PHẦN II: NỘI DUNG VÀ K ẾT QUẢ NGHIÊN C ỨU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN C ỨU
CHƯƠNG 2: NỘI DUNG VÀ K ẾT QUẢ NGHIÊN C ỨU
2.2. Đánh giá của khách hàng đối với chính sách phân phối của Công ty TNHH MTV Gia Ngân
2.2.1. Đặc điểm mẫu điều tra
Bảng 6 : Đặc điểm mẫu điều tra Tiêu chí
Số năm kinh doanh Dưới 1 năm
1 – 3 năm 3 – 5 năm Trên 5 năm
Sản phẩm kinh doanh Sữa bột
Sữa đặc
19 12.3 12.3
33 21.4 33.8
11 7.1 40.9
91 59.1 100
74 12.5 12.5
139 23.4 35.9
SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm
Sữa tươi Sữa chua Kem Nước ép Doanh thu
Dưới 1 triệu/ tháng
1 – 15 triệu/ tháng
15 – 30 triệu/ tháng
30 – 45 triệu/ tháng Trên 45 triệu/ tháng Phương thức đặt hàng
Gặp mặt trực tiếp nhân viên bán hàng Gọi điện thoại cho nhân viên bán hàng phụ trách
Điện thoại trực tiếp cho nhà phân ph ối Gia Ngân
Phương thức thanh toán Tiền mặt
Chuyển khoản
(Nguồn: kết quả xử lý spss) Theo số năm kinh doanh
heo số liệu khảo sát, nhóm khách hàng chi ếm tỉ lệ cao nhất( 59,1%) là nhóm khách hàng kinh doanh lâu năm của Gia Ngân( thời gian trên 5 năm). Điều này dễ hiểu khi các cửa hàng bán l ẻ đã xuất hiện phổ biến từ rất lâu, đây là nhóm khách hàng thân thiết và gắn bó lâu dài v ới Công ty . Những đối tượng này đã có kho ảng thời gian làm việc lâu dài v ới Công ty, giúp cho vi ệc đánh giá nhà phân phối toàn diện hơn, thông tin có độ tin cậy cao hơn.
Theo sản phẩm kinh doanh
Hầu như các sản phẩm nêu ở trên của Vinamilk đều rất quen thuộc và phổ biến với mọi người. Các dòng s ản phẩm được kinh doanh chủ yếu là các m ặt hàng chủ yếu từ sữa, chiếm gần ẳ t ỉ lệ là sữa tươi và sữa đặc, bờn cạnh đú cỏc dũng s ản phẩm từ sữa chua, s ữa bột, kem và nước ép cũng chiếm tỉ lệ cao.
Theo doanh thu bình quân
Doanh thu chiếm đại đa số nằm trong khoảng từ 1 đến 45 triệu/ t áng chiếm gần hơn 80% tỉ lệ khảo sát. Điều này khá đúng với thực tế tỉ lệ khách hà ng của Gia Ngân chủ yếu là các c ửa hàng, đại lý nh ỏ lẻ.
Theo phương thức đặt hàng và phương thức thanh toán
Việc gọi điện thoại cho nhân viên bán hàng ph ụ trá h hi ếm tỉ lệ hơn một nửa trong các phương thức đặt hàng hiện có,cách th ức liên hệ đặt hàng qua điện thoại chiếm đại đa số do thuận tiện cũng như tiết kiệm thời gian c mỗi bên. Gặp mặt trực tiếp nhân viên bán hàng để đặt hàng thường thông qua các bu ổi hỏi thăm, triển khai các chương trình khuyến mãi,.. Phương thức thanh toán trả bằng tiền mặt vẫn chiếm đại đa số.
2.2.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha
Một đo lường được coi là có giá tr ị (validity) nếu nó đo lường đúng cái cần đo lường (theo Campbell & Fiske 1959). Hay nói cách khác, đo lường đó sẽ không có hi ện tượng sai số hệ thống và sai số gẫu nhiên.
Nếu một biến đo lường có h ệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu.
Mức giá trị hệ số Cronbach’s alpha:
- ừ 0,8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
- Từ 0,7 đến gần bằng 0,8: thang đo lường sử dụng tốt.
