Đề tài Các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua sắm tại Co.op Mart

CHƯƠNG 1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Sự ra đời của các siêu thị xuất phát từ sự đa dạng các nhu cầu mua sắm từ lâu còn bỏ ngỏ và đang dần hình thành một nếp sinh hoạt mới trong lối sống vật chất và tinh thần ngày càng cao của người dân. Chỉ một thập kỷ về trước, siêu thị còn là một thuật ngữ xa lạ với hầu hết người dân. Khi nhắc đến siêu thị, người ta nghĩ ngay đó là nơi mua sắm của những “đại gia”. Thậm chí, không ít người còn không dám bước chân vào siêu thị hoặc họ coi siêu thị là nơi đến để tham quan. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển nhanh chóng của nền kinh tế, đời sống của người dân được cải thiện. Nhu cầu mua sắm của người dân càng được nâng cao. Giờ đây với những lợi thế của mình, siêu thị đang ngày càng thu hút nhiều khách hàng hơn, do cơ bản đáp ứng được nhu cầu số 1 của người mua đúng với phương châm “khách hàng là thượng đế”. Mua sắm ở chợ ngoài việc chen lấn trong những lối đi chật hẹp còn phải mặc cả, trả giá trong tâm lý lo sợ mua phải món hàng với giá “xịn” mà chất lượng “dỏm”. Những hạn chế này có thể khắc phục khi mua sắm ở siêu thị. Người mua có thể thoải mái lựa chọn các món hàng từ nhỏ lẻ đến cao cấp được trưng bày ngăn nắp, gọn gàng, lối đi các gian hàng rộng rãi sạch sẽ, tự do mặc thử đối với các mặt hàng may mặc, giày dép... so sánh giá cả sao cho thật tiết kiệm tài chính mà vẫn mua được món hàng ưng ý, đẹp và tiện dụng nhất. Chính vì ưu điểm này mà đôi khi các món hàng trong siêu thị có đắt hơn ở chợ chút đỉnh người mua vẫn cảm thấy hài lòng. Sinh viên cũng không nằm ngoài xu thế đó.   Do đó, hoạt động kinh doanh của các siêu thị diễn ra cũng rất mạnh mẽ. Tại thành phố Hồ Chí Minh đã và đang có rất nhiều siêu thị hoạt động với mức độ cạnh tranh nhau khá gay gắt như Co.opMart, BigC, Maximax… Việc đảm bảo thu hút lượng khách hàng trung thành trở thành vấn đề sống còn của mỗi siêu thị, đặc biệt là trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế hiện nay. Trong đó, Co.opMart, với một hệ thống các siêu thị dày đặt trên địa bàn thành phố, nổi lên là một siêu thị được sinh viên thành phố lựa chọn nhiều nhất. Vậy, điều gì lý giải cho sự lựa chọn và lòng trung thành của sinh viên ở thành phố Hồ Chí Minh với siêu thị Co.opMart trong vô vàn những siêu thị có chất lượng tương đương? Đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua sắm tại Co.opMart” mong muốn sẽ lý giải một phần cho câu hỏi này. Nhóm cũng dựa vào thang đo của Maslow: sinh viên tìm đến siêu thị mua sắm không chỉ vì nhu cầu sinh lý (Physiological Needs) mà còn bởi những nhu cầu an toàn. Bởi vì việc mua sắm ở siêu thị sẽ mang lại cho bạn sự an toàn với chất luợng, sự đa dạng của sản phẩm, sự tiện lợi, sạch sẽ và giá cả phù hợp. Trong khi đó việc đi mua sắm ở chợ, các bạn luôn phải đối mặt với nguy cơ trộm cắp, mua phải hàng kém chất luợng, sự chen lấn và phải trả giá. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN Xuất phát từ những học thuyết về hành vi người tiêu dùng, nhóm đã tiến hành chia các biến tác động đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng thành 2 nhóm chính: các yếu tố chủ quan và các yếu tố khách quan. Các yếu tố chủ quan bao gồm các điều kiện cá nhân như tuổi tác, thu nhập, trình độ học vấn; và các yếu tố khác như động cơ ( điều thôi thúc, kích thích hành vi mua hàng như sự rủ rê của bạn bè), điều kiện ngoại cảnh ( như khoảng cách gần, phương tiện đi lại). Các yếu tố này tác động qua lại lẫn nhau và tác động đến hành vi tiêu dùng và lòng trung thành của khách hàng. Các yếu tố khách quan bao gồm: chất lượng phục vụ, các chương trình khuyến mãi, mức độ đa dạng của hàng hóa, giá cả trung bình của các mặt hàng… Ở đây, trong mô hình này, nhóm đề tài chỉ xin nghiên cứu những tác động đặc trưng sau đây: INC ( thu nhập, nghìn đồng): 1 điều tất nhiên là thu nhập càng cao thì việc chi tiêu cho mua sắm càng nhiều, được kỳ vọng mang dấu dương. MINUTES ( thời gian đi từ nhà đến siêu thị, phút ): thời gian đi càng lâu sẽ tác động đến tiêu cực đến tâm lý mua hàng. Do đó, được kỳ vọng mang dấu âm. FRIEND ( bạn bè, người thân): việc cùng đi mua sắm với bạn bè sẽ kích thích người tiêu dùng chi tiêu nhiều hơn. Do đó, kì vọng sẽ mang dấu dương. Biến FRIEND được chia làm 3 cấp độ tăng dẩn từ 1 đến 3. PROM ( mức độ khuyến mãi): khuyến mãi cảng nhiều thì càng kích thích tiêu dùng, kỳ vọng mang dấu dương. PR được chia làm 3 cấp độ: ít, bình thường, nhiều. SER ( dịch vụ khách hàng): dịch vụ càng tốt sẽ tạo được thiện cảm cho khách hàng, thúc đẩy họ tiêu dùng nhiều hơn. SER được chia làm 3 cấp độ tăng dần từ 1 đến 3. VAR ( mức độ đa dạng ): độ đa dạng càng nhiều khiến người tiêu dùng cảm thấy thích thú. VAR được chia làm 3 cấp độ, và kỳ vọng mang dấu dương. TIMES ( số lần đi siêu thị trong tháng): đi siêu thị càng nhiều thì chi tiêu càng nhiều, kỳ vọng mang dấu dương. CONS ( chi tiêu cho mua sắm tại Co.opMart trong tháng, nghìn đồng) Như vậy, mô hình dự kiến như sau: CONS = β0+ β1INC - β2MINUTES + β3FRIEND + β4PROM + β5SER + β6VAR + β7TIMES CHƯƠNG 3: SỐ LIỆU 3.1. Phương pháp thực hiện: - Phạm vi số liệu: Số liệu được thu thập từ sinh viên của các trường đại học trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh như Khoa kinh tế-đại học Quốc Gia TP.HCM, đại học Rmit, đại học kinh tế HCM, đại học công nghệ thông tin…trong tháng 5/2009 - Hình thức: phát