4.2.1. Mô tả thống kê mẫu
Với 370 phiếu khảo sát được phát tận tay KH và gửi qua zalo, tác giả thu về 365 phiếu trong đó có 15 phiếu đánh thiếu do sơ suất của KH, còn lại 350 phiếu. Tất
cả các phiếu bị đánh thiếu đều bị loại bỏ khỏi phân tích định lượng. Còn lại 350 phiếu chính thức được nhập liệu và đưa vào phân tích.
Về giới tính:
Mẫu khảo sát, có 213 KH là nam (chiếm 60,9%) và 137 KH là nữ (chiếm 39,1%).
39,10%
Nam Nữ 60,90%
Hình 4. 3: Cơ cấu theo giới tính
(Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS và Excel)
Về độ tuổi
Mẫu khảo sát, có 45 KH dưới từ 20 đến 30 tuổi (chiếm 12.9%), 118 KH từ 31 đến 40 tuổi (chiếm 33.7%), 116 KH từ 41 đến 50 tuổi (chiếm 33.1%) và 71 KH trên 50 tuổi (chiếm 20.3%). 48 12,90% 20,30% 33,70% Từ 20 đến 30 tuổi Từ 31 đến 40 tuổi Từ 41 đến 50 tuổi
Hình 4. 4: Cơ cấu theo độ tuổi
(Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS và Excel)
Về chức vụ:
Mẫu khảo sát, có 32 KH là GĐ doanh nghiệp (chiếm 9.1%), 65 KH là trưởng phòng (chiếm 16.8%), 208 KH là nhân viên (chiếm 59.4%) còn lại 45 KH có chức vụ khác (chiếm 12.9%) 12,90% 9,10% 16,80% GĐ doanh nghiệp Trưởng phòng Nhân viên Chức vụ khác 59,40%
Hình 4. 5: Cơ cấu theo chức vụ
Về thời gian mua hàng tại Công ty:
Mẫu khảo sát, có 16 KH có thời gian mua hàng tại công ty trên 5 năm (chiếm 4.6%), 49 KH có thời gian mua hàng tại công ty từ 3-5 năm (chiếm 14.0%), 67 KH có thời gian mua hàng tại công ty từ 1-3 năm (chiếm 19.1%), còn lại 218 KH có thời gian mua hàng tại công ty dưới 1 năm (chiếm 62.3%).
4,60%
14%
19,10%
Hình 4. 6: Cơ cấu theo thời gian mua hàng tại Công ty
(Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS và Excel)
4.2.2. Thống kê mô tả biến quan sát
Bảng 4. 1: Thống kê trung bình kết quả trả lời câu hỏi khảo sát
Tên biến
CLSP01 Tỷ trọng của hạt nhựa chính
xác
CLSP02 Màu sắc hạt nhựa đa dạng
CLSP03 Chỉ số chảy MFI chính xác
CLSP04 Hàm lượng cặn trong nhựa thấp
hoặc không có cặn
GCSP02 Giá tốt nhất cho khách hàng tùy thời điểm
Chiết khấu cao khi mua hàng
GCSP03 với số lượng lớn, lâu dài và ổn
định
GCSP04 Phương
dạng.
