Mơ hình Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do df Độ lệch bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 51.151 4 12.788 45.786 .000a Phần dư 40.497 145 0.279 Tổng 91.648 149
a. Biến dự đoán: Hằng số, NV, ML_CSVC, CSUD, UYTIN b. Biến phụ thuộc: HL
Hồi quy đơn tuyến tính ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Tương tự phân tích hồi quy đơn tuyến tính bằng phương pháp Enter với thành phần “ hài lòng” (HL) được xem là biến “độc lập” và thành phần “ trung thành” là biến phụ thuộc . Kết quả hồi quy như (Bảng 4.27).
Bảng 4.27: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy đơn tuyến tính Hệ số chưa chuẩn hóa chuẩn hóaHệ số đã
t (P_value)Sig. VIF B Độ lệch chuẩn Beta (Hằng số) 1.48 0.274 5.407 .000 HL 0.549 0.081 0.486 6.762 .000 1 ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Bảng 4.28: Bảng đánh giá độ phù hợp của mơ hình 2
Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng 1 .486a 0.236 0.231 0.77758
a. Biến dự đoán: (Hằng số), HL ( Nguồn: Tác giả tổng hợp ) Bảng 4.29: Bảng phân tích ANOVAb Mơ hình Tổng độ lệchbình phương Bậc tựdo df Độ lệch bình phương trung bình F Sig. Hồi quy 27.643 1 27.643 45.719 .000a Phần dư 89.486 148 0.605 Tổng 117.13 149 ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Phân tích cho thấy biến “hài lịng”(HL) có hệ số Beta khá cao ( 0.486 ) và có ý nghĩa về mặt thống kê với sig. ( p_value =0%) nên mơ hình hồi quy chấp nhận được. Hệ số Beta giúp giải thích mức độ quan trọng của “sự hài lòng” ảnh hưởng đến “lòng trung thành” của khách hàng công ty Gedeon Richter. Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì “sự hài lịng” chung của khách hàng làm ảnh hưởng đến lòng trung thành của họ đối với công ty tăng lên 1 điểm thì “lịng trung thành” của khách hàng đối với cơng ty tăng lên 0.549 điểm ( Bảng 4.27 ).
Kết quả kiểm định trị thống kê F = 45.719 ( Bảng 4.29 ) cho thấy mơ hình tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Hệ số phóng đại phương sai VIF=1 < 2 chứng tỏ khơng có đa cộng tuyến, hay mối quan hệ giữa biến “sự hài lịng” và “lịng trung thành” khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Như vậy: Qua kết quả phân tích hồi quy bội và hồi quy đơn cho thấy tất cả các thành phần biến được đưa vào mơ hình giải thích khá tốt các ý nghĩa và mối liên hệ giữa các thành phần với nhau. Từ kết quả này tác giả sẽ tiếp tục đánh giá và kiểm định lại các giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu mà tác giả đã đề nghị.
4.5. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Sau khi dùng phương pháp hồi quy bội để nhân ra các biến độc lập có khả năng dự đốn tốt cho biến phụ thuộc (HL) trong bộ dữ liệu mẫu thì có biến độc lập có khả năng dự đốn tốt cho biến phụ thuộc đó là biến CSUD (Chính sách
ưu đãi), biến ML_CSVC ( Mạng lưới phân bố và cơ sở vật chất ), biến UYTIN (Uy Tín) và biến NV (Nhân viên).
Từ kết quả hồi quy ( Bảng 4.27 ) ta cũng thấy rằng R2
mẫu hiệu chỉnh là
0.546, một con số tương đối có ý nghĩa. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy
tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 54.6 %, tức là các biến độc lập giải thích được 54.6% biến thiên của biến phụ thuộc. Hay “sự hài lòng” được đo 54.6% bởi bốn yếu tố trên và còn lại 45.4% được đo bởi các biến khơng có trong mơ hình này.
Tương tự với kết quả hồi quy giữa biến độc lập “hài lòng” (HL) và biến phụ thuộc “trung thành” (TT) cũng xác định được mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể. Với R2
mẫu đúng bằng bình phương của hệ số tương quan giữa biến “hài lòng” (HL) = 0.486 và biến “trung thành” (TT) = 0.486 ( Bảng 4.27 & 4.28 ). Nếu khơng có tuyến tính giữa hai biến này thì R2 bằng 0. Kết luận mơ hình tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể và mục đích của nghiên cứu.
4.6. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu
Với giả thuyết H0: R2
tổng thể = 0, kết quả phân tích hồi quy bội cho giá trị F=
45.786 ( Bảng 4.26 ) với Sig. (p_value) = .000, do đó ta hồn tồn có thể bác bỏ
giả thuyết H0 (có nghĩa là có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc) và kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể.
Tương tự kết quả hồi quy giữa biến “Hài lòng” ( HL) và biến “ Trung thành” (TT) cho giá trị F = 45.719 ( Bảng 4.29 ) với Sig. (P_value) = .000, do đó giả thuyết hai biến khơng có ảnh hưởng bị bác bỏ. Hay mơ hình này là phù phù hợp trong nghiên cứu này.