phiếu điều tra dưới dạng câu hỏi trắc nghiệm và điền thông tin. - Số lượng: 150 phiếu, trong đó có 137 phiếu hợp lệ. Sau khi phát phiếu điều tra, thu thập số liệu nhóm sẽ tổng hợp, phân loại và dựa trên những kiến thức đã học, các phần mềm Excel, Eviews để hoàn thành đề tài. 3.2. Nguồn số liệu: Nguồn sơ cấp Nhóm tiến hành điều tra thống kê, phát bảng khảo sát đến sinh viên các trường đại học trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Nguồn thứ cấp Thu thập thông tin từ sách, báo….internet. 3.3. Số liệu STT INC MINUTE FRIEND PROM SER VAR TIMES CONS 1 1000 15 2 1 1 1 1 100 2 5000 10 3 3 3 3 4 2000 3 3000 10 1 2 3 3 2 900 4 2000 20 2 1 2 1 2 200 5 1000 10 2 2 2 2 1 300 6 500 20 3 2 1 1 2 100 7 2000 5 2 2 2 2 1 500 8 700 5 1 3 1 2 2 250 9 2500 15 3 3 3 3 3 1000 10 1500 10 1 1 1 1 3 200 11 600 5 2 2 1 1 2 100 12 1500 30 2 3 1 3 1 500 13 3000 10 3 3 3 3 4 1000 14 2000 10 1 1 2 1 1 300 15 2500 15 2 2 3 2 2 500 16 4000 15 3 3 3 3 3 1250 17 2000 10 2 2 3 3 2 500 18 2400 10 3 3 3 3 3 700 19 1500 10 3 1 1 1 1 200 20 4000 10 3 2 3 3 3 1000 21 1500 5 1 2 1 2 3 300 22 2000 20 3 1 2 1 2 200 23 4000 30 2 2 3 3 4 1000 24 3500 30 1 2 3 2 2 500 25 1800 5 3 3 3 3 2 800 26 3200 20 3 3 3 3 3 1000 27 3500 5 2 3 3 3 3 1000 28 3000 20 1 2 2 2 1 500 29 2500 10 2 3 3 2 1 500 30 1000 5 1 2 2 2 1 300 31 1500 10 2 2 3 3 4 550 32 3000 15 3 2 2 2 1 400 33 1000 10 3 2 2 1 2 300 34 2000 5 3 3 3 3 2 500 35 3000 10 3 2 2 3 1 700 36 700 5 1 1 1 1 1 100 37 2800 10 2 3 3 3 3 1000 38 1500 15 3 3 2 3 2 600 39 1200 10 1 1 1 2 1 300 40 1000 15 2 2 2 2 2 300 41 1500 10 2 2 3 3 1 500 42 1500 10 1 1 1 2 1 300 43 1500 5 2 2 2 3 3 400 44 1300 20 2 1 3 2 2 300 45 2000 15 1 1 1 1 4 200 46 5000 10 2 3 3 3 10 500 47 1000 10 3 2 1 1 1 200 48 1200 15 3 2 2 1 1 200 49 1000 15 2 1 1 1 1 100 50 1000 10 2 2 2 2 1 200 51 1000 5 3 2 2 1 2 200 52 1200 30 2 2 1 2 2 200 53 1500 10 1 2 1 1 1 100 54 4500 10 3 3 3 2 5 400 55 1500 15 1 1 2 1 1 150 56 3000 20 2 1 2 2 2 300 57 2500 15 2 1 2 2 2 400 58 2000 15 2 1 1 1 1 100 59 1000 15 2 2 1 1 2 150 60 1000 10 2 1 1 1 2 100 61 3000 15 2 2 2 3 1 400 62 1500 15 2 2 2 2 2 200 63 1500 20 2 1 1 1 2 100 64 2000 5 2 2 1 2 1 200 65 2500 20 2 2 1 2 1 200 66 1200 10 2 1 2 1 2 200 67 1700 2 3 2 2 2 1 250 68 1000 15 1 1 1 1 1 100 69 2000 10 3 3 2 2 2 350 70 1900 15 2 3 3 3 2 500 71 2000 5 2 1 1 1 2 200 72 1900 3 1 2 2 2 2 200 73 2000 5 1 2 2 1 2 200 74 2000 10 2 1 1 2 3 200 75 1500 30 2 2 2 1 1 100 76 2800 10 1 1 1 3 1 300 77 600 30 1 1 1 1 1 50 78 2000 3 3 3 2 3 8 600 79 900 5 2 1 1 2 3 100 80 2000 10 2 3 3 3 1 600 81 1000 10 1 1 2 1 2 200 82 800 15 1 1 1 1 2 50 83 1000 10 2 2 2 2 3 200 84 1100 15 3 3 3 2 4 400 85 1000 5 2 3 1 2 1 100 86 800 15 1 1 1 1 1 50 87 1200 20 2 