Qua kết quả phân tích tương quan hệ số Pearson ở trên ta thấy có 6 biến độc lập (Chất lượng trong, Dịch vụ hậu mãi, Uy tín thương hiệu, Giá cả, Thái độ phục vụ, Năng lực nhân viên) của mô hình có tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc; nên 6 biến này được đưa vào bước phân tích tiếp theo là phân tích hồi quy đa biến. Kết quả thống kê mô tả của các biến đưa vào phân tích hồi quy:
Bảng 4.15 - Thống kê mô tả các biến phân tích hồi quy Trung bình Độ lệch chu6n Kích thước mẫu
Sự hài lòng 3.8885 .68061 441 Chất lượng trong 3.9969 .36418 441 Dịch vụ hậu mãi 3.9724 .66005 441 Uy tín thương hiệu 3.8450 .53127 441 Giá cả 3.9063 .61569 441 Thái độ phục vụ 4.0257 .49272 441 Năng lực nhân viên 3.8624 .52774 441 Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về sự hài lòng của khách hàng. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận.
Trong phân tích này, để đánh giá sự phù hợp của mô hình, người ta dùng hệ số xác định R2 hoặc R2 hiệu chỉnh; hai giá trị này thể hiện sự phù hợp của mô hình và giá trị của R2 hoặc R2 hiệu chỉnh phải lớn hơn hoặc bằng 0.5.
Mặc khác, để kiểm định sự phù hợp của mô hình, người ta sử dụng kiểm định F; kiểm định này đưa ra giả thuyết H0 = các biến độc lập ko ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Nếu giá trị Sig. < 0.05 thì sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 và điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu.
Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 4.16 - Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình Model Summary
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuNn dựđoán
1 .899a .808 .806 .29990
a. Biến dự đoán: (Hằng số), Năng lực nhân viên, Chất lượng trong, Thái độ phục vụ, Uy tín thương hiệu, Giá cả, Dịch vụ hậu mãi
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Kết quả cho thấy giá trị R2 = 0.808 và R2 hiệu chỉnh = 0.806; điều này chứng tỏ mô hình đạt mức thích hợp là 80% hay nói cách khác là 80.6% độ biến thiên của biến “sự hài lòng của khách hàng” được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mô hình.
Bảng 4.17 - Kết quả phân tích phương sai ANOVA
ANOVAa Mô hình Tổng các bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 164.790 6 27.465 305.373 .000b Phần dư 39.034 434 .090 Tổng cộng 203.824 440 a. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng
b. Biến dự đoán: (Hằng số), Năng lực nhân viên, Chất lượng trong, Thái độ
phục vụ, Uy tín thương hiệu, Giá cả, Dịch vụ hậu mãi
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Kết quả cho thấy trị thống kê F có giá trị sig. rất nhỏ bằng 0.000, nên mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Như vậy các biến độc lập trong mô hình đều có mối quan hệ với biến phụ thuộc.
Bảng 4.18 - Bảng phân tích các hệ số hồi quy bội Coefficientsa Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuNn hóa Hệ số hồi quy chuNn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuNn Beta Dung sai VIF 1 (Hằng số) -1.479 .209 -7.068 .000 Chất lượng trong .048 .040 .026 1.217 .224 .981 1.020 Dịch vụ hậu mãi .429 .031 .416 13.828 .000 .487 2.054 Uy tín thương hiệu .096 .034 .075 2.839 .005 .633 1.581 Giá cả -.192 .029 -.173 -6.605 .000 .641 1.559 Thái độ phục vụ .303 .035 .220 8.743 .000 .700 1.429 Năng lực nhân viên .680 .032 .527 21.504 .000 .733 1.363 a. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Kết quả hồi quy cho thấy, trong 6 biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội ban đầu có 5 biến thỏa mãn điều kiện là: dịch vụ hậu mãi, uy tín thương hiệu, giá cả, thái độ phục vụ, năng lực nhân viên. Do đó, tác giả có thể kết luận rằng các giả thuyết H3, H4, H5, H6, H7 đều được chấp nhận.
