Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Consta nt) .621 .132 4.697 .000 CT .213 .035 .259 6.086 .000 .588 1.701 BC .148 .033 .198 4.491 .000 .549 1.820 SR .228 .035 .252 6.502 .000 .711 1.407 CL .178 .035 .206 5.076 .000 .645 1.551 HM .124 .034 .172 3.623 .000 .473 2.112
Kết quả cho thấy tất cả các nhân tố trong mơ hình đều có với Sig. = .000 <0.05, có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Phương trình hồi qui đối với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau: IN= 0.259*CT + 0.198*BC + 0.252*SR + 0.206*CL + 0.172*HM.
Qua phương trình cho thấy sau khi kiểm định và phân tích nhân tố khám phá, kết quả hồi qui bội cho thấy tính sáng tạo và tính bất ngờ có tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của khách hàng và nhân tố tính hài hước có ảnh hưởng ít nhất.
4.6.2 Sự yêu thích đối với quảng cáo và hành vi truyền miệng qua mạng xã hội
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết được đặt ra là có sự tương quan giữa sự yêu thích đối với quảng cáo và hành vi truyền miệng qua mạng xã hội. Biến độc lập được đưa vào mơ hình là : Sự u thích đối với quảng cáo (IN)
Biến phụ thược đưa vào mơ hình là hành vi truyền miệng của khách hàng qua mạng xã hội (WO).
Phương pháp hồi qui tổng thể các biến (phương pháp Enter) sẽ được sử dụng trên phần mềm SPSS 18.0. Mơ hình hồi qui có dạng sau:
Y = X0 + β1X1;
Trong đó: Hệ số hồi qui β1
Biến phụ thuộc Y: Hành vi truyền miệng của khách hàng qua mạng xã hội Biến độc lập bao gồm:
- X0: là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hổi qui tuyến tính Bảng 4. 11 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình 2
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng
1 .818a .670 .669 .24591
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả trên cho thấy hệ số R2 = .828 và R2 hiệu chỉnh = .680 điều này cho thấy mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 68%. Tiếp theo, kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này nhằm xem xét mơ hình hồi quy tuyến tính mẫu với các hệ số đã tìm được bằng phương pháp OLS có ý nghĩa gì khi suy diễn cho mơ hình thực tế của tổng thể hay không. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể chúng ta đặt giả thuyết hệ số H0: R2 của tổng thế = 0 (tức là β1=0). Đại lượng F được sử dụng cho kiểm định này. Nếu xác suất F nhỏ hơn 0.05 thì giả thuyết H0 bị bác bỏ chúng ta có thể kết luận là kết hợp của các biểu hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mơ hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Theo kết quả trong bảng 4. 12, giá trị F tương ứng với mức ý nghĩa quan sát sig. < 0.05 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngồi trừ hằng số), mơ hình hồi qui tuyến tính trên được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4. 12 Kết quả phân tích kiểm định F mơ hình 2
Mơ hình
Thống kê sự thay đổi
Durbin- Watson R2 điều chỉnh F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .669 606.388 .669 .24591 .000 606.388 Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Ý nghĩa hệ số hồi qui
Bảng 4. 13 Kết quả phân tích hồi qui mơ hình 2
Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Constant) 1.016 .126 8.080 .000
IN .790 .032 .818 24.625 .000 1.000 1.000
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả phân tích hồi qui trong bảng 4.13 cho thấy, hệ số hồi qui tuyến tính β=0.818 với mức ý nghĩa Sig. =.000 < .05, nghĩa là 81.8% hành vi truyền miệng của khách hàng qua mạng xã hội được giải thích bằng sự yêu thích đối với quảng cáo. Xét về phương diện thống kê, chấp nhận giả thuyết sự u thích đối với quảng cáo có tác động cùng chiều đến hành vi truyền miệng qua mạng xã hội.
Phương trình hồi qui tuyến tính dạng chưa chuẩn hóa được viết như sau: WO = 1.016 + 0.79*IN
Hay phương trình hồi qui tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng như sau: WO = 0.818*IN
Qua phương trình cho thấy sau khi kiểm định, phân tích nhân tố khám phá và chạy hồi qui có thể kết luận được rằng nhân tố sự yêu thích đối với quảng cáo có tác động đến hành vi truyền miệng qua mạng xã hội.
4.7 DỊ TÌM CÁC VI PHẠM GIẢ ĐỊNH CẦN THIẾT 4.7.1 Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau
Kiểm định giả định liên hệ tuyến tính bằng đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn chuẩn hóa (standardized) mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra.
Hình 4. 2 Đồ thị Scatterplot
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu điều tra của tác giả
Đồ thị Scatterplot cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh tọa độ 0, khơng tạo thành một hình dạng nào. Do đó, giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau cúa các phần dư không bị vi phạm. Vậy dữ liệu khảo sát là phù hợp với mơ hình hồi qui.