2 2 2 1 200 88 1000 15 3 2 2 2 2 200 89 900 20 1 1 1 1 1 50 90 1500 15 2 2 2 2 4 200 91 1500 10 3 2 1 2 3 100 92 1500 15 2 2 1 2 2 150 93 3000 15 2 2 2 2 1 200 94 1400 10 3 3 1 2 1 220 95 1000 20 2 3 2 1 1 200 96 1500 15 1 2 1 2 3 150 97 1000 15 2 1 2 1 2 100 98 1500 10 2 1 1 2 4 150 99 1200 10 2 2 2 2 2 300 100 1000 10 2 2 2 2 2 300 101 1500 15 2 2 2 1 2 200 102 800 30 2 1 3 2 1 150 103 1500 8 2 2 2 2 1 250 104 1500 15 1 2 1 2 2 150 105 1500 15 3 3 3 3 4 600 106 1200 15 2 2 1 2 1 200 107 1900 15 2 2 2 3 2 500 108 1000 15 2 2 2 1 1 200 109 1500 10 1 2 1 2 2 200 110 3000 5 3 3 2 3 1 500 111 2200 5 2 1 1 2 2 200 112 2000 20 2 2 1 1 1 200 113 2500 15 3 3 3 3 1 500 114 800 20 1 1 1 1 1 50 115 1000 20 3 1 1 1 3 50 116 1300 20 1 2 1 2 1 100 117 1000 10 1 1 1 1 1 30 118 1500 15 2 1 1 3 1 100 119 1500 15 1 2 1 2 2 100 120 900 15 3 2 2 2 6 250 121 1800 5 2 1 2 2 5 150 122 800 20 2 1 1 1 3 30 123 1500 15 2 2 1 1 1 100 124 1100 15 3 1 1 1 2 50 125 1000 10 3 2 1 2 2 100 126 1000 30 2 1 2 2 1 300 127 1300 10 2 1 1 1 1 50 128 1000 10 1 2 1 1 1 50 129 1000 10 1 1 2 2 2 100 130 1000 5 2 2 1 1 1 100 131 2000 10 2 2 2 3 2 300 132 700 10 2 2 2 1 3 50 133 800 15 2 1 2 1 2 100 134 3400 15 2 1 3 3 5 500 135 800 15 3 3 3 2 3 200 136 1000 10 3 2 2 1 2 150 137 2000 15 3 3 3 2 1 300 CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH MÔ HÌNH BAN ĐẦU Bảng Equation Dependent Variable: CONS Method: Least Squares Date: 05/18/09 Time: 14:49 Sample: 1 137 Included observations: 137 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   FRIEND 19.72721 21.64487 0.911403 0.3638 INC 0.133578 0.019110 6.989889 0.0000 MINUTES -0.851821 2.202846 -0.386691 0.6996 PROM 49.37849 24.64562 2.003540 0.0472 SER 91.95028 23.69592 3.880426 0.0002 TIMES -7.599938 10.93531 -0.694990 0.4883 VAR 94.72287 25.16005 3.764813 0.0003 C -367.9244 59.32390 -6.201959 0.0000 R-squared 0.725368     Mean dependent var 315.1825 Adjusted R-squared 0.710466     S.D. dependent var 289.9749 S.E. of regression 156.0308     Akaike info criterion 12.99460 Sum squared resid 3140582.     Schwarz criterion 13.16511 Log likelihood -882.1303     F-statistic 48.67432 Durbin-Watson stat 1.655726     Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình dự kiến : CONS = b1+ b2FRIEND + b3INC - b4MINUTES + b5 PROM + b6 SER + b7TIMES + b8VAR + e Mô hình ước lượng là : CONS = -367.9244 + 19.72721FRIEND + 0.133578INC -0.851821 MINUTES (s.e) (59.32390 ) (21.64487) (0.019110) (2.202846) (t- stat) (-6.201959) (0.911403) (6.989889) (-0.386691) + 49.37849 PROM + 91.95028 SER -7.599938 TIMES + 94.72287VAR (24.64562) (23.69592) (10.93531) (25.16005) (2.003540) (3.880426) (-0.694990) (3.764813) Kiểm định: Kiểm định tính có ý nghĩa