Kết quả kiểm tra Mức độ ảnh hưởng H1 Social Media Marketing Chấp nhận Xếp thứ 5 H2 Mobile Marketing Chấp nhận Xếp thứ 4 H3 Email Marketing Chấp nhận Xếp thứ 6 H4 Influencer Marketing Chấp nhận Xếp thứ 3 H5 Online Advertising Chấp nhận Xếp thứ 1
quyết định mua (PD). Khi IM thay đổi 1 đơn vị thì PD thay đổi 0,193 đơn vị. Điều này cho thấy kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với giả thuyết ban đầu cũng như kết quả
nghiên cứu của các tác giả: Yodi và Widyastuti (2020), Alhidari, Iyer và Paswan (2015), Phyu Sin Thant (2019). Do đó, việc sử dụng Influencer trong chiến lược Marketing một cách phù hợp và đúng xu hướng sẽ mang lại ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng đối với doanh nghiệp.
Giả định H5: Yếu tố Online Advertising (OA) có hệ số Beta chuẩn hoá là 0,371 chỉ ra rằng trong điều kiện khác các biến không thay đổi, OA có tác động tích cực đến quyết định mua (PD). Khi OA thay đổi 1 đơn vị thì PD thay đổi 0,371 đơn vị. Điều này cho thấy kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với giả thuyết ban đầu cũng như kết quả
nghiên cứu của các tác giả: Dhore và Godbole (2019), Ziaul Maula và ctg (2017), Fattah
và Khaled (2021). Theo kết quả phân tích của nghiên cứu này, việc sử dụng phương tiện Online Advertisng trong chiến lược Marketing là cách tối ưu sẽ mang lại ảnh hưởng mạnh mẽ và tích cực đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng đối với doanh nghiệp. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giả định H6: Yếu tố Search Engine Optimization (SEO) có hệ số Beta chuẩn hoá
là 0,285 chỉ ra rằng trong điều kiện khác các biến không thay đổi, SEO có tác động tích cực đến quyết định mua (PD). Khi SEO thay đổi 1 đơn vị thì PD thay đổi 0,285 đơn vị. Điều này cho thấy kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với giả thuyết ban đầu cũng như kết quả nghiên cứu của các tác giả: Ziaul Maula và ctg (2017), Joshi Sujata và ctg (2016). Do đó, việc nắm vững những thuật toán của các nền tảng tìm kiếm, xây dựng nội
thông
tin cá nhân về giới tính, độ tuổi, thu nhập,thời gian sử dụng, mạng xã hội sử dụng,v.v, củangười tiêu dùng tại TPHCM tham gia khảo sát. Đồng thời tác giả cũng trình về kết quả phân tích cho thấy kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy hệ số tương quan biến tổng cao, không có biến nào bị loại bỏ và thang đo phù hợp. Phân tích nhân tố
khám phá EFA bằng việc sử dụng hệ số KMO, kiểm định Bartlett và hệ số tương quan Pearson, cho kết quả các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố. Dựa trên cơ sở đó tiếp tục phân tích mô hình hồi quy tuyến tính nhận thấy không có hiện
tượng đa cộng tuyến, từ đó kết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính được chấp nhận. Nên nghiên cứu đã xác định có 6 yếu tố Digital Marketing ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng tại TPHCM: (1) Social Media Marketing, (2) Mobile
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Chương 5 tác giả sẽ trình bày những nội dung sau: (1) Ket luận của nghiên cứu; (2) Hàm ý quản trị giúp nâng cao tác động tích cực của các yếu tố Digital đến quyết định
mua hàng của người tiêu dùng TPHCM và (3) Hạn chế của nghiên cứu hiện tại và hướng
nghiên cứu trong tương lai.
5.1. Ket luận
Mục tiêu của nghiên cứu là xác định các yếu tố của Digital Marketing ảnh hưởng
đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng tại TPHCM và xem xét mức độ ảnh hưởng
của từng yếu tố. Nghiên cứu này giúp các doanh nghiệp lựa chọn hoặc kết hợp kênh tiếp
thị phù hợp với tính chất kinh doanh của mình, qua đó kích thích người tiêu dùng quyết định mua SP của doanh nghiệp và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Nghiên cứu được tiến hành qua hai bước, nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Với đối tượng lấy mẫu là người tiêu dùng từ 16 tuổi trở lên, đang sống và làm việc
tại TPHCM và có tiếp xúc với nền tảng công nghệ - kỹ thuật số. Tổng số mẫu nghiên cứu là 214 mẫu.
Thang đo của mô hình nghiên cứu này xây dựng dựa trên sự kết hợp với mô hình
trong nghiên cứu của Fattah và Khaled (2021), Ziaul Maula và ctg (2017) và Phyu Sin Thant (2019). Thang đo được kiểm định bằng phương pháp đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá.
Quá trình phân tích kết quả trong nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua sự hỗ trợ EXCEL và SPSS. Kết quả nghiên cứu cho thấy:
Mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu gồm 6 yếu tố: Social Media Marketing, Mobile Marketing, Email Marketing, Influencer Marketing, Online Advertising và Search Engine Optimization. Sau giai đoạn nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính và phân tích nhân tố khám phá, vẫn giữ nguyên 6 yếu tố trên.
- Kết quả phân tích
Phân tích hồi qui cho thấy các yếu tố Digital ảnh hưởng quyết định mua hàng của
người tiêu dùng TPHCM từ cao đến thấp bao gồm: Online Advertising, Search Engine Optimization, Influencer Marketing, Mobile Marketing, Social Media Marketing, Email Marketing Các hệ số hồi qui đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và phù hợp với các giả thuyết đã đặt ra.
Mô hình nghiên cứu cho thấy 6 yếu tố trong mô hình giải thích được 62,7% sự biến động của biến phụ thuộc là quyết định mua.
5.2. Hàm ý quản trị
5.2.1. Social Media Marketing
Kết quả nghiên cứu cho thấy Social Media Marketing là yếu tố có ảnh hưởng không nhỏ đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng. Dựa trên số liệu về nền tảng và những kiến thức liên quan đã được tác giả trình bày tại phần cơ sở lý thuyết, mạng xã
hội thực sự là một “mảnh đất màu mỡ” để doanh nghiệp khai thác. Để thực hiện một chiến dịch Social Media Marketing có hiệu quả, doanh nghiệp cần sự linh hoạt và phối hợp trong xây dựng nội dung và xu hướng, do đó, tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị sau:
- Xây dựng nội dung tập trung vào tính giải trí, hài hước nhưng đảm bảo tính trung thực của SPDV. Ngoài ra khách hàng cũng đặc biệt quan tâm đến tính thực tế của hình ảnh. Một trong những xu hướng của tương lai đó là việc tích hợp công nghệ thực tế ảo (VR- Virtual Reality), định dạng này được chấp nhận hầu hết trên các nền tảng mạng xã hội và sẽ mang lại trải nghiệm mua sắm tốt hơn, kích thích (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Chuyển đổi nội dung sang hình thức video. Tiktok cũng như các tính năng video như Iivestream, stories, v.v, được tích hợp trong các nền tảng mạng xã hội đang tạo được sự thu hút lớn, doanh nghiệp có thể mang đến cho người tiêu dùng góc