tr−ớc khi tiến hμnh phân tích hồi quy, ta sẽ xem xét mối quan hệ t−ơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc vμ từng biến độc lập, cũng nh− giữa các biến độc lập với nhaụ hệ số t−ơng quan giữa biến phụ thuộc vμ các biến độc lập cμng lớn chứng tỏ mối quan hệ giữa biến phụ thuộc vμ các biến độc lập cμng cao, vμ nh− vậy phân tích hồi quy có thể phù hợp. mặt khác, nếu giữa các biến độc lập có mối t−ơng quan lớn với nhau thì điều nμy lại có nghĩa lμ có thể xảy ra hiện t−ợng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quỵ
hệ số t−ơng quan Person đ−ợc sử dụng để xem xét mối quan hệ t−ơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng nh− giữa các biến độc lập với nhaụ hệ số nμy luôn nμy trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì ta có thể kết luận mối quan hệ lμ chặt chẽ, vμ cμng gần 1 thì mối quan hệ cμng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì có biết mối quan hệ lμ lỏng.
Bảng 4.3.3.1: Hệ số t−ơng quan giữa các nhân tố
AW PQ AS LY
AW Hệ số t−ơng quan Pearson 1 0,552 0,352 0,616 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000
N 210 210 210 210
PQ Hệ số t−ơng quan Pearson .552** 1 0,435 0,704 Sig. (2-tailed) .000 0,000 0,000
N 210 210 210 210
AS Hệ số t−ơng quan Pearson .352** 0,435 1 0,572 Sig. (2-tailed) .000 0,000 0,000
N 210 210 210 210
LY Hệ số t−ơng quan Pearson .616** 0,704 0,572 1 Sig. (2-tailed) .000 0,000 0,000
N 210 210 210 210
kết quả phân tích cho thấy có mối quan hệ t−ơng quan giữa lòng trung thμnh th−ơng hiệu với các biến độc lập nhận biết th−ơng hiệu, chất l−ợng cảm nhận, liên t−ởng th−ơng hiệu vμ mối quan hệ nμy lμ t−ơng đối chặt chẽ. trong đó, nhân tố chất l−ợng cảm nhận vμ lòng trung thμnh th−ơng hiệu có t−ơng quan mạnh nhất (hệ số t−ơng quan Person lμ 0,704), nhân tố liên t−ởng th−ơng hiệu có t−ơng quan yếu nhất (hệ số t−ơng quan person lμ 0,572).
kết quả phân tích cho thấy giữa các biến độc lập cũng có mối t−ơng quan với nhaụ Tuy nhiên, ta không cần quá bận tâm với vấn đề nμy vì kiểm định đa cộng tuyến bên d−ới sẽ giúp xác định đ−ợc giữa các biến đ−ợc giữ lại khi phân tích hồi quy có xảy ra hiện t−ợng đa cộng tuyến hay không.
4.3.3.2 phân tích hồi quy
các nhân tố của thang đo thμnh phần giá trị th−ơng hiệu đ−ợc đ−a vμo xem xét mức độ ảnh h−ởng đến lòng trung thμnh th−ơng hiệu bằng ph−ơng pháp enter. kết quả hồi quy R2 hiệu chỉnh lμ 0,631, nghĩa lμ mô hình giải thích đ−ợc 63,1% sự thay đổi của biến lòng trung thμnh th−ơng hiệu vμ mô hình phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% (xem phụ lục 5)
Bảng 4.3.3.2a đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của −ớc l−ợng
1 0,797a 0,636 0,631 1,51819
Nguồn: phụ lục 4 Với mức ý nghĩa của thống kê F trong kiểm định anova rất nhỏ (sig = 0,000), mô hình phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95%.
