Mục tiêu nghiên cứu của đề tài Đề tài được nghiên cứu với mục tiêu nhằm đánh giá được mức độ ảnh hưởng về sự hài lòng của người học tới quyết định mua lại của người học trực tuyến, trên
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Một số khái niệm nền tảng
“ Khách hàng “ là một ” “ nhân tố quan trọng quyết định sự thành ” bại của doanh nghiệp Vì thế khách hàng cũng chính là đối tượng mà doanh nghiệp luôn hướng tới.
Về khái niệm khách hàng, khách hàng thường được định nghĩa là người (có thể là cá nhân, tập thể, tổ chức ) thực hiện các giao dịch mua bán hàng hóa hay dịch vụ với các “ cơ sở sản xuất, dịch vụ, các cửa hàng ” Theo quan điểm Marketing thì khách hàng
“là những người (cá nhân hoặc tổ chức) mà đang được hướng tới bởi các hoạt động marketing doanh nghiệp thực hiện Những người này là người có khả năng thực hiện hành vi mua sản phẩm “ Họ là những người thừa hưởng các đặc tính, sự chất lượng của dịch vụ - sản phẩm Khách hàng được coi là yếu tố đóng vai trò quan trọng bởi doanh nghiệp thành công hay thất bại phụ thuộc rất nhiều vào họ
“Đối với một doanh nghiệp, khái niệm khách hàng trung thành được hiểu đơn giản là những người ủng hộ, tin tưởng, thường xuyên sử dụng và sẵn sàng chi trả phần chi phí cao hơn để được sử dụng các sản phẩm, dịch vụ của ” doanh nghiệp “ Khách hàng trung thành rất quan trọng với một doanh nghiệp Có thể nói, thu hút khách màng là không đủ để có thể phát triển bền vững, doanh nghiệp cần trân trọng và duy trì mối quan hệ với khách hàng đã sử dụng sản phẩm “
Hành trình khách hàng (Customer Journey) mô tả quá trình một khách hàng trải nghiệm, kết nối với một doanh nghiệp, thương hiệu theo thời gian Việc mô tả hành trình khách hàng rất quan trọng bởi điều này sẽ giúp doanh nghiệp phát hiện ra những điểm chạm (touchpoint) phù hợp để tiếp cận khách hàng Không những vậy, doanh nghiệp sẽ có cái nhìn khách quan hơn về quá trình gắn kết với khách hàng, từ đó đảm bảo sự nhất quán trong các hoạt động Markeitng nói riêng và chăm sóc, thu hút khách hàng nói chung Mô hình AIDA đã được tác giả E St Elmo Lewwis – nhà tiên phong trong ngành quảng cáo đưa ra:
Theo đó, để bán hàng thành công, thương hiệu cần phải vận dụng các chiến thuật thích hợp để tác động đến từng giai đoạn trong quá trình mua hàng của khách hàng, từ chú ý (attention), quan tâm (Interest – I), mong muốn (Desire – D) đến hành động (Action – A) Mô hình AIDA được phát triển từ năm 1898 và đến nay vẫn còn được áp dụng phổ biến trong việc hướng dẫn xây dựng nội dung truyền thông thu hút khách hàng.
Tuy nhiên, càng về sau trong quá trình phát triển, tâm lý và hành vi của người tiêu dùng đã xuất hiện sự thay đổi, mô hình AIDA cũng được phát triển thành các phiên bản phức tạp hơn là AIDCA hay AIDEA, trong đó bổ sung thêm bước “Thuyết phục” (Convince) hay “Chứng cứ” (Evidence) vào giữa hai bước “Mong muốn”(Desire) và “Hành động” (Action) Với mục đích nhấn mạnh sự chuyển đổi trạng thái của khách hàng trong các giai đoạn của hành trình Đa số các hành trình khách hàng trong giai đoạn này thường được mô tả dưới dạng hình phễu và được gọi tắt là “phễu marketing”.
