4.2 Tác động của các hành động của CHĐĐ đến nhận biết thương hiệu
4.2.1 Kiểm định Mô hình
Kiểm định Mô hình được thực hiện theo quy trình phân tích các thành phần chính (PCA). Trước khi thực hiện quy trình PCA, theo Sarstedt và Mooi, nghiên cứu cần trả lời các câu hỏi sau: 1) Thang đo có phù hợp không? 2) Kích thước mẫu có đủ lớn không?
3) Các quan sát có độc lập với nhau? 4) Các biến có đủ tương quan với nhau? (Sarstedt
& Mooi, 2019, trang 263). Kết quả thực hiện các kiểm định này được trình bày sau đây:
Kiểm tra sự phù hợp của Thang đo
Đối với PCA, phổ biến là có dữ liệu được đo trên thang đo khoảng (interval) hoặc tỷ lệ (ratio scale). Trong ứng dụng thực tế, các biến thường được đo theo cấp độ thứ tự (ordinal scale level). Trong nghiên cứu này, các biến được đo bằng thang đo LIKERT (Likert, 1932) từ 1 đến 5 là phù hợp, vì đã thỏa mãn tiêu chí khoảng cách giữa các điểm tỷ lệ là tương đương nhau (Sarstedt & Mooi, 2019, trang 264).
78
Kiểm tra kích thước mẫu
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật đòi hỏi kích thước mẫu lớn. Phân tích nhân tố dựa trên ma trận tương quan của các biến liên quan và các mối tương quan thường cần một cỡ mẫu lớn trước khi chúng ổn định. Theo nguyên tắc thông thường, số lượng quan sát hợp lệ (valid) phải ít nhất gấp mười lần số lượng biến đo mà phân tích sử dụng (Sarstedt & Mooi, 2019, trang 264). Khuyến nghị của Comrey và Lee (1992) về cỡ mẫu như sau: 50 trường hợp là rất đuối, 100 là đuối, 200 là vừa, 300 là tốt, 500 là rất tốt, và 1000 trở lên là tuyệt vời (được trích dẫn lại trong Tabachnick & Fidell, 2001, trang 558).
Theo nguyên tắc thông thường, tối thiểu 5 quan sát cho mỗi biến là cần thiết để tránh tính toán gặp khó khăn (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2010). Tham chiếu và xem xét theo các tiêu chí này, tổng số câu trả lời (quan sát) khảo sát thu về được là 389, trong đó phần liên quan trực tiếp tới FMCG là 236 (bao gồm nhóm khách mua và khách tham quan), là đủ lớn. Ngoài ra, kiểm định theo tiêu chí do Hair, Black, Babin, & Anderson (2010) đề xuất thì cần tối thiểu 10 quan sát cho mỗi biến để tránh tính toán gặp khó khăn, với số biến quan sát trong nghiên cứu này là 23 thì cần tối thiểu 23 * 10 = 230 quan sát, trong khi khảo sát thu được 236 câu trả lời, vậy thỏa mãn yêu cầu về số trả lời để kết quả phân tích có ý nghĩa.
Ngoài ra, kiểm định theo mức tương đồng (communalities)14 (theo các điều kiện của MacCallum, Widaman, Zhang, & Hong, 1999; được trích dẫn lại trong Sarstedt & Mooi, 2019, trang 264) các biến đều có mức tương đồng > 0,5.
