Nghiên cứu về chất lượng dịch vụ của highlands coffee

 Xây dựng mô hình nghiên cứu, xây dựng và kiểm định thang đo lường mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Highlands Coffee tại TP Hồ Chí Minh.. Dựa trên nền tảng lý thuyết

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING

HÀNG HIGHLANDS COFFEE CUNG CẤP

Ngành: Marketing Chuyên ngành: Quản trị Marketing

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2021

MỤC LỤC

1 CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1

1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI: 1

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU: 1

1.3 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU: 2

1.4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU: 2

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: 2

1.6 GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU: 2

1.6.1 Mô hình SERVQUAL của Parasuraman: 2

1.6.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất: 3

1.7 KẾT CẤU NGHIÊN CỨU: 6

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 6

2 CHƯƠNG 2: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 7

2.1 THÔNG TIN VỀ MẪU: 7

2.1.1 Thiết kế nghiên cứu định tính: 7

2.1.2 Thiết kế nghiên cứu định lượng: 7

2.1.3 Kết quả thông tin về mẫu: 7

2.2 THÔNG TIN VỀ HÀNH VI: 9

2.2.1 Bảng đơn biến: 9

2.2.2 Bảng kết hợp: 11

2.3 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO BẰNG CRONBACH’S ANPHA: 12

2.4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA: 14

2.5 PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN HỒI QUY: 17

2.5.1 Phân tích tương quan: 17

2.5.2 Phân tích hồi quy: 19

2.6 KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT GIỮA CÁC NHÓM: 24

2.6.1 Kiểm định Chi-quare (Kiểm định Chi bình phương): 24

2.6.2 Kiểm định 2 mẫu độc lập (Independent sample T-Test): 26

2.6.3 Kiểm định hai mẫu phụ thuộc: 28

2.6.4 Kiểm định phương sai Anova: 30

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 32

3 CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP 33

3.1 HÀM Ý QUẢN TRỊ: 33

3.2 MỘT SỐ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP: 33

3.2.1 Hạn chế của đề tài: 33

3.2.2 Đề xuất giải pháp: 33

TÀI LIỆU THAM KHẢO 36

PHỤ LỤC 37

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 : Bảng thống kê mô tả đặc điểm khách hàng 8

Bảng 2.2 : Bảng tần số nhận biết nhãn hiệu cà phê đầu tiên nghĩ đến 9

Bảng 2.3 : Bảng phương thức nhận biết nhãn hiệu Highlands Coffee 10

Bảng 2.4 : Bảng kết giữa nhãn hiệu đầu tiên nghĩ đến, giới tính, độ tuổi 11

Bảng 2.5 : Bảng kết quả phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha 12

Bảng 2.6 : Bảng kết quả hệ số KMO và kiểm định Barflett 14

Bảng 2.7 : Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá biến độc lập 15

Bảng 2.8 : Bảng kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc 16

Bảng 2.9 : Bảng kết quả phân tích tương quan 17

Bảng 2.10 : Bảng Model Summary 20

Bảng 2.11 : Bảng ANOVA a 20

Bảng 2.12 : Bảng kết quả Hệ số ( Coefficients a ) 21

Bảng 2.13 : Kiểm định mối liên hệ giữa giới tính và nhãn hiệu cà phê đầu tiên nghĩ tới 25

Bảng 2.14 : Bảng kiểm định sự khác biệt của nhóm giới tính đến khả năng chắc chắn quay lại sử dụng dịch vụ 27

Bảng 2.15 : Bảng thống kê nhóm 27

Bảng 2.16 : Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm giới tính và khả năng giới thiệu dịch vụ cho bạn bè 28

Bảng 2.17 : Bảng thống kê nhóm 28

Bảng 2.18 : Kiểm định sự khác biệt về đánh giá giữa Trang thiết bị hiện đại và Vị trí cửa hàng dễ tìm kiếm 29

Bảng 2.19 : Thống kê các mẫu 29

Bảng 2.20 : : Kiểm định sự khác biệt về đánh giá giữa An toàn trong giao dịch và Cung cấp đúng mức giá 30

Bảng 2.21 : Thống kê các mẫu 30

Bảng 2.22 : Kiểm định sự khác biệt giữa nhóm độ tuổi và tần suất sử dụng dịch vụ 31

Bảng 2.23 : Kiểm định sự khác biệt giữa nhóm độ tuổi và khả năng quay lại sử dụng dịch vụ khi có nhu cầu 31

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 2.1 : Biểu đồ thống kê mô tả đặc điểm khách hàng 8

