CHƯƠNG 3 : TỔNG QUAN TTTM TẠI TPHCM
4.4 Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng mở đầu bằng việc xác định các thang đo các khái
niệm chính của nghiên cứu dựa trên kết quả thảo luận tay đôi với khách hàng. Bản câu hỏi được hình thành bao gồm các thang đo này (Xem phụ lục 1). Kế hoạch chọn mẫu được xây dựng, q trình thu thập thơng tin được tiến hành. Kế đó việc xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS được thực hiện để kết luận các giả thuyết nghiên cứu.
Cuối cùng kết quả từ SPSS sẽ được phân tích, giải thích và trình bày thành bản báo cáo nghiên cứu.
4.4.1 Xây dựng thang do
Các tập biến quan sát (26 phát biểu) cụ thể được đo lường trên thang đo
Likert 5 điểm thay đổi từ 1 = rất không đồng ý đến 5 = rất đồng ý. Các phát biểu này
đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng lòng trung thành của khách hàng TTTM như sau:
Thang đo lòng trung thành của khách hàng (TT)
Thang đo lòng trung thành của khách hàng thể hiện dự định của khách hàng về việc tiếp tục mua sắm tại TTTM, đồng thời tích cực giới thiệu TTTM cho người khác. Có 3 phát biểu dùng đo lường lịng trung thành của khách hàng như sau:
TT-1: Tôi sẽ tiếp tục mua sắm tại TTTM X
TT-3: Tôi sẽ giới thiệu người thân / quen đi mua sắm tại TTTM X.
Thang đo sự thoả mãn của khách hàng (TM)
Thang đo sự thoả mãn của khách hàng thể hiện thái độ hài lòng của khách
hàng khi mua sắm tại TTTM. Sự thoả mãn của khách hàng gắn với sản phẩm, dịch vụ của TTTM đó. Cụ thể có 3 phát biểu đo lường sự thoả mãn của khách hàng như sau:
TM-1: Tơi hài lịng về hàng hố mà tơi mua được tại TTTM X. TM-2: Tơi hài lịng với các dịch vụ của TTTM X.
TM-3: Nhìn chung, tơi hài lịng khi đến mua sắm tại TTTM X.
Thang đo hình ảnh TTTM (HA)
Thang đo hình ảnh TTTM thể hiện sự nhận thức chủ quan của khách hàng về các thuộc tính của TTTM bao gồm các thuộc tính hữu hình cho đến thuộc tính vơ hình. Các yếu tố thuộc các thuộc tính hữu hình của TTTM nhấn mạnh đến sự thuận tiện của địa điểm, cơ sở vật chất, thiết kế của TTTM, hàng hoá bán tại TTTM bao
gồm chủng loại, chất lượng và giá cả. Trong khi đó, thuộc tính vơ hình lại nhấn mạnh
đến hình ảnh thương hiệu, con người và quá trình phục vụ. Các phát biểu cụ thể để đo lường hình ảnh TTTM bao gồm:
HA-1: TTTM X có vị trí giao thơng thuận tiện. HA-2: TTTM X có kiến trúc xây dựng và thiết kế đẹp.
HA-3: TTTM X có trang thiết bị (hệ thống tính tiền, thang máy) hiện đại. HA-4: TTTM X có bãi giữ xe rộng rãi, có khu vực nghỉ chân, nhà vệ sinh
sạch sẽ.
HA-5: TTTM X có khu vực ăn uống, nghỉ ngơi, giải trí cho khách hàng. HA-6: Hàng hoá tại TTTM X đa dạng, phong phú.
HA-7: Hàng hoá tại TTTM X được trưng bày hợp lý và bắt mắt. HA-8: Hàng hoá tại TTTM X có xuất xứ đáng tin cậy.
HA-9: Hàng hố tại TTTM X có chất lượng cao.
HA-10: Giá bán cao, nhưng phù hợp với chất lượng và thương hiệu. HA-11: TTTM X là TTTM cao cấp.
HA-12: Không gian mua sắm tại TTTM X rộng rãi và thoáng mát. HA-13: TTTM X mờ nhạt hay.
HA-14: TT X sử dụng ánh sáng phù hợp, làm nổi bật vẻ đẹp của hàng hố. HA-15: Nhân viên TTTM X ln có thái độ thân thiện và lịch sự
HA-16: Nhân viên TTTM X hiểu rõ về hàng hố và nhiệt tình tư vấn cho khách hàng.
HA-17: Dịch vụ hỗ trợ và chăm sóc khách hàng tốt và chu đáo.
Thang đo chương trình khách hàng thân thiết (KHTT)
Thang đo chương trình khách hàng thân thiết thể hiện sự đánh giá của khách hàng về tính hiệu quả của chương trình trong việc đem lại lợi ích cho khách hàng là thành viên và tác động của chương trình đến khách hàng trong việc sử dụng thẻ thành viên nhằm hưởng ưu đãi chương trình. Cụ thể có 3 phát biểu dùng đo lường chương
trình khách hàng thân thiết như sau:
KHTT-1: Thẻ thành viên mang thêm nhiều lợi ích cho tơi khi mua sắm
KHTT-2: Chương trình ưu đãi của thẻ thành viên tại TTTM X kích thích tơi
mua sắm tại X nhiều hơn
KHTT-3: Tơi ln dùng thẻ thành viên mỗi khi thanh tốn tại TTTM X để hưởng lợi ích từ thẻ.