SĐD01 Chủng
nhựa đa dạng
Có thể cung cấp với số lượng
SĐD02 lớn hoặc theo yêu cầu khách
hàng
SĐD03 Có nhiều cách bao bì đóng gói
cho khách hàng lựa chọn Có nhiều phương thức vận
SĐD04 chuyển cho khách hàng
chọn
Nhân viên có kiến thức chuyên
SĐB01 môn để trả lời thắc mắc và tư
vấn khách hàng
SĐB02 Nhân viên có thái độ tạo sự yên
tâm cho khách hàng
Đảm bảo thông tin của KH
SĐB03 không được khai thác sai mục
đích
SĐB04 Nhân viên trung thực đáng tin
cậy
Có các hoạt động tri ân khách
HACT01 hàng và các tập thể khác ngoài
doanh nghiệp
Tham gia các chương trình
HACT02 mang tính xã hội để tăng tính
HACT04 Nhận diện thương hiệu công ty
HACT05 Có ý thức xây dựng hình ảnh
doanh nghiệp
CLPV01 Nhân viên có trình độ chuyên
môn giỏi
CLPV02 Nhân viên có khả năng tư vấn
tốt
CLPV03 Nhân viên giải quyết thỏa đáng
mọi thắc mắc của KH
CLPV04 Nhân viên chăm sóc KH chu
đáo
CLPV05 Đảm bảo yếu tố giao hàng đúng
thời gian, địa điểm
HLKH01 Anh/chị hài lòng với chất lượng
sản phẩm của Công ty
Anh/chị hài lòng với dịch vụ
HLKH02 chăm sóc khách hàng của Công
ty
Anh/chị có cho rằng việc quyết
HLKH03 định lựa chọn mua hàng tại
Công ty là chính xác
HLKH04 Anh/chị có trở ngại gì khi lựa
chọn mua hàng tại Công ty
HLKH05 Trong tương lai, Anh/chị vẫn sẽ
tiếp tục mua hàng tại Công ty
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Giá trị trung bình của các biến quan sát và sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty TNHH GC Marketing Solutions Việt Nam lớn hơn 3
4.3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3.1. Kiểm định độ tin cậy của các thang đo
Nhằm kiểm tra độ tin cậy của các yếu tố sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng. Tác giả lần lượt thực hiện kiểm định độ tin cậy của các thang đo trong mô hình nghiên cứu.
Với thang đo CT, kết quả kiểm định như bảng sau:
Bảng 4. 2: Kết quả kiểm định thang đo Biến quan sát Yếu tố “Chất lƣợng sản phẩm” α = 0,906, N = 4 CL01 CL02 CL03 CL04 Yếu tố “Giá cả sản phẩm” α = 0,944, N = 4 GC01 GC02 GC03 GC04 Yếu tố “Sự đa dạng” α = 0,749, N = 4 SĐD01 SĐD02 SĐD03 SĐD04 Yếu tố “Sự đảm bảo” α = 0,859, N = 4 SĐB01 SĐB02
SĐB03 12.00
SĐB04 11.94
Yếu tố “Hình ảnh công ty” α = 0,815, N = 5
HACT01 14.64 HACT02 14.67 HACT03 14.69 HACT04 14.70 HACT05 14.94 Yếu tố “Chất lƣợng phục vụ” α = 0,863, N = 5 CLPV01 15.15 CLPV02 15.47 CLPV03 15.10 CLPV04 15.32 CLPV05 15.13 Yếu tố “Sự hài lòng” α = 0,877, N = 5 HLKH01 14.36 HLKH02 14.36 HLKH03 14.54 HLKH04 14.29 HLKH05 14.16
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Dựa vào bảng 4.3 cho thấy các biến quan sát các của các yếu tố đều có hệ số tương quan tổng biến ≥ 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy và phù hợp.
Sau khi đã kiểm định Cronbach’s Alpha đầy đủ, Bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng của từng nhóm biến như sau:
Bảng 4. 3: Thống kê kết quả kiểm định thang đo STT Yếu tố 1 Chất lượng sản phẩm 2 Giá cả sản phẩm 3 Sự đa dạng 4 Sự đảm bảo 5 Hình ảnh công ty 6 Chất lượng phục vụ 7 Sự hài lòng của KH
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Nhận xét chung: các thang đo trên đều có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao (>0.7). Tất cả các biến quan sát của thang đo này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 do đó chúng đều được sử dụng cho phân tích EFA tiếp theo. Kết quả sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KH được đo lường bằng 31 biến quan sát cho 7 yếu tố (vẫn giữ nguyên so với số biến quan sát ban đầu). Do đó tác giả quyết định đưa tất cả thang đo sau khi kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha vào phân tích yếu tố EFA.
4.3.2. Phân tích yếu tố khám phá (EFA)
4.3.2.1 Phân tích yếu tố khám phá với biến độc lập
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng phân tích Cronbach’s Alpha, thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt tại Công ty TNHH GC Marketing Solutions Việt Nam được đo lường bằng 31 biến quan sát cho 7 thành phần của thang đo. Kết quả phân tích yếu tố khám phá với biến độc lập được thể hiện như bảng sau:
Bảng 4. 4: KMO and Bartlett's Test các biến độc lập
Trị số KMO
Kiểm định Bartlett
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Hệ số KMO là 0,783 thỏa mãn điều kiện giá trị nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1. Điều đó chứng tỏ phân tích yếu tố được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Giá trị Sig Bartlett's Test bằng 0,000 < 0,05. Điều này chứng tỏ phân tích yếu tố là phù hợp.