- Từ 0,6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
Đề tài nghiên c ứu sử dụng thang đo gồm 5 biến độc lập:
- Cung cấp hàng hóa
SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm
- Chính sách bán hàng
- Hỗ trợ vật chất và trang thiết bị bán hàng
- Hỗ trợ về nghiệp vụ
- Quan hệ cá nhân
Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha được tổng hợp ở bảng dưới đây:
Bảng 7: Kiểm định độ tin cậy thang đo các biến độc lậ p Biến
1.Cung cấp hàng hóa : Cronbach’s alpha = 0,734 Đặt hàng, giao hàng nhanh chóng và kịp thời Giao hàng đầy đủ theo đơn đặt hàng
Chất lượng sản phẩm luôn đảm bảo
Thực hiện đúng yêu cầu đổi lại hàng khi hàng b ị hư hỏng hoặc không đúng như đặt hàng
2.Chính sách bán hàng : Cronbach’s alpha = 0,711 Tỷ lệ chiết khấu áp dụng hợp lý
Giỏ cả hàng húa rừ ràng, ổn đị nh và hợp lý Các chương trình khuyến mãi áp d ụng thường xuyên
Rừ ràng, minh b ạch về cụng n ợ
3.Hỗ trợ vật chất và trang thi ết bị bán hàng : Cung ứng đầy đủ các vật dụng phục vụ cho hoạt động bán hàng (k ệ, tủ, giá,....)
Tiến hành thay, sửa chữa các vật dụng phục vụ cho việc bán hàng (đổi tủ, kệ mới, áp phích
SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm Khóa lu ận tốt nghiệp
mới,....)
Nhìn chung Gia Ngân hỗ trợ vật chất và trang thiết bị đầy đủ, nhiệt tình để cung cấp điều kiện tốt nhất đến với khách hàng và người tiêu dùng 4.Hỗ trợ về nghiệp vụ: Cronbach’s alpha = 0,778 Nhân viên th ị trường có ki ến thức tốt về sản phẩm
Nhân viên th ị trường thân thiện, tích cực giải đáp thắc mắc cho đại lý
Nhân viên giao hàng nhi ệt tình
Nhân viên triển khai kịp thời các chương trình khuyến mãi
5.Quan hệ cá nhân : Cronbach’s alpha = 0,757 Nhõn viờn n ắm rừ thụng tin khỏch hàng
Quan tâm, thăm hỏi khách hàng
Tổ chức chương trình khen thưởng cho đại lý có doanh số cao
Chia sẻ rủi ro cùng các đại lý (s ản phẩm hết hạn,
(Nguồn: kết quả xử lý spss) Có th ể thấy rằng hệ số Cronbach’s alpha của 5 biến độc lập đều nằm trong khoảng 0,7 - ≈ 0,8 nghĩa là thang đo lường tốt và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù h ợp và các biến quan sát đều đạt yêu cầu.
SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm 47
Khóa lu ận tốt nghiệp
Bảng 8: Kiểm định độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc Biến
Sự hài lòng: Cronbach’s alpha = 0,739
Tôi hài lòng v ới chất lượng dịch vụ của Gia Ngân Gia Ngân đáp ứng được hầu hết những kỳ vọng của tôi khi l ấy hàng
Tôi s ẽ giới thiệu Gia Ngân với bạn bè, người thân
Độ tin cậy của nhân tố “Sự hài lòng” có hệ số Cronba h’s alpha là 0,739 và hệ số tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù h ợp và các bi ến quan sát đạt yêu cầu.
2.2.3. Phân tích nhân t ố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá, g ọi tắt là EFA, dùng để rút g ọn một tập hợp k biến quan sát thành m ột tập F (với F < k) các nhân t ố có ý ngh ĩa hơn. Trong nghiên cứu, chúng ta thường thu thập được một s ố lượng biến khá lớn và rất nhiều các biến quan sát
5 đặc điểm nhỏ có s ự tương quan với nhau. Điều này giúp ti ết kiệm thời gian và kinh phí nhiều hơn cho người nghiên cứu.
2.2.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù h ợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có kh ả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm 48
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các bi ến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Chúng ta c ần lưu ý, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các bi ến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng m ột nhân tố phải có m ối tương quan với nhau. Kiểm định Bartlett có ý ngh ĩa thố ng kê (Sig. Bartlett’s Test < 0,05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Bảng 9: Kiểm định KMO và Bartl ett’s Test biến độc lậ p KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
(Nguồn: kết quả xử lý spss)
Theo bảng, ta thấy hệ số KMO = 0,697 (0,5 < 0,697 < 1), kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig. Bằng 0,000 < 0,05 cho thấy cơ sở dữ liệu này là hoàn toàn phù h ợp với phân tích nhân tố.
2.2.3.2. Phân tích nhân t ố khám phá EFA bi ến độc lập Một số hệ số cầ lưu ý:
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù h ợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân t ố được trích cô đọng được bao nhiêu % và b ị thất thoát bao nhiêu % c ủa các biến quan sat.
Hệ số tải nhân t ố (Factor Loading) hay còn g ọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại.
