CHƯƠNG 4 NGHIấN CỨU MỨC ĐỘ HÀI LềNG CỦA KHÁCH
4.3. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng tiêu
4.3.3. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến mức độ hài lòng của khách hàng
Tác giả đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng bằng phương pháp hồi quy tương quan.Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, tác giả xác định có 6 nhân tố được sử dụng trong mô hình hồi quy.
Bên cạnh đó, tác giả đưa thêm vào 2 biến khác là giới tính và độ tuổi. Phương trình hồi quy đa biến nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc Y (mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bánh Pía Quãng Trân) có dạng sau:
Y = 0+ 1F1+2F2+3F3+…... +8F8 + ei
Trong đó:
F1 :Nhóm nhân tố “Chất lượng của bánh”
F2 :Nhóm nhân tố “Sự an toàn và tiện nghi”
F3 :Nhóm nhân tố “Hoạt động marketing”
F4 :Nhóm nhân tố “Giá cả và chủng loại”
F5 :Nhóm nhân tố “Thái độ phục vụ”
F6 :Nhóm nhân tố “Sự cảm nhận về bánh”
F7 : Giới tính F8 : Độ tuổi
i: các tham số hồi qui (trọng số)
0: hệ số chặn của hàm hồi qui ei: sai số
Đặt giả thuyết:
H0: Không có biến nào ảnh hưởng đến sự hài lòng.
H1: Có ít nhất một biến ảnh hưởng đến sự hài lòng.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá ta có 6 nhóm nhân tố chung là F1, F2, F3, F4, F5, F6. Tính giá trị trung bình của mỗi nhóm nhân tố chung này nhằm làm cơ sở chạy phương trình hồi qui tuyến tính đa biến.
Tác giả sử dụng SPSS để tính giá trị trung bình của từng nhóm nhân tố chung. Để tính giá trị trung bình của nhóm nhân tố F1 ta lấy trọng số của từng biến quan sát nhân cho giá trị tương ứng của từng biến đó trong bảng câu hỏi sau đó cộng tất cả lại rồi lấy giá trị trung bình, đó chính là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F1, các F khác tương tự. Cuối cùng giá trị trung bình về mức độ hài lòng của khách hàng khi tiêu dùng bánh Pía Quãng Trân (Y) cũng được tính như giá trị trung bình của các nhóm nhân tố trên.
Công thức tính GTTB cụ thể như sau:
F1 = (0,268*giá trị X2 + 0,278*giá trị X8 + 0,22*giá trị X1 + 0,223*giá trị X7 + 0,118*giá trị X6 + 0,116*giá trị x3 )/6
F2 = (0,335*giá trị X13 + 0,315*giá trị X19 + 0,224*giá trị X12 + 0,235*giá trị X18 )/4
F3 = (0,387*giá trị X10 + 0,362*giá trị X9 + 0,197*giá trị X11 + 0,174*giá trị X16
+ 0,152*giá trị X17 )/5
F4 = (0,366*giá trị X14 + 0,418*giá trị X15 + 0,236*giá trị X20 + 0,222*giá trị X21)/4
F5 = (0,55*giá trị X22 + 0,493*giá trị X23 )/2 F6 = (0,379*giá trị X5 + 0,323*giá trị X4 )/2 Trong đó:
F1: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F1
F2: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F2
F3: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F3
F4: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F4
F5: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F5
F6: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F6
Ngoài ra, tác giả sử dụng biến giả Dummy để mã hóa lại 2 biến Giới tính và biến Độ tuổi. Vì 2 biến này bản chất là 2 biến định tính nên cần phải chuyển đổi thành biến định lượng trước khi đưa vào mô hình hồi quy. Biến giả Dummy chỉ có 2 biểu hiện 1 và 0. Để phân biệt với biến định lượng khác trong mô hình, tác giả ký hiệu Di cho biến giả Dummy. Đối với biến Giới tính (D7), tác giả quy ước 1 là nam và 0 là nữ. Đối với biến Độ tuổi, tác giả mã hóa 6 sự lựa chọn thành 5 biến ( lấy sự lựa chọn dưới 18 tuổi làm căn bản) như sau :
D8 ( từ 18 đến 24 tuổi) : 1 là từ 18-24 tuổi và 0 là độ tuổi khác D9 ( từ 25 đến 31 tuổi) : 1 là từ 25-31 tuổi và 0 độ tuổi là khác D10 ( từ 32 đến 38 tuổi) : 1 là từ 32-38 tuổi và 0 là độ tuổi khác D11 ( từ 39 đến 45 tuổi) : 1 là từ 39-45 tuổi và 0 là độ tuổi khác D12 ( trên 45 tuổi) : 1 là trên 45 tuổi và 0 là độ tuổi khác.
