Giá trị của các biến này (BE, ID, MN1, MN2, RE1, RE2, RS, OG) được tính bằng giá trị trung bình của các biến thành phần tương ứng với từng biến. Ta có phương trình hồi qui tuyến tính như sau:
(4.1) Trong đó:
: giá trị tài sản thương hiệu của quan sát thứ i
: biến độc lập thứ p đối với quan sát thứ i : hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ k : sai số của phương trình hồi qui
ID BE RS OG MN RE RE1 RE2 MN1 MN2
4.3.1 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi phân tích hồi qui tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi qui tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi qui tuyến tính đang xét. Kết quả kiểm định hệ số tương quan Pearson cho thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan tuyến tính với cả 7 biến độc lập. Trong đó, hệ số tương quan giữa tài sản thương hiệu và cảm xúc thương hiệu (RE2) là lớn nhất (0.655), giữa tài sản thương hiệu với nguồn gốc thương hiệu (OG) là nhỏ nhất (0.339). Tuy nhiên, giữa các biến độc lập lại có sự tương quan với nhau. Ta sẽ xem xét chỉ số VIF ở phần phân tích hồi qui để biết liệu rằng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hay khơng.
4.3.2 Phương trình hồi qui tuyến tính
Bước tiếp theo ta tiến hành xây dựng phương trình hồi qui tuyến tính. Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, ta sẽ đưa tất cả các biến độc lập trong mơ hình hồi qui đã đề cập vào phân tích bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc (phương pháp Enter).
Với sự hỗ trợ của SPSS, ta có được phương trình hồi qui tuyến tính như sau:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (4.2)
Trong đó:
ID: nhận diện thương hiệu MN1: hiệu năng thương hiệu
MN2: hình tượng thương hiệu RE1: đánh giá thương hiệu RE2: cảm xúc thương hiệu RS: quan hệ thương hiệu OG: nguồn gốc thương hiệu BE: tài sản thương hiệu
4.3.3 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định các giả thiết
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, ta sẽ dùng các cơng cụ như tính hệ số
xác định , kiểm định F và kiểm định t.
Trước tiên, hệ số xác định của mơ hình trên là 0.569, thể hiện 7 biến độc lập trong mơ hình giải thích được 56.9% biến thiên của biến phụ thuộc là tài sản thương hiệu. Với giá trị này của thì độ phù hợp của mơ hình là tương đối (Phụ lục A4 – Bảng A11).
Thơng qua ta đã biết mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với mẫu. Tuy nhiên, để có thể suy diễn mơ hình này thành mơ hình của tổng thể , ta cần tiến hành kiểm định F thơng qua phân tích phương sai. Theo bảng phân tích Anova của mơ hình, ta có sig. của F nhỏ hơn 1/1000 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết hệ số xác định của tổng thể = 0. Điều này có nghĩa là, có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc của tổng thể (Phụ lục A4 – Bảng A12).
Sau cùng, để đảm bảo cả 7 biến độc lập đều thật sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thiết là hệ số hồi qui của các biến độc lập = 0 và với độ tin cậy 95%, ta có thể khơng bác bỏ với các , , và bác bỏ với các hệ số , , , theo các thông số sig. của kiểm định t đã được tính tốn (Phụ lục A4 – Bảng A11). Điều này cũng có nghĩa, với phân tích thống kê bằng hồi qui tuyến tính, ngoại trừ 4 nhân tố
MN1, MN2, RE1 và RE2 thì các nhân tố còn lại (ID, RS, OG) ảnh hưởng không lớn trong việc đo lường tài sản thương hiệu (BE).
