2.2.1.Phương pháp chọn vùng nghiên cứu
Vùng nghiên cứu là khách hàng tại siêu thị Co.opMart Cần Thơ vì đây là nơi có thể dễ dàng tiếp xúc với nhiều khách hàng khác nhau và phần nào mang tính đại diện cho tổng thể hơn nếu lấy mẫu ở một nơi khác. Nên đây là địa điểm tốt nhất cho việc thu thập số liệu trong giới hạn thời gian của đề tài.
2.2.2. Phương pháp thu thập số liệu - Số liệu sơ cấp
Phương pháp chọn mẫu: khách hàng tại siêu thị phân bố ở nhiều nơi trên địa bàn thành phố Cần Thơ và nhiều tỉnh khác. Việc phỏng vấn tại nhà rất tốn kém và mất khá nhiều thời gian, mặt khác đề tài nghiên cứu này chỉ mang tính chất thăm dò thị trường nên phương pháp chọn mẫu thuận tiện là hiệu quả nhất vì tiết kiệm được thời gian và chi phí.
Số liệu sơ cấp được thu thập thông qua quá trình phỏng vấn từ bảng câu hỏi, phỏng vấn khách hàng khi mua sắm tại siêu thị Co.opMart Cần Thơ. Theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện thì yếu điểm của phương pháp này là mẫu chọn mang tính đại diện tổng thể không cao. Nên để phần nào đó khắc phục nhược điểm này tác giả phỏng vấn khách hàng tại siêu thị Co.opMart Cần Thơ vào những ngày khác nhau và thời gian phỏng vấn khác nhau. Bên cạnh đó, trong quá trình phỏng vấn khách hàng tác giả cố gắng tiếp xúc với nhiều đối tượng khác nhau từ độ tuổi cho đến tình trạng hôn nhân (thông qua quan sát cá nhân).
Cở mẫu được chọn: 100. Vì thông thường các nghiên cứu trong thực tế nhà nghiên cứu mặc nhiên sử dụng cở mẫu bằng hoặc lớn hơn 100 mà không cần tính toán cở mẫu vì cở mẫu này đã thuộc mẫu lớn đảm bảo cho việc suy rộng tổng thể 9].
Ngoài ra đề tài này còn được tham khảo ý kiến của chuyên gia nội bộ trong siêu thị Co.opMart Cần Thơ nhằm đưa ra các nhận định chính xác hơn.
Bảng câu hỏi gồm 4 phần:
Phần 1: Phần sàng lọc Phần 2: Phần quản lý Phần 3: Thông tin cá nhân
Phần 4: Xoay quanh đến hành vi mua sắm của khách hàng.
2.2.3. Phương pháp phân tích số liệu
Với mục tiêu 1: Thực trạng hành vi mua sắm của khách hàng. Thông qua số liệu thu nhập được tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả, phân tích tần số. Bên cạnh đó trong mục tiêu này tác giả kiểm định xem yếu tố cá nhân có tác động đến hành vi mua hay không. Dùng kiểm định chi bình phương. Với giả thuyết H0: không có mối quan hệ giữa các biến.
H1: có mối quan hệ giữa các biến.
Dựa vào mức ý nghĩa sig. nếu sig.<0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0. Có nghĩa yếu tố cá nhân có mối quan hệ với hành vi mua với mức nghĩa 5%.
Với mục tiêu 2: Xác định nhóm nhân tố cấu thành nên chất lượng dịch vụ và đặc điểm nhóm khách hàng tiềm năng và khách hàng mục tiêu.
Xác định nhân tố tác động cấu thành nên chất lượng dịch vụ: Thông qua lược khảo tài liệu và tham khảo ý kiến chuyên gia, tác giả xây dựng nên 18 thang đo cấu thành nên chất lượng dịch vụ. Như phần trước đã nêu do bộ thang đo được lấy từ nhiều nguồn khác nhau có thể một vài nhân tố không phù hợp để đo lường trong nghiên cứu này do đó tác giả sẽ dùng hệ số Cronch’s Anpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo. Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, tác giả tổng hợp nhóm lại thu gọn tóm tắt dữ liệu và để tạo biến mới đại diện hơn bằng phân tích nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố sẽ cho biết đâu là nhân tố cấu thành nên chất lượng dịch vụ mà khách hàng quan tâm khi mua sắm tại đây.
Xác định nhóm khách hàng mục tiêu và khách hàng tiềm năng: Muốn xác định được khách hàng tiềm năng và khách hàng mục tiêu trước hết cần biết khách hàng tại siêu thị Co.opMart Cần Thơ hiện tại có mấy nhóm. Tác giả sẽ dùng phân tích cụm để xác định số nhóm khách hàng. Dùng phân tích phân biệt để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm, như vậy việc phân nhóm và chọn khách hàng mục tiêu mới có ý nghĩa. Tiếp đến sẽ dùng phân tích bảng chéo để mô tả đặc điểm của khách hàng tiềm năng. Đứng trên phương diện của ban lãnh đạo siêu thị nhóm khách hàng mục tiêu được chọn phải là nhóm đánh giá cao về chất lượng dịch vụ hơn các nhóm còn lại. Như phần cơ sở lý luận có nêu khi khách hàng đánh giá cao về chất lượng dịch vụ của siêu thị thì tạo cho doanh nghiệp nhiều lợi ích. Nhóm khách hàng tiềm năng là nhóm có cơ hội để phát triển và rất có tiềm năng, có số lượng khách hàng lớn và việc nâng cao sự đánh giá ở nhóm
này mang lại hiệu quả hơn so với việc nâng cao sự đánh giá ở các nhóm nhân tố khác.
