CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA), biến quan sát đủ tiêu chuẩn cho quá trình nghiên cứu tiếp theo. Nhóm tác giả đưa tồn bộ 24 tiêu chí này vào phân tích nhân tố với phép trích Principal Component Analysis, sử dụng phép xoay Varimax, phương pháp kiểm định KMO và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát. Hệ số tải nhân tố đạt mức ít nhất bằng 0.5 vì theo Hồng & Chu, 2007 đây là mức đảm bảo ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khẳng định CFA. Kết quả phân tích như sau:
Hình 4.8 Kết quả phân tích KMO và Bartlett’s
Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS
Hệ số KMO = 0.916 (0.5 ≤ KMO ≤ 1) cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Kết quả kiểm định Barlett’s là 3393.179 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 (Sig. < 0.05) có nghĩa là các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể và thỏa điều kiện phân tích nhân tố.
Hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0.5 điều đó có nghĩa biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt, có ý nghĩa thực tiễn.
Giá trị Eigenvalue = 1.174 lớn hơn 1 nên các biến quan sát được giữ lại trong mơ hình phân tích. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) = 66.542% (≥ 50%) điều này cho thấy nhân tố rút trích được giải thích 66.542% biến thiên của dữ liệu quan sát.
Ngoài ra, trong ma trận nhân tố với phương pháp xoay Varimax các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5, và khơng có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố với hệ số tải gần nhau.Nên các nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ và phân biệt khi phân tích EFA. Ngồi ra khơng có sự xáo trộn các nhân tố, nghĩa là câu hỏi của nhân tố này không bị nằm lẫn lộn với câu hỏi của nhân tố kia. Nên sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố độc lập này được giữ nguyên, không bị tăng thêm hoặc giảm đi nhân tố.
Hình 4.9 Kết quả phân tích KMO và Bartlett’s
Hình 4.10 Kết quả phân tích KMO và Bartlett’s
4.4 Kiểm định giả thuyết thơng qua phân tích tương quan Pearson
Để phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau cũng như giữa biến độc lập với biến phụ thuộc, nhóm nghiên cứu thực hiện phân tích tương quan Pearson, nhằm đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến, khơng phân biệt biến này phụ thuộc vào biến kia. Trong đó, hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1. Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị sig. <0.05.
Hình 4.11 Kết quả phân tích Tương quan Pearson
Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS
Ta thấy, các giá Sig đều có giá trị 0.000 (Sig. <0.05) chứng tỏ giữa các biến đồng thời có mối quan hệ tương quan với nhau. Bên cạnh đó, hệ số tương quan Pearson (r) tiến về +1 cho thấy tương quan tuyến tính càng mạnh giữa các biến. Đồng thời mối quan hệ
tương quan giữa các cặp biến tương ứng giữa (H) Nhận thức về sự hữu ích (Perceived Usefulness), (DS) Dễ sử dụng (Ease of Use), (T) Cảm nhận sự thích thú (Perceived enjoyment) với biến (YD) Ý định sử dụng (Intention to Use); giữa (YD) Ý định sử dụng (Intenttion to Use), (AH) Ảnh hưởng xã hội (Social Influence), (BS) Bản sắc xã hội (Social Identification) với biến (SD) Sử dụng thực tế (Actual Use); đều thể hiện mối tương quan dương và có độ tin cậy lên đến 99% ( p<0.001). Qua đó, các giả thuyết H1 đến H6 đã được kiểm chứng.
4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Mục đích của bài báo cáo này là tìm hiểu xem liệu mạng xã hội Facebook có phải là kênh thơng tin tiềm năng cho sinh viên, đồng thời là công cụ giao tiếp của sinh viên tới hệ thống giáo dục đại học Việt Nam trong tương lai. Báo cáo này cũng chỉ ra ảnh hưởng của SNS đến quyết định lựa chọn trường đại học của sinh viên tương lai.