4.7.2 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích,.. Có hai cách thường được sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất sử dụng đồ thị P-Plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Cách thứ hai sử dụng đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa, nếu đồ thị có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có trung bình Mean xấp xỉ bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì xem như phần dư có phân phối chuẩn.
Hình 4. 3 Đồ thị Histogram
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu điều tra của tác giả
Trong bài nghiên cứu này, biểu đồ tần số của các phần dư chuẩn hóa (hình 4.6) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thôi. Ở đây ta có thể nhận định phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean xấp xỉ bằng 0.00, và độ lệch chuẩn Std Dev. = 0.992 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.7.3 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến) cộng tuyến)
các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa vì thế các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao. Có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến như hệ số R2 lớn nhưng t nhỏ; tương quan cặp các biến giải thích cao, hồi qui phụ, sử dụng hệ số phóng đại sai VIF (Variance Inflation Factor). Thơng thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Hair et al., 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bảng 4.10 hệ số hồi qui mơ hình 1 cho thấy các hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị sau chuẩn hóa VIF đều nhỏ hơn 10. Vì vậy kết luận rằng mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi qui.
4.8 THẢO LUẬN KẾT QUẢ VÀ KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU CỨU
4.8.1 Giả thuyết H1 và nhân tố tính sáng tạo
Giả thiết H1: Tính sáng tạo trong quảng cáo marketing du kích có tương quan thuận đến sự yêu thích đối với quảng cáo
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa tính sáng tạo trong quảng cáo marketing du kích có liên quan trực tiếp đến sự yêu thích của khách hàng đối với quảng cáo là 0.259 với mức ý nghĩa thống kê sig.=.000 < .05. Điều này có ý nghĩa khi các nhân tố khác khơng đổi, tính sáng tạo trong quảng cáo marketing du kích tăng lên 1 đơn vị thì sự u thích của khách hàng đối với quảng cáo tăng thêm 0.259 đơn vị. Từ đó, khi khách hàng tăng sự yêu thích của họ đối với quảng cáo thì hành vi truyền miệng qua mạng của họ cũng tăng theo. Như vậy, tính sáng tạo trong quảng cáo có liên quan đến hành vi truyền miệng qua mạng xã hội và là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất trong tổng thể các yếu tố đang xem xét. Khi khách hàng quan tâm đến những đặc điểm, nội dung, ý tưởng mới lạ, khác biệt mang đến những lợi ích và ứng dụng trong cộng đồng thì sự u thích đối với quảng cáo và hành vi truyền miệng qua mạng xã hội càng tăng cao. Kết luận: Chấp nhận giả thuyết H1.
4.8.2 Giả thuyết H2 và nhân tố chiến thuật đặt vị trí quảng cáo
H2: Chiến thuật đặt vị trí quảng cáo càng khác biệt, thơng minh càng làm tăng sự u thích đối với quảng cáo.
Kết quả hồi qui cho thấy mối quan hệ giữa chiến thuật đặt vị trí quảng cáo và sự yêu thích đối với quảng cáo là 0.198 với mức ý nghĩa thống kê Sig. = .000< .05. Điều này có ý nghĩa khi các nhân tố khác khơng đổi, chiến thuật đặt vị trí quảng cáo tăng lên 1 đơn vị thì sự u thích đối với quảng cáo tăng thêm 0.198 đơn vị. Như vậy, chiến thuật đặt vị trí quảng cáo là một trong các yếu tố có ảnh hưởng đến sự u thích đối với quảng cáo.
Chiến thuật đặt vị trí quảng cáo chính là việc nghiên cứu sắp xếp, thiết lập vị trí để tiếp cận khách hàng tiềm năng nhiều nhất. Chúng có thể được đặt ở những nơi mọi người tụ tập nhiều nhất như: sân vận động, quảng trường, phố đi bộ hay những nơi quen thuộc hằng ngày với khách hàng như: trạm xe buýt, trường học, nơi cho thuê đặt biển quảng cáo hoặc ngay cả những nơi kín đáo, bí hiểm khiến khách hàng khơng ngờ đến,… Chính những chiến thuật khác nhau này mang đến điểm thu hút cho khách hàng và khiến họ cảm thấy thích thú và yêu thích những ý tưởng khác biệt. Khi khách hàng cảm thấy sự thơng minh, khác biệt trong chiến thuật đặt vị trí quảng cáo họ sẽ càng cảm thấy yêu thích quảng cáo nhiều hơn. Kết luận: Chấp nhận giả thuyết H2
4.8.3 Giả thuyết H3 và nhân tố tính bất ngờ
H3: Tính bất ngờ trong quảng cáo marketing du kích có tương quan thuận đến sự yêu thích đối với quảng cáo.