chung của cả mô hình: H0: b2 = b3 = b4 = b5 = b6 = b7 = b8 = 0 H1: không phải H0 Ta có bảng kiểm định Wald Test như sau: Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value   df     Probability F-statistic 48.67432 (7, 129)   0.0000 Chi-square 340.7202 7   0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value   Std. Err. C(1) 19.72721 21.64487 C(2) 0.133578 0.019110 C(3) -0.851821 2.202846 C(4) 49.37849 24.64562 C(5) 91.95028 23.69592 C(6) -7.599938 10.93531 C(7) 94.72287 25.16005 Restrictions are linear in coefficients. Giá trị kiểm định : Ta thấy p – value = 0.0000 < = 5% Vì vậy ta bác bỏ giả thiết HO (RHO) Điều này nghĩa là các biến đều có ý nghĩa giải thích cho mô hình với mức ý nghĩa 5%. Mặt khác, dựa vào bảng kết xuất ta thấy giá trị p-value của các biến FRIEND, MINUTES, TIMES tương ứng là 0,3638, 0,6996, 0,4883 rất lớn do vậy nhóm chúng em quyết định loại 3 biến khỏi mô hình mô hình. Vì nhóm xét thấy việc các bạn sinh viên đi đến siêu thị Co.opMart không chỉ nhằm mục đích đi mua sắm mà còn có thể tới siêu thị để tham quan, đi chơi, ăn uống. Do vậy số lần đi (TIMES)không tác động đến chi tiêu cho Co.opMart của sinh viên. Bên cạnh đó, như các bạn biết, hệ thống siêu thị Co.opMart có mặt tại khắp nơi trên địa bàn TP.HCM, bạn có thể tìm thấy siêu thị Co.opMart gần nơi bạn sinh sống. Do vậy việc đi mua sắm tại Co.opMart không phụ thuộc vào thời gian đi từ nhà bạn đến siêu thị (MINUTES). Cuối cùng, bạn bè có thể đi mua sắm với bạn thường xuyên, nhưng việc quyết định đi chi tiêu hay không là do bạn quyết định. Nên, biến FRIEND cũng không tác động nhiều đến chi tiêu cho Co.opMart của bạn. Tiến hành kiểm định từng biến: Đặt giả thiết H0 : b2 = 0 H1 : b2 # 0 Ta thấy p-value = 0,3638 > = 0,1 ta chấp nhận giả thiết Ho (RHO) nghĩa là biến FRIEND không có ý nghĩa giải thích cho mô hình với mức ý nghĩa 10%, vì vậy ta sẽ loại biến FRIEND ra khỏi mô hình. Đặt giả thiết H0 : b4 = 0 H1 : b4 # 0 Ta thấy p-value = 0,6996 > = 0,1 ta chấp nhận giả thiết Ho (DNRHO) nghĩa là biến FRIEND không có ý nghĩa giải thích cho mô hình với mức ý nghĩa 10%, vì vậy ta sẽ loại biến MINUTES ra khỏi mô hình. Đặt giả thiết HO : b7 = 0 H1 : b7 # 0 Ta thấy p-value = 0.4883 > = 0,1 ta chấp nhận giả thiết Ho (DNRHO) nghĩa là biến FRIEND không có ý nghĩa giải thích cho mô hình với mức ý nghĩa 10%, vì vậy ta sẽ loại biến TIMES ra khỏi mô hình. Bây giờ ta tiến hành kiểm định rằng việc bỏ đồng thời 3 biến FRIEND, MINUTES, TIMES có ảnh hưởng đến ý nghĩa của mô hình hay không? Đặt giả thiết HO : b2 = b4 = b7 = 0 H1 : không phải là HO Ta có bảng kiểm định Wald Test : Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value   df     Probability F-statistic 0.420056 (3, 129)   0.7389 