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 với những yếu tố cốt lõi của “Kỹ thuật số” như: Trí tuệ nhân tạo (AI), Vạn vật kết nối - Internet of Things (IoT) và Dữ liệu lớn (Big Data) đã kích hoạt cho sự phát triển của Marketing 3.0 trong kỷ nguyên của công nghệ số Trong cuốn sách “Marketing 4.0” xuất bản năm 2017, tác giả Philip Kotler đã đưa ra mô hình mới – 5A, đáp ứng những thay đổi của công nghệ trong những năm gần đây: Nhận biết (Aware), Cuốn hút (Appeal), Tìm hiểu (Ask), Hành động (Act) và Ủng hộ (Advocate)
(Nguồn: Marketing 4.0, Philip Kotler & ctg, 2017)
Giai đoạn nhận biết: Đây là giai đoạn khách hang biết không nhiều về các thương hiệu, thông điệp được khách hàng tiếp nhận từ các kênh quảng cáo, truyền thông, những người xung quanh mình như gia đình hay bạn bè Họ biết một cách thụ động
“ Giai đoạn cuốn hút: Tại giai đoạn này, khách hàng đã có những sự ghi nhớ tạm thời hoặc có những ấn tượng nhất định khi xử lý các thông điệp mà họ được nhận Trong tâm trí của họ sẽ xuất hiện các thương hiệu ấn tượng nhất, phần nào bị chi phối bởi sức hút ban đầu của thương hiệu
Giai đoạn tìm hiểu: Khách hang bắt đầu chủ động nghiên cứu các thương hiệu trong các danh sách họ quan tâm Họ thu thập các thông tin từ những người thân, các kênh truyền thông Khách hàng cũng có thể liên hệ với các người dùng khác để có thêm thông tin, so sánh giữa các thương hiệu,… Kết quả ở giai đoạn này là một thương hiệu nào đó khách hàng đang tìm kiếm có thể
“mạnh lên” hoặc “suy yếu” trong tâm trí của khách hàng.
“ Giai đoạn hành động: Đây là giai đoạn khách hàng thực hiện hành động mua hàng, sử dụng sản phẩm và các dịch vụ sau đó
Giai đoạn ủng hộ: Khách hàng sẽ thể hiện lòng trung thành với thương hiệu bằng cách hành vi như: giới thiệu người thân, đăng ký mua lại sản phẩm, Trong phạm vi đề tài này, tác giả sẽ tập trung vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu về mô hình 5A, đặc biệt chú ý vào giai đoạn Hành động và Ủng hộ để đưa ra giải pháp truyền thông Marketing phù hợp.
2.1.3 Duy trì khách hàng (Customer Retention)
Duy trì khách hàng chưa có một khái niệm cụ thể được công nhận bởi bất kỳ bên nào Tuy nhiên, hiện nay, duy trì khách hàng (Customer Retention) được định nghĩa là hoạt động duy trì khách hàng Khái niệm này thường được hiểu là làm cho khách hàng của sản phẩm hay của doanh nghiệp có xu hướng quay trở lại, tiếp tục mua và tin dùng sản phẩm giúp doanh nghiệp duy trì và tăng trưởng được doanh số bán hàng.
2.1.4 Hành động mua lại (Repurchase Behavior)
Hành động mua lại được định nghĩa là hành động mua lại một hoặc nhiều lần nữa một sản phẩm, dịch vụ đã mua trước đó của một doanh nghiệp, thương hiệu nhất định Hennig-Thurau (2004); Narayandas (1998); Zineldin (2006) cho rằng hành động mua lại được coi là xuất hiện khi họ mua lại sản phẩm giống như sản phẩm đã từng mua của doanh nghiệp Trong khi đó, Hume, Mort và Winzar (2007) cho rằng hành động mua lại được định nghĩa bằng việc khách hàng quyết định tham gia vào các hoạt động mua bán tiếp theo với doanh nghiệp, không nhất thiết là sản phẩm tiếp theo mua phải giống sản phẩm cũ Đã có nhiều cuộc thảo luận trong lĩnh vực nghiên cứu Marketing rằng: liệu quyết định mua trong quá khứ có ảnh hưởng đến hành động mua trong tương lai hay không? Ý định mua lại có thực sự dẫn đến hành động mua lại?
Hui và Zhao (2004) sử dụng định nghĩa về lòng trung thành (Customer Loyalty) để mô tả về hành động mua lại Họ xem lòng trung thành như một thái độ thay vì coi là hành vi, giống như ý định mua lại Và hành động mua lại chính là hành động trung thành (Behavioral Loyalty).
Xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới sự hài lòng và ảnh hưởng của sự hài lòng tới hành vi mua lại
và ảnh hưởng của sự hài lòng tới hành vi mua lại
2.2.1 Tổng quan các nghiên cứu về quyết định mua lại
Trên thế giới, đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về quyết định mua lại của khách hàng Chai Har Lee và cộng sự (2010) cho rằng, quyết định mua lại trực tuyến bị ảnh hưởng bởi các yếu tố: nhận thức giá trị, nhận thức dễ sử dụng, nhận thức hữu ích, uy tín thương hiệu, tính bảo mật, niềm tin, độ tin cậy và chức năng, trong đó:
- Nhận thức giá trị là cảm nhận của khách hàng về giá trị sản phẩm đối với họ.
Nhận thức này không liên quan nhiều tới giá trị trên thị trường mà tập trung vào khả năng làm thoả mãn nhu cầu của khách theo Hume (2008) và Guenzi (2009)
- Nhận thức dễ sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu này đề cập đến mức độ mà người tiêu dùng tin rằng mua sắm trực tuyến sẽ không mất công sức theo Chiu (2009)
- Nhận thức hữu ích được định nghĩa là mức độ mà người tiêu dùng tin rằng việc mua hàng trực tuyến sẽ nâng cao hiệu suất giao dịch của họ
Hình 2.3 Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua lại (trực tuyến)
- Uy tín thương hiệu theo Hess (2008) là nhận thức của khách hàng, thể hiện rằng họ rất quan tâm đến khách hàng và thực sự quan tâm đến phúc lợi của khách hàng.
- Bảo mật đề cập đến mức độ trực tuyến đảm bảo an toàn và bảo vệ thông tin của khách hàng Các công nghệ mới, khả năng xử lý thông tin ngày càng tăng, cộng với sự phức tạp của nó, đã làm cho quyền riêng tư trở thành một vấn đề ngày càng quan trọng (Flavia Hiệun và Guinalı Muffu, 2006).
- Niềm tin của khách hàng đóng vai trò cơ bản trong việc duy trì mối quan hệ lâu dài với thương hiệu theo các tác giả trên, do vậy có ảnh hưởng đến quyết định mua lại.
- Độ tin cậy trực tuyến là mức độ mà các liên kết đáp ứng và các chức năng như mong đợi (không có liên kết bị hỏng, các trang bị hỏng liên kết cuối) Theo Kim et al (2009), độ tin cậy của dịch vụ là một trong những yếu tố chất lượng dịch vụ quan trọng dẫn đến sự hài lòng của khách hàng nói chung Chức năng liên quan đến mức độ mà một trang web cung cấp thông tin đầy đủ thông tin về các sản phẩm, dịch vụ được quảng bá (Law và Bai, 2008).
- Chức năng liên quan đến mức độ mà một trang web cung cấp thông tin đầy đủ thông tin về các sản phẩm, dịch vụ được quảng bá (Law và Bai, 2008).
