Rút Trích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Lòng Trung Thành Thương Hiệu‌


đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.

2.2.3.2. Rút trích các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành thương hiệu‌

Để xác định số lượng nhân tố, trong nghiên cứu này tôi sử dụng 2 tiêu chuẩn:

- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.

- Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.

Bảng 8: Tổng biến động được giải thích



Nhân tố

Hệ số Eigenvalues

Rotation Sums of Squared Loadings


Tổng

%

phương sai trích


% tích lũy


Tổng

% phương sai trích

%

Tích lũy

1

8.264

41.320

41.320

4.221

21.107

21.107

2

2.046

10.228

51.549

3.655

18.274

39.381

3

1.475

7.373

58.921

2.551

12.757

52.139

4

1.082

5.411

64.332

2.439

12.193

64.332

5

.925

4.624

68.956




6

.856

4.279

73.235




7

.747

3.736

76.971




8

.656

3.278

80.249




9

.503

2.516

82.765




10

.472

2.360

85.124




Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 61 trang tài liệu này.

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Dựa theo bảng trên, tổng phương sai trích là 64,332% > 50%, do đó, phân tích nhân tố là phù hợp.

Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, tất cả các biến quan sát đều đáp ứng tốt các điều kiện để tiến hành phân tích.


Bảng 9: Kết quả xoay nhân tố


Ma trận xoay nhân tố


Nhân tố

1

2

3

4

Anh/chị cảm thấy an toàn khi giao dịch tại ABBANK

0,759




Nhân viên ngân hàng có đủ hiểu biết để giải quyết các thắc mắc của Anh/chị

0,718




Ngân hàng nhanh chóng giải quyết khi Anh/chị gặp trở ngại

0,709




Nhân viên ngân hàng chú tâm phục vụ anh/chị

0,725




ABBANK có địa điểm giao dịch thuận tiện

0,750




Cơ sở vật chất, trang thiết bị của ngân hàng hiện đại

0,577




Đồng phục nhận viên gọn gàng, lịch sự

0,809




Nhân viên có thái độ niềm nở, thân thiện với Anh/chị


0,552



Nhân viên ABBANK thực hiện giao dịch chính xác ngay từ lần đầu


0,674



Nhân viên ngân hàng cung cấp các dịch vụ đúng thời gian


0,815



Ngân hàng luôn chú ý tránh sai sót


0,762



Nhân viên cung cấp đầy đủ thông tin về giao dịch cho khách hàng


0,645



Giao dịch được thực hiện nhanh chóng


0,602



Nhân viên ngân hàng sẵn sàng giúp đỡ Anh/chị


0,601



Anh/chị biết ABBANK cung cấp các dịch vụ tiền gửi, tiền vay, chuyển tiền và ngân hàng điện tử



0,799


Anh/ chị biết có thể phân biệt được ABBANK với các thương hiệu cạnh tranh khác



0,709


Anh/chị biết logo của ABBANK



0,745


Anh/chị thích ngân hàng ABBANK




0,606

Khi có nhu cầu về sử dụng dịch vụ ngân hàng, Anh/chị sẽ lựa chọn giao dịch tại ABBANK




0,746

Anh/ chị sẵn sàng giới thiệu cho bạn bè, người thân đến giao dịch tại ABBANK




0,710

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)


Như vây, sau khi tiến hành phân tích nhân tố và loại các biến quan sát không đủ điều kiện. Với 20 biến quan sát, kết quả cho ra 4 nhân tố. Ta tiến hành đặt tên lại cho các nhân tố như sau:

Nhân tố 1: Gồm 7 biến: Anh/chị cảm thấy an toàn khi giao dịch tại ABBANK; Nhân viên ngân hàng có đủ hiểu biết để giải quyết các thắc mắc của Anh/chị; Ngân hàng nhanh chóng giải quyết khi Anh/chị gặp trở ngại; ABBANK có địa điểm giao dịch thuận lợi; Cơ sở vật chất, trang thiết bị của ngân hàng hiện đại; Đồng phục nhận viên gọn gàng, lịch sự. Nhóm nhân tố này được đặt tên là: Chất lượng cảm nhận 1 (về thái độ và sự hữu hình). Nhân tố này có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,881 lớn hơn 0,6 nên đàm bảo độ tin cậy thang đo để có thể phân tích.

