Biến quan sát Xu hướng sử dụng
XH_24 0,775 XH _25 0,792 XH _26 0,797 XH _27 0,806 Cronbach’s Alpha 0,802 Sig 0,000 KMO 0,682 Eigenvalues 2,514 Phương sai trích (%) 62,854
Kết quả phân tích EFA cho biết phụ thuộc cho thấy:
- Kiểm định Bartlett’s: Sig. = 0,000 < 0,05 : Các biến quan sát trong phân tích nhân tố trên có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Hệ số KMO = 0,682> 0,5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. - Có 1 nhân tố được trích ra từ phân tích EFA.
- Giá trị Eigenvalues = 2,514> 1: đạt yêu cầu.
- Giá trị tổng phương sai trích: 62,854%: đạt yêu cầu.
- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0,4: đạt yêu cầu. - Như vậy, thang đo “xu hướng sử dụng” đạt giá trị hội tụ.
Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA):
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được: phân tích EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Qua phân tích EFA, do các biến quan sát của nhân tố Sự
khác tạo thành 2 nhân tố mới là Cảm nhận về dịch vụ, Lợi ích cảm nhận; 3 nhân tố có các biến quan sát khơng đổi là Ảnh hưởng người thân, Rủi ro cảm nhận và Xu hướng sử dụng. Như vậy, từ 7 nhân tố của mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, chỉ còn 5 nhân tố với 27 biến quan sát. Do đó, mơ hình nghiên cứu đã đề xuất cần được hiệu chỉnh.
4.3 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh:
Mơ hình nghiên cứu sử dụng 4 khái niệm từ các khái niệm trong mơ hình đề xuất ban đầu: (1) Cảm nhận về dịch vụ, (2) Lợi ích cảm nhận, (3) Ảnh hưởng người thân, (4) Rủi ro cảm nhận.
Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh được trình bày trong bảng 5.5.
Bảng 4.5 Các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Giả thuyết Nội dung
H1 Cảm nhận về dịch vụ (Dich_vu) có tác động dương (+) lên xu hướng sử dụng (Xu_huong)
H2 Lợi ích cảm nhận (Loi_ich) có tác động dương (+) lên xu hướng sử dụng (Xu_huong)
H3 Ảnh hưởng người thân (Anh_huong) có tác động dương (+) lên xu hướng sử
dụng (Xu_huong)
H4 Rủi ro cảm nhận (Rui_ro) có tác động âm (-) lên xu hướng sử dụng (Xu_huong)
4.4 Kiểm định mơ hình và các giả thuyết: 4.4.1 Phân tích tương quan
(+) H 2 (+) H 4 (-) H 1 (+) Cảm nhận về dịch vụ Lợi ích cảm nhận Rủi ro cảm nhận Xu hướng sử dụng Ảnh hưởng người thân
H 3
Kết quả phân tích tương quan cho thấy, tất cả các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 1%. Biến phụ thuộc Xu hướng sử dụng có tương quan mạnh nhất với biến độc lập Cảm nhận về dịch vụ (hệ số Pearson = 0,636) và tương quan yếu nhất với biến độc lập Rủi ro cảm nhận (hệ số Pearson = 0 ,236). Sự tương quan chặt này rất được mong đợi vì chính những mối quan hệ chặt, tuyến tính giữa các biến giải thích được sự ảnh hưởng đến kết quả mơ hình. Do đó, các biến độc lập này có thể đưa vào phân tích hồi quy để giải thích ảnh hưởng đến kết quả của mơ hình nghiên cứu.
Giữa một số biến độc lập cũng có tương quan khá mạnh với nhau ở mức ý nghĩa 1%. Do đó, trong phân tích hồi quy sẽ thận trọng với trường hợp đa cộng tuyến có thể xảy ra ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
Kết quả phân tích cụ thể được trình bày ở Phụ lục 5.
4.4.2 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập (Cảm nhận về dịch vụ, Lợi ích cảm nhận, Ảnh hưởng người thân, Rủi ro cảm nhận) đến Xu hướng sử dụng dịch vụ. Đồng thời, tác giả cũng đánh giá ảnh hưởng của các biến định tính (Giới tính, nhóm tuổi, thu nhập bình qn) đến Xu hướng sử dụng dịch vụ. Các biến định tính được xem là biến giả (biến dummy), được mã hóa để chạy hồi quy như sau:
- Giới tính: Giá trị 1 được quy định cho nam và giá trị 0 được quy định cho nữ. - Nhóm tuổi của khách hàng có 4 nhóm tuổi và được mã hóa thành 3 biến dummy: T1, T2 và T3. Đối với T1, Giá trị 1 được quy định cho khách hàng có độ tuổi dưới 23 tuổi, giá trị 0 được quy định cho những người khác. Đối với T2, Giá trị 1 được quy định cho khách hàng có độ tuổi từ 23 tuổi đến 29 tuổi, giá trị 0 được quy định cho những người khác. Đối với T3, Giá trị 1 được quy định cho khách hàng có độ tuổi từ 30 tuổi đến 40 tuổi, giá trị 0 được quy định cho những người khác.
