CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.4 MỐI QUAN HỆ GIỮA NHÂN TỐ SỰ CÂN NHẮC SẢN PHẨM VÀ
TRUNG THÀNH THƯƠNG HIỆU
Park (1996) lại cho rằng sự cân nhắc sản phẩm và trung thành thương hiệu là hai yếu tố hồn tồn tách biệt nhưng có mối quan hệ với nhau bằng nghiên cứu mối quan hệ giữa “sự cân nhắc sản phẩm” và “trung thành thái độ” đối với các chương trình rèn luyện thể thao bằng những thang đo đa hướng.
Trong nghiên cứu của mình, Park cho rằng sự cân nhắc được được hình thành khi các giá trị quan trọng của từng cá nhân được kết hợp hay tạo ra bởi một tình huống ra quyết định. Trong khi trung thành được tạo ra khi giá trị, hình ảnh bản thân hay thái độ quan trọng được kết nối với một lựa chọn của người tiêu dùng.
Để đo lường trung thành thái độ, Park dùng thang đo của Allen and Meyer's (1990), với 24 biến đo lường, sử dụng hệ số Cronbach's Alphas để loại bỏ những biến đo lường có độ tin cậy thấp. Sau đó tiến hành phân tích nhân tố và tìm được ba nhân tố về trung thành thái độ (1) trung thành cảm xúc – xuất phát từ sự yêu thích, quan tâm bên trong của người tiêu dùng, (2) trung thành theo qui chuẩn – trung thành xuất phát từ kì vọng hay áp lực xã hội và (3) trung thành đầu tư – xuất phát từ việc đặt cược một số tiền vào một hoạt động nào đó.
Sự cân nhắc sản phẩm được Park đo lường bằng thang đo CIP của Laurent và Kapferer (1985) với 14 biến đo lường. Sau khi phân tích tìm ra được với bốn nhân tố (1) Tầm quan trọng của rủi ro, (2) xác suất rủi ro, (3) giá trị biểu tượng và (4) sự quan tâm.
Bảng 2.3: Tổng hợp một vài nhân tố của trung thành thái độ và sự cân nhắc sản phẩm theo nghiên cứu của Park (1996)
Nhân tố Item ví dụ.
Trung thành cảm xúc Tơi cảm thấy chương trình này dường như được thiết kế cho chính mình Trung thành theo qui chuẩn Tơi khơng tin rằng một người nào đó sẽ ln ln trung thành với chương trình luyện tập của mình Trung thành đầu tư Với tơi, q lãng phí nếu khơng tiếp tục theo đuổi chương trình này Giá trị biểu tượng Chương trình này có thể nói lên tơi là kiểu người như thế nào
Sự quan tâm Có thể nói rằng chương trình này làm cho tôi rất quan tâm
Tầm quan trọng của rủi ro Khi cnếu ra quyết định sai họn chương trình này, khơng phải là vấn đề lớn Xác suất rủi ro Khá phức tạp khi đưa ra quyết định lựa chọn các chương trình này Cuối cùng, các nhân tố của hai biến này được kiểm định mối quan hệ với nhau. Sau khi kiểm định, Park thấy rằng, trung thành thái độ và sự cân nhắc sản phẩm là hai biến số hồn tồn tách biệt nhưng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Hay người tiêu dùng càng cân nhắc với sản phẩm thì cảng trung thành thái độ.
Hình 2.4: Mơ hình nghiên cứu của Park (1996)
Từ kết quả nghiên cứu, Park đưa ra giải pháp rằng các nhà Marketing nên phát triển các chiến lược truyền thông để gia tăng sự cân nhắc cho người tiêu dùng. Nhưng sự cân nhắc sản phẩm khơng chưa đủ, từ kết quả nghiên cứu đó, các doanh nghiệp có thể gia tăng lịng trung thành thái độ thơng qua sự cân nhắc sản phẩm.
