Bảng 2.11: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo các biến độc lập
Tương quan biến tổng | Hệ số Cronbanch’s Alpha nếu loại biến | |
Sản phẩm Cronbach’s Alpha = 0,884 | ||
1.1. Sản phẩm có chất liệu vải tốt, bền, chất lượng hình in tốt | 0,752 | 0,857 |
1.2. Đa dạng về mẫu mã và loại sản phẩm | 0,804 | 0,810 |
1.3. Sản phẩm được may theo đúng quy chuẩn thiết kế, size theo yêu cầu của khách hàng. | 0,772 | 0,839 |
Giá cả Cronbach’s Alpha = 0,902 | ||
2.1. Giá mua phù hợp với năng lực tài hính của tổ chức. | 0,794 | 0,869 |
2.2. Giá hợp lý so với chất lượng sản phẩm. | 0,808 | 0,864 |
2.3. . Giá cả cạnh tranh so với các đối thủ khác trên thị trường. | 0,776 | 0,875 |
2.4. Có các chính sách chiết khấu, giảm giá phù hợp. | 0,755 | 0,886 |
Thương hiệu Cronbach’s Alpha = 0,864 | ||
4.1. Thương hiệu có uy tín trên thị trường và là nơi cung cấp sản phẩm đồng phục có chất lượng tốt. | 0,714 | 0,836 |
4.2. Thương hiệu được nhiều tổ chức/ doanh nghiệp biết đến. | 0,727 | 0,822 |
4.3 Là thương hiệu mà Anh/Chị nghĩ đến đầu tiên khi có ý định đặt may đồng phục. | 0,787 | 0,768 |
Nhân viên bán hàng Cronbach’s Alpha = 0,859 | ||
5.1. Nhân viên bán hàng có kiến thức và am hiểu về sản phẩm. | 0,774 | 0,804 |
5.2. Nhân viên bán hàng nhiệt tình, thân thiện, vui vẻ giải đáp thắc mắc của khách hàng. | 0,800 | 0,795 |
5.3. Nhân viên luôn sẵn sàng phục vụ. | 0,798 | 0,797 |
5.4. Nhân viên làm việc chuyên nghiệp. | 0,774 | 0,805 |
Chăm sóc khách hàng Cronbach’s Alpha = 0,833 | ||
6.1. Dịch vụ hỗ trợ khách hàng tốt. | 0,629 | 0,835 |
6.2. Hỗ trợ kịp thời và nhanh chóng. | 0,762 | 0,702 |
6.3. Dịch vụ bảo hành và sữa chữa đáp ứng yêu cầu. | 0,694 | 0,767 |
Thời gian đơn hàng Cronbach’s Alpha = 0,791 | ||
7.1. Thời gian tiếp cận yêu cầu đơn hàng nhanh. | 0,610 | 0,742 |
7.2. Giao hàng đúng thời gian yêu cầu. | 0,705 | 0,637 |
7.3. Luôn cập nhật tiến độ đơn hàng. | 0,597 | 0,766 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Đặc Điểm Thị Trường Của Sản Phẩm Đồng Phục Ở Việt Nam -
Quy Trình Bán Hàng Của Công Ty Tnhh Thương Mại Và Dịch Vụ Lion Group -
Kết Quả Phân Tích Các Yếu Tố Tác Động Đến Quyết Định Mua Sản Phẩm Đồng Phục Của Khách Hàng Tại Công Ty Tnhh Thương Mại Và Dịch Vụ Lion Group -
Đánh Giá Về Kết Quả Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Mua Của Khách Hàng -
Kiểm Định Ý Kiến Đánh Giá Của Khách Hàng Về Giá Cả -
Thống Kê Đánh Giá Của Khách Hàng Về Quyết Định Mua
Xem toàn bộ 134 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Kết quả tính toán hệ số Cronbanch’s Alpha đối với các nhân tố nghiên cứu cho thấy, hệ số Cronbanch’s Alpha của tất cả các nhân tố đều lớn hơn 0,6.
Hệ số tương quan của 23 biến quan sát độc lập đều lớn hơn 0,3. Do vậy thang đo “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sóc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng” là phù hợp và đáng tin cậy. Sau quá trình phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha 23 biến quan sát của 6 biến độc lập sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2 12: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc
Tương quan biến tổng | Hệ số Cronbanch’s Alpha nếu loại biến | |
8. Quyết định mua Cronbach’s Alpha = 0,911 | ||
8.1. Anh/Chị yên tâm khi đặt may sản phẩm đồng phục ở Đồng phục Lion. | 0,852 | 0,857 |
8.2. Anh/Chị sẽ lựa chọn mua và sử dụng sản phẩm của Đồng phục Lion trong thời gian tới. | 0,861 | 0,840 |
8.3. Anh/Chị sẽ giới thiệu Đồng phục Lion cho bạn bè/ đối tác có nhu cầu về đồng phục. | 0,782 | 0,912 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Biến phụ thuộc “Quyết định mua” gồm có 3 biến quan sát. Kết quả hệ số Cronbanch’s Alpha đối với nhân tố “Quyết định mua” là 0,911 lớn hơn 0,6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên biến “Quyết định mua” là phù hợp và đáng tin cậy để thực hiện các kiểm định tiếp theo.
