Thành phần
Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng % phương sai Tích lũy % Tổng % phương sai Tích lũy % Tổng % phương sai Tích lũy % 1 7.950 30.576 30.576 7.950 30.576 30.576 3.414 13.130 13.130 2 2.185 8.403 38.979 2.185 8.403 38.979 3.109 11.957 25.086 3 1.864 7.170 46.149 1.864 7.170 46.149 3.019 11.611 36.697 4 1.765 6.787 52.936 1.765 6.787 52.936 2.661 10.234 46.931 5 1.672 6.432 59.368 1.672 6.432 59.368 2.514 9.670 56.601 6 1.476 5.677 65.045 1.476 5.677 65.045 2.195 8.443 65.045 Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Theo bảng 4.14 thì tiêu chí Eigenvalue có giá trị bằng 1,476 và 26 biến được chia thành 6 nhóm nhân tố thành phần. Tổng phương sai trích là 65,045%>50% là đạt yêu cầu, cho thấy 6 nhóm nhân tố trên có thể giải thích mức độ ảnh hưởng của 26 biến là 65,045%. Phân tích ma trận xoay thành phần, hệ số factor loading biểu diễn liên quan giữa các nhân tố và các biến. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên hệ chặc chẽ với nhau. Vì vậy, các biến quan sát có trọng số factor loading <0,5 và có phân bổ Δ<0,3 sẽ bị loại. Bảng 4.15. Ma trận xoay thành phần lần thứ nhất Thành phần 1 2 3 4 5 6 NC2 .814 NC5 .806 NC1 .731 NC3 .710 NC4 .683 CL5 .790 CL3 .756 CL4 .754 CL1 .702 CL2 .641 TK1 .752 TK4 .749 TK3 .736 TK2 .714 TH4 .545 .687 GC1 .795 GC4 .775
GC3 .742 GC2 .718 MK1 .774 MK4 .740 MK2 .734 MK3 .713 TH1 .832 TH2 .789 TH3 .756
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Loại biến TH4 do Δ<0,3.
Do biến TH4 không thỏa điều kiện, vì vậy kiểm định lại lần 2 có kết quả như sau:
Bảng 4.16. Hệ số KMO và Bartlett lần thứ hai
Kiểm tra của KMO và Bartlett
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). .873
Mơ hình kiểm tra của Bartlett.
Giá trị Chi - bình phương 2499.958
Bậc tự do 300
Sig (giá trị P – value) .000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
KMO = 0.884 nên phân tích nhân tố là phù hợp
>> Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.17. Tổng phương sai trích lần thứ hai
Thành phần
Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng % phương sai Tích lũy % Tổng % phương sai Tích lũy % Tổng % phương sai Tích lũy % 1 7.302 29.210 29.210 7.302 29.210 29.210 3.129 12.518 12.518 2 2.153 8.612 37.822 2.153 8.612 37.822 3.089 12.357 24.874 3 1.851 7.404 45.226 1.851 7.404 45.226 2.644 10.577 35.451 4 1.750 7.000 52.226 1.750 7.000 52.226 2.506 10.024 45.476 5 1.574 6.294 58.520 1.574 6.294 58.520 2.496 9.984 55.460 6 1.428 5.713 64.233 1.428 5.713 64.233 2.193 8.773 64.233 Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Eigenvalues = 1.428 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý ghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) =
64.233 % > 50 %. Điều này chứng tỏ 64.233 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố. Bảng 4.18 Ma trận xoay thành phần lần cuối Thành phần 1 2 3 4 5 6 NC2 .824 NC5 .805 NC1 .741 NC3 .703 NC4 .671 CL5 .792
Thành phần 1 2 3 4 5 6 CL3 .759 CL4 .754 CL1 .700 CL2 .641 GC1 .797 GC4 .776 GC3 .742 GC2 .720 TK1 .766 TK4 .741 TK3 .723 TK2 .715 MK1 .776 MK4 .742 MK2 .735 MK3 .711 TH1 .832 TH2 .789 TH3 .756
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Sau khi thực hiện các phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả còn lại 25 biến được phân bổ theo 6 nhóm nhân tố như sau:
Tham khảo: TK1, TK2, TK3, TK4 Thương hiệu: TH1, TH2, TH3
Chất lượng: CL1, CL2, CL3, CL4, CL5 Giá cả: GC1, GC2, GC3, GC4
Marketing: MK1, MK2, MK3, MK4
Bảng 4.19. Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA cho quyết định lựa chọn tour du lịch nội địa
Kiểm tra của KMO và Bartlett
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). .818
Mơ hình kiểm tra của Bartlett.
