CHƯƠNG I CƠ SỞKHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀNGHIÊN CỨU
2.2 Phân tích các nhân tố ảnh hưởngđến hiệu quảbán hàng của dịch vụinternet tạ
2.2.3. Phân tích nhân tốkhám phá EFA
Theo Hair & ctg (1998), phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu. Theo Hair & ctg (1998, tr.111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, trong phân tích EFA, chỉ số Factor Loading phải đạt mức tối thiểu từ 0,3 trở lên; lớn
hơn 0,4 được xem là biến quan trọng và có giá trị lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tế. KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của phương pháp EFA, hệ số KMO lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1 thì phân tích nhân tố được coi là phù hợp (Hair & ctg, 2008).
Theo Trọng & Ngọc (2005, tr.262), kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) xem xét giả thiết H0 độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu như kiểm định này có ý nghĩa thống kê, tức là Sig < 0,05 thì các quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Do đó trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố khám phá cần phải đáp ứng các điều kiện: Factor Loading > 0,5 (lựa chọn giá trị Factor Loading > 0,5 vì theo kinh nghiệm của các chuyên gia thì giá trị này phù hợp với cỡ mẫu 150đã khảo sát), 0,5 < KMO < 1, kiểm định Bartlett có Sig < 0,05, phương sai trích Total Varicance Explained > 50%, giá trị Eigenvalue > 1. Phân tích nhân tố được thực hiện với phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax, sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm.
Mơ hình gồm 6 nhân tố với 26 biến quan sát tảnh hưởng hiệu quả hoạt động bán hàng của cơng ty. Tồn bộ 26 biến quan sát này đều được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Kết quả phân tích nhân tố để loại biến được thực hiện qua 1 lần.
Có 26 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 12: Kết quả kiểm định KMO
Hệ số KMO 0,750
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi bình phương xấp xĩ 1960,928
Df 325
Dựa vào bảng trên, ta thấy rằng hệ số KMO = 0,750 (thõa mãnđiều kiện 0,5< 0,750<1) với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (< 0,05) nên các biến có tương quan với nhau trong tổng thể và sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp. Tại mức giá trị Eigenvalue >1 cho ra 6 nhân tố với tổng phương sai trích Total Varicance Explained = 70.516% (> 50%), cho biết 6 nhân tố này sẽ giải thích được 67,406% biến thiên của dữ liệu. Sau khi phân tích nhân tố EFA đối với 26 biến quan sát thì biến quan sát GSP2 có hệ số alpha lớn hơn hệ số alpha tổng nhưng không nhiều nên giữ lại biến
Bảng 13: Ma trận xoay sốBiến quan Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 NV7 0,851 NV8 0,798 NV6 0,764 NV4 0,761 NV1 0,721 NV2 0,717 NV3 0,702 NV5 0,676 HT4 0,865 HT2 0,860 HT1 0,852 HT3 0,843 HD2 0,869 HD4 0,815 HD1 0,806 HD3 0,663 GSP2 0,928 GSP1 0,890 GSP3 0,856 SP1 0,820 SP4 0,802 SP2 0,735 SP3 0,659 CL2 0,888 CL1 0,861 CL3 0,818
Căn cứ vào kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay (Bảng phân tích nhân tố) ta có 6 nhân tố mới sau:
Nhân tố thứ nhất bao gồm 8 biến quan sát:Nhân viên am hiểu về sản phẩm của
công ty, Nhân viên hiểu được nhu cầu của khách hàng,Nhân viên tư vấn các gói dịch vụ đáp ứng được nhu cầu của khách hàng, Nhân viên quan tâm đến khách hàng thường xuyên, Nhân viên truyền đạt tốt thông tin cho khách hàng, Nhân viên giải đáp tốt các thắc mắc của khách hàng, Nhân viên có khả năng giao tiếp tốt với khách hàn,.Đặt tên nhân tố này làKỹ năng nhân viên kinh doanh X1
Nhân tố thứ hai bao gồm 4 biến quan sát:Nhân viên luôn mang theo đồng phục
khi tiếp xúc với khách hàng. Có đầy đủ tờ rơi quảng cáo khi bán hàng. Nhân viên tận dụng tốt các phương tiện hổ trợ bán hàng. Trên tờ rơi quảng cáo có đầy đủ thơng tin về các sản phẩm dịch vụ. Đặt tên nhân tố này làCông cụ hỗ trợ bán hàng X2
Nhân tố thứ ba gồm 4 biến quan sát:Cơng ty thường xun quảng cáo về các
