Bảng 2.10 Kết quả kiểm định One-Sample T-Test đối với “Chính sách bán hàng
trực tuyến”
Test Value = 4 | ||||||
t | df | Sig. | Giá trị trung bình | Khoảng tin cậy 95% | ||
BHTT1 | - 4,883 | 137 | 0,000 | 3,56 | - 0.6109 | - 0.2587 |
BHTT2 | - 4,622 | 137 | 0,000 | 3,68 | - 0.4553 | - 0.1824 |
BHTT3 | - 4,201 | 137 | 0,000 | 3,69 | - 0.4476 | - 0.1611 |
BHTT4 | - 2,696 | 137 | 0,000 | 3,78 | - 0.3643 | - 0.0560 |
BHTT5 | - 8,933 | 137 | 0,000 | 3,42 | - 0.7080 | - 0.4514 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Số Người Tiếp Cận Bài Viết Của Fanpage Công Ty Htv Huế -
Tỷ Lệ Tần Suất Mua Sắm Trực Tuyến Của Mẫu Nghiên Cứu -
Kiểm Định Kmo & Bartlett’S Test Nhân Tố “Đánh Giá Hiệu Quả Hoạt -
Định Hướng Và Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Quả Bán Hàng Trực Tuyến Của Công Ty Tnhh Xuất Nhập Khẩu Htv Huế -
Nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng trực tuyến tại Công ty TNHH Xuất Nhập Khẩu HTV Huế - 13 -
Nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng trực tuyến tại Công ty TNHH Xuất Nhập Khẩu HTV Huế - 14
Xem toàn bộ 128 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu qua phần mềm SPSS)
Dựa vào kết quả kiểm định trên ta có, giá trị Sig. đều < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, đồng thời chấp nhận giả thuyết H1. Như vậy, với dữ liệu mẫu thu thập được, ta đủ bằng chứng thống kê để chứng minh rằng giá trị trung bình của các biến “BHTT” khác 4 ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, các giá trị nằm ở mức trên trunng bình, cao nhất là biến“BHTT4” = 3,78 cho thấy khách hàng đã có tâm lý hài lòng về chính sách bán hàng của công ty, để nâng cao hơn nữa mức độ đánh giá, công ty cần quan tâm các vấn đề còn thiếu xót, bổ sung, hoàn thiện chính sách bán hàng. Đối với cửa hàng truyền thống, khách hàng có thể bỏ thời gian đi lại để đối chất khi sản phẩm hay các vấn đề phát sinh nhưng khi mua trực tuyến nếu cửa hàng vi phạm quy định về chính sách bán hàng, khách hàng sẽ không tiếp tục đồng ý mua, nghiêm trọng hơn với tốc độ phát tán nhanh của môi trường kinh doanh hình ảnh và uy tín công ty sẽ bị ảnh hưởng vô cùng nặng nề.
2.2.4.3 Đánh giá của khách hàng về yếu tố “Chính sách giao hàng”
Giả thuyết đưa ra:
- H0: µ = 4 Khách hàng đồng ý với mức đánh giá này
- H1: µ ≠ Khách hàng không đồng ý với mức đánh giá này
Mức ý nghĩa kiểm định là 95%. Nếu:
- Sig ≥ 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0
- Sig ≤ 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
Bảng 2.11 Kiểm định One-Sample T-Test đối với “Chính sách giao hàng trực tuyến”
Test Value = 4 | ||||||
t | df | Sig. | Giá trị trung bình | Khoảng tin cậy 95% | ||
GH1 | -6.483 | 137 | 0,000 | 3,60 | -0.5107 | -.02720 |
GH2 | -5.642 | 137 | 0,000 | 3,55 | -0.5969 | -0.2871 |
GH3 | -6.374 | 137 | 0,000 | 3,61 | -0.5032 | -0.2649 |
GH4 | -5.182 | 137 | 0,000 | 3,69 | -0.4205 | -0.1882 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu qua phần mềm SPSS)
Dựa vào kết quả kiểm định trên, ta thấy giá trị Sig. đều nhỏ hơn < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, đồng thời chấp nhận giả thuyết H1. Như vậy, với dữ liệu thu thập dược, chúng ta đủ bằng chứng thống kê để chứng mình rằng giá trị trung bình của các biến “GH” nhận khác 4 ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, mức đánh giá đối với yếu tố “GH” được đánh giá trên mức trung bình. Điều này cho thấy, hoạt động giao hàng của công ty đã đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng, công ty cần phải thực hiện nghiêm túc để chất lượng dịch vụ được tốt hơn nữa. Tâm lý mong mỏi sản phẩm về với tay mình ảnh hưởng rất lớn đến quyết định mua lần tiếp theo, khách hàng có thể so sánh mức độ giao hàng với các đơn vị kinh doanh khác để lựa chọn nên mua chỗ nào. Nên dù được sự đánh giá cao công ty cũng phải nghiêm túc thực hiện đúng chính sách giao hàng.