Nhân tố 2: Bao gồm 7 biến : Nhân viên có thái độ niềm nở, thân thiện với Anh/chị; Nhân viên ABBANK thực hiện giao dịch chính xác ngay từ lần đầu; Nhân viên ngân hàng cung cấp các dịch vụ đúng thời gian; Ngân hàng luôn chú ý tránh sai sót; Nhân viên cung cấp đầy đủ thông tin về giao dịch cho khách hàng; Giao dịch được thực hiện nhanh chóng; Nhân viên ngân hàng sẵn sàng giúp đỡ Anh/chị. Nhóm nhân tố này được đặt tên là: Chất lượng cảm nhận 2 (về sự tin tưởng, phản hồi). Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố này có kết quả là 0,885.

Nhân tố 3: Bao gồm 3 biến: Anh/chị biết ABBANK cung cấp các dịch vụ tiền gửi, tiền vay, chuyển tiền và ngân hàng điện tử; Anh/ chị có thể phân biệt ABBANK với các thương hiệu khác; Anh/chị biết logo của ABBANK. Nhân tố này được đặt tên là: Nhận biết thương hiệu. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố này có kết quả là 0,805.

Nhân tố 4: Gồm 3 biến: Anh/chị thích ngân hàng ABBANK; Khi có nhu cầu về sử dụng dịch vụ ngân hàng, Anh/chị sẽ lựa chọn giao dịch tại ABBANK; Anh/ chị sẵn sàng giới thiệu cho bạn bè, người thân đến giao dịch tại ABBANK. Nhân tố này liên quan đến sự thích thú và xu hướng tiêu dùng nên được đặt tên là: Ham muốn thương hiệu. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố này có kết quả là 0,647.


2.2.3.3 Rút trích nhân tố “Lòng trung thành thương hiệu”‌

Bảng 10 : Kiểm định KMO và Bartlett’s biến “Lòng trung thanh thương hiệu”


Kiểm định KMO

Hệ số KMO

0,767

Kiểm định Barlett's

Approx. Chi-Square

109,899

Df

6

Sig.

0,000

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Nhằm kiểm tra xem độ phù hợp của dữ liệu để tiến hành phân tích nhân tố tôi đã sử dụng chỉ số KMO và kiểm định Barlett. Kết quả cho chỉ số KMO là 0,767 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Barlett cho giá trị p-value bé hơn mức ý nghĩa 0,05 nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện.

Bảng 11 : Hệ số tải của nhân tố Lòng trung thành thương hiệu


Lòng trung thành thương hiệu

Hệ số tải

ABBANK là sự lựa chọn đầu tiên của Anh/chị khi sử dụng dịch vụ

ngân hàng.

0,755

Anh/chị không sử dụng dịch vụ của ngân hàng nào khác dù họ có chào

mời.

0,786

Anh/chị sẵn lòng đợi để sử dụng dịch vụ của ABBANK chứ không

chuyển sang ngân hàng khác.

0,715

Anh/chị là khách hàng trung thành của ABBANK.

0,772

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ các biến quan sát nhằm rút ra kết luận về lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với ngân hàng Ngân hàng. Nhân tố được rút trích có hệ số Eigenvalue là 2,294 (lớn nhiều so với mức Eigenvalue tiêu chuẩn là 1) vì thế các biến quan sát này có thể tạo nên được một nhân tố. Nhân tố này được gọi tên là nhân tố “Lòng trung thành thương hiệu” của khách hàng. Kết quả kiểm định định độ tin cậy thang đo của nhóm biến quan sát này cho chỉ số Cronbach’s Alpha là 0,747 (lớn hơn

0,6) nên có đủ độ tin cậy để có thể sử dụng trong quá trình phân tích.