gói cước. Thường xun có chương trình khuyến mãi. Có nhiều hình thức khuyến mãi. Công ty tham gia các hoạt động vì cộng đồng.Đặt tên nhân tố này làHoạt động
truyền thông X3
Nhân tố thứ tư bao gồm 3 biến quan sát: Giá các gói cước phù hợp với chất
lượng. Giá các gói cước có tính cạnh tranh. Giá các gói cước ít biến động.Đặt tên
nhân tố này làGiá sản phẩm dịch vụ X4
Nhân tố thứ năm bao gồm 4 biến quan sát:Có nhiều gói cước để lựa chọn.Tên
gọi các cước dễ nhớ. Các gói cước phù hợp với từng mức nhu cầu. Dễ chuyển đổi giữa các gói cước. Đặt tên nhân tố này làSản phẩm dịch vụ X5
Nhân tố thứ sáu bao gồm 3 biến quan sát:Đường truyền ổn định, Khơng có hiện
tượng nghẽn mạng, Tốc độ đường truyền cao.Đặt tên nhân tố này làChất lượng sản
Phân tích nhóm nhân tốvới nhóm biến đánh giá chung về hoạt động bán hàng Bảng 14: Kết quả kiểm định KMO đối với biếnđộc lập
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Hệ số KMO =0,738 >0,5 và giá trị Sig của kiểm định Bartlett nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05 cho thấy phân tích nhân tố với nhóm biến đánh giá hiệu quả bán hàng là phù hợp. kết quả cho ra một nhân tơ với tổng phương sai trích là 57,063%. Nhân tố này đặt tên làHoạt động bán hàng HQ.
Bảng 15: Kết quả phân tích EFA của nhân tố Hoạt động bán hàng
Biến quan sát Yếu tố
1 Khách hàng cảm thấy thỏa mãn sau khi sử dụng dịch vụ0,828
Nhân viên bán hàng có hiệu quả 0,812
Khách hàng sẽ giới thiệu cho người khác dùng 0,686 Khách hàng giữm ối quan hệ bền lâu với nhân viên bán hàng 0,684
Phương sai rút trích (%) 5,.063
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Hệ số KMO 0,738
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi bình phương xấp xĩ 138,283
Df 6
Kỹ năng nhân viên kinh doanh X1 Công cụ hỗ trợ bán hàng X2
Hoạt động truyền thông X3
Hoạt động bán hàng Giá sản phẩm dịch vụ X4
Sản phẩm dịch vụ X5 Chất lượng sản phẩm dịch vụ X6
Thang đo hoạt động bán hàng gồm 4 biến quan sát:Khách hàng cảm thấy thỏa
mãn sau khi sử dụng dịch vụ. Nhân viên bán hàng có hiệu quả. Khách hàng sẽ giới thiệu cho người khác dùng.Khách hàng giữ mối quan hệ bền lâu với nhân viên bán hàng. Sau khi đạt độtin cậy Cronbach’s alpha là 0,746 (>0,6) và tiến hành phân tích
nhân tố khám phá EFA được sử dụng để kiểm định lại mức độ hội tụ của các biến quan sát kết quả là phương pháp rút trích nhân tố Principal Component đã tríchđược 1 nhân tố với hệ số tải nhân tố của các biến khá tương đối.
2.2.4. Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến Hoạt động bán hàng bằng phương pháp hồi quy.
2.2.4.1. Mơ hình hiệu chỉnh.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên, mơ hình nghiên cứu “các nhân tố ảnh hưởng đến Hoạt động bán hàng” được điều chỉnh lại như sau:
Sơ đồ 5: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Sau khi đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố ta đã xácđịnh được có 6 nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động đó là “Kỹ năng nhân viên kinh doanh” , “Công cụ hỗ trợ bán hàng”, “Hoạt động truyền
vụ” ,Để đánh giá và đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố trên đến hoạt
động bán hàng thì ta sử dụng mơ hình hồi quy đa biến để phân tích và giải thích vấn đề này.
Trong mơ hình phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến “Hoạt động bán
hàng”, các biến độc lập là 6 nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từ phân tích
nhân tố EFA. Mơ hình hồi quy như sau: Xây dựng mơ hình hồi quy:
HQ = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 Trong đó:
HQ: Giá trị của biến phụ thuộc “Hoạt động bán hàng” của công ty cổ phần FPT chi nhán Huế
X1: Giá trị của biến độc lập “Kỹ năng nhân viên kinh doanh” X2: Giá trị của biến độc lập “Công cụ hỗ trợ bán hàng” X3: Giá trị của biến độc lập “Hoạt động truyền thông” X4: Giá trị của biến độc lập “Giá sản phẩm, dịch vụ” X5: Giá trị của biến độc lập “Sản phẩm, dịch vụ”
X6: Giá trị của biến độc lập “Chất lượng sản phẩm dịch vụ” βi : Các hệ số hồi quy riêng phần tươngứng với các biến độc lập. Xây dựng giảthuyết.
