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
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!
-
Các Yêu Cầu Đối Với Nhân Viên Bán Hàng Của Fpt Telecom -
Thị Trường Viễn Thông Và Internet Tại Thành Phố Huế -
Kết Quả Hoạt Động Kinh Doanh Của Fpt Telecom Chi Nhánh Huế Giai Đoạn 2018 - 2020 -
Kiểm Định One Sample T-Test Nhân Tố Chính Sách Giá -
Một Số Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Quả Hoạt Động Bán Hàng Tại Công Ty Cổ Phần Viễn Thông Fpt – Chi Nhánh Huế. -
Anh/chị Đánh Giá Về Thương Hiệu Của Công Ty Cổ Phần Viễn Thông Fpt – Chi Nhánh Huế Như Thế Nào?
Xem toàn bộ 127 trang tài liệu này.
(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
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 |
.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 và 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
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
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, và 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 và 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
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
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
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 và 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
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 và 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.