Nghiên cứu này đã sử dụng thang đo Likert 7 mức độ mô tả đánh giá của khách hàng với các nhóm biến Kết quả nghiên cứu cho thấy nhận thức hữu ích và niềm tin và uy tín thương hiệu là ba yếu tố tác động mạnh mẽ nhất tới quyết định mua lại của khách hàng qua nghiên cứu hồi quy đa biến (hệ số tác động lần lượt là 0.169, 0.165 và 0.141)Wong và cộng sự (2004) khi nghiên cứu quyết định mua lại của khách hàng với thương hiệu xe khách cho rằng niềm tin tác động mạnh mẽ đến ý định mua lại của khách hàng, mà niềm tin bị ảnh hưởng bởi sự thoả mãn, hài lòng của khách hàng Các biến độc lập ảnh hưởng đến sự thoả mãn của khách hàng bao gồm: chất lượng dịch vụ,chất lượng sản phẩm và nhận thức công bằng về giá Kết quả nghiên cứu cho thấy:Nhận thức chất lượng dịch vụ có tác động mạnh mẽ nhất tới sự thoả mãn của khách hàng (khi chất lượng dịch vụ tăng lên 1 cấp bậc thì sự thoả mãn của khách hàng sẽ tăng 0.32 lần), sau đó đến chất lượng sản phẩm và cuối cùng là nhận thức công bằng về giá (khi chất lượng sản phẩm và nhận thức cônh bằng về giá tăng 1 cấp bậc thì sự thoả mãn của khách hàng sẽ tăng lần lượt 0.26 và 0.28 lần) Nghiên cứu cũng khẳng định rõ ràng sự thoả mãn có tác động mạnh mẽ đến niềm tin (hệ số ảnh hưởng 0.99) và thậm chí có ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định mua lại (hệ số ảnh hưởng 0.94) Niềm tin được kết luận có ảnh hưởng đến quyết định mua lại với hệ số ảnh hưởng 0.95. Nghiên cứu kết luận rằng, khi khách hàng có trải nghiệm tốt về chất lượng dịch vụ, sản phẩm và nhận thức công bằng về giá thì sự hài lòng, niềm tin sẽ có chiều hướng tích cực và xác suất mua lại của khách hàng sẽ cao hơn.
Hình 2.4 Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua lại
Nguồn: www.researchgate.net 2.2.2 Tổng quan nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng trong giáo dục Để làm rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người học trong lĩnh vực giáo dục, tác giả tiếp tục tìm hiểu và nghiên cứu các công trình nghiên cứu trước đó về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người học trong lĩnh vực giáo dục để đưa ra thang đo chính xác.
Phạm Thị Liên (2016) cho rằng sự hài lòng của người học (sinh viên) bị ảnh hưởng bởi 4 nhân tố: cơ sở vật chất, chương trình đào tạo, giảng viên và khả năng phục vụ Kết quả nghiên cứu cho thấy cơ sở vật chất càng tốt thì mức độ hài lòng của sinh viên càng cao; Chất lượng của chương trình đào tạo càng tốt thì mức độ hài lòng của sinh viên càng cao và Khả năng phục vụ của cán bộ, nhân viên trong trường càng tốt thì mức độ hài lòng của sinh viên càng cao với hệ số ảnh hưởng lần lượt là 0.318, 0.226 và 0.357
Bùi Kiên Trung (2016) khi nghiên cứu về chất lượng dịch vụ đào tạo trực tuyến cũng nghiên cứu về sự hài lòng của người học khi tham gia đào tạo trực tuyến Nghiên cứu này đưa ra kết luận khẳng định chất lượng hệ thống thông tin, chất lượng đội ngũ giảng viên, chất lượng dịch vụ hỗ trợ đào tạo ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên. Kết quả nghiên cứu cho thấy: sự hài lòng của sinh viên lần lượt tăng 0.569, 0.624, 0.787 và 0.944 khi chất lượng hệ thống thông tin, chất lượng đội ngũ giảng viên, chất lượng dịch vụ hỗ trợ đào tạo lần lượt tăng 1 đơn vị
2.2.3 Các nhân tố ảnh hưởng tới sự hài lòng của khách hàng
Zeithaml (2000) cho rằng, sự hài lòng của khách hàng bị tác động bởi nhiều yếu tố như: Chất lượng sản phẩm, chất lượng dịch vụ, giá cả và các yếu tố khác Lý do là chất lượng dịch vụ có liên quan đến việc cung cấp dịch vụ, còn sự hài lòng chỉ đánh giá được sau khi đã sử dụng dịch vụ; như vậy, chất lượng dịch vụ, chất lượng sản phẩm, giá cả và sự hài lòng của khách hàng có liên quan đến nhau Cronin, Taylor
(1992) và Kotler, Keller (2009) cho rằng, dịch vụ có chất lượng cao, sự hài lòng của khách hàng cũng tăng lên.
