Mã hố Tên biến quan sát
CP1 Tơi chỉ muốn nhận thông tin về sản phẩm/ những ưu đãi được nhận mà tôi đang quan tâm.
CP2 Tôi chỉ cho phép những doanh nghiệp bán lẻ tôi đã đăng ký gửi thông tin tới địa chỉ/ số điện thoại/ thư điện tử cho tôi.
CP3 Tôi không muốn nhận thông tin quảng cáo trực tiếp của tất cả các doanh nghiệp bán lẻ.
Thang đo thái độ đối với marketing trực tiếp của doanh nghiệp bán lẻ được phát triển dựa trên mơ hình nghiên cứu thái độ người tiêu dùng đối với marketing trực tiếp của Akaah et al (1995), Mehta & Sivada (1995), Michael L. Maynard và Charles R. Taylor (1996), Chang & Zhang (2016).
6 Bảng 3.6. Thang đo thái độ đối với hoạt động marketing trực tiếp của doanh nghiệp bán lẻ
Mã hố
Tên biến quan sát
TĐ1 Tơi thích nhận thơng tin giới thiệu sản phẩm trực tiếp từ doanh nghiệp bán lẻ. TĐ2 Tơi thích mua hàng trực tiếp mà không phải tới cửa hàng.
TĐ3 Tơi thích liên lạc trực tiếp tới doanh nghiệp bán lẻ. TĐ4 Tơi thích những lợi ích do marketing trực tiếp mang lại.
3.3. Phân tích dữ liệu khảo sát
Để tiến hành thu thập dữ liệu điều tra các nghiên cứu định lượng, người nghiên cứu phải sử dụng nhiều thang đo khác nhau (Hồng & Chu, 2008). Do tính phức tạp của hiện tượng kinh tế - xã hội nên việc lượng hoá các khái niệm nghiên cứu địi hỏi phải có những thang đo được xây dựng cơng phu và được kiểm tra độ tin cậy trước khi vận dụng. Vì vậy, trước khi thực hiện thống kê và phân tích dữ liệu, nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định độ tin cậy của các thang đo đã được sử dụng trong bảng hỏi. Tác giả sử dụng phần mềm phân tích, thống kê SPSS 25.0 để phân tích dữ liệu. Sau khi tiến hành khảo sát, những bảng hỏi thu thập được sẽ được
làm sạch và nhập vào cơ sở dữ liệu. Đây là hoạt động giúp loại bỏ những bảng trả lời khơng đầy đủ hoặc có lỗi trả lời để đảm bảo dữ liệu có đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích. Các bước xử lý và phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:
3.3.1. Thống kê mô tả mẫu
Các biến phân loại như: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp,....được phân loại bằng các chỉ số thống kê mổ tả cơ bản qua số quan sát và bảng tần suất theo các dáu hiệu phân biệt đã được định sẵn.
3.3.2. Đánh giá sơ bộ thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation). Nó giúp đo lường mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau. Về giá trị của Cronbach alpha, Hoàng & Chu (2008) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng giá trị này từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt. Một số nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Slater & Narver, 1995). Tiêu chuẩn lựa chọn Cronbach's Alpha tối thiểu là 0,6 (Hair et al, 2000). Với những thang đo có hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0,6 là thang đo không phù hợp và xem xét loại biến quan sát nào đó đi (trong kết quả kiểm định thang đo sẽ tự đề xuất việc loại bỏ biến này) để đạt được hệ số Cronbach Alpha tốt hơn. Tuy nhiên, các biến quan sát cho kiểm định Cronbach Alpha phải đảm bảo từ 3 biến trở lên. Nếu nhỏ hơn việc thực hiện kiểm định thang đo là khơng phù hợp, khi đó phần mềm sẽ khơng đưa ra kiến nghị gì về đánh giá thang đo. Hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và những biến quan sát này sẽ được loại ra khỏi nhân tố để đảm bảo sự tin cậy thang đo. Những biến rác này sẽ không được phân tích ở những bước tiếp theo của bài nghiên cứu (Nunally & Burstein, 1994).
