Phân Tích Nhân Tố Với Nhóm Biến Đánh Giá Chung Về Hoạt Động Bán Hàng Bảng 2.12 Kiểm Định Kmo Và Bartlett Efa Nhóm Biến Đánh Giá Chung

Nghiên cứu hoạt động bán hàng tại công ty cổ phần Viễn thông FPT – Chi nhánh Huế - 8


2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA


Phân tích nhân tố khám phá (Explore Factor Analysis- EFA) được sử dụng để nhận diện các nhóm nhân tố có thể ảnh hưởng đến Hoạt động bán hàng của công ty. Sự phù hợp của EFA được kiểm tra thông qua hai tiêu chuẩn cơ bản là hệ số KMO (0.5 ≤ KMO ≤1) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê.

Bảng 2.8 Kiểm định KMO và Bartlett EFA lần 1


Hệ số KMO

0,744


Kiểm định Bartlett

Giá trị Chi bình phương xấp xĩ

1,178E3

Df

190

Mức ý nghĩa

0,000

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 127 trang: Nghiên cứu hoạt động bán hàng tại công ty cổ phần Viễn thông FPT – Chi nhánh Huế

Nghiên cứu hoạt động bán hàng tại công ty cổ phần Viễn thông FPT – Chi nhánh Huế - 8

(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)


Kết quả phân tích cho thấy giá trị KMO = 0.744 > 0.5. Kiểm định Bartlett với

cặp giả thuyết kiểm định:


H0: Các biến không có tương quan trong tổng thể. H1: Các biến có tương quan trong tổng thể.

Nguyên tắc kết luận:


Nếu giá trị Sig (P-value) ≤ α, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Nếu giá trị Sig (P-value) > α, chưa có căn cứ để bác bỏ giả thuyết H0.

Kết quả cho giá trị Sig = 0.000 < α = 0.05, do vậy kết luận các biến có tương

quan trong tổng thể.


Hai tiêu chuẩn đều được đảm bảo do vậy phân tích nhân tố là phù hợp.


Kết quả phân tích cho ra 5 nhân tố với tổng phương sai trích 69.527% cho biết 5 nhân tố này giải thích được 69.527% độ biến thiên của dữ liệu.

Bảng 2.9 Ma trận xoay nhân tố lần 1


Biến quan sát

Nhân tố

1

2

3

4

5

NVBH nhiệt tình, lịch sự.

NVBH có khả năng tư vấn, thuyết phục. NVBH am hiểu về sản phẩm.

.893

.863

.848







NVBH chăm sóc KH thường xuyên.

.824





NVBH hiểu nhu cầu KH.

.754





Công ty có uy tín trên thị trường.


.863




Dễ tiếp cận DV.


.717




Hình ảnh tốt.


.697




Gía cả tương đương chất lượng.


.649




CT quảng cáo thu hút.



.869



Cập nhật TTKM nhanh chóng.



.827



Nhiều CTKM hấp dẫn.



.825



Nhiều gói cước và kênh truyền hình.




.809


Chất lượng tốt và độ bền cao.




.797


Mạng tốc độ cao.



.501

.673


Điều kiện thanh toán dễ dàng.


.527


.569


Bình ổn giá.




.508


NVBH mang đầy đủ đồng phục.





.865

NVBH tận dụng tốt công cụ hỗ trợ BH.





.838

Tờ rơi có đầy đủ thông tin.





.818

(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)


Ma trận xoay nhân tố cho thấy trong số 20 biến phân tích có 2 biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) thuộc hai nhóm nhân tố khác nhau. Hai biến này phải loại ra khỏi mô hình, đó là: Mạng tốc độ cao Điều kiện thanh toán dễ dàng.

Tiến hành phân tích nhân tố lần hai với 18 biến quan sát sau khi đã loại 2 biến

nói trên.


Bảng 2.10 Kiểm định KMO và Bartlett EFA lần 2


Hệ số KMO

0,713


Kiểm định Bartlett

Giá trị Chi bình phương xấp xĩ

1,011E3

Df

153

Mức ý nghĩa

0,000

(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)


Các giá trị của kiểm định KMO và kiểm định Bartlett cho thấy phân tích nhân

tố là phù hợp.


Với 18 biến quan sát được đưa vào phân tích, có 5 nhân tố được tạo ra với tổng phương sai trích Điều này cho thấy 5 nhân tố tạo ra giải thích được 70.849% sự biến thiên của dữ liệu.


Bảng 2.11 Ma trận xoay nhân tố lần 2



Biến quan sát

Nhân tố

1

2

3

4

5

NVBH nhiệt tình, lịch sự.

.892





NVBH có khả năng tư vấn, thuyết phục.

.863





NVBH am hiểu về sản phẩm.

.848





NVBH chăm sóc KH thường xuyên.

.828





NVBH hiểu nhu cầu KH.

.753





NVBH mang đầy đủ đồng phục.


.868




NVBH tận dụng tốt công cụ hỗ trợ BH.


