Nghiên cứu sơ bộ cần được thực hiện để phát hiện và khám phá ra các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng online đối với dịch vụ bán lẻ thời trang trực tuyến tại các sàn TMĐT B2C. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính nhằm tiến hành xây dựng mơ hình nghiên cứu và hiệu chỉnh bảng câu hỏi với đầy đủ biến quan sát chuẩn bị cho nghiên cứu chính thức.
Phương pháp định tính được sử dụng trong nghiên cứu sơ bộ như sau:
Phương pháp chuyên gia: xin ý kiến của các chuyên gia có nhiều kinh
nghiệm trong lĩnh vực bán lẻ thời trang trực tuyến tại các sàn TMĐT B2C, những người chịu trách nhiệm chính trong việc thúc đẩy doanh số công ty đặc biệt là kênh bán lẻ trực tuyến, các đại diện của các sàn TMĐT B2C về các biến quan sát trong 6 nhân tố “Sự tiện lợi”, “Hàng hóa”, “Thiết kế web”, “An ninh”, “Dịch vụ khách hàng” và “Giá cả” tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng mua sắm sản phẩm thời trang trực tuyến tại các sàn TMĐT B2C. Nội dung phỏng vấn sẽ được ghi nhận lại, tổng hợp và đây sẽ là cơ sở cho
việc xây dựng mơ hình và bảng câu hỏi phù hợp với thực tế đối với dịch vụ bán lẻ thời trang trực tuyến tại các sàn TMĐT B2C.
Thảo luận tay đơi: phỏng vấn, trao đổi với 1 nhóm 5 người là đại diện của các cơng ty, các cửa hàng tham gia bán hàng thời trang trực tuyến tại các sàn TMĐT B2C và 10 khách hàng tham gia mua sắm thường xuyên sản phẩm thời trang tại các sàn này thơng qua hình thức chủ yếu là gặp mặt trao đổi trực tiếp, thông qua điện thoại, thư điện tử để lấy ý kiến của họ về các biến quan sát trong bảng câu hỏi có phù hợp với những điều mà họ quan tâm, ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của khách hàng khi tham gia mua sắm sản phẩm thời trang tại các sàn TMĐT B2C hay không. Nội dung phỏng vấn sẽ được ghi nhận, tổng hợp và đây sẽ là cơ sở cho việc điều chỉnh các biến quan sát trong thang đo phù hợp cho nghiên cứu định lượng ở bước sau.
Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính ta thu được kết quả cụ thể như sau: Thang đo các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn
Căn cứ vào các nghiên cứu của nước ngoài về sự thỏa mãn của khách hàng online như đã trình bày trong phần cơ sở lý luận của chương 1, tác giả đưa ra các gợi ý sử dụng trong dàn bày nghiên cứu sơ bộ. Ngoài những gợi ý nêu ra trong dàn bài dùng cho nghiên cứu định tính thì có một số ý kiến thu thập được như sau:
Theo Ông Trần Thanh Nhật, Trưởng phịng Marketing của cơng ty TNHH SX TM Nguyên Tâm và Ông Nguyễn Hữu Huy, phó phịng kinh doanh của thương hiệu thời trang NinoMaxx cho biết rằng khi đề cập đến sự tiện lợi trong việc mua sắm trực tuyến thì cần đưa thêm yếu tố đa dạng hình thức thanh tốn. Việc đa dạng hình thức thanh tốn theo hai Ơng sẽ tạo ra cơ hội để gia tăng đơn hàng vì khách hàng trực tuyến thuộc nhiều đối tượng khác nhau và họ có thói quen thanh tốn trong chi tiêu cũng khác nhau.