Như vậy, có thể thấy sự hài lòng của khách hàng bị tác động bởi: chất lượng sản phẩm, chất lượng dịch vụ, giá cả Đề tài của tác giả sẽ tập trung vào nghiên cứu các yếu tố này để nhận biết được sự hài lòng của khách hàng Bên cạnh đó, do học viên tại TOPICA Native khi tham gia học tập ngoài việc trải nghiệm chất lượng sản phẩm, chất lượng dịch vụ, ý thức về giá cả, họ còn được trải nghiệm các dịch vụ giá trị gia tăng khác Trong đề tài này, tác giả cho rằng sự hài lòng của khách hàng sẽ bị ảnh hưởng bởi 3 yếu tố đã được công nhận từ các nghiên cứu trên: chất lượng sản phẩm, chất lượng dịch vụ, giá cả và một yếu tố nữa là giá trị gia tăng
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất (2020)
Các yếu tố được tác giả lựa chọn trong cơ sở lý thuyết được tác giả lựa chọn có liên quan đến đề tài Đầu tiên, để có thể hiểu rõ hơn về quyết định mua lại, tác giả khát quát và đề cập về khái niệm khách hàng, hành trình khách hàng nói chung và sự hài lòng của khác hàng, quyết định mua lại của khách hàng nói riêng từ các tác giả trước đó sau đó lựa chọn khái niệm phù hợp nhất để bám sát và phân tích phục vụ cho đề tài của mình Sau đó tác giả phân tích ảnh hưởng của sự hài lòng đến quyết định mua lại. Cuối cùng, tác giả tiến hành tổng hợp các nghiên cứu trước đó có liên quan sự hài lòng và quyết định mua lại của khách hàng, kết hợp với trường hợp thực tế đang nghiên cứu là hình thức học trực tuyến để có thể lập ra các giả thuyết tương ứng Từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu bao gồm: biến độc lập (“Chương trình đào tạo” “Nội dung đào tạo” “Giảng viên” “Chăm sóc khách hàng” “Phương tiện hỗ trợ” “Học phí” “Giá trị gia tăng”) Tiếp theo, lựa chọn loại thang đo phù hợp với các biến trong mô hình nghiên cứu: thang đo biểu danh, thang đo lường thứ tự (mức độ sử dụng, quan trọng – kém quan trọng hay điển hình nhất là thang đo Likert) Các câu hỏi phỏng vấn tác giả đưa ra được xây dựng bằng việc bám sát giả thuyết và mô hình nghiên cứu Cuối cùng, các dữ liệu được phân loại và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0, Amos, Excel để đưa ra kết luận và kiến nghị giải pháp.
Thiết kế nghiên cứu
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định lượng
3.2.2.1 Mục tiêu nghiên cứu định lượng
Tác giả tiến hành thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng qua hình thức bảng khảo sát Phân tích các dữ liệu và để tìm ra quan hệ giữa các biến ở trong mô hình nghiên cứu bằng cách sử dụng phân tích mô hình SEM Sau đó tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chương trình, từ đó dẫn đến quyết định mua lại.
3.2.2.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Tác giả tiến hành thu thập ý kiến của các học viên đã từng theo học tại TOPICANative, sinh sống và làm việc trên khắp Việt Nam, theo phương pháp phi ngẫu nhiên,qua việc gửi email tới các account khách hàng đã và đang học chương trình đào tọaTopicaNative Trong vòng 1 tuần, tác giả đã nhận được 221 phản hồi từ người học.
3.2.2 Phương pháp nghiên cứu định tính
3.2.2.1 Mục tiêu nghiên cứu định tính
Tác giả thực hiện nghiên cứu định tính để khám phá ra những đặc điểm của những học viên đã từng theo học tại TOPICA Native Đồng thời, tìm ra thái độ của họ đối với thương hiệu trước và sau khi tham gia học tập Dựa trên cơ sở đó, tác giả kết hợp thực hiện nghiên cứu định lượng để có thể kiểm tra và kết luận một cách chính xác nhất về vấn đề.
3.2.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Do hạn chế về thời gian và nguồn lực, tác giả chỉ thực hiện nghiên cứu định tính dưới hình thức phỏng vấn sâu cá nhân Đối tượng được phỏng vấn là những học viên đã từng theo học tại TOPICA Native Tác giả tiến hành chọn mẫu theo phương pháp phi ngẫu nhiên tiện lợi
Trong quá trình thực hiện phỏng vấn, dữ liệu được tác giả ghi chép lại trên giấy.Đồng thời để cuộc phỏng vấn được đảm bảo chính xác và không bỏ qua những phát hiện quan trọng, tác giả ghi âm và xem xét lại Tác giả thực hiện phỏng vấn nhằm phát hiện ra những tư duy về cả chiều rộng và chiều sâu trong nhận thức của nhóm đối tượng trên, cho đến khi không thu thập được thêm những phát hiện mới thì dừng lại.