.842




Tờ rơi có đầy đủ thông tin.


.836




CT quảng cáo thu hút.



.888



Nhiều CTKM hấp dẫn.



.856



Cập nhật TTKM nhanh chóng.



.846



Công ty có uy tín trên thị trường.




.866


Dễ tiếp cận DV.




.734


Hình ảnh tốt.




.727


Giá cả tương đương chất lượng.




.638


Chất lượng tốt, độ bền cao





.835

Nhiều gói cước và kênh truyền hình.





.817

Bình ổn giá.





.521

(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)


Hệ số KMO

0,629


Kiểm định Bartlett

Giá trị Chi bình phương xấp xĩ

112,817

Df

3

Mức ý nghĩa

0,000

2.2.4. Phân tích nhân tố với nhóm biến đánh giá chung về Hoạt động bán hàng Bảng 2.12 Kiểm định KMO và Bartlett EFA nhóm biến đánh giá chung


(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)


Hệ số KMO = 0.629 > 0.5 và giá trị Sig của kiểm định Bartlett nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 cho thấy phân tích nhân tố với nhóm biến đánh giá hoạt động bán hàng là phù hợp. Kết quả cho ra một nhân tố với tổng phương sai trích là 69.810%.

2.2.5. Phân tích hồi quy đa biến


2.2.5.1. Phân tích tương quan


Để thực hiện được phân tích hồi quy đa biến, dữ liệu phải có tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc được chọn là nhóm nhân tố Hoạt động bán hàng, và các biến độc lậc là Nhân viên bán hàng, Công cụ hỗ trợ bán hàng, Thương hiệu, Chất lượng sản phẩm dịch vụ, Hoạt động truyền thông, Chính sách giá. Các biến này đều là kết quả của phân tích nhân tố EFA, được sử dụng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đối với hoạt động bán hàng của công ty cổ phần viễn thông FPT chi nhánh Huế. Để kiểm tra sự tương quan, nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan Pearson. Kết quả phân tích được thể hiện ở bảng sau.

Bảng 2.13 Kiểm định tương quan Pearson



Hoạt dộng bán hàng


Thương hiệu


Chính sách giá

Chất lượng sản phẩm dịch vụ

Hoạt động truyền thông


Công cụ hỗ trợ bán hàng


Nhân viên bán hàng

Hoạt

độngbán

Tương

quan


1


0.362


0.461


0.420


0.384


0.452


0.275

hàng

Pearson









Sig (2 phía)


0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.003

(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)

Kết quả kiểm định chỉ thấy giá trị Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa α, biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan với nhau, trong đó biến Chính sách giá có tương quan mạnh nhất và biến Nhân viên bán hàng có tương quan yếu nhất. Các biến này sẽ được đưa vào phân tích hồi quy tương quan sau đây.


2.2.5.2. Xây dựng mô hình hồi quy


Nghiên cứu đưa vào phân tích 7 khái niệm cơ bản bao gồm: Nhân viên bán hàng, Công cụ hỗ trợ bán hàng, Thương hiệu, Chất lượng sản phẩm dịch vụ, Hoạt động truyền thông, Chính sách giá Hoạt động bán hàng. Trong đó Hoạt động bán hàng là khái niệm phụ thuộc, qua kiểm định tương quan cho thấy chúng có mối quan hệ với nhau. Mô hình hồi quy được xây dựng nhằm lượng hóa và cho biết mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập lên yếu tố phụ thuộc. Cụ thể nghiên cứu này cho biết các nhân tố nào ảnh hưởng đến hoạt động bán hàng và ảnh hưởng ra sao. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất (OSL). Mô hình hồi quy được viết dưới dạng như sau:

Hoạt động bán hàng = β0 + β1* NVBH + β2*Công cụ hỗ trợ BH +

β3*Thương hiệu + β4*Chất lương SPDV + β5*Hoạt động truyền thông + β6*Giá

Với β0 là hệ số chặn

βi (i = (1, 6)) là các hệ số hồi quy ứng với các biến độc lập. Kết quả hồi quy được thể hiện trong các bảng sau:

Bảng 2.14 Mô hình hồi quy tóm tắt



Mô hình


R


R bình phương


R bình phương hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của

ước lượng

Giá trị Durbin- Watson

1

0.754a

0.568

0.545

0.36288

1.757

(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)

Mô hình hồi quy xây dựng có hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.545, cho biết trong mô hình này các biến độc lập giải thích được 54.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Sự phù hợp của mô hình sẽ được kiểm định ở phần sau.


Bảng 2.15 Kết quả phân tích hồi quy đa biến



Mô hình

Hệ số phi chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa

t

Sig


B

Sai số

chuẩn hóa


Hệ số Beta



1. Hằng số

0.259

0.292


0.887

0.377

Thương hiệu

0.126

0.039

0.230

3.216

0.002

Chính sách giá

0.145

0.051

0.215

2.838

0.005

Chât lượng sản phẩm dịch vụ

0.168

0.052

0.232

3.232

0.002

Hoạt động truyền thông

0.115

0.041

0.191

2.816

0.006

Công cụ hỗ trợ bán hàng

0.233

0.041

0.378

5.653

0.000

Nhân viên bán hàng

0.101

0.041

0.161

2.454

0.016

(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)

Giá trị Sig (P-value) của các kiểm định t đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α cho thấy

các hệ số đều có ý nghĩa thống kê.