4.3.4 Ý nghĩa của các biến trong mơ hình
Phương trình hồi qui tuyến tính trên giúp ta rút ra kết luận từ mẫu nghiên cứu rằng, tài sản thương hiệu theo khách hàng qua khảo sát người tiêu dùng tại
TPHCM phụ thuộc vào 7 nhân tố chính, đó là nhận diện thương hiệu, hiệu năng thương hiệu, hình tượng thương hiệu, đánh giá thương hiệu, cảm xúc thương hiệu, quan hệ thương hiệu và nguồn gốc thương hiệu. Do tất cả các
biến độc lập đều cùng được đo lường bằng một thang đo – thang Likert, nên từ phương trình hồi qui này ta cũng thấy được tầm quan trọng hay mức ý nghĩa của từng nhân tố đối với tài sản thương hiệu. Trong đó, cảm xúc thương hiệu có ảnh hưởng mạnh nhất, sau đó đến đánh giá thương hiệu, hiệu năng thương hiệu, hình tượng thương hiệu và nhận diện thương hiệu. Quan hệ thương hiệu và nguồn gốc thương hiệu lần lượt là hai nhân tố có ảnh hưởng thấp nhất. Nếu mức độ cảm xúc thương hiệu tăng lên 1 bậc sẽ làm cho tài sản thương hiệu tăng thêm 0.434, và nguồn gốc thương hiệu tăng 1 bậc chỉ làm vốn thương hiêu tăng 0.013.
Để khẳng định kết luận trên, ta sẽ xem xét hệ số tương quan từng phần và tương qua riêng phần của 7 biến độc lập trên. Kết quả hoàn toàn phù hợp, cảm xúc thương hiệu có vai trò quan trọng nhất và phản ứng thương hiệu cùng nguồn gốc thương hiệu có vai trị ít quan trọng nhất đối với mơ hình tài sản thương hiệu được xây dựng.
4.3.5 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình hồi qui tuyến tính
Mơ hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp OSL được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo độ tin cậy của mơ hình, ta cần dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết này nếu có.
Giả định đầu tiên là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là
biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và
giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Vì vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm (Phụ lục A4 – Hình A1).
Giả định tiếp theo cần xem xét là phương sai của phần dư không đổi. Để thực hiện kiểm định này, chúng ta sẽ tính hệ số tương quan hạng Spearman của giá trị tuyệt đối phần dư và các biến độc lập. Giá trị sig. của các hệ số tương quan với độ tin cậy 95% cho thấy ta không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết là giá trị tuyệt đối của phần dư độc lập với 4 biến độc lập. Như vậy, giả định về phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm (Phụ lục A4 – Bảng A17). Để dị tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư, ta sẽ dùng hai công cụ vẽ của SPSS là Histogram và đồ thị P-P plot. Nhìn biểu đị Histogram ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn của nó gần bằng 1 (= 0.98). Nhìn vào đồ thị P-P plot, các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng , nghĩa là dữ liệu phần dư có phân phối chuẩn (Phụ lục A4 – Hình A2, A3).
Giả định tiếp theo về tính độc lập của phần dư cũng cần được kiểm định. Ta dùng đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) để kiểm định. Đại lượng (d) này có giá trị từ 0 – 4. Tra bảng thống kê Durbin – Watson với số mẫu 200 và số biến độc lập là 7 ta có = 1.593. Như vậy đại lượng (d) nằm trong khoảng ( , 4- ) tương ứng với (1.593, 2.407) thì ta có thể kết luận các phần dư độc
lập với nhau. Với dữ liệu thống kê ta có d = 2.346. Do đó tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm.
Cuối cùng ta sẽ xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mơ hình. Ở phần phân tích hệ số tương quan, ta đã thấy rằng giữa biến phụ thuộc có quan hệ tương quan khá rõ với các biến độc lập nhưng ta cũng thấy giữa các biến độc lập có tương quan với nhau. Điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy ta phải dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor). Trong mơ hình này, độ chấp nhận của các biến khá cao (đều lớn hơn 0.5) trong khi hệ số VIF khá thấp (đều dưới 2). Hệ số VIF theo lý thuyết nhỏ hơn 10 là ta đã có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến (Phụ lục A4 – Bảng A13).
Tóm lại, mơ hình tuyến tính được xây dựng theo phương trình (4.2) khơng vi
phạm các giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính.
Tóm tắt kết quả nghiên cứu 4.4
Chương này đã giới thiệu các kết quả nghiên cứu có được từ việc xử lý và phân tích số liệu thu thập được. Trước tiên, dữ liệu được sàng lọc, làm sạch và mã hóa trước khi khi xử lý thống kê.
