Chương V bao gồm hai nghiên cứu định lượng sơ bộ và định lương chính thức. Trong đó, phân tích các dữ liệu nghiên cứu như phân tích Cronbach’alpha và hệ số KMO, phân tích các nhân tố khám phá EFA, và đưa ra phương trình hồi qui bội. Sau đó là kiểm tra các giả định cho hồi qui và phân tích sự ảnh hưởng của các biến định tính 5.1. Nghiên cứu định lượng sơ bộ và nghiên cứu chính thức
5.1.1. Tổng quan về nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu định lượng sơ bộ: sau khi khảo sát định tính các thang đo sẽ được đưa vào khảo sát định lượng sơ bộ. Mục tiêu của việc nghiên cứu định lượng sơ bộ là nhằm đánh giá sơ lượt các thang đo. Trong thang đo, các biến có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn .30 sẽ bị lọai và các biến có trọng số tải nhân tố nhỏ hơn .50 sẽ tiếp tục bị lọai không đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức các thang đo còn lại phù hợp sẽ được đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức. Vì vậy, các thang đo sau khi khảo sát định tính sẽ được sử dụng trong nghiên cứu định lượng sơ bộ với kích thước mẫu n=50, sẽ tiếp tục đánh giá thông qua hai công cụ chính:
(1) hệ số tin cậy Cronbach alpha
(2) phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Hệ số Cronbach alpha được sử dụng trước, các thang đo có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn .30 sẽ bị lọai và tiêu chuẩn thang đo có độ tin cậy alpha từ .65 trở lên. Tiếp theo, phương pháp EFA dùng cho các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn .50 sẽ tiếp tục bị lọai.
5.1.1.1. Hệ số tin cậy Cronbach alpha và hệ số KMO
Kết quả phân tích Cronbach alpha của các thang đo được trình bày dưới đây
Bảng 5.1. Bảng độ tin cậy Cronbach’alpha biến độc lập, phụ thuộc của mô hình Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu như loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
+ Thang đo nhóm ảnh hưởng (SFM) alpha= .894
SFM_1 12.46 18.417 .761 .865
SFM_2 12.38 17.873 .785 .860
SFM_3 12.48 19.112 .743 .870
SFM_4 12.40 18.694 .751 .868
SFM_5 12.12 20.598 .659 887
+ Thang đo yếu tố hình ảnh thương hiệu (IFM): alpha= .869
IFM_1 11.42 13.963 .836 .805
IFM_2 11.06 15.853 .615 .860
IFM_3 11.32 15.977 .620 .859
IFM_4 11.18 15.457 .660 .849
IFM_5 11.18 13.742 .745 829
+ Thang đo sản phẩm (MFM_Sp): alpha=.837 MFM_1Sp
MFM_2Sp MFM_3Sp MFM_4Sp
10.34 10.30 10.30 10.34
4.311 3.561 3.439 4.719
.670 .788 .657 .630
.797 .737 .816 .819 + Thang đo giá (MFM_G) alpha=.789
MFM_5G MFM_6G MFM_7G
8.06 8.36 8.18
2.507 2.072 2.477
.733 .524 .703
.631 .889 .650 + Thang đo khuyến mãi (MFM_K) alpha=.830
MFM_8K
MFM_9K 11.06
10.68 3.935
3.569 .730
.613 .767
.808
MFM_10K
MFM_11K 10.70
10.70 3.031
4.010 .773
.561 .730
.826 + Thang đo kênh phân phối (MFM_P) alpha=.764
MFM_12P MFM_13P MFM_14P MFM_15P
10.84 11.24 11.30 11.14
6.056 4.431 5.602 4.653
.581 .620 .415 .700
.717 .678 .787 .629 Hệ số KMO của biến độc lập=.655
+ Thang đo tố dự định mua lặp lại (PFM) alpha= .777 PFM_1
PFM_2 PFM_3 PFM_4
10.18 10.36 10.30 9.90
3.824 5.827 4.459 4.051
.630 .322 .702 .715
.703 .833 .666 .649 Hệ số KMO của biến phụ thuộc=.731
Trong thang đo này tất cả các biến có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn .30. Vì vậy, tất cả các biến này sẽ được đưa vào trong phân tích định lượng chính thức.