Ơng Nguyễn Thế Hồng, phụ trách ngành hàng thời trang của sàn TMĐT 123.vn ngồi việc có cùng ý kiến như Ơng Nhật và Huy thì Ơng cịn có ý kiến thêm về
Sự tiện lợi
1. Tiết kiệm thời gian
hàng hóa, Ơng cho rằng vì là mặt hàng thời trang nên hình ảnh sản phẩm cần tính trung thực rất cao. Đồng thời, Ơng cịn cho rằng người tiêu dùng ngày nay rất chú trọng đến cách ăn mặc nên những sản phẩm được đăng bán trên sàn cần phải hợp thời, kể cả chất liệu, màu sắc cũng phải theo xu hướng của khu vực và thế giới thì mới có thể thu hút lượng khách hàng tối đa trên kênh này.
Theo bà Nguyễn Thị Hoài Trang, trưởng ngành hàng thời trang của yes24 cho rằng người tiêu dùng trẻ Việt Nam hiện nay bị ảnh hưởng nhiều bởi thời trang phim ảnh chính vì thế các sản phẩm này phải bắt kịp xu hướng là một u cầu tất yếu. Vì trên mơi trường Internet nên khách hàng rất dễ so sánh được mức độ lỗi “mốt” của các sản phẩm này, do đó để kinh doanh thành cơng trên mơi trường trực tuyến thì các sản phẩm này phải thích ứng với việc chu kỳ sống ngắn và khơng ngừng cải tiến. Ngồi ra, Ông Nhật và Bà Trang còn cho rằng việc sàn TMĐT thường xun có chương trình giảm giá cũng là yếu tố thu hút khách hàng và khiến họ thích thú khi mua sắm. Khi tiến hành mua sắm các sản phẩm thời trang thì ngồi việc khách hàng quan tâm đến chất lượng sản phẩm, dịch vụ giao hàng, v.v… điều họ sẽ so sánh khi phải đi trực tiếp đến cửa hàng mua là phần chi phí vận chuyển và đổi trả. Nếu khoản chi phí này khơng hợp lý (cao hơn khi đi tìm mua sản phẩm tại cửa hàng vật lý) họ sẽ không thực hiện việc mua sắm qua mạng. Do đó, ý kiến của Ông Nhật và Bà Trang là cần xem xét đến 2 yếu tố này.
Kết quả thu được cho nghiên cứu sơ bộ về các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng online đối với dịch vụ bán lẻ thời trang trực tuyến tại các sàn TMĐT B2C gồm 6 nhân tố và 28 biến quan sát:
2. Dễ dàng tìm kiếm sản phẩm 3. Dễ dàng mua sản phẩm 4. Thông tin liên lạc đầy đủ 5. Dễ so sánh giá và thơng tin 6. Hình thức thanh tốn đa dạng
Hàng hóa
7. Số lượng sản phẩm 8. Sự đa dạng của sản phẩm 9. Thơng tin hàng hóa đầy đủ 10. Chất lượng thông tin 11. Kiểu dáng sản phẩm 12. Màu sắc sản phẩm 13. Chất liệu sản phẩm
Thiết kế web
14. Cơ cấu thư mục và liên kết 15. Thiết kế và giao diện web 16. Khả năng hiển thị
17. Tùy chỉnh nội dung 18. Cập nhật thông tin
Sự thỏa mãn
1. Thoải mái, hứng thú khi mua sắm
An ninh
19. An tồn tài chính
20. Bảo mật thông tin cá nhân 21. Xác nhận giao dịch Dịch vụ khách hàng 22. Khắc phục khiếu nại 23. Hỗ trợ khách hàng 24. Đóng gói 25. Giao hàng kịp thời 26. Dịch vụ hồn trả Giá cả
27. Thường xuyên nhận được giá ưu đãi 28. Chi phí vận chuyển và đổi trả hàng hợp lý
Thang đo sự thỏa mãn
Thang đo sự thỏa mãn được xây dựng gồm 3 biến:
2. Tiếp tục mua sắm 3. Ưu tiên khi mua sắm
Các thang đo được đánh giá dựa trên thang đo Likert với 5 khoảng cách để cho điểm các khoảng cách (điểm càng lớn, mức độ hài lòng càng cao).
