Sơ đồ 1.1: Quy trình nghiên cứu 9
Sơ đồ 1.2: Mối quan hệ giữa sản phẩm và thương hiệu 12
Sơ đồ 1.3: Thành phần của thương hiệu 13
Sơ đồ 1.4: Các cấp độ nhận biết thương hiệu 22
Sơ đồ 1.5: Mô hình nghiên cứu đề xuất 27
Sơ đồ 2.1: Mô hình tổ chức CodeGym Việt Nam 35
Sơ đồ 2.2: Cơ cấu tổ chức của CodeGym Huế 37
DANH MỤC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ 2.1: Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa 74
PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ
Có thể bạn quan tâm!
-
Đánh giá mức độ nhận biết thương hiệu CodeGym trên địa bàn thành phố Huế - 1 -
Cơ Sở Lý Luận Về Thương Hiệu Và Nhận Biết Thương Hiệu -
Các Cấp Độ Nhận Biết Thương Hiệu -
Các Nhân Tố Trong Mô Hình Nghiên Cứu Và Mã Hóa Thang Đo
Xem toàn bộ 147 trang tài liệu này.
1. Lý do chọn đề tài
Trong bối cảnh hội nhập và phát triển hiện nay, các công ty, doanh nghiệp mọc lên ngày nhiều. Do đó, sự cạnh tranh của doanh nghiệp ngày càng trở nên gay gắt. Trên đường đua giành miếng “bánh ngọt” thị phần, có rất nhiều yếu tố tác động đến sự thắng lợi của một công ty, doanh nghiệp. Trong đó, thương hiệu là một trong những yếu tố đóng vai trò quan trọng hơn cả.
Thương hiệu là một thành phần phi vật thể nhưng đó lại là một thành phần không thể thiếu của một doanh nghiệp. Một thương hiệu có độ nhận biết càng cao càng có tiếng thì cơ hội được khách hàng lựa chọn cao hơn. Vì vậy, việc nhận diện thương hiệu là một vấn đề đang được các doanh nghiệp quan tâm và đẩy mạnh hiện nay. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần phải nắm bắt được mức độ nhận biết của khách hàng để đưa ra các chiến lược cho thương hiệu một cách phù hợp, mang lại sự hài lòng và trung thành của khách hàng với thương hiệu sản phẩm hiện tại cũng như tạo tiền đề cho các sản phẩm tiếp theo.
Trong lĩnh lực kinh doanh giáo dục thì việc xây dựng thương hiệu cũng là một yếu tố quan trọng. Các đơn vị sẵn sàng bỏ ra một mức chi phí hằng năm để sử dụng hệ thống internet, website làm kênh truyền thông trực tiếp truyền tải các chiến lược quảng bá, xây dựng thương hiệu một cách hữu hiệu nhất. Đối với một công ty chuyên về đào tạo lập trình viên thì việc xây dựng thương hiệu không chỉ dựa trên các kênh đó mà còn phải dựa trên quảng bá sản phẩm, nâng cao chất lượng dịch vụ đội ngũ nhân viên, chăm sóc khách hàng, các chính sách hậu mãi, …
Trên địa bàn thành phố Huế có rất nhiều trung tâm chuyên về đào tạo lập trình viên. Nổi bật trong số đó là công ty CP CodeGym - một doanh nghiệp chuyên đào tạo lập trình viên hiện đại, CodeGym được thành lập vào tháng 12
năm 2017 là một thành viên của Agilead Global. Với tầm nhìn “trở thành hệ thống đào tạo lập trình hiện đại hàng đầu khu vực, là chủ lực cung cấp nhân lực chất lượng cao cho ngành công nghiệp, góp phần nâng tầm phát triển ngành phần mềm Việt Nam, tiến kịp tiêu chuẩn quốc tế” CodeGym đã và đang cố gắng khẳng định mình là một trong những doanh nghiệp hàng đầu tại Việt Nam trong lĩnh vực đào tạo lập trình viên bằng cách xây dựng thương hiệu và luôn nổ lực đồng hành cùng khách hàng. Tuy nhiên trên thị trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt thì vấn đề đặt ra cho doanh nghiệp là làm thế nào để khách hàng nhận diện được thương hiệu của mình và định vị thương hiệu trong tâm trí khách hàng.