Mục tiêu cuối cùng nhắm đến tính khả thi trong việc áp dụng SNS làm cơ sở cho chiến dịch tuyển sinh mà một kế hoạch tiếp thị tổng hợp có thể được thực hiện. Mặc dù hình thức quảng bá tuyển sinh trên nền tảng mạng xã hội đã khơng cịn mới, nhưng số lượng nghiên cứu sự hiệu quả SNS mang lại vẫn cịn khiêm tốn và thơng tin về tính phù hợp khi áp dụng kế hoạch tiếp thị đại học trên nền tảng mạng xã hội cịn ít. Mặc dù có nhiều chiến dịch truyền thông rầm rộ của các trường đại học đã được tiếp hành trên nền tảng mạng xã hội, thời điểm hiện tại vẫn còn là quá sớm để đưa ra bất kỳ báo cáo nào về các chiến dịch dạng này. Một số nỗ lực đánh giá các chiến dịch trên nền tảng SNS đã được thực hiện trong báo cáo này. Nghiên cứu cung cấp nhiều thông tin hơn về hành vi của sinh viên tiềm năng, từ đó thúc đẩy sự cải tiến trong các chiến dịch truyền thông mạng xã hội của các trường đại học ở Việt nam. Phương pháp kế tiếp trong bài nghiên cứu là dựa trên dữ liệu thu thập được tại các trường đại học tại thành phố Hồ Chí Minh. Điều đáng ngạc nhiên là tuy sinh viên đến từ rất nhiều trường đại học và có xuất thân từ nhiều vùng miền khác nhau nhưng dữ liệu thu thập được đa số đều tương tự nhau trong cùng một chủ đề được nhắc đến, cho phép giải thích định tính các kết quả.
Trước khi SNS được đề xuất là một công cụ tiếp thị cần làm rõ xem liệu sinh viên có đồng ý cung cấp các thơng tin về việc học tập của họ hay không. Sẽ không thể đưa ra câu trả lời nếu khơng tồn tại một mơ hình khái niệm. Mơ hình này đã được chứng minh trong các phần trước của bài báo và nó là cánh cửa dẫn đến đáp án cho câu hỏi liệu một SNS như Facebook có thể được sử dụng như một cơng cụ của bộ phận truyền thơng đại học (xem Hình 1). Việc áp dụng lên một mạng xã hội cụ thể làm công việc này trở nên khả thi hơn, đồng thời tăng cường sử dụng nền tảng này cho hoạt động tiếp thị quảng bá của trường đại học. Các biến của mơ hình trong bài báo này dựa trên sự kết hợp của các khái niệm đã tìm hiểu trong tài liệu (Davis, 1989; Hsu và Lin, 2008). Mơ hình TAM ban đầu được tăng cường các biến của Hsu và Lin, các biến đều được chuyển đổi để thích nghi với điều kiện sử dụng thực tế của Facebook. Việc xác minh các giả thuyết đã thiết lập một cơ sở vững chắc cho lập luận này.
Biểu đồ 4.5 Biểu đồ cá nhân hóa của sinh viên đối với tiếp cập thơng tin trên Fanpage và Group trường học
Nguồn: Phân tích dữ liệu trực tiếp thơng qua Google Form
Một trong những mục tiêu của báo cáo là tìm hiểu đặc điểm nhân khẩu học và hành vi của sinh viên trong các nhóm họ tham gia trên Facebook. Mơ hình đo lường mức độ
ảnh hưởng của mạng xã hội đối với sinh viên, thông qua tần suất tham gia vào các cuộc thảo luận, đăng bài và nhận xét.
Biểu đồ 4.6 Bản xác xã hội của sinh viên tham gia mạng xã hội
Nguồn: Phân tích dữ liệu trực tiếp thông qua Google Form
Một mục tiêu khác của bài báo là xác định việc sử dụng Facebook như một công cụ tiếp thị sẽ cải thiện chiến dịch truyền thông của các trường đại học. Kết quả cho thấy niềm tin vào các Fanpage chính thức của các trường đại học ln đứng sau các nhóm trên mạng xã hội và ít ảnh hưởng đến các quyết định chọn trường của sinh viên. Các tác giả đưa ra đề xuất đa dạng hóa các SNS của trường đại học, đối với thị trường Việt Nam đặc biệt là thành phố Hồ Chí Minh đề xuất được đưa ra là đa dạng nguồn thông tin quảng bá về trường không chỉ đưa tin một chiều mà cịn tích cực tạo ra các hoạt động trong nhóm sinh viên kích thích tranh luận và sự chủ động tìm kiếm thơng tin của sinh viên.