Ngồi Park (1996), cịn có nghiên cứu của Nigel Doughlas (2006) tìm hiểu về mối quan hệ giữa sự cân nhắc sản phẩm và trung thành thương hiệu đối với sản phẩm cân nhắc cao như xe ô tô và sản phẩm cân nhắc thấp như pin . Trong nghiên cứu của mình, Doughlas cho rằng “sự cân nhắc sản phẩm là mức độ quan tâm mà một cá nhân dành cho một sản phẩm nào đó” và sử dụng khái niệm trung thành thương hiệu của Jacoby & Chestnut (1978) cho rằng về trung thành thương hiệu là chức năng của tiến trình tâm lí tổng quát gồm năm yếu tố sau: hành vi có chủ đích, lặp lại một cách thường xun, được thực hiện bởi đơn vị ra quyết định, sự lựa chọn thương hiệu và chức năng của q trình tâm lí.
Doughlas đo lường trung thành thương hiệu bằng thang đo của Jacoby và Kyner, chia trung thành thương hiệu ra làm ba nhân tố (1) trung thành cảm xúc, (2) trung thành nhận thức và (3) trung thành hành vi. Trong khi sự cân nhắc sản phẩm vẫn sử dụng thang đo của CIP của Laurent và Kapferer (1985).
Sự quan tâm Giá trị biểu tượng Tầm quan trọng của rủi ro Trung thành thái độ Xác suất rủi ro
Hình 2.5: Mơ hình nghiên cứu của Doughlas (2006)
Nghiên cứu của Doughlas được thực hiện với người tiêu dùng Úc, do vậy có thể thấy trong trung thành thương hiệu có cả ba nhân tố trung thành: trung thành nhận thức, cảm xúc, hành vi và sự cân nhắc sản phẩm đều có mối quan hệ cùng chiều với trung thành thương hiệu. Từ đó đề xuất các giải pháp Marketing để giữ chân khách hàng trung thành cho các công ty sản xuất ô tô ở Úc.
Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, tác giả chỉ đề cập sự cân nhắc sản phẩm và mối quan hệ với trung thành thương hiệu, áp dụng cho sản phẩm điện thoại di động với các thương hiệu nổi tiếng như Apple, Samsung, Nokia và đối dầu gội đầu nghiên cứu với các loại dầu gội như Pantene, Clear, X-men.
2.5 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.5.1 Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Căn cứ vào nghiên cứu của Park (1996) và Nigel Doughlas (2006) về mối quan hệ giữa sự cân nhắc sản phẩm và lòng trung thành thương hiệu, tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu như sau:
Sự quan tâm Sự vui thích Giá trị biểu tượng Tầm quan trọng của rủi ro Lòng trung thành thương hiệu Xác suất rủi ro
Hình 2.6: Mơ hình nghiên cứu tổng quát 2.5.2 Giả thuyết nghiên cứu
Theo nghiên cứu của Nigel Doughlas (2006) cũng đã khẳng định mối quan hệ này trong nghiên cứu của mình, sau khi sử dụng thang do CIP (Laurent và Kapferer, …) đo lường sự cân nhắc sản phẩm, ơng tìm ra mối quan hệ giữa sự cân nhắc sản phẩm và lòng trung thành cảm xúc, hành vi, nhận thức của người tiêu dùng. Trong đó 5 nhân tố cân nhắc sản phẩm như sự quan tâm, sự vui thích, giá trị biểu tượng, tầm quan trọng của rủi ro, xác suất rủi ro có mối quan hệ tích cực với lịng trung thành thương hiệu, nghiên cứu hành vi tiêu dùng ở New Zealand.
Dựa trên cơ sở trên, tác giả đề xuất các giả thuyết về mối quan hệ giữa sự cân nhắc sản phẩm và lòng trung thành thương hiệu.:
H1: Sự quan tâm có quan hệ dương (+) với lòng trung thành thương hiệu Richins và Bloch (1986) đã chỉ ra rằng, người tiêu dùng có mức độ quan tâm cao đến sản phẩm sẽ có động lực cao hơn so với đối tượng khác trong việc xử lý và đánh giá thơng tin. Thơng qua q trình tìm hiểu thơng tin, người tiêu dùng sẽ hình
Sự quan tâm Sự vui thích Giá trị biểu tượng Tầm quan trọng của rủi ro Lòng trung thành thương hiệu Xác suất rủi ro
thành những kết luận nhất định về đặc tính của thương hiệu, và xây dựng sợi dây gắn kết tình cảm lâu dài với thương hiệu hay trung thành với thương hiệu.