2.2.4.4 Đánh giá của khách hàng về yếu tố “Chính sách thanh toán”
Giả thuyết đưa ra:
- H0: µ = 4 Khách hàng đồng ý với mức đánh giá này
- H1: µ ≠ Khách hàng không đồng ý với mức đánh giá này
Mức ý nghĩa kiểm định là 95%. Nếu:
- Sig ≥ 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0
- Sig ≤ 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
Bảng 2.12 Kiểm định One-Sample T-tes đối với “Chính sách thanh toán”
Test Value = 4 | ||||||
t | df | Sig. | Giá trị trung bình | Khoảng tin cậy 95% | ||
TT1 | -3.441 | 137 | 0,001 | 3,78 | -0.3423 | -0.0924 |
TT2 | -5.041 | 137 | 0,000 | 3,66 | -0.4641 | -0.2026 |
TT3 | 5.377 | 137 | 0,000 | 3,66 | -0.4559 | -0.2107 |
TT4 | -5.340 | 137 | 0,000 | 3,64 | -0.4866 | -0.2236 |
TT5 | -4.923 | 137 | 0,000 | 3,66 | -0.4672 | -0.1994 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu qua phần mềm SPSS)
Dựa vào kết quả kiểm định trên, ta thấy các giá trị Sig. < 0,05 nên có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là khách hàng đánh giá về tiêu chí này khác với mức đồng ý. Tuy nhiên, mức đánh giá đối với yếu tố “TT” được đánh giá trên mức trung bình. Điều này cho thấy chính sách thanh toán của công ty được khách hàng chấp nhận, khách hàng đồng ý giao dịch trực tuyến. Nhưng vấn đề thanh toán luôn là vấn đề nhạy cảm khi giao dịch, công ty cần linh hoạt trong khoảng thanh toán, quy định cụ thể, giao hàng – nhận tiền. Hay chuyển khoản phải đúng thời hạn cam kết, để không phải xảy ra vấn đề phát sinh vi phạm các quy định chính sách thanh toán.
2.2.4.5 Đánh giá của khách hàng về yếu tố “Đội ngũ bán hàng trực tuyến”
Giả thuyết đưa ra:
- H0: µ = 4 Khách hàng đồng ý với mức đánh giá này
- H1: µ ≠ Khách hàng không đồng ý với mức đánh giá này
Mức ý nghĩa kiểm định là 95%. Nếu:
- Sig ≥ 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0
- Sig ≤ 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
Bảng 2. 13 Kiểm định One-Sample T-Test đối với “Đội ngũ bán hàng”
Test Value = 4 | ||||||
t | df | Sig. | Giá trị trung bình | Khoảng tin cậy 95% | ||
DNBH1 | -7.647 | 137 | 0,000 | 3,50 | -0.6202 | -0.3653 |
DNBH2 | -8.068 | 137 | 0,000 | 3,52 | -0.5955 | -0.3610 |
DNBH3 | -5.317 | 137 | 0,000 | 3,61 | -0.5269 | -0.2412 |
DNBH4 | -9.585 | 137 | 0,000 | 3,35 | -0.7780 | -0.5119 |
DNBH6 | -9.164 | 137 | 0,000 | 3,42 | -0.6960 | -0.4489 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu qua phần mềm SPSS)
Dựa vào kết quả kiểm định trên, ta thấy các giá trị Sig. < 0,05 nên có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là khách hàng đánh giá về tiêu chí này khác với mức đồng ý. Tuy nhiên, mức đánh giá của khách về tiêu chí “DNBH” trên mức trung bình. Các giá trị đều nằm trong khoảng từ bình thường đến đồng ý. Điều này , cho thấy đội ngũ nhân viên bán hàng đã đáp ứng một phần nhu cầu của khách hàng, hoàn thành tốt nhiệm vụ của một nhân viên bán hàng. Là người ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định mua của khách hàng, đội ngũ nhân viên cần phải có ý thức, trách nhiệm với công việc, coi trọng mục tiêu đề ra, có thái độ đúng mực, luôn hỗ trợ nhiệt tình khách hàng, khách hàng là nguồn sống của doanh nghiệp. Tuy có sự đánh giá cao từ khách hàng nhưng vẫn phải luôn chú trọng vấn đề kiến thức nhân viên về sản phẩm vì đây là yếu tố quan trọng và là đầu tiên để nhân viên hiểu mình đang cũng cấp sản phẩm, dịch vụ gì.