Thơng qua phân tích hồi quy, ta có thể đi đến việc bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thuyết thống kê với mức ý nghĩa 5%. Sau đây là bảng tổng hợp việc kiểm định các giả thuyết của mơ hình.
Bảng 4.30: Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết mơ hình
STT Giả thuyết beta p_value
Kết luận (tại
mức ý nghĩa 5%)
1 H1: “Chính sách ưu đãi” của G.Richter có quan
hệ dương (+) với “Sự hài lịng" của khách hàng .179 .010
Chấp nhận 2 H2: “Mạng lưới phân bổ, cơ sở vật chất” củaG.Richter có quan hệ dương (+) với “Sự hài
lòng" của khách hàng
.137 .039 Chấp nhận 3 H3: “Uy tín “ của G.Richter có quan hệ dương
(+) với “Sự hài lòng" của khách hàng .465 .000
Chấp nhận 4 H4: “Nhân viên” của G.Richter có quan hệ
dương (+) với“Sự hài lòng" của khách hàng .156 .013
Chấp nhận 5 H5: “ Sự hài lịng” của khách hàng có quan hệ
dương (+) với “Lòng trung thành" .486 .000
Chấp nhận
4.7.Kiểm tra sự vi phạm trong hồi quy tuyến tính ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Mơ hình hồi quy 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 cho độ tin cậy của mơ hình, việc dị tìm sự vi phạm các giả định là cần thiết.
Về giả định liên hệ tuyến tính
Hình 4.2: Biểu đồ phân tán Scatterplot kiểm tra liên hệ về tuyến tính
Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot (Phụ lục 4.8.2 –
Kiểm tra các vi phạm giả thiết hồi quy).
Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định phân phối chuẩn của phần dư: được kiểm tra qua biểu đồ
Histogram và đồ thị Q-Q plot (Phụ lục 4.8.1 – Kiểm tra các vi phạm giả định
phân phối chuẩn của phần dư ). Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có
dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.986). Đồ thị Q-Q plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
Hình 4.3: Biểu đồ kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến
Như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, 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 sẽ kiểm tra thêm hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ, tất cả đều nhỏ hơn 2 (xem bảng 4.24). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình này là nhỏ, khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy.
4.8. Kiểm định sự khác biệt ( Kiểm định Anova)
Phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu với biến phụ thuộc (sự hài lịng) trong mơ hình nghiên cứu. Bảng phân tích tóm tắt được trình bày bên dưới (Xem chi tiết: Phụ lục 4.7-Phân tích sự khác biệt)
Bảng 4.31: Phân tích sự khác biệt theo các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu
Thuộc tính Thống kê Levene(sig.) Phân tích Anova(sig.)
Giới tính .881 .274
Độ tuổi .443 .092
Nhóm khách hàng .662 .196
( Nguồn: Tác giả tổng hợp)
4.8.1. Phân tích sự khác biệt theo giới tính
Đặt giả thuyết:
H 0 : khơng có sự khác biệt giữa sự hài lịng khách hàng theo giới tính.
H1 : có sự khác biệt giữa sự hài lịng của khách hàng theo giới tính.
Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lịng có bằng nhau hay khác nhau giữa Nữ và Nam. Sig. của thống kê Levene = 0.881 >0.05 nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau hay khơng có sự khác biệt giữa sự hài lịng khách hàng theo giới tính ” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau hay có sự khác biệt giữa sự hài lịng của khách hàng theo giới tính”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.274 > 0.05, như vậy giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lịng giữa Nữ và Nam.
4.8.2. Phân tích sự khác biệt theo độ tuổi
Đặt giả thuyết:
H 0 : khơng có sự khác biệt giữa sự hài lịng khách hàng theo độ tuổi.
H1 : có sự khác biệt giữa sự hài lịng của khách hàng theo độ tuổi.
Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lịng có bằng nhau hay khác nhau giữa các nhóm tuổi hay khơng. Sig. của thống kê Levene = 0.443 > 0.05 nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau hay khơng có sự khác biệt giữa sự hài lòng khách hàng theo độ tuổi ” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau hay có sự khác biệt giữa sự hài lòng của khách hàng theo độ tuổi”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.092 > 0.05, như vậy giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau”. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lịng giữa các nhóm tuổi.
4.8.3. Phân tích sự khác biệt theo nhóm khách hàng
Đặt giả thuyết:
H 0 : khơng có sự khác biệt giữa sự hài lịng khách hàng theo nhóm khách hàng.
H1 : có sự khác biệt giữa sự hài lịng của khách hàng theo nhóm khách hàng. Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lịng có bằng nhau hay khác nhau giữa các nhóm khách hàng. Sig. của thống kê Levene = 0.662 > 0.05 nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau hay khơng có sự khác biệt giữa sự hài lịng khách hàng theo nhóm khách hàng ” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau hay có sự khác biệt giữa sự hài lịng của khách hàng theo nhóm khách hàng”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.196 > 0.05, như vậy giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lịng giữa các nhóm khách hàng.