4.4.2 Tính đáng tin cậy và giá trị hiệu dụng của thang đo
Ngoại trừ các dữ liệu về nhân khẩu học và thói quen mua sắm của khách hàng được đo lường bằng thang đo định danh (bao gồm cả thang đo thứ bậc), mỗi
khoảng chọn lựa để đánh giá thái độ đồng ý với các phát biểu. Ðiều kiện quan trọng nhất của một thang đo lường thích hợp đó là giá trị hiệu dụng. Nghĩa là thang đo được thiết kế phải đo được những gì mà nó định đo. Một điều quan trọng khác đó là
thang đo lường phải nhất quán, nghĩa là khi nó được lặp lại thì sẽ dẫn đến cùng một kết quả. Sự nhất quán này được gọi là tính đáng tin cậy. Trước khi thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm, tính đáng tin cậy và giá trị hiệu dụng của thang đo cần phải
được đánh giá để đảm bảo rằng các biến quan sát sử dụng trong mơ hình là thích hợp.
Phép phân tích nhân tố và tính tin cậy được sử dụng để đánh giá sự nhất quán nội tại của mỗi khái niệm nghiên cứu. Ðầu tiên, phép phân tích nhân tố của mỗi khái niệm nghiên cứu gồm hình ảnh TTTM, chương trình khách hàng thân thiết, sự thoả mãn, lịng trung thành được xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Giá trị phân biệt mô tả mức độ mà một thang đo (biến
quan sát) không giống với những thang đo (biến quan sát) khác mà về mặt lý thuyết chúng khơng nên giống nhau (Hồng Thị Phương Thảo và Hoàng Trọng, 2010). Giá trị phân biệt được đánh giá bằng cách xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, chọn ra những biến mà hệ số tương quan giữa chúng thấp. Một hệ số tương quan tuyệt đối lớn (0,85) chỉ ra một hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là các khái niệm nghiên cứu trùng lắp với nhau và có thể chúng đang đo lường cùng
một thứ (John và Benet-Martinez, 2000). Vì thế hệ số tương quan của các khái niệm nghiên cứu trong đề tài này nên nhỏ hơn 0,85 dể đạt được yêu cầu về giá trị phân biệt. Mức độ thích hợp của tương quan nội tại giữa các biến quan sát trong các khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số Kaiser- Meyer- Olkin (KMO) đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Barlett’s. Trị số của KMO giữa 0,5 và 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định
này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008). Sự rút trích các nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện bằng phân tích nhân tố chính với phép quay Varimax. Các thành phần với giá trị Eigen lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng
hoặc lớn hơn 0,5 được xem như những nhân tố đại diện các biến. Thứ hai, các thang
đo khoảng đại diện cho các khái niệm nghiên cứu trong dự án nghiên cứu này được đánh giá bằng phương pháp truyền thống (nghĩa là sử dụng các trị trung bình và độ
lệch chuẩn trong thống kê mô tả). Phương pháp nhất quán nội tại sử dụng hệ số Cronbach’s alpha để thể hiện tính đáng tin cậy của thang đo khi hệ số alpha lớn hơn 0,7 (Nunnally và Berstein, 1994). Nếu tất cả các hệ số tải nhân tố lớn hơn hệ số quy
ước 0,5, thì các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ (Hair & ctg, 2006). Như vậy,
tất cả hệ số Cronbach’s alpha trong nghiên cứu này nếu lớn hơn 0,7 thì sẽ được chấp nhận. Những nhân tố không đáp ứng điều kiện Cronbach’s alpha, hệ số tải nhân tố
nhỏ hơn 0,5 và các tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ đối với các phân tích xa hơn.
4.4.3 Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập thông tin
Cuộc khảo sát định lượng được tiến hành ở TP. HCM, đối tượng được khảo sát là những khách hàng của năm TTTM tiêu biểu ở TP. HCM được nhắc đến nhiều nhất trong phần nghiên cứu định tính. Theo Hair& ctg (1998), trong phân tích nhân tố EFA, cần 5 quan sát cho 1 biến đo lường và số quan sát không dưới 100. Nhằm thoả mãn yêu cầu về dữ liệu của phân tích định lượng, bản câu hỏi có 26 biến, nên qui mơ mẫu ít nhất là 130 người. Tác giả thực hiện nghiên cứu đề tài với qui mô mẫu kế
hoạch là 150 khách hàng được chọn theo phương pháp định mức với tỉ lệ 20% cho mỗi TTTM.
