PHẦN II : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢNGHIÊN CỨU
2.3 Phân tích các yếu tốtác độngđến hành vi sửdụng và lựa chọn của người tiêu dùng
2.3.3.2 Phân tích các nhân tốtác độngđến sựchấp nhận lựa chọn công cụMarketing
Communalities
Hệ số tải DANH GIA CHUNG 1 0.797
DANH GIA CHUNG 2 0.797 Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả)
Bảng 2.18: Kết quả phân tích nhân tố khám phá ý định sự chấp nhận Marketing trực tuyến của khách hàng.
Mục hỏi Hệ số tải
Sự chấp nhận lựa chọn công cụ M arketing trực tuyến
Nội dung Fanpage đang rất hấp dẫn, thu hút và có tính cập nhật
cao. 0.893
Marketing trực tuyến đem đến nhiều lợi ích cho người sửdụng
và đang trởthành xu hướng cập nhật thông tin mới. 0.893
(Nguồn:Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS, 2018) Nhân tố này được gọi tên là “Sự chấp nhận lựa chọn cơng cụ tìm kiếm thơng
tin của người tiêu dùng”. Kết quả kiểm định định độ tin cậy thang đo của nhóm
biến quan sát này cho chỉ số Cronbach’s Alpha là0,745(lớn hơn 0,6) nên có đủ độ tin cậy để có thể sử dụng trong q trình phân tích.
2.3.3.2 Phân tích các nhân tốtác động đến sựchấp nhận lựa chọn công cụMarketing trực tuyến của khách hàng. cụMarketing trực tuyến của khách hàng.
Phân tích hồi quy tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp.
Mặc khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau thìđó là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Bảng 2.18: Ma trận tương quan giữa các biến.Correlations Correlations ĐGC TH HD TK HĐ CS ĐGC Hệ số tương quan Pearson 1 0.308 ** 0.362** 0.467** 0.717** 0.433** Giá trị Sig 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 Số quan sát 120 120 120 120 120 120 TH Hệ số tương quan Pearson 0.308 ** 1 0.155 0.127 0.240** 0.094 Giá trị Sig 0.001 0.091 0.166 0.008 0.306 Số quan sát 120 120 120 120 120 120 HD Hệ số tương quan Pearson 0.362 ** 0.155 1 0.309** 0.238** 0.222* Giá trị Sig 0.000 0.091 0.001 0.009 0.015 Số quan sát 120 120 120 120 120 120
TK Hệ số tương quan Pearson 0.467 ** 0.127 0.309** 1 0.352** 0.236** Giá trị Sig 0.000 0.166 0.001 0.000 0.009 Số quan sát 120 120 120 120 120 120 HĐ Hệ số tương quan Pearson 0.717 ** 0.240** 0.238** 0.352** 1 0.407** Giá trị Sig 0.000 0.008 0.009 0.000 0.000 Số quan sát 120 120 120 120 120 120 CS Hệ số tương quan Pearson 0.433 ** 0.094 0.222* 0.236** 0.407** 1 Giá trị Sig 0.000 0.306 0.015 0.009 0.000 Sốquan sát 120 120 120 120 120 120
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn:Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS,
2018) Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa các biến ĐGC (biến phụ thuộc) và
các biến độc lập TH, TK, HD, HĐ, CS. Hệ số tương quan giữa các biến đều lớn hơn 0.35 riêng thành phân TH thì hệ số tương quan thấp nhất .308. Ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào mơ hìnhđể giải thích cho biếnĐGC, các giá trị Sig. đều nhỏ (<0.05)
b. Phân tích hồi quy tuyến tính
Đểkiểmđịnh sựphù hợp giữa thành phần TH, HD, HĐ, CS, TK tác giảsửdụng hàm hồi quy tuyến tính với phương phápđưa vào một lượt (Enter). Nhưvậy thành phần TH, HD, HĐ, CS, TK là biếnđộc lập Independents vàĐGC là biến phụ thuộc Dependent sẽ đượcđưa vào chạy hồi quy cùng một lúc.