Biểu đồ 2.2 : Biểu đồ tròn thể hiện tần số nhãn hiệu cà phê đầu tiên nghĩ đến 10

Biểu đồ 2.3 : Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa 22

Biểu đồ 2.4 : Biểu đồ tần số P-P 22

Biểu đồ 2.5 : Biểu đồ phân tán 23

Biểu đồ 2.6 : Mối liên hệ giữa giới tính và nhãn hiệu cà phê đầu tiên nghĩ tới 26

1 CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI:

Đã hơn một thế kỉ kể từ khi cây cà phê xuất hiện ở một số tỉnh phía bắc Việt Nam, nhưng có lẽ cà phê chưa bao giờ trở nên thông dụng như bao giờ Không biết từ khi nào, văn hóa cà phê và các sản phẩm, dịch vụ đi kèm đã hình thành trong lối sông người Việt Nam

Không giống như các hãng cà phê khác, Highlands Coffee lựa chọn cho mình một hướng đi riêng, bởi khách hàng mà hãng hướng đến là khách hàng có thu nhập trung bình

và cao, đồng thời mục tiêu kinh doanh của Highlands Coffee là dẫn đầu ngành hàng bán

lẻ cao cấp tại Việt nam Vì vậy, không chỉ kinh doanh trong lĩnh vực cà phê, Highlands Coffee còn mở rộng hoạt động kinh doanh của mình sang mảng sản phẩm và dịch vụ đi kèm nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thực khách Highlands Coffee mong muốnthỏa mãn tối đa nhu cầu của khách hàng và sự thành công đó được khẳng định bằng sự hàilòng của khách hàng

Từ những lý do trên và dựa vào nền tảng các môn đã được học, nhóm tác giả quyết

định chọn đề tài “Nghiên cứu về chất lượng dịch vụ của Highlands Coffee” Với mục

đích thực hiện đề tài này là giúp nhóm tác giả củng cố, cải thiện và nâng cao thêm kiến thức lý thuyết đã được học, vận dụng vào tình huống thực tế và cho nhóm tác giả có thêm kinh nghiệm trong việc áp dụng lý thuyết môn học vào tình hình thực tế

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU:

Mục tiêu tổng quát của bài nghiên cứu là xác định, đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Highlands Coffee trên địa bàn TP Hồ Chí Minh Với một số mục tiêu cụ thể như sau:

 Tìm hiểu một số lý thuyết liên quan đến việc đánh giá chất lượng dịch vụ của Highlands Coffee

 Xây dựng mô hình nghiên cứu, xây dựng và kiểm định thang đo lường mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Highlands Coffee tại TP Hồ Chí Minh

 Tìm hiểu về hành vi sử dụng lại dịch vụ Highlands Coffee của khách hàng tại TP

Hồ Chí Minh

 Đề xuất một số giải pháp để cải thiện chất lượng dịch vụ của Highlands Coffee

Từ các mục tiêu trên, đề tài tập trung nghiên cứu và trả lời các câu hỏi sau:

Câu hỏi 1: Mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của Highlands Coffee Câu hỏi 2: Mức độ sử dụng lại dịch vụ Highlands Coffee của khách hàng.

1

1.3 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU:

 Đối tượng nghiên cứu: Mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Highlands Coffee

 Khách thể nghiên cứu: người tiêu dùng đã từng trải nghiệm sản phẩm và dịch vụ ở Highlands Coffee

1.4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU:

 Không gian nghiên cứu: Thành phố Hồ Chí Minh

 Thời gian nghiên cứu: 2020 – 2021

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:

 Nghiên cứu định tính:

Nghiên cứu định tính là hướng tiếp cận nhằm thăm dò, mô tả và giải thích dựa vào các phương tiện khảo sát kinh nghiệm, nhận thức, động cơ thúc đẩy, dự định, hành vi, thái độ Chúng có thể hướng chúng ta đến việc xây dựng giả thuyết và các giải thích Phương pháp nghiên cứu định tính phù hợp để trả lời cho các câu hỏi “Thế nào”

(How), “Tại sao” (Why) hoặc “Cái gì” (What) (nguồn: Cộng đồng sinh viên kinh tế nghiên cứu khoa học (RCES).