H2: Sự vui thích có quan hệ dương (+) với lịng trung thành thương hiệu Theo Chaudhuri và Holbrook (2002), sản phẩm đem lại hai loại lợi ích cho người tiêu dùng, lợi ích chức năng – lợi ích có được từ chức năng hữu hình của sản phẩm và lợi ích cảm xúc – mang tính vơ hình, đem lại cảm giác vui vẻ, thoải mái và tình cảm cho người tiêu dùng. Hơn nữa, hai nhà nghiên cứu này còn chỉ ra rằng, trong hai loại lợi ích trên thì khi khách hàng được thỏa mãn về lợi ích cảm xúc sẽ có xu hướng trung thành với thương hiệu hơn.
H3: Giá trị biểu tượng có quan hệ dương (+) với lòng trung thành thương hiệu
Giá trị biểu tượng được hiểu là hình ảnh người tiêu dùng muốn người khác nhìn nhận về mình. Chính vì vậy, trong một nghiên cứu, Pettigrew (2002) cho rẳng mối quan tâm của nhà sản xuất khi muốn tiêu thụ sản phẩm là việc quản trị hình ảnh của thương hiệu, tạo ra sợi dây liên kết về hình ảnh với người tiêu dùng. Do vậy, sản phẩm nào có cá tính phù hợp với cá tính hay hình ảnh người tiêu dùng mong muốn hướng đến sẽ làm cho khách hàng trung thành với thương hiệu nhiều hơn.
H4: Tầm quan trọng của rủi ro có quan hệ dương (+) với lịng trung thành thương hiệu
Rủi ro có thể xảy ra được hiểu là khả năng chấp nhận rủi ro của khách hàng khi tiêu dùng sản phẩm. Có hai loại rủi ro chính: rủi ro chức năng (rủi ro tài chính, sức khỏe, hiệu quả) và rủi ro cảm xúc (rủi ro về hình ảnh của bản thân hay địa vị của người tiêu dùng).
Galloway (1999) giới thiệu rủi ro càng cao thì trung thành thương hiệu càng sâu sắc bởi vì khi rủi ro càng cao thì rất khó thuyết phục khách hàng dùng thử sản phẩm, nhưng một khi dùng thử đem lại sự hài lịng cho khách hàng thì trung thành thương hiệu càng mạnh hơn. Hơn nữa, khi rủi ro càng thấp người tiêu dùng có xu
hướng dùng thử nhiều thương hiệu khác nhau do vậy trung thành thương hiệu cũng khó hơn.
H5: Xác suất rủi ro có quan hệ dương (+) với lòng trung thành thương hiệu Chaudhuri và Holbrook (2002) cho rằng tầm quan trọng của quyết định mua cũng là một trong các nhân tố ảnh hưởng đến trung thành thương hiệu. Trong một vài trường hợp khi mua đòi hỏi sự lỗ lực cao từ khách hàng như: sản phẩm có giá trị cao, sản phẩm có tần suất mua lặp lại ít và mang tính biểu hiện bản thân khách hàng (đồ trang sức, nước hoa), sản phẩm có ảnh hưởng lớn đến sức khỏe (thuốc, bảo hiểm) thì người tiêu dùng có xu hướng lựa chọn những thương hiệu trước đây họ tin tưởng.
CHƯƠNG 3
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 GIỚI THIỆU
Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu, phạm vi và phương pháp nghiên cứu đã được đề cập trong chương 1, và cơ sở lý thuyết cũng như mơ hình nghiên cứu đã được trình bày ở chương 2, chương này trình bày chi tiết hơn về phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, và các thang đo lường các khái niệm nhằm kiểm định mô hình nghiên cứu.
3.2 THIẾT KẾ MẪU 3.2.1 Mẫu nghiên cứu
Đối tượng được khảo sát là khách hàng đang dùng điện thoại di dộng và dầu gội đầu ở thành phố Hồ Chí Minh.