(1) Hồn Tồn Khơng Đồng Ý (2) Không Đồng Ý
(3) Trung Lập (4) Đồng Ý
(5) Hoàn Toàn Đồng Ý
3.3. Nghiên cứu định lượng 3.1.1. Mẫu và thơng tin mẫu
Nghiên cứu chính thức được áp dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng với phương pháp lấy mẫu thuận tiện (phi xác suất). Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện. Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Ưu điểm của phương pháp này là dễ tiếp cận đối tượng nghiên cứu và thường được sử dụng khi bị giới hạn bởi thời gian và chi phí nghiên cứu. Bên cạnh ưu điểm thì phương pháp này có nhược điểm là khơng xác định được sai số do lấy mẫu. Kích thước mẫu tùy thuộc vào phương pháp ước lượng trong nghiên cứu và có nhiều quan điểm khác nhau như Hair và các cộng sự (1998) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. Hoetler (1983) cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200 hay có ý kiến cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho 1 tham số cần ước lượng (Bollen,1998).
Green (1991) đã tổng hợp các nghiên cứu và cho rằng cỡ mẫu phù hợp cho phân tích hồi qui đa biến tối thiểu là N = 50 + 8m (m là số biến độc lập). Dựa vào quan điểm này, mơ hình nghiên cứu để xuất gồm 6 biến độc lập nên kích thước mẫu tối thiểu sẽ là 98 mẫu.
Theo Cattel (1978), số lượng mẫu cho phân tích nhân tố khám phá là tối thiểu từ 3 đến 6 lần của tổng số biến quan sát. Số biến trong nghiên cứu này là 31, vậy số mẫu nghiên cứu tối thiểu cho nghiên cứu này là 31*6, tức 186 mẫu.
Dựa trên các lý thuyết về số mẫu nghiên cứu bên trên, nghiên cứu này đưa ra kích thước mẫu n nằm trong khoảng 200 mẫu.
Để đạt được kích thước mẫu như đưa ra thì 300 bảng câu hỏi được chuẩn bị khảo sát, bảng câu hỏi được gửi qua thư điện tử mời gọi đáp viên trả lời.
Đối tượng khảo sát là các khách hàng đã từng mua sắm sản phẩm thời trang tại các sàn TMĐT B2C, việc khảo sát được thực hiện bằng cách gửi thử điện tử.
Kết quả thu về được 293 mẫu. Sau khi dữ liệu được mã hóa và làm sạch thì có 285 mẫu hợp lệ sử dụng cho phân tích dữ liệu, loại 8 mẫu.
Vậy nghiên cứu đạt yêu cầu về kích thước mẫu cần thiết cho nghiên cứu. (285>186).
Bảng câu hỏi chính thức sau khi được điều chỉnh qua nghiên cứu sơ bộ gồm 31 câu hỏi để đánh giá tác động của các nhân tố sự tiện lợi, hàng hóa, thiết kế web, an ninh, dịch vụ khách hàng, giá cả đến sự thỏa mãn của khách hàng mua sắm sản phẩm thời trang trực tuyến tại các sàn TMĐT B2C.
Thang đo sử dụng là thang đo Likert 5 điểm với 1 là hồn tồn khơng đồng ý và 5 là hoàn toàn đồng ý. Ngồi ra một số câu hỏi về giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn, thu nhập, tuổi, tình trạng hơn nhân nhằm phục vụ cho công tác thống kê.
3.1.2.Phương pháp xử lý dữ liệu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được làm sạch, mã hóa, nhập liệu và thơng qua phần mềm SPSS 16.0 để phân tích dữ liệu. Các bước phân tích được tiến hành như sau:
• Thống kê mơ tả dữ liệu
• Kiểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
• Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
• Phân tích hồi qui tuyến tính bội
3.1.2.1. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Các thang đo được đánh giá thơng qua cơng cụ chính là hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để xác định độ tin cậy của thang đo và để loại bỏ các biến không phù hợp ra khỏi thang đo. Tiêu chuẩn để lựa chọn biến quan sát và thang đo khi nó có hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) của biến quan sát lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0.6 (Nunnally & Bernstein, 1994).