2.2.4.6 Đánh giá của khách hàng về yếu tố “Chính sách chăm sóc khách hàng
trực tuyến”
Giả thuyết đưa ra:
- H0: µ = 4 Khách hàng đồng ý với mức đánh giá này
- H1: µ ≠ Khách hàng không đồng ý với mức đánh giá này
Mức ý nghĩa kiểm định là 95%. Nếu:
- Sig ≥ 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0
- Sig ≤ 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
Bảng 2.14 Kiểm định One-Sample T-Test đối với “Chính sách chăm sóc khách
hàng trực tuyến”
Test Value = 4 | ||||||
t | df | Sig. | Giá trị trung bình | Khoảng tin cậy 95% | ||
CSKH1 | -5.629 | 137 | 0,000 | 3,53 | -0.6267 | -0.3009 |
CSKH2 | -5.598 | 137 | 0,000 | 3,50 | -0.6668 | -0.3187 |
CSKH3 | -5.315 | 137 | 0,000 | 3,50 | -0.6761 | -0.3094 |
CSKH4 | -3.126 | 137 | 0,000 | 3,70 | -0.4851 | -0.1091 |
CSKH5 | -7.135 | 137 | 0,000 | 3,52 | -0.6015 | -0.3405 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu qua phần mềm SPSS)
Dựa vào kết quả kiểm định trên, ta thấy các giá trị Sig. < 0,05 nên có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là khách hàng đánh giá về tiêu chí này khác với mức đồng ý. Tuy nhiên, mức đánh giá của khách hàng về tiêu chí “CSKH” trên mức trung bình. Khách hàng đa số đều hài lòng với các yếu tố đưa ra, cao nhất là yếu tố “CSKH3” – Nhân viên hỗ trợ nhiệt tình cho khách hàng với giá trị trung bình là 3,61, các yếu tố khác đều nằm trong khoảng từ mức bình thường đến đồng ý. Có thể nói, về chính sách công ty đã làm tốt một phần nhất định và được khách hàng đồng ý. Điều này cho thấy,
dù bán hàng trực tuyến hay trực tiếp, vấn đề chăm sóc khách hàng tạo mối quan hệ tốt, biết được nhu cầu và đáp ứng nhu cầu luôn luôn được chú trọng. Chăm sóc khách hàng tốt sẽ tạo ra một lượng khách trung thành và mang lại giá trị lớn lâu dài. Để có thể làm tốt, công ty nên có các chương trình tương tác thường xuyên hơn, nâng cao mối quan hệ với khách hàng.
2.2.5. Hồi quy tương quan
2.2.5.1 Kiểm tra hệ số tương quan
Trước khi phân tích hồi quy các nhân tố mới hình thành trong bước phân tích nhân tố, phân tích hệ số tương quan được tiến hành cho 6 biến độc lập và biến phụ thuộc với hệ số tương quan Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05. Để kiểm tra sự tương quan giữa các biến trong mô hình, nếu giữa các biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy.