Biến quan sát
NV2 NV3 NV1 NV4 QHCN1 QHCN2 QHCN3 QHCN4 CCHH1 CCHH4 CCHH2 CCHH3 VC2 VC1 VC3 VC4 CSBH3 CSBH4 CSBH2 CSBH1 Eigenvalue Cumulative(%) SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm
(Nguồn: kết quả xử lý spss) Kết quả phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng v ề chính sách phân phối vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân t ố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, s ố biến quan sát v ẫ n là 20, được rút trích lại còn 5 nhân t ố. Không có bi ến quan sát nào có h ệ s ố ải nhân tố (Factor Loading) nhỏ hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước tiếp theo. Tổng giá trị phương sai trích là 58,877% > 50% thỏa mãn yêu c ầu của phân tích nhân tố.
Đề tài tiến hành gộp các biến quan sát:
Nhân t ố 1 (Factor 1: Cung cấp hàng hóa) : gồm 4 bi ến quan sát là “Đặt hàng, giao hàng nhanh chóng và k ịp thời”, “Giao hàng đầy đủ theo đơn đặt hàng”, “Chất lượng sản phẩm luôn đảm bảo”, “Thực hiện đúng yêu c ầu đổi lại hàng khi hàng b ị hư hỏng hoặc không đúng như đặt hàng”.
Nhân t ố 2 (Factor 2: Chính sách bán hàng) : gồm 4 biến quan sát là “Tỷ lệ chiết khấu ỏp dụng hợp lý”, “Giỏ cả hàng húa rừ ràng, ổn định và hợp lý”, “Cỏc chương trỡnh khuyến mói ỏp d ụng thường xuyờn”, “Rừ ràng, minh bạch về cụng n ợ”.
Nhân t ố 3 (Factor 3: H ỗ trợ vật chất và thi ết bị bán hàng) : gồm 4 biến quan sát
“Cung ứng đầy đủ các vật dụng phục vụ cho hoạt động bán hàng”, “Hỗ trợ đầy đủ các công c ụ quảng cáo”, “Tiến hành thay, sửa chữa các vật dụng phục vụ cho việc bán hàng”,
“Nhìn chung Gia Ngân hỗ trợ vật chất và trang thiết bị đầy đủ, nhiệt tình để cung cấp điều kiện tốt nhất đến với khách hàng và người tiêu dùng”.
Nhân t ố 4 (Factor 4: Hỗ trợ về nghiệp vụ): gồm 4 biến quan sát là “Nhân viên th ị trường có ki ến thức tốt về sản phẩm”, “Nhân viên thị trường thân thiện, tích cực giải đáp thắc mắc cho đại lý”, “Nhân viên giao hàng nhiệt tình”, “Nhân viên triển khai kịp thời các chương trình khuyến mãi”.
Nhõn t ố 5 (Factor 5: Quan hệ cỏ nhõn) : gồm 4 biến quan sỏt là “Nhõn viờn nắm rừ thông tin khách hàng”, “Quan tâm, thăm hỏi khách hàng”, “Tổ chức chương trình khen thưởng cho đại lý có doanh s ố cao”, “Chia sẻ rủi ro cùng các đại lý”.
2.2.3.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Bảng 11: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
(Nguồn: kết quả xử lý spss) Giá trị kiểm định KMO đạt 0,675 (0,5 < 0,675 < 1) và kiểm định Bartlett’s cho giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 nên dữ liệu thu thập được đáp ứng đủ điều kiện tiến hành phân tích nhân tố.
2.2.3.4. Phân tích nhân t ố khám phá EFA bi ến phụ thuộc
Bảng 12: Rút trích nhân t ố biến phụ thuộc S ự hài lòng
Gia Ngân đáp ứng được hầu hết những kỳ vọng của tôi khi lấy hàng Tôi hài lòng v ới chất lượ g dịch vụ của Gia Ngân
Tôi s ẽ giới thiệu Gia Ngân với bạn bè, người thân Eigenvalue
Cumulative(%)
(Nguồn: kết quả xử lý spss) Phân tích nhân tố rút trích ra được một nhân tố mới gọi là “Sự hài lòng” được tạo ra từ 3 biến quan sát như bảng trên. Giá tr ị Eigenvalue là 1,978 > 1, tổng giá trị phương sai là 65,943% > 50%, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều trên 0,5. Giá trị của biến
SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm 52
mới đạt yêu cầu và thỏa mãn tất cả các điều kiện cần thiết trong việc phân tích hồi quy trong bước tiếp theo.
Tóm l ại, sau quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA, đã rút ra được 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng c ủa khách hàng v ề chính sách phân phối của Công ty, c ụ th ể là các nhân t ố sau:
- Cung cấp hàng hóa
- Chính sách bán hàng
- Hỗ trợ vật chất và thiết bị hàng hóa
- Hỗ trợ về nghiệp vụ
- Quan hệ cá nhân
Mỗi nhân tố gồm 4 biến quan sát. Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào b ị loại ra khỏi mô hình.