Dựa trên nền tảng lý thuyết và các mô hình nghiên cứu trước đây để xây dựng và phát triển các biến nghiên cứu, các khái niệm đo lường, nhằm mục đích xác định hệ thống thang đo phù hợp, đồng thời kết hợp với phương pháp thu thập dữ liệu định tính

là thảo luận nhóm với các cá nhân trong nhóm để hoàn chỉnh bảng câu hỏi và thang đochính thức về việc đánh giá chất lượng dịch vụ của Highlands Coffee

 Nghiên cứu định lượng:

Tiếp cận định lượng xem xét hiện tượng theo cách có thể đo lường được trên các đối tượng nghiên cứu Nghiên cứu định lượng thường được áp dụng đối với các hiện

tượng có thể được diễn tả/quy đổi bằng số và thường được gắn liền với việc kiểm định (lý thuyết) dựa vào phương pháp suy diễn Nói cách khác, nghiên cứu định lượng

là nghiên cứu sử dụng các phương pháp khác nhau để lượng hóa, đo lường và phản ánh và diễn giải các mối quan hệ giữa các nhân tố (các biến) với nhau

1.6 GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU:

1.6.1 Mô hình SERVQUAL của Parasuraman:

Mô hình Servqual (parasuraman 1988) là một công vụ được phát triển chủ yếu dựa vào

đo lường chất lượng dịch vụ trong Marketing Thang đo này được đánh giá là có độ tin cậy cao và tính chính xác trong nhiều ngày

Mô hình Servqual của Parasuraman được xây dựng dựa trên quan điểm về chất lượng dịch vụ Là sự so sánh giữa giá trị kỳ vọng/ mong đợi và giá trị thực tế mà khách hàng

2

cảm nhận được Thanh đo mô hình servqual được đánh giá theo thành phần của chất lượng và bộ thang đo với 22 biến quan sát thuộc 5 thành phần để đo lường chất lượng kỳvọng và dịch vụ cảm nhận.

 Sự tin tưởng (reliability) Là khả năng cung cấp dịch vụ như đã hứa một cách tin cậy và chính xác Khi nhà cung ứng đảm bảo sự tin cậy cho khách hàng thì sự trông đợi đã được đảm bảo một phần

 Sự phản hồi (responsiveness) Là sự sẵn sàng giúp đỡ khách hàng một cách tích cực

và cung cấp dịch vụ một cách hăng hái Trong trường hợp dịch vụ sai hỏng, khả năng khôi phục nhanh chóng thì khách hàng vẫn có thể cảm nhận được sự tích cực

và thông cảm bỏ qua

 Sự đảm bảo (assurance) Là việc thực hiện dịch vụ một cách lịch sự và kính trọng khách hàng, giúp đỡ khách một cách có hiệu quả, đặc biệt là đảm bảo bí mật, quyền riêng tư của khách Đồng thời, nhân viên phục vụ cũng cần phải có tác phong nhanh nhẹn, hình thức và trang phục gọn gàng, cử chỉ nhẹ nhàng lịch sự, nhiệt tình, chu đáo, qua đó thể hiện lòng tin đối với khách hàng

 Sự cảm thông (empathy) Bao gồm khả năng tiếp cận và nỗ lực tìm hiểu nhu cầu khách hàng Đây là trông đợi cơ bản của khách hàng khi đến tiêu dùng dịch vụ ăn uống tại khách sạn, họ luôn mong muốn nhân viên quan tâm và đồng cảm với những nhu cầu của họ

 Sự hữu hình (tangibility) Để đánh giá dịch vụ, khách hàng sẽ căn cứ vào các yếu tốhữu hình để đánh giá chất lượng sản phẩm dịch vụ Do sản phẩm dịch vụ có tính

vô hình cao nên khách hàng càng tin tưởng vào các yếu tố hữu hình như là một lời hứa về chất lượng dịch vụ Tính hữu hình là hiện diện của điều kiện làm việc, trangthiết bị, con người và các phương tiện thông tin

1.6.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất:

 Mô hình nghiên cứu đề xuất:

3

 Thang đo nghiên cứu:

