Luận văn Nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự thảo mãn của khách hàng khi mua hóa mỹ phẩm chăm sóc tóc

t lượng, giữa giá cả và thu nhập, sự phân phối HMPCST trực tiếp tại Hair salon có phát sinh thêm chi phí cao hơn so với các kênh phân phối truyền thống như chợ, cửa hàng mỹ phẩm, siêu thị. Từ kết quả thu thập được trong nghiên cứu khám phá (định tính), tác giả có thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về sự phù hợp của giá cả HMPCST gồm 5 biến quan sát, ký hiệu từ G1 đến G01 (xin xem Bảng 3-4). Các biến quan sát này cũng được đo bằng thang đo Linkert 5 mức độ. 29 Bảng 3-4: Thang đo mức độ cảm nhận về giá HMPCST Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát G1 Giá cả phù hợp với chất lượng G2 Giá cả phù hợp với doanh thu G3 Giá cả gắn liền với thương hiệu G4 Giá bán tại kênh Hair salon không cao hơn các kênh khác G01 Nhìn chung, Anh/Chị hoàn toàn hài lòng về giá HMPCST 3.3.3. Thang đo mức độ cảm của khách hàng về sự đa dạng của chủng loại HMPCST Mức độ cảm nhận về sự đa dạng của chủng loại HMPCST được ký hiệu là S. Qua thảo luận nhóm, chủ các Hair salon tại Tp.HCM cho rằng chủng loại hàng hóa phải có đầy đủ tất cả các loại cần sử dụng từ các dòng mỹ phẩm dưỡng tóc, tạo dáng đến các dòng sản phẩm kỹ thuật (uốn, nhuộm, duỗi), hay sự luôn làm mới của sản phẩm, sự xuất hiện dòng sản phẩm có tính năng mới lạ. Do đó thang đo lường mức độ cảm nhận về sự đa dạng của chủng loại hàng hóa gồm 5 biến quan sát diễn tả các điều kiện trên, được ký hiệu từ S1 đến S01 (xin xem Bảng 3-5) và các biến này cũng được đo lường bằng thang đo Linkert 5 mức độ. Bảng 3-5: Thang đo mức độ cảm nhận về chủng loại HMPCST Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát S1 Đáp ứng đủ mặt hàng cần sử dụng S2 Thường xuyên bổ sung hàng mới S3 Sản phẩm có tính năng mới S4 Sản phẩm có nhiều kiểu dáng mới S01 Nhìn chung, Anh/Chị hoàn toàn hài lòng về chủng loại HMPCST 30 3.3.4. Thang đo mức độ cảm nhận của kách hàng về thái độ phục vụ Mức độ cảm nhận của khách hàng về thái độ phục vụ của nhân viên phục vụ bán hàng Hair salon (nhân viên kinh doanh, nhân viên giao hàng, nhân viên thu tiền…) được ký hiệu là A. Khách hàng cảm nhận thái độ phục vụ bán hàng của nhân viên thông qua hình thái hỗn hợp của hai hướng đo lường quan trọng trong thang đo SERQUAL: sự đáp ứng nhiệt tình (responsiveness) và sự thấu cảm (empathy). Từ kết quả nghiên cứu định tính, tác giả rút ra thang đo lường mức độ cảm nhận về thái độ phục vụ gồm 5 biến quan sát được ký hiệu từ A1 đến A01 (xem Bảng 3-6), chúng được đo lường bằng thang Linkert 5 mức độ. Bảng 3-6: Thang đo mức độ cảm nhận thái độ phục vụ Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát A1 Nhân viên luôn sẵn lòng phục vụ A2 Nhân viên bán hàng thân thiện A3 Nhân viên bán hàng đáng tin cậy A4 Nhân viên luôn giải đáp mọi thắc mắc phát sinh A01 Nhìn chung, Anh/Chị hoàn toàn hài lòng về thái độ phục vụ 3.3.5. Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về kênh phân phối Mức độ cảm nhận về kênh phân phối bán hàng tại Hair salon được ký hiệu là C. Thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm, khách hàng bày tỏ quan tâm đến sự thuận tiện khi mua HMPCST tại Hair salon, giao hàng đúng lúc khi có yêu cầu. Do đó tác giả rút ra thang đo lường về cảm nhận kênh phân phối bao gồm 5 biến quan sát được ký hiệu từ C1 đến C01 (xin xem Bảng 3-7), chúng được đo bằng thang Linkert 5 mức độ. 31 Bảng 3-7: Thang đo mức độ cảm nhận về kênh phân phối Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát C1 Tiện lợi hơn khi mua hàng tại Hair salon C2 Thời gian giao hàng đúng lúc C3 Giao hàng luôn chính xác theo đơn đặt hàng C4 Giao hàng mọi lúc khi có nhu cầu C01 Nhìn chung, Anh/Chị hoàn toàn hài lòng với kênh bán hàng Hair salon 3.3.6. Thang đo cảm nhận của khách hàng về phương thức thanh toán Thang đo cảm nhận của khách hàng về phương thức thánh toán được ký hiệu là P. Qua thảo luận nhóm cho thấy hiện nay phương thức thanh toán mà các nhà sản xuất kinh doanh cho các Hair salon được trả chậm là rất phổ biến và được các Hair salon rất quan tâm, sẽ mua hàng nhiều hơn khi được thanh toán chậm, đồng thời thông qua thảo luận nhóm vấn đề xác định thời gian thanh toán rất được khách hàng quan tâm. Kết quả cuối cùng tác giả rút ra được 04 biến quan sát được ký hiệu từ P1 đến P01 (xin xem Bảng 3-8), chúng cũng được đo lường bằng thang Linkert 5 mức độ. Bảng 3-8: Thang đo mức độ cảm nhận về phương thức thanh toán Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát P1 Lợi hơn khi được thanh toán chậm P2 Thời gian thanh toán phù hợp P3 Mua hàng nhiều hơn khi được thanh toán chậm P01 Nhìn chung, Anh/Chị hoàn toàn hài lòng với phương thức thanh toán 32 3.3.7. Thang đo lường mức độ cảm nhận về sự hấp dẫn của chương trình khuyến mãi Mức độ cảm nhận về sự hấp dẫn của chương trình khuyến mãi được ký hiệu là K. Thang đo này cơ bản dựa trên thang đo lường thái độ đối với chiêu thị thuộc đề tài nghiên cứu về thương hiệu tại Việt Nam của Nguyễn Đình Thọ (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2002) và có sự điều chỉnh cho phù với khuôn khổ đề tài này. Đồng thời tham khảo kết quả thảo luận nhóm đã rút ra được 4 biến quan sát, ký hiệu từ K1 đến K01 (xin xem Bảng 3-9). Các biến này cũng được đo lường bằng thang Linkert 5 mức độ. Bảng 3-9: Thang đo mức độ cảm nhận về chương trình khuyến mãi Ký hiệu biến Câu hỏi các biến quan sát K1 Chương trình khuyến mãi rất hấp dẫn K2 Thường xuyên có các chương trình khuyến mãi K3 Luôn quan tâm đến các chương trình khuyến mãi K01 Nhìn chung, Anh/Chị hài lòng về các chương trình khuyến mãi 3.4. Tóm tắt Trong chương 3 này đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện trong đề tài nhằm xây dựng, đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết về các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng là chủ các Hair salon tại Tp.HCM. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 hai bước: nghiên cứu khám phá (định tính) và nghiên cứu chính thức (định lượng). Nghiên cứu khám phá sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm. Mục đích của bước nghiên cứu này nhằm xác định các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng khi mua MPCST, các thang đo lường các khái niệm nghiên cứu cũng được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp khách hàng là chủ các Hair salon với kích thước mẫu n = 250. Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phân tích thông tin qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows và kết quả nghiên cứu. 33 Chương 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THU ĐƯỢC 4.1. Giới thiệu Trong Chương 3 đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu của đề tài. Tiếp theo ở Chương 4 này, tác giả xin trình bày các kết quả đánh giá, đồng thời hoàn chỉnh các thang đo và các kết quả kiểm định mô hình lý thuyết cũng như các giả thuyết đã đưa ra. Bên cạnh đó cũng trình bày một số phân tích mô tả về mẫu nghiên cứu, về kết quả định lượng các thang đo. Chương 4 được tạo thành từ các phần chính như sau: thông tin mẫu nghiên cứu, đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố, kiểm định mô hình lý thuyết, phân tích mức độ quan trọng của các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng khi mua HMPCST tại Hair salon, và cuối cùng là phân tích đánh giá sự khác biệt giữa các đối tượng khách hàng được điều tra qua các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn. Phần mềm thống kê SPSS 11.5 for Windows được sử dụng như là một công cụ chính để thực hiện các phân tích ở Chương 4 này. 4.2. Thông tin mẫu nghiên cứu Giới tính Qua kết quả thống kê giới tính của mẫu nghiên cứu, tác giả nhận thấy tỉ lệ chủ Hair salon là nam hơi ít hơn nữ. Cụ thể, trong 250 khách hàng tham gia phỏng vấn có 113 nam và 137 nữ. Điều này được biểu hiện qua Bảng 4-1 và Hình 4-1. (Xin xem Bảng 4-1 và Hình 4-1 ở trang tiếp theo) 34 Bảng 4-1: Bảng thống kê giới kê giới tính mẫu nghiên cứu Giới tính Tần suất Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm lũy tích Nam 113 45.2 45.2 45.2 nữ 137 54.8 54.8 100.0 Tổng 250 100.0 100.0 Hình 4-1: Giới tính mẫu nghiên cứu 113 137 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Nam Nữ Giới tính Số n gư ời Kết quả phân tích giới tính của mẫu nghiên cứu không nói lên được gì nhiều ngoài việc cho chúng ta biết có bao nhiêu người nam, nữ . Phần tiếp theo tác giả xin tiếp tục phân tích Độ tuổi khách hàng trong mẫu nghiên cứu. Độ tuổi Thông qua việc phân tích dữ liệu từ Bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng, số liệu thống kê cho thấy tuổi trung bình của 250 khách hàng tham gia phỏng vấn là 38 và số tuổi 36 là phổ biến nhất. Đồng thời cũng biết được người ít tuổi nhất là 25 và lớn nhất là 55. Cụ thể hơn, xin xem Bảng thống kê số tuổi sau đây: 35 Bảng 4-2: Tuổi khách hàng của mẫu nghiên cứu Số trả lời 250 Tuổi trung bình 38.06 Tuổi phổ biến nhất 36 Tuổi nhỏ nhất 25 Tuổi lớn nhất 55 Để có cái nhìn tổng quát hơn về tuổi của khách hàng, trong phần mềm SPSS 11.5 for Window, tác giả sử dụng lệnh Transform→ Compute→Recode→Into Differen Variables nhằm chuyển thống kê tuổi sang thống kê độ tuổi. Kết quả xin xem Bảng sau: Bảng 4-3: Độ tuổi khách hàng tham gia phỏng vấn Độ tuổi Tần suất Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm lũy tích 25-35 98 39.2 39.2 39.2 36-45 107 42.8 42.8 82.0 46-55 45 18.0 18.0 100.0 Tổng 250 100.0 100.0 Thông qua Bảng 4-2, nhận thấy rằng khách hàng là người trẻ và trung niên có số lượng gần như nhau (39.2% và 42.8%). Tuy số lượng khách hàng trung niên hơi cao hơn một chút nhưng theo tác giả xu hướng khách hàng trẻ sẽ tăng nhanh chóng vì ngày nay có rất nhiều bạn trẻ quan tâm và chọn nghề làm tóc. Điều này nói lên được rằng các nhà sản xuất kinh doanh HMPCST nên tập trung quan tâm nhiều hơn cho nhóm đối tượng khách hàng trẻ đồng