Bảng 4.3.3.2b kết quả các thông số hồi quy
mô hình hệ số ch−a chuẩn hóa hệ số chuẩn hóa t sig. thống kê đa cộng tuyến b std. error beta Độ chấp nhận vif 1 hằng số -1.420 .903 -1.572 .117 aw .201 .037 .280 5.498 .000 .680 1.471 pq .288 .036 .423 7.978 .000 .629 1.591 as .161 .026 .289 6.123 .000 .793 1.262
biến phụ thuộc: ly Nguồn: phụ lục 4
Kiểm định giả thuyết H1, H2 vμ H3: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy
tất cả 3 thμnh phần giá trị th−ơng hiệu (sự nhận biết, chất l−ợng cảm nhận, sự liên t−ởng th−ơng hiệu) đều thực sự có ảnh h−ởng đến lòng trung thμnh th−ơng
hiệu (sig của các trọng số hồi quy đều đạt mức ý nghĩa). các biến nμy đều có ảnh h−ởng d−ơng đến lòng trung thμnh th−ơng hiệu (hệ số beta đều d−ơng). Điều nμy có nghĩa lμ khi sự nhận biết th−ơng hiệu tăng, chất l−ợng cảm nhận tăng hay sự liên t−ởng tích cực tăng thì đều khiến cho lòng trung thμnh th−ơng hiệu tăng lên vμ ng−ợc lạị
Mô hình hồi quy đối với các biến đã chuẩn hóa nh− sau:
Để xác định mức độ ảnh h−ởng của các nhân tố aw, pq, as đến ly chúng ta căn cứ vμo hệ số betạ nếu beta cμng lớn thì mức độ ảnh h−ởng đến ly cμng cao vμ ng−ợc lạị Nh− vậy, trong ph−ơng trình trên, yếu tố chất l−ợng cảm nhận ảnh h−ởng mạnh nhất đến lòng trung thμnh th−ơng hiệu (beta = 0,423), tiếp đến lμ liên t−ởng th−ơng hiệu (beta = 0,289) vμ sự nhận biết th−ơng hiệu (beta = 0,280).
4.3.3.3 Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong phân tích hồi quy
* giả định về liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc vμ các biến độc lập cũng nh− hiện t−ợng ph−ơng sai thay đổi:
Nhận biết thương hiệu Liờn tưởng thương hiệu Chất lượng cảm nhận Lũng trung thành thương hiệu 0,00,2 89 0,289 0,280 0,423
ta kiểm tra giả định nμy bằng cách vẽ biểu đồ phân tán giữa các phần d− vμ giá trị dự đoán mμ mô hình cho rạ ng−ời ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị nμy đã đ−ợc chuẩn hóa (standardized) với phần d− trên trục tung vμ giá trị dự đoán trên trục hoμnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính vμ ph−ơng sai bằng nhau đ−ợc thỏa mãn, thì ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần d−, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên trong một phạm vi không đổi quanh trục 0.
nhìn vμo đồ thị scatter, ta thấy đồ thị phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đ−ờng đi qua tung độ 0 chứ không tạo thμnh một hình dạng cụ thể nμọ Nh− vậy, giả thiết về liên hệ tuyến tính cũng nh− hiện t−ợng ph−ơng sai thay đổi không bị vi phạm.
* giả định tiếp theo lμ giả định về phân phối chuẩn của phần d−:
Để thực hiện kiểm định nμy, ta sử dụng biểu đồ histogram. nhìn vμo biểu đồ ta thấy phần d− có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 vμ độ lệch chuẩn gần bằng 1. Do đó, ta có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
* Giả định về hiện t−ợng đa công tuyến:
Cuối cùng, ta tiến hμnh xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mô hình. hệ số phóng đại ph−ơng sai vif của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên không có hiện t−ợng đa cộng tuyến xảy rạ theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 497): “thông th−ờng nếu vif của một biến độc lập nμo đó >10 thì biến nμy hầu nh− không có giá trị giải thích biến thiên của y trong mô hình mlr
(hair vμ cộng sự, 2006). Tuy nhiên, trong thực tế, nếu vif >2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy”.