H0: Nhân tố khơng có tác động đến “Hoạt động bán hàng” của công ty cổ phần FPT telecom chi nhánh Huế
H1: Nhân tố “Kỹ năng nhân viên kinh doanh” có tác động đến “Hoạt động bán hàng” của công ty cổ phần FPT telecom chi nhánh Huế
H2: Nhân tố“Cơng cụhỗ trợ bán hàng” có tác động đến “Hoạt động bán hàng” của công ty cổ phần FPT telecom chi nhánh Huế
H3: Nhân tố“Hoạt động truyền thơng”có tác động đến “Hoạt động bán hàng” của công ty cổ phần FPT telecom chi nhánh Huế
H4: Nhân tố “Giá sản phẩm, dịch vụ”có tác động đến “Hoạt động bán hàng” của cơng ty cổ phần FPT telecom chi nhánh Huế
H5: Nhân tố “Sản phẩm, dịch vụ” có tác động “Hoạt động bán hàng” của công ty cổ phần FPT telecom chi nhánh Huế
H6: Nhân tố “Chất lượng sản phẩm dịch vụ” có tác động “Hoạt động bán hàng” của công ty cổ phần FPT telecom chi nhánh Huế
2.2.4.2. Kiểm định hệsốtương quan giữa các biến
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét. Giả thuyết đặt ra cần phải kiểm định là:
Ho: Khơng có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình. H1: Có mối quan hệ tuyến tính của các biến trong mơ hình.
Bảng 16: Ma trận tương quan giữa các biến.HQ X1 X2 X3 X4 X5 X6 HQ X1 X2 X3 X4 X5 X6 HQ Hệ số tương quan 1 0,347* * -0,135 -0,088 0,473** 0,515** 0,886** Mức ý nghĩa 0,000 0,100 0,285 0,000 0,000 0,000 X1 Hệ số tương quan 0,347 ** 1 -0,024 -0,119 0,138 0,183* 0,264** Mức ý nghĩa 0,000 0,775 0,145 0,092 0,025 0,001 X2 Hệ số tương quan -0,135 -0,024 1 0,026 0,208 * -0,079 -0,156 Mức ý nghĩa 0,100 0,775 0,748 0,011 0,337 0,056 X3 Hệ số tương quan -0,088 -0,119 0,026 1 -0,036 0,027 -0,036 Mức ý nghĩa 0,285 0,145 0,748 0,663 0,743 0,660 X4 Hệ số tương quan 0,473 ** 0,138 0,208* -0,036 1 0,348** 0,419** Mức ý nghĩa 0,000 0,092 0,011 0,663 0,000 0,000 X5 Hệ số tương quan 0,515 ** 0,183* -0,079 0,027 0,348** 1 0,458** Mức ý nghĩa 0,000 0,025 0,337 0,743 0,000 0,000 X6 Hệ số tương quan 0,886 ** 0,264* * -0,156 -0,036 0,419** 0,458** 1 Mức ý nghĩa 0,000 0,001 0,056 0,660 0,000 0,000
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Dựa vào bảng trên cho ta thấy, biến X2 “Cơng cụ hỗ trợ bán hàng” (có sig là 0,100) và biến X3 “Hoạt động truyền thơng”(có sig là 0,285). Vì mức ý nghĩa Sig lớn hơn 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 , chấp nhận giả thuyết H1. Có nghĩa là 2 biến này khơng có mối quan hệ tương quan tuyến tính với biến “Hoạt động bán hàng” nên ta sẽ loại biến X2 và biến X3 ra khỏi mơ hình.
Những biến cịn lại gồm “Kỹ năng nhân viên kinh doanh” (Sig=0.000), “Giáản
phẩm dịch vụ” (sig=0.000), “Sản phẩm dịch vụ” (Sig=0.000) và “Chất lượng sản phẩm, dịch vụ” (Sig=0.000). Tất cả 4 biến đều có mức ý nghĩa Sig nhỏ hơn 0,05 nên
bác bỏ giả thuyết H0 , chấp nhận giả thuyết H1. Có nghĩa là cả4 biến này đều có mối quan hệ tương quan tuyến tính với biến “Hiệu quả hoạt động bán hàng”.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc mang dấu dương nên có mối quan hệ thuận chiều với nhau và có giá trị thấp nên hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến.