1 Highlands Coffee cung cấp đúng sản phẩm như đã hứa TC1

2 Highlands Coffee thực sự quan tâm đến bạn khi gặp trở

ngại

TC2

3 Highlands Coffee cung cấp dịch vụ đúng ngay lần đầu TC3

4 Highlands Coffee cung cấp dịch vụ đúng thời gian đã

5 Highlands Coffe lưu ý để không xảy ra sai sót TC5

9 Nhân viên không quá bận rộn đến nỗi không đáp ứng

yêu cầu của KH

PH4

10 Cách cư xử của nhân viên khiến bạn tin tưởng DB1

11 Khách hàng cảm thấy an toàn trong giao dịch với

4

13 Nhân viên có đủ kiến thức để giải đáp thắc mắc của KH DB4

14 Highlands Coffee luôn đặc biệt chú ý đến KH CT1

15 Nhân viên Highlands Coffee luôn quan tâm đến bạn CT2

16 Highlands Coffee lấy lợi ích của khách hàng làm tâm

17 Nhân viên Higlands Coffee luôn hiểu rõ nhu cầu KH CT4

18 Highlands Coffee làm việc vào những giờ thuận tiện CT5

19 Highlands Coffee có trang thiết bị hiện đại HH1

20 Cơ sở vật chất của Highlands Coffee trông rất bắt mắt HH2

21 Nhân viên Highlands Coffee ăn mặc tươm tất HH3

22 Các hình ảnh giới thiệu Highlands Coffee có liên quan

1.7 KẾT CẤU NGHIÊN CỨU:

Gồm 3 chương:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Kết quả nghiên cứu

Chương 3: Kết luận và đề xuất giải pháp

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Thông qua chương 1 nhóm đã giới thiệu được những nội dung quan trọng nhưtrình bày được lí do chọn đề tài, mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiêncứu đồng thời còn đưa ra được mô hình nghiên cứu đề xuất nhằm làm cơ sở cho bàiviết Ngoài ra, trong chương 1, nhóm còn đưa ra được kết cấu của đề tài mà nhómchọn nghiên cứu từ đó sẽ phân tích những luận điểm, cách sử dụng các phương pháptìm kiếm thông tin cho bài nghiên cứu Nội dung chương 1 là nên tảng cho việc thiết

kế nghiên cứu, mô tả rõ hơn về các thang đo và kết quả nghiên cứu trong chương 2

6

2 CHƯƠNG 2: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 2.1 THÔNG TIN VỀ MẪU:

2.1.1 Thiết kế nghiên cứu định tính:

 Mục đích:

Mục đích của nghiên cứu định tính là xác định lại các yếu tố hiện có trong mô hình vàxây dựng mô hình đo lường chất lượng dịch vụ Highlands Coffee của khách hàng đã sử dụng dịch vụ

 Kỹ thuật thu thập dữ liệu:

Đối với đề tài được chọn, nhóm sử dụng phương pháp thảo luận nhóm để lấy dữ liệu Mời 10 khách hàng đã sử dụng dịch vụ của Highlands Coffee một cách ngẫu nhiên dưới

sự điều phối của nhà nghiên cứu với câu hỏi soạn sẵn Thời lượng dự tính buổi thảo luận

Trong nghiên cứu định lượng, mẫu được chọn là:

 Đối tượng tham gia phỏng vấn: Khách hàng đã sử dụng dịch vụ của Highlands Coffee

 Cách thức chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu phi xác suất thuận tiện bằng cách phỏng vấn theo đường link đã tạo trên Facebook

 Kích thước mẫu: n = 150

2.1.3 Kết quả thông tin về mẫu:

Sau khi kiểm tra 175 bảng câu hỏi được thu thập từ khách hàng thì nhận được 150 bảng câu hỏi khảo sát là có câu trả lời đầy đủ và chính xác Số bảng câu hỏi hợp lệ này

7

được làm dữ liệu cho nghiên cứu Bảng 2.1 sẽ trình bày các phân tích thống kế mẫu đã thuthập được.

Bảng 2.1 : Bảng thống kê mô tả đặc điểm khách hàng

Tần số Phần trăm (%) tích lũy (%) Phần trăm

Thao tác:

Valid: quan sát hợp lệ

Missing: bị thiếu

Frequency: tần số

Valid Percent tần suất % hợp lệ

Cumulative Percent: % tích luỹ

Các bước của bảng tần số: Analyze - Descriptive Statistic - Frequencies - chọn 2 biến

giới tính + độ tuổi - Statistic chọn Maximum, Minimum, Sum - Countinue – Ok

Các bước của biểu đồ cột: Graphs - Legacy dialog - Bar - Clustered - Summaries for

groups of cases - define -> độ tuổi vào khung "Category Axis", Giới tính vào khung

"Define Clusters" - mục "Bars represent" chọn % of cases – Ok

Qua kết quả khảo sát ta thấy được:

 Về giới tính: có 99 người có giới tính là nữ chiếm tỷ lệ 66%, 51 người có giới tính nam với tỉ lệ là 34%