thời cố gắng duy trì quan hệ với nhóm khách hàng trung niên không chỉ vì số 36 lượng mà còn nhiều lý do khác nữa như họ không chỉ đơn thuần là người mua sản phẩm mà còn là người thầy dạy cho các bạn trẻ theo học nghề làm tóc nên ít hay nhiều họ có một sự ảnh hưởng rất lớn. Qua bảng thống kê trên cũng thấy rằng khách hàng lớn tuổi (46- 55) chiếm tỉ lệ khá khiêm tốn nhưng nó thể hiện đúng thực tế hiện trạng tuổi tác của người tham gia trong ngành thời trang ngày càng trẻ lại. Điều này được minh họa qua Hình 4-2 như sau: Hình 4-2: Độ tuổi của mẫu nghiên cứu 39% 43% 18% Tuổi(25-35) Tuổi(36-45) Tuổi(46-55) Số lần mua hàng trung bình trong tháng Nhằm mục đích muốn biết xem trung bình mỗi Hair salon mua hàng mấy lần trong một tháng. Kết quả phân tích cho thấy rằng Hair salon trung bình mua hàng mỗi tháng 1.84 lần, cũng như số lần mua hàng nhiều nhất, ít nhất lần lượt là 1 và 4 lần, trong đó mua hàng 1 lần là phổ biến nhất. Hình 4-3 sau đây sẽ minh họa cụ thể hơn: ( Xin xem Hình 4-3 ở trang sau ) 37 Hình 4-3: Số lần mua hàng trung bình trong tháng của mẫu nghiên cứu 108 85 47 100 20 40 60 80 100 120 1 lần 2 lần 3 lần 4 lần Số lần mua hàng trung bình Số lư ợn g H air sa lon Khi biết được kết quả cụ thể, các nhà quản trị sẽ lập được kế hoạch và bố trí nhân sự một cách hợp lý nhằm chăm sóc và phục vụ khách hàng tốt hơn. Giá trị trung bình một lần mua hàng Qua kết quả phân tích thu được, tác giả nhận thấy rằng giá trị trung bình một lần khách mua hàng là 2.57 triệu đồng. Bên cạnh đó đơn đặt hàng có giá trị 2 triệu đồng phổ biến nhất chiếm đến 20% và đơn đặt hàng có giá trị thấp nhất, cao nhất lần lượt là 500 ngàn đồng và 7.5 triệu đồng. Nếu chia giá trị trung bình một lần mua hàng thành 4 mức : 500 ngàn – 1.5 triệu; 2 triệu – 3.5 triệu; 4 triệu – 5.5 triệu; 6 triệu – 7.5 triệu. Chúng ta có Hình 4-4 minh họa ở trang sau: 38 Hình 4-4: Giá trị trung bình một lần mua hàng của mẫu nghiên cứu 27% 54% 16% 3% 0.5 tr-1.5 tr 2 tr-3.5 tr 4 tr-5.5 tr 6 tr-7.5 tr Nhìn vào Hình 4-4, chúng ta thấy rằng giá trị trung bình một lần mua hàng đạt từ 2 triệu đến 3.5 triệu phổ biến nhất, chiếm đến 54 %. Với kết quả này, các nhà quản trị nên tìm ra phương cách tiếp cận hợp lý hơn nữa nhằm gia tăng thêm giá trị trung bình một lần mua hàng. Trên thực tế, kết quả này theo tác giả là hợp lệ, vì ngày nay Hair salon mới xuất hiện rất nhiều nhưng quy mô Hair salon thường khá khiêm tốn. Khách hàng của các Hair salon không nhiều ngược lại có chiều hướng giảm mạnh nên họ thường tính toán rất kỹ khi mua hàng. Tuy nhiên, giá trị trung bình một lần mua hàng khá nhỏ cũng là cơ hội cho các nhà sản xuất kinh doanh HMPCST tìm cách gia tăng giá trị nó trong tương lai. Doanh thu trung bình trong tháng Qua phân tích thông tin mẫu, chúng ta thấy doanh thu trung bình hàng tháng của 250 Hair salon đạt 23 triệu. Hair salon có doanh thu trung bình trong tháng ít nhất là 10 triệu và cao nhất là 40 triệu. Có 86 trong 250 Hair salon đạt doanh thu trung bình từ 16 đến 20 triệu chiếm 34.4% và đây là tỉ lệ cao nhất. Hình 4-5, sau đây sẽ minh họa cụ thể hơn số lượng Hair salon đạt doanh thu tương ứng: ( Xin xem Hình 4-5 ở trang tiếp theo) 39 Hình 4-5: Doanh thu trung bình trong tháng của mẫu nghiên cứu 38 86 58 37 20 11 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10-15 triệu 16-20 triệu 21-25 triệu 26-30 triệu 31-35 triệu > 35 triệu Doanh thu trung bình trong tháng Số lư ợn g Ha ir sa lo n 4.