4.2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá với biến độc lập
Bảng 4.11: Phân tích nhân tố khám phá với biến độc lập Ma trận hợp phần xoay Ma trận hợp phần xoay Thành phần 1 2 3 4 5 DC1 0,696 DC2 0,702 DC3 0,599 TC1 0,802 TC2 0,856 TC3 0,843 TC4 0,770 DU1 0,809 DU2 0,712 DU3 0,722 HHDV1 0,794 HHDV2 0,821 HHDV3 0,801 HHDV4 0,693 GC1 0,726 GC2 0,714 GC3 0,734 KMO 0,791 (Sig.= 0,000) Eigenvalues 6,701 2,623 1,652 1,133 Cumulative % 36,602 48,697 57,709 65,505
Bảng 4.11 trình bày kết quả phân tích nhân tố khám phá 5 biến độc lập với giá KMO là 0,791 lớn hơn 0,5; hệ số Sig. bằng 0,00 là chấp nhận được với độ tin cậy
95% (0,05) giúp đưa đến kết luận dữ liệu thuộc 5 biến độc lập trong thang đo là phù hợp cho kiểm định EFA. Bên cạnh đó, kết quả phân tích cũng cho giá trị Initial Eigenvalueslà1,133 lớn hơn 1 dẫn đến quyết định giữ lại cả 5 yếu tố. Giá trị Cumulative (Tích lũy có giá trị) là 65,50% lớn hơn 50% giúp giải thích mức độ đại diện của 5 nhân tố trong bộ dữ liệu thu thập. Cuối cùng, phép quay ma trận thành phần dẫn đến kết quả tất cả các biến nghiên cứu đều có hệ số tải lớn hơn 0,5 dẫn đến việc hình thành 5 nhân tố/yếu tố ảnh hưởng như tên gọi. 5 nhân tố được đặt tên lại tương ứng với 5 yếu tố ảnh hưởng là: 1) Nhân tố hay Yếu tố “Đồng cảm” với 3 biến quan sát DC1, DC2, và DC3; 2) Nhân tố hay Yếu tố “Tin cậy” với 4 biến quan sát TC1, TC2, TC3; và TC4; 3) Nhân tố hay Yếu tố “Đáp ứng” với 3 biến quan sát DU1, DU2, và DU3; 4) Nhân tố hay Yếu tố “Hàng hóa và dịch vụ” với 4 biến quan sát HHDV1, HHDV 2, HHDV 3, và HHDV4; và 5) Nhân tố hay Yếu tố “Giá cả và phương thức thanh toán” với 3 biến quan sát GC1, GC2, và GC3.
4.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá vớibiến phụ thuộc
Bảng 4.12:Phân tích nhân tố khám phá vớibiến phụ thuộc Thành phần Thành phần 1 HL3 0,821 HL2 0,754 HL1 0,794 KMO 0,769 (Sig.= 0,000) Eigenvalues 2,572 Cumulative % 65,182
Bảng 4.12 trình bày kết quả phân tích nhân tố khám phá với biến phụ thuộc, theo đó, KMO có giá trị 0,769 lớn hơn 0,5; hệ số Eigenvalues là 2,572 lớn hơn 1 và giá trị Cumulative (Tích lũy có giá trị) là 65,182% cao hơn 50% giúp giải thích mức độ đại diện của 3 biến tạo thành nhân tố Sự hài lịng.
4.2.3. Phân tích hồi quy
4.2.3.1 Phân tích sự tương quan
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho kết quả 5 nhóm biến độc lập (“Đồng cảm” với 3 biến DC1, DC2, và DC3; “Tin cậy” với 4 biến TC1, TC2, TC3; và TC4; “Đáp ứng” với 3 biến DU1, DU2, và DU3; “Hàng hóa và dịch vụ” với 4 biến HHDV1, HHDV 2, HHDV 3, và HHDV4; và “Giá cả và phương thức thanh toán” với 3 biến GC1, GC2, và GC3) cùng với nhóm biến phụ thuộc “Sự hài lòng của khách hàng với 3 biến HL1, HL2, và HL3. Để kiểm định mối quan hệ tuyến tính giữa 5 biến độc lập giả thuyết gây ảnh hưởng đối với biến phụ thuộc duy nhất trong mơ hình, phương pháp phân tích hồi quy được thực hiện. Theo Hair và cộng sự (2007), hệ số tương quan Pearson mang ý nghĩa thể hiện mối quan hệ giữa các biến dựa trên đo lường về khoảng tỷ lệ.