 Về độ tuổi: có 1 người dưới 18 tuổi chiếm 0.7%, độ tuổi từ 18-25 tuổi có 124 người 82.7%, độ tuổi từ 26-35 tuổi có 11 người chiếm 7.3%, độ tuổi từ 36 – 45 tuổi có 3 người chiếm 2%, còn lại trên 45 tuổi có 11 người và chiếm 7.3%

2.2 THÔNG TIN VỀ HÀNH VI:

Phần trăm tích lũy

Bảng kết quả này cho thấy phần lớn trong 150 mẫu khảo sát thì họ thường nghĩ ngay đến thương hiệu Highlands Coffee đầu tiên với 54 người nghĩ đến chiểm tỉ lệ 36%

Biểu đồ 2.2 : Biểu đồ tròn thể hiện tần số nhãn hiệu cà phê đầu tiên nghĩ đến

Bảng 2.3 : Bảng phương thức nhận biết nhãn hiệu Highlands Coffee

so với người khảo sát (150)

Đi trên

10

Tổng 248 100.0% 165.3%

Thao tác: analyse - tables - multible response sets - chọn các biến từ NB2.1 đến NB2.5

vào mục Variables in set - chọn categories - set name: NB2 , label: Phương thức nhận biết

- add - ok => analyse - custome tables - chọn biến vừa ghép $NB2 vào rows - summary statistics chọn table response % - apply to selection – ok

Bảng kết quả này cho thấy phần lớn trong 150 mẫu khảo sát thì họ nhận biết thương hiệu Highlands Coffee qua phương thức Bạn bè, người thân giới thiệu với 63 người nghĩ đến chiểm tỉ lệ 25.4%

2.2.2 Bảng kết hợp:

Bảng 2.4 : Bảng kết giữa nhãn hiệu đầu tiên nghĩ đến, giới tính, độ tuổi

Nhãn hiệu cà phê đầu tiên nghĩa đến

Highlands

Coffee

The Coffee House

Cộng Cà Phê Phúc Long

Cheese Coffee Tần

số

Tỷ lệ phần trăm

Tần số

Tỷ lệ phần trăm

Tần số

Tỷ lệ phần trăm

Tần số

Tỷ lệ phần trăm

Tần số

Tỷ lệ phần trăm

Nhóm giới tính nữ chiếm tổng số đông trong độ tuổi từ 18 – 25 tuổi Đa phần nhóm này nhận biết nhiều về nhãn hiệu Highlands Coffee Các đối tượng này tiếp cận nhanh với môi trường điện tử hiện đại, biết cập nhật xu hướng, ưa thích nhãn hiệu nước ngoài đặc biệt là về dịch vụ ăn uống Do đó việc phối giới tính và độ tuổi theo nhãn hiệu

cà phê đầu tiên nghĩ đến là hợp lí

2.3 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO BẰNG CRONBACH’S ANPHA:

Để kiểm tra sự tin cậy của các khái niệm trong khảo sát, phương pháp phổ biến là sửdụng hệ số Cronbach’s Alpha Công cụ này giúp loại đi những biến quan sát, những thang

do không đạt Tiêu chuẩn kiểm định là hệ số Cronbach’s Alpha tối thiểu bằng 0,6 và hệ sốtương quan biến tổng tối thiểu bằng 0,3

Sáu thang đo cho 6 khái niệm nghiên cứu (nhân tố trong mô hình) được đo lường bằng thang đo Likert 5 mức độ: (1) Tin cậy (TC); (2) Phản hồi (PH); (3) Đảm bảo (DB); (4) Cảm thông (CT); (5) Hữu hình (HH); (6) Quay lại sử dụng dịch vụ (SDL)

Nhìn chung, hệ số Cronbach’s Alpha tổng của các nhóm đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 cho thấy, thang đo được đo lường tốt và có độ tin cậy khá cao Điều này cho thấy, các biến quan sát có sự tương quan tốt với tổng thể thang đo, do đó, các thang đo cho khảo sát chính thức là đảm bảo độ tin cậy Vì vậy, tất cả các biến quan sát của các thang đo đạt yêu cầu sẽ được sử dụng EFA tiếp theo

Bảng 2.5 : Bảng kết quả phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY CÁC THANG ĐO TRONG MÔ HÌNH

NGHIÊN CỨU Biến

Tương quan giữa biến và tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến Tin cậy(TC) Cronbach’s Alpha = 0.808

DB, CT, HH, SDL1.