2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Thông qua việc kiểm định hệ số tin cậy ở phía trên, vì không có bất kỳ biến nào bị loại khỏi mô hình nghiên cứu nên tác giả tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA cho 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành khái niệm. Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá dựa vào các tiêu chuẩn và tin cậy.
Rút trích những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm của Đồng phục Lion được thực hiện bởi hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olikin of Sampling Adequacy) và Bartlet’s Test trong đó:
KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 31, năm 2008).
Đại lượng Bartlett’s test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu Sig. kiểm định này bé hơn hoặc bằng 0,05 kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 30, năm 2008).
Tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo, để xác định cần xem xét giá trị Eigenvalue. Tiểu chuẩn phương sai trích nhằm xem xét phân tích nhân tố có thích hợp không.
2.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo và tính phù hợp của cơ sở dữ liệu thì
lúc đấy việc phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành.
Việc đưa ra quyết dịnh mua hàng từ phía khách hàng bị tác động bởi nhiều yếu tố nên việc nghiên cứu để tìm ra xem yếu tố nào là yếu tố thực chất tác động đến việc ra quyết định mua của khách hàng thì cần phải tiến hành đưa 23 biến quan sát tác động đến quyết định mua của khách hàng vào phân tích nhân tố EFA.
Bảng 2.13: Kiểm định KMO và Bartlett’s đối với biến độc lập
0,826 | ||
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 1542,242 |
df | 190 | |
Sig. | 0,000 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0,826 nên phân tích nhân tố trong trường hợp này là phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0,000 < 0,05. Từ đó có thể thẩy rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Do đó, dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp. Ta có kết quả tổng hợp ở bảng ma trận xoay dưới đây:
Bảng 2.14: Ma trận xoay nhân tố của biến độc lập
Nhóm nhân tố | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
NVBH3 | 0,866 | |||||
NVBH2 | 0,854 | |||||
NVBH1 | 0,850 | |||||
NVBH4 | 0,811 | |||||
GC2 | 0,858 | |||||
GC3 | 0,827 | |||||
GC1 | 0,819 | |||||
GC4 | 0,818 | |||||
SP2 | 0,877 | |||||
SP3 | 0,875 | |||||
SP1 | 0,852 | |||||
TH3 | 0,878 | |||||
TH2 | 0,859 | |||||
TH1 | 0,775 | |||||
CSKH2 | 0,874 | |||||
CSKH3 | 0,778 | |||||
CSKH1 | 0,764 | |||||
TGĐH2 | 0,856 | |||||
TGĐH1 | 0,801 | |||||
TGĐH3 | 0,779 | |||||
Eigenvalues | 7,017 | 2,211 | 2,071 | 1,683 | 1,559 | 1,218 |
Phương sai trích % | 35,087 | 11,056 | 10,355 | 8,415 | 7,794 | 6,091 |
Phương sai tích lũy % | 36,595 | 46,143 | 56,498 | 64,913 | 72,707 | 78,798 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, nhân tố nào có Eigenvalues nhỏ hơn 1 bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Việc làm này giúp nâng cao độ tin cậy cũng như chính xác cho thang đo.
Qua kết quả phân tích nhân tố khám phá rút ra được 6 nhân tố với giá trị Eigenvalues = 1,218> 1 (phụ lục 3) thỏa mãn điều kiện. Tổng phương sai trích là
78,798% > 50% (thỏa mãn điều kiện) điều này chứng tỏ 78,798% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố. Tất cả các nhân tố trên đều đạt yêu cầu vì có hệ số tải đều lớn hơn 0,5.
Nhóm nhân tố thứ nhất“Nhân viên bán hàng” (NVBH3, NVBH2, NVBH1, NVBH4): Giá trị Eigenvalue bằng 7,017. Nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến nhân viên tư vấn, nhân viên bán hàng, đây là nhân tố giải thích được 35,087% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ hai “Giá cả” (GC2, GC3, GC1, GC4): Giá trị Eigenvalue bằng 2,211 nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến giá cả, chính sách giá. Đây là nhân tố giải thích được 11,056% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ ba “Sản phẩm” (SP1,SP2, SP3): Gíá trị Eigenvalue bằng 2,071 nhân tố này có 3 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến sản phẩm, đây là nhân tố giải thích được 10,355% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ tư “Thương hiệu” (TH3, TH2, TH1): Giá trị Eigenvalue bằng 1,559, nhân tố này gồm 3 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến Thương hiệu, đây là nhân tố giải thích được 7,794% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ năm “Chăm sóc khách hàng” (CSKH2, CSKH1, CSKH3): Giá trị Eigenvalue bằng 1,218, nhân tố này gồm 3 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến sản phẩm, đây là nhân tố giải thích được 7,794% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ sáu “Thời gian đơn hàng” (TGĐH2, TGĐH1, TGĐH3): Giá trị Eigenvalue bằng 1,252, nhân tố này gồm 3biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến sản phẩm, đây là nhân tố giải thích được 6,091% biến thiên của dữ liệu điều tra.
