B ng 4.7 Giá tr trung bình các nhâ nt ca th nghi u kho sát
4.5 Phân tích hi qui tuy n tính bi
Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (2005, 203) cho r ng “B c
đ u tiên khi ti n hành phân tích h i qui tuy n tính b i c ng là xem xét các m i t ng quan tuy n tính gi a t t c các bi n. N u có nhi u bi n, c n ph i xem xét t ng quát m i quan h gi a t ng bi n đ c l p v i bi n ph thu c và chính gi a các bi n đ c l p v i nhau. B n hãy chú ý đ n b t c liên h t ng quan qua l i ch t ch nào gi a các bi n đ c l p b i vì nh ng t ng quan nh v y có th nh h ng l n đ n k t qu c a phân tích h i qui b i, ví d nh gây ra hi n t ng đa c ng tuy n”.
gi a các bi n đ c l p v i nhau. H s t ng quan gi a bi n xu h ng tiêu dùng v i các bi n khác đ u l n h n 0.3 ngo i tr bi n PB (0.299). S b ta có th k t lu n các bi n đ c l p này có th đ a vào mô hình đ gi i thích cho bi n xu h ng tiêu dùng. Ngoài ra, h s t ng quan gi a các bi n đ c l p v i nhau đ u l n h n 0.3 (ngo i tr h s t ng quan gi a nh n bi t th ng hi u v i giá c (0.263), đ bao ph th ng hi u v i giá c (0.142) nên m i quan h gi a các bi n này c n ph i xem xét k trong ph n phân tích h i qui tuy n tính b i nh m tránh hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p. B ng 4.4 Ma tr n t ng quan gi a các bi n Nhân t AW PQ IMB PB DC BI AW 1.000 .423** .371** .263** .461** .468** PQ .423** 1.000 .462** .362** .313** .434** IMB .371** .462** 1.000 .379** .362** .481** PB .263** .362** .379** 1.000 .142** .299** DC .461** .313** .362** .142** 1.000 .452** BI .468** .434** .481** .299** .452** 1.000
4.5.2 Phân tích h i qui tuy n tính b i
K t qu phân tích h i qui tuy n tính b i v i ph ng pháp Enter (xem b ng 4.5) ta th y R2 đi u ch nh (0.381) nh h n so v i R2 (0.390) đi u này cho th y mô hình s an toàn h n vì nó không th i ph ng m c đ phù h p c a mô hình. H s R2 đi u ch nh = 0.381 ngh a là đ t ng thích c a mô hình là 38.1% hay nói cách khác là có kho ng 38.1% ph ng sai xu h ng tiêu dùng có th đ c gi i thích b i n m thành ph n t ng ng là nh n bi t th ng hi u, hình nh th ng hi u, đ bao ph c a th ng hi u, giá c c m nh n và ch t l ng c m nh n.
B ng 4.5 Th ng kê phân tích các h s h i qui Tóm t t mô hình Tóm t t mô hình Th ng kê thay đ i Mô hình R R2 R2 đi u ch nh c l ng sai s chu n R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change Durbin- Watson 1 .625a 0.39 0 0.381 0.827 0.390 44.538 5. 348 0.000 1.811 a. Predictors: (h ng s ), DC, PB, PQ, AW, IMB
b. Bi n ph thu c: BI ANOVAb Mô hình (Model) T ng bình ph ng (Sum of Squares) df Bình ph ng trung bình
(Mean Square) F Sig. H i qui (Regression) 152.346 5 30.469 44.538 .000 a S d (Residual) 238.073 348 .684 1 T ng (Total) 390.419 353 a. Predictors: (h ng s ), DC, PB, PQ, AW, IMB b. Bi n ph thu c: BI
Ki m đ nh m i quan h tuy n tính gi a bi n ph thu c BI và các bi n
đ c l p AW, IMB, DC, PQ và PB đ xem xét bi n BI có liên h tuy n tính v i toàn b t p h p các bi n đ c l p (AW, IMB, DC, PQ, PB) hay không. Tr th ng kê F trong b ng 4.5 là 44.538 đ c tính t giá tr R2 (R Square) c a mô hình đ y đ , giá tri Sig r t nh (0.000) cho th y s an toàn khi bác b gi thuy t H0 là 1= 2 = 3 = 4 = 5 = 0 (ngo i tr h ng s ), mô hình h i qui tuy n tính b i đ a ra là phù h p v i d li u và có th s d ng đ c.