Theo kết quả hồi qui cho thấy tính bất ngờ trong quảng cáo marketing du kích có ảnh hưởng mạnh đến yêu thích đối với quảng cáo là 0.252 với mức ý nghĩa thống kê Sig. = .000< .05. Điều này có ý nghĩa khi các nhân tố khác khơng đổi, tính bất ngờ trong quảng cá marketing du kích tăng lên 1 đơn vị thì sự u thích đối với
ra rằng nhân tố tính bất ngờ của quảng marketing du kích có ảnh hưởng mạnh đến hành vi của khách hàng. Tính bất ngờ cũng là điểm khác biệt nổi bật giữa hình thức marketing du kích và marketing truyền thống, chính vì thế, việc tạo tính bất ngờ trong quảng cáo là yếu tố cần thiết được xây dựng trong mỗi mẫu quảng cáo marketing du kích, tính bất ngờ trong quảng cáo có thể đến từ việc thiết kế nội dung tạo sự khơi gợi và tị mị cho khách hàng, nó có thể là một hình ảnh trừu tượng hay một câu slogan đầy ẩn ý hoặc có thể là sự phóng to hay thu nhỏ hình thái của sản phẩm. Tóm lại, tính bất ngờ trong quảng cáo marketing du kích là yếu tố thúc đẩy sự yêu thích đối với quảng cáo. Kết luận: chấp nhận giả thuyết H3
4.8.4 Giả thuyết H4 và nhân tố tính hài hước
H4: Tính hài hước trong quảng cáo marketing du kích mang lại có tương quan thuận đến sự yêu thích đối với quảng cáo.
Kết quả hồi qui cho thấy mối quan hệ giữa tính hài hước trong quảng cáo marketing du kích và sự yêu thích đối với quảng cáo là 0.172 với mức ý nghĩa thống kê Sig. = .000< .05. Điều này có ý nghĩa khi các nhân tố khác khơng đổi, tính hài hước trong quảng cáo marketing du kích tăng lên 1 đơn vị thì sự u thích đối với quảng cáo tăng thêm 0.198 đơn vị. Như vậy, tính hài hước trong quảng cáo là một trong các yếu tố có ảnh hưởng đến sự u thích đối với quảng cáo. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của nhân tố tính hài hước trong quảng cáo marketing du kích là thấp nhất trong tương quan so với các nhân tố đang được xem xét, đây được xem là nhân tố mang tính xúc tác góp phần làm tăng thêm sự u thích, thực tế, những mẫu quảng cáo thú vị và hài hước luôn đem đến sự vui vẻ và yêu mến cho khách hàng. Kết luận: Chấp nhận giả thuyết H4.
4.8.5 Giả thuyết H5 và nhân tố sự rõ ràng
H5: Sự rõ ràng trong quảng cáo marketing du kích có tương quan thuận đến sự u thích đối với quảng cáo.
Kết quả hồi qui cho thấy mối quan hệ giữa sự rõ ràng trong quảng cáo marketing du kích và sự yêu thích đối với quảng cáo là 0.206 với mức ý nghĩa
thống kê Sig. = .000< .05. Điều này có ý nghĩa khi các nhân tố khác không đổi, sự rõ ràng trong quảng cáo marketing du kích tăng lên 1 đơn vị thì sự u thích đối với quảng cáo tăng thêm 0.206 đơn vị. Như vậy, khách hàng trẻ cho rằng thông điệp quảng cáo càng hiệu quả, dễ hiểu, dễ ghi nhớ, có liên quan đến nội dung quảng cáo và không bị nhầm lẫn với các thông điệp của quảng cáo khác là các yếu tố có ảnh hưởng đến sự u thích đối với quảng cáo. Những thơng điệp dễ nhớ, dễ hiểu, hiệu quả ln có cơ hội ghi nhớ trong tâm trí khách hàng hơn các quảng cáo truyền thống. Một thông điệp quảng cáo hiệu quả sẽ làm tăng cải thiện đáng kể sự yêu thích đối với quảng cáo, giúp cho khách hàng hiểu nội dung thông tin và khiến họ phản hồi với mẫu quảng cáo một cách tốt nhất. Kết luận: Chấp nhận giả thuyết H5.
4.8.6 Giả thuyết H6 và nhân tố sự yêu thích đối với quảng cáo
H6: Sự u thích đối với quảng cáo càng cao thì càng tác động tích cực đến hành vi truyền miệng qua mạng xã hội của khách hàng.
Theo kết quả hồi qui cho thấy mối quan hệ giữa nhân tố sự yêu thích đối với quảng cáo marketing du kích và hành vi truyền miệng qua mạng xã hội là 0.818 với