Bảng 4. 5: Tổng phƣơng sai trích các biến độc lập
Yế Giá trị Eigenvalues
u tố Toà n phần 1 4.99 4 2 3.65 3 3 3.00 2 4 2.83 4
5 1.91 2 6 1.66 7 7 0.90 0
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Giá trị Eigenvalue bằng 1,667 ≥ 1 và trích được 6 yếu tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Tổng phương sai trích là 69,469 lớn hơn 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Như vậy 6 yếu tố được trích giải thích được 69,469% biến thiên các quan sát.
Bảng 4. 6: Ma trận xoay các biến độc lập Biến quan sát GCSP01 GCSP02 GCSP03 GCSP04 CLPV01 CLPV02 CLPV03 CLPV04 CLPV05 CLSP01 CLSP02 CLSP03
HACT02 HACT03 HACT04 HACT05 SĐB1 SĐB2 SĐB3 SĐB4 SĐD01 SĐD02 SĐD03 SĐD04
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Theo kết quả phân tích từ bảng 4.6, 26 biến quan sát được gom thành 6 yếu tố. Tất cả các biến quan sát đểu có hệ số tải yếu tố Factor Loading lớn hơn 0,5.
4.3.2.2. Phân tích yếu tố khám phá với biến phụ thuộc
Bảng 4. 7: KMO and Bartlett's Test các biến độc lập
Trị số KMO
Kiểm định Bartlett
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Hệ số KMO là 0,844 thỏa mãn điều kiện giá trị nằm trong khoảng từ 0,5:1. Điều này chứng tỏ phân tích yếu tố được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Giá trị Sig Bartlett's Test bằng 0,000 < 0,05. Điều này chứng tỏ phân tích yếu tố là phù hợp.
Bảng 4. 8: Tổng phƣơng sai trích biến phụ thuộc Yếu tố
1
2
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Bảng 4. 9: Ma trận xoay các biến phụ thuộc
Biến quan sát HLKH4 HLKH5 HLKH3 HLKH2 HLKH1
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Kết quả phân tích EFA cho thấy, với phương pháp trích yếu tố, phép quay Varimax cho phép trích được một yếu tố với 5 biến quan sát và phương sai trích tích lũy được là 67.365% (>50%) => đạt yêu cầu. Sau khi phân tích yếu tố EFA ta thấy rằng mô hình lý thuyết ban đầu đề ra phù hợp với nghiên cứu.
Sau khi thực hiện kiểm định thang đo và phân tích yếu tố khám phá EFA đối với các biến độc lập và biến phụ thuộc, kết quả cho thấy cả 6 biến độc lập vẫn được giữ nguyên theo mô hình đề xuất.
4.3.3. Phân tích tƣơng quan và hồi quy
4.3.3.1.Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, ta xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4. 10: Tƣơng quan giữa các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của KH
Tương quan Pearso CLSP n Sig. (2- tailed) Tương quan Pearso GCSP n Sig. (2- tailed) Tương quan SĐD Pearson Sig. (2- tailed) Tương quan SĐB Pearson
Tương quan HACT Pearson Sig. (2- tailed) Tương quan CLPV Pearson Sig. (2- tailed) Tương quan HLK Pearso H n Sig. (2- tailed) **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Từ bảng kết quả 4.10, có 6 biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa thống kê 99%. Cụ thể là các biến độc lập CLSP, GCSP, SĐD, SĐB, HACT, và CLPV lần lượt có hệ số tương quan với biến phụ thuộc HL là 0,750; 0,732; 0,667; 0,740; 0,641và 0,735> 0.3. Vì vậy, tất cả các biến thuộc 6 yếu tố trên đều đạt yêu cầu cho phân tích tiếp theo.
Giữa CLPV và HLKH có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0,750, giữa HACT và HLKH có mối tương quan yếu nhất với hệ số r là 0,641.