Kết luận : Sự hài lịng của khách hàng khơng có sự khác biệt đối với các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu bao gồm : giới tính, tuổi và nhóm khách hàng. Tương tự phân tích sự khác biệt về lịng trung thành đối với các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu: giới tính, tuổi và nhóm khách hàng ( Phụ lục 4.7 ). Kết quả phân tích cho thấy dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về trung thành đối với giới tính , tuổi hay nhóm khách hàng.
Tóm tắt chương 4
Trong chương này trình bày kết quả phân tích bao gồm những nội dung sau: đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA sau khi loại bỏ các biến khơng đạt u cầu thì cịn 4 nhân tố là: Chính sách ưu đãi, Mạng lưới phân bố - cơ sở vật chất, Uy tín và Nhân viên.
Sau đó tiếp tục phân tích hồi quy bội và kiểm định giả thuyết mô hình đã khẳng định như sau: Sự hài lịng của khách hàng chịu ảnh hưởng bởi 4 nhân tố đó là: Chính sách ưu đãi, Mạng lưới phân bố - cơ sở vật chất, Uy tín và Nhân viên. Trong đó yếu tố uy tín là ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lịng của khách hàng của cơng ty Gedeon Richter.
Phân tích ANOVA cho các kết quả như sau: Khơng có sự khác biệt giữa Nam và Nữ, khơng có sự khác biệt về độ tuổi hay nhóm khách hàng đối với sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Điều này cho ta thấy những khách hàng này sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của Gedeon Richter trong thời gian tới.
CHƯƠNG 5 – KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Chương 5 sẽ này trình bày ý nghĩa và kết luận của nghiên cứu, bao gồm: (1) tóm tắt kết quả nghiên cứu; (2) kết luận; (3) kiến nghị; (4) những hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1.Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Về cơ bản, luận văn đã hoàn thành được các mục tiêu đề ra. Đó là xác định được các thành phần có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng cơng ty dược phẩm Gedeon Richter dựa vào mơ hình chỉ số hài lịng của ECSI đề xuất bởi Quỹ ban kỹ thuật chỉ số hài lòng Châu Âu, ( 1998 ) cũng như đánh giá mức độ ảnh hưởng của sự hài lịng lên lịng trung thành của khách hàng cơng ty Gedeon Richter, giải thích ý nghĩa kết quả của mơ hình nghiên cứu. Trên cơ sở đó đưa ra các kiến nghị phù hợp cho cơng ty.
Nghiên cứu được thực hiện qua 2 giai đoạn: sơ bộ (định tính và định lượng) và chính thức (định lượng). Nghiên cứu sơ bộ định tính được thực hiện thơng qua thảo luận nhóm (05 người) và thảo luận tay đơi với 10 khách hàng đại diện được chọn lọc. Nghiên cứu sơ bộ định lượng dùng số lượng mẫu là 40. Kết quả nghiên cứu sơ bộ để xác định và gạn lọc lại các biến phù hợp cho bước nghiên cứu định lượng chính thức với số lượng mẫu là 200.
Qua nghiên cứu, có 05 thành phần ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng cơng ty Gedeon Richter được khách hàng cơng nhận: “chính sách ưu đãi”, “mạng lưới phân bố và cơ sở vật chất”, “uy tín”, “nhân viên”, và”giá thuốc”. Trong đó thành phần “giá thuốc” được khách hàng hiểu là cùng bản chất với “chính sách ưu đãi” vì thế kết quả nghiên cứu chỉ ra cụ thể có 04 thành phần ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng . Cụ thể như sau:
- “Chính sách ưu đãi” (CSUD) với =0.179 và p_value ≈ 0.01%
- “Mạng lưới phân bố & cơ sở vật chất ” (ML_CSVC) với =0.137 và p_value ≈ 0.039%
- “Uy tín” (UYTIN) với = 0.465 và p_value ≈ 0%
Kiểm định Anova về khác biệt giá trị trung bình cho kết quả : chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lịng cũng như lòng trung thành đối với các thuộc tính: giới tính, tuổi và nhóm khách hàng.
Với 4 yếu tố: chính sách ưu đãi khách hàng, mạng lưới và cơ sở vật chất, uy tín và nhân viên giải thích được 54.6% sự hài lòng của khách hàng công ty Gedeon Richter. Còn lại 45.4% được đo bởi các biến khác khơng có trong mơ hình này.
Như vậy:
Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, thì khi sự hài lòng của khách hàng về chính sách ưu đãi khách hàng tăng lên 1 điểm thì sự hài lịng chung về cơng ty tăng 0.153 điểm.
Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, thì khi sự hài lòng của khách hàng về mạng lưới phân bố và cơ sở vật chất tăng lên 1 điểm thì sự hài lịng chung về cơng ty tăng 0.120 điểm.
Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, thì khi sự hài lòng của khách hàng về uy tín tăng lên 1 điểm thì sự hài lịng chung về cơng ty tăng 0.379 điểm.
Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, thì khi sự hài lịng của khách hàng về nhân viên lên 1 điểm thì sự hài lịng chung về cơng ty tăng 0.135 điểm.
Kết quả đã cho thấy thành phần có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cơng ty Gedeon Richter cao nhất là “Uy Tín “ ( 0.379). Điều này theo nhận định