VI: Nhận thức giá trị
+0,186
+0,274
+0,289
V5 Có khả năng hồn trả hàng dễ dàng
Nhận thức giá trị (VI)
VI1 Có thể lựa chọn hình thức thanh tốn thuận tiện VI2 Có chính sách ƣu đãi và thu hút khách hàng
VI3 Tổng giá hàng hóa, chi phí giao dịch và vận chuyển thấp
Sự hài lòng của khách hàng (H)
H1 Mức độ hài lòng khi mua hàng qua mạng H2 Mức độ thích thú khi mua hàng qua mạng H3 Mức độ tin tƣởng khi mua hàng qua mạng H4 Bạn sẽ lặp lại việc mua hàng qua mạng
4.3 Phân tích sự khác biệt của các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến với các biến định tính. hài lịng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến với các biến định tính.
Trong phần này chúng ta sử dụng 3 phép kiểm định:
Kiểm định Independent - samples T-test
Sử dụng trong trƣờng hợp kiểm định về trung bình của 2 tổng thể độc lập. Các bƣớc tiến hành theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 138. Nhƣ sau:
- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene < 0,05 thì phƣơng sai các biến là khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phƣơng sai khác nhau (Equal variances not assumed).
- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene >= 0,05 thì phƣơng sai các biến là khơng khác nhau, ta sử dụng kết quả trong kiểm định t ở phần giả định phƣơng sai bằng nhau (Equal variances assumed).
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định t < 0,05 thì kết luận có sự khác biệt về trung bình 2 tổng thể. Nếu t >= 0,05 thì kết luận chƣa có sự khác biệt có ý nghĩa về trị trung bình 2 tổng thể.
Trong trƣờng hợp có nhiều hơn 2 tổng thể chúng ta không sử dụng kiểm định Independent - samples T-test mà sử dụng kiểm định One-Way ANOVA. Có một số giả định sau đối với phân tích phƣơng sai một yếu tố:
o Các nhóm so sánh phải độc lập và đƣợc chọn ngẫu nhiên
o Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để đƣợc xem nhƣ có tiệm cận phân phối chuẩn
o Phƣơng sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất
Kiểm định Kruskal - Wallis
Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phƣơng sai bằng nhau khơng đáp ứng đƣợc thì kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho ANOVA.
4.3.1 Giới tính
Phép kiểm định Independent sample t-test đƣợc sử dụng để kiểm định giả thuyết Ho: Khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến theo giới tính.
Theo kết quả bảng 4.10: giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của các biến I, V, VI, H đều lớn hơn 0,05 cho thấy phƣơng sai của các biến này theo giới tính khơng khác nhau nên ta sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần Equal variances assumed. Giá trị Sig. theo kiểm định t của cả 4 biến (I, V, VI, H) tƣơng ứng là 0,717; 0,668; 0,871; 0,963 đều lớn hơn 0,05, nhƣ vậy chƣa có sự khác biệt về các biến I, V, VI, H theo giới tính.
Giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của biến II là 0,21 nhỏ hơn 0,05 cho thấy có sự khác biệt về phƣơng sai theo giới tính. Cho nên, ta sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần giả định phƣơng sai khác nhau. Giá trị Sig. theo kiểm định t của biến II là 0,410 lớn hơn 0,05. Nhƣ vậy, chƣa có sự khác biệt có ý nghĩa của biến II theo giới tính.
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định T-Test với biến giới tính
Levene's t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig.
(2-tailed)
I Giả định phƣơng bằng nhau 0.179 0.673 0.363 288 0.717
Giả định phƣơng sai khác nhau 0.365 171.2 0.716
II Giả định phƣơng bằng nhau 5.424 0.021 -0.9 288 0.369
Giả định phƣơng sai khác nhau -0.826 139.84 0.41
V Giả định phƣơng bằng nhau 0.537 0.464 0.429 288 0.668
Giả định phƣơng sai khác nhau 0.42 160.88 0.675
VI Giả định phƣơng bằng nhau 3.861 0.05 -0.163 288 0.871
Giả định phƣơng sai khác nhau -0.154 148.21 0.878
H Giả định phƣơng bằng nhau 0.222 0.638 -0.047 288 0.963
Giả định phƣơng sai khác nhau -0.045 152.68 0.964
4.3.2 Độ tuổi
Thủ tục Anova cho ra kết quả nhƣ phụ lục 12 và đƣợc trình bày trong bảng 4.11 và 4.12 nhƣ sau:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định Levene
Biến Thống kê Levene df1 df2 Sig.