2.2.3.4. Phân tích hồi quy các yếu tố cấu thành nên giá trị thương hiệu ABBANK

2.2.3.4.1. Kiểm định mối tương quan giữa các biến‌

Trước khi tiến hành hồi quy các nhân tố độc lập với nhân tố “Lòng trung thành thương hiệu”, tôi đã tiến hành xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến. Kết quả kiểm tra cho thấy hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với các nhân tố cao nhất là 0,527 (thấp nhất là 0,260). Có thể thấy biến phụ thuộc và 4 biến độc lập: “Chất lượng cảm nhận 1”, “Chất lượng cảm nhận 2”, “Nhân biết thương hiệu”, “Ham muốn thương hiệu” có mối tương quan với nhau, và giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa 0,05 cho thấy sự tương quan là có ý nghĩa về mặt thống kê.

Bảng 12: Hệ số tương quan Pearson




Chất lượng cảm nhận 1

Chất lượng cảm nhận 2

Nhận biết thương hiệu

Ham muốn thương hiệu

Lòng trung thành thương hiệu

Tương quan Pearson


.260**


.412**


.304**


.527**

Sig. (2-phía)

.004

.000

.000

.000

(Nguồn: Kết quả xử lý spss)

Qua phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, có thể kết luận rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc.

2.2.3.4.2. Kiểm định phân phối chuẩn:‌

Kiểm định phân phổi chuẩn là điều kiện đầu tiên cần thực hiện để đảm bảo mức độ thỏa mãn của các biến phân tích nhân tố. Để thực hiện kiểm định này, nghiên cứu sử dụng hai đại lượng đo lường những đặc tính của phân phối dữ liệu là hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis, đồng thời kiểm định One - sample Kolomogorov - Smirnov test cũng được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn của các nhân tố. Hệ số đối xứng Skewness cho ta biết dạng phân phối của các giá trị quan sát, một phân phối Skewness không được xem là phân phối chuẩn khi Standard error của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. Hệ số tập trung Kurtosis dùng để so sánh đường


cong quan sát với dạng đường cong phân phối chuẩn, một phân phối Kurtosis không được xem là phân phối chuẩn khi Standard error của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. (Theo Đào Hoài Nam, ĐH kinh tế TP. Hồ Chí Minh). Và kết quả kiểm định One - sample Kolomogorov - Smirnov test được cho là phân phối chuẩn khi các nhân tố có giá trị sig. lớn hơn 0,05.

Kết quả kiểm định được thể hiện qua bảng sau:

Bảng 13: Kiểm định phân phối chuẩn



Nhân tố

Hệ số đối xứng

Hệ số tập trung

Statistic

Std. Error

Statistic

Std. Error

Chất lượng cảm nhận 1

-0,366

0,219

-0,227

0,435

Chất lượng cảm nhận 2

-0,125

0,219

-0,112

0,435

Nhận biết thương hiệu

-0,781

0,219

1,505

0,435

Ham muốn thương hiệu

-0,650

0,219

0,998

0,435

Trung thành thương hiệu

-0,294

0,219

-0,319

0,435

(Nguồn: Kết quả xử lý spss)

Bảng 14: Kiểm định One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test


Nhân tố

Asymp. Sig. (2-tailed)

Chất lượng cảm nhận 1

0,668

Chất lượng cảm nhận 2

0,877

Nhận biết thương hiệu

0,290

Ham muốn thương hiệu

0,195

Lòng trung thành thương hiệu

0,063

(Nguồn: Kết quả xử lý spss)

Kết quả kiểm định ở bảng trên cho thấy các giá trị Standard error hệ số đối xứng và Standard error hệ số tập trung của các nhân tố đều lớn hơn -2 và nhỏ hơn 2, tức là


nằm trong khoảng chấp nhận và các nhân tố được kiểm định đều có giá trị sig. lớn hơn 0,05. Điều này cho phép kết luận phân phối của tổng thể theo các nhân tố trên là phân phối chuẩn.

