Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 AW_1 0.727 AW_2 0.780 AW_3 0.805 AW_4 0.795 AW_5 0.655 AW_6 0.749 IMB_1 0.641 IMB_2 0.774 IMB_3 0.814 IMB_4 0.708 IMB_5 0.683 DC_1 0.703 DC_2 0.727 DC_3 0.864 DC_4 0.860 PB_1 0.859 PB_2 0.645 PB_3 0.873 PQ_1 0.664 PQ_2 0.638 PQ_3 0.700 PQ_4 0.682 Eigenvalue 6.962 2.446 2.023 1.124 1.229 Phương sai rút trích (%) 31.645 11.120 9.198 6.460 5.586 Cronbach alpha 0.883 0.829 0.860 0.783 0.695
Kết quả EFA (xem bảng 4.3) của nhân tố xu hướng tiêu dùng cho thấy EFA chỉ rút được một nhân tố với tổng phương sai trích là 78.317% tại Eigenvalue là 3.133, hệ số KMO là 0.844, thống kê Chi-square của kiểm định Barlett’s đạt giá trị 924.470 với Sig = 0.000 cho thấy phân tích EFA rất thích hợp. Bảng 4.3 Kết quả EFA Nhân tố Biến quan sát 1 BI_1 0.868 BI_2 0.911 BI_3 0.889 BI_4 0.872 Eigenvalue 3.133 Phương sai rút trích (%) 78.317 Cronbach alpha 0.907
4.5 Phân tích hồi qui tuyến tính bội 4.5.1 Xem xét ma trận hệ số tương quan 4.5.1 Xem xét ma trận hệ số tương quan
Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, 203) cho rằng “Bước
đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội cũng là xem xét các
mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Nếu có nhiều biến, cần phải xem xét tổng quát mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập với nhau. Bạn hãy chú ý đến bất cứ liên hệ tương quan qua lại chặt chẻ nào giữa các biến độc lập bởi vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi qui bội, ví dụ như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến”.
giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến xu hướng tiêu
dùng với các biến khác đều lớn hơn 0.3 ngoại trừ biến PB (0.299). Sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho
biến xu hướng tiêu dùng. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập
với nhau đều lớn hơn 0.3 (ngoại trừ hệ số tương quan giữa nhận biết thương hiệu với giá cả (0.263), độ bao phủ thương hiệu với giá cả (0.142) nên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi qui tuyến tính bội nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Bảng 4.4 Ma trận tương quan giữa các biến
Nhân tố AW PQ IMB PB DC BI AW 1.000 .423** .371** .263** .461** .468** PQ .423** 1.000 .462** .362** .313** .434** IMB .371** .462** 1.000 .379** .362** .481** PB .263** .362** .379** 1.000 .142** .299** DC .461** .313** .362** .142** 1.000 .452** BI .468** .434** .481** .299** .452** 1.000
4.5.2 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội với phương pháp Enter (xem bảng 4.5) ta thấy R2 điều chỉnh (0.381) nhỏ hơn so với R2 (0.390) điều này cho thấy mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Hệ số R2 điều chỉnh = 0.381 nghĩa là độ tương thích của mơ hình là
38.1% hay nói cách khác là có khoảng 38.1% phương sai xu hướng tiêu dùng có thể được giải thích bởi năm thành phần tương ứng là nhận biết thương
hiệu, hình ảnh thương hiệu, độ bao phủ của thương hiệu, giá cả cảm nhận và chất lượng cảm nhận.
Bảng 4.5 Thống kê phân tích các hệ số hồi qui
Tóm tắt mơ hình
Thống kê thay đổi Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Ước lượng sai số chuẩn R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change Durbin- Watson 1 .625a 0.39 0 0.381 0.827 0.390 44.538 5. 348 0.000 1.811
a. Predictors: (hằng số), DC, PB, PQ, AW, IMB b. Biến phụ thuộc: BI ANOVAb Mô hình (Model) Tổng bình phương (Sum of Squares) df Bình phương trung bình
(Mean Square) F Sig. Hồi qui (Regression) 152.346 5 30.469 44.538 .000a Số dư (Residual) 238.073 348 .684 1 Tổng (Total) 390.419 353 a. Predictors: (hằng số), DC, PB, PQ, AW, IMB b. Biến phụ thuộc: BI
Kiểm định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc BI và các biến
độc lập AW, IMB, DC, PQ và PB để xem xét biến BI có liên hệ tuyến tính với
tồn bộ tập hợp các biến độc lập (AW, IMB, DC, PQ, PB) hay không. Trị
thống kê F trong bảng 4.5 là 44.538 được tính từ giá trị R2 (R Square) của mơ hình đầy đủ, giá tri Sig rất nhỏ (0.000) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả
thuyết H0 là β1= β2 = β3 = β4 = β5 = 0 (ngoại trừ hằng số), mơ hình hồi qui tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.6 Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình Hệ số Hệ số Hệ số khơng chuẩn hố Hệ số chuẩn hố Thống kê cộng tuyến (Collinearity Statistics) Mơ hình B Sai số chuẩn Beta (β) t Sig. (Tolerance) VIF Dung sai (hằng số) -.725 .246 -2.951 .003 AW .236 .060 .199 3.936 .000 .682 1.466 PQ .186 .064 .147 2.895 .004 .682 1.467 IMB .299 .066 .231 4.546 .000 .678 1.474 PB .086 .054 .075 1.601 .110 .803 1.245 1 DC .233 .052 .220 4.521 .000 .739 1.354 a. Biến phụ thuộc: BI
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẻ với nhau. Do đó, khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì vậy, mối
quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi qui.