Bảng 4-23: Mức tương đồng của các biến số Mức tương đồng (Communalities)
Initial Extraction
TDBH1 1.000 .707
TDBH2 1.000 .764
TDBH3 1.000 .718
TDBH4 1.000 .866
TDBH5 1.000 .778
TDBH6 1.000 .796
14 Mức tương đồng là tỷ lệ của phương sai của từng biến số có thể được diễn giải bằng các nhân tố, và có thể được định nghĩa là tổng các hệ số tải bình phương cho các biến. Kiểm định theo mức tương đồng, kích thước mẫu thỏa mãn các điều kiện như sau (theo các điều kiện của MacCallum, Widaman, Zhang, & Hong, 1999; được trích dẫn lại trong Sarstedt & Mooi, A Concise Guide to The Process, Data, and Methods - The Process, Data, and Methods, 2019, trang 264): Khi tất cả các mức tương đồng (communalities) lớn hơn 0,60, cỡ mẫu nhỏ dưới 100 là đủ; Với cỡ mức tương đồng khoảng 0,50, cỡ mẫu từ 100 đến 200 là đủ; Khi mức tương đồng luôn thấp, với nhiều hoặc tất cả dưới 0,5, cỡ mẫu từ 100 đến 200 là đủ nếu (i) số hành động ít và (ii) mỗi hành động này được đo bằng 6 hoặc nhiều hơn 6 biến/chỉ số. Khi mức tương đồng luôn ở mức thấp và số lượng các hành động nhiều, hoặc hành động được đo chỉ bằng một ít biến (tức là, 3 hoặc ít hơn), số lượng quan sát được khuyến nghị là khoảng 300.
79
TDBH7 1.000 .799
DDSP1 1.000 .564
DDSP2 1.000 .698
DDSP3 1.000 .830
DDSP4 1.000 .691
DDSP5 1.000 .776
PCS1 1.000 .725
PCS2 1.000 .715
PCS3 1.000 .864
PCS4 1.000 .817
BKK1 1.000 .872
BKK2 1.000 .735
BKK3 1.000 .819
BKK4 1.000 .898
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả
Kiểm tra sự độc lập với nhau giữa các quan sát
Trong các nghiên cứu, chúng ta phải đảm bảo rằng các quan sát là độc lập, tức là các quan sát cần phải hoàn toàn không liên quan, liên đới. Nghiên cứu sử dụng các quan sát phụ thuộc lẫn nhau có thể tạo ra các mối tương quan “nhân tạo”, không phải do cấu trúc yếu tố cơ bản, mà đơn giản là do cùng một số người nào đó đã trả lời cùng một câu hỏi nhiều lần (Sarstedt & Mooi, 2019, trang 264).
Trong nghiên cứu này, các quan sát được đảm bảo hoàn toàn độc lập với nhau do đội cộng tác viên bảng hỏi được gửi riêng lẻ tới nhiều người khác nhau, một cách ngẫu nhiên, họ trả lời độc lập với nhau chứ không liên lạc tham khảo lẫn nhau trước khi trả lời.
Kiểm tra sự tương quan giữa các biến với nhau
Sử dụng tiêu chí KMO để kiểm tra liệu các biến khác trong bộ dữ liệu có thể giải thích mối tương quan giữa các cặp biến trong bộ dữ liệu không, kết quả chạy SPSS cho thấy:
• KMO = 0.851: quy chiếu theo các giá trị ngưỡng KMO) thì đây là giá trị rất cao.
• Mức ý nghĩa (significant) của Bartlett's Test of Sphericity < 0.05 là rất tốt (sử dụng quy trình kiểm định nêu trong Sarstedt & Mooi, 2019, trang 265).
80
Vậy, kiểm định Barlett ở đây có ý nghĩa thống kê và đã chứng tỏ các biến quan sát trong nghiên cứu này có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4-24: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .851 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4040.769
df 190
Sig. .000
Kiểm tra chất lượng / độ tin cậy của thang đo
Chất lượng của thang đo được kiểm tra bằng hệ số Cronbach Alpha. Để không bị loại, các biến đo thành phần cần có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0.3 và Cronbach's Alpha if Item Deleted của biến đo thành phần phải lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn Cronbach's Alpha của biến tổng (xem Phụ lục VI: Phân tích nhân tố). Lần lượt xét các biến thuộc các nhóm yếu tố khác nhau, kết quả cho thấy như sau.
