2.2.3 .3Mục tiêu
2.4. Đánh giá thực trạng về năng lực cạnh tranh đối với sản phẩm chậu trang trí xuất
2.4.1.3.3 Kết quả nghiên cứu
Từ mơ hình nghiên cứu đánh giá sự hài lịng của khách hàng đối với chậu
trang trí, dựa vào kết quả khảo sát ta kiểm định lại mơ hình thơng qua hai bước là đánh giá thang đo các yếu tố tạo ra giá trị khách hàng và phân tích hồi quy tuyến tính ảnh hưởng của các nhân tố này đến sự hài lòng của khách hàng.
¾ Đánh giá thang đo các yếu tố tạo ra giá trị khách hàng:
61
sản phẩm chậu trang trí, ta đưa ra mơ hình thang đo đánh giá các yếu tố tạo ra giá trị khách hàng như sau:
Hình 2.8: Mơ hình thang đo đánh giá các yếu tố tạo giá trị khách hàng
Việc đánh giá thang đo được dựa vào công cụ hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phương pháp phân tích nhân tố.
Trước tiên, công cụ Cronbach Alpha được sử dụng để kiểm định độ tin cậy
của các biến đo lường. Công cụ này cũng giúp loại ra các biến quan sát khơng
đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng (Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn khi Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên. Theo Hoàng Trọng & Mộng Ngọc (2008): “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.”
Tiếp sau đó, ta sử dụng phương pháp phân tích nhân tố. Ở phương pháp này,
các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn: hệ số KMO ≥ 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05, hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.45 (Gerbing & Anderson, 1988), Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích ≥ 50%.
Ở đây, tác giả sử dụng phương pháp phân tích chính (Principal component Chủng loại hàng hóa Sự trưng bày sản phẩm trong showroom Chất lượng sản phẩm Thương hiệu Chất lượng dịch vụ Giá cả Giá trị khách hàng
62
Analysis) với phép xoay Varimax sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố. Phép xoay cho phép xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng các biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích của các nhân tố. Sau khi xoay, ta sẽ lại bỏ các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.45. Chỉ có những biến có hệ số tải lớn hơn 0.45 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó.
Kiểm định Cronbach Alpha:
Theo kết quả kiểm định được trình bày trong các mục từ 1 đến 6 của phụ lục 5, ta có thể nhận xét về 4 nhóm yếu tố “ Chủng loại hàng hóa”, “Trưng bày sản phẩm”, “Thương hiệu”, “Giá cả” như sau: độ tin cậy (Cronbach Alpha) của các biến quan sát là khá cao (thấp nhất là 0.734 đối với biến GC1 “Các sản phẩm của
cơng ty có giá cạnh tranh”) và hệ số tương quan biến - tổng (Item-Total
Correlation) của tất cả các biến đều lớn hơn 0.3 (thấp nhất là 0.604 đối với biến GC2 “Các sản phẩm ít biến động”). Ta cũng có thể thấy độ tin cậy của các 4 nhóm yếu tố là cao đều có độ tin cậy (Cronbach Alpha) lớn hơn 0.8. Với kết quả kiểm định này, có thể nói việc phân chia các biến quan sát vào 4 nhóm yếu tố này để xây dựng mơ hình thang đo là đáng tin cậy.
Riêng đối với các nhóm yếu tố “Chất lượng dịch vụ” và “ Chất lượng sản phẩm” có biến bị loại. Cụ thể:
- Ở nhóm yếu tố “Chất lượng sản phẩm” có một biến quan sát là CLDV8 “Sẳn
sàng tư vấn các hoạt động và dịch vụ logistic nếu khách hàng yêu cầu” có hệ
số tương quan biến - tổng bằng -0.111 < 0.3 đồng thời lại có Alpha cao hơn Alpha của nhóm yếu tố (0.920 > 0.830) nên ta sẽ loại biến quan sát này ra khỏi nhóm yếu tố “Chất lượng sản phẩm” trong phần phân tích nhân tố tiếp theo. Sau khi, loại biến CLDV8 “Sẳn sàng tư vấn các hoạt động và dịch vụ
logistic nếu khách hàng yêu cầu”, ta kiểm định lại độ tin cậy Cronbach Alpha của 7 biến cịn lại của nhóm yếu tố này, kết quả cho thấy hệ số Cronbach Alpha cùa nhóm này khá cao là 0.920 và hệ số tương quan biến - tổng (Item-Total Correlation) của 7 biến còn lại đều lớn hơn 0.3. Nên tất cả các biến còn lại đều đảm bảo độ tin cậy nên được giữ lại
63
- Ở nhóm yếu tố “Chất lượng sản phẩm”, sau khi loại bỏ biến CLSP8 “Sản
phẩm được chống thấm tốt phục vụ cho mục đích trồng cây” do có hệ số
tương quan biến - tổng bằng 0.296 < 0.3, hệ số Cronbach Alpha của nhóm gồm 7 biến cịn lại là 0.930 và hệ số tương quan biến - tổng (Item-Total Correlation) của 7 biến này đều lớn hơn 0.3. Nên đảm bảo độ tin cậy và được giữ lại.