* tóm lại ta có thể kết luận rằng:
- khi khách hμng có sự nhận biết th−ơng hiệu cμng cao thì lòng trung thμnh của khách hμng với th−ơng hiệu cμng caọ
- khi khách hμng có sự cảm nhận về chất l−ợng của th−ơng hiệu cμng cμng cao thì lòng trung thμnh của khách hμng với th−ơng hiệu cμng caọ
- khi khách hμng có sự liên t−ởng th−ơng hiệu cμng tích cực thì lòng trung thμnh của khách hμng với th−ơng hiệu cμng caọ
- yếu tố chất l−ợng cảm nhận của khách hμng ảnh h−ởng mạnh nhất đến lòng trung thμnh với th−ơng hiệu, tiếp đến lμ sự liên t−ởng th−ơng hiệu vμ sau cùng lμ sự nhận biết th−ơng hiệụ
4.3.4 phân tích ảnh h−ởng của các biến định tính đến các thμnh phần của giá trị th−ơng hiệu giá trị th−ơng hiệu
4.3.4.1 giới tính
kết quả kiểm định t-test (independent-samples T-test) với biến giới tính lần l−ợt cho tất các nhân tố của giá trị th−ơng hiệu cho thấy, với độ tin cậy 95% thì giữa nam vμ nữ không có sự khác nhau về mức độ cảm nhận trong biến tất cả các biến độc lập của thμnh phần nhận biết th−ơng hiệu, chất l−ợng cảm nhận, liên t−ởng th−ơng hiệu vμ lòng trung thμnh th−ơng hiệụ
trong các biến độc lập, tất cả đều có sig của t-test lớn hơn 0.05 (xem phụ lục 6), vμ số liệu cũng cho thấy mức độ trung bình đánh giá đối với từng biến độc lập của nam vμ nữ cũng không có sự khác biệt đáng kể.
4.3.4.2 Độ tuổi
cũng nh− biến giới tính, tác giả cũng sử dụng kiểm định t-test (independent-samples t-test) với biến độ tuổi lần l−ợt cho tất các nhân tố của
giá trị th−ơng hiệu . kết quả cho thấy với độ tin cậy 95% thì giữa những ng−ời d−ới 30 tuổi vμ từ 30 tuổi trở lên không có sự khác nhau về mức độ đánh giá trong tất cả các biến độc lập của các thμnh phần nhận biết th−ơng hiệu, chất l−ợng cảm nhận, liên t−ởng th−ơng hiệu vμ lòng trung thμnh th−ơng hiệụ
trong các biến độc lập, tất cả đều có sig của t-test lớn hơn 0.05 (xem phụ lục 7), vμ số liệu cũng cho thấy mức độ trung bình đánh giá đối với từng biến độc lập của những ng−ời d−ới 30 tuổi vμ từ 30 tuổi trở lên cũng không có sự khác biệt đáng kể.
4.3.4.3 Thời gian sử dụng dịch vụ
Để phân tích sự khác biệt trong đánh giá theo nhóm thời gian sử dụng dịch vụ của Vinaphone, ph−ơng pháp phân tích ph−ơng sai (anova) một chiều đ−ợc sử dụng để đánh giá xem có sự khác biệt trong đánh giá các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu theo các nhóm thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau hay không. sau khi tiến hμnh phân tích ANOVA một chiều với cùng mức ý nghĩa 0,05 kết quả thu đ−ợc nh− sau: tất cả các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05 (xem phụ lục 8) do đó có sự khác biệt trong đánh giá các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu theo nhóm thời gian sử dụng. Mặt khác trung bình đánh giá của nhóm khách hμng sử dụng lâu năm (trên 3 năm) cao hơn so với th−ờng xuyên sử dụng (1-3 năm) vμ thấp nhất lμ mới sử dụng (d−ới 1 năm).
Do đó đánh giá của khách hμng sử dụng lâu năm đối với các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu cao nhất, sau đó lμ khách hμng sử dụng th−ờng xuyên vμ thấp nhất lμ khách hμng mới sử dụng dịch vụ của Vinaphonẹ
4.3.4.4 thu nhập
Để phân tích sự khác biệt trong đánh giá theo nhóm thu nhập ph−ơng pháp phân tích ph−ơng sai (anova) một chiều đ−ợc sử dụng để đánh giá xem có sự khác biệt trong đánh giá các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu theo
các nhóm thu nhập khác nhau hay không. sau khi tiến hμnh phân tích anova một chiều với cùng mức ý nghĩa 0,05 kết quả thu đ−ợc nh− sau: tất cả các giá trị Sig. đều lớn hơn 0,05 (xem phụ lục 9) do đó không có sự khác biệt trong đánh giá các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu theo nhóm thu nhập.
