CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá các biến phụ thuộc
Mơ hình 1: biến phụ thuộc Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization)
Kết quả đạt được hệ số KMO = 0,704 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị Chi- Square bằng 50,726 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Đồng thời tổng phương sai trích là 73,345% > 50% cho thấy biến phụ thuộc “Lợi nhuận từ thơng tin khách hàng (Data Monetization)” được rút trích này giải thích 73,345% sự biến thiên của tập dữ liệu, và giá trị Eigenvalue = 2,200>1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.
Bảng 4.19. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc mơ hình Data Monetization
KMO 0,704
Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx, Chi-Square 50,726 df 3 Sig, ,000 Phương sai trích 73,345% Eigenvalue 2,200
Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS
Bảng 4.20. Ma trận xoay cho biến phụ thuộc mơ hình Data Monetization
Thành phần 1
Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể trao đổi dữ liệu với các bên thứ ba ngoài FinTech (A2)
,886
Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể bán dữ liệu cho các cơng ty BĐS và tài chính (A1)
,850
Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể nâng cao hoặc làm phong phú các dịch vụ và / hoặc sản phẩm hiện tại (A3)
,832
Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS
Mơ hình 2: biến phụ thuộc Tập trung hướng đến khách hàng (Customer- centric focus)
Kết quả phân tích EFA đạt được hệ số KMO = 0,713 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị Chi-Square bằng 49,717 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Đồng thời tổng phương sai trích là 73,315% > 50% cho thấy biến phụ thuộc “Tập trung hướng đến khách hàng (Customer-centric focus) “ được rút trích này giải thích 73,315% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 2,199>1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.
Bảng 4.21. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc mơ hình Customer-centric focus
KMO 0,713
Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx, Chi-Square 49,717 df 3 Sig, ,000 Phương sai trích 73,315% Eigenvalue 2,199
Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS
Bảng 4.22. Ma trận xoay cho biến phụ thuộc mơ hình Customer-centric focus
Thành phần 1
Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể điều chỉnh dịch vụ khách hàng phù hợp (B2) ,875 Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể tập trung vào một phân khúc cụ thể (B3) ,851 Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể sắp xếp tối ưu các quy trình làm việc của các phòng ban hướng đến khách hàng tiềm năng (B1)
,842
Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS
Mơ hình 3: biến phụ thuộc Hệ sinh thái (Ecosystem)
Kết quả phân tích EFA đạt được hệ số KMO = 0,682 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị Chi-Square bằng 31,190 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau, Đồng thời tổng phương sai trích là 65,743% > 50% cho thấy biến phụ thuộc “Hệ sinh thái (Ecosystem)” được rút trích này giải thích 65,743% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 1,972>1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.
Bảng 4.23. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc mơ hình Ecosystem
KMO 0,682
Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx, Chi-Square 31,190 df 3 Sig, ,000 Phương sai trích 65,743% Eigenvalue 1,972
Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS
Bảng 4.24. Ma trận xoay cho biến phụ thuộc mơ hình Ecosystem
Thành phần 1 Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể hợp tác với nhiều đối tác để tạo ra giá trị (C1) ,836 Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể
xây dựng them niềm tin với khách hàng (C3) ,798
Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể
xây dựng các mối quan hệ với đối tác (C2) ,797
Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS
Phương pháp trích xuất dữ liệu theo thành phần chính được sử dụng để phân tích EFA và phương pháp quay Varimax được sử dụng để xoay ma trận cấu trúc. Bảng ma trận xoay trong phân tích EFA biến phụ thuộc cho thấy tất cả các hệ số tải nhân tố đều cao hơn 0,5 và được chấp nhận cho nghiên cứu này. Cụ thể:
- Giá trị hội tụ: Các biến quan sát trong cùng một nhân tố có mối tương quan cao, hệ số tải nhân tố đều trên 0,5
- Giá trị phân biệt: khơng có biến quan sát nào xuất hiện 2 hệ số tải trọng ở hay nhân tố và chênh lệch nhau ít hơn 0,3.