Giá trị Chi - bình phương 384.375
Bậc tự do 6
Sig (giá trị P – value) .000
Mã hóa Component 1 QĐ1 .846 QĐ4 .819 QĐ3 .818 QĐ2 .812
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Bốn biến quan sát của “Quyết định lựa chọn” được thực hiện theo phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax. Hệ số KMO = 0.818 > 0.5, phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett là 384.375 với mức ý nghĩa sig < 0.05 (bác bỏ giả thuyết Ho là các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về mơ hình nhân tố là khơng phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu để phân tích nhân tố là hồn tồn phù hợp.
4.3.2. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo về yếu tố quyết định lựa chọn tour nội địa của du khách, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích các yếu tố tác động đến sự lựa chọn của khách du lịch tại công ty du lịch Lửa Việt. Biến phụ thuộc là sự quyết định và biến độc lập là các yếu tố nhu cầu, tham khảo, thương hiệu, chất lượng, giá cả và marketing.
Gọi biến độc lập gồm 6 biến: “Nhu cầu”, “tham khảo”, “thương hiệu”, “chất lượng”, “giá cả”, “marketing”.
Gọi biến phụ thuộc : “Quyết định lựa chọn” Để phân tích hồi quy, tác giả gọi:
+ Nhân tố 1: NC là nhu cầu (là trung bình của các biến NC1, NC2, NC3, NC4, NC5)
+ Nhân tố 2: TK là tham khảo (là trung bình của các biến TK1, TK2, TK3, TK4)
+ Nhân tố 3: TH là thương hiệu (là trung bình của các biến TH1, TH2, TH3) + Nhân tố 4: CL là chất lượng (là trung bình của các biến CL1, CL2, CL3, CL4, CL5)
+ Nhân tố 5: GC là nhóm giá cả (là trung bình của các biến GC1, GC2, GC3, GC4)
+ Nhân tố 6: MK là sự thuận tiện (là trung bình của các biến MK1, MK2, MK3, MK4)
Gọi QĐ là quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách (là trung bình của các biến QĐ1, QĐ2, QĐ3, QĐ4). Hàm số các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của du khách là:
QĐ = 𝜷1NC + 𝜷2TK + 𝜷3TH + 𝜷4CL + 𝜷5GC + 𝜷6MK
Các biến độc lập sẽ được đo lường thông qua các kết quả phân tích hồi quy đa biến như bảng bên dưới.
Bảng 4.20. Kết quả hồi quy đa biến Mơ hình tóm tắt Mơ hình tóm tắt Mơ hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .856 .732 .725 .38942 2.094
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
R bình phương hiệu chỉnh là 0.725 = 72.5%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 72.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.21. Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình Hệ số khơng tiêu chuẩn
Hệ số chuẩn
t Sig. Thống kê cộng tuyến
B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.131 .138 -.949 .344 NC .243 .032 .291 7.695 .000 .769 1.300 MK .082 .029 .104 2.777 .006 .787 1.271 CL .183 .031 .234 5.843 .000 .691 1.448 TK .083 .031 .107 2.685 .008 .700 1.428 GC .200 .032 .243 6.249 .000 .728 1.373 TH .203 .028 .272 7.152 .000 .764 1.308
Phương trình hồi quy:
QĐ = 0.291*NC + 0.104*MK + 0.234*CL + 0.107*TK + 0.243*GC + 0.272*TH
Từ bảng trên ta thấy, giá trị VIF được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập, giá trị VIF nếu nhỏ hơn 10 thì khơng có hiện tượng đa
cộng tuyến. Theo kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập nhỏ hơn nhiều so với giá trị cho phép là 10 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữ các biến độc lập.
Hệ số tương quan R đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình (6 biến)
R2 = 0.732 đã thể hiện thực tế của mơ hình
R2 điều chỉnh từ R2 là 0.725 được sử dụng để phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến và R2 điều chỉnh cũng khơng phụ thuộc vào độc lệch phóng đại của R2 .
