Nhóm Tên nhân số Biến quan sát
1 Sự lơi cuốn của tính cách thƣơng
hiệu (ABP)
ABP1, ABP2, ABP3, ABP4, ABP5, ABP6, ABP7
2 Giá trị tự thể hiện (SEV) SEV1, SEV2, SEV3, SEV4, SEV5,
SEV6, SEV7,
3 Sự khác biệt so với thƣơng
hiệu khác (DBP) DBP1, DBP2, DBP3, DBP4, DBP5,
4 Sự gắn kết thƣơng hiệu (BID) BID1, BID2, BID3, BID4, BID5,
BID6,
5 Lòng trung thành thƣơng hiệu của
khách hàng (LOY)
LOY1, LOY2, LOY3, LOY4, LOY5, LOY6, LOY7,
6 Những lời đồn về thƣơng hiệu
(WOM)
WOM1, WOM2, WOM3, WOM4, WOM5,
Nguồn: Tác giả trích từ phân tích dữ liệu trên phầm mềm SPSS 17.0
Kết quả phân tích EFA ở bảng 4.2 cho thấy: 37 biến quan sát đƣợc nhóm thành 6 nhân tố. Hệ số KMO = .947 > .5 nên phân tích nhân tố là phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát. Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig=.000 < .05, chứng tỏ các biến quan sát tƣơng quan với nhau trên phạm vi tổng thể. Hệ số tải nhân tố (factor loading) điều lớn hơn .5 nên các biến quan sát này quan trọng trong các nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > .3 nên đảm bảo đƣợc sự phân biệt giữa các nhân tố. Tổng phƣơng sai trích đạt 72.536% > 50% nên thang đo đƣợc chấp nhận. Thông số Eigenvalue = 1.209>1 nên các nhân tố thành phần có ý nghĩa (Xem tại phụ lục 3).
Nhƣ vậy, khi kết quả phân tích EFA cho thấy 37 biến quan sát đƣợc nhóm thành 6 nhân tố nhƣ sau:
Nhân tố thứ 1 gồm 7 biến ABP4, ABP5, ABP7, ABP3, ABP6, ABP1 và ABP2. Đây là các biến quan sát của thang đo Sự lơi cuốn của tính cách thƣơng hiệu (ABP) nên nhân tố thứ 1 đƣợc đặt tên là Sự lơi cuốn của tính cách thƣơng hiệu, ký hiệu là ABP.
Nhân tố thứ 2 gồm 7 biến SEV3, SEV4, SEV6, SEV5, SEV2, SEV1 và SEV7. Đây là các biến quan sát của thang đo Giá trị tự thể hiện (SEV) nên nhân tố thứ 2 đƣợc đặt tên là Giá trị tự thể hiện, ký hiệu là SEV.
Nhân tố thứ 3 gồm 5 biến DBP4, DBP1, DBP2, DBP5 và DBP3. Đây là các biến quan sát của thang đo Sự khác biệt so với thƣơng hiệu khác (DBP) nên nhân tố thứ 3 đƣợc đặt tên là Sự khác biệt so với thƣơng hiệu khác, ký hiệu là DBP.
Nhân tố thứ 4 gồm 6 biến BID4, BID6, BID5, BID1, BID3 và BID2. Đây là các biến quan sát của thang đo Sự gắn kết thƣơng hiệu (BID) nên nhân tố thứ 4 đƣợc đặt tên là Sự gắn kết thƣơng hiệu, ký hiệu là BID.
Nhân tố thứ 5 gồm 7 biến LOY5, LOY4, LOY3, LOY7, LOY2, LOY6 và LOY1. Đây là các biến quan sát của thang đo Lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng (LOY) nên nhân tố thứ 5 đƣợc đặt tên là Lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng, ký hiệu là LOY.
Nhân tố thứ 6 gồm 5 biến WOM2, WOM1, WOM3, WOM4 và WOM5. Đây là các biến quan sát của thang đo Những lời đồn về thƣơng hiệu (WOM) nên nhân tố thứ 6 đƣợc đặt tên là Những lời đồn về thƣơng hiệu, ký hiệu là WOM.
Nhƣ vậy, sau khi đo lƣờng độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và đánh giá giá trị thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quan sát điều phù hợp với mơ hình nghiên cứu đề nghị ban đầu và đƣợc sử dụng để tiến hành phân tích hồi quy.
4.3.3 Phân tích hồi quy
Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy bội để kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố tính cách thƣơng hiệu tác động đến lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng trong lĩnh vực xe máy nhƣ sau:
H1: Sự gắn kết với thƣơng hiệu (BID) có tác động dƣơng đến lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng (LOY).
H2: Giá trị tự thể hiện (SEV) của tính cách thƣơng hiệu tác động dƣơng đối với lòng trung thành thƣơng hiệu (LOY) của khách hàng.