Theo bảng 4.6 cho thấy nhân tố PB có Sig = 0.110 > 0.05 nên có thể kết luận xu hướng tiêu dùng thương hiệu thuốc lá cao cấp không chịu tác
động bởi giá cả cảm nhận. Bốn thành phần AW, IMB, DC, PQ, là có ảnh
hưởng đến xu hướng tiêu dùng (với mức ý nghĩa Sig < 0.05).
Phương trình hồi qui tuyến tính đối với các biến đã chuẩn hố như sau:
BI = 0.199*AW + 0.147*PQ + 0.231*IMB + 0.220*DC
Theo phương trình hồi qui này, thứ tự quan trọng của các thành phần tác động đến xu hướng tiêu dùng thuốc lá được liệt kê như sau: (1) hình ảnh
thương hiệu (0.231), (2) độ bao phủ của thương hiệu (0.22), (3) nhận biết thương hiệu (0.199) và (4) chất lượng cảm nhận (0.147).
Hình 4.1 Mơ hình xu hướng tiêu dùng thuốc lá cao cấp
Kết quả này có thể được giải thích như sau: khi khách hàng có xu
hướng tiêu dùng một thương hiệu thuốc lá cao cấp thì họ phải biết về thương hiệu đó, thương hiệu phải có chất lượng tốt (theo cảm nhận của khách hàng)
phải được bán rộng rãi và luôn sẳn có tại điểm bán. Một nhân tố hết sức quan trọng ảnh hưởng nhiều đến xu hướng tiêu dùng đó là thương hiệu mà họ
muốn sử dụng phải thể hiện được hình ảnh của con người họ như: sự nam
tính, trẻ trung, hợp thời hay sự sang trọng. Do đó, trong cơng tác phát triển thương hiệu Doanh nghiệp nên đầu tư nhiều vào các nhân tố nêu trên vì trong
điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, việc đầu tư vào các yếu tố trên sẽ
làm gia tăng xu hướng tiêu dùng của khách hàng đối với thương hiệu thuốc lá cao cấp. Hình ảnh thương hiệu Xu hướng tiêu dùng thương hiệu Nhận biết thương hiệu Chất lượng cảm nhận 0.199 0.231 0.147 Độ bao phủ
của thương hiệu
4.6 Biểu đồ nhận thức
Công cụ đo lường đa hướng được sử dụng để phân tích vị trí của các
thương hiệu theo một số thuộc tính. Mục đích của phương pháp này là
chuyển những ý kiến đánh giá của con người về sự giống nhau, khác nhau
hoặc sở thích về các đối tượng thành những khoảng cách trong không gian đa hướng.
Các đại lượng quan trọng trong đo lường đa hướng là: đại lượng thứ
nhất là RSQ dùng để đo mức độ phù hợp. Đó là bình phương của hệ số tương quan cho biết phần phương sai của dữ liệu được giải thích bởi các dữ liệu đo lường, tức là phần phương sai giải thích được của đo lường đa hướng. RSQ
càng lớn thì càng tốt, RQS ≥ 0.6 thì chấp nhận được. Đại lượng thứ hai Stress. Stress thể hiện chất lượng của phương án đo lường đa hướng. Trong khi RSQ dùng để đo mức độ phù hợp thì Stress dùng để đo mức độ không phù hợp,
nghĩa là giá trị của đại lượng Stress càng cao thì phương án đo lường đa
hướng càng ít phù hợp. Stress chính là phần phương sai do các yếu tố khác gây ra, không phải là mơ hình giải thích được. Đại lượng Stress thường được sử dụng nhiều nhất là công thức Kruskal stress:
∑ dij– d^ij ) 2
Stress =[ ∑ dij– ¯d) 2 ] 2
Trong đó:
¯d là khoảng cách trung bình (∑ dij /n) trong bản đồ không gian dij là khoảng cách theo dữ liệu thực tế
d^ là khoảng cách được chọn trong không gian đa hướng
Nguồn: Kruskal, J. B (1964), Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis, Psychometrika, 29: 1-27
Theo Kruskal (1964), công thức Kruskal được đánh giá: 0.1 tương đối phù hợp; 0.05 là phù hợp; 0.025 là rất phù hợp; = 0 là hoàn hảo.