4.4 Đánh giá của khách hμng đối với các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu của Vinaphone của Vinaphone
Bảng 4.4: Tổng hợp kết quả đánh giá các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu
Thành phần Biến quan sát Mức độđánh giá (%) Trung bình Trung bình nhân tố M1 M2 M3 M4 M5 Nhận biết th−ơng hiệu AW1 1,4 8,1 41,9 48,6 4,376 4,264 AW2 1,4 1,9 14,3 40,0 42,4 4,200 AW3 1,0 1,4 7,6 47,6 42,4 4,290 AW4 1,9 11,0 40,5 46,6 4,319 AW5 1,9 3,8 18,6 30,5 45,2 4,133 Chất l−ợng cảm nhận PQ1 11,9 25,7 62,4 4,504 4,420 PQ2 1,0 2,9 9,5 29,0 57,6 4,395 PQ3 0,5 1,4 14,4 34,8 49,0 4,308 PQ4 12,4 38,6 49,0 4,366 PQ5 11,9 24,3 63,8 4,519 PQ6 14,3 28,6 57,1 4,428 Liên t−ởng th−ơng hiệu AS1 4,8 8,6 19,5 67,1 4,490 4,383 AS2 1,4 9,0 28,6 61,0 4,490 AS3 0,5 1,0 16,2 26,2 56,2 4,366 AS4 3,8 8,6 30,5 57,1 4,409 AS5 1,0 1,4 16,2 27,6 53,8 4,319 AS6 4,3 10,5 20,5 64,8 4,457
AS7 1,4 2,4 14,8 42,4 39,0 4,152 Lòng trung thμnh th−ơng hiệu LY1 4,3 16,2 56,2 23,3 3,985 3,854 LY2 0,5 2,4 21,9 55,7 19,5 3,914 LY3 4,3 27,6 53,3 14,8 3,785 LY4 1,0 6,7 24,8 53,8 13,8 3,728 Nguồn: tác giả tổng hợp Mô hình hồi quy ở phần 4.3.3 cho thấy thμnh phần chất l−ợng cảm nhận tác động mạnh nhất đến lòng trung thμnh th−ơng hiệụ Đây cũng lμ thμnh phần đ−ợc đánh giá cao nhất trong các nhân tố tác động đến lòng trung thμnh với điểm trung bình lμ 4,420 (giữa mức “đồng ý” vμ “rất đồng ý”).
Thμnh phần liên t−ởng th−ơng hiệu có tác động cao thứ nhì trong mô hình hồi quỵ Thμnh phần nμy cũng đ−ợc đánh giá ở mức khá cao với điểm trung bình 4,383 (giữa mức “đồng ý” vμ “rất đồng ý”).
Thμnh phần Nhận biết th−ơng hiệu tác động ít nhất trong mô hình hồi quy vμ cao thứ ba trong phân tích giá trị trung bình với điểm trung bình lμ 4,264 (giữa mức “đồng ý” vμ “rất đồng ý”).
Đối với thang đo lòng trung thμnh th−ơng hiệu, phân tích giá trị trung bình cũng cho thấy đây lμ thang đo đ−ợc đánh giá ở ch−a cao với điểm trung bình lμ 3,854 (ở giữa mức “không ý kiến” vμ “đồng ý”).