B ng 4.6 Các thông s th ng kê c a t ng bi n trong ph ng trình H s H s H s không chu n hoá H s chu n hoá Th ng kê c ng tuy n (Collinearity Statistics)
Mô hình B Sai s chu n Beta ( ) t Sig. (Tolerance)Dung sai VIF (h ng s ) -.725 .246 -2.951 .003 AW .236 .060 .199 3.936 .000 .682 1.466 PQ .186 .064 .147 2.895 .004 .682 1.467 IMB .299 .066 .231 4.546 .000 .678 1.474 PB .086 .054 .075 1.601 .110 .803 1.245 1 DC .233 .052 .220 4.521 .000 .739 1.354 a. Bi n ph thu c: BI
H s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance Inflation Factor) c a các bi n đ c l p đ u nh h n 10 nên các bi n đ c l p này không có quan h ch t ch v i nhau. Do đó, không x y ra hi n t ng đa c ng tuy n. Vì v y, m i quan h gi a các bi n đ c l p không nh h ng đáng k đ n k t qu gi i thích c a mô hình h i qui.
Theo b ng 4.6 cho th y nhân t PB có Sig = 0.110 > 0.05 nên có th k t lu n xu h ng tiêu dùng th ng hi u thu c lá cao c p không ch u tác
đ ng b i giá c c m nh n. B n thành ph n AW, IMB, DC, PQ, là có nh h ng đ n xu h ng tiêu dùng (v i m c ý ngh a Sig < 0.05).
Ph ng trình h i qui tuy n tính đ i v i các bi n đã chu n hoá nh sau:
BI = 0.199*AW + 0.147*PQ + 0.231*IMB + 0.220*DC
Theo ph ng trình h i qui này, th t quan tr ng c a các thành ph n tác đ ng đ n xu h ng tiêu dùng thu c lá đ c li t kê nh sau: (1) hình nh
th ng hi u (0.231), (2) đ bao ph c a th ng hi u (0.22), (3) nh n bi t th ng hi u (0.199) và (4) ch t l ng c m nh n (0.147).
Hình 4.1 Mô hình xu h ng tiêu dùng thu c lá cao c p
K t qu này có th đ c gi i thích nh sau: khi khách hàng có xu h ng tiêu dùng m t th ng hi u thu c lá cao c p thì h ph i bi t v th ng hi u đó, th ng hi u ph i có ch t l ng t t (theo c m nh n c a khách hàng) ph i đ c bán r ng rãi và luôn s n có t i đi m bán. M t nhân t h t s c quan tr ng nh h ng nhi u đ n xu h ng tiêu dùng đó là th ng hi u mà h mu n s d ng ph i th hi n đ c hình nh c a con ng i h nh : s nam tính, tr trung, h p th i hay s sang tr ng. Do đó, trong công tác phát tri n th ng hi u Doanh nghi p nên đ u t nhi u vào các nhân t nêu trên vì trong
đi u ki n các y u t khác không thay đ i, vi c đ u t vào các y u t trên s làm gia t ng xu h ng tiêu dùng c a khách hàng đ i v i th ng hi u thu c lá cao c p. Hình nh th ng hi u Xu h ng tiêu dùng th ng hi u Nh n bi t th ng hi u Ch t l ng c m nh n 0.199 0.231 0.147 bao ph c a th ng hi u 0.220
4.6 Bi u đ nh n th c
Công c đo l ng đa h ng đ c s d ng đ phân tích v trí c a các th ng hi u theo m t s thu c tính. M c đích c a ph ng pháp này là chuy n nh ng ý ki n đánh giá c a con ng i v s gi ng nhau, khác nhau ho c s thích v các đ i t ng thành nh ng kho ng cách trong không gian đa h ng.