Dưới đây là bảng tóm tắt kết quả kiểm định Cronbach Alpha của các biến tạo ra giá trị khách hàng:
Bảng 2.2: Tóm tắt kết quả kiểm định Cronbach Alpha của các biến tạo ra giá trị khách hàng Hệ số tương quan biến - tổng Hệ số Alpha nếu bỏ đi biến Các sản phẩm đa dạng về kiểu dáng ( HH1) .852 .785 Các sản phẩm đa dạng về màu sắc ( HH2) .668 .859 Các sản phẩm đa dạng về vật liệu (HH3) .730 .835 Cơng ty ln có sản phẩm mới (HH4) .666 .862
Hàng hóa ( HH):hệ số tin cậy Cronbach Alpha =0.872
Sản phẩm được trưng bày đẹp (TBSP1) .830 .785 Sản phẩm được trưng bày theo từng hệ hàng giúp khách
hàng dễ lựa chọn (TBSP2)
.657 .934
Bảng thông tin về sản phẩm dễ dàng, dễ hiểu (TBSP3) .844 .770
Trưng bày sản phẩm (TBSP): hệ số tin cậy Cronbach Alpha= 0.883
Giao hàng nhanh và đúng hạn (CLDV1) .788 .904
Giao hàng đúng số lượng, chất lượng cam kết (CLDV2) .765 .906 Đáp ứng mọi nhu cầu về đóng gói, tem nhãn khi có yêu cầu
(CLDV3) .835 .901
Khách hàng luôn được tư vấn hữu ích về sản phẩm
(CLDV4) .670 .917
Giải quyết các thắc mắc, khiếu nại nhanh chóng, thỏa đáng
(CLDV5) .672 .915
Nhân yêu công ty luôn trả lời yêu cầu của khách hàng một
64
Nhân viên cơng ty có thái độ phục vụ tốt,thân thiện
(CLDV7) .800 .903
Chất lượng dịch vụ (CLDV): hệ số tin cậy Cronbach Alpha = .920
Là thương hiệu được nhiều khách hàng trong ngành biết đến
(TH1) .819 .764
Là thương hiệu được hình thành lâu năm (TH2) .634 .925
Là thương hiệu uy tín (TH3) .828 .753
Thương hiệu (TH): hệ số tin cậy Cronbach Alpha = .873
Dễ dàng phân biệt sản phẩm của công ty với cơng ty khác
(CLSP1) .920 .904
Sản phẩm được đóng gói phù hợp để đảm bảo an tồn trong
q trình vận chuyển sang các nước Châu Âu (CLSP2) .778 .019 Sản phẩm chịu được băng giá tốt khi sử dụng ngoài trời
(CLSP3) .711 .925
Các sản phẩm của cơng ty có đầy đủ các giấy chứng
nhận/báo cáo về tiêu chuẩn chất lượng do công ty giám định uy tín cấp (CLSP4)
.649 .933
Cơng ty cung cấp các sản phẩm đạt tiêu chuẩn chất lượng
xuất khẩu sang Châu Âu (CLSP5) .756 .921 Chất lượng sản phẩm ln được cơng ty kiểm sốt chặt chẽ
(CLSP6) .860 .911
Công ty không xuất các sản phẩm kém chất lượng (CLSP7) .789 .918
Chất lượng sản phẩm (CLDV): hệ số tin cậy Cronbach Alpha = .930
Các sản phẩm của cơng ty có giá cạnh tranh (GC1) .843 .734
Các sản phẩm ít biến động (GC2) .604 .944
Chính sách chiết khấu hợp lý (GC3) .830 .745
Giá cả (GC): hệ số tin cậy Cronbach Alpha = .871
Phân tích nhân tố:
Sau khi loại bỏ 2 biến CLDV8 “Sẳn sàng tư vấn các hoạt động và dịch vụ
logistic nếu khách hàng yêu cầu” và CLSP8 “Sản phẩm được chống thấm tốt phục vụ cho mục đích trồng cây”, cịn lại 27 biến, ta chạy phân tích nhân tố với kết quả
65
Bảng kết quả phân tích KMO and Bartlett’s test cho thấy hệ số KMO= 0.624, sig= 0.00 nói lên giả thuyết ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố.