Các hệ số (0.5<KMO<1) cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp, (Hoàng Trọng &
Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Trong phân tích nhân tố khám phá tất cả các hệ số tải nhân tố điều lớn hơn 0.5 và sẽ được đưa vào nghiên cứu chính thức.
5.1.1.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Bảng 5.2. Bảng phân tích nhân tố khám phá của biến độc lập Ma trận xoay nhân tố
Yếu tố
1 2 3 4 5 6
SFM_1 .782
SFM_2 .792
SFM_3 .730
SFM_4 .726
SFM_5 .728
MFM_1Sp .679
MFM_2Sp .764
MFM_3Sp .811
MFM_4Sp .663
MFM_5G .835
MFM_6G .597
MFM_7G .878
MFM_8K .827
MFM_9K .764
MFM_10K .878
MFM_11K .703
MFM_12P .697
MFM_13P .863
MFM_14P .581
MFM_15P .806
IFM_1 .807
IFM_2 .832
IFM_3 .770
IFM_4 .784
IFM_5 .768
Trong 25 biến quan sát, tất cả các biến có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn .30 và tất cả các hệ số tải nhân tố điều lớn hơn 0.5, đều phù hợp. Vì vậy, các biến này sẽ được đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức.
Bảng 5.3. Bảng phân tích nhân tố khám phá của biến phụ thuộc Một yếu tố được rút trích
Yếu tố
PFM_1 .819
PFM_2 .504
PFM_3 .865
PFM_4 .878
Trong thang đo này rút trích ra được một yếu tố và các biến có hệ số tương quan biến- tổng lớn hơn .30 và tất cả các hệ số tải nhân tố điều lớn hơn 0.5, đều phù hợp. Vì vậy, các thang đo này sẽ được đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức.
5.1.2. Tổng quan về mẫu nghiên cứu chính thức và phạm vi lấy mẫu
Mẫu nghiên cứu định lượng chính thức hành vi dự định mua lặp lại sản phẩm VISO trắng sáng được thực hiện tại thành phố Hồ Chí Minh, những người có độ tuổi 18-60, đang sinh sống tai địa bàn thành phố HCM, có thu nhập trung bình, có trình độ học vấn từ bậc phổ thông đến đại học.
Độ tuổi: đáp viên có độ tuổi từ 18-30 chiếm 41,1%, độ tuổi từ 31- 45 chiếm 37,4%, còn lại 21,5% là đáp viên có độ tuổi 46 trở lên.
Thu nhập: mức thu nhập trên 10 triệu đáp viên chiếm phần lớn 55,1%, mức thu nhập thấp chiếm 9,1%, còn lại là mức thu nhập trung bình 35.8%.
Trình độ học vấn: đa phần đáp viên có trình độ trên cấp III chiếm 58.9%, đáp viên có trình độ từ cấp II đến cấp III là 24.5%, còn lại là đáp viên có trình độ dưới cấp II 16.6%. Dù là các đáp viên có độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn khác nhau tất cả đáp
viên điều là người có dự định mua lặp lại sản phẩm hoặc đang sử dụng sản phẩm VISO trắng sáng.
Bảng 5.4. Bảng đặc điểm cá nhân mẫu nghiên cứu
Các đặc điểm cá nhân Mẫu N=265
Tần số Phần trăm (%)
Tuổi
- 18-30t 109 41.1
- 31-45t 99 37.4
- >46t 57 21.5
Thu nhập
- <5 triệu 24 9.1
- Từ 5- 10 triệu 95 35.8
- > 10 triệu 146 55.1
Trình độ học vấn
- < cấp II 44 16.6
- Từ cấp II- cấp III 65 24.5
- > cấp III 156 58.9
Nghiên cứu định lượng chính thức này sẽ được thông qua hai công cụ chính (1) Hệ số tin cậy Cronbach alpha.
(2) Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
Hệ số Cronbach alpha được sử dụng trước, các số có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn .30 sẽ bị lọai và tiêu chuẩn thang đo có độ tin cậy alpha từ .65 trở lên. Tiếp theo, phương pháp EFA dùng cho các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn .50 sẽ tiếp tục bị lọai.
