2.2 Đánh giá mức độ nhận biết của khách hàng đối với thương hiệu Phi Long Computer và các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu Phi Long Computer
2.2.3.5 Mô hình hồi quy
Sau khi đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố ta đã xác định được có 5 nhân tố ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng: “Hình ảnh thương hiệu”, “Quảng bá thương hiệu”, “Nhân viên”, Giá và sản phẩm”, “Dịch vụ hậu mãi”. Trong đó, các nhân tố này được lấy từ các biến của các nhân tố tương ứng được xây dựng ban đầu. Mô hình mới được điều chỉnh trong nghiên cứu này như sau: Mức độ nhận biết
thương hiệu
Hình ảnh Quảng bá Nhân Giá và Dịch vụ
Ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + e Trong đó:
Y: biến phụ thuộc “Mức độ nhận biết của khách hàng về thương hiệu Phi Long Computer”.
X1: biến độc lập về nhân tố của nhóm Hình ảnh thương hiệu.
X2: biến độc lập về nhân tố của nhóm Quảng bá thương hiệu.
X3: biến độc lập về nhân tố của nhóm Nhân viên.
X4: biến độc lập về nhân tố của nhóm giá và sản phẩm.
X5: biến độc lập về nhân tố của nhóm Dịch vụ hậu mãi.
e: Sai số ước lượng.
Các giả thuyết:
H0: Không có sự tương quan giữa các nhân tố đới với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng.
H1: Có mối tương quan cùng chiều giữa “Hình ảnh thương hiệu” và “Mức độ nhận biết thương hiệu” của khách hàng.
H2: Có mối tương quan cùng chiều giữa “Quảng bá thương hiệu” và “Mức độ nhận biết thương hiệu” của khách hàng.
H3: Có mối tương quan cùng chiều giữa “Nhân viên” và “Mức độ nhận biết thương hiệu” của khách hàng.
H4: Có mối tương quan cùng chiều giữa “Giá và sản phẩm” và “Mức độ nhận biết thương hiệu” của khách hàng.
H5: Có mối tương quan cùng chiều giữa “Dịch vụ hậu mãi” và “Mức độ nhận biết thương hiệu” của khách hàng.
Bảng 2.19: Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố và biến phụ thuộc
HATH QB
TH
NV G&S P
DVH M
NBTH
HA TH
Pearson 1 .
178*
. 194**
. 347**
.
197** .430**
Sig. (2- phía)
.
012 .006 .000 .005 .000
QB TH
Pearson .178* 1 .098 .
228**
.
400** .437**
Sig. (2-
phía) .012 .169 .001 .000 .000
NV
Pearson .194** .
098 1 .166* .
283** .340**
Sig. (2-
phía) .006 .
169 .019 .000 .000
G&
SP
Pearson .347** .
228**
.
166* 1 .
225** .499**
Sig. (2-
phía) .000 .
001 .019 .001 .000
DV HM
Pearson .197** .
400**
. 283**
.
225** 1 .544**
Sig. (2-
phía) .005 .
000 .000 .001 .000
NB TH
Pearson .430** .
437**
. 340**
. 499**
.
544** 1
Sig. (2-
phía) .000 .
000 .000 .000 .000
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Trả lời các giả thuyết ở trên:
G iả thuyế
t
Chấp nhận/ Bác
bỏ
Ý nghĩa với độ tin cậy 95%
H
1
Chấp nhận
Hình ảnh thương hiệu có ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu
H
2
Chấp nhận
Quảng bá thương hiệu có ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu
H
3
Chấp nhận
Nhân viên Phi Long có ảnh hưởng đến đến mức độ nhận biết thương hiệu
H
4
Chấp nhận
Giá và sản phẩm có ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu H
5
Chấp nhận
Dịch vụ hậu mãi có ảnh hưởng đến đến mức độ nhận biết thương hiệu
2.2.3.5.1 Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Nhìn vào bảng tóm tắt dưới đây, chúng ta thấy giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0.527, nghĩa là 5 biến độc lập giải thích được 52.7 % sự biến động của mức độ nhận biết thương hiệu trong mô hình hồi quy.