Bảng 4. 11: Mức độ giải thích của mô hình Mô
hình
1
a. Predictors: (Constant), CLSP, GCSP, SĐD, SĐB, HACT, CLPV b. Dependent Variable: HLKH
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,764 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 76,4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 23,6% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson bằng 1,89 nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5. Điều này cho thấy không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Bảng 4. 12: Kết quả phân tích ANOVA Mô hình
Regression
1 Residual
Total a. Predictors: (Constant), CLSP, GCSP, SĐD, SĐB, HACT, CLPV b. Dependent Variable: HLKH
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Sig kiểm định F bằng 0,00 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4. 13: Kết quả phân tích hồi quy
CLSP GCSP SĐD SĐB HACT CLPV a. Dependent Variable: HLKH
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Trong bảng trọng số có tất cả 6 yếu tố đều có một tác động dương lên biến phụ thuộc HLKH. Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Do đó, các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.
Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0. Điều này có nghĩa tất cả các biến độc lập đưa vào mô hình phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc. Theo đó, thứ tự tác động từ mạnh nhất đến yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc HLKH là: CLSP(0,238) > CLPV(0,233) > GCSP(0,155) > SĐB(0,150) > SĐD(0,131) > HACT(0,099). Vậy, biến Chất lượng sản phẩm có tác động mạnh nhất và hình ảnh công ty có tác động yếu nhất đến biến sự hài lòng của KH.
Hệ số VIF của biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Do vậy mô hình không có đa cộng tuyến.
4.3.3.3 Kiểm định phân phối chuẩn
Theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Chi tiết được thể hiện tại Hình 4.7: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa) cho thấy phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ chuẩn Mean = -1.90E-15 (giá trị trung bình gần bằng 0) và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99 (độ lệch chuẩn gần bằng 1). Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm.
Hình 4. 7: Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Biểu đồ tần số P - P (Chi tiết được thể hiện tại Hình 4.8: Biểu đồ tần số P – P) cũng cho thấy các điểm của phần dư phân tán không cách xa mà phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường chéo (đường thẳng kỳ vọng), do đó giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.
Hình 4. 8: Biểu đồ tần số P – Pplot
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả) 4.3.3.4 Kiểm định phần dư
Theo kết quả hình Hình 4.8: Đồ thị phân tán ta quan sát thấy có sự phân tán đều. Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy không bị vi phạm. Ngoài ra, kiểm định Durbin - Watson (d) (bảng 4.15) cho thấy kết quả d = 1.897 (1< d <3) nên ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau hay không có tương quan giữa các phần dư.
Hình 4. 9: Đồ thị phân tán
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Từ những kết quả kiểm định trên chứng minh các giả định của hàm hồi quy tuyến tính không bị vi phạm và mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp với tổng thể.
Như vậy với 6 giả thuyết từ H1 đến H6 tác giả đã đặt ra ban đầu. Tất cả các giả thuyết nghiên cứu đều được chấp nhận là H1, H2, H3, H4, H5 và H6 tương ứng với các biến Chất lượng sản phẩm; Chất lượng phục vụ; Giá cả sản phẩm; Sự đa dạng; Sự đảm bảo; Hình ảnh công ty.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa được xác định như sau:
HLKH = 0,259CLSP + 0,232CLPV+ 0,177GCSP + 0,167SĐD + 0,131SĐB + 0,105HACT
Bảng 4. 14: Tổng hợp kết quả kiểm định cảc giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết
H1: Yếu tố chất lượng sản phẩm có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H2: Yếu tố giá cả sản phẩm có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H3: Yếu tố Sự đa dạng có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H4: Yếu tố Sự đảm bảo của người thân quen có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H5: Yếu tố hình ảnh công ty có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H6: Yếu tố chất lượng phục vụ có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
(Nguồn: Kết quả điều tra và xử lý trên SPSS 20)
Chất lượng sản phẩm
Giá cả sản phẩm
Sự đa dạng
vụ Hình ảnh công ty + 0.259 +0.177 +0.167 +0.232
Hình 4. 10: Mô hình kết quả nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
4.4. KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT GIỮA CÁC NHÓM KH4.4.1. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính 4.4.1. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Theo (bảng 4.15) kết quả trung bình các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KH tại Công ty TNHH GC Marketing Solutions Việt Nam của hai nhóm giới tính của nam là 3.58 và nữ là 3.61. Nhìn chung không có nhiều sự chênh lệch
H Phương L sai bằng