Bảng 4-25: Tổng hợp kết quả phân tích chất lượng thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả
Thang đo Giải thích Biến thành
phần
Cronbach Alpha
Số biến Thúc đẩy bán
hàng (TDBH)
Nhóm hành động liên quan đến thúc đẩy bán hàng
TDBH1 đến
TDBH7 0.951 7
Đa dạng sản phẩm (DDSP)
Nhóm hành động liên quan đến đa dạng sản phẩm
DDSP1 đến
DDSP5 0.889 5
Phong cách sống (PCS)
Nhóm hành động liên quan đến phong cách sống
PCS1 đến
PCS4 0.892 4
Chủ đề thiết kế và bầu không khí (BKK)
Nhóm hành động liên quan đến chủ đề thiết kế và bầu không khí
BKK1 đến
BKK4 0.931 4
Nhận biết thương hiệu (NBTH)
Nhận biết thương hiệu NBTH1 đến
NBTH3 0.703 3
81
Cụ thể, đối với nhóm hành động liên quan đến Thúc đẩy bán hàng (TDBH) vì các biến đo thành phần đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0.3 và Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn Cronbach's Alpha của biến tổng (0.951) nên cả 7 biến đều không bị loại (xem bảng dưới).
Bảng 4-26: Kiểm định độ tin cậy của nhóm hành động liên quan đến thúc đẩy bán hàng
Cronbach's Alpha: 0,951 Corrected Item- Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted Cửa hàng được thiết kế theo chủ đề (theme)
rõ rệt, đậm nét, tạo sự hấp dẫn 0,783 0,947
Cửa hàng phổ biến, nâng cao nhận biết và
kiến thức về sản phẩm 0,824 0,944
Hiệu ứng thông qua lan tỏa truyền miệng từ
bạn bè đã tham quan cửa hàng 0,791 0,946
Cửa hàng đẩy mạnh nhận thức về thương
hiệu 0,899 0,937
Sự đa dạng sản phẩm của thương hiệu tạo
cho khách nhiều lựa chọn để thưởng thức 0,834 0,943 Nhân viên cửa hàng đáng tin, truyền sự tin
cậy về sản phẩm tới khách 0,847 0,942
Hình ảnh của cửa hàng thể hiện, chuyển tải,
và khẳng định sự cam kết với khách hàng 0,849 0,942 Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả Đối với các biến thuộc nhóm hành động liên quan đến đa dạng sản phẩm (DDSP) của khách hàng, các biến đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0.3 và Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn Cronbach's Alpha tổng (0.889) nên không bị loại (xem bảng dưới).
82
Bảng 4-27: Kiểm định độ tin cậy của nhóm hành động liên quan đến đa dạng sản phẩm
Cronbach's Alpha: 0,889 Corrected Item- Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Sự sẵn có của sản phẩm để thử tại chỗ 0,638 0,887
Các tổ hợp sản phẩm của thương hiệu cung
cấp nhiều cách để khách thưởng thức 0,666 0,879
Khách hàng cho rằng giá của sản phẩm phù
hợp với chất lượng 0,847 0,837
Nhân viên cửa hàng hiểu được nhu cầu cụ thể của bạn và cố gắng làm hài lòng những nhu cầu này thật tốt
0,707 0,870
Các tổ hợp sản phẩm của thương hiệu mang lại sự đa dạng lựa chọn cho khách để thưởng thức
0,805 0,847
Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả Đối với các biến thuộc nhóm hành động liên quan đến phong cách sống (PCS), chúng đều có Corrected Item-Total lớn hơn 0.3 và Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn Cronbach's Alpha tổng (0.892) nên cả 4 biến đều không bị loại.
Bảng 4-28: Kiểm định độ tin cậy của nhóm hành động liên quan đến phong cách sống
Cronbach's Alpha: 0,892 Corrected Item- Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted Cửa hàng là nơi khách hàng thể hiện phong
cách sống 0,685 0,888
Cửa hàng kích thích sự tò mò của khách với
tâm trạng (cảm xúc) khác nhau 0,710 0,882
Thương hiệu sản phẩm thể hiện hành động
có định hướng 0,846 0,829
Hình ảnh của cửa hàng tạo cảm nhận về đạo
đức tốt của người bán hàng 0,815 0,840
Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả
83
Đối với các biến thuộc nhóm hành động liên quan đến chủ đề thiết kế và bầu không khí (BKK), các biến đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0.3 và Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn Cronbach's Alpha (0.931) nên không bị loại.