2.2.6. Kiểm định sự phù hợp của mô hình


Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không.

Bảng 2.16 Kiểm đinh độ phù hợp của mô hình



Mô hình

Tổng bình

phương


df

Trung bình bình phương


F


Sig.

Hồi quy

19.414

6

3.236

24.573

.000a

1 Phần dư

14.748

112

.132



Tổng

34.162

118




(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)

Giả thuyết kiểm định

H0: Mô hình không phù hợp (R2 = 0) H1: Mô hình phù hợp (R2 ≠ 0)

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa α, đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0, và kết luận mô hình hồi quy là phù hợp.


2.2.7. Phân tích sự khác nhau trong cách đánh giá của các nhóm khách hàng đối với các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động bán hàng của công ty FPT Telecom chi nhánh Huế.

Kiểm định Independent samples T – test và kiểm định One way ANOVA về sự khác nhau trong cách đánh giá đối với các nhóm nhân tố.

Chú thích:


(1): Kiểm định Independent Sample T-test (2): Kiểm định One-Way Anova

- Giả thiết kiểm định One way ANOVA và Independent Samples T-test: H0: Không có sự khác biệt giữa các nhóm

H1: Có sự khác biệt giữa các nhóm.

Mức ý nghĩa: α = 5%:


Nếu sig > 0,05: Chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0

Nếu sig ≤ 0,05: Đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0

- Tiêu chí giới tính:

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Sig đều lớn hơn mức ý nghĩa α = 0.05 có nghĩa là không có sự khác biệt trong đánh giá của các nhóm khách hàng có giới tính khác nhau.

- Tiêu chí độ tuổi:

Giá trị Sig của các nhân tố đều lớn hơn 0.05 nên không có sự khác biệt có ý

nghĩa thống kê về mức độ đồng ý của những khách hàng có độ tuổi khác nhau.


Riêng nhân tố Chính sách giá có Sig ở bảng ANOVA < 0.05 (Sig= 0.021), có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ đồng ý của những khách hàng có độ tuổi khác nhau.

- Tiêu chí nghề nghiệp:

Giá trị Sig của các nhân tố ở bảng trên và bảng ANOVA đều lớn hơn mức ý

nghĩa α nên không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ đồng ý của những


khách hàng có nghề nghiệp khác nhau.


Riêng nhân tố Chất lượng sản phẩm, dịch vụ Nhân viên bán hàng có giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 nên có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ đồng ý của những khách hàng có nghề nghiệp khác nhau.

2.2.8. Kiểm định giá trị trung bình trong đánh giá của khách hàng về các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động bán hàng của FPT Telecom

2.2.8.1. Kiểm định đối với nhóm nhân tố Thương hiệu


Bảng 2.18 Kiểm định One sample T-test nhân tố Thương hiệu


One Sample T-Test (T=3)

Thống kê tần suất

Thuộc tính

Giá trị

trung bình

Giá trị

kiểm định

Mức ý

nghĩa (Sig)

Mức 1 – 2

(%)

Mức 3

(%)

Mức 4 – 5

(%)

Công ty có uy tín

trên thị trường

3.66

3

0.000

19.3

24.4

56.3

Dễ tiếp cận dịch vụ

2.99

3

0.940

42

25

33

Hình ảnh tốt

3.17

3

0.119

35.3

25

39.7

( Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)

Giả thuyết:


H0: Khách hàng đánh giá ở mức trung lập (µ = 3) H1: Khách hàng đánh giá khác mức trung lập (µ ≠ 3) Mức ý nghĩa: α = 5%:

Nếu sig > 0,05: Chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0

Nếu sig ≤ 0,05: Đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Sig ở thuộc tính Công ty có uy tín trên thị trường nhỏ hơn mức ý nghĩa α, điều đó chứng tỏ khách hàng đánh giá thuộc tính này trên mức trung lập (3,66). Giá trị Sig của hai thuộc tính còn lại là Dễ tiếp cận dịch vụ Hình ảnh tốt lớn hơn 0.05, chưa đủ bằng chứng để bác bỏ H0, kết luận khách hàng đánh giá hai thuộc tính này ở mức trung lập.

Download pdf, tải về file docx

Bài viết tương tự

Gửi tin nhắn

Danh mục

Bimage 1

Bài viết tương tự

Xem nhiều

Bimage 2

Bài viết mới

Bimage 3

Home | Contact | About | Terms | Privacy policy
© 2022 Tailieuthamkhao.com | all rights reserved

Trang chủ Tài liệu miễn phí Thư viện số