Cuối cùng một trong các yếu tố được xác định để tăng cường hoạt động nhóm Facebook của trường đại học có liên quan chặt chẽ đến sinh viên, đó là quản trị viên các
nhóm và trang Fanpage. Quản trị viên hồn tồn có thể nhận được sự tin tưởng của sinh viên tạo ra cơ hội để bộ phận tiếp thị hoàn thành việc của mình.Kết quả cuối cùng này cùng với sự tồn tại của mơ hình TAM có thể được khai thác để tăng hiệu quả của Facebook trong kế hoạch tuyển sinh.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ5.1 Tổng quan kết quả nghiên cứu 5.1 Tổng quan kết quả nghiên cứu
Phương tiện truyền thơng xã hội đóng một vai trị quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm thương hiệu trên internet cho cả doanh nghiệp và tổ chức giáo dục (Kavoura, 2014). FB có thể được sử dụng như một cơng cụ tiếp thị hiệu quả để thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu và giáo dục trong và ngoài lớp học và truyền bá chúng bằng cách sử dụng các kỹ thuật marketing lan truyền để tác động đến các yếu tố vơ hình ảnh hưởng đến sự lựa chọn của sinh viên tương lai (Khan, 2013). Nói cách khác, việc áp dụng phương tiện truyền thông xã hội dường như là đặc biệt và khơng có hệ thống nếu khơng có sự phát triển trước các chiến lược tiếp thị nhất quán hoặc các mục tiêu rõ ràng (Spraggon, 2011), điều này đúng trong trường hợp của chúng tơi.
5.2 Hàm ý cho thực tiễn
Có thể thấy hiện nay các phương tiện truyền thơng đang đóng vai trị quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp và đặc biệt là các tổ chức giáo dục đến gần hơn với người dùng. Trong nghiên cứu này, mạng xã hội Facebook rất phổ biến đối với đối tượng nghiên cứu sử bởi nó cung cấp nhiều tính năng đa dạng như học tập, giải trí, làm việc, kết nối, nêu lên quan điểm cá nhân,…Từ đó giúp nâng cao trải nghiệm người dùng. Đây cũng chính là cơng cụ marketing hiệu quả để thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu & giáo dục trong và ngoài nhà trường bằng cách sử dụng kỹ thuật Viral Marketing (marketing lan truyền) để tác động đến yếu tố vơ hình khi lựa chọn trường của các sinh viên trong tương lai.
Tuy nhiên, phương tiện truyền thông xã hội này nên được cân nhắc kỹ lưỡng khi sử dụng. Bởi tìm hiểu mơi trường giáo dục qua chuyến thăm trực tiếp trường và nhắm đến
phụ huynh học sinh là công cụ đầu tiên nên được trường đại học cân nhắc. Ngoài ra, các trang chính thức của trường đại học và các nhóm do sinh viên trường điều hành vì có sự quan tâm và tín nhiệm đáng kể nên khi được đầu tư (bao gồm về mặt thiết kế và lập kế hoạch phát triển rõ ràng) sẽ là công cụ marketing hiệu quả. Các tổ chức giáo dục đại học nên xem xét kết hợp cả phương marketing truyền thống và kỹ thuật số để mang lại kết quả tốt nhất.