Xuất phát từ những vấn đề nói trên, em đã quyết định chọn đề tài “Đánh giá mức độ nhận biết thương hiệu CodeGym tại địa bàn thành phố Huế” nhằm đánh giá mức độ nhận biết của khách hàng đối với thương hiệu. Thông qua đó, đề xuất các giải pháp giúp doanh nghiệp đưa ra chiến lược đúng đắn trong tiến trình xây dựng thương hiệu của mình.
2. Mục tiêu nghiên cứu
2.1.Mục tiêu chung
Trên cơ sở lý luận thực tiễn phân tích, đánh giá mức độ nhận biết của khách hàng đối với thương hiệu CodeGym tại thành phố Huế, đề xuất các giải pháp gia tăng mức độ nhận biết thương hiệu của Công ty trong thời gian tới.
2.2.Mục tiêu cụ thể
- Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn liên quan đến thương hiệu và nhận biết thương hiệu sản phẩm của Công ty.
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu tại thành phố Huế.
- Phân tích, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến mức độ nhận biết thương hiệu CodeGym tại thành phố Huế của công ty CP CodeGym.
- Đề xuất giải pháp nâng cao mức độ nhận biết của khách hàng đối với
thương hiệu CodeGym tại thành phố Huế.
2.3.Câu hỏi nghiên cứu
- Đâu là cơ sở khoa học của việc nghiên cứu thương hiệu và nhận biết
thương hiệu CodeGym?
- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu CodeGym tại thành phố Huế?
- Các tác động của các yếu tố đó đến mức độ nhận biết thương hiệu tại thành phố Huế?
- Những giải pháp nào cần được thực hiện để nâng cao mức độ nhận biết
thương hiệu?
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1.Đối tượng nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Các vấn đề liên quan đến mức độ nhận biết thương
hiệu CodeGym tại đại bàn thành phố Huế.
- Đối tượng khảo sát: Người dân thành phố Huế.
3.2.Phạm vị nghiên cứu
- Phạm vi về không gian: Nghiên cứu được tiến hành trên địa bàn thành phố Huế, địa điểm điều tra là Công ty CP CodeGym.
- Phạm vi về thời gian: Thực trạng và các yếu tố được phân tích đáng giá trong giai đoạn 2017-2020, các số liệu được thu thập tại khoảng thời gian từ 10/2020 – 01/2021, các giải pháp đề xuất được áp dụng cho đến 2025.
- Phạm vi nội dung: Đề tài tập trung nghiên cứu thực trạng mức độ nhận biết thương hiệu CodeGym tại thành phố Huế, từ đó đưa ra các giải pháp nâng cao mức độ nhận biết thương hiệu.
4. Thiết kế bảng hỏi
4.1.Phương pháp nhập dữ liệu
- Dữ liệu thứ cấp: Sách, báo, web, tài liệu nghiên cứu liên quan.
- Dữ liệu sơ cấp: Số liệu sơ cấp được thu thập qua điều tra khảo sát ý kiến đánh giá của khách hàng theo bảng hỏi đã chuẩn bị sẵn. Do giới hạn về nguồn nhân lực, thời gian và kinh phí, vì vậy đề tài này khảo sát trên mẫu đại diện từ đó suy rộng kết quả cho tổng thể.
4.2.Thiết kế bảng hỏi
Bảng hỏi gồm 3 phần:
- Phần 1: Các câu hỏi định hướng liên quan tới đề tài nghiên cứu.
- Phần 2: Thông tin nghiên cứu sử dụng thang đo Likert với 5 cấp độ tương ứng với sự lụa chọn tăng dần từ cấp độ 1 (rất không đồng ý) đến cấp độ 5 (rất đồng ý) cùng với thang đo định danh và thang đo thứ bậc.