Sau khi xử lý và thực hiện phân tích hồi quy tương quan bội bằng phương pháp Stepwise trong SPSS ta có kết quả sau (xem phụ lục 4)
Bảng 4.19 : R BÌNH PHƯƠNG HIỆU CHỈNH CỦA MÔ HÌNH
(Nguồn: tác giả khảo sát tháng 3/2012)
Hệ số xác định R bình phương và R bình phương hiệu chỉnh được dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình. Vì R bình phương sẽ tăng khi đưa thêm
Mô hình R R bình
phương
R bình phương hiệu chỉnh
Sai số ước lượng
1 0,471 0,222 0,215 0,84384
2 0,591 0,349 0,338 0,77506
3 0,646 0,418 0,402 0,73629
4 0,664 0,441 0,422 0,72420
5 0,681 0,464 0,440 0,71258
biến độc lập vào mô hình nên dùng R bình phương hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R bình phương hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Từ bảng trên tác giả thấy rằng mô hình 5 là tốt nhất với R bình phương hiệu chỉnh cao nhất với 0,44 tức là 44% sự biến thiên mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bánh Pía Quãng Trân được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập. Như vậy, mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao. Tuy nhiên, sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình : Giả thuyết Ho : 1=2=3=...=8
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, tác giả dùng giá trị F trong bảng phân tích ANOVA sau :
Bảng 4.20 : ANOVA
(Nguồn: tác giả khảo sát tháng 3/2012)
Phân tích ANOVA cho thấy sig.F xấp xỉ bằng 0 nhỏ hơn mức ý nghĩa = 0,05, như vậy có thể kết luận có ít nhất một mối quan hệ thực tế giữa các biến nguyên nhân trong mô hình với biến kết quả sự hài lòng. Nói cách khác, bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 Mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
Mô hình Tổng bình
phương Độ tự do Trung bình
bình phương F Sig.F Regression 50,081 5 10,016 19,726 0,000
Residual 57,885 114 0,508
5
Total 61,960 98
Bảng 4.21: CÁC HỆ SỐ HỒI QUY Hệ số chưa
chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa Mô hình
B Sai số
chuẩn Beta
T Sig.
Hệ số 3,383 0,100 33,852 0,000
F1 0,417 0,067 0,437 6,246 0,000
F2 0,218 0,066 0,229 3,29 0,000
F3 0,330 0,066 0,347 4,997 0,001
D12 -0,643 0,287 -0,159 -2,243 0,027 5
D7 -0,290 0,133 -0,152 -2,187 0,031
(Nguồn: tác giả khảo sát tháng 3/2012)
Với mức ý nghĩa kiểm định là 0,05 thì các biến có sig.t lớn hơn 0,05 đều bị loại ra khỏi mô hình. Như vậy, chỉ có các biến D7 , D12 , F1 ,F2 , F3 là được chấp nhận, các biến còn lại đều bị loại.
Phân tích đa cộng tuyến với hệ số VIP: sự đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập trong mô hình có tương quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm tra sự đa cộng tuyến, tác giả xem xét hệ số VIP trong bảng Collinearity Statistics (Phụ lục 4).Theo số liệu trong bảng, các biến trên đều có hệ số VIP nhỏ hơn 10 nên không có tự tương quan với nhau, hay nói cách khác không có đa cộng tuyến xảy ra. Do đó các biến này sẽ được sử dụng trong phương trình hồi quy.
Dựa vào cột B của hệ số chưa chuẩn hóa trong bảng trên, tác giả đưa ra phương trình hồi quy sau:
Y= 3,383 + 0,417*F1 + 0,218*F2 + 0,330*F3 - 0,643*D12 - 0,290*D7 + 0,71 Trong đó:
Y : là mức độ hài lòng của khách hàng khi tiêu dùng bánh Pía Quãng Trân F1 :Nhóm nhân tố “Chất lượng của bánh”
F2 :Nhóm nhân tố “Sự an toàn và tiện nghi”
F3 :Nhóm nhân tố “Hoạt động marketing”
D12 : Độ tuổi trên 45 D7 : Giới tính
Phương trình hồi quy bội được phương pháp Stepwise ước lượng cho thấy sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bánh Pía Quãng Trân bị tác động bởi 5 biến độc lập: chất lượng của bánh, sự tin cậy của khách hàng, hoạt động marketing, độ tuổi trên 45 và giới tính. Trong đó, biến D12 (độ tuổi trên 45) có mức ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng. Vì D12 là biến giả Dummy nên chỉ có 2 giá trị là 1 và 0. Nghĩa là nếu khách hàng có độ tuổi trên 45 tuổi thì D12 mang giá trị là 1 nên biến Y sẽ giảm 0,643 đơn vị. Ngược lại, nếu khách hàng trong độ tuổi khác (dưới 45 tuổi) thì F13 mang giá trị là 0 nên biến Y sẽ không đổi (giả sử các biến còn lại là cố định). Điều này có thể giải thích là do bánh Pía thường có nồng độ ngọt và béo tương đối cao nên tâm lý người tiêu dùng có độ tuổi càng cao thường không thích đồ ngọt và đôi khi họ cảm thấy bánh Pía không tốt cho sức khỏe ( bệnh tiểu đường, cao huyết áp).
Tương tự, mức độ hài lòng của khách hàng bị tác động bởi yếu tố D7 giới tính. Nếu khách hàng là nam ( D7 = 1), thì mức độ hài lòng sẽ giảm 0,29 đơn vị.
Ngược lại nếu khách hàng là nữ (D7 = 0), thì mức độ hài lòng sẽ không đổi (giả sử các biến còn lại là cố định). Điều này có thể được giải thích là do phụ nữ thường có sở thích ăn bánh ngọt hơn nam giới và bánh Pía thường được phụ nữ ưa chuộng hơn.
Bên cạnh đó đối với các biến còn lại là F1, F2, F3 đều tác động tỷ lệ thuận đến sự hài lòng của khách hàng. Ví dụ, đối với biến F1 “chất lượng bánh”, nếu tăng lên 1 điểm thì biến Y tăng 0,417 đơn vị. Nghĩa là, nếu sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng bánh tăng 1 đơn vị thì mức độ hài lòng chung đối với bánh Pía Quãng Trân sẽ tăng lên 0,417 và ngược lại (giả sử các biến còn lại là cố định). Hai biến còn lại cũng được giải thích tương tự như vậy.
Kết luận: Ở chương 4 này tác giả đã phân tích sơ bộ tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Quãng Trân. Tiếp đến, tác giả thống kê mô tả lại thông tin đáp viên, đánh giá mức độ hài lòng của tổng mẫu quan sát.
Dựa vào kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy cả 23 biến đều thừa món độ tin cậy và được đưa vào phân tích nhân tố. Sau đó, dựa vào kết quả phân tích nhân tố tác giả chia 23 biến thành 6 nhân tố. Cuối cùng, tác giả sử dụng 6 nhân tố này cùng với 2 biến giới tính và biến độ tuổi (đã được mã hóa lại thành biến giả Dummy) đưa vào phương trình hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có 5
biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với bánh Pía Quãng Trân. Đa số các biến đều tác động cùng chiều với biến phụ thuộc, ngoại trừ biến độ tuổi và giới tính là tác động ngược chiều.
CHƯƠNG 5
GIẢI PHÁP NÂNG CAO MỨC ĐỘ HÀI LềNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI SẢN PHẨM BÁNH PÍA CỦA DOANH NGHIỆP QUÃNG TRÂN
Qua kết quả phân tích về mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bánh Pía Quãng Trân, tác giả thấy rằng sản phẩm bánh Pía Quãng Trân nhìn chung được khách hàng nhận định ở mức trung bình.Xét về mặt chất lượng bánh và chủng loại bánh, bánh Quãng Trân được đánh giá tương đối cao với độ béo ngọt, thơm ngon và đa dạng chủng loại.Và đây chính là ưu điểm của doanh nghiệp so với các đối thủ khác trong ngành cần được doanh nghiệp phát huy và nâng cao. Tuy nhiên, xét về mặt thương hiệu, Quãng Trân thực sự chưa tạo được hình ảnh, tạo được ấn tượng sâu sắc trong tâm trí người tiêu dùng. Qua cuộc khảo sát, tác giả nhận ra rằng có nhiều khách hàng tiêu dùng bánh Pía không biết đến thương hiệu Quãng Trân hoặc biết đến nhưng không có ấn tượng nhiều.Vì vậy doanh nghiệp Quãng Trân nên quan tâm nhiều hơn trong các hoạt động chiêu thị, xúc tiến bán hàng, quảng bá sản phẩm và xây dựng thương hiệu. Bên cạnh đó, kênh phân phối của doanh nghiệp vẫn chưa hoàn thiện, vẫn chưa có nhiều đại lý cửa hàng phân phối nên đã ảnh hưởng rất nhiều đến khả năng tiếp cận sản phẩm cũng như mức độ hài lòng của khách hàng. Cuối cùng, xét về thái độ phục của nhân viên,đội ngũ nhân viên của Quãng Trân chỉ được đánh giá ở mức trung bình và Quãng Trân chưa quan tâm nhiều đến việc đào tạo huấn luyện kỹ năng cho nhân viên. Chính vì lẽ đó, thông qua điều tra thu thập ý kiến khách hàng và dựa vào kết quả nghiên cứu trên tác giả đề ra một số giải pháp phù hợp nhằm nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng hiện tại và thu hút được khách hàng tiềm năng cho doanh nghiệp Quãng Trân.
5.1. GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM
Vì bánh Pía là sản phẩm hữu hình nên chất lượng sản phẩm là yếu tố quan trọng cốt lừi đầu tiờn khi khỏch hàng mua và trải nghiệm sản phẩm. Đú là lý do mà doanh nghiệp cần dành nhiều sự quan tâm, đầu tư lâu dài để nâng cao chất lượng sản phẩm.
- Nghiên cứu và cải tiến độ ngọt và độ béo của bánh Pía sao cho phù hợp hơn với khẩu vị của người tiêu dùng Sóc Trăng là phải đậm đà, hương thơm sầu
riêng phải nồng nàn, vỏ bánh mềm thơm và có nhiều lớp, lòng đỏ trứng tươi và lớn.
- Xem xét thời hạn sử dụng bánh sao cho bánh vẫn còn mới và ngon đến khi người tiêu dùng thưởng thức.
- Thành lập một đội ngũ nhân viên chuyên nghiên cứu về chất lượng sản phẩm, cải tiến sản phẩm, tìm tòi những nguyên liệu hấp dẫn mới, nghiên cứu về thành phần dinh dưỡng của bánh Pía sao cho chiếc bánh Pía ngày càng đáp ứng được nhu cầu ngày càng cao của khách hàng, phù hợp với thị hiếu của người tiêu dùng.