Bảng 2.20: Tóm tắt các yếu tố của mô hình hồi quy tuyến tính M
odel
R R2 R2
hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 . . .527 .22970 1.899
734a 539
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS) Bảng 2.21: Kiểm định ANOVAb
Mô hình
Tổng bình phương
Df
Trung bình bình
phương
F Mức
ý nghĩa.
1
Hồi quy 11.983 5 2.397 45.425 .000b
Dư 10.236 19
4 .053
Tổng 22.219 19
9
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS) Để kiểm định sự phù hợp của mô hình ta sử dụng công cụ kiểm định F. Để có thể suy diễn mô hình ta cần phải tiến hành kiểm định thông qua phương sai.
Giả thiết H0: òk = 0. Ta cú sig = 0,000 < 0,05, nờn bỏc bỏ H0. Điều này cú nghĩa các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất 1 biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Ngoài ra để đánh giá mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm đa cộng tuyến và tự tương quan
Để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến, căn cứ vào độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại của phương sai. Kết quả cho thấy hệ số phóng đại của phương sai VIF khá thấp. Hệ số VIF<10 và độ chấp nhận của biến lớn hơn 0,1 nên bác bỏ giả thiết mô hình đa cộng tuyến.
Durbin- Watson = 1,899 giá trị này nằm trong khoảng dU = 1,837 và 4- dU = 2,163 (với 200 bảng hỏi và 5 nhân tố) cho phép nên không xảy ra hiện tượng tự quan.
2.2.3.5.2 Kiểm tra độ phân phối chuẩn của phần dư
Bảng: Kiểm định One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandar dized Residual
N 200
Kolmogorov-Smirnov Z 1.058
Asymp. Sig. (2-tailed) .213
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS) Với giá trị sig=0.213 >0.05 ta có thể kết luận phần dư của mô hình có phân phối chuẩn.
2.2.3.5.3 Kết quả hồi quy đa biến
Bảng 2.23: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn
hóa T Si
g.
V IF B
Sai số
chuẩn Beta
Hằng số
.567 .214 2.
653
. 009 Hình ảnh thương hiệu
.137 .035 .204 3.
863
. 000
1.
179 Quảng bá thương
hiệu .172 .048 .193 3.
566
. 000
1.
227 Nhân viên
.095 .034 .143 2.
771
. 006
1.
118 Giá và sản phẩm
.240 .045 .288 5.
398
. 000
1.
196 Dịch vụ hậu mãi
.207 .036 .322 5.
782
. 000
1.
305 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Nhìn vào bảng trên, chúng ta thấy giá trị Sig. của kiểm định t của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Do đó, chúng ta có thể khẳng định rằng cả 5 đều tác động đến mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng. Cả 5 nhân tố này đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự đánh giá của khách hàng, do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương.
NBTH = 0.567 +0.137*HATH + 0.172*QBTH + 0.095*NV + 0.240*G&SP + 0.207*DVHM
Nhỡn vào phương trỡnh hồi quy trờn ta thấy rằng hệ số ò0 =0.567 cú nghĩa là khi tất cả các hệ số khác bằng 0 hay mức độ nhận biết thương hiệu Phi Long Computer của khách hàng không chịu tác động của 5 yếu tố nêu trên thì bản thân các khách hàng cũng đã chịu một ảnh hưởng nhất định về mức độ nhận biết thương hiệu.
