Đánh Giá Về Kết Quả Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Mua Của Khách Hàng

CSKH: Biến độc lập Chăm sóc khách hàng TGĐH: Biến độc lập Xu hướng công nghệ α là hằng số, βk là hệ số hồi quy riêng phần

Các giả thuyết:

H0: Các yếu tố chính không có tác động cùng chiều (+) với Quyết định mua

H1: Yếu tố Sản phẩm có tác động cùng chiều (+) với Quyết định mua H2: Yếu tố Giá cả có tác động cùng chiều (+) với Quyết định mua H3: Yếu tố Thương hiệu có tác động cùng chiều (+) với Quyết định mua

H4: Yếu tố Nhân viên bán hàng có tác động cùng chiều (+) với Quyết định mua H5: Yếu tố Chăm sóc khách hàng có tác động cùng chiều (+) với Quyết định mua H6: Yếu tố Thời gian đơn hàng có tác động cùng chiều (+) với Quyết định mua

Đánh giá độ phù hợp của mô hình:


Bảng 2.18: Đánh giá độ phù hợp của mô hình



Model


R


R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate


Durbin-Watson

1

0,889a

0,790

0,779

0,539

1,841

a. Predictors: (Constant), CSKH, TGĐH, TH, SP, NVBH, GC

b. Dependent Variable: QĐM

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 134 trang tài liệu này.

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)

Tham số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích của biến độc lập. Giá trị R2 hiệu chỉnh phản ảnh 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 & Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Theo bảng đánh giá độ phù hợp trên ta có: Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,779 cho

thấy biến độc lập chạy hồi quy ảnh hưởng 77,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc, thứ hai đó là hệ số Durbin – Watson là 1,841 nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên không có hiện tượng tương quan chuỗi bậc xảy ra.

Áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, tiến hàng phân tích hồi quy đa biến với 6 yếu tổ đã được kiểm định tương quan với biến phụ thuộc. Phương pháp phân tích được chọn là phương pháp đưa một lượt Enter. Ta có kết quả phân tích hồi quy như sau:

Kiểm định sự phù hợp của mô hình chỉ cho kết luận trên mẫu nghiên cứu mà chưa thể cho phép ta suy rộng ra tổng thể nghiên cứu. Để có thể suy diễn mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể với giả thiết đặt ra:

H0: Hệ số xác định R2 = 0 (Các nhóm nhân tố không ảnh hưởng đến quyết định

mua của khách hàng)

H1: Hệ số xác định R2 ≠ 0 (Có ít nhất một nhóm nhân tố ảnh hưởng đến quyết

định mua của khách hàng)

Tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai, ta có kết quả thông qua bảng 2.19 như sau: Sig. của F bé hơn 0,05 với mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0 và hệ số xác định của tổng thể R2 ≠ 0, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độ phù hợp của nó đã được kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc mà ta đưa vào trong mô hình.

Bảng 2.19: Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mô hình


Model

Tổng bình

phương

df

Trung bình bình phương

F

Sig.

1

Hồi quy

123,318

6

20,553

70,711

,000b

Số dư

32,845

113

0,291



Tổng

156,163

119




a. Biến phụ thuộc: QĐM

b. Biến độc lập: (Hằng số), CSKH, TGĐH, TH, SP, NVBH, GC

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)

Sig. của F bé hơn 0,05 với mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0 và hệ số xác định của tổng thể R2 ≠ 0, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độ phù hợp của nó đã được kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc mà ta đưa vào trong mô hình.

b. Phân tích hồi quy


Dựa vào bảng kết quả phân tích hồi quy dưới đây cho thấy: Các nhân tố SP, GC,TH, NVBH, CSKH, TGĐH có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 tức là chấp nhận các giả thiết H1, H2, H3, H4, H5 và H6. Các nhân tố này có sự tương quan đối với quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm Đồng phục Lion.

Bảng 2.18: Kết quả phân tích hồi quy



Mô hình

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn

hóa


Thống kê student


Mức ý nghĩa (Sig.)


Mức độ chấp nhận


VIF

B

Sai số

chuẩn

Beta

Hằng số

-2,845

0,328


-8,680

0,000



SP

0,353

0,058

0,297

6,115

0,000

0,788

1,269

GC

0,349

0,069

0,264

5,029

0,000

0,676

1,479

TH

0,166

0,069

0,124

2,388

0,019

0,691

1,448

NVBH

0,305

0,069

0,212

4,421

0,000

0,812

1,232

CSKH

0,334

0,057

0,292

5,841

0,000

0,747

1,338

TGĐH

0,196

0,075

0,137

2,610

0,010

0,676

1,480

R2 hiệu chỉnh

0,779

R2

0,790

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)


Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp Enter ở bảng cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình với các hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến lớn hơn 1,000 (<10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 252). Trong một số tài liệu khác đưa ra điều kiện VIF < 4 là thỏa mãn điều kiện.