Bảng 4.13 cho thấy, với 250 bộ dữ liệu thuộc 5 nhóm biến độc lập và 1 nhóm biến phụ thuộc, các giá trị hệ số tương quan Person đều nằm trong khoảng từ 0,1 đến 0,6 thể hiện sự tồn tại của các quan hệ theo từng cặp biến (thấp nhất là 0,175 và cao nhất là 0,556). Cùng với đó, kết quả phân tích cũng chỉ ra mức ý nghĩa thống kê của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng nằm trong khoảng từ 0,00 và thấp hơn 0,05. Kết quả phân tích tương quan dẫn đến việc thực hiện phân tích hồi quy ở các bước tiếp theo.
Bảng 4.13: Phân tích tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc DC HHDV TC GC DU HL DC HHDV TC GC DU HL DC Hệ số Pearson 1 0,501** 0,399** 0,277 0,399** 0,289** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Cỡ mẫu 250 250 250 250 250 250 HHDV Hệ số Pearson 0,501** 1 0,434** 0,434** 0,471** 0,389** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Cỡ mẫu 250 250 250 250 250 250 TC Hệ số Pearson 0,399** 0,434** 1 0,471** 0,556** 0,175** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,006 Cỡ mẫu 250 250 250 250 250 250 Hệ số Pearson 0,277 0,434** 0,389* 0,556** 0,175** 0,471** GC Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,006 0,000 0,000 0,000 Cỡ mẫu 250 250 250 250 250 250 DU Hệ số Pearson 0,399** 0,471** 0,556** 0,434** 1 0,262** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Cỡ mẫu 250 250 250 250 250 250 HL Hệ số Pearson 0,289** 0,389** 0,175** 0,471** 0,262** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,004 0,000 0,000 Cỡ mẫu 250 250 250 250 250 250 ** Nhỏ hơn 0,05; * Nhỏ hơn 0,01 4.2.3.2. Phân tích ANOVA
Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính giúp chỉ ra sự ảnh hưởng, sự tác động của nhiều biến độc lập lên biến phụ thuộc(Nguyễn Đình Thọ, 2013). Trong nghiên cứu này, phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện với 5 biến độc lập là
Đồng cảm, Tin cậy, Đáp ứng, Hàng hóa và dịch vụ, vàGiá cả và phương thứcthanh toán và 1 biến phục thuộclà Sự hài lòng của khách hàngvới việc đổi dữ liệu các
biến quan sát trong thành phần biến độc lập ra giá trị trung bình và sử dụng phương pháp Enter trong phân tích.
Bảng 4.14: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy Mơ Mơ
hình R R
2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước đoán
Hệ số Durbin- Watson
Bảng 4.14 cho thấy giá trị R2 là 0,711và giá trị R2 điều chỉnh là 0,700. Kết quả này cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính trên đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, theo đó, 70 % sự biến thiên của biến phục thuộc Sự hài lòng của khách hàng là do ảnh hưởng của 5 biến độc lập Đồng cảm, Tin cậy, Đáp ứng, Hàng hóa và dịch vụ, và Giá cả và phương thức thanh toán.
Bảng 4.25: Kết quả phân tích ANOVA
Mơ hình F Giá trị Sig.
1 Regression 63,403 0,000
Bảng 4.15 cho kết quả kiểm định ANOVA trong đó hệ số kiểm định F bằng 63,403 có giá trị Sig. là 0,000 với mức ý nghĩa 5%. Điều này giúp kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là hồn tồn phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng để đánh giá mơ hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết tương ứng.