I 8.384 3 286 0
II 0.939 3 286 0.422
V 2.305 3 286 0.077
VI 1.366 3 286 0.253
H 2.313 3 286 0.076
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định Anova
Biến Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. I Khác biệt giữa các nhóm 1.851 3 0.617 1.116 0.343 Khác biệt trong từng nhóm 158.144 286 0.553 Tổng 159.995 289 II Khác biệt giữa các nhóm 3.446 3 1.149 2.511 0.059 Khác biệt trong từng nhóm 130.834 286 0.457 Tổng 134.28 289 V Khác biệt giữa các nhóm 1.756 3 0.585 0.967 0.409 Khác biệt trong từng nhóm 173.207 286 0.606 Tổng 174.963 289 VI Khác biệt giữa các nhóm 0.87 3 0.29 0.457 0.712
Khác biệt trong từng nhóm 181.461 286 0.634 Tổng 182.331 289 H Khác biệt giữa các nhóm 1.446 3 0.482 1.834 0.141 Khác biệt trong từng nhóm 75.146 286 0.263 Tổng 76.592 289
Theo bảng 4.11 ta thấy giá trị Sig của kiểm định Levene của các biến II, V, VI, H đều lớn hơn 0,05 cho thấy phƣơng sai của các biến này theo độ tuổi không khác nhau một các có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt cho các biến này. Tra bảng 4.12 ta thấy giá trị Sig của 4 biến II, V, VI, H ta thấy đều lớn hơn 0,05 thì ta có thể kết luận chƣa thấy có sự khác biệt của các biến này theo độ tuổi.
Tuy nhiên theo bảng 4.11 giá trị Sig trong kiểm định Levene của biến I là 0,00 nhỏ hơn 0,05 tức là phƣơng sai của biến này theo độ tuổi là khác nhau nên ta không sử dụng đƣợc kết quả Anova cho biến này, phƣơng pháp kiểm định Kruskal- Wallis sẽ đƣợc áp dụng trong trƣờng hợp này. Kết quả phân tích Kruskal-Wallis đƣợc trình bày trong phụ lục 13. Bảng 4.13 cho giá trị thống kê Chi-bình phƣơng cho kiểm định Kruskal-Wallis là 3,808. Mức ý nghĩa quan sát là 0,283 lớn hơn 0,05 thì ta có thể kết luận chƣa thấy có sự khác biệt của biến I theo độ tuổi.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định Kruskal-Wallis
Biến I
Chi bình phƣơng 3.808
df 3
Sig. 0.283
4.3.3 Trình độ học vấn
Tiếp tục thực hiện thủ tục Anova của các biến I, II, V, VI, H với trình độ học vấn ta có kết quả trình bày trong phụ lục 14. Giá trị Sig của kiểm định Levene của các biến đều lớn hơn 0,05 cho thấy phƣơng sai của các biến này theo trình độ học vấn khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy kết quả ANOVA có
Anova đều lớn hơn 0,05 thì ta có thể kết luận chƣa thấy có sự khác biệt của các biến này theo trình độ học vấn.
4.3.4 Nghề nghiệp
Thủ tục Anova cho ra kết quả nhƣ phụ lục 15. Bảng 4.14 trình bày kết quả giá trị Sig khi thực hiện phân tích.
Theo bảng 4.14 ta thấy giá trị Sig của kiểm định Levene của các biến II, V, VI, H đều lớn hơn 0,05 cho thấy phƣơng sai của các biến này theo nghề nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt cho các biến này. Đồng thời ta thấy giá trị Sig của 4 biến II, V, VI, H đều lớn hơn 0,05 thì ta có thể kết luận chƣa thấy có sự khác biệt của các biến này theo nghề nghiệp.
Bảng 4.14 Kết quả kiểm định các biến theo nghề nghiệp
Kiểm định Levene ANOVA
Biến Sig. Sig.