Bảng 4-29: Kiểm định độ tin cậy của nhóm hành động liên quan đến chủ đề thiết kế và bầu không khí
Cronbach's Alpha: 0,931 Corrected Item- Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted Tặng sản phẩm đính kèm là biện pháp khiến
khách hàng nhớ về sản phẩm chính 0,887 0,894
Thiết kế theo chủ đề của cửa hàng khiến
khách hàng quay lại 0,752 0,940
Cửa hàng tạo là nơi có cảm giác dễ chịu khi đi tham quan và mua hàng hơn các cửa hàng thông thường khác
0,828 0,913
Chủ đề thiết kế của cửa hàng tạo hình ảnh
một công ty phát triển mạnh mẽ 0,897 0,889
Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả Đối với các biến phụ thuộc nhận biết thương hiệu (NBTH), các biến đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0.3 và Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn Cronbach's Alpha (0.703) nên không bị loại.
Bảng 4-30: Kiểm định độ tin cậy của biến phụ thuộc nhận biết thương hiệu Cronbach's Alpha: 0,703 Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted Các trải nghiệm thương hiệu tại CHĐĐ làm
tăng sự gắn kết của khách tới thương hiệu
0,593 0,518
Trải nghiệm thương hiệu tại cửa hàng khiến khách quay lại nhiều lần
0,457 0,693
Sự quay lại nhiều lần làm tăng nhớ lại thương hiệu
0,516 0,617
Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả
84
Kiểm định tính thích hợp của phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố (factor analysis) có Kiểm định KMO và Kiểm định Bartlett để kiểm định tính thích hợp của phân tích nhân tố khám phá. KMO kiểm định sự phù hợp của dữ liệu, nghĩa là xem xét liệu các biến có phản ánh các nhân tố hay không. Trong nghiên cứu này, KMO = 0.851 lớn hơn 0.5 nghĩa là phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế (Sampling Adequacy) mà khảo sát thu về, và hàm ý rằng và gợi ý rằng dữ liệu có thể được nhóm thành một số ít hơn các nhân tố tiềm ẩn (xem Bảng 4-31).
Kiểm định Bartlett so sánh ma trận hệ số tương quan với ma trận đơn vị. Bartlett's Test of Sphericity có kết quả có ý nghĩa (hệ số Sig. = 0.000 < 0.05), nghĩa là ma trận hệ số tương quan không phải là ma trận đơn vị, nghĩa là các biến đủ liên quan đến nhau để chạy phân tích EFA (xem Bảng 4-31).
Bảng 4-31: Kiểm định KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .851
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 4040.769
df 190
Sig. .000
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thang đo đại diện Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, 20 biến quan sát được đưa vào để phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố nhằm nhóm gọn các biến quan sát ban đầu thành những nhân tố mới có ý nghĩa cho nghiên cứu. Phân tích nhân tố cũng đồng thời phát hiện cấu trúc mới, cấu trúc tiềm ẩn giữa các khái niệm nghiên cứu.
Giá trị factor of loading (hệ số tải nhân tố) thể hiện mức độ tương quan giữa các nhân tố chính được rút trích với từng biến quan sát, nên giá trị factor of loading của từng biến quan sát đối với từng nhân tố được rút trích cần lớn hơn hoặc bằng 0,5 để đảm bảo mức tương quan giữa các biến quan sát với nhân tố được rút trích, những biến quan sát nào có giá trị factor of loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại khỏi phân tích để đảm bảo ý nghĩa giải thích của các nhân tố.
Kết quả phân tích cho thấy với 20 tiêu chí đánh giá các thang đo về nhận biết thương hiệu có thể rút trích được 6 nhân tố chính.
Các giá trị factor of loading của 20 tiêu chí đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA nằm trong khoảng từ 0,692 đến 0,940, (đều lớn hơn 0,5), thỏa mãn điều kiện để tiến hành các kiểm định tiếp theo
Bảng sau thể hiện ma trận thành phần xoay do SPSS kết xuất. Các biến quan sát được sắp xếp theo các nhóm nhân tố mới theo 2 tiêu chí: hội tụ và phân biệt.