Mẫu nghiên cứu
3.3.1 Xác định quy mô mẫu nghiên cứu
Tabachnick và Fidell (1996) đã chỉ ra rằng đối với phân tích hồi quy tuyến tính thì cơ mẫu tối thiểu cần phải đạt được: n = 50 + 8m Trong đó:
n: Quy mô mẫu điều tra
m: số lượng nhân tố độc lập
Như vậy, thay số liệu vào công thức ta thu được: n = 50 + 8*7 = 106 Do vậy, tác giả đề xuất thu thập ý kiến của 200 học viên đã theo học tại TOPICA Native theo đặc tính nhân khẩu học, trình độ và gói học để đảm bảo tính đại diện Kết quả, sau 1 tuần gửi email đến học viên theo danh sách được TOPICA Native cho phép, tác giả đã thu được 221 phiếu trả lời có đủ thông tin đưa vào xử lý.
Cơ cấu mẫu theo giới tính
Tác giả thu được cơ cấu mẫu theo giới tính là 123 nam, 98 nữ tương ứng với tỉ lệ lần lượt là 55,7% và 44,3% trong tổng số 221 mẫu mà tác giả đã thu thập được Trên thực tế, tỷ lệ học viên nam theo tại TOPICA Native chiếm 60% trong khi học viên nữ chiếm 40% Như vậy, cơ cấu mẫu nghiên cứu của tác giả là phù hợp.
Cơ cấu mẫu theo trình độ
Thực tế, số lượng học viên TOPICA Native ở trình độ Basic chiếm phần lớn 88% , sau đó tới Inter 10% và Starter là 2% Chính vì vậy, tác giả lựa chọn cơ cấu mẫu nghiên cứu để nhóm Basic chiếm tỉ lệ cao nhất, sau đó đến Inter và cuối cùng là Starter Kết quả nghiên cứu có cơ cấu mẫu theo trình độ: Nhóm Basic chiếm 86,4% theo sau đó là nhóm Inter chiếm 12,2% và cuối cùng là nhóm Starter chiếm 1,4% Như vậy, cơ cấu mẫu nghiên cứu theo trình độ là phù hợp.
Hình 3.2 Cơ cấu mẫu nghiên cứu
Theo giới tính Theo trình độ
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả (2020)
Cơ cấu mẫu theo gói học
Với kết quả thu được từ tổng số 221 mẫu thu tập được thì gói học chủ yếu là gói học với thầy cô Âu – Úc – Mỹ (81,9%) và còn lại là gói học với thầy cô Philipipnes(18,1%) Cơ cấu mẫu này sát với thực tế: phần lớn 85% học viên tại TOPICA Native theo học gói Âu – Úc – Mỹ và 15% học viên theo học gói Philippines.
Hình 3.3 Cơ cấu mẫu theo gói học
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả (2020) 3.3.2 Cách thức tiếp cận để thu thập thông tin Đối với dữ liệu thứ cấp
- Nghiên cứu tại bàn (Desk research): Tác giả thu thập dữ liệu qua các nghiên cứu trước đó trên các trang thông tin điện tử trực tuyến chính thức, các nghiên cứu trong và ngoài nước đã được thực hiện trước đó, các tạp chí chuyên ngành. Đối với dữ liệu sơ cấp
- Nghiên cứu định lượng (Quantitative research): Tác giả thu thập dữ liệu qua phiếu khảo sát cá nhân hình thức online.
- Nghiên cứu định tính (Qualitative research): Tác giả phỏng vấn trực tiếp các đáp viên qua điện thoại.
Cách thức xử lý và phân tích dữ liệu
3.5.1 Phân tích thống kê mô tả
Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để đánh giá về mức độ đồng ý với các yếu tố thuộc biến độc lập: trung bình (mean), mức thấp nhất (minimum), mức cao nhất (maximum), độ lệch chuẩn.