Với các mục tiêu này sẽ sử dụng nguồn số liệu sơ cấp và tiến hành phân tích dữ liệu bằng phần miềm SPSS 16.0 theo các phương pháp được đề cập dưới đây.
Dùng các phương pháp thống kê mô tả: là tổng hợp các phương pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu và tổng hợp các phương pháp lý thuyết và ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như: kinh tế, y học để từ đó rút ra các kết luận dựa trên các số liệu và thông tin mà ta thu thập được. Mục đích của thống kê mô tả là tập hợp các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu bằng các phương pháp đo lường, mô tả với các chỉ số thống kê như: số trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn. Tất cả các đại lượng thống kê chỉ được áp dụng với các biến định lượng.
Phương pháp phân tích tần số: là phương pháp dùng để tóm tắt dữ liệu, dựa trên những tần số xuất hiện của các đối tượng trong cơ sở dữ liệu để so sánh tỉ lệ, giúp ta đánh giá chính xác và dễ dàng hơn.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA): đánh giá độ tin cậy của thang đo dựa vào hệ số Cronbach’s Anpha của mô hình và của từng m i biến lợi ích.
- Tính hệ số Cronbach Alpha được thực hiện đối với các nhóm biến cố kết nên các nhân tố. Hệ số Cronbach’s Alpha cho biết sự tương đối đồng nhất trong đo lường theo các biến có nội dung gần gũi nhau và đã hình thành nên một nhân tố. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng – (item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn để chọn biến khi nó có độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên 14].
- Sau khi độ tin cậy đạt yêu cầu, dùng phân tích nhân tố để xác định đâu là những tiêu chí quan trọng nhất mà người tiêu dùng quan tâm.
Trong phân tích nhân tố bao gồm nhiều tham số thống kê nhưng trong luận văn này áp dụng: Bartlett’s test of sphericity (đại lượng Bartlett) và Kaiser- meyer-Olkin (KMO).
Bartlett’s test of sphericity: đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nói
cách khác ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất, m i biến tương quan hoàn toàn với nó và không tương quan với biến khác.
Ta đặt giả thuyết H0: các biến không tương quan với nhau H1: các biến có tương quan với nhau
Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê thì sig.<0.05 thì kết luận các biến có tương quan với nhau trong tổng thể khi đó mô hình mới thích hợp để phân tích nhân tố.
Kiểm định KMO là chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá. Giá trị KMO 0.5 trở lên thì nhân tích nhân tố là thích hợp.
Ngược lại nếu KMO <0.5 thì không thích hợp phân tích nhân tố 14].
Phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp thành phần chính (principal components) với phép quay cho phương sai tối đa (varimax) và điểm dừng khi các yếu tố có phương sai tổng hợp của từng nhân tố (eigenvalue) = 1.
Và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%
[14].
Phân tích cụm: Phân tích cụm là tên của một nhóm các kỹ thuật đa biến có mục tiêu chính là phân loại các đơn vị dựa vào một số các đặc tính của chúng.
Các kỹ thuật này nhận diện và phân loại các đối tượng hay các biến sao cho các đối tượng trong cùng một cụm tương tự nhau xét theo các đặc tính được chọn để nghiên cứu. Nội bộ trong các cụm sẽ đồng nhất cao trong khi giữa chúng có sự khác biệt lớn. Vì vậy nếu phân loại thành công thì các đối tượng trong cùng một cụm sẽ nằm gần với nhau và các đối tượng khác cụm sẽ nằm cách xa nhau khi được diễn tả trên đồ thị.
Trong nghiên cứu này xác định số cụm được dựa vào khoảng cách giữa các cụm.
Giả thuyết H0: ở đây là sự khác biệt giữa các cụm chỉ là ngẫu nhiên.
Trong thực tế thường sử dụng giá trị Sig.<0.05 thì có căn cứ để bác bỏ H0: chứng minh sự khác biệt giữa các cụm là có cơ sở.
Phân tích phân biệt: sử dụng cho việc phân biệt các nhóm bằng cách phân tích dữ liệu với một biến phụ thuộc được phân cấp và các biến độc lập được đo bằng thang đo khoảng. Chúng ta không được giải thích kết quả phân tích nếu như hàm phân biệt được ước lượng không có ý nghĩa về mặt thống kê.
Giả thuyết H0 ở đây là trong tổng thể các trung bình của các hàm phân biệt của các nhóm là bằng nhau. Kiểm định này được thực hiện trên tiêu chuẩn Wilks’ Lambda. Nếu sig.<0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0. [17]
Phân tích bảng chéo: là một kỹ thuật thống kê mô tả hai hoặc ba biến cùng lúc và bảng phản ánh sự kết hợp hai hay nhiều biến số có số lượng hạn chế trong phân loại hoặc trong giá trị phân biệt. 2]
Với mục tiêu 3: Đề ra giải pháp nhằm nâng cao sự đánh giá của khách hàng. Dựa vào kết quả phân tích ở các mục tiêu trên tạo tiền đề cho việc đề ra các giải pháp.
CHƯƠNG 3