3.3.3. Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi các nhân tố được kiểm định thang đo bằng Cronbach's Alpha sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích khám phá nhân tố EFA. Phân tích nhân tố sẽ giúp nhà nghiên cứu rút ra được những nhân tố tiềm ẩn từ một tập hợp các biến quan sát nhỏ
hơn, có ý nghĩa hơn (Hair et al, 2000). Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân tích EFA trong nghiên cứu được đưa ra như sau:
- Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser - Meyer - Olkin (KMO). Theo đó, trị số của KMO lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp, ngược lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khơng thích hợp với dữ liệu đang có.
- Số lượng nhân tố: Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu. - Phương sai giải thích (variance explained criteria): Tổng phương sai giải thích phải lớn hơn 50%.
- Độ giá trị hội tụ: Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố.
- Phương pháp trích hệ số yếu tố thành phần chính với phép xoay vng góc để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất.
Kết quả phân tích nhân tố đều cho thấy các nhân tố đều hình thành giống với giả thuyết ban đầu (giống với mơ hình giả thuyết). Từ kết quả này, tác giả tiến hành tạo biến đại diện bằng cách lấy trung bình cộng của các biến quan sát. Kí hiệu tên nhân tố đại diện sẽ là những kí tự đầu tiên khơng thêm số.
3.3.4. Phân tích tương quan và hồi quy
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu phương pháp phân tích hồi quy sẽ được sử dụng. Phương pháp ước lượng hồi quy giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình sử dụng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS).
Mơ hình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
Y =β0 + β1X1 + …+ βiXi +…+ βkXk +Ui (mơ hình có k biến độc lập) (1) Trong đó: Y là biến phụ thuộc
β0 là hệ số chặn (contanst) Các Xi là biến độc lập
βi là các hệ số góc – phản ảnh mức độ ảnh hưởng của biến Xi lên biến phụ thuộc Y.
Ui là phần ngẫu nghiên hay còn gọi là nhiễu, là phần biến thiên của biến phụ thuộc Y chịu ảnh hưởng ngồi các biến Xi đưa vào mơ hình.
Trong nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới thái độ người tiêu dùng đối với marketing trực tiếp tại doanh nghiệp bán lẻ trên địa bàn Thành phố Hà Nội, biến phụ thuộc là thái độ người tiêu dùng đối với marketing trực tiếp tại doanh nghiệp bán lẻ. Các biến độc lập được đề xuất gồm Tính thơng tin, Độ tin cậy, Sự phiền nhiễu, Tiện ích, và Sự cho phép
Để đảm bảo mơ hình xây dựng là tốt nhất, phương trình (1) phải đảm bảo thỏa mãn một số giả thuyết sau:
Các Ui có phân bố chuẩn Ui ~ N (0, σ2), nếu các Ui khơng phân bố chuẩn hàm ước lượng có thể khơng phải là hàm tuyến tính (hàm logarit, hàm mũ,… ) tức là mơ hình xây dựng tuyến tính (đường thẳng) là không phù hợp. Để nhận biết phân bố chuẩn sử dụng đồ thị Histogram và đồ thị P-Plot. Nếu đồ thị Histogram thể hiện hình chng, giá trị trung bình chuẩn hóa bằng khơng, độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì có thể kết luận có phân phối chuẩn.
Mơ hình khơng xảy ra đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến cũng là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với nhau dẫn đến hiện tượng thổi phồng các kết quả (cộng tuyến) và không tách được ảnh hưởng của từng nhân tố đến biến phụ thuộc. Dấu hiệu nhận biết có đa cộng tuyến có thể sử dụng là chỉ số VIF (nhân tử phóng đại phương sai), nếu VIF nhỏ hơn 10 có thể kết luận đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết luận từ phương trình hồi quy bằng OLS (Hair et al, 2000; Hoàng, & Chu, 2008).
Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giả thuyết khơng bị vi phạm thì có thể kết luận ước lượng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả. Các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.