Như vậy, R2 điều chỉnh là 0.725 cho thấy sự tương thích của mơ hình với bến quan sát là rất lớn và biến phụ thuôc hành vi đưa ra quyết định của du khách hoàn tồn được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mơ hình: nhu cầu, tham khảo, thương hiệu, chất lượng, giá cả và marketing.
Bảng 4.22. Kết quả phân tích hồi quy tổng hợp
STT Kí hiệu Tên nhóm Hệ số Beta Hệ số Beta chuẩn hóa Hệ số Sig 1 NC Nhu cầu .243 .291 .000
2 MK Marketing của công ty du lịch .082 .104 .006 3
CL Chất lượng cung cấp cho
khách hàng .183 .234 .000
4 TK Tham khảo ý kiến .083 .107 .008
5 GC Giá cả .200 .243 .000
6 TH Thương hiệu công ty .203 .272 .000
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Từ bảng tổng hợp trên cho thấy:
+ Nhóm NC (nhu cầu) có hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất (0.291) tác động mạnh nhất đến quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách, vì
vậy cơng ty cần phải tìm hiểu kỹ hơn về nhu cầu du lịch nội địa của du khách để thiết kế những chương trình hay, hấp dẫn, thuyết phục được khách hàng lựa chọn sản phẩm tour của cơng ty.
+ Nhóm TH (thương hiệu) có hệ số Beta chuẩn hóa cao thứ hai (0.272) tác động đến quyết định của du khách, do đó việc nâng cao uy tín, thương hiệu cơng ty trên thị trường đóng vai trị quan trọng trong việc lựa chọn đơn vị lữ hành phục vụ cho nhu cầu du lịch của du khách.
+ Nhóm GC (giá cả) có hệ số Beta chuẩn hóa cao thứ ba (0.243). Đây cũng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn tour của du khách. Du khách sẽ chấp nhận chọn chương trình nội địa của cơng ty khi mức giá đưa ra phù hợp với tiêu chuẩn mà khách hàng mong muốn. Vì vậy, cơng ty Lửa Việt cần đưa ra chính sách giá phù hợp với giá trị sản phẩm cung cấp cho khách hàng.
+ Nhóm CL (chất lượng) có hệ số Beta chuẩn hóa cao thứ tư (0.234) tác động đến quá trình đưa ra quyết định lựa chọn của du khách. Vì khách hàng ln mong muốn chất lượng cung cấp cho mình phải đạt được những tiêu chuẩn nhất định. Do vậy, công ty cần đề cao chất lượng sản phẩm lữ hành nội địa phù hợp với tiêu chuẩn mà khách hàng lựa chọn nhằm thu hút được sự quan tâm đối với khách hàng.
+ Nhóm TK (tham khảo ý kiến) có hệ số Beta chuẩn hóa cao thứ năm (0.107) tác động đến quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách. Việc tham khảo ý kiến của người thân, bạn bè, khách hàng đã từng đi lịch… cũng là một trong những nhóm yếu tố tác động mạnh đến quyết định của du khách. Các công ty cần chú trọng nâng cao dịch vụ và những điểm mạnh của đơn vị nhằm tạo được ấn tượng và thu hút dành cho du khách.
+ Nhóm MK (marketing) là nhóm có hệ số Beta chuẩn hóa cuối cùng trong kết quả hồi quy. Điều này cho thấy, marketing không ảnh hưởng nhiều đến quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách. Tuy nhiên, cũng không thể bỏ qua hoạt động chiêu thị, bởi đây là kênh cơng cụ hữu ích giúp doanh nghiệp tiến gần hơn đến khách hàng. Do đó, cơng ty cần đưa ra các chiến lược cụ thể để giúp
khách hàng tin tưởng và đưa la quyết định lựa chọn một cách nhanh chóng, hợp lý và hiệu quả.
4.3.3. Phân tích ANOVA
Biến giới tính
Bảng 4.23. Kết quả phân tích Anova biến giới tính
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2-tailed)
Q Đ Equal variances assumed .473 .492 -.502 248 .616 Equal variances not assumed -.502 246.565 .616
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Sig Levene’s Test bằng 0.492 >0.05. Ta sử dụng kết quả sig kiểm định t hàng Equal variances assumed. Sig kiểm định t bằng 0.616 > 0.05, như vậy khơng có sự khác biệt việc ra quyết định giữa các nhóm giới tính khác nhau.