3.5.2 Kiểm định hệ số tin cậy của thang đo (Croncbach Alpha) Để giúp tác giả có thể loại bỏ được các biến không phù hợp, không có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số Cronbach Alpha để kiểm tra mức độ tương quan giữa các chỉ số đo lường với nhau Tác giả loại bỏ tuân theo định nghĩa của Nunnally (1978)
- Từ 0.8 đến 1 là thang đo lý tưởng
- Từ 0.7 đến 0.8 là thang đo có thể sử dụng được
- Từ 0.6 trở lên có thể chấp nhận được đối với các nghiên cứu có bối cảnh hoặc đối tượng nghiên cứu mới
- Nhỏ hơn 0.3 là những biến không có ý nghĩa đáng kể
Với điều kiện tối thiểu để kiểm định mức độ tin cậy của thang đo này là mỗi yếu tố được kiểm định đều có ít nhất 2 biến Trong nghiên cứu của tác giả, cẩ 7 yếu tố đưa ra đều đáp ứng đủ điều kiện này.
Bảng 3.1 Hệ số Cronchbach Alpha của từng biến Nhóm yếu tố Số lượng biến quan sát Hệ số Cronbach Alpha
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả (2020)
Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả 7 yếu tố đều lớn hơn 0.8 Đồng thời, các biến quan sát thuộc mỗi thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.5, nghĩa là cao hơn 0.3 – điều kiện có ý nghĩa. Đánh giá các thang đo cho từng yếu tố cụ thể: Cao nhất là “Gỉảng viên” với 0.957 (Tốt); tiếp theo là “Học phí” với 0.929; “Chăm sóc khách hàng” với 0.914; “Nội dung đào tạo” với 0.913 và cuối cùng là Chương trình đào tạo với “0.881”và “Phương tiện hỗ trợ” với 0.858.
Sau khi hoàn thành kiểm định mức độ đáng tin cậy của các biến, không có yếu tố nào không đạt yêu cầu và bị loại, tác giả chuyển sang phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm loại đi những yếu tố không phù hợp với mô hình.
3.5.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích EFA giúp tác giả xác định những tập hợp biến thích hợp và quan trọng cho nghiên cứu EFA còn được sử dụng nhằm tìm ra sự liên hệ giữa các biến với nhau.
3.5.4 Phân tích mô hình mạng (SEM)
Sau khi hoàn thành phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả chọn lọc được ra các biến có giá trị cho nghiên cứu, tác giả sử dụng mô hình phân tích mô hình mạng SEM để tìm ra mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và sự hài lòng, tìm ra được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng là như thế nào
Tác giả tập trung vào hệ số Estimate và P-value: (i) Estimate: trọng số hồi quy của mối quan hệ; (ii) P-value: quan hệ tác động giữa các biến lên sự hài lòng Nếu giá trị này bé hơn 5% thì giả thiết sẽ được chấp nhận.
3.5.5 Phân tích hồi quy nhị phân (Binary Logistic)
Trong thống kê mô hình logit được sử dụng rộng rãi, trong dạng cơ bản của mô hình này, sử dụng một hàm hậu cần để mô hình biến phụ thuộc nhị phân; nhiều phần mở rộng phức tạp hơn tồn tại Trong phân tích hồi quy, hồi quy logistic (hoặc hồi quy logit) đang ước tính các tham số của một mô hình hậu cần; nó là một dạng hồi qui nhị thức
Về mặt toán học, một mô hình logistic nhị phân có một biến phụ thuộc với hai giá trị có thể, chẳng hạn như “có”- “không; “thắng” – “thua” ; và biến “ML” (quyết định mua lại) trong nghiên cứu của tác giả là một biến như vậy Tác giả sử dụng phân tích này để tìm ra mối quan hệ giữa quyết định mua lại và sự hài lòng, dự đoán sự ảnh hưởng của sự hài lòng đến quyết định mua lại của khách hàng.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả nghiên cứu định tính
4.1.1 Kết quả nghiên cứu định tính