Phần mơ tả mẫu đem đến cái nhìn tổng qt về mẫu nghiên cứu theo giới tính, độ tuổi, mức thu nhập, trình độ học vấn, nghề nghiệp, tần suất mua hàng và giá trị hàng mua mỗi lần, cũng như việc người được khảo sát có phải là người mua chính các sản phẩm này cho gia đình mình. Phần này cũng cho thấy người tiêu dùng/khách hàng ở TPHCM có quyết định mua hàng trong phần lớn các trường hợp được khảo sát của mẫu.
Việc xác định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích EFA đã giúp khẳng định được bảy nhân tố có độ tin cậy trong việc đo lường tài sản thương hiệu. Đó là,
nhận diện thương hiệu, hiệu năng thương hiệu, hình tượng thương hiệu, đánh giá thương hiệu, cảm xúc thương hiệu, phản ứng thương hiệu và nguồn gốc thương hiệu.
Cuối cùng, phân tích hồi qui tuyến tính được tiến hành với phương pháp bình phương bé nhất thơng thường OSL cho kết quả phương trình hồi qui tuyến tính và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến tài sản thương hiệu. Kết quả cho thấy có bốn nhân tố ảnh hưởng mạnh đến tài sản thương hiệu với độ tin cậy cao (cảm xúc thương hiệu, đánh giá thương hiệu, hiệu năng thương hiệu, hình tượng thương hiệu) và ba nhân tố cịn lại ảnh hưởng ít hơn và với độ tin cậy thấp hơn (nhận diện thương hiệu, quan hệ thương hiệu, nguồn gốc thương hiệu).
CHƯƠNG 5
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KIẾN NGHỊ
Từ các kết quả nghiên cứu, chương này sẽ đưa ra các thảo luận về việc đo lường tài sản thương hiệu theo khách hàng trong ngành hàng tiêu dùng nhanh, đặc biệt là với các sản phẩm dùng trong nghiên cứu này (sản phẩm của P&G tại Việt Nam). Đồng thời, một số giới hạn của nghiên cứu và các đề xuất cho các nghiên cứu tiếp theo cũng được đề cập đến.
Thảo luận kết quả nghiên cứu và kiến nghị về mơ hình tài sản 5.1
thương hiệu theo khách hàng
Dưới góc độ khách hàng và xét về mặt kinh tế, tài sản thương hiệu lý giải việc cách mà một thương hiệu tạo thêm giá trị cho khách hàng, về cơ bản đó là việc khách hàng sẵn lòng chi trả cho những sản phẩm giá cao hay trở nên trung thành với một thương hiệu bởi vì mong đợi hữu dụng của họ được tăng cao. Nói một cách khác đi, tài sản thương hiệu dựa vào khách hàng là những nhận thức của khách hàng về thương hiệu, và có ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi tiêu dùng thông qua quyết định mua hàng cuối cùng của họ (Kotler & Keller, 2007).
Phù hợp với nhận định trên, thông qua các yếu tố nhận thức của khách hàng về thương hiệu, tài sản thương hiệu mà đại diện về mặt kinh tế là các quyết định mua hàng cuối cùng của khách hàng được dùng trong nghiên cứu này. Kết quả khảo sát người tiêu dùng TPHCM cho thấy, đa phần những người biết đến và đã từng hoặc đang sử dụng các sản phẩm của P&G tại Việt Nam đều có quyết định mua hàng với trung bình của mức độ đồng ý mua tương ứng là 4.12 (độ lệch chuẩn 0.69) trong thang đo Likert 5 điểm.