Nhìn vào kết quả hồi quy cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều bé hơn 2 nên từ đó có thể kết luận hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không xảy ra trong trường hợp này.

Biểu đồ 2.7: Tần số của phần dư chuẩn hóa


(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)


Sử dụng công cụ biểu đồ Histogram ta quan sát được phân phối của phần dư. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chòng lên biểu đồ tần số. Phân phối dư có với Mean = 7,05E-16 (≈ 0) và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,974 tức gần bằng 1 nên ta có thể khẳng định phần dư có phân phối chuẩn.

Biểu đồ 2 8 Giả định phân phối chuẩn của phần dư Nguồn Kết quả điều 1

Biểu đồ 2.8: Giả định phân phối chuẩn của phần dư

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)

Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm Đồng phục Lion với 6 nhân tố được đưa vào mô hình dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa, hàm hồi quy có dạng như sau:

QĐM = - 0,845 + 0,297*SP + 0,264*GC + 0,124*TH+ 0,212*NVBH +0,292*CSKH + 0,137*TGĐH

Hệ số Beta chuẩn hóa phản ánh được thứ tự mức độ tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc bởi vì đơn vị của các biến đã đồng nhất (phương sai = 1), trong khi đó hệ số B chưa chuẩn hóa không thể hiện được. Nhờ có phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệ số Beta, công ty sẽ xác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tố nào, đầu tư ít vào yếu tố nào căn cứ trên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụ thuộc.

Với mô hình hồi quy chuẩn hóa ta có các hệ số Beta chuẩn hóa đều mang dấu dương nên chứng tỏ 6 biến độc lập có quan hệ cùng chiều với biến “Quyết định mua”, nghĩa là trong điều kiện yếu tố khác không đổi, nếu một biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc tăng và ngược lại. Dựa vào mô hình có thể giải thích rõ như sau:

Với hệ số β1 = 0,297, tức là chiếm 29,7% quyết định mua của khách hàng về Sản phẩm đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu biến “Sản phẩm” tăng lêna 1% thì sự hài lòng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của công ty sẽ tăng 0.297% và ngược lại.

Với hệ số β2 = 0,264, tức là chiếm 26,4% quyết định mua của khách hàng về Giá cả đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu biến “Giá cả” tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của công ty sẽ tăng 0.264% và ngược lại.

Với hệ số β3 = 0,124, tức là chiếm 12,4% quyết định mua của khách hàng về Nhân viên bán hàng đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu biến “Thương hiệu” tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của công ty sẽ tăng 0.124% và ngược lại.

Với hệ số β4 = 0,212, tức là chiếm 21,4% quyết định mua của khách hàng về Thời gian đơn hàng đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion. Trong điều

kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu biến “Nhân viên bán hàng” tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của công ty sẽ tăng 0.212% và ngược lại.

Với hệ số β5 = 0,292, tức là chiếm 29,2% quyết định mua của khách hàng về Thương hiệu đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu biến “Chăm sóc khách hàng” tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của công ty sẽ tăng 0.292% và ngược lại.

Với hệ số β6 = 0,137, tức là chiếm 13,7% quyết định mua của khách hàng Chăm sóc khách hàng đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu biến “Thương hiệu” tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của công ty sẽ tăng 0.124% và ngược lại.

Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc QĐM là:

SP (0,297) > CSKH (0,292) > GC (0,264) > NVBH (0,212) > TGĐH (0,137) > TH

(0,124). Tương ứng:

Biến “Sản phẩm” là yếu tố tác động mạnh nhất đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.

Biến “Chăm sóc khách hàng” là yếu tố tác động mạnh thứ hai đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.

Biến “ Giá cả” là yếu tố tác động mạnh thứ ba đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.

Biến “ Nhân viên bán hàng” là yếu tố tác động mạnh thứ tư đối với việc ra quyết

định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.

Biến “Thời gian đơn hàng” là yếu tố tác động mạnh thứ năm đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.

Biến “Thương hiệu” là yếu tố tác động yếu nhất đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.

2.4. Đánh giá về kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng mua của khách hàng

đối với sản phẩm Đồng phục Lion


Ngoài việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua, để việc nghiên cứu thêm thuyết phục tác giả đã tiếp tục tiến hành phân tích những đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua thông qua việc khảo sát mức độ đồng ý của khách hàng. Tác giả tiếp tục tiến hành kiểm định giá trị trung bình một tổng thể (One Sample T- Test). Từ đó, cho thấy sự khách quan hơn về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nghiên cứu đối với quyết định mua của khách hàng.