I 0 0.434
II 0.527 0.644
V 0.353 0.578
VI 0.497 0.813
H 0.103 0.268
Tuy nhiên theo bảng 4.14 giá trị Sig. trong kiểm định Levene của biến I là 0,000 nhỏ hơn 0,05 tức là phƣơng sai của biến này theo nghề nghiệp là khác nhau nên ta không sử dụng đƣợc kết quả Anova cho biến này, phƣơng pháp kiểm định Kruskal-Wallis sẽ đƣợc áp dụng trong trƣờng hợp này. Kết quả phân tích Kruskal- Wallis đƣợc trình bày trong phụ lục 16. Bảng 3.15 cho giá trị thống kê Chi-bình phƣơng cho kiểm định Kruskal-Wallis là 3,655. Mức ý nghĩa quan sát là 0,455 lớn hơn 0,05 thì ta có thể kết luận chƣa thấy có sự khác biệt của biến I theo nghề nghiệp.
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định Kruskal-Wallis của I theo nghề nghiệp Biến I Biến I Chi bình phƣơng 3.655 df 4 Sig. 0.455 4.3.5 Thu nhập
Thủ tục Anova cho ra kết quả nhƣ phụ lục 17. Bảng 4.16 trình bày kết quả giá trị Sig khi thực hiện phân tích.
Theo bảng 4.16 ta thấy giá trị Sig. của kiểm định Levene của các biến II, V, VI, H đều lớn hơn 0,05 cho thấy phƣơng sai của các biến này theo mức thu nhập khơng khác nhau một các có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt cho các biến này. Đồng thời ta thấy giá trị Sig của 4 biến II, V, VI, H đều lớn hơn 0,05 thì ta có thể kết luận chƣa thấy có sự khác biệt của các biến này theo mức thu nhập.
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định các biến theo mức thu nhập
Kiểm định Levene ANOVA
Biến Sig. Sig.
I 0.007 0
II 0.661 0.511
V 0.867 0.145
VI 0.135 0.412
H 0.135 0.143
Tuy nhiên theo bảng 4.16 giá trị Sig trong kiểm định Levene của biến I là 0,007 nhỏ hơn 0,05 tức là phƣơng sai của biến này theo mức thu nhập là khác nhau nên ta không sử dụng đƣợc kết quả Anova cho biến này, phƣơng pháp kiểm định
phƣơng cho kiểm định Kruskal-Wallis là 21,259. Mức ý nghĩa quan sát là 0,000 nhỏ hơn 0,05 thì ta có thể kết luận có sự khác biệt của biến I theo mức thu nhập.
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định Kruskal-Wallis của I theo thu nhập
Biến I
Chi bình phƣơng 21.259
df 4
Sig. .000
4.3.6 Tình trạng hơn nhân
Phép kiểm định Independent sample t-test đƣợc sử dụng để kiểm định giả thuyết Ho: Khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến theo tình trạng hơn nhân.
Theo phụ lục 19 giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của các biến II, V, VI, H đều lớn hơn 0,05 cho thấy phƣơng sai của các biến này theo tình trạng hơn nhân khơng khác nhau nên ta sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần Equal variances assumed. Giá trị Sig. theo kiểm định t của cả 4 biến (II, V, VI, H) tƣơng ứng là 0,617; 0,327; 0,697; 0,884 đều lớn hơn 0,05, nhƣ vậy chƣa có sự khác biệt của các biến I, V, VI, H theo tình trạng hơn nhân.
Giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của biến I là 0,29 nhỏ hơn 0,05 cho thấy có sự khác biệt về phƣơng sai theo tình trạng hơn nhân. Cho nên, ta sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần Equal variances not assumed. Giá trị Sig. theo kiểm định t của biến I là 0,664 lớn hơn 0,05. Nhƣ vậy, chƣa có sự khác biệt có ý nghĩa của biến I theo tình trạng hơn nhân.
Vậy ta có thể kết luận chấp nhận giả thiết Ho, tức là khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến theo tình trạng hơn nhân.