- Tương tự như vậy, thu nhập bình qn có 3 nhóm thu nhập và cũng được mã hóa thành 2 biến dummy: TN1 và TN2. Đối với TN1, giá trị của 1 được quy định cho khách hàng có thu nhập dưới 4 triệu đồng, giá trị 0 được quy định cho những người khác. Đối với TN2, giá trị của 1 được quy định cho khách hàng có thu nhập từ 4 triệu đến 10 triệu đồng, giá trị 0 được quy định cho những người khác.
- Hai mơ hình hồi quy gồm có : Mơ hình thứ 1 gồm 4 biến độc lập: Cảm nhận về dịch vụ, Lợi ích cảm nhận, Ảnh hưởng người thân, Rủi ro cảm nhận. Mơ hình thứ 2 gồm 4 biến độc lập ở Mơ hình 1 và các biến định tính đã được mã hóa nêu trên.
Phân tích hồi quy được thực hiện theo 2 mơ hình và phương pháp chọn là Enter Kết quả phân tích được trình bày ở Bảng 4.6 (xem chi tiết trong Phụ lục 6).
Bảng 4.6 Tổng kết mơ hình hồi quy Tổng kết mơ hình Tổng kết mơ hình
Thống kê thay đổi Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của
ước lượng R2 thay đổi F thay đổi df1 df2
Sig. F
thay đổi
1 0,738a 0,545 0,536 0,53594 0,545 59,571 4 199 0,000 2 0,753b 0,567 0,545 0,53059 0,022 1,671 6 193 0,130 a. Biến độc lập: Hằng số, Lợi ích cảm nhận, Cảm nhận về dịch vụ, Rủi ro, Ảnh hưởng người thân b. Biến độc lập: Hằng số, Lợi ích cảm nhận, Cảm nhận về dịch vụ, Rủi ro, Ảnh hưởng người
thân, dưới 23 tuổi, 23 tuổi đến 29 tuổi, 30 tuổi đến 40 tuổi, dưới 4 triệu, 4 triệu đến 10 triệu, Giới
tính.
Bảng 4.7 Các hệ số hồi quy Các hệ số Các hệ số
Hệ số chuẩn hóa Thống kê cộng tuyến Mơ hình
B Độ lệch
chuẩn Beta t Sig.
Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai Hằng số 0,164 0,220 0,748 0,455 Rủi ro cảm nhận 0,004 0,043 0,005 0,092 0,927 0,827 1,209 Cảm nhận về dịch vụ 0,444 0,053 0,454 8,333 0,000 0,769 1,300 Ảnh hưởng người thân 0,083 0,059 0,100 1,405 0,162 0,450 2,223 1 Lợi ích cảm nhận 0,324 0,069 0,337 4,729 0,000 0,450 2,220 Hằng số 0,160 0,244 0,657 0,512 Rủi ro cảm nhận 0,019 0,043 0,024 0,447 0,655 0,787 1,271 Cảm nhận về dịch vụ 0,414 0,054 0,424 7,642 0,000 0,729 1,372 Ảnh hưởng người thân 0,084 0,060 0,101 1,402 0,162 0,434 2,305 Lợi ích cảm nhận 0,327 0,071 0,340 4,610 0,000 0,413 2,421 Dưới 4 triệu 0,059 0,150 0,037 0,391 0,696 0,247 4,050 2 4 triệu đến 10 triệu -0,071 0,152 -0,044 -0,468 0,641 0,252 3,968
Dưới 23 tuổi 0,251 0,140 0,127 1,795 0,074 0,448 2,234 23 tuổi đến 29 tuổi 0,074 0,119 0,044 0,625 0,533 0,447 2,238 30 tuổi đến 40 tuổi 0,168 0,118 0,100 1,421 0,157 0,450 2,220 Giới tính -0,122 0,082 -0,076 -1,480 0,141 0,846 1,182 a. Biến phụ thuộc: Xu hướng sử dụng
- Kết quả của Mơ hình 1 cho thấy R2 hiệu chỉnh là 0,536, có nghĩa là 53,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc Xu hướng sử dụng được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mơ hình. Bên cạnh đó, kiểm định F cũng cho thấy giá trị Sig. rất nhỏ (Sig. = 0,000), cho thấy mơ hình trên phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát.