5.1.3. Hệ số tin cậy Cronbach’alpha và hệ số KMO
Bảng 5.5. Bảng hệ số tin cậy Cronbach’alpha Biến độc lập, phụ thuộc Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu như loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
+ Thang đo nhóm ảnh hưởng (SFM): alpha= .824
SFM_1 11.61 13.920 .599 .795
SFM_2 11.61 14.307 .556 .807
SFM_3 11.65 13.281 .585 .801
SFM_4 11.53 13.098 .664 .776
SFM_5 11.36 12.905 .694 .767
+ Thang đo yếu tố hình ảnh thương hiệu (IFM) alpha= .874
IFM_1 12.66 19.378 .612 .868
IFM_2 12.49 18.077 .726 .841
IFM_3 12.56 18.156 .740 .838
IFM_4 12.52 18.220 .714 .844
IFM_5 12.53 18.303 .717 .843
+ Thang đo sản phẩm (MFM_Sp) alpha=.886
MFM_1Sp 11.81 4.593 .851 .816
MFM_2Sp 11.80 4.608 .863 .812
MFM_3Sp 11.74 4.623 .723 .867
MFM_4Sp 11.94 5.402 .590 .911
+ Thang đo giá (MFM_G) alpha=.711
MFM_5G 7.51 3.857 .584 .549
MFM_6G 7.63 4.348 .431 .747
MFM_7G 7.44 4.414 .590 .559
+ Thang đo khuyến mãi (MFM_K) alpha=.892
MFM_8K 11.17 5.639 .883 .820
MFM_9K 11.28 5.465 .857 .825
MFM_10K 11.25 5.650 .835 .835
MFM_11K 11.52 6.197 .529 .955
+ Thang đo kênh phân phối (MFM_P) alpha=.857
MFM_12P 9.50 5.236 .764 .799
MFM_13P 9.54 4.651 .827 .764
MFM_14P 10.08 4.384 .592 .897
MFM_15P 9.51 5.455 .725 .816
+ Thang đo dự định mua lặp lại (PFM) alpha= .839
PFM_1 10.70 4.142 .668 .798
PFM_2 10.78 4.185 .710 .779
PFM_3 10.83 4.548 .646 .807
PFM_4 10.45 4.248 .664 .799
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế, tháng 9/2013)
Trong thang đo này tất cả các biến có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn .30. Vì vậy, tất cả các biến này sẽ được đưa vào trong phân tích EFA tiếp theo.
Các hệ số (0.5<KMO<1) cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp, (Hoàng Trọng &
Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
5.1.3.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi phân tích hệ số tin cậy alpha, các thang đo sẽ tiếp tục được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích yếu tố khám EFA. Các kết quả được trình bày như sau:
Biến độc lập của mô hình bao gồm: nhóm ảnh hưởng, hình ảnh thương hiệu, các kích tác marketing, trong đó bao gồm 4 thành phần sản phẩm, giá, khuyến mãi và phân phối thu được kết quả như sau
Bảng 5.6. Bảng phân tích nhân tố khám phá của biến độc lập Nhân tố
Biến quan sát 1 2 3 4 5 6
IFM_1 .715
IFM_2 .784
IFM_3 .794
IFM_4 .766
IFM_5 .789
MFM_8K .903
MFM_9K .918
MFM_10K .875
MFM_11K .718
MFM_1Sp .929
MFM_2Sp .938
MFM_3Sp .835
MFM_4Sp .687
SFM_1 .708
SFM_2 .671
SFM_3 .710
SFM_4 .788
SFM_5 .834
MFM_12P .842
MFM_13P .864
MFM_14P .730
MFM_15P .828
MFM_5G .792
MFM_6G .691
MFM_7G .809
Giá trị Eigen 5.658 5.658 2.769 1.952 1.676 1.350 Phương sai trích 22.632 40.265 51.339 59.149 65.854 71.253
Hệ số KMO KMO=.805
Kiểm định Bartlett với sig.=.000
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế, tháng 9/2013)
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố EFA cho ta thấy từ 25 biến được nhóm lại thành 6 nhân tố cụ thể sau:
* Nhân tố 1: hình ảnh thương hiệu ký hiệu HINHANHTHUONGHIEU
* Nhân tố 2: kích tác khuyến mãi ký hiệu KHUYENMAI
* Nhân tố 3: kích tác sản phẩm ký hiệu SANPHAM
* Nhân tố 4: nhóm ảnh hưởng ký hiệu NHOMANHHUONG
* Nhân tố 5: kênh phân phối ký hiệu PHANPHOI
* Nhân tố 6: kích tác giá ký hiệu GIA
Kết quả phân tích hệ số KMO=0,805 và kiểm định Bartlett với sig=0,000 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu và các biến quan sát là có tương quan với nhau trong tổng thể
Phép xoay promax cho thang đo đa hướng cho ta thấy 25 biến của các thang đo các nhóm ảnh hưởng, các kích tác marketing, hình ảnh về thương hiệu có hệ số tải nhân tố
> .5 đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố. Tổng phương sai trích đạt 71.253 % được cho thấy 6 nhân tố vừa rút trích ra giải thích được 71.253 % biến thiên của dữ liệu.