+ Biến độ tuổi
Bảng 4.24. Kết quả phân tích Anova biến độ tuổi
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.531 3 246 .207
Sig Levene’s Test bằng 0.207 >0.05. Ta sử dụng kết quả sig kiểm định F ở bảng ANOVA.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .698 3 .233 .418 .740
Within Groups 136.773 246 .556
Total 137.471 249
Sig kiểm định F bằng 0.740 > 0.05, như vậy khơng có khác biệt việc ra quyết định giữa các độ tuổi khác nhau.
+ Biến thu nhập
Bảng 4.25. Kết quả phân tích Anova biến thu nhập
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.790 3 246 .500
Sig Levene’s Test bằng 0.500 >0.05. Ta sử dụng kết quả sig kiểm định F ở bảng ANOVA.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 5.283 3 1.761 3.277 .022
Within Groups 132.188 246 .537
Total 137.471 249
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Sig kiểm định F bằng 0.022 < 0.05, như vậy có khác biệt việc ra quyết định giữa các thu nhập khác nhau. Biểu đồ cho thấy thu nhập càng cao càng dễ ra quyết định.
+ Biến học vấn
Bảng 4.26. Kết quả phân tích Anova biến học vấn
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.387 3 246 .763
Sig Levene’s Test bằng 0.763 >0.05. Ta sử dụng kết quả sig kiểm định F ở bảng ANOVA.
ANOVA
Between Groups .199 3 .066 .119 .949 Within Groups 137.272 246 .558
Total 137.471 249
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Sig kiểm định F bằng 0.949 > 0.05, như vậy khơng có khác biệt việc ra quyết định giữa các trình độ học vấn khác nhau.
+ Biến nghề nghiệp
Bảng 4.27. Kết quả phân tích Anova biến nghề nghiệp
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.871 8 241 .065
Sig Levene’s Test bằng 0.063 >0.05. Ta sử dụng kết quả sig kiểm định F ở bảng ANOVA.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 5.047 8 .631 1.14
8 .332 Within Groups 132.424 241 .549
Total 137.471 249
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Sig kiểm định F bằng 0.332 > 0.05, như vậy khơng có khác biệt việc ra quyết định giữa các nghề nghiệp khác nhau.
4.4. Kết luận chương 4
Nội dung chương 4 là kết quả phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách, nghiên cứu tại công ty du lịch Lửa Việt.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 6 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách gồm: (1) Nhu cầu, (2) tham khảo, (3) thương hiệu, (4) chất lượng, (5) giá cả, (6) marketing. Trong đó, yếu tố nhu cầu là yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến quyết định lựa chọn của du khách. Trong môi trường cạnh tranh như hiện nay, việc các công ty du lịch tìm hiểu nhu cầu của du khách để thiết kế những chương trình du lịch hấp dẫn, đa dạng và phù hợp với nhu cầu của khách hàng là vấn đề quan trọng nhất cần phải được nghiên cứu kỹ lưỡng, chỉ khi thỏa mãn được nhu cầu của du khách thì cơng ty lữ hành mới có thể tồn tại và phát triển hơn nữa trong lĩnh vực du lịch đang phát triển mạnh mẽ ở Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung.
Chương 5
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
5.1. Tóm tắt kết quả và ý nghĩa nghiên cứu
Với mục tiêu nghiên cứu là các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách tại công ty TNHH du lịch Lửa Việt, đo lường được mức độ và sự tác động của các yếu tố này đến quá trình đưa ra quyết định của du khách, qua đó đã thu thập được một số kết quả như sau:
Theo lý thuyết của Berry và Parasuraman (1988) về đánh giá chất lượng dịch vụ, thuyết hành vi người tiêu dùng của Philip Kotler (2003), các nghiên cứu của Crouch và Ritchie (2003) về khả năng cạnh tranh của điểm đến, Vengesayi (2003) về đánh giá điểm đến dựa trên khả năng cạnh tranh và khả năng thu hút của điểm