85
Bảng 4-32: Ma trận thành phần xoay (Rotated Component Matrixa)
Ma trận thành phần xoay
Nhân tố Thành phần
1 2 3 4
Cửa hàng đẩy mạnh nhận thức về thương hiệu TDBH4 .912 Hình ảnh của cửa hàng thể hiện, chuyển tải, và khẳng định sự
cam kết với khách hàng TDBH7 .878
Nhân viên cửa hàng đáng tin, truyền sự tin cậy về sản phẩm
tới khách TDBH6 .866
Cửa hàng phổ biến, nâng cao nhận biết và kiến thức về sản
phẩm TDBH2 .858
Sự đa dạng sản phẩm của thương hiệu tạo cho khách nhiều
lựa chọn để thưởng thức TDBH5 .843
Hiệu ứng thông qua lan tỏa truyền miệng từ bạn bè đã tham
quan cửa hàng TDBH3 .826
Cửa hàng được thiết kế theo chủ đề (theme) rõ rệt, đậm nét,
tạo sự hấp dẫn TDBH1 .816
Khách hàng cho rằng giá của sản phẩm phù hợp với chất
lượng DDSP3 .880
Các tổ hợp sản phẩm của thương hiệu mang lại sự đa dạng
lựa chọn cho khách để thưởng thức DDSP5 .852
Các tổ hợp sản phẩm của thương hiệu cung cấp nhiều cách để
khách thưởng thức DDSP2 .800
Nhân viên cửa hàng hiểu được nhu cầu cụ thể của bạn và cố
gắng làm hài lòng những nhu cầu này thật tốt DDSP4 .770
Sự sẵn có của sản phẩm để thử tại chỗ DDSP1 .692
Hình ảnh của cửa hàng tạo cảm nhận về đạo đức tốt của người
bán hàng BKK4 .940
Cửa hàng là nơi khách hàng thể hiện phong cách sống BKK1 .923 Thương hiệu sản phẩm thể hiện hành động có định hướng BKK3 .901 Cửa hàng kích thích sự tò mò của khách với tâm trạng (cảm
xúc) khác nhau BKK2 .847
Cửa hàng tạo là nơi có cảm giác dễ chịu khi đi tham quan và
mua hàng hơn các cửa hàng thông thường khác PCS3 .900
Chủ đề thiết kế của cửa hàng tạo hình ảnh một công ty phát
triển mạnh mẽ PCS4 .893
Tặng sản phẩm đính kèm là biện pháp khiến khách hàng nhớ
về sản phẩm chính PCS1 .832
Thiết kế theo chủ đề của cửa hàng khiến khách hàng quay lại PCS2 .792 Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả
86
Kiểm định hệ số tương quan
Kiểm định hệ số tương quan được thực hiện để xem xét mối tương quan giữa các biến trong mô hình, lượng hóa mức độ chặt chẽ mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình cũng như phát hiện các bất thường để thực hiện kiểm định các bước tiếp theo. Theo kết quả trong bảng dưới đây thì giá trị hệ số tương quan nằm trong khoảng từ 0 đến 0,8, do đó mối quan hệ giữa các biến có ý nghĩa và hầu như không có dấu hiệu bất thường, có thể tiếp tục sử dụng những thống kê khác để kiểm định mối quan hệ này Các biến cũng được kiểm định tính đa cộng tuyến (multicolinarity) trước khi chạy mô hình hồi quy thông qua quan sát bảng hệ số tương quan (correlation) giữa các biến.
Bảng 4-14 dưới đây cho thấy không có dấu hiệu của đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Ngoài ra theo bảng kết quả hồi qui (xem Bảng 4-34) giá trị VIF đều < 2 nên có thể kết luận không có sự đa cộng tuyến giữa các biến.
Bảng 4-33: Hệ số tương quan Correlations
TDBH DDSP PCS BKK NBTH
TDBH Pearson Correlation 1 .410** .282** .088 .440**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .177 .000
N 236 236 236 236 236
DDSP Pearson Correlation .410** 1 .233** .256** .606**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 236 236 236 236 236
PCS Pearson Correlation .282** .233** 1 .069 .476**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .290 .000
N 236 236 236 236 236
BKK Pearson Correlation .088 .256** .069 1 .414**
Sig. (2-tailed) .177 .000 .290 .000
N 236 236 236 236 236
NBTH Pearson Correlation .440** .606** .476** .414** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 236 236 236 236 236
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Tính toán từ kết quả khảo sát của tác giả