Biến phụ thuộc của mô hình
Bảng 5.7. Bảng phân tích nhân tố khám phá của biến phụ thuộc
Biến quan sát 1
PFM_1 .819
PFM_2 .848
PFM_3 .803
PFM_4 .816
Giá trị Eigenvalue 2.699
Phương sai trích 67.485
Kiểm định Bartlett với sig=0.000 Hệ số KMO=0,815
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế, tháng 9/2013)
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố EFA cho ta thấy từ 4 biến được nhóm lại thành 1 nhân tố cụ thể sau:
Nhân tố dự định mua lặp lại ký hiệu DUDINHMUALAPLAI
Kết quả phân tích hệ số KMO=0,815 và kiểm định Bartlett với sig=0,000 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu và các biến quan sát là có tương quan với nhau trong tổng thể
Hệ số tải nhân tố (Extraction) của các biến trong thang đo dự định mua lặp lại của người tiêu dùng điều >0.5, do đó không có biến nào bị loại. Kết quả bảng cho thấy, theo tiêu chuẩn Eigenvalue>1 có một nhân tố được rút ra và nhân tố này giải thích được 67.485% biến thiên của dữ liệu.
5.2. Phân trình hồi qui tuyến tính 5.2.1. Biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ trên mô hình nghiên cứu bao gồm các thành phần yếu tố văn hóa-xã hội, các kích tác marketing trong đó bao gồm các thành phần như: sản phẩm, giá, khuyến mãi và phân phối, yếu tố hình ảnh thương hiệu, yếu tố dự định mua sản phẩm VISO trắng sáng ta có phương trình hồi qui đa biến như sau:
DUDINHMUALAPLAI = ò0 + ò1* HINHANHTHUONGHIE + ò2* KHUYENMAI +ò3* SANPHAM + ò4*NHOMANHHUONG+ ò5*PHANPHOI + ò6* GIA
Trong đó
- DUDINHMUALAPLAI là biến phụ thuộc ký hiệu (PFM), (Y).
- HINHANHTHUONGHIEU, ký hiệu: (IFM) là biến độc lập (X1) - KHUYENMAI, ký hiệu: (MFM_K), biến độc lập (X2)
- SANPHAM, ký hiệu: (MFM_Sp), biến độc lập (X3) - NHOMANHHUONG, ký hiệu: (SFM), biến độc lập (X4) - PHANPHOI, ký hiệu: (MFM_P), biến độc lập (X5) - GIA, ký hiệu:(MFM_G), biến độc lập (X6)
5.2.2. Phương trình hồi qui
Bảng 5.8. Bảng R bình phương và R điều chỉnh
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn
ước lượng
Durbin- Watson
1 .848a .719 .712 .36030 1.809
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế, tháng 9/2013)
Giá trị R bình phương điều chỉnh=0.712 nghĩa là mô hình giải thích được 71,2% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 5.9. Bảng hệ số hồi qui và đo lường đa cộng tuyến Hệ số
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn hóa Mức ý
nghĩa Đo lường đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Hệ số (Beta)
(Sig.)
Độ chấp
nhận Độ phóng đại
Hằng số .113 .202 .578
SFM .020 .028 .027 .471 .779 1.284
IFM .212 .026 .334 .000 .641 1.561
MFM_Sp .070 .033 .075 .033 .891 1.122
MFM_G .004 .026 .006 .863 .819 1.222
MFM_K .554 .031 .647 .000 .850 1.177
MFM_P .107 .035 .115 .002 .769 1.301
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế, tháng 9/2013) Phương trình hồi qui như sau:
DUDINHMUALAPLAI= 0.113 + 0.212*HINHANHTHUONGHIEU+ 0.554*KHUYENMAI + 0.07*SANPHAM + 0.02*NHOMANHHUONG+
0.107*PHANPHOI+ 0.004*GIA
5.2.3. Kiểm định các giả thuyết
H1: Nhóm ảnh hưởng tác động đến dự định mua lặp lại của người tiêu dùng.