H3: Sự lơi cuốn của tính cách thƣơng hiệu (ABP) tác động dƣơng đối với lòng trung thành thƣơng hiệu (LOY) của khách hàng.
H4: Sự khác biệt so với thƣơng hiệu khác (DBP) tác động dƣơng đối với lòng trung thành thƣơng hiệu (LOY) của khách hàng.
H5: Những lời đồn về thƣơng hiệu (WOM) tác động dƣơng đối với lòng trung thành thƣơng hiệu (LOY) của khách hàng.
Phƣơng trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố của tính cách thƣơng hiệu và lịng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng, có dạng nhƣ sau:
LOY = β0 + β1BID + β2SEV + β3ABP + β4DBP + β5WOM
Trong đó:
- LOY: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ trung thành thƣơng hiệu của khách hàng.
- β0, β1, β2, β3, β4 và β5: là các hệ số hồi quy.
- BID, SEV, ABP, DBP và WOM: là các biến độc lập nhƣ Sự gắn kết thƣơng hiệu, Giá trị tự thể hiện, Sự lơi cuốn của tính cách thƣơng hiệu, Sự khác biệt so với thƣơng hiệu khác và Những lời đồn về thƣơng hiệu.
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² hiệu chỉnh đo lƣờng phần phƣơng sai của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập có tính đến số lƣợng biến phụ thuộc và cỡ mẫu. Hệ số này càng cao, độ chính xác của mơ hình càng lớn và khả năng dự báo của biến độc lập càng lớn.
Bên cạnh đó, ta cũng sử dụng trị thống kê F để kiểm định mức ý nghĩa thống
kê của mơ hình. Giả thuyết Ho cho là các hệ số βi trong mơ hình đều bằng 0. Nếu
mức ý nghĩa kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách
Ngồi ra, ta sử dụng trị thống kê t để kiểm định mức ý nghĩa của hệ số βi. Nếu
mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể kết luận hệ số βi có ý nghĩa về
mặt thống kê. Hệ số hồi quy chuẩn hóa βi đƣợc dùng để đánh giá mức độ ảnh hƣởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Song song đó, ta cũng cần kiểm tra có hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF với điều kiện VIF càng gần 1 càng tốt và khơng q 10 (có nghĩa là nếu VIF >10 thì có xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.3: Mơ hình hồi quy
Mơ hình R R2 R 2 điều chỉnh Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn
Thống kê thay đổi R2 thay
đổi F thay đổi df1 df2 thay đổiSig. F
1 .826a .682 .676 .73968 .682 118.844 5 277 .000
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), WOM, SEV, DBP, BID, ABP
Nguồn: Tác giả trích từ phân tích dữ liệu trên phầm mềm SPSS 17.0
Năm nhân tố tính cách thƣơng hiệu đƣợc đƣa vào xem xét tác động đến lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng bằng phƣơng pháp Enter. Kết quả hồi quy thể hiện ở bảng 4.3 cho thấy R2 đã hiệu chỉnh bằng .676 (Mơ hình đã giải thích đƣợc 67.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc Lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng). Phân tích ANOVA ở bảng 4.4 cho thấy thông số F đạt 118.844 với mức ý nghĩa Sig. = .000 < .05 chứng tỏ mơ hình xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.4: Bảng phân tích phƣơng sai ANOVAb
Mơ hình Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa Sig. 1 Hồi quy Phần dƣ Tổng cộng 325.110 5 65.022 118.844 .000a 151.552 277 .547 476.662 282
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), WOM, SEV, DBP, BID, ABP b. Biến phụ thuộc: LOY
Bảng 4.5: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quyMơ hình Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Hằng số) BID SEV ABP DBP WOM .395 .181 2.177 .030 .040 .043 .041 .937 .350 .599 1.669 .080 .039 .086 2.055 .041 .654 1.530 .338 .040 .382 8.406 .000 .557 1.796 .199 .040 .212 5.017 .000 .644 1.553 .299 .044 .313 6.759 .000 .536 1.864
a. Biến phụ thuộc: LOY
Nguồn: Tác giả trích từ phân tích dữ liệu trên phầm mềm SPSS 17.0
Kết quả phân tích ở bảng 4.5 cho thấy giá trị hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) đều nhỏ hơn 2 nên kết luận khơng có hiện tƣợng đa cơng tuyến. Hơn nữa, từ các hệ số β đã chuẩn hóa, có kết quả nhƣ sau: các nhân tố SEV, ABP, DBP, WOM đều có mối liên hệ tuyến tính với LOY với mức ý nghĩa Sig. < .05. Nhân tố BID khơng có mối liên hệ tuyến tính với LOY vì Sig. = .350> .05. Nhƣ vậy, bốn nhân tố SEV, ABP. DBP và WOM tác động dƣơng đến LOY (do các hệ số Beta dƣơng). Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về Giá trị tự thể hiện, Sự lôi cuốn của tính cách thƣơng hiệu, Sự khác biệt so với thƣơng hiệu khác và Những lời đồn về thƣơng hiệu tăng thì Lịng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng về xe máy tại Việt Nam cũng tăng lên; và ngƣợc lại (Xem phụ lục 4).