Theo Hair & ctg (1998) (tính cách thương hiệu &b.loy) để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập bộ dữ liệu ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick & Fidell (1996) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo cơng thức:
n >= 8m +50 Trong đó: n: cỡ mẫu
m: số biến độc lập của mơ hình
Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với cỡ mẫu là 300 mẫu cho cả hai sản phẩm là điện thoại di động và dầu gội đầu. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp người tiêu dùng ở thành phố Hồ Chí Minh.
3.2.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, các bản phỏng vấn được xem xét và loại đi những bản phỏng vấn không đạt yêu cầu, sau đó mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng phần mềm SPSS for Windows 16.0
Với phần mềm SPSS, thực hiện phân tích dữ liệu thơng qua các công cụ như thống kê mô tả, bảng tần số, đồ thị, kiểm định độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy và các phân tích khác (T-test, ANOVA,…)
3.3 THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI
Bảng câu hỏi gồm hai phần chính:
Phần I: Thơng tin về gắn kết sản phẩm với lòng trung thành thương hiệu. Phần này sử dụng thang đo gắn kết sản phẩm CIP (Laurent và Kapferer, 1985) và thang đo lòng trung thành thương hiệu của Jacoby và Kyner (2003). Tất cả các item đều được đo bằng thang Likert – 5 điểm (1.Hồn tồn khơng đồng ý – 5. Hồn tồn đồng ý)
Phần II: Thơng tin của đáp viên
Phần này nhằm tìm hiểu thơng tin về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập và nghề nghiệp của đáp viên.
3.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.4.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo 3.4.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Trước khi thực hiện phân tích hồi quy, tác giả sẽ thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng chỉ số Cronbach’s alpha và theo quy ước, một tập hợp các item dùng để đo lường được đánh giá tốt khi có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn hoặc bằng 0.7.
3.4.2 Phân tích nhân tố
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) được sử dụng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), nếu 0.5≤KMO≤1, thì phân tích nhân tố là phù hợp
Sau khi kiểm định loại bỏ những item có độ tin cậy thấp, các biến đo lường cịn lại sẽ được thực hiện phân tích nhằm rút gọn nhiều biến số ít nhiều có tương quan lẫn nhau thành những đại lượng gọi là nhân tố.
Có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong tồn bộ biến thiên. Sau đó một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích được phần lớn biến thiên cịn lại, và khơng có tương quan với nhân tố thứ nhất .
Nguyên tắc này được áp dụng như vậy để tiếp tục chọn các quyền số cho các nhân tố tiếp theo. Do vậy, các nhân tố được ước lượng sao cho các quyền số của chúng không giống như các giá trị của các biên gốc, là không tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích giải thích được nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích được nhiều thứ nhì.
Các tham số trong phân tích nhân tố :
Correlation matrix : biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
Communality : là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích. Đây cũng là phần biến thiên được giải thích bởi các nhân tố chung.
Eigenvalue : đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Factor loadings (hệ số tải nhân tố) : là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
Factor matrix (ma trận nhân tố) : chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với nhân tố được rút ra.
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) xem xét sự giải thích của phân tích nhân tố. 0.5<KMO<1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Percentage of variance : phần trăm phương sai tồn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cơ đọng được bao nhiêu % và bị thất thốt bao nhiêu %.
3.4.3 Kiểm định mối quan hệ
Cuối cùng các nhân tố gắn kết sản phẩm sẽ được kiểm định mối quan hệ với trung thành thương hiệu thơng qua phân tích hồi quy với mơ hình :
Yi = B0 + B1X1i + B2X2i + … + BpXpi + Ei Yi: biến phụ thuộc.
Xpi: biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i.
Bp: được gọi là hệ số hồi quy riêng phần. Đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình Y khi Xi thay đổi một đơn vị. Nói cách khác, nó cho biết ảnh hưởng thuần của các thay đổi một đơn vị trong Xi đối với giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi loại trừ ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Ei: là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi.
Hệ số xác định R2 : để đánh giá độ phù hợp của mơ hình tuyến tính hồi quy bội. Hệ số xác định R2đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp với dữ liệu.
3.5 CÁC THANG ĐO