Trên cơ sở dữ liệu thu thập được, tác giả tiến hành xây dựng biểu đồ
nhận thức cho sáu thương hiệu thuốc lá và ba yếu tố. Kết quả tính tốn về
đánh giá thương hiệu của người tiêu dùng từ dữ liệu thu thập được trình bày
trong bảng dưới đây.
Bảng 4.7 Giá trị trung bình các nhân tố của thương hiệu khảo sát
Nhân tố Stt Thương hiệu Nhận biết
thương hiệu Chất lượng cảm nhận Hình ảnh thương hiệu Độ bao phủ 1 Vinataba 3.191 3.097 2.684 3.105 2 Craven"A' 3.800 3.169 3.120 4.096 3 Marlboro 3.682 3.259 3.171 3.682 4 White Horse 3.517 3.224 2.762 2.787 5 555 3.815 3.582 3.436 3.905 6 Jet 4.194 3.357 3.053 4.184 Kết quả chạy biểu đồ nhận thức (MDS: Multidimensional Scaling) được thể hiện trên hình 4.1. Chi tiết xem phụ lục 6.
Kết quả Stress = 0.04538, RSQ = 0.99004 cho thấy mơ hình là phù hợp. Nghĩa là kết quả phân tích phản ánh đúng vị trí của các thương hiệu trong nhận thức của người tiêu dùng.
Hình 4.2 Biểu đồ nhận thức
Từ biểu đồ nhận thức (hình 4.2) ta có những nhận xét sau:
4.6.1 Vị trí thương hiệu đối với yếu tố nhận biết thương hiệu
Với nhân tố này, thì thương hiệu Jet được người tiêu dùng nhận biết cao nhất, kế đến là Craven “A”, Marlboro ở vị trí thứ 3, kế tiếp là thương hiệu 555, Vinataba ở vị trí thứ 5 và cuối cùng là White Horse.
4.6.2 Vị trí thương hiệu đối với yếu tố độ bao phủ của thương hiệu
Với nhân tố này thì, thương hiệu Jet được đánh giá cao nhất, kế tiếp là Craven “A”, Marlboro, 555,Vinataba và cuối cùng là White Horse. Ở nhân tố này, thương hiệu Marlboro có độ bao phủ khơng cao hơn nhiều so với 555.
4.6.3 Vị trí thương hiệu đối với yếu tố chất lượng cảm nhận
Thuốc lá 555 được đánh giá là thương hiệu có chất lượng cảm nhận cao nhất, kế tiếp là Marlboro, Jet ở vị trí thức 3, vị trí thứ tư thuộc về thương hiệu White Horse, Craven “A” đứng ở vị thứ 5, và vị trí thứ 6 là Vinataba. Tuy xếp
ở vị trí cuối cùng nhưng người tiêu dùng đánh giá chất lượng của Craven “A”
và White Horse không cao hơn nhiều so với Vinataba.
4.6.4. Vị trí thương hiệu đối với yếu tố hình ảnh thương hiệu
Với nhân tố này thì thương hiệu 555 được đánh giá cao nhất, kế tiếp là Marlboro, vị trí thứ 3 là Jet, thứ 4 là Craven “A”, vị trí thứ 5 là White Horse và vị trí cuối cùng là Vinataba.
4.7 Vị trí hiện tại của thương hiệu Vinataba và đề xuất vị trí mới theo xu hướng nhu cầu thị trường hướng nhu cầu thị trường
4.7.1 Vị trí hiện tại của Vinataba
Nhìn biểu đồ định vị thương hiệu ta thấy thương hiệu Vinataba có vị trí rất thấp so với tất cả các thương hiệu khác. Đối với yếu tố hình ảnh thương hiệu và chất lượng cảm nhận thì Vinataba đứng ở vị trí cuối. Thương hiệu
Vinataba chỉ đứng trên thương hiệu White Horse về yếu tố độ bao phủ và
nhận biết thương hiệu.
4.7.2 Sự phù hợp của vị trí mong muốn và xu hướng nhu cầu thị trường
Để xây dựng vị trí mong muốn theo xu hướng nhu cầu thị trường cần
dựa vào các yếu tố sau: thứ nhất, vị trí hiện tại của thương hiệu Vinataba và những yếu tố quan trọng tác động đến xu hướng tiêu dùng thương hiệu thuốc
lá. Thứ hai, tiềm năng thị trường đối với dòng sản phẩm thuốc lá cao cấp tại Thành phố Hồ Chí Minh. Cuối cùng là nguồn lực của Vinataba. Từ đó vị trí
Bốn yếu tố tác động đến xu hướng tiêu dùng là 04 yếu tố mà Vinataba cần cải thiện vị trí của mình (1) hình ảnh thương hiệu, (2) chất lượng cảm nhận (3) độ bao phủ, và (4) nhận biết thương hiệu.