Các biến độc lập Lợi ích cảm nhận, Cảm nhận về dịch vụ đều có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. < 0,05). Các biến Rủi ro cảm nhận, Ảnh hưởng người thân khơng có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 0,05 (Sig. > 0,05).
Kết quả cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) khá cao (từ 0,45 đến 0,827) và hệ số phóng đại phương sai VIF thấp (từ 1,209 đến 2,223, nhỏ hơn 10). Do vậy, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy này khơng đáng kể.
- Kết quả của Mơ hình 2 cho thấy R2 hiệu chỉnh là 0,545, có nghĩa là 54,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc Xu hướng sử dụng được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mơ hình. Tuy nhiên, kiểm định F có giá trị Sig.= 0,13 (Sig. > 0,05) khơng có ý nghĩa về mặt thống kê, cho thấy các biến kiểm sốt (Giới tính, Nhóm tuổi, Thu nhập bình qn) khơng giải thích (khơng có chức năng kiểm soát) đối với Xu hướng sử dụng.
Như vậy, kết quả phân tích hồi quy đa biến đối với mẫu dữ liệu đã xác định được 2 nhân tố có ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng dịch vụ 3G là Cảm nhận về dịch vụ, Lợi ích cảm nhận; còn các nhân tố Rủi ro cảm nhận, Ảnh hưởng người thân đều khơng có ảnh hưởng và khơng có sự khác nhau đáng kể (có ý nghĩa thống kê) của các biến quan sát (Giới tính, Nhóm tuổi, Thu nhập bình qn) đối với Xu hướng sử dụng.
4.4.3 Phân tích kết quả nghiên cứu
4.4.3.1 Phân tích các nhân tố có ảnh hưởng:
Theo kết quả phân tích hồi quy, nhân tố Cảm nhận về dịch vụ có tác động mạnh nhất đến Xu hướng sử dụng dịch vụ 3G. Hệ số hồi quy là 0,454, điều này có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi cảm nhận về dịch vụ tăng lên 1 đơn vị thì xu hướng sử dụng dịch vụ 3G sẽ tăng lên 0,454.
Khi nhận thấy các điều kiện thuận lợi từ phía bên ngồi cũng như tính sẵn sàng của cá nhân thì khách hàng sẽ có xu hướng sử dụng dịch vụ 3G cao hơn. Đối với dịch vụ 3G, việc phải trang bị một máy điện thoại mới có chức năng 3G có lẽ là một rào cản đối với nhiều người muốn sử dụng, nhất là với đối tượng khách hàng là học sinh, sinh viên, hầu hết họ chưa tạo ra được thu nhập, vẫn phụ thuộc vào gia đình. Vì vậy, các nhà cung cấp có thể hỗ trợ cho khách hàng thơng qua các hình thức như cho khách hàng mượn máy điện thoại, cung cấp dịch vụ 3G kèm với tặng máy điện thoại và yêu cầu khách hàng cam kết sử dụng dịch vụ trong một thời hạn nhất định đã được áp dụng ở các nước khác, hoặc có thể bán máy điện thoại cho khách hàng với hình thức trả góp trong một thời gian nhất định…
Thêm vào đó, việc quảng bá, cung cấp các kiến thức về dịch vụ 3G cũng cần phải được các nhà cung cấp quan tâm thực hiện nhằm giới thiệu cho khách hàng biết được những dịch vụ tiện ích của 3G, cũng như sự hữu ích mà dịch vụ này mang lại; giúp cho khách hàng nắm rõ các tiện ích cũng như cách thức thao tác với dịch vụ này vì theo thống kê đã nêu trên số người biết về dịch vụ 3G của từng mạng di động, chưa có mạng nào đến 50% và kênh quảng bá được nhiều người biết đến nhất là qua internet (37,7%); và sau đó là bạn bè, người thân (36,8%); radio, tivi và báo chí chỉ chiếm lần lượt là 30,9% và 26%. Do đó, dịch vụ 3G nên được quảng cáo rộng rãi trên các phương tiện thông tin đại chúng như internet, truyền hình, báo chí… Bên cạnh việc quảng cáo, các nhà cung cấp cũng nên tổ chức các chương trình khuyến mãi, tổ chức các chương trình giới thiệu về dịch vụ 3G và cho khách hàng dùng thử dịch vụ này.