Tiêu chuẩn kiểm định các giả thuyết nghiên cứu lấy theo thông lệ ở mức ý nghĩa 5%. Các giá trị p –value của thống kê t tương ứng được so sánh trực tiếp với
giá trị 0,05 để kết luận chấp nhận hay bác bỏ một giả thuyết nghiên cứu. Để xem xét khả năng giải thích của mơ hình hệ số R2 hiệu chỉnh được sử dụng.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong Chương 3 của Luận án về Phương pháp nghiên cứu, tác giả đã trình bày tiến trình nghiên cứu với 6 bước: xác định mục tiêu nghiên cứu, thu thập và tổng quan tài liệu, thu thập dữ liệu nghiên cứu, nghiên cứu thử nghiệm, nghiên cứu chính thức, báo cáo kết quả nghiên cứu. Trong đó tác giả tập trung trình bày phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới thái độ người tiêu dùng đối với marketing trực tiếp tại doanh nghiệp bán lẻ trên địa bàn Thành phố Hà Nội.
CHƯƠNG 4. THỰC TRẠNG MARKETING TRỰC TIẾP TẠI CÁC DOANH NGHIỆP BÁN LẺ TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH
PHỐ HÀ NỘI
4.1. Khái quát về thị trường bán lẻ và doanh nghiệp bán lẻ trên địa bàn Thành phố Hà Nội phố Hà Nội
4.1.1. Quy mô thị trường bán lẻ Hà Nội
Hà Nội được đánh giá là thị trường bán lẻ mới nổi, là một trong 3 thành phố có thị trường bán lẻ sôi động nhất khu vực châu Á – Thái Bình Dương. Năm 2015, tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng đạt 375,5 nghìn tỷ đồng. Đến năm 2019, tổng mức bán lẻ hàng hố và doanh thu dịch vụ đạt 570,2 nghìn tỷ đồng; tăng 12,1% so với năm 2018 (Tổng cục thống kê, 2019).
Đơn vị tính: Nghìn tỷ đồng
Biểu đồ 1 Biểu đồ 4.1. Tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng trên địa bàn Thành phố Hà Nội giai đoạn 2015 – 2019
(Nguồn: Tác giả phân tích từ số liệu của Tổng cục thống kê Việt Nam)
Về cơ cấu ngành hàng, bán lẻ hàng hoá vẫn chiếm tỷ trọng lớn trong tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ qua các năm (trên 60%). Cơ cấu mức bán lẻ hàng hoá và dịch vụ theo ngành hoạt động được thể hiện trong biểu đồ dưới đây về Cơ cấu mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng trên địa bàn Thành phố Hà Nội năm 2018 và 2019: 375.5 413 458.4 510.9 570.2 0 100 200 300 400 500 600 2015 2016 2017 2018 2019
Đơn vị tính: Nghìn tỷ đồng
Biểu đồ 2 Biểu đồ 4.2. Cơ cấu mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng trên địa bàn Thành phố Hà Nội năm 2018 và 2019
(Nguồn: Tác giả phân tích từ số liệu của Cục thống kê Hà Nội)
Doanh thu bán lẻ hàng hố theo nhóm hàng đều tăng qua các năm, được thể hiện trong bảng dưới đây về mức doanh thu bán lẻ các nhóm hàng hố trên địa bàn Thành phố Hà Nội năm 2018 và 2019. Mức doanh thu và tốc độ tăng của nhóm hàng lương thực, thực phẩm ln cao hơn các nhóm hàng khác, với tốc độ tăng năm 2019 là 122,5% so với năm 2018.
Bảng 7 Bảng 4.1. Mức doanh thu bán lẻ các nhóm hàng hố trên địa bàn Thành phố Hà Nội năm 2018 và 2019 (Đơn vị tính: tỷ đồng;%) Nhóm hàng Năm 2018 Năm 2019 Doanh thu Tốc độ tăng Doanh thu Tốc độ tăng Lương thực, thực phẩm 70888 118,2 84775 122,5 Hàng may mặc 21990 109,8 23841 108,9
Đồ dùng, dụng cụ trang thiết bị gia đình 36950 109,0 39668 105,9
Vật phẩm văn hoá, giáo dục 6868 105,0 6947 101,1
Gỗ và vật liệu xây dựng 7513 106,1 7909 105,3
Ơ tơ các loại 42466 107,5 44018 103,7
Phương tiện đi lại, trừ ô tô 11660 107,5 13041 112,1
306.3 55.5 11.2 135.8 2018 Bán lẻ hàng hoá Khách sạn, nhà hàng Du lịch lữ hành Dịch vụ 348.9 62.4 12.1 146.8 2019 Bán lẻ hàng hoá Khách sạn, nhà hàng Du lịch lữ hành Dịch vụ
Xăng, dầu các loại 44260 108,1 54761 119,9 Nhiên liệu khác (trừ xăng dầu) 3595 113,7 3867 104,7 Đá quý, kim loại quý và sản phẩm 8313 105,0 9322 110,8
Hàng hoá khác 43171 113,5 50961 119,0
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ số liệu của Cục thống kê Hà Nội)
Trên địa bàn Thành phố Hà Nội vẫn tồn tại song song hai hình thức phân phối bán lẻ truyền thống và bán lẻ hiện đại. Hiện nay, tồn Thành phố có 25 trung tâm thương mại, 141 siêu thị, 454 chợ và hơn 700 cửa hàng tiện ích (Tổng cục thống kê, 2019). Chợ truyền thống vẫn đóng một vai trị quan trọng đối với đời sống của người dân Thủ đô. Các cửa hàng tiện ích cũng là loại hình bán lẻ phổ biến trên địa bàn Thủ đô. Mật độ dân số cao là điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của loại hình này. Hình thức phân phối bán lẻ truyền thống này đã đi sâu vào nếp sống của người dân và tiếp tục phát triển do sự tiện lợi của chúng.