Kiểm định One Sample T Test là kiểm định dùng để so sánh giá trị trung bình của một tổng thể với một giá trị cụ thể (Test value). Với kiểm định One Sample T Test về đánh giá của khách hàng đối với các biến tác giả sử dụng T- Value = 4, tương ứng với thang đo Likert 5 mức độ ta có mức độ 4, mức độ đồng ý.

2.4.1. Đối với nhóm yếu tố “Sản phẩm ”

2.4.1.1. Đánh giá của khách hàng về yếu tố Sản phẩm


Bảng 2.20: Thống kê đánh giá của khách hàng về Sản phẩm



Biến quan sát

Hoàn toàn

không đồng ý

Không

đồng ý

Trung

lập

Đồng ý

Rất đồng

ý

%

%

%

%

%

Sản phẩm có chất liệu vải tốt,

bền, chất lượng hình in tốt.

0

13,3

9,2

45,0

32,5

Đa dạng về mẫu mã và loại

sản phẩm.

0,8

18,3

9,2

45,8

25,8

Sản phẩm được may theo

đúng quy chuẩn thiết kế, size theo yêu cầu của khách hàng.


1,7


13,3


10,8


45,5


0

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)


Qua bảng thống kê trên ta có thể thấy rằng đối với nhận định “Sản phẩm có chất liệu vải tốt, bền, chất lượng hình in tốt” được đánh giá cao hơn so với 2 yếu tố còn lại, có 45,0% đối với ý kiến rất đồng ý và 32,5% ý kiến hoàn toàn đồng ý. Tiếp đến đó là “Đa dạng về mẫu mã và loại sản phẩm” với 45,8 ý kiến đồng ý và 25,8% ý kiến hoàn toàn đồng ý. Đối với nhận định “Sản phẩm được may theo đúng quy chuẩn thiết kế,

size theo yêu cầu của khách hàng” có 45,5% ý kiến nhưng bên cạnh đó vẫn còn 1,7% khách hàng với ý kiến hoàn toàn không đồng ý đối với nhận định này.

2.4.1.2. Kiểm định ý kiến đánh giá của khách hàng về Sản phẩm

Giả thuyết:

H0: Đánh giá của khách về nhóm yếu tố sản phẩm = 4 H1: Đánh giá của khách về nhóm yếu tố sản phẩm ≠ 4

Bảng 2 .21: Kết quả kiểm định One – Sample T Test của yếu tố Sản phẩm



Biến quan sát

Tổng số quan sát

Giá trị trung bình

Giá trị kiểm định

Mức ý nghĩa (Sig.)

Sản phẩm có chất liệu vải tốt, bền, chất lượng hình in tốt.


120


3,97


4


0,710

Đa dạng về mẫu mã và loại sản phẩm.

120

3,78

4

0,021

Sản phẩm được may theo đúng quy chuẩn thiết kế, size theo yêu cầu của khách hàng.


120


3,89


4


0,261

Đối với nhận định “Sản phẩm có chất liệu vải tốt, bền, chất lượng hình in tốt” “Sản phẩm được may theo đúng quy chuẩn thiết kế, size theo yêu cầu của khách hàng” có giá trị Sig. > 0,05, có nghĩa là khách hàng đồng ý với chất lượng sản phẩm đồng phục của công ty về chất liệu vải cũng như chất lượng hình in. Qua đó cho thấy khách hàng khá đồng ý với những đặc điểm, mẫu mã, chất lượng cũng như quy cách sản phẩm của Đồng phục Lion thuộc Công ty TNHH Thương mại và Dịch vụ Lion Group.

Đối với biến “Đa dạng về mẫu mã và loại sản phẩm” giá trị Sig. đều < 0,05 với mức ý nghĩa 5% đó là 0,021, ta đủ điều kiện bác bỏ giả thuyết H0. Do đó giá trị trung bình khách hàng đánh giá về sản phẩm là khác 4. Mặc khác các giá trị t của biến quan âm cho thấy khách hàng chưa đồng ý với yếu tố này với giá trị trung bình là 3,78. Đối với mẫu mã sản phẩm đồng phục vẫn còn ít chưa đa dạng nhiều, cần phải cập nhập thêm nhiều xu hướng về đồng phục trong thị trường.

2.4.2. Đối với nhóm yếu tố “Giá cả ”

2.4.2.1. Đánh giá của khách hàng về yếu tố Giá cả

Dựa vào bảng dưới ta thấy rằng nhận định “Giá mua phù hợp với năng lực tài hính của tổ chức” là yếu tố dược đánh giá cao với 32,5% ý kiến đồng ý và 18,3% ý

Xem tất cả 134 trang.

Ngày đăng: 28/08/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí