Tổng phương sai trích
Nhân tố
Hệ số Eigenvalues Tổng hệ số tải bình phương của phép trích
Tổng % phương
sai Tích lũy % Tổng % phương
sai Tích lũy % 1 3,201 64,018 64,018 3,201 64,018 64,018 2 0,602 12,047 76,065 3 0,514 10,281 86,346 4 0,347 6,933 93,279 5 0,336 6,721 100,000
(Nguồn: Xử lý từ dữ liệu khảo sát)
Eigenvalue = 3,201 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) >1 thì các nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Hệ số tổng phương sai trích (Total Varianve Explained) có giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố quyết định mua là 64,018% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn.
Bảng 4.14 : Ma trận nhân tố của biến phụ thuộc Ma trận nhân tố Nhân tố 1 QD3 0,851 QD2 0,846 QD1 0,807 QD4 0,782 QD5 0,706
Kết quả phân tích cho EFA cho biến phụ thuộc trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa điều kiện Factor Loading > 0.5 và đều được chấp nhận.
Các biến quan sát trong yếu tố “Quyết định mua” đã thỏa điều kiện phân tích Cronbach’s Alpha > 0.6 đảm bảo yêu cầu phân tích hồi quy.
Các biến quan sát trong nhân tố biến phụ thuộc sau khi phân tích EFA: QD1,QD2,QD3,QD4,QD5
Bảng 4.15: Tổng hợp các biến sau khi phân tích nhân tố (EFA)
STT Thang đo Số biến Yếu tố Biến quan sát
Độc lập 1 5 Nhận thức người tiêu dùng NT1,NT2,NT3,NT4,NT5 2 4 Thái độ người bán hàng TD1,TD2,TD3,TD4 3 3 Xúc tiến bán hàng XT1,XT2,XT3 4 3 Nhóm tham khảo TK1,TK2,TK3 5 3 Chất lượng sản phẩm CL1,CL3,CL4 6 4 Giá thành sản phẩm GT1,GT2,GT3,GT4 Phụ thuộc 7 QD 5 Quyết định mua QD1,QD2,QD3,QD4,QD5
Để thực hiện phân tích hồi quy, sử dụng phép tính trung bình (Mean) cho các biến quan sát trong từng nhân tố.
4.4. Phân tích hệ số tương quan Pearson
H0: Không có sự tương quan giữa biến phụ thuộc Quyết định mua và các biến độc lập
H1: Có sự tương quan giữa biến phụ thuộc Quyết định mua và các biến độc lập
Bảng 4.16: Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Tương quan QD NT TD XT TK CL GT_ QD Pearson Correlation 1 0,551 ** 0,467** 0,535** 0,494** 0,527** 0,716** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 250 250 250 250 250 250 250
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
Từ kết quả phân tích Pearson cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều đến Quyết định mua vì hệ số Sig của các biến độc đều có giá trị < 0,05 và các hệ số tương quan (Pearson Correlation) của các biến độc lập và biến phụ thuộc đều dương. Trong đó, yếu tố có mối tương quan mạnh nhất đến Quyết định mua là yếu tố Giá thành sản phẩm (R = 0,716)
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Mô hình hồi quy tuyến tính mẫu
Y= Bo+ B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + B6X6 + U
Trong đó :
Y : yếu tố Quyết định mua
X1: yếu tố Nhận thức người tiêu dùng X2: yếu tố Thái độ người bán hàng
X3: yếu tố Xúc tiến bán hàng X4: yếu tố Nhóm tham khảo X5: yếu tố Chất lượng sản phẩm X6: yếu tố Giá thành sản phẩm Bo: Hệ số hồi quy chặn
B1,B2,B3,B4,B5,B6 : hệ số hồi quy góc lần lượt của X1,X2,X3,X4,X5,X6 U : Sai số trong mô hình
4.5.1. Kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy
Giả thuyết H0:Mô hình hồi quy không tồn tại hay R2 = 0 Đối thuyết H1: Mô hình hồi quy tồn tại hay R2 ≠ 0
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy, giá trị thống kê F = 75.866 được tính từ giá trị R - Square của mô hình đầy đủ, giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0: R2 = 0 hay nói cách khác mô hình có tồn tại.
Bảng 4.17 : Kiểm định sự tồn tại của mô hình
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 69,888 6 11,648 75,866 0,000b Residual 37,308 243 0,154 Total 107,196 249 a. Dependent Variable: QD b. Predictors: (Constant), GT_, TK, TD, XT, CL, NT
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
4.5.2. Kiểm tra sự vi phạm các giả định mô hình hồi quy
• Kiểm định phân phối chuẩn phần dư Giả thuyết H0: Phần dư có phân phối chuẩn
Đối thuyết H1: Phần dư không có phân phối chuẩn
Bảng dưới cho thấy Sig. của Kolmogorov-Smirnov lớn hơn 0,05 từ đó có cơ sở chấp nhận H0 hay nói cách khác phần dư có phân phối chuẩn. Đồ thị phần dư (Regression Standardized Residual) về cơ bản có phân phối chuẩn.
Bảng 4.18: Kiểm định giả thiết phần dư có phân phối chuẩn
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 250
Normal Parametersa,b Mean 0E-7
Std. Deviation ,38708310
Most Extreme Differences
Absolute 0,040
Positive 0,040
Negative -0,038
Kolmogorov-Smirnov Z 0,631
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,821
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Biểu đồ 4.8: Phân phối của phần dư
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
• Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Giả thuyết H0 : Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Đối thuyết H1: Mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả phân tích trong Bảng (Coefficients) cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1.359 đến 1.835 nhỏ hơn 2. Chứng tỏ, mô hình hồi quy không vi phạm giả thuyết của hiện tượng đa cộng tuyến, mô hình có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.19 : Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình
Hế số hồi quy Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -0,042 0,175 -0,239 0,811
TD 0,109 0,045 0,107 2,427 0,016 0,735 1,361 XT 0,137 0,039 0,156 3,462 0,001 0,704 1,421 TK 0,137 0,039 0,154 3,501 0,001 0,736 1,359 CL 0,119 0,039 0,141 3,081 0,002 0,688 1,453 GT_ 0,365 0,047 0,396 7,724 0,000 0,545 1,835 a. Dependent Variable: QD
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
• Kiểm định hiện tượng phương sai không đồng nhất:
Giả thuyết H0: Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai không đồng nhất.
Giả thuyết H1: Mô hình tồn tại hiện tượng phương sai không đồng nhất. Theo bảng mối quan hệ tương quan giữa phần dư và các biến độc lập ta thấy giá trị Sig. của các mối quan hệ tương quan đều có giá trị Sig. lớn hơn 0,05 nên có thể kết luận không có mối quan hệ tương quan giữa phần dư và các biến độc lập từ đó ta có thể thấy các phương sai của phần dư trong mô hình bằng nhau hay nói cách khác chấp nhận H0 mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai không đồng nhất.
Bảng 4.20 : Kiểm định hiện tượng phương sai không đồng nhất trong mô hình Tương quan Unstandardiz ed Residual NT TD XT TK CL GT_ Spearman 's rho Unstandardiz ed Residual Correlati on Coefficie nt 1,000 - 0,02 4 - 0,00 8 - 0,03 1 ,013 - 0,03 3 - 0,00 9 Sig. (2- tailed) . 0,70 8 0,89 5 0,62 4 0,83 5 0,60 3 0,88 2 N 250 250 250 250 250 250 250
• Kiểm định hiện tượng tương quan
Giả thuyết H0 : Mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan Đối thuyết H1: Mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.21 : Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình
Tóm tắt mô hình Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 0,807a 0,652 0,643 ,39183 0,652 75,866 6 243 0,000 2,162 a. Predictors: (Constant), GT_, TK, TD, XT, CL, NT b. Dependent Variable: QD
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
Giá trị Durbin - watson = 2.162, tra bảng durbin - watson với n = 250 và k = 6, ta có được giá trị dU = 1.735, giá trị durbin - watson nằm trong khoảng [dU;4-dU] thì mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Theo bảng kết quả ta thấy, dU < 2.162 < 4 – dU (1.735< 2.162< 2.265), nên có thể kết luận mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
4.5.3. Kiểm định sự tồn tại của các hệ số hồi quy
Giả thuyết H0: Các hệ số hồi quy Bk=0 Đối thuyết H1: Các hệ số hồi quy Bk ≠0
Sig. của các hệ số hồi quy của các nhân nhân tố độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy ta có thể kết luận, tồn tại hệ số hồi quy cho các nhân tố này.
Bảng 4.22 : Kiểm định sự tồn tại của các hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -0,042 0,175 -0,239 0,811 NT 0,141 0,043 0,153 3,252 0,001 0,648 1,542 TD 0,109 0,045 0,107 2,427 0,016 0,735 1,361 XT 0,137 0,039 0,156 3,462 0,001 0,704 1,421 TK 0,137 0,039 0,154 3,501 0,001 0,736 1,359 CL 0,119 0,039 0,141 3,081 0,002 0,688 1,453 GT_ 0,365 0,047 0,396 7,724 0,000 0,545 1,835 a. Dependent Variable: QD
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
4.5.4. Kết quả hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 4.23 : Bảng kết quả hồi quy
Tóm tắt mô hình Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 0,807a 0,652 0,643 0,39183 0,652 75,866 6 243 0,000 2,162 a. Predictors: (Constant), GT_, TK, TD, XT, CL, NT b. Dependent Variable: QD
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
Kết quả tóm tắt mô hình hồi quy bằng lệnh Enter cho thấy R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0,643, như vậy mô hình nghiên cứu là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu ở mức 64,3%.
QD = 0.141*NT + 0.109*TD + 0.137*XT + 0.137*TK + 0.119*CL + 0.365*GT
Trong đó:
QD : Yếu tố Quyết định mua
NT : Yếu tố Nhận thức người tiêu dùng TD: Yếu tố Thái độ người bán hàng KM: Yếu tố Xúc tiến bán hàng TK: Yếu tố Nhóm tham khảo CL: Yếu tố Chất lượng sản phẩm GT: Yếu tố Giá thành sản phẩm
Mức độ ảnh hưởng (quan trọng) của các yếu tố ảnh hưởng đến Quyết định mua được xác định thông qua hệ số beta chuẩn hóa như sau:
Bảng 4.24 : Hệ số beta chuẩn hóa của các yếu tố trong mô hình
STT Yếu tố Hệ số beta chuẩn hóa Mức độ ảnh hưởng
1 NT 0,153 4 2 TD 0,107 6 3 XT 0,156 2 4 TK 0,154 3 5 CL 0,141 5 6 GT 0,396 1
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
Yếu tố giá thành sản phẩm là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến Quyết định mua. Cụ thể là, khi yếu tố giá thành sản phẩm tăng, giảm 01 đơn vị (các yếu tố khác không đổi) thì giá trị trung bình Quyết định mua tăng, giảm 0,365 đơn vị.
Yếu tố xúc tiến bán hàng là yếu tố có ảnh hưởng mạnh thứ 2 đến Quyết định mua. Cụ thể là, khi yếu tố xúc tiến bán hàng tăng, giảm 01 đơn vị (các yếu tố khác không đổi) thì giá trị trung bình Quyết định mua tăng, giảm 0,137 đơn vị.
Yếu tố nhóm tham khảo là yếu tố có ảnh hưởng mạnh thứ 3 đến Quyết định mua. Cụ thể là, khi yếu tố nhóm tham khảo tăng, giảm 01 đơn vị (các yếu tố khác không đổi) thì giá trị trung bình Quyết định mua tăng, giảm 0,137 đơn vị.
Yếu tố nhận thức người tiêu dùng là yếu tố có ảnh hưởng mạnh thứ 4 đến Quyết định mua. Cụ thể là, khi yếu tố nhận thức người tiêu dùng tăng, giảm 01 đơn vị (các yếu tố khác không đổi) thì giá trị trung bình Quyết định mua tăng, giảm 0,141 đơn vị.
Yếu tố chất lượng sản phẩm là yếu tố có ảnh hưởng mạnh thứ 5 đến Quyết định mua. Cụ thể là, khi yếu tố chất lượng sản phẩm tăng, giảm 01 đơn vị (các yếu tố khác không đổi) thì giá trị trung bình Quyết định mua tăng, giảm 0,119 đơn vị.
Yếu tố thái độ người bán hàng là yếu tố có ảnh hưởng mạnh thứ 6 đến Quyết định mua. Cụ thể là, khi yếu tố thái độ người bán hàng tăng, giảm 01 đơn vị (các yếu tố khác không đổi) thì giá trị trung bình Quyết định mua tăng, giảm 0,109 đơn vị.
R2= 0.652. Ta có thể kết luận rằng, các yếu tố trong mô hình giải thích cho Quyết định mua 65.2%. Còn lại các yếu tố khác ngoài mô hình.
Tiểu kết chương 04
Chương 04 đã trình bày kết quả về mẫu nghiên cứu dưới dạng thống kê mô tả, kết quả về kiểm định các thang đo của các khái niệm nghiên cứu thông qua đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA). Sau đó kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu với các giả thuyết đã được đưa ra.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, có 06 yếu tố tác động đến quyết định mua mỹ phẩm thuần chay của người tiêu dùng theo thứ tự giảm dần: Giá thành sản phẩm, Xúc tiến bán hàng, Nhóm tham khảo, Nhận thức người tiêu dùng, Chất lượng
sản phẩm, Thái độ người bán hàng. Như vậy các giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận.