Hơn nữa, khi khách hàng nhận thức được rằng chi phí mà họ bỏ ra để sử dụng dịch vụ 3G là khơng đáng kể hoặc chi phí đó xứng đáng với những tiện ích từ dịch vụ mà họ nhận được, ngay cả khi họ phải bỏ chi phí để thay đổi các thiết bị tương thích với dịch vụ thì họ vẫn có xu hướng sử dụng dịch vụ. Nếu dịch vụ 3G do các nhà cung cấp mang lại nhiều tiện ích cho khách hàng với một mức giá chấp nhận được, khách hàng sẽ đăng ký sử dụng dịch vụ. Do đó, để có thể thu hút được khách hàng, các nhà cung cấp dịch vụ cần xây dựng các dịch vụ tiện ích với mức giá hợp lý, xây dựng các
gói cước với nhiều hình thức khác nhau để khách hàng có thể chọn lựa hình thức phù hợp nhất với mình. Các tiện ích của dịch vụ cũng nên được giới thiệu đầy đủ cho khách hàng, giúp khách hàng nhận biết được những lợi ích mà họ sẽ nhận được khi sử dụng dịch vụ, từ đó có thể đánh giá được chi phí mà họ bỏ ra có xứng đáng với những tiện ích mà họ được cung cấp hay không.
Một yếu tố quan trọng không kém là các nhà cung cấp dịch vụ 3G cần tăng cường thêm nhiều trạm thu phát sóng, đảm bảo vùng phủ sóng rộng khắp cả nước, thực hiện bảo trì và nâng cấp thường xuyên để tránh các tình trạng nghẽn mạng, rớt mạng, đáp ứng nhu cầu sử dụng dịch vụ của khách hàng, đây cũng là một biện pháp để các nhà cung cấp nâng cao hình ảnh của mình làm cho khách hàng có thể yên tâm sử dụng dịch vụ. Ngoài ra, các nhà cung cấp dịch vụ 3G cần kết nối thông suốt với các mạng viễn thông khác để đảm bảo cho tất cả các khách hàng đang sử dụng các mạng viễn thông khác nhau như Mobifone, Vinaphone, Viettel, Vietnammobile… có thể thực hiện trao đổi các công việc với nhau thông qua dịch vụ 3G một cách dễ dàng. Đồng thời, nhà cung cấp cũng cần thực hiện tốt cam kết đảm bảo giữ bí mật những thông tin cá nhân của khách hàng vì trong thời gian qua, nhiều khách hàng đã phải chịu đựng những cuộc gọi, tin nhắn quảng cáo sản phẩm, dịch vụ không mong muốn.
- Lợi ích cảm nhận:
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa Lợi ích cảm nhận (Loi_ich) và Xu hướng sử dụng (Xu_huong) là 0,337. Điều này có nghĩa là với các yếu tố khác không đổi, khi tăng Lợi ích cảm nhận lên 1 đơn vị thì xu hướng sử dụng sẽ tăng 0,337. Như vậy, Lợi ích cảm nhận là một trong những yếu tố có ảnh hưởng đến Xu hướng sử dụng dịch vụ, khi người sử dụng nhận thấy được sự hữu ích của dịch vụ thì họ sẽ có xu hướng sử dụng dịch vụ đó.
Khi khách hàng cảm thấy dịch vụ 3G hữu ích cho cơng việc của họ và để giải trí cảm thấy thoải mái hơn thì họ sẽ có xu hướng sử dụng dịch vụ. Dịch vụ càng tốt, càng mang lại nhiều lợi ích thì xu hướng sử dụng dịch vụ càng cao.
Để có thể gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng đối với các tiện ích của dịch vụ 3G, các nhà cung cấp cần quan tâm phát triển dịch vụ 3G có nhiều tính năng, tiện ích mới như: tốc độ truy cập cao và ổn định, có nhiều dịch vụ giá trị nội dung giúp cho khách hàng thực hiện các công việc khác nhau, hỗ trợ tốt cho khách hàng thực hiện các
Các dịch vụ này cần phải được thiết kế sao cho mọi người đều có thể sử dụng một cách dễ dàng và nhanh chóng, đảm bảo cho khách hàng của mình có thể thực hiện được công việc của họ một cách nhanh nhất, tốt nhất.
4.4.3.2 Phân tích các nhân tố khơng ảnh hưởng:
- Rủi ro cảm nhận:
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, hệ số tương quan giữa Rủi ro cảm nhận (Rui_ro) và Xu hướng sử dụng (Xu_huong) là 0,005 với mức ý nghĩa Sig. = 0,927 > 0,05, nghĩa là khơng có sự tương quan giữa Rủi ro cảm nhận và Xu hướng sử dụng. Như vậy, Rủi ro cảm nhận khơng có tác động đến Xu hướng sử dụng dịch vụ 3G.
Các lo ngại về chưa hiểu nhiều về dịch vụ 3G, không kết nối được với mạng di động hiện tại hay chất lượng dịch vụ không giống như quảng cáo do người tiêu dùng đã sử dụng điện thoại di động từ lâu, việc tìm hiểu và tiếp cận các thơng tin về dịch vụ 3G hiện nay khơng phải là điều q khó. Hơn nữa, dịch vụ 3G tuy mới nhưng có lẽ sẽ