Sau khi đã có con số phân bổ đáp viên cho từng TTTM, đáp viên sẽ được
chọn theo phương pháp thuận tiện. khách hàng TTTM là đối tượng mua sắm tại TTTM sẽ được chọn vào mẫu (Xem phụ lục 1). Phương pháp phỏng vấn cá nhân trực tiếp được thực hiện. Đối với những khách hàng không đồng ý trả lời bảng câu hỏi hoặc không đáp ứng được yêu cầu gạn lọc đáp viên hoặc không đạt chất lượng trả lời tại từng TTTM, phỏng vấn viên sẽ tiếp tục hỏi khách hàng khác tại TTTM đó để đảm bảo đủ số lượng 150 bản câu hỏi đạt yêu cầu.
Thời gian tiến hành phỏng vấn diễn ra trong ba tuần lễ từ cuối tháng 3 đến giữa tháng 4 năm 2011. Quá trình phỏng vấn đạt tỉ lệ hồi đáp là khoảng 70%, trong
đó 43 khách hàng từ chối trả lời, 22 bản câu hỏi không đạt yêu cầu gạn lọc, 2 bản câu
hỏi không đạt chất lượng trả lời. Sau khi phát hiện 2 bản câu hỏi phỏng vấn khách hàng tại Now Zone đều được đánh 5 ở tất cả các phát biểu, 2 bản câu hỏi khác được bổ sung thực hiện tại Now Zone vào ngày sau đó để tổng bản câu hỏi thu về đạt 150 bản. Sau khi làm sạch, 150 bản câu hỏi thoả mãn với yêu cầu trả lời được đưa vào nghiên cứu (Bảng 4.1).
Bảng 4.1 Qui mô mẫu nghiên cứu
TTTM Số đáp viên được chọn (người) Tổng số khách hàng được hỏi* (người) Số đáp viên hồi đáp đạt yêu cầu (người)
1 Parkson SaigonTourist Plaza 30 49 30
2 Diamond Plaza 30 53 30
3 Now Zone 30 39 30
4 Parkson Hùng Vương Plaza 30 42 30
5 Parkson CT Plaza 30 34 30
Tổng 150 217 150
Ghi chú:* Số khách hàng được hỏi bao gồm khách hàng từ chối trả lời, đáp viên không đạt yêu cầu gạn lọc
4.4.4 Phương pháp thống kê
Theo mơ hình nghiên cứu đã được xây dựng ở chương II, có bốn khái niệm nghiên cứu được hình thành đó là (1) hình ảnh TTTM, (2) Chương trình khách hàng thân thiết, (3) Sự thoả mãn của khách hàng, (4) Lòng trung thành của khách hàng.
Bốn khái niệm đều được đo dựa trên nhận thức của khách hàng với thang do Likert-5 mục. Ðể kết luận các giả thuyết H1, H2a, H2b, H3a, H3b trong hai mơ hình hồi quy. Phần mềm SPSS 17.0 được sử dụng để xử lý dữ liệu. Các phép kiểm định thống kê bao gồm Hồi quy tuyến tính bội dùng để kiểm định các giả thuyết H2a, H3a đối với mơ hình (1). H1, H2b, H3b trong mơ hình (2).
Khi giải thích về phương trình hồi quy, tác giả lưu ý hiện tượng đa cộng
tuyến. Các biến mà có sự cộng tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả và làm cho kết quả khơng ổn định và khơng có tính tổng qt hoá. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh nếu hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng tồn tại, ví dụ như nó có thể làm tăng sai số
trong tính tốn hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy có dấu ngược với những gì nhà nghiên cứu mong đợi (Hoàng Thị Phương Thảo và Hoàng Trọng, 2010). Theo Hair & ctg (2006) có hai cách đo lường để kiểm định ảnh hưởng của đa cộng tuyến: (1) tính giá trị dung sai hoặc hệ số phóng đại phương sai (VIF) và (2) sử dụng chỉ số điều kiện. Giá trị dung sai cao thể hiện sự đa cộng tuyến thấp; và giá trị dung sai càng tiến đến không (zero) thể hiện rằng biến này hầu như được giải thích hồn tồn bằng những biến khác. Hệ số VIF là giá trị nghịch đảo của giá trị dung sai, như vậy nếu hệ số VIF thấp thì mối quan hệ tương quan giữa các biến thấp. Nói chung nếu hệ số VIF lớn hơn 10, hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Chỉ số điều kiện cũng là một cách để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Công cụ này so các giá trị Eigen
cùng với nhau trong một ma trận chéo không trọng tâm XTX. Nếu giá trị Eigen tối đa lớn hơn nhiều so với các giá trị Eigen khác, thì chỉ số điều kiện đang tồn tại. Theo
kinh nghiệm, chỉ số điều kiện lớn hơn 30 chỉ ra một sự cộng tuyến nghiêm trọng
(John và Benet-Martinez, 2000). Như vậy, trong nghiên cứu này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra trong mơ hình hồi quy, các hệ số VIF phải nhỏ hơn 10 và các chỉ số điều kiện phải nhỏ hơn 30.