Chương tiếp theo đề xuất hàm ý cho nhà quản trị cũng như những hạn chế của nghiên cứu và định hướng các nghiên cứu tiếp theo.
CHƯƠNG 05
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HÀM Ý QUẢN TRỊ
5.1. Đề xuất hàm ý quản trị
5.1.1. Xây dựng giá thành hợp lý cho từng nhóm người tiêu dùng.
Mỹ phẩm thuần chay là sản phẩm còn mới đối với người tiêu dùng. Nghiên cứu cho thấy quyết định mua của người tiêu dùng chỉ nằm ở mức trung bình. “Giá thành sản phẩm” là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến Quyết định mua mỹ phẩm thuần chay của người tiêu dùng tỉnh BRVT trong nhóm 06 yếu tố tác động thuộc phạm vi nghiên cứu của đề tài.
Mặc dù thu nhập của những người tiêu dùng tham gia trả lời khảo sát phần lớn nằm ở mức trung bình khá nhưng đa số họ vẫn cho rằng giá mỹ phẩm thuần chay hiện nay cao hơn so với các loại mỹ phẩm thông thường. Như vậy, với những người có thu nhập thấp thì đây là một trở ngại và khiến họ buộc phải lựa chọn những dòng mỹ phẩm khác phù hợp với túi tiền hơn. Để gia tăng Quyết định mua mỹ phẩm thuần chay thông qua yếu tố này tác giả đề xuất như sau:
Doanh nghiệp nên có những chính sách về giá đề nâng cao năng lực cạnh tranh về sản phẩm của mình. Ngoài ra, việc hoàn thiện kênh phân phối cũng là một cách nhằm giảm thiểu các chi phí trung gian để từ đó giảm giá thành của mỹ phẩm thuần chay, giúp nhiều đối tượng có thể tiếp cận được dòng mỹ phẩm này.
Đa dạng các dòng sản phẩm với nhiều mức giá khác nhau tùy thuộc vào từng đối tượng khách hàng mà doanh nghiệp nhắm đến. Ví dụ như: gói giá dành cho khách hàng đại lý, nhà phân phối, đơn vị kinh doanh, gói giá thống nhất dành cho đối tượng khách hàng cá nhân.
Đa dạng mẫu mã kích thước sản phẩm, các mẫu sản phẩm dùng thử, các mẫu sản phẩm nhỏ gọn tiện lợi cho việc duy chuyển, du lịch nhằm đưa sản phẩm đến gần với người tiêu dùng có thu nhập thấp hơn.
5.1.2. Thúc đẩy hoạt động xúc tiến bán hàng.
Kết quả cho thấy “Xúc tiến bán hàng” là yếu tố ảnh hưởng lớn thứ hai sau giá thành sản phẩm đến Quyết định mua mỹ phẩm thuần chay của người tiêu dùng tỉnh BRVT trong nhóm 06 yếu tố tác động thuộc phạm vi nghiên cứu của đề tài.
Với sự cạnh tranh ngày càng gay gắt, để tồn tại và phát triển các doanh nghiệp phải tìm cho mình một lợi thế hơn so với đối thủ. Doanh nghiệp phải tạo được điểm khác biệt của sản phẩm công ty mình so với đối thủ cạnh tranh. Để gia tăng Quyết định mua mỹ phẩm thuần chay thông qua yếu tố này tác giả đề xuất như sau:
Đảm bảo trong doanh nghiệp có đội ngũ chuyên nghiệp xây dựng các chương trình khuyến mãi nhằm duy trì quan hệ với người tiêu dùng, tạo sự uy tín, tin cậy cho doanh nghiệp.
Đa dạng hóa, đảm bảo chất lượng cho các chương trình khuyến mãi đáp ứng được yêu cầu và kỳ vọng của người tiêu dùng, đảm bảo hỗ trợ cho người tiêu dùng trong việc chuyển dần sang sử dụng mỹ phẩm thuần chay.
Tổ chức các chương trình, hoạt động quảng cáo/ khuyến mãi để kích cầu, thu hút sự quan tâm của người tiêu dùng. Việt Nam là quốc gia có sự nhạy cảm về giá cả nên các chương trình khuyến mãi về giá hoặc sản phẩm sẽ là kênh hữu hiệu để kéo