Bảng 4.36: Hệ số tương quan Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị Sig. Hệ số đa cộng tuyến Beta Sai số
chuẩn Beta VIF
1 (Hằng số) 0,421 0,201 0,060 DC 0,255 0,069 0,235 0,000 1,455 TC 0,149 0,047 0,179 0,001 1,524 HHDV 0,121 0,716 0,222 0,000 1,111 GC 0,231 0,043 0,221 0,000 1,762 DU 0,111 0,052 0,114 0,001 1,201
Bảng 4.16 cho kết quả tất cả mức ý nghĩa (giá trị Sig.) đều nhỏ hơn 0,05 (cụ thể, đối với biến DC “Sự đồng cảm” có giá trị Sig. là 0,000; đối với biến TC “Sự tin cậy” có giá trị Sig. là 0,001; đối với biến HHDV “Hàng hóa và dịch vụ” có giá trị Sig. là 0,000; đối với biến GC “Giá cả và phương thứcthanh tốn” có giá trị Sig. là 0,000; đối với biến DU “Sự đáp ứng” có giá trị Sig. là 0,001). Bên cạnh đó, kết quả
phân tích cũng cho các giá trị hệ số đa cộng tuyến VIF đều nhỏ hơn 2 giúp đưa đến khẳng định khơng có hiện tượng cộng tuyến xuất hiện giữa các biến độc lập trong mơ hình (cụ thể, đối với biến DC “Sự đồng cảm” có giá trị VIF là 1,455; đối với biến TC “Sự tin cậy” có giá trị VIF là 1,524; đối với biến HHDV “Hàng hóa và dịch vụ” có giá trị VIF là 1,111; đối với biến GC “Giá cả và phương thức thanh tốn” có giá trị VIF là 1,762; đối với biến DU “Sự đáp ứng” có giá trị VIF là 1,201).
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy này, phương trình hồi quy được xây dựng cho nghiên cứu này, dựa trên mơ hình nghiên cứu đề xuất, là:
HL = 0,421 + 0,235*DC+0,179*TC+0,222*HHDV+0,221*GC +0,114*DU
Trong đó:DC: Sự đồng cảm; TC: Sự tin cậy; HHDV: Hàng hóa và dịch vụ; GC: Giá cả và phương thức thanh toán; và DU: Sự đáp ứng
Phương trình hồi quy tuyến tính trên cho thấytrong 5 biến độc lập, biến DC với hệ số Beta chuẩn hóa có giá trị lớn nhất (Beta = 0,235). Nói cách khác, trong 5 yếu tố độc lập thì yếu tố Sự đồng cảm có ảnh hưởng mạnh nhất đến Sự hài lịng của
khách hàng. Kế đó, biến HHDV với hệ số Beta chuẩn hóa có giá trị lớn thứ nhì (Beta = 0,222). Nói cách khác, trong 5 yếu tố độc lập thì yếu tố Hàng hóa và dịch
vụ có ảnh hưởng mạnh thứ nhì đến Sự hài lòng của khách hàng. Các biến còn lại
như GCGiá cả và phương thức thanh toán với hệ số Beta chuẩn hóa có giá trị là 0,221 và biến TC Sự tin cậy với hệ số Beta chuẩn hóa có giá trị là 0,179 lần lượt có ảnh hưởng đến Sự hài lịng của khách hàng theo thứ tự từ mạnh đến yếu, tương ứng. Cuối cùng, biến DU Sự đáp ứng với hệ số Beta chuẩn hóa có giá trị nhỏ nhất là
0,114 đưa đến nhận định là yếu tố Sự đáp ứng có ảnh hưởng yếu nhất trong 5 yếu tố đến Sự hài lòng của khách hàng.
4.2.4. Kiểm định sự khác biệt
Bên cạnh việc xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về hệ thống cửa hàng Circle K, nghiên cứu cũng thực hiện thêm việc phân tích nhằm xác định xem có hay khơng sự khác biệt trong mức độ hài lòng giữa các nhóm khách hàng có sự khác nhau về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, và thu nhập.