Chi-square 1.260167 3   0.7386 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value   Std. Err. C(1) 19.72721 21.64487 C(3) -0.851821 2.202846 C(6) -7.599938 10.93531 Restrictions are linear in coefficients. Ta thấy p-value = 0.7389 > = 0,1 Vậy ta chấp nhận giả thiết HO (DNRH0) với mức ý nghĩa 10%. Vì vậy, việc bỏ đồng thời 3 biến FRIEND, MINUTES, TIMES không gây ảnh hưởng gì đến mức ý nghĩa của mô hình với mức ý nghĩa là 10%. Mô hình B của nhóm : Mô hình dự kiến : CONS = b1 + b3INC + b5 PROM + b6 SER + b8VAR + e Bảng kết xuất Eview : Dependent Variable: CONS Method: Least Squares Date: 05/18/09 Time: 16:01 Sample: 1 137 Included observations: 137 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   INC 0.130533 0.018571 7.028810 0.0000 PROM 57.83756 22.92658 2.522729 0.0128 SER 93.04225 22.81213 4.078630 0.0001 VAR 93.02743 24.78615 3.753201 0.0003 C -364.0620 41.81168 -8.707184 0.0000 R-squared 0.722686     Mean dependent var 315.1825 Adjusted R-squared 0.714282     S.D. dependent var 289.9749 S.E. of regression 154.9991     Akaike info criterion 12.96053 Sum squared resid 3171262.     Schwarz criterion 13.06710 Log likelihood -882.7962     F-statistic 85.99852 Durbin-Watson stat 1.657638     Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình ước lượng của nhóm : CONS (Đv: 1000 VNĐ), INC(Đv : 1000VNĐ ) CONS = -364,0620 + 0.130533 *INC + 57.83756* PROM + 93.04225*SER (s.e) ( 41.81168) (0.018571) (22.92658) (22.81213) (t-stat) (-8.707184) (7.028810) (2.522729) (4.078630) + 93.02743*VAR (24.78615) (3.753201) Kiểm định: Kiểm định mức ý nghĩa chung cho cả mô hình: Đặt giả thiết HO : b3 = b5 = b6 = b8 = 0 H1 : không phải giả thiết HO Ta có bảng kiểm định Wald Test như sau: Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value   df     Probability F-statistic 85.99852 (4, 132)   0.0000 Chi-square 343.9941 4   0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value   Std. Err. C(1) 0.130533 0.018571 C(2) 57.83756 22.92658 C(3) 93.04225 22.81213 C(4) 93.02743 24.78615 Restrictions are linear in coefficients. Dựa vào bảng trên ta thấy p-value = 0.0000 < = 5% Vậy ta bác bỏ giả thiết HO với mức ý nghĩa 5% Vì thế các biến trên đều có ý nghĩa trong mô hình B với mức ý nghĩa 5% Kiểm định từng biến Đặt giả thiết H0 : b3 = 0 H1 : b3 # 0 Ta thấy p-value = 0,0000 < = 0,01 ta bác bỏ giả thiết Ho (RHO) với mức ý nghĩa 1% Hay biến INC có ý nghĩa giải thích cho mô hình với mức ý nghĩa 1%. Đặt giả thiết H0 : b5 = 0 H1 : b5 # 0 Ta thấy p-value = 0,0128 < = 0,05 ta bác bỏ giả thiết Ho (RHO) với mức ý nghĩa 5% Hay biến PROM có ý nghĩa giải thích cho mô hình với mức ý nghĩa 5%. Đặt giả thiết H0 : b6 = 0 H1 : b6 # 0 Ta thấy p-value = 0,0001 < = 0,01 