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội đƣợc trích theo hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa có dạng nhƣ sau:
LOY = 0.395 + 0.080*SEV + 0.338*ABP + 0.199*DBP + 0.299*WOM (4.1)
Căn cứ vào trị tuyệt đối của hệ số β đã chuẩn hóa (càng lớn thì tác động càng mạnh) để xác định mức độ tác động của các nhân tố SEV, ABP, DBP và WOM đến LOY. Từ phân tích của bảng 4.5, xem xét hệ số beta đã chuẩn hóa cho thấy ABP tác động mạnh nhất đến LOY vì β = .382 (lớn nhất), tiếp theo là WOM (β = .313), DBP (β = .212) và cuối cùng là SEV (β = .086).
Từ kết quả phân tích hồi quy, tác giả có thể kết luận rằng các giả thuyết H2, H3, H4, H5 đƣợc chấp nhận và giả thuyết H1 bị bác bỏ.
Giả thuyết H1 bị bác bỏ có nghĩa là nhân tố Sự gắn kết thƣơng hiệu khơng tác
động đến lịng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng. Nhân tố Sự gắn kết thƣơng hiệu đƣợc đo lƣờng bằng 6 biến quan sát (thành cơng của thƣơng hiệu chính là thành công của khách hàng, khách hàng thích thú với những gì liên quan đến thƣơng hiệu, cảm thấy vui khi ai khen về thƣơng hiệu, cảm thấy xấu hỗ/bị xúc phạm khi ai đó phê bình về thƣơng hiệu, luôn dùng chúng ta khi nói về thƣơng hiệu) thể hiện sự gắn kết giữa khách hàng với thƣơng hiệu. Mức độ gắn kết thƣơng hiệu là mức độ cao nhất để đo lƣờng lòng trung thành của khách hàng đối với thƣơng hiệu. Xem xét trong lĩnh vực xe gắn máy cho thấy: Xe gắn máy có thể là tài sản, giúp cho khách hàng có thể thể hiện đƣợc tính cách, phong cách, thể hiện đẳng cấp, tầng lớp,… nhƣng sự thành công hay thất bại của thƣơng hiệu xe gắn máy chƣa thể ảnh hƣởng mạnh mẽ đến khách hàng sử dụng, những thông tin về thƣơng hiệu xe gắn máy chƣa thể gắn liền với bản thân khách hàng,… Do đó, Nhân tố sự gắn kết thƣơng hiệu khơng tác động đến lịng trung thành thƣơng hiệu xe gắn máy tại Việt Nam.
4.4 Phân tích sự đánh giá của khách hàng về các nhân tố tính cách và lòng trung thành khách hàng của từng thƣơng hiệu
Sau khi phân tích hồi quy, kết quả bác bỏ giả thuyết H1 tức là Nhân tố Sự gắn
kết thƣơng hiệu (BID) khơng có tác động đến Lịng trung thành thƣơng hiệu của khác hàng (LOY). Do đó, tác giả sẽ loại bỏ thang đo BID ra khỏi các phân tích tiếp theo.
Tác giả sử dụng kiểm định ANOVA để đánh giá mức độ khác biệt về các nhân tố tính cách thƣơng hiệu và lịng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng đối với từng thƣơng hiệu xe máy. Kết quả kiểm định Levene về phƣơng sai đồng nhất khơng có ý nghĩa (Sig.>.05) tức khơng có sự khác biệt về phƣơng sai giữa các nhóm. Tiếp theo, kết quả kiểm định sự khác biệt cho thấy khơng có sự khác biệt
giữa các thƣơng hiệu xe máy đối với các nhân tố SEV, ABP và DBP (Sig. = .642; .284; .057 > .05) và có sự khác biệt đối với các nhân tố LOY và WOM (Sig. = .001; .1 <.05). Thực hiện kiểm định hậu ANOVA (ANOVA post hoc tests) với phép kiểm
định Bonferroni đối với nhân tố LOY và WOM cho kết quả:
- Đối với nhân tố WOM: Có sự khác biệt về trung bình của 2 thƣơng hiệu là Honda và SYM, các nhóm khác khơng có sự khác biệt. Kết quả bảng 4.6 cho thấy những lời đồn về thƣơng hiệu của xe Honda có mức tác động cao hơn của xe SYM.