4.2.4.1. Xét với yếu tố Giới tính
Về giới tính, các khách hàng trong các nghiên cứu thường được chia làm 2 nhóm là Nam và Nữ.
Giả thiết H0 được đặt ra là: Khơng có sự khác biệt về sự hài lịng giữa khách hàng nam giới và khách hàng nữ giới.
Bảng 4.17 trình bày kết quả phân tích Independent Samplest-testkiểm nghiệm
sự khác biệt về sự hài lịng đối với giới tính.
Bảng 4.47: Kiểm địnht-test khác biệt về sự hài lịng cho yếu tố Giới tính
Giới tính Số lượng Giá trị trung bình
Nam 107 3,8544
Nữ 143 3,8135
Sig. = 0,704
Bảng 4.17 trình bày kết quả kiểm địnhIndependent Samplest-testsự khác biệt về mức độ hài lòngcủa khách hàng khi xét đến yếu tố Giới tinh cho giá trị Sig. bằng 0,704. Do giá trị này lớn hơn 0,05 nên đưa đến kết luận là không thể bác bỏ giả thuyết H0 trên. Nói cách khác, kết quả nghiên cứu cho thấy khơng có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa khách hàng nam và khách hàng nữ khách hàng khi mua hàng hóa và sử dụng dịch vụcủa hệ thống Circle K tại thành phố Hồ Chí Minh.
4.2.4.2. Xét với yếu tố Độ tuổi
Về độ tuổi mua hàng hóa và sử dụng dịch vụ của khách hàng trong mẫu khảo sát, như đã trình bày ở phần trên, có 3 nhóm khách hàng được chia thành: Nhómcó độ tuổi dưới 25, nhómcó độ tuổi từ 25 đến 51 tuổi, và nhóm từ 51 tuổi trở lên.
Giả thiết H0 được đặt ra là: Khơng có sự khác biệt về sự hài lịng giữa khách hàng thuộc các nhóm độ tuổi khác nhau.
Bảng 4.18 trình bày kết quả Kiểm định One-way ANOVA khác biệt về sự hài lòng cho yếu tố Độ tuổi.
Bảng 4.18: Kiểm định One-way ANOVA khác biệt về sự hài lòng - Độ tuổi
Độ tuổi Số lượng Giá trị trung bình
Nhỏ hơn 25 tuổi 91 3,8750
Từ 25 đến 51 tuổi 142 3,7607
Lớn hơn 51 tuổi 17 3,4375
Tổng 250 3,8367
Sig. = 0,309
Bảng 4.18 trình bày kết quả kiểm địnhOne-way ANOVAsự khác biệt về mức độ hài lòngcủa khách hàng khi xét đến yếu tố Độ tuổi cho giá trị Sig. bằng 0,309. Do giá trị này lớn hơn 0,05 nên đưa đến kết luận là không thể bác bỏ giả thuyết H0 trên. Nói cách khác, kết quả nghiên cứu cho thấy khơng có sự khác biệt về mức độ hài lịng giữa khách hàng có độ tuổi khác nhau khi mua hàng hóa và sử dụng dịch vụcủa hệ thống Circle K tại thành phố Hồ Chí Minh.
4.2.4.3. Xét với yếu tố Nghề nghiệp
Về nghề nghiệp của khách hàng thường xuyên mua hàng hóa và sử dụng dịch vụ trong mẫu khảo sát, có 4 nhóm khách hàng được chia thành: Nhóm khách hàng là học sinh/sinh viên, Nhóm khách hàng là cán bộ, công nhân viên, Nhóm khách hàng làm kinh doanh, và Nhóm có nghề nghiệp khác.
Giả thiết H0 được đặt ra là: Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng giữa khách hàng thuộc các nhóm nghề nghiệp khác nhau.
Bảng 4.19 trình bày kết quảKiểm địnhOne-way ANOVAkhác biệt về sự hài lòngdo Nghề nghiệp.