ta bác bỏ giả thiết Ho (RHO) với mức ý nghĩa 1% Hay biến SER có ý nghĩa giải thích cho mô hình với mức ý nghĩa 1%. Đặt giả thiết H0 : b8 = 0 H1 : b8 # 0 Ta thấy p-value = 0,0003 < = 0,01 ta bác bỏ giả thiết Ho (RHO) với mức ý nghĩa 1% Hay biến VAR có ý nghĩa giải thích cho mô hình với mức ý nghĩa 1%. Vậy mô hình cuối cùng của nhóm chúng em là : CONS = -364,0620 + 0.130533 INC ***+ 57.83756 PROM** + 93.04225SER*** (s.e) ( 41.81168) (0.018571) (22.92658) (22.81213) (t-stat) (-8.707184) (7.028810) (2.522729) (4.078630) + 93.02743*VAR*** (24.78615) (3.753201) Bảng so sánh 2 mô hình trên: Variable Model A Model B Constant -367.9244 (59.32390) - 364,0620 (41.81168) INC 0.133578** (0.019110) 0.130533*** (0.018571) PROM 49.37849** (24.64562) 57.83756** (22.92658) SER 91.95028** (23.69592) 93.04225*** (24.78615) VAR 94.72287** (25.16005) 93.02743*** (24.78615) FRIEND 19.72721 (21.64487) MINUTES -0.851821 (2.202846) TIMES -7.599938 (10.93531) ESS 3140582 3171262 R2 0.725368 0.722686 R2 hiệu chỉnh 0.710466 0.714282 F – STAT 48.67432 85.99852 d.f(N-K) 129 133 AIC 12.99460 12.96053 SCHWAR 13.16511 13.06710 Chú thích: dấu trong ngoặc là standard error, *** ở mức ý nghiã 1%, ** ở mức ý nghĩa 5%. Dựa vào bảng số liệu trên, ta thấy mô hình B tốt hơn mô hình A. Vì vậy, mô hình cuối cùng của nhóm là mô hình B. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 1. Ưu nhược điểm của nghiên cứu mô hình a. Ưu điểm: Xác định được yếu tố nào tác động đến hành vi mua sắm tại Co.op mart của sinh viên. b. Nhược điểm: - Mô hình có giá trị thực tế chưa cao, chỉ áp dụng được cho sinh viên. - Kích thước mẫu nhỏ, không có tính đại diện cao. c. Hướng khắc phục: - Điều tra với mẫu lớn hơn. - Đa dạng hóa đối tượng khảo sát. 2. Khó khăn khi thực hiện đề tài - Khó khăn trong việc tìm các biến độc lập phù hợp để có thể dễ dàng lấy số liệu. - Khi thực hiện hồi quy trên Eviews, nhóm đã gặp một số khó khăn đối với mô hình xây dựng được. 3. Kiến nghị rút ra từ mô hình Từ mô hình hồi quy cuối cùng, có thể thấy, quyết định chi tiêu của sinh viên vào việc mua sắm ở Co.op mart phụ thuộc vào 4 yếu tố chính là Thu nhập (INC), Mức độ khuyến mãi (PROM), Dịch vụ khách hàng (SER )và mức độ đa dạng của sản phẩm (VAR). Trong đó, SER và VAR là hai yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất. Chính vì vậy, theo nhóm, để thu hút được sự tham gia của phân khúc thị trường này, hệ thống siêu thị Co.op mart cần có những biện pháp nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng ( phong cách phục vụ của nhân viên, cách thức sắp xếp, trình bày trên các gian hàng…) và mức độ đa dạng của sản phẩm, cũng như tăng cường hoạt động BA, tổ chức các chương trình khuyến mãi, nhằm thu hút khách hàng.