Giả thuyết được đặt ra trong nghiên cứu là:
H0: “Mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc bằng 0” H1: “Mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc khác 0” Ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
ĐGCi = 0 + 1THi + 2HDi + 3HĐi + 4TKi + 5CSi + ei
Trong đó:
ĐGCi: giá trị của biến phụ thuộc sựchấp nhận sử dụng công cụ Marketing trực tuyến của khách hàng.
THi: giá trị của biến độc lập thứ nhất sự thu hút. HDi: giá trị của biến độc lập thứ hai là sự hấp dẫn. HĐi: giá trị của biến độc lập thứ ba là sự hành động. TKi: giá trị của biến độc lập thứ tư là sự tìm kiếm. CSi: giá trị của biến độc lập thứ tư là sự chia sẻ. ei: phần dư
Từkết quảcác bảng dướiđây, ta thấy rằng kiểmđịnh F cho giá trịp – value (Sig.) < 0,05, chứng tỏlà mơ hình phù hợp và cùng vớiđó là R 2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,598; có nghĩa là mơ hình hồi quy giải thíchđược 59,8% sựbiến thiên của biến phụthuộc
Bảng 2.19: Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng công cụ Marketing trực tuyến của cơng ty.
Model Summaryb Model R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 0.784a 0.615 0.598 0.513 2.029 a. Predictors: (Constant), CS, TH, TK, HD, HĐ
b. Dependent Variable: ĐGC
(Nguồn:Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS, 2018) Hệ sốR2 hiệu chỉnh bằng 0,598 > 0,5 có nghĩa là sự biến đổi của các nhân tố: sự thu hút, sự hấp dẫn, sự hành động, sự tìm kiếm và sự chia sẻgiải thích 59,8% sự thay đổi của mức độchấp nhận sử dụng công cụ Marketing trực tuyến của khách hàng đối với cơng ty nên có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp.
Bảng 2.20 Kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình ANOVAa
a. Dependent Variable: ĐGC
b. Predictors: (Constant), CS, TH, TK, HD, HĐ
(Nguồn:Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS, 2018) Kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Gỉa thuyết H0: 1 = 2 = 3 = 4 = 5 =0.Nếu giả thuyế H0 bị bác bỏ thì ta có thể kết luận rằng 19 biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của mức hài lịng nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hìnhđầy đủ, giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0. Vậy, có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến sựchấp nhận của khách hàng hay mơ hình hồi quy tuyến tính được đưa ra phù hợp với tổng thể và có thể sử dụng được.
Durbin – Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giá trị thống kê Durbin – Watson (d) dao động trong khoảng (0;4). Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan; 0 < d < 1 thì mơ hình có tự tương quan dương và 3 < d < 4 thì mơ hình có tự tương quan âm.
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 47.814 5 9.563 36.366 0.000b Phần dư 29.977 114 0.263 Tổng 77.792 119
Kết quả kiểm định cho d = 2,029 nằm trong khoảng (1;3) và tiến gần về giá trị gần bằng 3 nên có thể kết luận rằng mơ hình khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất.
Ngoài ra, hệ số tương quan cho thấy rằng, kết quả kiểm định các nhân tố đều cho kết quả p – value (Sig) < 0,05; điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 đối với các nhân tố này, hay các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhậnở mức ý nghĩa 95%.
Bảng 2.21: Mơ hình hồi quy đa biến Coefficientsa
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Std. Error Beta Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai 1 ( Hằng số) -0.243 0.340 -0.715 0.476 TH 0.132 0.065 0.122 2.031 0.045 0.931 1.074 HD 0.120 0.059 0.127 2.028 0.045 0.865 1.157 TK 0.183 0.061 0.193 3.000 0.003 0.817 1.224 HĐ 0.539 0.068 0.537 7.891 0.000 0.730 1.370 CS 0.093 0.046 0.129 2.004 0.047 0.812 1.231 a. Dependent Variable: ĐGC
(Nguồn:Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS, 2018) Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Hệsốphóngđại phương sai VIF (Variance Inflation factor – VIF) nhỏ (nhỏhơn 3) cho thấy các biếnđộc lập này khơng có quan hệchặt chẽvới nhau
nên khơng có hiện tượngđa cộng tuyến xảy ra. Dođó, mối quan hệgiữa các biếnđộc lập khơngảnh hưởngđáng kể đến kết quảgiải thích của mơ hình hồi quy.