8 Bảng 4.2. Số lượng chợ, siêu thị và trung tâm thương mại trên địa bàn Thành
phố Hà Nội qua các năm
Loại hình phân phối bán lẻ 2015 2016 2017 2018 2019
Chợ 454 454 454 454 454
Siêu thị và trung tâm thương mại 161 140 147 156 166
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ số liệu của Tổng cục Thống kê Việt Nam)
Nhằm đáp ứng nhu cầu mua sắm, vui chơi của người dân, mô hình bán lẻ hiện đại qua các siêu thị và trung tâm tương mại đã phát triển nhanh chóng vài năm gần đây. Sản phẩm đa dạng, đảm bảo chất lượng và nguồn gốc xuất xứ là những lợi thế khiến kênh bán lẻ hiện đại ngày càng chiếm ưu thế so với bán lẻ truyền thống. Các loại hình trung tâm thương mại trên địa bàn Thành phố như chuỗi siêu thị Vinmart, BigC, Hapromart,... chủ yếu là các trung tâm mua sắm tổng hợp. Một số trung tâm mua sắm hiện đại cũng đã thu hút sự chú ý của người dân như Aeon Mall, Royal, Time City, Lotte,...
Với quy mơ dân số và thu nhập bình qn đầu người cao so với cả nước, thị trường bán lẻ Hà Nội vẫn luôn là cơ hội cho các doanh nghiệp mở rộng quy mô và gia tăng doanh số của mình. Tuy nhiên, cùng với sự sơi động của thị trường là sự
cạnh tranh khốc liệt của các doanh nghiệp. Khơng ít doanh nghiệp nội địa và nước ngồi đã rời bỏ thị trường do thua lỗ. Trong những khó khăn ấy, các doanh nghiệp hiện nay đã tìm thấy cơ hội mới cho việc phát triển và ứng dụng thương mại điện tử. Doanh thu của lĩnh vực thương mại điện tử tăng trưởng nhanh chóng, trung bình đạt 25%/năm trong giai đoạn 2015 - 2018 (Cục thống kê Hà Nội, 2019).
Bước vào thời kỳ kinh tế số hoá, thương mại điện tử và quảng cáo trực tuyến trên các trang mạng xã hội, … là những dấu ấn của kinh tế số hoá trong đời sống của người dân Thủ đô. Việt Nam hiện đứng thứ 48/60 quốc gia có tốc độ chuyển đổi kinh tế số hoá nhanh trên thế giới. Người tiêu dùng truy cập vào các website thương mại điện tử phần lớn để tra cứu thông tin sản phẩm, dịch vụ, hàng hoá và tham khảo giá, nơi bán. Trong sự phát triển thương mại điện tử của cả nước, Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh vẫn giữ vai trị tiên phong, có sự cách biệt lớn so với các địa phương còn lại trên cả nước. Chỉ số thương mại điện tử tổng hợp của Hà Nội năm 2018 là 79,8 điểm, cao hơn 4 điểm so với năm 2017. Bảng dưới đây cho thấy mức độ phân cách lớn về các chỉ số phát triển thành phần so với mức trung bình cả nước.