Từ bảng kết quả phân tích phương sai tổng thể ( Total Variance Explained), cho thấy có 6 nhân tố được trích tại điểm Eigenvalue là 1.104 và phương sai trích là 78.472%, thể hiện 6 nhân tố giải thích được 78.472% biến thiên của dữ liệu. Như vậy, việc thiết lập các nhân tố mới là phù hợp, đạt u cầu và kết quả phân tích này là có ý nghĩa.
Từ bảng Rotated Component Matrixa, ta thấy 27 biến quan sát đã được nhóm thành 6 nhân tố và hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều lớn hơn 0.45, thể hiện các biến quan sát đều có tương quan khá mạnh với các nhân tố.
Với các kết quả phân tích và kiểm định như trên, ta có thể nói mơ hình thang đo đánh giá các yếu tố tạo ra giá trị khách hàng đối với sản phẩm chậu trang trí được xây dựng ở trên là đạt yêu cầu và ta có các nhân tố mới cho thang đo như sau:
Nhân tố 1: “Chủng loại hàng hóa” gồm 4 biến:
- Các sản phẩm đa dạng về kiểu dáng ( HH1)
- Các sản phẩm đa dạng về màu sắc ( HH2)
- Các sản phẩm đa dạng về vật liệu (HH3)
- Cơng ty ln có sản phẩm mới (HH4)
Nhân tố 2: “Sự trưng bày sản phẩm” trong showroom gồm 3 biến :
- Sản phẩm được trưng bày đẹp (TBSP1)
- Sản phẩm được trưng bày theo từng hệ hàng giúp khách hàng dễ lựa chọn
(TBSP2)
- Bảng thông tin về sản phẩm dễ dàng, dễ hiểu (TBSP3)
Nhân tố 3: Chất lượng dịch vụ gồm có 7 biến:
- Giao hàng nhanh và đúng hạn (CLDV1)
- Giao hàng đúng số lượng, chất lượng cam kết (CLDV2)
66
- Khách hàng ln được tư vấn hữu ích về sản phẩm (CLDV4)
- Giải quyết các thắc mắc, khiếu nại nhanh chóng, thỏa đáng (CLDV5)
- Nhân yêu công ty luôn trả lời yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng (CLDV6)
- Nhân viên cơng ty có thái độ phục vụ tốt,thân thiện (CLDV7)
Nhân tố 4: “Thương hiệu” gồm có 3 biến:
- Là thương hiệu được nhiều khách hàng trong ngành biết đến (TH1)
- Là thương hiệu được hình thành lâu năm (TH2)
- Là thương hiệu uy tín (TH3)
Nhân tố 5: “Chất lượng sản phẩm” gồm 7 biến:
- Dễ dàng phân biệt sản phẩm của công ty với công ty khác (CLSP1)
- Sản phẩm được đóng gói phù hợp để đảm bảo an tồn trong q trình vận
chuyển sang các nước Châu Âu (CLSP2)
- Sản phẩm chịu được băng giá tốt khi sử dụng ngoài trời (CLSP3)
- Các sản phẩm của cơng ty có đầy đủ các giấy chứng nhận/báo cáo về tiêu
chuẩn chất lượng do cơng ty giám định uy tín cấp (CLSP4)
- Công ty cung cấp các sản phẩm đạt tiêu chuẩn chất lượng xuất khẩu sang
Châu Âu (CLSP5)
- Chất lượng sản phẩm ln được cơng ty kiểm sốt chặt chẽ (CLSP6)
- Công ty không xuất các sản phẩm kém chất lượng (CLSP7)
Nhân tố 6: “Giá cả” gồm 3 biến:
- Các sản phẩm của cơng ty có giá cạnh tranh (GC1)
- Các sản phẩm ít biến động (GC2)
- Chính sách chiết khấu hợp lý (GC3)
¾ Phân tích hồi quy về các yếu tố tạo ra giá trị khách hàng và sự hài lòng:
Sau khi kiểm định mơ hình thang đo các yếu tố tạo ra giá trị khách hàng là phù hợp, ta tiếp tục phân tích hồi quy để xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố này đến sự hài lòng của khách hàng theo mơ hình sau:
67
Hình 2.9 Mơ hình hồi quy đánh giá sự hài lòng của khách hàng
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp bình phương bé nhất thông thường OLS với biến phụ thuộc là “sự hài lòng của khách hàng”, còn biến độc lập là các biến thể hiện ở mơ hình ở trên.