2.2.3.4.3. Phân tích tác động của các nhân tố tới lòng trung thành với phương pháp hồi quy đa biến‌

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, tôi tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy mà tôi áp dụng là mô hình hồi quy đa biến. Tôi muốn đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố trên đến lòng trung thành thương hiệu của khách hàng cá nhân bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.

Trong mô hình phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến “Lòng trung thành thương hiệu”, các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từ phân tích nhân tố EFA.

Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:

Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + ei

Trong đó:

Y: Giá trị của biến phụ thuộc là lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với thương hiệu ABBANK

X1: Giá trị của biến độc lập thứ nhất là chất lượng cảm nhận của khách hàng cá nhân về thái độ và sự hữu hình

X2 :Giá trị của biến độc lập thứ hai là chất lượng cảm nhận của khách hàng cá nhân đối với sự tin tưởng, phản hồi

X3: Giá trị của biến độc lập thứ ba là nhận biết thương hiệu Ngân hàng

X4: Giá trị của biến độc lập thứ tư là lòng ham muốn thương hiệu Ngân hàng

β k: Hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ k

ei: Sai số của phương trình hồi quy

- Các giả thuyết:

H0: Các nhân tố chính không có mối tương quan với lòng trung thành đối với Ngân hàng của khách hàng cá nhân.


H1: Nhân tố X1 có tương quan với lòng trung thành đối với Ngân hàng của khách hàng cá nhân.

H2: Nhân tố X2 có tương quan với lòng trung thành đối với Ngân hàng của khách hàng cá nhân.

H3: Nhân tố X3 có tương quan với lòng trung thành đối với Ngân hàng của khách hàng cá nhân.

H4: Nhân tố X4 có tương quan với lòng trung thành đối với Ngân hàng của khách hàng cá nhân.

Trị số R của mô hình 4 ở bảng 15 có giá trị 0,779 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối tương quan khá chặt chẽ. Báo cáo kết quả hồi quy của mô hình cho thấy giá trị R2 (R Square) bằng 0,606, điều này nói lên độ phù hợp của mô hình là 60,6%. Giá trị R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ta có giá trị R2 điều chỉnh bằng 0,593 có nghĩa 59,3% sự biến thiên của yếu tố Lòng trung thành thương hiệu được giải thích bởi 4 yếu tố Lòng ham muốn thương hiệu, Chất lượng cảm nhận 1, Chất lượng cảm nhận 2, Nhận biết thương hiệu, còn lại là các yếu tố khác ngoài mô hình.

Bảng 15: Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy


Model Summarye

hình

R

R2

R2 hiệu chỉnh

Std. Error of

the Estimate

Durbin-

Watson

1

0,527a

0,278

0,272

0,86413290


2

0,671b

0,450

0,441

0,75705963


3

0,735c

0,541

0,529

0,69491318


4

0,779d

0,606

0,593

0,64635469

2,077

a. Predictors: (Constant), HMTH

b. Predictors: (Constant), HMTH, CLCN2

c. Predictors: (Constant), HMTH,CLCN2, NBTH

d. Predictors: (Constant), HMTH, CLCN2, NBTH, CLCN1

e. Dependent Variable: Lòng trung thành thương hiệu

(Nguồn: Kết quả xử lý spss)


Để kiểm định độ phù hợp của mô hình ta sử dụng các công cụ kiểm định F và kiểm định t.

Bảng 16: Phân tích ANOVA về sự phù hợp của mô hình


ANOVAe

Mô hình

Tổng bình phương

df

Trung bình bình phương

F

Sig.


