NVBH có khả năng tư vấn, thuyết phục | 15.2333 | 28.865 | 0.719 | 0.896 |
NVBH thấu hiểu và quan tâm đến nhu cầu khách hàng | 15.3733 | 29.081 | 0.737 | 0.894 |
NVBH giải thích rò chính sách bán hàng, mức chiết khấu | 15.2733 | 28.656 | 0.731 | 0.895 |
5. Dịch vụ bán hàng Cronbach’s Alpha = 0.884 | ||||
Chính sách đổi trả hàng hóa | 11.4067 | 16.592 | 0.754 | 0.851 |
Mọi khiếu nại của khách hàng đều được giải quyết thỏa đáng | 11.4000 | 17.557 | 0.703 | 0.863 |
Giao hàng nhanh chóng, đúng hẹn | 11.4600 | 17.270 | 0.728 | 0.857 |
Giao hàng đủ số lượng | 11.4000 | 17.329 | 0.708 | 0.862 |
Phương thức thanh toán hợp lý, tiện lợi | 11.3467 | 17.718 | 0.707 | 0.862 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Vài Nét Về Thị Trường Bán Buôn Kim Loại (Vật Liệu Xây Dựng) -
Tình Hình Nguồn Vốn Của Công Ty Giai Đoạn 2016 – 2018 -
Phân Tích Hiệu Quả Hoạt Động Bán Hàng Của Công Ty -
Đánh Giá Của Khách Hàng Về Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Hoạt Động Bán Hàng Tại Công Ty Tnhh Sản Xuất – Thương Mại – Cơ Khí – Xây Dựng Bảo Quyên -
Thống Kê Đánh Giá Của Khách Hàng Về “Dịch Vụ Bán Hàng” -
Nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng tại công ty TNHH sản xuất thương mại cơ khí xây dựng Bảo Quyên - 11
Xem toàn bộ 106 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ kết quả xử lý SPSS, ta nhận thấy hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các biến đều lần lượt có giá trị 0.872/0.827/0.803/0.909/0.884 lớn hơn 0.6, chứng tỏ các biến đáng tin cậy và được giữ lại.Bên cạnh đó, hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3. Do đó các biến đo lường trong thang đo được giữ lại và dùng để phân tích tiếp theo.
Bảng 2.10: Kết quả Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
6. Đánh giá chung về hoạt động bán hàng Cronbach’s Alpha = 0.872 | ||||
Quý khách hài lòng về chất lượng sản phẩm của công ty | 9.6667 | 10.908 | 0.698 | 0.847 |
Quý khách hài lòng về hoạt động bán hàng tại công ty | 9.7267 | 10.549 | 0.747 | 0.828 |
Quý khách sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của công ty | 9.6867 | 10.686 | 0.718 | 0.839 |
Quý khách sẽ giới thiệu bạn bè, người thân mua sản phẩm của công ty | 9.7000 | 10.466 | 0.740 | 0.830 |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Thông qua kết quả xử lý SPSS,ta nhận thấy hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố này có giá trị 0.872lớn hơn 0.6, và hệ số tương quan biến tổng của các biến cùng nhận được kết quả lớn hơn 0.3. Vì vậy, biến này có độ tin cậy nên được giữ lại phục vụ cho phân tích.
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Ta sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá hai giá trị quan trọng là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Ta có lí thuyết về nghiên cứu, chỉ ra các yêu cầu cần được đáp ứng như sau:
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Trị số Eigen ≥1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
2.3.3.1. Phân tích nhân tố biến độc lập
Bảng 2.11: Kiểm định KMO & Bartlett – thang đo các biến độc lập
Giá trị SPSS | So sánh | |
Hệ số KMO | 0.828 | 0.5 < 0.828< 1 |
Giá trị Sig. | 0.000 | 0.000 < 0.05 |
Phương sai trích | 70.242% | 70.242% > 50% |
Trị số Eigenvalue | 1.246 | 1.246> 1 |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Sau khi đưa các biến vào phân tích nhân tố, ta nhận được:
-Hệ số KMO có giá trị 0.828> 0.5, suy ra phân tích nhân tố phù hợp với nghiên cứu.
-Giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett có giá trị 0.000< 0.05. Điều này chứng minh giữa các biến có sự tương quan với nhau.
Ngoài ra , Phương sai trích = 70.242% > 50% và Trị số Eigenvalue = 1.246> 1 cũng đạt yêu cầu về phân tích nhân tố.
Bảng 2.12: Ma trận xoay nhân tố Varimax – thang đo các biến độc lập
Nhân tố | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
NVBH có phong cách làm việc chuyên nghiệp | 0.850 | ||||
NVBH thấu hiểu và quan tâm đến nhu cầu khách hàng | 0.832 | ||||
NVBH am hiểu rò về sản phẩm | 0.827 | ||||
NVBH giải thích rò chính sách bán hàng, mức chiết khấu | 0.796 | ||||
NVBH nhiệt tình, thân thiện, lịch sự | 0.777 | ||||
NVBH có khả năng tư vấn, thuyết phục | 0.759 | ||||
Chính sách đổi trả hàng hóa | 0.850 | ||||
Mọi khiếu nại của khách hàng đều được giải quyết thỏa đáng | 0.814 | ||||
Giao hàng nhanh chóng, đúng hẹn | 0.814 | ||||
Giao hàng đủ số lượng | 0.803 | ||||
Phương thức thanh toán hợp lý, tiện lợi | 0.802 | ||||
Sản phẩm có số lượng nhiều | 0.841 | ||||
Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu khách hàng | 0.804 | ||||
Sản phẩm có chất lượng tốt | 0.782 | ||||
Sản phẩm có chủng loại đa dạng | 0.768 | ||||
Giá cả phù hợp với thị trường | 0.806 | ||||
Giá cả phù hợp với thương hiệu | 0.799 | ||||
Giá cả cạnh tranh | 0.775 | ||||
Giá cả phù hợp với chất lượng | 0.736 | ||||
Áp dụng nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn | 0.834 | ||||
Mức chiết khấu ưu đãi khi mua hàng với số lượng lớn | 0.831 | ||||
Giá trị khuyến mãi lớn | 0.822 |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ kết quả phân tích nhân tố EFA, ta có bảng các nhóm nhân tố như sau:
Bảng 2.13: Phân nhóm nhân tố sau khi phân tích EFA
Biến | Chỉ tiêu | |
X1 | NVBH3 | NVBH có phong cách làm việc chuyên nghiệp |
NVBH5 | NVBH thấu hiểu và quan tâm đến nhu cầu khách hàng | |
NVBH2 | NVBH am hiểu rò về sản phẩm | |
NVBH6 | NVBH giải thích rò chính sách bán hàng, mức chiết khấu | |
NVBH1 | NVBH nhiệt tình, thân thiện, lịch sự | |
NVBH4 | NVBH có khả năng tư vấn, thuyết phục | |
X2 | DVBH1 | Chính sách đổi trả hàng hóa |
DVBH2 | Mọi khiếu nại của khách hàng đều được giải quyết thỏa đáng | |
DVBH3 | Giao hàng nhanh chóng, đúng hẹn | |
DVBH4 | Giao hàng đủ số lượng | |
DVBH5 | Phương thức thanh toán hợp lý, tiện lợi | |
X3 | SP4 | Sản phẩm có số lượng nhiều |
SP3 | Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu khách hàng | |
SP2 | Sản phẩm có chất lượng tốt | |
SP1 | Sản phẩm có chủng loại đa dạng | |
X4 | GC3 | Giá cả phù hợp với thị trường |
GC2 | Giá cả phù hợp với thương hiệu | |
GC4 | Giá cả cạnh tranh | |
GC1 | Giá cả phù hợp với chất lượng | |
X5 | HĐXT2 | Áp dụng nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn |
HĐXT1 | Mức chiết khấu ưu đãi khi mua hàng với số lượng lớn | |
HĐXT3 | Giá trị khuyến mãi lớn |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
2.3.3.2. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Thang đo “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” bao gồm 4 biến quan sát”
Bảng 2.14: Kiểm định KMO & Bartlett – thang đo biến phụ thuộc
Giá trị SPSS | So sánh | |
Hệ số KMO | 0.812 | 0.5 < 0.812< 1 |
Giá trị Sig. | 0.000 | 0.000 < 0.05 |
Phương sai trích | 72.252% | 72.252% > 50% |
Trị số Eigenvalue | 2.890 | 2.890> 1 |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Sau khi đưa các biến vào phân tích nhân tố, ta nhận được:
-Hệ số KMO có giá trị 0.812> 0.5, suy ra phân tích nhân tố phù hợp với nghiên cứu.
-Giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett có giá trị 0.000< 0.05. Điều này chứng minh giữa các biến có sự tương quan với nhau.
Ngoài ra , Phương sai trích = 72.252% > 50% và Trị số Eigenvalue = 2.890> 1 cũng đạt yêu cầu về phân tích nhân tố.
Bảng 2.15: Phân tích nhân tố thang đo “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng”
Quý khách hài lòng về hoạt động bán hàng tại công ty | 0.864 |
Quý khách sẽ giới thiệu bạn bè, người thân mua sản phẩm của công ty | 0.860 |
Quý khách sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của công ty | 0.845 |
Quý khách hài lòng về chất lượng sản phẩm của công ty | 0.830 |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Hệ số tải nhân tố Factor Loading của các biến thỏa mãn giá trị >0.5.
Điều này cho thấy các biến trong thang đo “Đánh giá chung về hoạt động bán
hàng” giải thích tốt cho đại lượng đo lường.
2.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
2.3.4.1. Hệ số tương quan
Đầu tiên, ta sẽ phân tích hệ số tương quan để kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình.
Bảng 2.16: Ma trận tương quan
Đánh giá chung | Sản phẩm | Giá cả | Hoạt động xúc tiến | Nhân viên bán hàng | Dịch vụ bán hàng | ||
Đánh giá chung | Hệ số tương quan Pearson | 1 | 0.254** | 0.613** | 0.379** | 0.347** | 0.349** |
Sig. (2- tailed) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | ||
N | 150 | 150 | 150 | 150 | 150 | 150 |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Dựa vào kết quả phân tích SPSS, ta thấy:
Với mức ý nghĩa 1% Sig, các biến độc lập Sản phẩm, Giá cả, Hoạt động xúc tiến, Nhân viên bán hàng và Dịch vụ bán hàng với biến Đánh giá chung đều nhỏ hơn 0.05, tức các biến này có sự tương quan với nhau.
-Biến “Giá cả” tương quan mạnh nhất với biến “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.613
-Biến “Hoạt động xúc tiến” tương quan mạnh thứ hai với biến “Đánh giá chung
về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.379
-Biến “Dịch vụ bán hàng” tương quan mạnh thứ ba với biến “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.349
-Biến “Nhân viên bán hàng” tương quan mạnh thứ tư với biến “Đánh giá chung
về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.347
-Biến “Sản phẩm” tương quan yếu nhất với biến “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.254
2.3.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Bảng 2.17: Các hệ số xác định trong phân tích hồi quy
R |
| hiệu chỉnh | Std. Error of the Estimate | Durbin Watson | |
1 | 0.775a | 0.601 | 0.587 | 0.68459 | 1.283 |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ kết quả xử lý SPSS, ta nhận thấy hệ số hiệu chỉnh có giá trị 0.587, điều này giải thích là các biến độc lập ảnh hướng đến 58,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng”.
Ngoài ra, thông qua hệ số Durbin Watson biểu hiện giá trị 1.283, thỏa mãn 1< 1.283 <3, kết luận không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Kiểm định ONE WAY ANOVA
Bảng 2.18: Kiểm định ANOVA
Tổng bình phương | df | Bình phương trung bình | F | Sig. | ||
1 | Hồi quy | 101.650 | 5 | 20.330 | 43.379 | 0.000b |
Số dư | 67.487 | 144 | 0.469 | |||
Tổng | 169.137 | 149 |
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) Nhìn vào kết quả của bảng kiểm định ANOVA, ta nhận thấy giá trị Sig. là 0.000<0.05, điều này cho thấy các biến trong mô hình giải thích được sự thay đổi của
biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy tuyến tính