Giá trị của biến phụ thuộc được tính bằng trung bình cộng của các biến quan sát HL1, HL2, HL3, HL4. Còn giá trị của các biến độc lập sẽ được tính bằng giá trị trung bình cộng của các biến quan sát thành phần của từng nhân tố đã được xác định sau phần kiểm định thang đo.
Ở đây, ta sẽ kiểm định xem biến phụ thuộc “sự hài lòng của khách hàng” đựợc đo lường bằng các biến quan sát HL1, HL2, HL3, HL4 có đảm bảo độ tin cậy hay khơng. Sau đó, ta sẽ tiến hành phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc này. Kết quả như sau:
- Từ bảng kết quả ở mục 7, phụ lục 5, cho thấy kết quả đo lường là đáng tin cậy với Cronbach Alpha la 0.764 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 - Từ các bảng kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc “ sự hài lòng khách
hàng” ở mục 2, phụ lục 6, ta thấy hệ số KMO là 0.689 và có một nhân tố
được hình thành tại Eigenvalues là 2.377, tổng phương sai trích là 59.429%, Chủng loại hàng hóa Sự trưng bày sản phẩm trong showroom Chất lượng sản phẩm Thương hiệu Chất lượng dịch vụ Giá cả Sự hài lòng của khách hàng
68
trọng số các biến quan sát từ 0.656 trở lên. Như vậy, thang đo sự hài lòng khách hàng đạt yêu cầu và đảm bảo phản ánh được sự hài lòng khách hàng đối với sản phẩm chậu trang trí của cơng ty hiện tại.
Phân tích tương quan giữa các yếu tố tạo giá trị khách hàng và sự hài lòng:
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy 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 để xem giữa chúng có quan hệ với nhau hay không và
giữa các biến độc lập có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
Từ bảng ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố (phụ lục 7), ta thấy sự hài lịng khách hàng có tương quan tương đối chặt với chất lượng sản phẩm (hệ số tương quan là 0.626 ), thương hiệu (hệ số tương quan là 0.410 ),chất lượng dịch vụ (hệ số tương quan là 0.371) và chủng loại hàng hóa (hệ số tương quan là 0.370). Hệ số tương quan giữa biến hài lòng khách hàng và trưng bày sản phẩm thấp (= - 0.205). Do đó, nhiều khả năng biến độc lập này sẽ bị loại khi đưa vào mơ hình hồi quy bội.
Tuy nhiên, ta không cần phải bận tâm nhiều vì phân tích tuyến tính sẽ cho
thấy biến nào thích hợp với hồi quy, và phần kiểm định đa cộng tuyến và hiện
tượng tự cộng tuyến sẽ khẳng định biến nào phù hợp nhất với mơ hình hồi quy. Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính:
Bước tiếp theo ta tiến hành xây dựng phương trình hồi quy 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 vào trong mơ hình hồi quy bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc (Enter).
Kết quả xử lý số liệu ở bảng Coefficientsa (phụ lục 8) cho ra phương trình đã chuẩn hóa thể hiện mức độ “sự hài lịng của khách hàng” dự đốn theo tất cả các biến độc lập là:
69 Y=0.095X1 + 0.003X2 + 0.271X3 + 0.230X4 + 0.495X5+0.452X6 (2.1) Trong đó: Y: Sự hài lịng của khách hàng X1 : Chủng loại hàng hóa X2 : Trưng bày sản phẩm X3 : Chất lượng dịch vụ X4: Thương hiệu X5: Chất lượng sản phẩm X6: Giá cả
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định các giả thuyết:
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta sẽ dùng các cộng cụ như, tính hệ số xác định R2, kiểm định F và kiểm định t.
Căn cứ vào bảng Model Summary (phụ lục 8) ta thấy hệ số xác định của mơ hình là R2 = 0.671, thể hiện 6 biến độc lập trong mơ hình giải thích được 67.1%