Trong 5 thành phầnđo lường sựchấp nhận khách hàng nêu trên có 2 thành phần ảnh hưởngđáng kể đến sựhài lịngđó là HĐ (Hành động) và TK (Tìm kiếm) với mức ý nghĩa sig < 0,05, tiếpđến là các thành phần TH (Thu hút), HD ( Hấp dẫn) và CS ( Chia sẻ)ảnh hưởng ít nhấtđến sựchấp nhận khách hàng nói trên. Nhưvậy trong 5 thành phầnđưa vào nghiên cứu chính thức tađều chấp nhận cóảnh hưởng thuận chiềuđến sự chấp nhận và lựa chọn công cụ Marketing trực tuyến cho việc tìm kiếm thơng tin.
Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội thỏa mãn cácđiều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra kết quả nghiên cứu. Ta có mơ hình hồi quy như sau:
ĐGC = 0,132*TH + 0,120*HD + 0,183*TK + 0,539*HĐ + 0,093*CS
TrongđóĐGC: Sựchấp nhận và lựa chọn sử dụng công cụ Marketing trực tuyến khách hàng. TH: Thành phần Thu hút HD: Thành phần Hấp dẫn HĐ: Thành phần Hành động TK: Thành phần Tìm kiếm CS: Thành phần Chia sẻ
Hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy trênảnh hưởng tỷ lệ thuận chiều đến sựchấp nhận và lựa chọn công cụ Marketing trực tuyến khách hàng của công ty.
Nhưvậy từphương trình hồi quyởtrên ta thấy hệsốbeta của thành phần HĐ( H à n h đ ộn g ) là lớn nhất là 0,539 tiếpđến là hệsốbeta của thành phần
T K ( Tìm kiếm) (0,183) và thành phần TH ( Thu hút) , HD (Hấp dẫn) và CS (Chia sẻ) tương đương nhau lần lượt (0,132), (0,120), (0,093). Do vậy,đối với sựchấp nhận và lựa chọn công cụ Marketing trực tuyến khách hàng của cơng ty thì thành phần Hành động và Tìm kiếm có tácđộngđến sựchấp nhận sử dụng khách hàng nhiều hơn thành phần Hấp dẫn, Thu hút, Chia sẻ.
Từphương trình trên cho thấy có thểtácđộngđến các biến trong phương trình nhằm tăng sựchấp nhận và lựa chọn công cụ Marketing trực tuyến của khách hàng theo hướng cải thiện các yếu tốnày.
Như vậy, dựa trên kết quả phân tích hổi quy mà tơi đã tiến hành như ở trên, có thể nhận thấy rằng nhân tố “HÀNH ĐỘNG” là có tác động lớn nhất đến chấp nhận sử dụng công cụ Marketing trực tuyến, với hệ số β5 = 0,539. Nhận xét vềhiện tượng này, khi khách hàng liên tục được cập nhật thơng tin một cách đầy đủ và nhanh chóng, thì sẽ tăng khả năng tương tác và thương xuyên cập nhật và sẵn sàng lựa chọn công cụ Marketing trực tuyến phát triển nhất của công ty. Điều này đặt ra một vấn đề lớn cho doanh nghiệp mua bán trực tuyến hoặc mong muốn thông qua truyền thông để quảng bá sản phẩm đến khách hàng thìđể giữ chân được khách hàng, các doanh nghiệp này phải cho khách hàng thấy được những lợi ích thơng tin mả họ có được để từ đó họ sẵn sàng tương tác, bình luận và cập nhật thơng tin với bạn bè thường xuyên, dẫn đến việc thương hiệu sản phẩm doanh nghiệp sẽ dần trở nên quen thuộc với khách hàng và họ sẽ ưu tiên lựa chọn sản phẩm doanh nghiệp. Bởi vì khách hàng sẽ ln quyết định hành động khi họ cảm thấy nó thật sự thân thuộc với mình.
2.5 So sánh sự khác biệt trong đánh giá của khách hàng theo giới tính, độ tuổi,trìnhđộ học vấn, thu nhập hàng tháng.