- Phần 3: Đưa ra các câu hỏi phụ để thu thập thêm thông tin và đặc điểm nhân khẩu của người trả lời, thông tin cá nhân và cảm ơn.
4.3.Phương pháp chọn mẫu và kích cỡ mẫu
- Phương pháp chọn mẫu: Vì đối tượng khảo sát khác nhau về giới tính, độ
tuổi, nghề nghiệp, thu nhập nên đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện.
- Phương pháp xác định kích cỡ mẫu: Sử dụng phương pháp Cochran, W.
G. (1977). Cho rằng cỡ mẫu ít nhất bằng 4 hoặc 5 lần biến quan sát trong bảng hỏi, với 20 biến quan sát: Số mẫu cần điều ra (N) = số biến quan sát *5 = 20*5 = 100 (học viên)
4.4.Phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu
Sau khi tiến hành điều tra phỏng vấn bằng bảng hỏi, nghiên cứu tiến hành thu thập bảng hỏi, nhập, điều chỉnh, mã hóa và làm sạch dữ liệu. Tiếp theo sử dụng phương pháp thống kê mô tả, kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá… bằng phần mềm SPSS để thực hiện phân tích cần thiết cho nghiên cứu. Cụ thể như sau:
- Thống kê mô tả:
Thống kê và chỉ lấy giá trị Frequency (tần xuất), Valid Percent (% phù hợp). Sau đó, lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính như giới tính, tuổi, nghề nghiệp, …
- Đánh giá, kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua đại lượng Cronbach’s Alpha.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (itemtotal correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slate, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 8.8 trở lên đến 0.95 là thang đo lường tốt.
≥ 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nếu xét các biến quan sát có thể có hiện tương “trùng biến”.
0.8 ≤ Cronbach alpha ≤ 0.95: Thang đo lường tốt.
0.7 ≤ Cronbach alpha ≤ 0.8: Thang đo có thể sử dụng được.
0.6 ≤ Cronbach alpha ≤ 0.7: Có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này có ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được dử dụng tìm mối liên hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 và giá trị Sig, nhỏ hơn 0.05 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như giá trị này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Có hai cách để tiến hành phân tích nhân tố. Một là nhân tố được xác định từ trước dựa vào ý đồ của nhà nghiên cứu và kết quả của cuộc nghiên cứu trước. Nhà nghiên cứu xác định số nhân tố ở ô Number Of Factors. Hai là nhân tố giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, điều này có nghĩa chỉ những nhân tố được trích ra có hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Commpoment matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotaed compoment matrix). Ma trận nhân tố chưa các hệ số biểu diễn các tiêu chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Trong các hệ số tải nhân tố factor loading biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặc chẽ với nhau.
Đề tài của tác giả áp dụng các điều kiện:
Điều kiện 1: KMO > 0.5 và Barlet có Sig < 0.05.
Điều kiện 2: Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50%
Điều kiện 3: Rotated Matix có hệ số tải lớn hơn 0.5.
- Phương pháp phân tích hồi quy tương quan:
Mục đích chạy tương quan Pearson là để kiểm tra mới tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Mô hình hồi quy như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 +…+ βkXi + ei
Trong đó:
Y: biến phụ thuộc
β0: hệ số chặn (hằng số)
βk: hệ số hồi quy riêng phần
Xi: các biến độc lập trong mô hình ei: biến độc lập ngẫu nhiên
Cặp giả thuyết thống kê:
+ H0: Không tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
+ H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. 
Nguyên tắc bác bỏ H0:
+ Nếu giá trị Sig. < 0,05: Với độ tin cậy 95% đủ bằng chứng thống kê để
bác bỏ giả thuyết H0.
+ Nếu giá trị Sig. > 0,05: Với độ tin cậy 95%, chưa đủ bằng chứng thống
kê để bác bỏ giả thuyết H0.