2.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc
Bảng 2.15: Kiểm định KMO và Bartllett’s biến phụ thuộc
0,744 | ||
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 256,961 |
df | 3 | |
Sig. | 0,000 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Với giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett’s = 0,00 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, hệ số KMO = 0,744 ≤ 1 đủ điều kiện nên việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu mẫu.
Bảng 2.16: Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với biến phụ thuộc
Hệ số tải | |
QĐM1 | 0,939 |
QĐM2 | 0,936 |
QĐM3 | 0,899 |
Hệ số Eigenvalues = 2,565 Tổng phương sai trích = 84,496% | |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Kết quả phân tích chỉ có một nhân tố rút trích với giá trị Eigenvalues = 2,565 > 1 và tổng phương sai trích là 84,496%. Hệ sô tải của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên tất cả các biến được giữ nguyên trong mô hình nghiên cứu.
Nhận xét chung: Qua quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả cho thấy rằng 6 yếu tố tác động đến quyết định mua đồng phục của khách hàng tại Đồng phục Lion bao gồm: “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sóc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng”. Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không thay đổi so với kết quả ban đầu, không có bất cứ biến nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA.
2.3.3. Phân tích tương quan và hồi quy nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định mua sản phẩm đồng phục tại Công ty TNHH Thương mại và Dịch vụ Lion Group
2.3.3.1. Phân tích tương quan
Kiểm định cặp giả thuyết cho các cặp biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập với biến phụ thuộc: H0: Hệ số tương quan bằng 0
H1: Hệ sô tương quan khác 0
Bảng 2.17: Phân tích tương quan Pearson
SP | GC | TH | NVBH | CSKH | TGĐH | TH | ||
SP | Hệ số tương quan Pearson | 1 | 0,325 ** | 0,338 ** | 0,303 ** | 0,354 ** | 0,232 * | 0,617* * |
Sig. (2 đầu) | 0,000 | 0,000 | 0,001 | 0,000 | 0,011 | 0,000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
GC | Hệ số tương quan Pearson | 0,325 ** | 1 | 0,363 ** | 0,383 ** | 0,490 ** | 0,237 ** | 0,631* * |
Sig. (2 đầu) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,009 | 0,000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
TH | Hệ số tương quan Pearson | 0,338 ** | 0,363 ** | 1 | 0,374 ** | 0,264 ** | 0,320 ** | 0,638* * |
Sig. (2 đầu) | ,000 | ,000 | ,000 | ,004 | ,000 | ,000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
NVBH | Hệ số tương quan Pearson | 0,303 ** | 0,383 ** | 0,374 ** | 1 | 0,408 ** | ,0375 ** | 0,559* * |
Sig. (2 đầu) | 0,001 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
CSKH | Hệ số tương quan Pearson | 0,354 ** | 0,490 ** | 0,264 ** | 0,408 ** | 1 | 0,245 ** | 0,551* * |
Sig. (2 đầu) | 0,000 | 0,000 | 0,004 | 0,000 | 0,007 | 0,000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
TGĐH | Hệ số tương quan Pearson | 0,232 * | 0,237 ** | 0,320 ** | 0,375 ** | 0,245 ** | 1 | 0,516* * |
Sig. (2 đầu) | 0,011 | 0,009 | 0,000 | 0,000 | 0,007 | 0,000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
QĐM | Hệ số tương quan Pearson | 0,617 ** | 0,631 ** | 0,638 ** | 0,559 ** | 0,551 ** | 0,516 ** | 1 |
Sig. (2 đầu) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Qua kết quả kiểm định tương quan được thể hiện ở bảng trên ta có đánh giá như sau: Kiểm định giả thuyết ở mức ý nghĩa 5% nên giá trị Sig. phải nhỏ hơn 0,05. Theo ma trận hệ số tương quan, ta thấy biến độc lập “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sóc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng”đều có giá trị Sig. < 0,05 bé hơn mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy các biến này có mối tương quan với biến phụ thuộc “Quyết định mua”.
Bên cạnh đó giữa các biến độc lập có Sig. < 0,05 có thể các biến độc lập không có hiện tương đa cộng tuyến.
Như vậy tất cả các biến độc lập “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sóc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng” có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến động của biến “Quyết định mua”. Hay nói cách khác là các nhân tố độc lập này có tác động đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm Đồng phục Lion.
2.3.3.2. Phân tích hồi quy
Sau khi đã hoàn thành những công đoạn về phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan thì bước tiếp đến là tiến hành vào bước phân tích hồi quy. Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem xét các biến độc lập quy định các biến phụ thuộc như thế nào. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó dự đoán được giá trị của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
a. Xây dựng mô hình hồi quy
Phương trình hồi quy chuẩn hóa quyết định mua dựa vào các nhân tố có dạng
như sau:
QĐM = α + β1*SP + β2*GC + β3*TH + β4*NVBH+ β5*CSKH+ β6*TGĐH
Trong đó:
QĐM: Biến phụ thuộc Quyết định mua SP: Biến độc lập sản phẩm
GC: Biến độc lập Gía cả
TH: Biến độc lập Thương hiệu NVBH: Biến độc lập Thương hiệu