2.2.4. Phân tích hồi quy
2.2.4.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và bi ến phụ thuộc
Việc đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các m ối tương quan tuyến tính giữa t ấ t c ả các biến. Chúng ta xây d ựng ma trận tương quan giữa các biến nhằm mục đích xem xét một cách tổng quát mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập với nhau.
Tương quan Pearson
Sig.(2- tailed)
Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân t ố mới đều nhỏ hơn 0,05 cho thấy sự tương quan có ý ngh ĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (cả 5 nhân tố lớn hơn 0 và bé hơn 0,5) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có th ể giải thích cho biến phụ thuộc “Sự hài lòng”.
2.2.4.2. Xây d ựng mô hình hồi quy
Mô hình được xây dựng gồm biến phụ thuộc “Sự hài lòng”(SHL) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA g ồm 5 biến: “Cung cấp hàng hóa”(CCHH), “Chính sách bán hàng”(CSBH), “Hỗ trợ vật chất và trang thiết bị bán hàng”(VC), “Hỗ trợ về nghiệp vụ”(NV), “Quan hệ cá nhân”(QHCN) với các hệ số beta tương ứng lần lượt là β1,β2,β3,β4,β5.
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
SHL = β0 + β1* CCHH + β2* CSBH + β3* VC + β4* NV + β5* QHCN +ei
Dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa v ới mứ c ý ngh ĩa Sig. Tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. T ừ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô h ình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng đến sự hài lòng c ủa khách hàng v ề chính sách phân phối của Gia Ngân.
2.2.4.3. Phân tích hồi quy
Hằng số Cung cấp hàng hóa
Chính sách bán
Khóa lu ận tốt nghiệp
Vật chất và trang thiết bị Hỗ trợ về nghiệp
vụ
Quan hệ cá nhân
Giá trị Sig. tại 5 biến độc lập được đưa vào mô hình đều có giá tr ị nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý ngh ĩa thống kê trong mô hình. Hằ g số trong mô hình có giá tr ị Sig. = 0,633 > 0,05 nên sẽ bị loại. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 10 nghĩa là không x ảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữ a ác biến độc lập hay các biến độc lập cú s ự giải thớch rừ ràng đối với biến phụ thuộc.
Như vậy, phương trình hồi quy được viết lại như sau:
SHL = 0,297 * CCHH + 0,26 * CSBH + 0,338 * VC + 0,405 * NV + 0,225 * QHCN + ei Ýngh ĩa các hệ số Bê – ta như sau:
Hệ số β1 = 0,297 có ý ngh ĩa là khi biến “Cung cấp hàng hóa” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chi ều với 0,297 đơn vị.
Hệ số β2 = 0,26 có ý ngh ĩa là khi biến “Chính sách bán hàng” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác khô đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chi ều với 0,26 đơn vị.
Hệ số β3 = 0,338 có ý ngh ĩa là khi biến “Hỗ trợ vật chất và trang thiết bị bán hàng”
thay đổi một đ n vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,338 đơn vị.
Hệ số β4 = 0,405 có ý ngh ĩa là khi biến “Hỗ trợ về nghiệp vụ” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chi ều với 0,405 đơn vị.
Hệ số β5 = 0,225 có ý ngh ĩa là khi biến “Quan hệ cá nhân” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chi ều với 0,225 đơn vị.
hưởng nhiều nhất (β = 0,405) và “Quan hệ cá nhân” có ảnh hưởng ít nhất (β = 0,225) đến SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm
“Sự hài lòng”. Các biến độc lập này đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, sự hài lòng v ề chính sách phân phối của Gia Ngân sẽ được gia tăng khi các nhân tố này tăng lên. Vì vậy, Gia Ngân cần có nh ững chính sách phù hợp hơn nhằm điề phối, kiểm soát các nhân t ố này một cách tốt nhất.
2.2.4.4. Đánh giá độ phù h ợp của mô hình
Model
1
Độ phù h ợp của mô hình được thể hiện qua giá tr ịhiệu chỉnh (Adjusted R Square). Dựa vào bảng kết quả, mô hình có 5 bi ến độc lập có giá tr ị
0,615 tức là độ phù h ợp của mô hình là 61,5%. Hay nói cách khác, 61,5% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Sự hài lòng” được giả thích bởi 5 nhân tố được đưa vào mô hình.
2.2.4.5. Kiểm định độ phù h ợp của mô hình
Model
1
(Nguồn: kết quả xử lý spss) Kết quả từ kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được các thay đổi của biến phụ thuộc “Sự hài lòng”.
2.2.4.6. Xem xét tự tương quan
SVTH: Nguyễn Thị Quỳnh Trâm 56