H2: Hình ảnh thương hiệu tác động đến dự định mua lặplại của người tiêu dùng.
H3: Kích tác sản phẩm tác động đến dự định mua lặplại của người tiêu dùng.
H4: Kích tác giá tác động đến dự định mua lặp lại của người tiêu dùng.
H5: Kích tác khuyến mãi tác động đến dự định mua lặp lại của người tiêu dùng.
H6: Sự thuận tiện của kênh phân phối tác động đến dự định mua lặp lại của người tiêu dùng.
- Nhìn vào mức ý nghĩa quan sát sig của biến NHOMANHHUONG=.471 >. 05, cho thấy biến này không có ý nghĩa trong mô hình.Theo dữ liệu thu được biến này không có ảnh hưởng đến DUDINHMUALAPLAI.
- Mức ý nghĩa của biến GIA sig=.863>.05, cho thấy biến này không có ý nghĩa trong mô hình. Vậy biến này không có ảnh hưởng đến DUDINHMUALAPLAI.
- Mức ý nghĩa quan sát của các biến HINHANHTHUONGHIEU, KHUYENMAI=0.00<0.05 điều này khẳng định các biến này có tác động dương đến DUDINHMUALAPLAI.
- Mức ý nghĩa quan sát của biến còn lại SANPHAM =.033<0.05 điều này khẳng định biến này có tác động dương đến DUDINHMUALAPLAI.
- Mức ý nghĩa quan sát của biến còn lại PHANPHOI=.002<0.05 điều này khẳng định biến này có tác động dương đến DUDINHMUALAPLAI.
5.2.4. Mức ý nghĩa của hồi qui
Kết quả mô hình hồi qui cho thấy quá trình dự định mua chịu tác động của các thành phần như: do tác đông hình ảnh thương hiệu, do tác động sản phẩm, do tác động khuyến mãi, và cuối cùng là do hệ thống kênh phân phối. Trong đó, khuyến mãi là yếu
tố tác đông mạnh nhất đến quá trình dự định mua với hệ số 0.554, tiếp đến là yếu tố hình ảnh thương hiệu với hệ số 0.212.
- Mức ý nghĩa của hệ số hồi qui riờng phần với chỉ số òi đo lường sự thay đổi trong giỏ trị trung bình DUDINHMUALAPLAI khi một biến độc lập thay đổi một đơn vị, giữ cho các biến độc lập còn lại không đổi. Điều này có nghĩa là:
- Khi yếu tố HINHANHTHUONGHIEU tăng lên một đơn vị thì DUDINHMUALAPLAI tăng lên 0.345 đơn vị, giữ cho các biến còn lại không đổi.
- Khi yếu tố SANPHAM tăng lên một đơn vị thì DUDINHMUALAPLAI tăng lên 0.183 đơn vị, giữ cho các biến còn lại không đổi.
- Khi yếu tố KHUYENMAI tăng lên một đơn vị thì DUDINHMUALAPLAI tăng lên 0.667 đơn vị, giữ cho các biến còn lại không đổi.
- Khi yếu tố PHANPHOI tăng lên một đơn vị thì DUDINHMUALAPLAI tăng lên 0.22 đơn vị, giữ cho các biến còn lại không đổi.
5.3. Kiểm tra các giả định hồi qui
5.3.1. Giả định liên hệ tuyến tính (linearity)
Giả định này được kiểm tra thông qua biểu đồ phân tán Scatter giữa giá trị Y và từng biến Xi. Kết qua cho thấy Xi có mối liên hệ tuyến tính với Y
Biến độc lâp HINHANHTHUONGHIEU
Kết quả kiểm định không bị vi phạm (Tham khảo thêm phần phụ lục)
5.3.2. Giả định phương sai của sai số không đổi
Giả định này được kiểm tra bằng đồ thị phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa (ZRESID(Y) và ZPRED(X)). Kết quả các giá trị phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm O. Vậy, giả định phương sai của sai số không đổi cũng không bị vi phạm
Biến độc lập HINHANHTHUONGHIEU
Kết quả kiểm định không bị vi phạm (Tham khảo thêm phần phụ lục) 5.3.3. Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Biểu đồ histogram cho phần dư của các biến phụ thuộc cho các giá trị Mean=0 và Std=1. Như vậy giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biến độc lập HINHANHTHUONGHIEU
Kết quả kiểm định không bị vi phạm (Tham khảo thêm phần phụ lục) (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế, tháng 9/2013)
5.3.4. Giả định không có tương quan giữa các phần dư
Hệ số Dubin-Watson cho giá trị 1.809 (1< Dubin-Watson <3) do đó trong mô hình tổng thể không có sự tương quan giữa các phần dư. Như vậy mô hình nghiên cứu là phù hợp.