Trước hết, chúng ta kiểm định sự phù hợp của mô hình ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Căn cứ vào hệ số tương quan ta có mô hình hồi quy phù hợp.
Bảng 2.15 Ma trận tương quan
TT | CSKH | DNBH | GH | BHTT | KB | DG | ||
DG | Pearson Correlation | 0,170 | 0,570 | - 0,021 | 0,088 | 0,176 | 0,478 | 1 |
Sig. | 0,047 | 0,000 | 0,807 | 0,306 | 0,039 | 0,000 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu qua phần mềm SPSS)
Với mức ý nghĩa 0,05, giá trị Sig của các nhân tố “TT”, “CSKH”, “BHTT”, “KB”, đều nhỏ hơn 0,05, đều đó cho thấy các nhân tố này đều có tương quan tuyến tính với biến “Đánh giá chung hiệu quả hoạt động bán hàng trực tuyến”.
Cụ thể, mối quan hệ tương quan giữa biến “DG” và biến “TT” là 0,170, tương quan với biến “CSKH” là 0,570, tương quan với biến “BHTT” là 0,176, tương quan với biến “KB” là 0,478. Vậy là có 4 nhân tố tương quan với biến phụ thuộc “DG”.
2.2.5.2 Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính
Sau các bước kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, chúng ta đã có được các nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “DG – Đánh giá chung hiệu quả hoạt động bán hàng trực tuyến” bao gồm các biến: TT, CSKH, DNBH, GH, BHTT, KB. Tác giả sẽ sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội với các biến độc lập như trên và biến phụ thuộc DG được biểu diễn như sau:
DG = β.0 + β1.TT + β2.CSKH + β3.DNBH + β4.GH + β5.BHTT + β6.KB
Trong đó: DG: giá trị biến phụ thuộc là “Đánh giá chung hiệu quả hoạt động bán hàng trực tuyến”
TT: Giá trị biến độc lập 1 là “Chính sách thanh toán”
CSKH: Giá trị biến độc lập 2 là “Chính sách chăm sóc khách hàng trực tuyến” DNBH: Giá trị biến độc lập 3 là “Đội ngũ bán hàng”
GH: Giá trị biến độc lập 4 là “Chính sách giao hàng”
BHTT: Giá trị biến độc lập 5 là “Chính sách bán hàng trực tuyến” KB: Giá trị biến độc lập 6 là “Kênh bán hàng trực tuyến”
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá
độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Bảng 2.16 Đánh giá sự phù hợp của mô hình
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Sai số chuẩn ước lượng | Durbin - Watson | |
1 | 0,788 | 0,621 | 0,604 | 0,62935477 | 1,779 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu qua phần mềm SPSS)
Nhìn vào bảng đánh giá sự phù hợp của mô hình, ta thấy:
Giá trị R = 0,788 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối quan hệ khá chặt chẽ. Giá trị R2 < R nên có thể kết luận được sự phù hợp của mô hình. Mặt khác, ta có giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,604 phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong trường hợp này, 6 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 60,4% sự thay đổi biến phụ thuộc, còn lại 39,4% là do các biến bên ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Bảng 2.17 Kiểm định ANOVA
Tổng bình phương | Df | Trung bình bình phương | F | Sig. | ||
1 | Hồi quy | 85,113 | 6 | 14,185 | 35,814 | 0,000 |
Số dư | 51,887 | 131 | 0,396 | |||
Tổng | 137,000 | 137 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu qua phần mềm SPSS)
Dựa vào kết quả của phép kiểm định F trong hồi quy tuyến tính ở bảng kiểm định ANOVA. Ta có Sig. = 0,000, điều này có nghĩa là sự kết hợp của các biến trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc đối với tổng thể.
Khuyết tật của mô hình
1. Hiện tượng tự tương quan
Để kiểm tra tự tương quan của mô hình, ta tiến hành đánh giá giá trị DW được đưa ra trong bảng kết quả đánh giá ở trên. Ta có thể thấy hệ số Durbin Watson = 1,779 nằm trong khoảng (1,6 ; 2,6) . Do đó, mô hình không có hiện tượng tự tương quan.