Như vậy, ta có thể kết luận là có mối tương quan giữa 4 biến độc lập với biến phụ thuộc. Đây là cơ sở đưa các biến độc lập vào mơ hìnhđể giải thích cho hiệu quả hoạt động bán hàng các sản phẩm dịch vụ.
2.2.4.3. Đánh giá mứcđộphù hợp của mơ hình nghiên cứuBảng 17: Kết quả Tóm tắt mơ hình. Bảng 17: Kết quả Tóm tắt mơ hình. Mơ hình Giá trị R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn củaước lượng Giá trị Durbin- Watson 1 0,906a 0,820 0,815 0,27860 1,722
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Hệ số R2 hiệu chỉnh càng cao chứng tỏ mơ hình càng phù hợp. Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy, hệ số R2 hiệu chỉnh trong nghiên cứu này là 0,815 và nhỏ hơn R (R=0,820). Điều này chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 81,5%. Hay nói cách khác, mơ hình này giải thích được 81,5% sự biến thiên của biến “hoạt động bán hàng” của công cổ phần viễn thơng FPT và 18,5% cịn lại là doảnh hưởng của những yếu tố khác.
2.2.4.4. Kiểm định sựphù hợp của mơ hình.
Kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Nếu giả thuyết này bị bác bỏ thì chúng ta có thể kết luận rằng kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc HQ, điều này nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 18: Kết quả phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng các bình phương df bình phươngTrung bình F Mức ý nghĩa
1
Hồi quy 51,263 4 12,816 165,118 0,000b
Phần dư 11,254 145 0,078
Tổng 62,517 149
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Kiểm định giả thuyết:
H0: Khơng có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. H1: Có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Theo bảng Anova, tại thống kê F có giá trị Sig = 0,000 (<0,05) nên bác bỏ H0 , và chấp nhận H1 .Điều này có nghĩa là có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Vì vậy, mơ hình hồi quy đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
2.2.4.5. Kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến
Bảng 19: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến.
Mơ hình Mức ý nghĩa Thống kê cộng tuyến
Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai
1 Hằng số 0,013 X1 0,003 0,925 1,081 X4 0,014 0,793 1,261 X5 0,008 0,757 1,321 X6 0,000 0,687 1,455 Giá trị phụ thuộc: HQ
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm, khi VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Tuy nhiên, các hệ số VIF trong kết quả phân tích này rất nhỏ (<2) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
2.2.4.6. Kết quảphân tích hồi quy.
Sau khi kiểm định về sự phù hợp của mơ hình ta thấy rằng có 4 biến độc lập (Kỹ năng nhân viên, giá sản phẩm dịch vụ, sản phẩm dịch vụ, chất lượng sản phẩm dịch vụ) tương quan và có mối quan hệ với biến phụ thuộc “Hiệu quả hoạt động bán hàng” và giữa các biến độc lập khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nên có thể tiến hành phân tích hồi quy để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phục thuộc.
Bảng 20: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số chưa
chuẩn hóa chuẩn hóaHệ số
T Mức ýnghĩa
Thống kê cộng tuyến B Sai sốchuẩn Beta Độ chấp nhậncủa biến đại phương saiHệ số phóng
1 Hằng số -542 0,216 -2,509 0,013 X6 0,841 0,047 0,765 18,006 0,000 0,687 1,445 X1 0,145 0,048 0,111 3,032 0,003 0,925 1,081 X5 0,127 0,047 0,110 2,708 0,008 0,757 1,321 X4 0,090 0,036 0,099 2,490 0,014 0,793 1,261 Giá trị phụ thuộc: HQ
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình:
Hệ số hồi quy riêng phần đo lường sự thay đổi giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi, giữ nguyên các biến độc lập còn lại. Các hệ số hồi quy riêng phần của tổng thể cần được thực hiện kiểm định giả thuyết Ho:βk = 0. Kết quả hồi quy cho thấy, giả thuyết Ho đối với hệ số hồi quy các thành phần X6, X1, X5 và X4 bị bác bỏ với giá trịSig rất nhỏ (nhỏ hơn hoặc bằng 0,05). Điều này có nghĩa là 4 nhân tố trên có tác động đến “Hoạt động bán hàng” của công ty cổ phần viễn thông FPT telecom chi nhánh Huế
Ta có phương trình hồi quy đa biến (dựa vào hệ số Beta chưa chuẩn hóa) như sau:
HQ = 0,765X6 + 0,111X1 + 0,110X5 + 0,099X4
Trong đó:
HQ: Hoạt động bán hàng của công ty cổ phần viễn thông FPT chi nhánh Huế. X6: Chất lượng sản phẩm dịch vụ