1

Hồi quy

34,176

1

34,176

45,767

0,000a

Số dư

88,860

119

0,747



Tổng

123,036

120





2

Hồi quy

55,406

2

27,703

48,335

0,000b

Số dư

67,630

118

0,573



Tổng

123,036

120





3

Hồi quy

66,536

3

22,179

45,928

0,000c

Số dư

56,500

117

0,483



Tổng

123,036

120





4

Hồi quy

74,574

4

18,644

44,626

0,000d

Số dư

48,462

116

0,418



Tổng

123,036

120




(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Kiểm định F thông qua phân tích phương sai nhằm mục đích kiểm định độ phù hợp của mô hình tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không. Với giả thuyết H0 là βk = 0, nhìn vào bảng 16 có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có nghĩa là kết hợp của các biểu hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hay mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn bộ tổng thể.

Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk = 0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào bảng 17, ta có mức giá trị Sig. của 4 nhân tố đều nhỏ hơn 0,05 nên với độ tin cậy 95%, đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa 4 biến độc lập này có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Lòng trung thành thương hiệu .

Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.


Kết quả phân tích ở bảng cho thấy độ chấp nhận (Tolerance) của các biến cao và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

Hệ số Durbin-Watson có giá trị là 2,077 (nằm trong khoảng 1,6 – 2,6), không xuất hiện hiện tượng tự tương quan

Bảng 17 : Hệ số tương quan


Hệ sốa


Mô hình

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá

Hệ số hồi quy chuẩn hoá


T


Sig.

Thống kê đa cộng tuyến


B

Std. Error


Beta

Độ chấp nhận


VIF


1

Hằng số

0,006

0,079


0,080

0,936



Lòng ham muốn

thương hiệu

0,534

0,079

0,527

6,765

0,000

1,000

1,000


2

Hằng số

0,003

0,069


0,050

0,960



Lòng ham muốn thương hiệu

0,537

0,069

0,530

7,765

0,000

1,000

1,000

Chất lượng cảm nhận 2

0,420

0,069

0,415

6,086

0,000

1,000

1,000


3

Hằng số

0,004

0,063


0,071

0,943



Lòng ham muốn thương hiệu

0,536

0,063

0,529

8,442

0,000

1,000

1,000

Chất lượng cảm nhận 2

0,419

0,063

0,415

6,617

0,000

1,000

1,000

Nhận biết thương hiệu

0,304

0,063

0,301

4,801

0,000

1,000

1,000


4

Hằng số

0,006

0,059


0,103

0,918



Lòng ham muốn thương hiệu

0,534

0,059

0,527

9,049

0,000

1,000

1,000

Chất lượng cảm nhận 2

0,418

0,059

0,413

7,092

0,000

1,000

1,000

Nhận biết thương hiệu

0,304

0,059

0,301

5,173

0,000

1,000

1,000


Chất lượng cảm

nhận 1

0,258

0,059

0,256

4,386

0,000

1,000

1,000

Biến phụ thuộc: LÒNG TRUNG THÀNH THƯƠNG HIỆU

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)


Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành đối với Ngân hàng của khách hàng cá nhân:

LTT = 0,006+ 0,258CLCN1 + 0,418CLCN2 + 0,304NBTH + 0,534HMTH

Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành thương hiệu của khách hàng cá nhân ta có thể nhận thấy các hệ số β đều mang dấu dương, có ý nghĩa giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối quan hệ cùng chiều. Trong đó, hệ số β1 = 0,258 có nghĩa là khi Nhân tố 1 thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác không đổi thì làm cho lòng trung thành thương hiệu của khách hàng cá nhân cũng biến động cùng chiều 0,258 đơn vị. Đối với Nhân tố 2, hệ số β2 = 0,418 có nghĩa là Nhân tố 2 thay đổi 1 đơn vị thì lòng trung thành thương hiệu của khách hàng cá nhân cũng thay đổi cùng chiều 0,418 đơn vị (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). Giải thích tương tự đối với các biến còn lại (trong trường hợp các nhân tố còn lại không đổi).