5.3.5. Hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình hồi qui không vi phạm hiện tương đa cộng tuyến vì các hệ số phóng đại phương sai VIF chạy từ 1.122 đến 1.561 đạt yêu cầu VIF<10, nghĩa là các biến độc lập không có đa cộng tuyến với nhau.
5.4. Mô tả trị trung bình của các biến nghiên cứu 5.4.1. Mô tả trị trung bình của các biến độc lập
Dưới đây là bảng thống kê mô mả cho các biến độc lập quan sát được trong đó bao gồm trị trung bình và độ lệch chuẩn của từng biến quan sát.
Bảng 5.10. Thống kê mô tả của biến độc lập Ký hiệu
biến Diễn giải ngắn Trung
bình Độ lệch chuẩn
IMF Hình ảnh thương hiệu 3.1381
IMF_1 IMF_2 IMF_3 IMF_4 IMF_5
Có thể dễ dàng phân biệt logo Dễ dàng nhận ra sản phẩm
Có thể nhớ rõ bao bì và trọng lượng Có thể nhớ và nhận biết logo
Có thể nhận ra các đặc điểm của sản phẩm
3.03 3.20 3.13 3.17 3.16
1.280 1.314 1.285 1.309 1.293
MFM_K Khuyến mãi 3.7679
MFM_1K MFM_2K MFM_3K MFM_4K
Thấy các chương trình khuyến mãi luôn hấp dẫn Thấy chương trình khuyến mãi sáng gây ấn tượng Thích tham gia các chương trình khuyến mãi
Luôn quan tâm và tìm kiếm chương trình khuyến mãi
3.91 3.80 3.82 3.55
.836 .894 .867 1.003
MFM_Sp Sản phẩm 3.9415 MFM_1Sp
MFM_2Sp MFM_3Sp
MFM_4Sp
Sản phẩm giặt trắng sáng hơn ngay lần giặt đầu tiên Sản phẩm giặt trắng sáng hơn
Sản phẩm làm màu vải giảm ngã vàng và có mùi hương dễ chịu.
Sản phẩm có chất lượng tốt
3.95 3.97 4.02
3.82
.815 .804 .900
.799
MFM_P Phân phối 3.2189
MFM_1P MFM_2P MFM_3P MFM_4P
Sản phẩm trưng bày gọn gàng và bắt mắt Sản phẩm ở siêu thị và đại lý
Dễ dàng thấy các cửa hàng có bày bán sản phẩm.
Dễ dàng tìm mua được sản phẩm.
3.38 3.34 2.8 3.36
.739 .843 1.110 .710 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế, tháng 9/2013)
5.4.2. Đánh giá mức dự định mua lặp lại của người tiêu dùng qua thống kê mô tả biến độc lập
Từ kết quả khảo sát, giá trị trung bình của các biến dao động từ 2.8 đến 4.02 (bảng 5.10). Như vậy, người tiêu dùng đánh giá hầu hết các yếu tố ở mức trung bình khá.
- Đánh giá người tiêu dùng đối với sản phẩm là cao nhất trong các thành phần. Điều này chứng tỏ người tiêu dùng quan tâm yếu tố sản phẩm nhiều nhất và có dự định mua lặp lai.
- Đánh giá của người tiêu dùng đối với chương trình khuyến mãi cũng khá cao có mức trung bình từ 3.55 đến 3.91. Chứng tỏ người tiêu dùng rất quan tâm đến chương trình khuyến mãi.
- Mức đánh giá của người tiêu dùng đối với hình ảnh thương hiệu khá đồng điều ở mức 3.03 đến 3.20 điều này chứng tỏ người tiêu dùng khá am hiểu về nhãn hiệu VISO trắng sáng này.