- Đối với nhân tố LOY: Có sự khác biệt về trung bình của 2 nhóm thƣơng hiệu là Honda và Yamaha, Honda và SYM, các nhóm khác khơng có sự khác biệt. Kết quả bảng 4.6 cho thấy Lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng của xe Honda cao hơn so với xe Yamaha và SYM (xem thêm phụ lục 5).
Bảng 4.6: Thống kê trung bình của nhân tố tính cách thƣơng hiệu và lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng.
STT Thƣơng hiệu LOY SEV ABP DBP WOM
1 Honda 4.5897 3.9754 3.9794 4.7811 4.4211 2 Yamaha 3.9735 3.9497 3.9603 4.4222 3.9148 3 Suzuki 3.9762 4.2738 3.5000 4.9500 3.6000 4 SYM 3.6593 3.9176 3.6538 4.0846 3.4154 5 Piaggio 4.9184 4.7143 5.0204 5.2857 3.5714 6 Khác 4.1071 3.3214 4.3214 3.9000 2.9500 Toàn thị trƣờng 4.3619 3.9869 3.9561 4.6558 4.1555
Nguồn: Tác giả trích từ phân tích dữ liệu trên phầm mềm SPSS 17.0
Đánh giá tình hình thực tế tại Việt Nam về những nhân tố tích cách thƣơng hiệu cho thấy: Theo số liệu dự báo của Tổng cục Dân số và Kế hoạch hóa Gia đình (2011) cho thấy, độ tuổi 0 – 14 có xu hƣớng giảm dần cả về số lƣợng tuyệt đối và tỷ trọng trong toàn bộ dân số Việt Nam từ nay đến năm 2050, trong khi đó dân số ở độ tuổi 60+ có xu hƣớng tăng dần về số lƣợng cũng nhƣ tỷ trọng trong toàn bộ dân số và số dân trong độ tuổi lao động từ 15 – 59 duy trì ở mức độ ổn định cả về số lƣợng cũng nhƣ tỷ trọng trong toàn bộ dân số Việt Nam (Xem chi tiết tại phụ lục số 13).
Xét cơ cấu dân số theo giới tính ở ba nhóm tuổi trên tại ba thời điểm nhƣ trong phụ lục 13 cho thấy: Cơ cấu dân số theo ba nhóm tuổi chính: 0 - 14, 15 - 59, và 60+ với kết quả dự báo cho thấy về giá trị tuyệt đối số trẻ em ở độ tuổi từ 0 - 14 ở cả ba thời điểm đều giữ mức ổn định ở khoảng 21,3 và 21,4 triệu em. Tuy nhiên, số ngƣời trong độ tuổi lao động và ngƣời già (trên 60) lại tăng đáng kể. Sau 10 năm số ngƣời trong độ tuổi lao động tăng tới 5,5 triệu ngƣời, còn số ngƣời già tăng khoảng 2,7 triệu ngƣời. Kết quả là cơ cấu của dân số thay đổi và thiên về tăng ngƣời già (theo phụ lục 14): tỷ trọng ngƣời già đã tăng lên từ mức 8,9% vào 1/4/2009 lên mức 11,0% vào 1/4/2019. Nhìn vào lực lƣợng lao động trong độ tuổi từ 15 – 59 (độ tuổi có nhu cầu sử dụng xe máy) giữa nam và nữ qua ba thời điểm khơng có sự chênh lệch nhiều và lực lƣợng này tƣơng đối cân bằng nhau. Qua xem xét số liệu dự báo cho thấy với hiện trạng lực lƣợng lao động của Việt Nam nhƣ hiện nay và dự báo trong tƣơng lai thì nhu cầu sử dụng xe gắn máy phục vụ cho đi lại còn nhiều.
Xét về mức độ tiêu thụ xe gắn máy tại Việt Nam trong những năm gần đây với con số thông kê (theo phụ lục 15) cho thấy: Trong tổng số hơn 3,11 triệu xe tiêu thụ trong năm 2012, Honda Việt Nam đạt 1,95 triệu chiếc, cao gấp đôi so với thƣơng hiệu đứng thứ hai là Yamaha khoảng 0,8 triệu chiếc, ngoài ra thƣơng hiệu xe tay ga Đài Loan SYM đứng vị trí thứ 3 trên cả Piaggio và Suzuki. So với năm 2011, thị trƣờng xe máy đã tụt giảm sản lƣợng tiêu thụ khoảng 0,2 triệu chiếc, đánh dấu cột mốc năm 2011 là năm tiêu thụ nhiều xe máy nhất trong 10 năm trở lại đây và năm 2012 là năm đầu tiên kể từ năm 2000 thị trƣờng xe máy có sự sụt giảm sản lƣợng