Kết quả cho thấy:

Như vậy từ giả thuyết ban đầu về 22 biến độc lập và phụ thuộc, kết quả phân tích thang đo tin cậy đáp ứng đủ các điều kiện về độ tin cậy thang đo là có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến- tổng của các biến đều lớn hơn 0.3

Việc phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo, sẽ cho thấy được cụ thể hơn các thang

đo trên có bị tách thành những nhân tố mới hay bị loại bỏ hay không Điều này sẽ đánh giá chính xác hơn thang đo, đồng thời loại bỏ các biến đo lường không đạt

yêu cầu, mục đích làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất

13

2.4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA:

Phân tích khám phá nhân tố EFA là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rútgọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thôngtin của tập biến ban đầu (Hải & 1998) Như vậy, có thể tóm tắt mục đích của phân tích bao gồm:

 Tóm tắt dữ liệu

 Rút gọn dữ liệu

 Đánh giá hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo

Phương pháp: Sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components dành cho các

biến độc lập, sử dụng phép quay Varimax Thang đo sẽ được chấp nhận khi tổn phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%

Tiêu chuẩn: các hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để EFA có ý nghĩa trong

thực tế

Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải: Cỡ mẫu là 150 vì vậy phải chọn hệ số tải là 0.5

(Hair Jr, Babin & Black, 2009)

Bảng 2.6 : Bảng kết quả hệ số KMO và kiểm định Barflett

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

14

small coefficients ngay chỗ Absolute value below chọn 5 (0.5) vì mẫu là 150, continue -

ok

Kết quả cho thấy:

 Giá trị Kaiser là 0.758 ( lớn hơn 0.05 và nhỏ hơn 1) chứng tỏ phân tích nhân tố trên

Hệ số tải (Factor loading) của các biến đều lớn hơn hoặc bằng 0.5 vì thế sẽ ko loại thêm

bỏ biến Trong bảng xuất hiện 5 cột tương đương 5 nhân tố mới, xét lần lượt từng hàng, Giữ lại hệ số tải cao nhất tại mỗi hàng , loại bỏ các hệ số tải nhỏ hơn (giúp dễ quan sát biến nào phụ thuộc nhân tố nào) Phương sai tích luỹ là 70,119% (lớn hơn 50%) với hệ số Eigenvalue của tất cả các nhân tố đều lớn hơn 1 đạt yêu cầu so với tiêu chuẩn

Kết quả cho thấy:

 Có 5 nhân tố được trích ra, các nhân tố này tương ứng với 5 khái niệm ban đầu gồm: Tin cậy, đảm bảo, cảm thông, phản hồi và hữu hình

 Nhóm biến quan sát của các nhân tố này có hệ số tải nhân tố tốt và hệ số

Cronbach's Alpha tốt Do đó mô hình không cần điều chỉnh vì nếu có điều chỉnh thì vẫn sẽ gồm 5 nhân tố như mô hình nhóm đã đề xuất ban đầu

Bảng 2.8 : Bảng kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc

KMO = 0.682 Kiểm định Bartlett’s: Sig = 0.000

Kết quả cho thấy:

Hệ số KMO = 0,682 (giữa 0,5 và 1) Kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp Như vậy, sau khi phân tích nhân tố EFA ta thấy rằng mô hình lý thuyết ban đầu đề ra là phù hợp với nghiên cứu

Các biến độc lập và biến phụ thuộc đã đạt được độ tin cậy và tính giá trị dễ sử dụng chocác phân tích tiếp theo

Từ kết quả phân tích EFA, nhóm rút ra được kết luận các thanh đo đã đạt giá trị phân biệt và giá trị hội tụ rõ ràng Dựa vào kết quả này, thao tác Transform/Computer Variable/Mean được sử dụng để nhóm các biến quan sát đạt yêu cầu thành 5 nhân tố độc lập gồm có TC, PH, DB, CT, HH như bảng 5 đã trình bày và 1 nhân tố phụ thuộc SDL (Ý định sử dụng lại dịch vụ Highlands) Các nhân tố đại diện này sẽ được sử dụng trong bước xây dựng phương trình hồi quy tiếp theo

2.5 PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN HỒI QUY:

2.5.1 Phân tích tương quan:

Sau khi các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA thì được đưa vào phân tích tương quan Pearson (vì các biến được đo bằng thang

đo khoảng) Trong phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được tiến hành phân tích với nhau nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy, tuyến tính là phù hợp Ngoài

ra phân tích tương quan còn giúp cho việc phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, điều này có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng lớn đến kết quả hồi quy (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)

Bảng 2.9 : Bảng kết quả phân tích tương quan TIN

CẬY

PHẢN HỒI

ĐẢM BẢO

CẢM THÔN G

HỮU HÌNH

SỬ DỤNG LẠI

* Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.05 (2-tailed).

** Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2-tailed).

Thao tác:

Chọn Analyze/ chọn Correlate/ chọn Bivariate Chọn 6 biến cần tính

(TC,HH,CT,DB,PH,SDL1) rồi vào khung Variables/ chọn mục Pearson và mục Two-tail/ chọn OK

Kết quả cho thấy:

Chỉ có 2 biến độc lập là có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc với hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê (p<0.01), ngoài ra còn có sụ tương quan tuyền tính giữa 2biến độc lập với nhau

18

Cụ thể trong hình được tô bởi màu cam Sử dụng lại tương quan với đảm bảo với hệ

số (r = 0.251) và sử dụng lại tương quan với hữu hình với hệ số (r=0.330) Với các ô màu vàng điều này có nghĩa là số sig ở cả 2 ô này đều nhỏ hơn 0.05 Điều này có nghã là biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc Tuy nhiên còn có sự tương quan tuyến tính giữa 2 biến độc lập là Tin cậy và Đảm bảo với giá trị tương quan (r= -0.161), điều này cho thấy đây là mối quan hệ tuyến tính nghịch

Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp Tuy nhiên, kết

quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập không quá mạnh nên không cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy

đa biến.

2.5.2 Phân tích hồi quy:

Thông qua hồi quy, ta có thể tiến hành thực hiện quá trình mô hình hóa và kiểm địnhquan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, đồng thời có thể kiểm tra xem mối liên

hệ đó có ý nghĩa thống kê hay không Trong bài nghiên cứu này ta sẽ sử dụng mô hình hồiquy tuyến tính để ứng dụng cụ thể vào việc đánh giá chất lượng ứng dịch vụ của Highlands có vấn đề nào cần quan tâm không Hơn hết ta còn có thể đánh giá mức độ ảnh hưởng của nhân tố nào tác động đến ý định sử dụng lại Highlands Coffee của khách hàng,

mô hình đang dùng liệu có phù hợp thông qua hệ số xác định R bình phương và R bình phương có hiệu chỉnh Tuy nhiên do có nhiều hơn một biến độc lập nên được gọi là hồi quy đa biến( hồi quy bội) (Đỗ Trọng Danh, 2014)

Phân tích hồi quy được tiến hành với 5 biến độc lập là: tin cậy, cảm thông, phản hồi,đảm bảo, yếu tố hữu hình và một biếnphụ thuộc là ý định sử dụng lại, sử dụng phương pháp Enter Căn cứ vào mô hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy đa biến diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng lại dịch vụ của Highlands Coffee:SDL = β0 + β1*TC + β2*PH + β3*DB + β4*CT + β5*HH

Các biến độc lập (Xi): TC, PH, DB, CT, HH

Biến phụ thuộc (SDL): ý định sử dụng lại dịch vụ của Highlands Coffee

Βk là hệ số hồi quy riêng (k = 0 4)

Hệ số hồi quy riêng phần đó đến biến phụ thuộc càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ tác động là thuận chiều và ngược lại

Thao tác:

Chọn Analyze/ chọn Regression/ chọn Linear Xuất hiện bảng Linear Regression/ chọn SDL1 vào Dependent (biến phụ thuộc) và TC,PH,DB,CT,HH vào Independent(s) (biến

19

độc lập) Bấm Save/ chọn Unstandardized và Standardized thuộc khung Predicted value; chọn Mean và độ tin cậy 95% trong khung Prediction interval/ Continue/ OK Trong Plots/ chọn *ZRESID vào Y và chọn *ZPRED vào X/ chọn Histogram và Normal probability plot trong Standardized Residual plots/ chọn Continue Quay lại bảng Linear Regression đầu bấm OK.

Bảng 2.10 : Bảng Model Summary

Mô hình Giá trị R phương R Bình

R bình phương hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

a Dự đoán: (hằng số), hữu hình, cảm thông, đảm bảo, phản hồi, tin cậy

b Biến phụ thuộc: Sử dụng lại

Kết quả cho thấy:

Dựa vào cột R bình phương hiệu chỉnh = 0.160 : mô hình này có khả năng lí giải được 16% giá trị thực tế thông qua sự biến thiên của 5 biến là tin cậy, phản hồi, đảm bảo, cảm thông, hữu hình

Bảng 2.11 : Bảng ANOVA a

Mô hình

Tổng các bình phương

df

Trung bình bình phương

b Dự đoán: (hằng số), hữu hình, cảm thông, đảm bảo, phảnhồi, tin cậy

Kết quả cho thấy:

Ta có số Sig = 0.000< 0.05 : mô hình hồi quy đa biến đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, hoàn toàn có khả năng giải thích được 100% giá trị so với thực tế Hoặc có thể nói các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc: SỬ DỤNG LẠI

Kết quả cho thấy:

Chỉ có 2 biến là Đảm bảo và Hữu hình có Sig lần lượt là 0.001 và 0.00 nhỏ hơn 0.05 sẽ được giữ lại trong phương trình hồi quy

21

Vì Hằng số có Sig = 0.005< 0.05 nên vẫn có ý nghĩa trong mô hình.

