Kênh Thông Tin Giúp Khách Hàng Biết Đến Dịch Vụ

2.2.3 Mô tả hành vi của mẫu nghiên cứu

2.2.3.1 Số lần sử dụng dịch vụ

Bảng 2.5 Số lần sử dụng dịch vụ in ấn

Tiêu chí

Số lượt trả lời	Tỷ lệ %
1 lần	53	40,8
2 lần	22	16,9
3 lần	30	23,1
Trên 3 lần	25	19,2

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 122 trang tài liệu này.

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Từ kết quả điều tra cho thấy, khách hàng sử dụng dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát khá thường xuyên. Trong đó số khách mới sử dụng dịch vụ chiếm tỉ lệ cao nhất với 40,8%. Số lần sử dụng tiếp theo lần lượt chiếm 16,9%, 23,1% và 19,2%. Điều này chứng tỏ, khách hàng cảm thấy hài lòng và đã quay lại sử dụng dịch vụ của công ty.

2.2.3.2 Mục đích sử dụng dịch vụ in ấn

Bảng 2.6 Mục đích sử dụng

Tiêu chí

Số lượt trả lời	Tỷ lệ %
- In poster, logo, bao bì…	66	50,8
- Thiết kế Poster, logo, bao bì…	44	33,8
- Chỉnh sửa poster, logo, bao bì…	16	12,3
- Khác	4	3,1

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Từ kết quả tổng hợp ở bảng trên, có thể thấy đa số khách hàng sử dụng dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát chủ yếu vào mục đích in Poster, logo, bao bì… với 50,8% trên tổng số 130 người tham gia trả lời phỏng vấn. Tiếp đến là mục đích thiết kế và chỉnh sửa Poster, logo, bao bì… với tỉ lệ lần lượt là 33,8% và 12,3%. Có 4 khách hàng lựa chọn mục đích khác, đó là mua bán các dụng cụ in ấn của công ty, chiếm 3,1%.

2.2.3.3 Kênh thông tin giúp khách hàng biết đến dịch vụ

Bảng 2.7 Kênh thông tin

Tiêu chí

Số lượt trả lời	Tỷ lệ %
Từ các tờ rơi, pano, áp phích	104	26,6
Từ báo chí, Internet	106	27,1
Từ nhân viên tư vấn của công ty	67	17,1
Từ bạn bè, người quen	114	29,2

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Đối với câu hỏi đa sự lựa chọn, khi được hỏi khách hàng biết đến dịch vụ in ấn của công ty qua các kênh thông tin nào thì 29,2% khách hàng cho rằng biết đến thông qua các bạn bè, người quen giới thiệu, đây là kênh thông tin chiếm tỉ lệ cao nhất. Có 27,1% khách hàng cho rằng biết đến thông qua báo chí và Internet. 26,6% khách hàng cho rằng biết đến từ các tờ rơi, pano, áp phích và 17,1% khách hàng biết đến thông qua nhân viên tư vấn của công ty. Do đó công ty nên chú trọng quảng cáo hình ảnh của công ty cũng như các sản phẩm từ dịch vụ in ấn nhiều hơn và thường xuyên qua các kênh thông tin mà khách hàng thường xuyên tiếp cận.

2.2.3.4 Lí do sử dụng dịch vụ

Bảng 2.8 Lý do sử dụng dịch vụ

Tiêu chí

Số lượt trả lời	Tỷ lệ %
Được bạn bè, người quen giới thiệu	73	17,4
Phù hợp nhu cầu	130	31,0
Chất lượng dịch vụ cao	50	11,9
Giá cả phù hợp	46	11,0
Dịch vụ nhanh chóng, tiện lợi	121	28,8

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Khi được hỏi về lý do sử dụng dịch vụ của công ty, khách hàng đa số sử dụng dịch vụ in ấn của công ty Thuận Phát chủ yếu vì 2 lý do chính là phù hợp với nhu cầu sử dụng và dịch vụ nhanh chóng tiện lợi, chiếm tỉ lệ lần lượt là 31,0% và 28,8%. Điều

này chứng tỏ mẫu điều tra là những đối tượng có tính chất công việc không có nhiều

thời gian, nên cần tìm một dịch vụ nào đó có thời gian chờ ngắn và chất lượng cao.

2.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo

2.3.1 Kiểm định độ tin cậy của biến độc lập

Trước khi tiến vào các bước phân tích dữ liệu, nghiên cứu tiến hành bước kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Cronbach’s Alpha phải được thực hiện đầu tiên để loại bỏ các biến không liên quan (Garbage Items) trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA.

Đề tài nghiên cứu sử dụng thang đo gồm 6 biến độc lập: “Cảm nhận về chất lượng”, “Cảm nhận về giá cả”, “Nhân viên”, “Nhận thức hữu dụng”, “Thương hiệu”, và “Chuẩn chủ quan”.

Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach’s Alpha lớn 0,6 sẽ được chấp nhận và đưa vào những bước phân tích xử lý tiếp theo. Cụ thể là :

Hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,8: hệ số tương quan cao.

Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8: chấp nhận được.

Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,7: chấp nhận được nếu thang đo mới.

Trong quá trình kiểm định độ tin cậy, các biến quan sát đều có hệ số tương quan

biến tổng lớn hơn 0,3 nên không có biến nào bị loại bỏ khỏi mô hình.

Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha được tổng hợp trong bảng dưới đây:

Bảng 2.9 Kiểm định độ tin cậy thang đo các biến độc lập

Biến

Hệ số tương quan biến tổng	Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
1. Cảm nhận về chất lượng: Cronbach’s Alpha = 0,725
CL1	0,507	0,670
CL2	0,505	0,676
CL3	0,662	0,567
CL4	0,432	0,711
2. Cảm nhận về giá cả: Cronbach’s Alpha = 0,757
GC1	0,466	0,745
GC2	0,659	0,640
GC3	0,481	0,749
GC4	0,639	0,658
3. Nhân viên: Cronbach’s Alpha = 0,894
NV1	0,843	0,803
NV2	0,844	0,806
NV3	0,696	0,931
4. Quy chuẩn chủ quan: Cronbach’s Alpha = 0,778
CQ1	0,651	0,692
CQ2	0,639	0,693
CQ3	0,623	0,702
CQ4	0,431	0,799
5. Thương hiệu: Cronbach’s Alpha = 0,843
TH1	0,796	0,751

TH2

0,583	0,846
TH3	0,593	0,836
TH4	0,762	0,764
6. Nhận thức hữu dụng: Cronbach’s Alpha = 0,833
HD1	0,523	0,844
HD2	0,801	0,721
HD3	0,587	0,823
HD4	0,754	0,745

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Qua bảng tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo trên, có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo cho bước phân tích nhân tố khám phá EFA.

2.3.2 Kiểm định độ tin cậy của biến phụ thuộc

Bảng 2.10 Kiểm tra độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc

Biến

Hệ số tương quan biến tổng	Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Hành vi khách hàng: Cronbach’s Alpha = 0,797
HV1	0,657	0,735
HV2	0,658	0,708
HV3	0,647	0,726

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021) Kết quả đánh giá độ tin cậy của nhân tố “hành vi khách hàng” cho hệ số Cronbach’s Alpha = 0,797. Hệ số tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,797 nên biến

phụ thuộc “hành vi khách hàng” được giữ lại và đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các bước phân tích tiếp theo.

2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA

2.4.1 Kiểm định KMO và Bartlett's biến độc lập

Phân tích nhân tố là tên chung một nhóm các Quảng bá thương hiệu được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng củ chúng phải được giảm bớt xuống đến một lượng mà chúng ta có thể sử dụng được (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 50%. Hệ số tải nhân tố (factor loading) đạt yêu cầu phải thỏa mãn các điều kiện:

∙ Một nhân tố phải có ít nhất 2 biến.

∙ Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.5.

∙ Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 chỉ trên một nhân tố trong cùng một biến.

Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMO để xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xét hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test. Giá trị KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nội dung kiểm định: hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.

Bảng 2.11 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập

KMO and Bartlett’s Test

Trị số KMO		0,758
Đại lượng thống kê Kiểm định Bartlett	Giá trị Chi bình phương xấp xỉ	1531,663
	Df	253
	Sig.	0,000

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Kết quả thu được như sau:

− Giá trị KMO bằng 0,758 và nằm trong ngưỡng từ 0,5-1 nên phân tích EFA là phù hợp.

− Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định bartlett’s Test = 0,00 < 0,5 nên các biến quan sát khi được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp nghiên cứu phân tích nhân tố khám phá EFA.

2.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập

Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 6 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo. Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố.Biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Bảng 2.12. Ma trận xoay nhân tố

Biến quan sát

Nhóm nhân tố
1	2	3	4	5	6
HUUDUNG2	0,893
HUUDUNG4	0,867
HUUDUNG3	0,655
HUUDUNG1	0,594
THUONGHIEU1		0,893
THUONGHIEU4		0,872
THUONGHIEU3		0,754
THUONGHIEU2		0,741

GIACA2

		0,871
GIACA4			0,775
GIACA3			0,625
GIACA1			0,596
NHANVIEN2				0,923
NHANVIEN1				0,913
NHANVIEN3				0,830
CHATLUONG3					0,836
CHATLUONG2					0,746
CHATLUONG1					0,619
CHATLUONG4					0,585
CHUANCHUQUAN4						0,789
CHUANCHUQUAN2						0,657
CHUANCHUQUAN3						0,645
CHUANCHUQUAN1						0,600
Hệ số Eigenvalue	5,761	3,595	1,876	1,610	1,486	1,261
Phương sai lũy tiến (%)	12,515	24,791	36,046	47,093	57,920	67,778

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 130.

Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 23 biến quan sát trong 6 biến độc lập ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng thành phố Huế vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 6 nhân tố được tạo ra. Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 23, được rút trích lại

Xem tất cả 122 trang.

Ngày đăng: 05/07/2022