Kết quả các yếu tố của thang đo tài sản thương hiệu theo khách hàng qua các xử lý và phân tích thống kê cho thấy sự phù hợp với cơ sở lý thuyết, là các mơ hình thang đo tài sản thương hiệu, đặt biệt là hai mơ hình nền tảng gồm mơ hình Keller và mơ hình đo lường tài sản thương hiệu 5A của P&G. Các yếu tố này bao gồm nhận diện thương hiệu, hiệu năng thương hiệu, hình tượng thương hiệu, đánh giá thương hiệu, cảm xúc thương hiệu, quan hệ thương hiệu và nguồn gốc thương hiệu. Mỗi yếu tố có mức độ ảnh hưởng nặng nhẹ
khác nhau đến tài sản thương hiệu như phương trình hồi qui tuyến tính đã chứng minh.
Nhận diện thương hiệu
Với mức độ đồng ý trung bình của các câu trả lời là 4.26 trong thang đo Likert 5 điểm, các thương hiệu sản phẩm của P&G tại Việt Nam được nhận diện rất tốt. Điều này nói lên rằng, khi nhắc tên các sản phẩm với người tiêu dùng thì phần lớn tất cả người dùng đều hình dung ra sản phẩm đó cơng dụng như thế nào, hình ảnh biểu tượng sản phẩm ra sao, họ nhận ra được những nét khác biệt so với những sản phẩm cùng loại mà khơng cần bất kì lời nói giúp liên tưởng về các sản phẩm đó. Đây cũng là sự khác biệt trong phản ứng của người tiêu dùng. Nếu khơng có sự khác biệt, sản phẩm với tên thương hiệu này sẽ chỉ được xếp loại như là một sản phẩm chung. Cạnh tranh do đó sẽ dựa trên giá.
Tuy mức độ nhận diện cao, nhưng ảnh hưởng của việc nhận diện thương hiệu lên tài sản thương hiệu theo số liệu của nghiên cứu này lại không lớn. Ta thấy, mức nhận diện thương hiệu tăng lên 1 thì chỉ làm tăng tài sản thương hiệu lên 0.108, là mức khá thấp trong tổng cộng 7 nhân tố. Thật vậy, nếu nhìn rộng ra, nhận diện thương hiệu mang tính hệ thống. Một hệ thống nhận diện thương hiệu đầy đủ ngoài việc giúp khách hàng nhận biết về thương hiệu như hình
ảnh thương hiệu chuyên nghiệp, khác biệt và dễ nhận biết với người tiêu dùng còn phải mang đến cho người dùng những giá trị cảm nhận về mặt lý tính (ví dụ chất lượng tốt, mẫu mã đẹp…) và cảm tính (ví dụ chuyên nghiệp, có tính cách, đẳng cấp…) nhằm tạo tâm lý mong muốn được sở hữu sản phẩm. Trong mơ hình nghiên cứu này, nhận diện thương hiệu mang nghĩa tương đương với nhận biết thương hiệu, còn các giá trị của thương hiệu về mặt lý tính và cảm tính một phần thuộc các nhân tố cịn lại. Vì vậy, việc nhận diện thương hiệu có tác động thấp đến tài sản thương hiệu hay quyết định mua hàng cũng phần nào được giải thích.
Nói chung, nhận diện hay nhận biết thương hiệu tốt ngoài việc giúp người tiêu dùng nhận biết và mua sản phẩm dễ dàng, giúp cho mối quan hệ giữa mua và bán trở nên thuận tiện và gần gũi hơn, còn làm cho giá trị thương hiệu tăng trưởng một cách bền vững, tạo lợi thế cạnh tranh và mang lại giá trị cho cơng ty. Do đó, việc xây dựng và duy trì một thương hiệu được nhận diện tốt luôn là điều kiện cần cho việc phát triển một thương hiệu mạnh. Đây cũng là một trong những điểm mấu chốt mà nghiên cứu này muốn nhấn mạnh cho các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh hàng tiêu dùng tại Việt Nam với các mặt hàng tương tự.
Ý nghĩa thương hiệu (hiệu năng và hình tượng của thương hiệu)
Ý nghĩa thương hiệu mà đại diện là hai nhân tố hiệu năng và hình tượng thương hiệu cũng nhận được mức độ đồng ý trung bình trên 4 (thang Likert 5 điểm). Hiệu năng thương hiệu là cách mà sản phẩm hay dịch vụ đáp ứng được