4.4 Tóm tắt chƣơng 4
Chƣơng 4 đã thực hiện xử lý thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha, EFA, sử dụng hồi quy tuyến tính bội để đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố về sự thuận tiện, hàng hóa, cấu trúc web, an toàn, dịch vụ khách hàng và nhận thức giá trị với sự hài lòng của khách hành mua hàng lẻ trực tuyến. Kiểm định T- Test, Anova, Kruskal-Wallis đƣợc sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm ngƣời mua hàng khác nhau với các yếu tố ảnh hƣởng lên sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến tại Hà Nội.
Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy có 6 (sáu) yếu tố liên quan đến mua hàng trực tuyến có ảnh hƣởng đến sự hài lòng của ngƣời tiêu dùng; tuy nhiên, kết quả phân tích hồi quy cho thấy trong 6 (sáu) yếu tố đó chỉ có 4 (bốn) yếu tố là có tác động đến sự hài lịng: Sự thuận tiện, hàng hóa, dịch vụ khách hàng và nhận thức giá trị.
Trên cơ sở kết quả trình bày ở chƣơng này cùng với cơ sở lý luận đã giới thiệu ở Chƣơng 1 và 2, chƣơng tiếp theo sẽ đề xuất một số nhóm giải pháp để làm tăng mức độ hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến tại Hà Nội.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP
5.1 Kết luận
Mục tiêu chính của đề tài nghiên cứu này là khám phá, điều chỉnh và đánh giá những yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến tại Hà Nội và đồng thời xem xét các yếu tố này có sự khác biệt với nhau hay khơng theo các đặc điểm cá nhân. Từ đó, đề xuất một số giải pháp gợi ý cho các doanh nghiệp bán hàng trực tuyến tạo sự hài lòng tốt hơn cho khách hàng của họ, từ đó khách hàng sẽ mang lại nhiều lợi ích hơn.
Đề tài đƣợc thực hiện dựa trên cơ sở lý thuyết và tổng hợp tử 4 mơ hình ban đầu của các tác giả Schaupp và Bélanger, Szymanski và Hise, Lee, Mill. Từ mơ hình ban đầu gồm 6 nhân tố độc lập với 25 biến quan sát, kết quả khảo sát và phân tích đã đƣa ra đƣợc mơ hình chính thức gồm 4 nhân tố với 16 biến quan sát nhƣ bảng 3.9.
Trong kết quả của phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội thì dịch vụ khách hàng là nhân tố ảnh hƣởng mạnh nhất, nhân tố hàng hóa có mức độ ảnh hƣởng xếp thứ 2, thứ 3 là nhân tố sự thuận tiện và cuối cùng là nhân tố nhận thức giá trị. Các nhân tố đƣợc đƣa vào mơ hình chính thức gồm 4 thành phần: sự thuận tiện, hàng hóa, dịch vụ khách hàng và nhận thức giá trị.
Và các kết quả phân tích cũng cho thấy các mục tiêu của đề tài đã đƣợc giải quyết:
o Khái quát những vấn đề lý luận và thực tiễn về sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến.
o Nghiên cứu, khám phá và đo lƣờng các yếu tố ảnh hƣởng lên sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến.
o Xác định tầm quan trọng và mối quan hệ của từng yếu tố đối sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến.
o So sánh sự khác nhau giữa các nhân tố với những khách hàng có đặc điểm khác nhau.
Từ đó đề ra các giải pháp nhằm nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến.
5.2 Giải pháp
Căn cứ vào mức độ tác động của từng yếu tố đến sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến tại Hà Nội đã phân tích trong phƣơng trình hồi quy, căn cứ vào kết quả hồi quy, tác giả xin đề xuất các nhóm giải pháp gợi ý để các doanh nghiệp xem xét và thực hiện. Các đề xuất sau đây đƣợc trình bày theo thứ tự ƣu tiên từ quan trọng đến kém quan trọng hơn.
5.2.1 Giải pháp về dịch vụ khách hàng
Ngày nay các công ty luôn cố gắng nâng cao năng lực cạnh tranh của mình về mặt dịch vụ khách hàng, trong phạm vi của đề tài tác giả đề cập tới 5 khía cạnh của dịch vụ khách hàng theo thang đo trong mơ hình nghiên cứu hồn chỉnh bao gồm: có chế độ bồi thƣờng khiếu nại hợp lý, sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trƣớc và