PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ VINAPHONE-S CỦA KHÁCH HÀNG TẠI VNPT ĐÀ NẴNG
2.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ VinaPhone-S
2.3.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ VinaPhone-S
2.3.2.1. Đối với khách hàng chưa sử dụng dịch vụ
Lý do chưa sửdụng dịch vụ
Có 14.3% khách hàng trong mẫu chưa sửdụng dịch vụ. Lý do chưa sửdụng dịch vụcủa khách hàng là khác nhau.
Bảng 13:Lý do khách hàng chưa sửdụng dịch vụ
Tiêu chí Đơn vị Lý do Tần số Tỉlệ(%)
Lý do chưa sử dụng dịch vụ
Sốkhách hàng chưa sửdụng dịch vụ
Không có thông tin vềdịch vụ 7 17.5
Tần suất mất sóng thấp 12 30.0
Chi phí quá cao so với thu nhập 16 40.0
Khác 5 12.5
Tổng 40 100%
(Nguồn: Kết quảxửlí SPSS) Khách hàng chưa sử dụng dịch vụ trong mẫu nghiên cứu chủ yếu cho rằng chi phí sửdụng dịch vụlà quá cao so với thu nhập của họ. Lý do “chi phí quá cao so với thu nhập” chiếm đến 40% trong tổng số lựa chọn. Lý do “tần suất mất sóng thấp”
chiếm đến 30% trong tổng sốlựa chọn, đây là yếu tố tác động trực tiếp đến nhu cầu sử dụng dịch vụ. Lý do “Không có thông tin về dịch vụ” chiếm 17.5% trong tổng sốlựa chọn, đây là yếu tốphản ánh mức độ thực hiện truyền thông của dịch vụ. Lý do khác được khách hàng cho biết đó là: “Tính năng trả sau không phù hợp với họ”, “ Sinh sống xa nơi cung cấp dịch vụ”, “Đang dùng tốt dịch vụcủa Vishipel”(thông tin duyên hải).
Kiểm định Binary Logistics
Phân tích hồi qui logistic là một kỹ thuật thống kê để xem xét mối liên hệ giữa biến độc lập (biến sốhoặc biến phân loại) với biến phụ thuộc là biến nhị phân. Trong hồi qui tuyến tính đơn, biến độc lập x và phụ thuộc y là biến số liên tục liên hệ qua phương trình:[15]
y =α +βx +ε
Trong hồi qui logistic, biến phụthuộc Y chỉ có 2 trạng thái 1(có ý định sử dụng) và 0 (không có ý định sử dụng). Muốn đổi ra biến số liên tục người ta tính xác suất của 2 trạng thái này.
Nếu gọi p là xác suất để một biến cốxảy ra(có ý định),thì 1-p là xác suất đểbiến cốkhông xảy ra(không có ý định).Phương trình hồi qui logistic phát biểu:
=α + βx +ε
Từ phương trình này, suy ra xác suất có ý định sửdụng dịch vụtheo trịsốcủa x.
Tác giả phân tích ý định sử dụng dịch vụ VinaPhone-S của khách hàng chưa sử dụng dịch vụ bằng cách nghiên cứu có sự liên hệ giữa ý định sử dụng và 2 biến độc lập. Cụthểtác giảphân tích mối liên hệgiữa ý định sửdụng cho từng biến:
Chi phí sử dụng cao so với thu nhập của khách hàng. Kí hiệu: CPc (điểm đánh giá 1-10).
Chi tiêu hàng tháng cho dịch vụ viễn thông. Kí hiệu: CT (đơn vị: triệu đồng/tháng).
Kết quảkiểm định Binary Logistics cho mối liên hệgiữa ý định sửdụng và nhân tố CPc (Chi phí sửdụng cao so với thu nhập của khách hàng).
Bảng 14: Phân loại đối tượng có ý định và không có ý định sửdụng cho nhân tốCPc
Thực tế
Dự đoán
Có ý định sửdụng không Dự đoán đúng (%)
Không Có
Bậc 1
Có ý định sử dụng không
Không 8 1 88.9
Có 3 7 70.0
Tỉlệphần trăm tổng thể 78.9
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Bảng 15: BiếnCPc trong phương trình
Biến Beta Sai sốchuẩn Wald df Sig. Exp(B)
Bậc 1 CPc -0.491 0.234 4.411 1 0.036 0.612
Hằng số 2.416 1.227 3.876 1 0.049 11.196
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Theo kết quả kiểm định, hằng số và beta của phương trình đều có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Hệ số Beta = -0.491 tác động ngược chiều đến ý định sử dụng. Nếu
Cpc tăng 1 đơn vịthì giảm đi 49.1%. Phương trình thểhiện mối liên hệgiữa CPc và Ý định sửdụng được thểhiện qua phương trình:
Bảng 16:Tác động của CPc đến ý định sửdụng dịch vụcủa khách hàng STT Điểm đánh giá
của khách hàng cho biến CPc
x
Xác suất có ý định sửdụng:
p (%)
STT Điểm đánh giá của khách hàng
cho biến CPc x
Xác suất có ý định sửdụng:
p (%)
1 10 7.7 11 5 49.1
2 8 18.1 12 1 87.3
3 5 49.1 13 2 80.8
4 6 37.1 14 4 61.1
5 9 11.9 15 5 49.1
6 8 18.1 16 1 87.3
7 8 18.1 17 2 80.8
8 5 49.1 18 1 87.3
9 1 87.3 19 5 49.1
10 3 72.0
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Kết quả kiểm định Binary Logistics cho thấy xác suất có ý định sửdụng dịch vụ của từng khách hàng. Những khách hàng có mức độ đồng ý cao với nhân tố CPc “Chi phí sửdụng dịch vụ cao so với thu nhập của khách hàng” thì có ý định sử dụng thấp.
Ví dụ, khách hàng thứ1 chỉ có 7% là có ý định sửdụng dịch vụbởi vì khách hàng đó hoàn toàn đồng ý với ý kiến trên, dự đoán với tỉlệchính xác là 78.9%.
Kết quảkiểm định Binay Logistics cho mối liên hệgiữa ý định sửdụng và nhân tốCT(chi tiêu hàng tháng cho dịch vụviễn thông)
Bảng 17: Phân loại đối tượng có ý định và không có ý định sửdụng cho nhân tốCT
Thực tế
Dự đoán
Có ý định sửdụng không Dự đoán đúng (%)
Không Có
Bậc 1
Có ý định sử dụng không
Không 7 2 77.8
Có 1 9 90.0
Tỉlệphần trăm tổng thể 84.2
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Bảng 18: Biến CT trong phương trình
Biến Beta Sai sốchuẩn Wald df Sig. Exp(B)
Bậc 1 CT 0.002 0.001 6.837 1 0.009 1.002
Hằng số -4.136 1.778 5.354 1 0.021 0.016
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Theo kết quả kiểm định, hằng số và beta của phương trình đều có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Hệsố Beta = 0.002 tác động cùng chiều đến ý định sửdụng. Nếu CT tăng 1 đơn vị thì tăng đi 0.2%. Phương trình thể hiện xác suất có ý định sử dụng tác động bởi CT được thểhiện qua phương trình:
Bảng 19:Tác động của CT đến ý định sửdụng dịch vụcủa khách hàng STT Chi tiêu trung bình
hàng tháng của khách hàng cho dịch vụViễn thông
x
Xác suất có ý định sửdụng:
p (%)
STT Chi tiêu trung bình hàng tháng của khách hàng cho dịch vụViễn thông
x
Xác suất có ý định sửdụng:
p (%)
1 2000 50.5 11 3100 90.9
2 2850 85.7 12 4000 98.5
3 1000 11.3 13 3200 92.5
4 1200 16.2 14 3000 89.1
5 900 9.4 15 600 5.3
6 800 7.8 16 1200 16.2
7 3500 95.8 17 3000 89.1
8 400 3.5 18 2100 55.7
9 500 4.3 19 3000 89.1
10 3000 89.1
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Kết quảkiểm định Binary Logistics cho thấy xác suất có ý định sửdụng dịch vụ của từng khách hàng. Những khách hàng chi tiêu cho dịch vụViễn thông cao thì xác suất có ý định sửdụng dịch vụVinaPhone-S cao. Ví dụ, khách hàng thứ12 có chi tiêu hàng tháng cho dịch vụViễn thông là 4 triệu đồng/tháng cho nên xác suất có ý định sử dụng dịch vụlà 98.5 %, dự đoán với tỉlệchính xác 84.2%.