Bảng 4.19:Kiểm định One-way ANOVA khác biệt về sự hài lòng– Nghề nghiệp
Nghề nghiệp Số lượng Giá trị trung bình
Học sinh – sinh viên 95 3,7845
Cán bộ, nhân viên 134 3,6854
Kinh doanh 29 3,7725
Khác 15 3,7352
Tổng 250 3,6591
Bảng 4.19 trình bày kết quả kiểm địnhOne-way ANOVAsự khác biệt về mức độ hài lòngcủa khách hàng khi xét đến yếu tố Nghề nghiệp cho giá trị Sig. bằng 0,681. Do giá trị này lớn hơn 0,05 nên đưa đến kết luận là không thể bác bỏ giả thuyết H0 trên. Nói cách khác, kết quả nghiên cứu cho thấy khơng có sự khác biệt về mức độ hài lịng giữa khách hàng có nghề nghiệp khác nhau khi mua hàng hóa và sử dụng dịch vụcủa hệ thống Circle K tại thành phố Hồ Chí Minh.
4.2.4.4. Xét với yếu tốThu nhập
Về thu nhập của khách hàng thường xuyên mua hàng hóa và sử dụng dịch vụ trong mẫu khảo sát, có 4 nhóm khách hàng được chia thành: Nhóm có mức thu nhập ít hơn 5 triệu đồng, nhóm có mức thu nhập từ 5đến ít hơn 10 triệu đồng, nhóm có mức thu nhập từ trên 10 triệu đến ít hơn 30 triệu đồng, và nhóm có mức thu nhập từ 30 triệu đồng trở lên.
Giả thiết H0 được đặt ra là: Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng giữa khách hàng thuộc các nhóm có mức thu nhập khác nhau.
Bảng 4.20 trình bày kết quảKiểm địnhOne-way ANOVA khác biệt về sự hài lòng yếu tốThu nhập.
Bảng 4.20: Kiểm định One-way ANOVA khác biệt về sự hài lòng- Thu nhập
Thu nhập Số lượng Giá trị trung bình
Ít hơn 5 triệu đồng 95 3,8490 Từ 5 đến ít hơn 10 triệu đồng 113 3,8933 Từ 10 đến ít hơn 30 triệu đồng 59 3,5435 Từ 30 triệu đồng trở lên 6 3,6538 Tổng 250 3,8367 Sig. = 0,550
Bảng 4.20 trình bày kết quả kiểm địnhOne-way ANOVAsự khác biệt về mức độ hài lòngcủa khách hàng khi xét đến yếu tố Thu nhập cho giá trị Sig. bằng 0,550. Do giá trị này lớn hơn 0,05 nên đưa đến kết luận là không thể bác bỏ giả thuyết H0 trên. Nói cách khác, kết quả nghiên cứu cho thấy khơng có sự khác biệt về mức độ
hài lịng giữa khách hàng có thu nhập khác nhau khi mua hàng hóa và sử dụng dịch vụcủa hệ thống Circle K tại thành phố Hồ Chí Minh.
Kết luận Chương 4
Chương 4 đã tìm ra câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu bao gồm xác định được 5 yếu tố cùng mức độ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về hệ thống cửa hàng Circle K, sắp theo thứ tự mức độ ảnh hưởng từ mạnh đến yếu, bao gồm: Sự đồng cảm, Hàng hóa và dịch vụ, Giá cả và phương thức thanh toán, Sự tin cậy, và Sự đáp ứng.Cả 5 yếu tố này đều đã từng được một số nghiên cứu trước đây đề cập và chứng minh là yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chuỗi hay hệ thống chuỗi cung ứng về chất lượng hàng hóa và dịch vụ trong lĩnh vực bán lẻ. Kết quả nghiên cứu lặp lại này một lần nữa cho thấy hệ thống cửa hàng tiện ích Circle K tại thành phố Hồ Chí Minh khơng khác là bao so với các chuỗi cửa hàng bán lẻ tiện ích khác ở trong và ngoài nước.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Chương 5 trình bày kết luận đối với kết quả phân tích dữ liệu khảo sát gắn với các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của đề tài. Đồng thời, dựa trên kết quả kiểm định các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu đề xuất, một số hàm ý quản trị liên