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố 4.3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo Các thang đo đều được đánh giá độ tin cậy (thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm thống kê SPSS 11.5 for Windows). Mục đích là tìm ra những mục cần hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục bạn đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 249). Sau khi phân tích, kết quả cho thấy hệ số Cronbach alpha của các thang đo đều đạt từ 0.7 trở lên. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần bằng 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan giữa biến và tổng (item-total correlation) trên 0.4 (xin xem phụ lục 3). Điều này cho thấy các thang đo đảm bảo sự tin cậy cần thiết, thể hiện cụ thể qua bảng tóm tắt sau đây: 40 Bảng 4-4: Hệ số tin cậy alpha của các thang đo Thang đo Số lượng biến quan sát Hệ số alpha Chất lượng HMPCST 5 0.74 Giá cả HMPCST 5 0.72 Chủng loại HMPCST 4 0.71 Thái độ phục vụ 5 0.77 Kênh phân phối 5 0.73 Phương thức thanh toán 4 0.76 Chương trình khuyến mãi 4 0.70 Tuy nhiên thông qua việc phân tích nhân tố ở bước tiếp theo sẽ giúp chúng ta thấy được cụ thể hơn các thang đo trên có tách thành những nhân tố mới hay không, điều này sẽ giúp chúng ta đánh giá chính xác hơn các thang đo, đồng thời chúng ta có thể loại bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu và làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất. 4.3.2. Phân tích nhân tố Việc tiến hành phân tích nhân tố được thực hiện thông qua phần mềm thống kê SPSS 11.5 for Windows với phương pháp trích các nhân tố (phương pháp mặc định là rút trích các thành phần chính – Principal components analysis), phương pháp xoay nhân tố Varimax procedure (xoay nguyên các góc nhân tố để tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố) và điểm dừng khi trích nhân tố có Eigenvalue là 1 (xin xem chi tiết ở Phụ lục 4). Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Kết quả phân tích nhân tố mẫu nghiên cứu cụ thể như sau: 41 Bảng 4-5: Bảng chỉ số KMO các thang đo Thang đo Số lượng biến quan sát Chỉ số KMO Chất lượng HMPCST 5 0.78 Giá cả HMPCST 5 0.79 Chủng loại HMPCST 4 0.71 Thái độ phục vụ 5 0.77 Kênh phân phối 5 0.70 Phương thức thanh toán 4 0.73 Chương trình khuyến mãi 4 0.65 Kết quả cho thấy rằng việc phân tích nhân tố ở đây là thích hợp vì các thang đo đều có chỉ số KMO lớn hơn 0.5. Việc tiến hành phân tích nhân tố đối với từng thang đo cụ thể như sau: 4.3.2.1. Phân tích nhân tố thang đo chất lượng HMPCST Thang đo chất lượng HMPCST gồm có 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là V1,V2, V3,V4 và V05 như đã được trình bày trong Chương 3 và cả 5 biến này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows). Qua kết quả phân tích nhân tố cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố lớn hơn 0.67 và tổng phương sai được giải thích là 49,43% (gần bằng 50%), đều này có nghĩa là nhân tố được trích ra này có thể giải thích được gần bằng 50% biến thiên của dữ liệu nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả chấp nhận được. Kết quả phân tích được trình bày tóm tắt trong Bảng 4-6 dưới đây. 42 Bảng 4-6: Kết quả phân tích nhân tố thang đo chất lượng HMPCST Component Matrix(a) Nhân tố Biến quan sát 1 V1 .710 V2 .719 V3 .675 V4 .732 V05 .677 4.3.2.2. Phân tích nhân tố thang đo giá cả HMPCST Thang đo giá cả HMPCST gồm 5 biến quan sát được kí hiệu là G1,G2, G3, G4, G05 như đã được trình bày ở Chương 3, cả 5 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows) . Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau: Bảng 4-7: Kết quả phân tích nhân tố thang đo giá cả HMPCST Component Matrix(a) Nhân tố Biến quan sát 1 G1 .689 G2 .602 G3 .736 G4 .687 G05 .730 43 Bảng 4-7 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.60 và tổng phương sai có thể giải thích được là 47.68% nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả chấp nhận được. 4.3.2.3. Phân tích nhân tố thang đo chủng loại HMPCST Thang đo chủng loại HMPCST bao gồm 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là S1, S2, S3, S4, S05 như đã được trình bày ở trong Chương 3. Nhưng sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows), tác giả nhận thấy rằng biến quan sát S4 có hệ số tương quan giữa biến tổng (Corrected Item-Total correlation) quá nhỏ (= 0.0166) nên phải loại biến quan sát S4. Kết quả phân tích nhân tố của thang đo chủng loại hàng hóa cụ thể được trình bày sau đây: Bảng 4-8: Kết quả phân tích nhân tố thang đo chủng loại HMPCST Component Matrix(a) Nhân tố Biến quan sát 1 S1 .691 S2 .786 S3 .722 S05 .730 Bảng 4-8 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.69 và tổng phương sai có thể giải thích được là 53.78% nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả khá tốt và chấp nhận được. 44 4.3.2.4. Phân tích nhân tố thang đo thái độ phục vụ Thang đo thái độ phục vụ gồm 5 biến quan sát được kí hiệu là A1,A2, A3, A4 và A05 như đã được trình bày ở Chương 3, cả 5 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows). Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày ở Bảng 4-9 như sau: Bảng 4-9: Kết quả phân tích nhân tố thang đo thái độ phục vụ Component Matrix(a) Nhân tố Biến quan sát 1 A1 .630 A2 .791 A3 .814 A4 .733 A05 .627 Bảng 4-9 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.62 và tổng phương sai có thể giải thích được là 52.29% nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả khá tốt và chấp nhận được. 4.3.2.5. Phân tích nhân tố thang đo kênh phân phối Thang đo kênh phân phối bao gồm 5 biến quan sát được kí hiệu là C1, C2, C3, C4 và C05 như đã được trình bày ở Chương 3, cả 5 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows) . Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau: 45 Bảng 4-10: Kết quả phân tích nhân tố thang đo kênh phân phối Component Matrix(a) Nhân tố Biến quan sát 1 C1 .599 C2 .656 C3 .712 C4 .709 C05 .804 Bảng 4-10 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.59 và tổng phương sai có thể giải thích được là 48.94% nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả tạm chấp nhận được. 4.3.2.6. Phân tích nhân tố thang đo phương thức thanh toán Thang đo phương thức thanh toán bao gồm 4 biến quan sát được kí hiệu là P1, P2, P3, P04 như đã được trình bày ở Chương 3, cả 4 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows) . Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau: 46 Bảng 4-11: Kết quả phân tích nhân tố thang đo phương thức thanh toán Component Matrix(a) Nhân tố Biến quan sát 1 P1 .781 P2 .673 P3 .784 P04 .807 Bảng 4-11 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.67 và tổng phương sai có thể giải thích được là 58.19% nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả tốt và chấp nhận được. 4.3.2.7. Phân tích nhân tố thang đo chương trình khuyến mãi Thang đo chương trình khuyến mãi bao gồm 4 biến quan sát được kí hiệu là K1, K2, K3 và K04 như đã được trình bày ở Chương 3, cả 4 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows) . Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau: ( Xin xem Bảng 4-12 ở trang tiếp theo) 47 Bảng 4-12: Kết quả phân tích nhân tố thang đo chương trình khuyến mãi Component Matrix(a) Nhân tố Biến quan sát 1 K1 .709 K2 .688 K3 .758 K04 .755 Bảng 4-12 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.68 và tổng phương sai có thể giải thích được là 58.19% nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả tốt và chấp nhận được. 4.4. Kiểm định mô hình lý thuyết Mô hình lý thuyết được trình bày ở Hình 2-4 có 8 khái niệm nghiên cứu đó là những cảm nhận của khách hàng về: (1) chất lượng HMPCST, (2) giá cả HMPCST, (3) chủng loại HMPCST, (4) thái độ phục vụ, (5) kênh phân phối, (6) phương thức thanh toán, (7) chương trình khuyến mãi, và sau cùng là khái niệm sự thỏa mãn của khách hàng. Trong đó, 7 khái niệm được nêu đầu tiên là các khái niệm độc lập và tất cả được giả định là các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng khi mua HMPCST tại Hair salon và sự thỏa mãn của khách hàng là khái niệm phụ thuộc. Việc kiểm định mô hình lý thuyết với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định của chương trình và các biến trong khối sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc. Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 (coefficient of determination) là 0.3 và R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.28 (xin xem phụ lục 5). Việc tác giả quan tâm đến R2 vì nó thường được sử dụng như một thước đo sự phù hợp của mô hình tuyến tính, còn R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. Tuy kết quả kiểm dịnh mô hình lý 48 thuyết thu được khá khiêm tốn, nhưng trong mô hình hồi quy cổ điển cũng không yêu cầu R2 phải lớn (Goldberger, 1999). Do đó, ta có thể chấp nhận kết quả phân tích và kết luận rằng mô hình hồi quy này sử dụng được. Hệ số Beta (chuẩn hóa) dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố tác động vào sự thỏa mãn của khách hàng. Hệ số Beta chuẩn hóa của nhân tố nào càng cao thì mức độ quan trọng của nhân tố đó tác động đến sự thỏa mãn càng cao. Kết quả phân tích hồi quy của mô hình lý thuyết được trình bày ở Bảng 4-13 (bao gồm 3 Bảng liên đới kết quả: Variables entered/Removed(b); Model Summary; Anova(b)) như sau: Bảng 4-13: Kết quả phân tích hồi quy của mô hình lý thuyết Variables Entered/Removed(b) Model Biến đưa vào Biến bỏ ra Phương pháp 1 KMAI, TDO, TTOAN, GIA, KENH, CLUONG, CLOAI(a) . Enter a All requested variables entered. b Dependent Variable: THOAMAN Model Summary Model R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng 1 .548(a) .300 .280 .26451 a Predictors: (Constant), KMAI, TDO, TTOAN, GIA, KENH, CLUONG, CLOAI 49 AN