Các đ i l ng quan tr ng trong đo l ng đa h ng là: đ i l ng th nh t là RSQ dùng đ đo m c đ phù h p. ó là bình ph ng c a h s t ng quan cho bi t ph n ph ng sai c a d li u đ c gi i thích b i các d li u đo l ng, t c là ph n ph ng sai gi i thích đ c c a đo l ng đa h ng. RSQ càng l n thì càng t t, RQS ≥ 0.6 thì ch p nh n đ c. i l ng th hai Stress. Stress th hi n ch t l ng c a ph ng án đo l ng đa h ng. Trong khi RSQ dùng đ đo m c đ phù h p thì Stress dùng đ đo m c đ không phù h p, ngh a là giá tr c a đ i l ng Stress càng cao thì ph ng án đo l ng đa h ng càng ít phù h p. Stress chính là ph n ph ng sai do các y u t khác gây ra, không ph i là mô hình gi i thích đ c. i l ng Stress th ng đ c s d ng nhi u nh t là công th c Kruskal stress:
∑ dij– d^ij ) 2 Stress =[ ∑ d
ij– ¯d) 2 ] 2
Trong đó:
¯d là kho ng cách trung bình (∑ dij /n) trong b n đ không gian dij là kho ng cách theo d li u th c t
d^ là kho ng cách đ c ch n trong không gian đa h ng
Ngu n: Kruskal, J. B (1964), Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis, Psychometrika, 29: 1-27
Theo Kruskal (1964), công th c Kruskal đ c đánh giá: 0.1 t ng đ i phù h p; 0.05 là phù h p; 0.025 là r t phù h p; = 0 là hoàn h o.
Trên c s d li u thu th p đ c, tác gi ti n hành xây d ng bi u đ
nh n th c cho sáu th ng hi u thu c lá và ba y u t . K t qu tính toán v
đánh giá th ng hi u c a ng i tiêu dùng t d li u thu th p đ c trình bày trong b ng d i đây.
B ng 4.7 Giá tr trung bình các nhân t c a th ng hi u kh o sát
Nhân t Stt Th ng hi u Nh n bi t th ng hi u Ch t l ng c m nh n Hình nh th ng hi u bao ph 1 Vinataba 3.191 3.097 2.684 3.105 2 Craven"A' 3.800 3.169 3.120 4.096 3 Marlboro 3.682 3.259 3.171 3.682 4 White Horse 3.517 3.224 2.762 2.787 5 555 3.815 3.582 3.436 3.905 6 Jet 4.194 3.357 3.053 4.184 K t qu ch y bi u đ nh n th c (MDS: Multidimensional Scaling)
đ c th hi n trên hình 4.1. Chi ti t xem ph l c 6.
K t qu Stress = 0.04538, RSQ = 0.99004 cho th y mô hình là phù h p. Ngh a là k t qu phân tích ph n ánh đúng v trí c a các th ng hi u trong nh n th c c a ng i tiêu dùng.
Hình 4.2 Bi u đ nh n th c
T bi u đ nh n th c (hình 4.2) ta có nh ng nh n xét sau:
4.6.1 V trí th ng hi u đ i v i y u t nh n bi t th ng hi u
V i nhân t này, thì th ng hi u Jet đ c ng i tiêu dùng nh n bi t cao nh t, k đ n là Craven “A”, Marlboro v trí th 3, k ti p là th ng hi u 555, Vinataba v trí th 5 và cu i cùng là White Horse.
4.6.2 V trí th ng hi u đ i v i y u t đ bao ph c a th ng hi u
V i nhân t này thì, th ng hi u Jet đ c đánh giá cao nh t, k ti p là Craven “A”, Marlboro, 555,Vinataba và cu i cùng là White Horse. nhân t này, th ng hi u Marlboro có đ bao ph không cao h n nhi u so v i 555.
4.6.3 V trí th ng hi u đ i v i y u t ch t l ng c m nh n
Thu c lá555 đ c đánh giá là th ng hi u có ch t l ng c m nh n cao nh t, k ti p là Marlboro, Jet v trí th c 3, v trí th t thu c v th ng hi u White Horse, Craven “A” đ ng v th 5, và v trí th 6 là Vinataba. Tuy x p v trí cu i cùng nh ng ng i tiêu dùng đánh giá ch t l ng c a Craven “A” và White Horse không cao h n nhi u so v i Vinataba.
4.6.4. V trí th ng hi u đ i v i y u t hình nh th ng hi u
V i nhân t này thì th ng hi u 555 đ c đánh giá cao nh t, k ti p là Marlboro, v trí th 3 là Jet, th 4 là Craven “A”, v trí th 5 là White Horse và v trí cu i cùng là Vinataba. 4.7 V trí hi n t i c a th ng hi u Vinataba và đ xu t v trí m i theo xu h ng nhu c u th tr ng 4.7.1 V trí hi n t i c a Vinataba Nhìn bi u đ đ nh v th ng hi u ta th y th ng hi u Vinataba có v trí r t th p so v i t t c các th ng hi u khác. i v i y u t hình nh th ng hi u và ch t l ng c m nh n thì Vinataba đ ng v trí cu i. Th ng hi u Vinataba ch đ ng trên th ng hi u White Horse v y u t đ bao ph và nh n bi t th ng hi u.