Các số VIF của các biến đều nhỏ hơn < 3 nên đều đạt yêu cầu, mô hình hồi quy đa biến không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình

Biểu đồ 2.3 : Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa

22

Biểu đồ 2.4 : Biểu đồ tần số P-P

Kết quả cho thấy:

Các điểm dữ liệu quan sát không nằm hoàn toàn trên đường thẳng mà tập trung xung quanh 1 đường thẳng mà thôi Vì thế ta có thể kẻ nhiều đường thẳng xuyên qua các điểm này chứ không phải chỉ 1 đường duy nhất Và để tìm ra đường thẳng đó ta nên sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS ( Ordinary Least Square)

23

Biểu đồ 2.5 : Biểu đồ phân tán

Như vậy, căn cứ vào các kết quả kiểm định trên có thể khẳng định rằng các giả định về hồi quy tuyến tính không bị vi phạm và mô hình xây dựng phù hợp với tổng thể.Bên cạnh đó, kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy 2 nhân tố phụ thuộc là DB (Đảm bảo), HH (Hữu hình), có giá trị Sig lần lượt là 0,001; 0,00 đều <0,05 nên có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mô hình Tuy nhiên, 3 nhân tố TC (Tin cậy), PH(Phản hồi), CT (Cảm thông) có giá trị 0.986,0.218,0.497 > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình

Qua kết quả phân tích hồi quy, chúng ta có phương trình hồi quy đa biến của mô hình khi đã chuẩn hóa diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng lại dịch vụ Highlands như sau:

SDL= β * TC + β * PH + β * DB + β * CT + β * HH 1 2 3 4 5

24

2.6 KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT GIỮA CÁC NHÓM:

Mục tiêu của nhóm khi tiến hành nghiên cứu đề tài không phải là nghiên cứu riêng

lẻ từng mẫu mà là nghiên cứu tổng thể Vì vậy, để có thể nhận định được kết quả nghiên cứu trên mẫu có thực sự chính xác và khớp với tổng thể hay không, nhóm đã đi đến giai đoạn tìm bằng chứng thống kê Nhóm sử dụng phương pháp kiểm định các mối quan hệ

2.6.1 Kiểm định Chi-quare (Kiểm định Chi bình phương):

Kiểm định Chi-square (Kiểm định Chi bình phương) Đây là phương pháp kiểm định trên 2 biến định danh Mục đích thực hiện nhằm xác nhận sự tồn tại của mối quan hệ giữa giới tính và nhãn hiệu chuỗi cửa hàng cafe đầu tiên nghĩ tới Điểm hạn chế của phương pháp này là không cho biết cường độ mạnh yếu (nếu 2 biến có quan hệ với nhau),không chỉ ra hướng thuận nghịch của 2 biến (nếu 2 biến có quan hệ với nhau)

25

ĐẢM BẢO

HỮU HÌNH

Ý ĐỊNH SỬ DỤNG LẠI

+0,261

+0,332

Với alpha là khả năng tối đa cho phép phạm sai lầm trong kiểm định, alpha =0.05 (5%), độ tin cậy chiếm 95% còn lại Với mỗi nhóm so sánh, phải có tần số lớn hơn 5% và không quá 20% số nhóm có tần số nhỏ hơn 5%.

Giả thuyết:

H0: 2 biến kiểm định độc lập

H1: 2 biến kiểm định có mối liên hệ

Bảng 2.13 : Kiểm định mối liên hệ giữa giới tính và nhãn hiệu cà phê đầu tiên nghĩ

Percentage chọn Column - Continue - Ok

Kết quả cho thấy:

 Sig > 0.05 - chấp nhận giả thuyết H0

 P Value càng lớn - hậu quả loại bỏ giả thuyết Ho càng nghiêm trọng, số ô nhỏ không lớn hơn 20% (2 cells = 20%) - kiểm định đáng tin cậy

26