Với yếu tố “hỡnh ảnh thương hiệu” cú hệ số hồi quy chưa được chuẩn húa là ò1
= 0.137, nghĩa là khi biến hình ảnh thương hiệu tăng lên 1 thì mức độ nhận biết của khách hàng cũng tăng theo 0.137. Điều đó cho thấy rằng yếu tố hình ảnh thương hiệu ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng. Trong lĩnh vực bán lẻ máy tính, khách hàng vẫn nhớ đến các thương hiệu uy tín, ấn tượng bởi đồng phục hay màu sắc chủ đạo của công ty nên Phi Long chi nhánh Huế cần lưu tâm vấn đề này nhiều hơn để nâng cao mức độ nhận biết thương hiệu của mình trong tâm trí khách hàng, để khi nhắc đến công ty bán lẻ máy tính (laptop, desktop) thì họ sẽ bật ngay ra tên thương hiệu của mình đầu tiên.
Đối với yếu tố “quảng bá thương hiệu” có hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa là 0,172, nghĩa là khi yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì mức độ nhận biết thương hiệu Phi Long Computer cũng tăng theo 0.172 đơn vị. Đây là yếu tố giúp khách hàng tiếp cận, biết nhiều thông tin về các chương trình khuyến mãi của công ty, công ty có thể tương tác với khách hàng một cách dễ dàng nhất. Chính vì vậy, phía công ty cần nỗ lực trong việc quảng bá như tổ chức các sự kiện, tham gia tài trợ các hoạt động cộng đồng (đặc biệt các hoạt động trong các trường Đại học) cũng như cung cấp nhiều thông tin khuyến mãi cho khách hàng, để từ đó giúp khách hàng luôn nhớ đến thương hiệu Phi Long Computer.
Đối với yếu tố “Nhân viên” có hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa là 0.095, nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì mức độ nhận biết cũng tăng theo 0,095 đơn vị. Đây là yếu tố tác động trực tiếp đến khách hàng về việc có cảm tình hay ấn tượng về công ty hay không. Mỗi một nhân viên có vai trò rất quan trọng trong việc chăm sóc khách hàng, khách hàng được nhân viên tiếp đón thân thiện, tư vấn nhiệt tình, lịch sự thì chắc chắn họ sẽ có cảm tình và có cái nhìn tốt về công ty, từ đó giúp thương hiệu Phi Long Computer luôn được khách hàng nhớ đến.
Yếu tố “giá và sản phẩm” có hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa là 0.240, nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì mức độ nhận biết cũng tăng theo 0,240 đơn vị, đây là yếu tố có hệ số hồi quy cao nhất trong số các biến đưa vào mô hình. Đối với các sản phẩm như laptop, desktop thì chất lượng sản phẩm và giá cả luôn được khách hàng đặt lên hàng đầu, như sản phẩm chính hãng, đa dạng, giá tốt trong mối tương quan với chất lượng tốt và dịch vụ hậu mãi tốt….Đây là yếu tố được khách hàng đánh giá cao, là yếu tố quan trọng trong việc cạnh tranh với các đối thủ.
Đối với yếu tố “dịch vụ hậu mãi” có hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa là 0.207, nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì mức độ nhận biết cũng tăng theo 0.207 đơn vị, đây là yếu tố có hệ số hồi quy cao thứ 2, chứng tỏ dịch vụ hậu mãi rất quan trọng trong việc giúp khách hàng phân biệt hay nói cách khác là dễ dàng so sánh công ty này với công ty khác. Sản phẩm đặc biệt là máy tính rất dễ gặp sự cố khi sử dụng, chính vì vậy việc đáp ứng nhu cầu bảo hành, sửa chữa và các nhu cầu sau khi mua của khách hàng rất quan trọng.
Với những biến đưa ra trên đây thì mỗi biến đều tạo ra những ảnh hưởng nhất định đến mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng. Do đó, Phi Long chi nhánh Huế muốn tăng mức độ nhận biết thương hiệu của mình trong tâm trí khách hàng cần lưu tâm các vấn đề đó, xem xét sự tác động của mỗi yếu tố để tận dụng tối đa các mặt mạnh của mình, khắc phục điểm yếu và đưa ra các chính sách hợp lý.
2.2.4 Các yếu tố làm khách hàng không nhận biết thương hiệu Phi Long