4.7.2S phù h p c a v trí mong mu n và xu h ng nhu c u th tr ng
xây d ng v trí mong mu n theo xu h ng nhu c u th tr ng c n d a vào các y u t sau: th nh t, v trí hi n t i c a th ng hi u Vinataba và nh ng y u t quan tr ng tác đ ng đ n xu h ng tiêu dùng th ng hi u thu c lá. Th hai, ti m n ng th tr ng đ i v i dòng s n ph m thu c lá cao c p t i Thành ph H Chí Minh. Cu i cùng là ngu n l c c a Vinataba. T đó v trí mà th ng hi u Vinataba trong t ng lai ph i h ng đ n là v trí (hình 4.3).
B n y u t tác đ ng đ n xu h ng tiêu dùng là 04 y u t mà Vinataba c n c i thi n v trí c a mình (1) hình nh th ng hi u, (2) ch t l ng c m nh n (3) đ bao ph , và (4) nh n bi t th ng hi u. Hình 4.3 V trí mong mu n c a Vinataba 4.8 Ch ng trình đnh v đ t đ c v trí mong mu n m i trong b n đ nh n th c, c n có s n l c toàn b c a T ng công ty. Vì t t c 4 y u t nh h ng đ n xu h ng tiêu dùng thu c lá cao c p theo đánh giá c a ng i tiêu dùng thì v trí c a Vinataba khá khiêm t n so v i các th ng hi u khác.
4.8.1 Y u t hình nh th ng hi u
Theo k t qu h i qui ch ng 4, thì y u t hình nh th ng hi u có nh h ng r t l n đ n xu h ng tiêu dùng thu c lá cao c p. V i y u t này thì Vinataba v trí sau cùng. Y u t hình nh th ng hi u đ c th hi n qua các
đ c tính nh s nam tính, s tr trung, tính h p th i, s sang tr ng và làm cho h c m giác t tin h n khi s d ng. V i nh ng đ c tính này, thì s c m nh n c a ng i tiêu dùng v hình nh th ng hi u c a Vinataba còn th p. i u này cho th y đ c i thi n hình nh th ng hi u Vinataba c n ph i đ u t nhi u h n n a trong công tác marketing đ c bi t là trong vi c ti p c n và gi i thi u nh ng đ c tính th ng hi u c a mình đ n v i ng i tiêu dùng. Vì thu c lá là m t hàng c m qu ng cáo và khuy n m i nên thông qua chi n l c marketing tr c ti p chúng ta có th chuy n t i nh ng thông tin tr c ti p đ n khách hàng. Bên c nh đó c ng c n có chi n l c xây d ng hình nh th ng hi u Vinataba m t cách đ ng nh t mang tính h th ng lâu dài.
4.8.2 Y u t đ bao ph th ng hi u
V i y u t này thì Vinataba ch đ ng trên White Hosre nh ng đ ng sau các th ng hi u khác. bao ph c a th ng hi u là m t nhân t quan tr ng tác đ ng đ n xu h ng tiêu dùng khách hàng. Khách hàng s c m th y hài lòng h n khi h có th mua th ng hi u t i b t k đi m bán thu c lá nào. Và ng c l i, ng i tiêu dùng có th chuy n sang s d ng th ng hi u khác (trong đi u ki n có s t ng đ ng v các y u t ) n u th ng hi u mà h mu n s d ng l i không có s n t i các đi m bán ho c r t khó đ tìm ra đi m bán th ng hi u mà h mu n mua. Do v y đ t ng đ bao ph th ng hi u ngoài vi c t p trung phát tri n kênh phân ph i truy n th ng và kênh bán hàng hi n đ i c n chú tr ng đ n vi c xây d ng l c l ng bán hàng và có các chính sách bán hàng đi kèm phù h p v i các qui đ nh, ch tr ng c a Chính ph và
4.8.3 Y u t nh n bi t th ng hi u