Đối với biến “chất lượng trong” có giá trị sig. = 0.224 > 0.05 nên sẽ bị loại khỏi mô hình, đồng thời ta cũng thấy được rằng với độ tin cậy 95% thì biến độc lập “chất lượng trong” không có tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng PMKT MISA. Xét về mặt giá trị nội dung, có thể chất lượng trong của PMKT đã đảm bảo được các yếu tố về chất lượng của một phần mềm nên khách hàng không quan tâm nhiều đến yếu tố này nữa, hay nói cách khác theo mô hình Kano (Xem mục 2.4.4, trang 29) thì nhân tố này thuộc nhóm đặc tính cơ bản, phải có, nên có
tăng hay giảm nhân tố này cũng ít ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Do đó, biến “chất lượng trong” sẽ bị loại khỏi mô hình
Tóm lại, trong 6 biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội ban đầu, thông qua kết quả phân tích các hệ số hồi quy bội (Bảng 4.18) và lý luận thực tiễn, tác giả chỉ có biến “chất lượng trong” bị loại ra khỏi mô hình.
Mặc khác, ta thấy hệ số hồi quy chuNn hóa (Beta) của các biến độc lập đều mang dấu dương (ngoại trừ biến “giá cả”), có nghĩa là các biến này có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc - sự hài lòng của khách hàng; và biến “giá cả” có Beta mang dấu âm, có nghĩa là biến này có quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc - sự hài lòng của khách hàng, điều này hợp lý vì khi giá cả của PMKT càng cao thì sự hài lòng của khách hàng về PMKT càng thấp.
Từ kết quảở bảng 4.18 ta hình thành phương trình hồi quy đa biến có hệ số Beta chuNn hóa như sau:
SAT = 0.416*SAS + 0.075*IMA – 0.173*PRI + 0.220*ATT + 0.527*ABI
Phương trình trên cũng cho thấy rằng, sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng PMKT MISA chịu tác động lớn nhất bởi nhân tố “năng lực nhân viên” (Beta = 0.527); khách hàng sẽ không sử dụng PMKT MISA nếu trình độ chuyên môn, kỹ năng và kinh nghiệm làm việc,… của cán bộ nhân viên trong Công ty không cao, không khiến họ tin tưởng. Đồng thời, “dịch vụ hậu mãi” cũng là một nhân tố tác động rất lớn đến sự hài lòng của khách hàng (Beta = 0.416), khách hàng sẽ rất an tâm khi sử dụng PMKT MISA nếu công ty có chế độ hậu mãi tốt đối với khách hàng, luôn quan tâm và hỗ trợ kịp thời mọi lúc mọi nơi khi khách hàng có thắc mắc hoặc gặp sự cố về phần mềm. Bên cạnh đó, “thái độ phục vụ” của nhân viên công ty cũng ảnh hưởng lớn đến sự hài lòng của khách hàng (Beta = 0.220), khách hàng sẽ rất thõa mãn khi nhân viên công ty có thái độ làm việc vui vẻ, miền nở và tận tình với họ. Ngoài ra, yếu tố “giá cả” cũng là điều làm cho khách hàng cân nhắc khi quyết định lựa chọn sản phNm PMKT (Beta = 0.173), giá cả PMKT càng cao thì sự hài lòng của khách hàng về sản phNm càng thấp vì lúc này họ sẽ có sự so sánh rất lớn giữa sản phNm của công ty với sản phNm của các đối thủ cạnh tranh. Yếu tố cuối
cùng trong mô hình, “uy tín thương hiệu” cũng là yếu tố khách hàng quan tâm khi nghĩ tới sản phNm PMKT, tuy nhiên, vai trò quyết định của nhân tố này không cao (Beta = 0.075). Các kết quả phân tích trên đây sẽ là cơ sởđể tác giả đưa ra những hàm ý kiến nghị cho nhà quản trị của Công ty CP MISA. Nội dung này sẽ được trình bày trong chương cuối cùng của nghiên cứu này.