Hình 4.3 Vị trí mong muốn của Vinataba
4.8 Chương trình định vị
Để đạt được vị trí mong muốn mới trong bản đồ nhận thức, cần có sự nỗ
lực tồn bộ của Tổng cơng ty. Vì tất cả 4 yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng tiêu dùng thuốc lá cao cấp theo đánh giá của người tiêu dùng thì vị trí của Vinataba khá khiêm tốn so với các thương hiệu khác.
4.8.1 Yếu tố hình ảnh thương hiệu
Theo kết quả hồi qui ở chương 4, thì yếu tố hình ảnh thương hiệu có
ảnh hưởng rất lớn đến xu hướng tiêu dùng thuốc lá cao cấp. Với yếu tố này thì
Vinataba ở vị trí sau cùng. Yếu tố hình ảnh thương hiệu được thể hiện qua các
đặc tính như sự nam tính, sự trẻ trung, tính hợp thời, sự sang trọng và làm cho
họ cảm giác tự tin hơn khi sử dụng. Với những đặc tính này, thì sự cảm nhận của người tiêu dùng về hình ảnh thương hiệu của Vinataba cịn thấp. Điều này cho thấy để cải thiện hình ảnh thương hiệu Vinataba cần phải đầu tư nhiều
hơn nữa trong công tác marketing đặc biệt là trong việc tiếp cận và giới thiệu những đặc tính thương hiệu của mình đến với người tiêu dùng. Vì thuốc lá là mặt hàng cấm quảng cáo và khuyến mại nên thông qua chiến lược marketing trực tiếp chúng ta có thể chuyển tải những thông tin trực tiếp đến khách hàng. Bên cạnh đó cũng cần có chiến lược xây dựng hình ảnh thương hiệu Vinataba một cách đồng nhất mang tính hệ thống lâu dài.
4.8.2 Yếu tố độ bao phủ thương hiệu
Với yếu tố này thì Vinataba chỉ đứng trên White Hosre nhưng đứng sau các thương hiệu khác. Độ bao phủ của thương hiệu là một nhân tố quan trọng
tác động đến xu hướng tiêu dùng khách hàng. Khách hàng sẽ cảm thấy hài
lòng hơn khi họ có thể mua thương hiệu tại bất kỳ điểm bán thuốc lá nào. Và ngược lại, người tiêu dùng có thể chuyển sang sử dụng thương hiệu khác (trong điều kiện có sự tương đồng về các yếu tố) nếu thương hiệu mà họ
muốn sử dụng lại khơng có sẵn tại các điểm bán hoặc rất khó để tìm ra điểm bán thương hiệu mà họ muốn mua. Do vậy để tăng độ bao phủ thương hiệu
ngoài việc tập trung phát triển kênh phân phối truyền thống và kênh bán hàng hiện đại cần chú trọng đến việc xây dựng lực lượng bán hàng và có các chính
4.8.3 Yếu tố nhận biết thương hiệu
Đây cũng là yếu tố có tác động quan trọng đến xu hướng tiêu dùng
thuốc lá cao cấp. Ở yếu tố này thì Vinataba chỉ đứng trên White Horse và có vị trí tương đối thấp so với các thương hiệu khác. Người tiêu dùng thường có xu hướng mua thương hiệu mà họ đã biết. Vi thế, để tăng mức độ nhận biết về thương hiệu, Vinataba cần phải xây dựng một hệ thống nhận diện thương hiệu. Qua đó, người tiêu dùng có thể biết về thương hiệu của Tổng công ty.
Để thực hiện được điều này cần phải có nhiều thời gian và nguồn lực và cần
có sự cam kết đầu tư lâu dài của Lãnh đạo Tổng công ty.
4.8.4 Yếu tố chất lượng cảm nhận
Chất lượng cảm nhận có ảnh hưởng đến xu hướng tiêu dùng thuốc lá.
Trong yếu tố này thì người tiêu dùng cảm nhận chất lượng Vinataba là thấp hơn so với các thương hiệu khác nhưng cũng không quá kém so với White Horse hay Craven “A”. Tuy nhiên, không thể thay đổi chất lượng của thương hiệu Vinataba vì so với các thương hiệu khác thì Vinataba vẫn dẫn đầu về sản lượng và thị phần trên cả nước. Do đó, trong dài hạn Vinataba nên thuyết phục người tiêu dùng về chất lượng sản phẩm hiện có thơng qua chiến lược