Trong nghiên cứu cũng có một số hạn chế nhất định. Một mẫu lớn hơn và chỉ tập trung vào sinh viên năm nhất sẽ làm sáng tỏ hơn về cách các sinh viên tương lai sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để thu thập thông tin về các nghiên cứu trong tương lai của họ. Ngoài ra, các mạng xã hội và SNS khác, hiện đang rất phổ biến trong giới trẻ như Instagram và Twitter cũng nên được đưa vào một nghiên cứu trong tương lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Assimakopoulos, C., Antoniadis, I., Kayas, O. G., & Dvizac, D. (2017). Effective social media marketing strategy: Facebook as an opportunity for universities. International
Journal of Retail & Distribution Management, 45(5), 532–549. https://doi.org/10.1108/ijrdm-11-2016-0211
Antoniadis, I., Koukoulis, I., & Serdaris, P. (2015). Social network sites’ usage among Greek students in Western Macedonia. International Journal of Strategic Innovative
Marketing, 3, 52–65. https://doi.org/10.15556/ijsim.02.03.005
Assimakopoulos, C., Papaioannou, E., Sarmaniotis, C., Fidanyan, M., & Georgiadis, C. K. (2013). Factors affecting attitudes towards smart phones: user’s profile and proposed research model. International Journal of Technology Marketing, 8(3), 238–238. https://doi.org/10.1504/ijtmkt.2013.055344
Belch, G., & Belch, M. (2014). The role of new and traditional media in the rapidly changing marketing communications environment. International Journal of Strategic
Innovative Marketing, 1, 130–136. https://doi.org/10.15556/ijsim.01.03.001
Boyd, D., & Ellison, N. (2010). Social network sites: definition, history, and scholarship.
IEEE Engineering Management Review, 38(3), 16–31.
https://doi.org/10.1109/emr.2010.5559139
Chen, K., Chen, J. V., & Yen, D. C. (2011). Dimensions of self-efficacy in the study of smart phone acceptance. Computer Standards & Interfaces, 33(4), 422–431. https://doi.org/10.1016/j.csi.2011.01.003
Cheung, C. M., Chiu, P. Y., & Lee, M. K. (2011). Online social networks: why do students use Facebook? Computers in Human Behavior, 27(4), 1337–1343. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.07.028
Constantinides, E., & Stagno, M. C. Z. (2012). Higher education marketing.
International Journal of Technology and Educational Marketing, 2(1), 41–58.
https://doi.org/10.4018/ijtem.2012010104
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982– 1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
DeAndrea, D. C., Ellison, N. B., LaRose, R., Steinfield, C., & Fiore, A. (2012). Serious social media: on the use of social media for improving students’ adjustment to college.
The Internet and Higher Education, 15(1), 15–23.
https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2011.05.009
Fuciu, M., & Gorski, H. (2013). Marketing research regarding the usage of online social networking sites by high school students. Procedia Economics and Finance, 6, 482– 490. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(13)00166-4
Gemmill, E. L., & Peterson, M. (2006). Technology use among college students: implications for student affairs professionals. Journal of Student Affairs Research and
Practice, 43(2), 280–300. https://doi.org/10.2202/1949-6605.1640
Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! the challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53(1), 59–68. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.09.003
Khan, R. H. (2013). Marketing education online: a case study of New Zealand higher education institutions. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 103, 637–646. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.10.382
Kietzmann, J. H., Hermkens, K., McCarthy, I. P., & Silvestre, B. S. (2011). Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media.
Business Horizons, 54(3), 241–251. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2011.01.005
Lewis, K., Kaufman, J., Gonzalez, M., Wimmer, A., & Christakis, N. (2008). Tastes, ties, and time: a new social network dataset using Facebook.com. Social Networks, 30(4),
330–342. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2008.07.002
Mangold, W. G., & Faulds, D. J. (2009). Social media: the new hybrid element of the
promotion mix. Business Horizons, 52(4), 357–365.
https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.03.002
Mason, R., & Rennie, F. (2007). Using Web 2.0 for learning in the community. The
Internet and Higher Education, 10(3), 196–203.
https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2007.06.003
Mazer, J. P., Murphy, R. E., & Simonds, C. J. (2007). I’ll see you on ‘Facebook’: The effects of computer-mediated teacher self-disclosure on student motivation, affective learning, and classroom climate. Communication Education, 56(1), 1–17. https://doi.org/10.1080/03634520601009710
Roblyer, M., McDaniel, M., Webb, M., Herman, J., & Witty, J. V. (2010). Findings on Facebook in higher education: a comparison of college faculty and student uses and perceptions of social networking sites. The Internet and Higher Education, 13(3), 134– 140. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2010.03.002