3.1.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, tiếp theo phân tích nhân tố khám phá sẽ được sử dụng để thu nhỏ và gom các biến lại, xác định số lượng các nhân tố trong thang đo, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá để khẳng định mức độ phù hợp của thang đo với 7 nhân tố và 29 biến quan sát. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố bao gồm:
- Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin Measure of Simping Adequacy): được dùng để kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO
phải đủ lớn (lớn hơn 0.5) (Hair và các cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
- Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích, các nhân tố Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình (Hair và các cộng sự, 2006).
- Phương sai trích (Variance Explained Criteria) tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 2006).
- Hệ số tải nhân tố (factor loading): là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 sẽ được chấp nhận và nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
- Kiểm định Bartlett để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ có ý nghĩa khi Sig nhỏ hơn 5% (0.05) (Hair và các cộng sự, 2006).
3.1.2.3. Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Phân tích hồi qui là một kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Mục tiêu của việc phân tích hồi qui đa biến là sử dụng các biến độc lập có giá trị biết trước để dự báo một giá trị biến phụ thuộc nào đó được chọn bởi người nghiên cứu. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), khi chạy hồi qui cần quan tâm đến các thông số sau đây:
- Hệ số Beta: hệ số hồi qui chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc. - Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi
các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
- Kiểm định ANOVA: để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0.05 thì ta có thể kết luận mơ hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu.
Tóm tắt chương 3:
Chương này đã trình bày 2 bước chính của phương pháp nghiên cứu là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính thơng qua phương pháp chuyên gia và thảo luận tay đôi. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua việc tiến hành khảo sát bảng câu hỏi. Quy trình nghiên cứu cũng được đề ra nhằm phục vụ cho việc phân tích ở các chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu, chương 4 sẽ đi sâu phân tích, trình bày các kết quả đạt được sau khi tổng hợp và xử lý dữ liệu: kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi qui tuyến tính bội, dị tìm lỗi của mơ hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu.
4.1. Thống kê mô tả
Trong nghiên cứu, tác giả đã gửi đi 300 bảng câu hỏi (thông qua email), kết quả thu về 285 bảng câu hỏi hồn chỉnh đủ điều kiện thu thập cho phân tích dữ liệu.
Giới tính: Trong số mẫu thu về có 62 người trả lời là nam (chiếm 21,8%) và 223
người trả lời là nữ (chiếm 78,2%).
Hình 4.1: Đồ thị phân bố theo giới tính đối tượng được phỏng vấn.
Nhóm tuổi: Phần lớn các khách hàng mua sắm thời trang tại các sàn TMĐT B2C
có độ tuổi rất trẻ, dưới 25 tuổi là 146 người (chiếm 51,2%), độ tuổi từ 25 đến 34 tuổi là 121 người (chiếm 42,5%), từ 35 đến 49 tuổi là 15 người (5,3%), trên 49 tuổi là 3 người (chiếm 1,1%).
Hình 4.2: Đồ thị phân bố theo độ tuổi đối tượng được phỏng vấn.
Trình độ học vấn: Mẫu khảo sát có 5 người có trình độ phổ thơng (chiếm 1,8%), 2
người có trình độ trung cấp (chiếm 0,7%), 31 người có tình độ cao đẳng (chiếm 10,9%), 214 người có trình độ đại học (chiếm 75,1%), 25 người có trình độ sau đại học (chiếm 8,8%), 8 người có trình độ khác (chiếm 2,8%).
Hình 4.3: Đồ thị phân bố theo trình độ đối tượng được phỏng vấn.
Nghề nghiệp: Mẫu khảo sát có 138 học sinh, sinh viên (chiếm 48,4%), 132 nhân
nhân viên văn phòng (chiếm 46,3%), 15 nội trợ (chiếm 5,3%).