Từ mô hình này có thể đề xuất các biện pháp nâng cao lòng trung thành thương hiệu ABBANK dựa vào đánh giá của khách hàng đối với các yếu tố cấu thành nên giá trị thương hiệu ABBANK như trong mô hình nghiên cứu, từ đó nâng cao được giá trị thương hiệu ABBANK.

2.2.4. Đánh giá giá trị thương hiệu ABBANK qua các thành phần của giá trị thương hiệu

Nghiên cứu sẽ phân tích những đánh giá của khách hàng về cảm nhận của họ đối với giá trị thương hiệu ABBANK chi nhánh Thừa Thiên Huế, từ đó rút ra những điểm mạnh và điểm yếu còn tồn tại nhằm đề xuất những giải pháp phát triển thương hiệu hợp lý trong thời gian tới.

2.2.4.1. Đánh giá của khách hàng đối với yếu tố Sự nhận biết thương hiệu‌

Nhận biết thương hiệu là bước đầu tiên trong tiến trình đi đến quyết định mua sắm, sử dụng sản phẩm, dịch vụ và là một tiêu chí quan trọng để đo lường sức mạnh thương hiệu. Có một thực tế là người tiêu dùng luôn quan tâm đến công dụng hay lợi ích đích thực mà hàng hóa hay dịch vụ mang lại cho họ, nhưng khi lựa chọn hàng hóa, dịch vụ thì hầu hết người tiêu dùng cho rằng thương hiệu là một yếu tố quan trọng. khách hàng sẽ xem xét đó có phải là thương hiệu uy tín không, có được nhiều người biết đến và sử dụng hay không, thông điệp mà sản phẩm hay dịch vụ đem lại là gì, có


phù hợp với nhu cầu thực sự của họ hay không. Người mua thường lựa chọn thương hiệu mà mình đã biết bởi vì họ cảm thấy được an toàn và thoải mái hơn. Người ta thường nghĩ rằng một thương hiệu được nhiều người biết đến thì đáng tin cậy hơn, và chất lượng sẽ tốt hơn. Thông thường thì mọi người thường chọn lựa sản phẩm có thương hiệu biết đến thay vì chọn sản phẩm mà họ chưa bao giờ nghe đến.

Logo được xem là một biểu tượng có thể cung cấp cho người tiêu dùng sự nhận biết ngay tức khắc và mạnh mẽ về thương hiệu, công việc kinh doanh cũng như sản phẩm hay dịch vụ mà công ty cung cấp. Logo là biểu tượng, là linh hồn của toàn bộ hệ thống nhận biết thương hiệu của 1 doanh nghiệp. Logo xuất hiện ở khắp nơi từ Website, Namecard, Phong bì…cho đến Profile, bao bì sản phẩm. Do đó, nếu logo đáp ứng được yêu cầu và quảng bá tốt sẽ đem lại giá trị thương hiệu rất lớn cho doanh nghiệp.

Đối với tiêu chí Tôi có thể nhận biết logo của FPT được nhiều khách 1

Đối với tiêu chí “Tôi có thể nhận biết logo của FPT” được nhiều khách hàng “đồng ý” và “hoàn toàn đồng ý” (61,6%) và có Mean = 3,6. Những khách hàng có các khách hàng trả lời “đồng ý” và “hoàn toàn đồng ý” cho biết họ đều cho rằng logo của ABBANK rất rõ ràng và nổi bật với màu xanh chủ đạo. Tuy nhiên vẫn có 9.2% khách hàng “không đồng ý” với ý kiến này và 27,7% khách hàng có ý kiến “trung lập”. Như vậy, có thể kết luận khách hàng chưa thực sự đồng ý 100% với ý kiến “Tôi có thể nhận biết logo của FPT”, chi nhánh cần lưu ý điều này vì đây những khách hàng đang sử dụng sản phẩm dịch vụ của ngân hàng lại chưa thể nhận biết logo của thương hiệu chứng tỏ hình ảnh thương hiệu chưa có ấn tượng sâu sắc trong tâm trí khách hàng.

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 20/04/2022