tóm tắt ch−ơng
ch−ơng 4 trình bμy tổng quan về Vinaphone vμ kết quả kiểm định các thang đo, mô hình nghiên cứu, thống kê mô tả đánh giá của khách hμng đối với các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu của Vinaphone vμ phân tích sự khác biệt của các yếu tố nh− giới tính, thu nhập, độ tuổi trong việc đánh giá các thμnh phần của giá trị th−ơng hiệu Vinaphone tại thị tr−ờng Hμ Nộị
kết quả EFA cho thấy lòng trung thμnh th−ơng hiệu bao gồm 4 biến quan sát, nhận biết th−ơng hiệu gồm 5 biến quan sát, chất l−ợng cảm nhận gồm 6 biến quan sát, liên t−ởng th−ơng hiệu gồm 7 biến quan sát. Các thang đo nμy đều đạt đ−ợc độ tin cậy thông qua kiểm định cronbach’s alphạ kết quả hồi quy cho thấy, cả 3 thμnh phần giá trị th−ơng hiệu còn lại đều có tác động d−ơng đến thμnh phần lòng trung thμnh th−ơng hiệụ trong đó, yếu tố chất l−ợng cảm nhận tác động mạnh nhất đến lòng trung thμnh th−ơng hiệụ
nh− vậy, đây sẽ lμ nhân tố quan trọng nhất trong 3 nhân tố mμ các nhμ quản trị cần l−u ý để nâng cao lòng trung thμnh th−ơng hiệu cũng nh− nâng cao giá trị th−ơng hiệu .
Kết quả kiểm định T-test vμ phân tích ph−ơng sai ANOVA cho thấy không có sự khác biệt trong đánh giá các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu đối với các nhóm khách hμng khác nhau về giới tính, độ tuổi cũng nh− thu nhập vμ có sự khác biệt trong đánh giá các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu đối với các nhóm khách hμng có thời gian sử dụng dịch vụ Vinaphone khác nhaụ
kết quả thống kê mô tả cho thấy đánh giá của khách hμng đối với 3 thμnh phần giá trị th−ơng hiệu Vinaphone lμ sự nhận biết th−ơng hiệu, chất l−ợng cảm nhận, sự liên t−ởng th−ơng hiệu đạt kết quả khá cao nh−ng kết quả đánh giá đối với thμnh phần lòng trung thμnh th−ơng hiệu ch−a cao, mới chỉ ở mức trên trung bình. Nh− vậy đây sẽ lμ yếu tố các nhμ quản trị phải l−u ý cần phải chú trọng để nâng cao giá trị th−ơng hiệu .
Ch−ơng 5: kết luận vμ đề xuất
5.1 Giới thiệu
Ch−ơng 4 đã nêu lên các kết quả nghiên cứu chính cũng nh− một số l−u ý cho doanh nghiệp từ các kết quả khảo sát vμ nghiên cứụ Ch−ơng 5 sẽ trình bμy các kết luận chính của nghiên cứu, nêu lên các hμm ý chính sách cho doanh nghiệp. Ch−ơng 5 cũng nêu lên các hạn chế của nghiên cứu vμ đề xuất các h−ớng nghiên cứu tiếp theọ
5.2 Kết luận
Nghiên cứu đã tổng hợp một số các lý luận cơ bản về th−ơng hiệu vμ giá trị th−ơng hiệu dựa trên quan điểm của ng−ời tiêu dùng. Đồng thời nghiên cứu cũng lμm sáng tỏ thêm lý thuyết về mối t−ơng quan thuận chiều của các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu : Nhận biết th−ơng hiệu, chất l−ợng cảm nhận, liên t−ởng th−ơng hiệu vμ lòng trung thμnh th−ơng hiệu; trong đó thμnh phần trung thμnh th−ơng hiệu đ−ợc đánh giá lμ cốt lõi của giá trị th−ơng hiệu (D.Aaker, 1991).
Dựa trên mô hình giá trị th−ơng hiệu của David Aaker (1991) với việc loại bỏ thμnh phần thứ 5 trong mô hình lμ “các tμi sản sở hữu đ−ợc bảo hộ khác” do không phù hợp khi đánh giá giá trị th−ơng hiệu theo quan điểm ng−ời tiêu dùng, thông qua phỏng vấn sâu chuyên gia lμ 10 khách hμng sử dụng dịch vụ viễn thông di động, tác giả xây dựng đ−ợc thang đo các thμnh phần giá trị th−ơng hiệu gồm 22 biến quan sát. Kết quả khảo sát chính thức