Tác giả tiến hành phỏng vấn sâu cá nhân theo mẫu hướng dẫn phỏng vấn định tính và được trình bày ở phụ lục số 1 cũng như bám sát các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra ở trên và thu được một số ý kiến:
“Trong quá trình học tập hầu hết các giáo viên đều dạy rất tốt, nhưng vẫn có một số giáo viên triển khai giờ học rất lúng túng, không tạo được mạch lạc và hứng thú giao tiếp cho học viên, không phân bố hợp lý thời gian trong một giờ học, thường mất thời gian cho những nội dung không quan trọng, những nội dung quan trọng thì đi qua rất vội vì sắp hết giờ rồi, tôi thấy khó chịu ở điểm này Tôi hi vọng trong thời gian tới đội ngũ giáo viên của Topica sẽ chuyên nghiệp và đồng bộ hơn Nếu như đội ngũ giảng viên cải thiện tôi sẽ đăng ký học tiếp Trong thời gian tới tôi mong rằng Topica sẽ có thêm chương trình học tiếng anh cho trẻ em, con tôi đang cần học Tiếng Anh”
– Chị Trần Đoàn Trang, học viên trình độ basic, khóa học Âu – Úc – Mỹ Câu trả lời trên cho thấy quyết định mua lại khóa học tại TOPICA Native của người học đã bị ảnh hưởng bởi tâm lý khó chịu, không hài lòng do yếu tố chất lượng giáo viên Không những vậy, kết quả trả lời phỏng vấn trên học viên còn rất mong được giới thiệu những chương trình cho người than gia đình họ (cụ thể là con cái)
“Tôi rất mong chương trình có những chính sách cho học viên đã từng tham gia học tập Tôi rất thích chương trình, cũng suy nghĩ đến việc học tiếp nhưng tôi là một nhân viên nhà nước đã về hưu Tôi học vì muốn mở mang kiến thức, kết nối với cộng đồng, được giao lưu với người nước ngoài tôi thích lắm Tôi chưa đăng ký lại vì thấy các bên đều có chương trình dành cho học viên tích cực, mà tôi thấy Nhà trường không có chương trình gì cả, tôi đợi thôi, bây giờ ở đâu cũng có chương trình tri ân mà ”
–Bác Hữu Phong, học viên trình độ basic, khóa học Âu – Úc – MỹCâu trả lời của đáp viên này cho thấy quyết định mua lại của học viên tuy hài lòng với chương trình học nhưng vẫn chưa đưa ra quyết định mua lại vì vẫn có kỳ vọng nhà trường sẽ có những chương trình học viên đã từng tham gia học tập và học tập tích cực Họ đã bị ảnh hưởng cả bởi xu hướng “tri ân khách hàng” của các bên, các sản phẩm khác nên cho rằng sẽ “đợi khi nào có chương trình”.
“Tôi học năm 2018, tôi không đăng ký lại vì thấy ít chủ đề quá còn tất cả dịch vụ tôi thấy đều rất nhiệt tình Đợt đấy tôi học 70 chủ đề cứ lặp đi lặp lại nên chán.”
– Chị Vũ Hải Ngọc, học viên trình độ inter, khóa học Âu – Úc – Mỹ Câu trả lời của đáp viên này cho thấy quyết định mua lại của học viên tuy hài lòng với chương trình học nhưng vẫn chưa đưa ra quyết định mua lại vì nội dung học tập không đa dạng.
“Tôi học năm 2016 lúc chương trình mới nổi nghe nói được lên TV kêu gọi đầu tư Tôi học thấy thích lắm, nhưng đăng ký học thêm lần 2 thôi, lần 3 vẫn cùng một chương trình như thế thì học phí tiền lắm, toàn những cái tôi đã học ở hai khoá trước mà nên không mua tiếp”
Khi được hỏi về các tính năng mới được cập nhật và giáo trình đa dạng chủ đề chị Hiền đáp:
“Có thấy thông báo gì từ nhà trường đâu Người như tôi hết khoá học từ lâu rồi sao biết được”
– Chị Trần Minh Hiền, học viên trình độ inter, khóa học Âu – Úc – Mỹ
Câu trả lời của đáp viên này cho thấy quyết định mua lại của học viên bị ảnh hưởng bởi tính không đa dạng của chương trình học và nội dung giảng dạy Đồng thời, cho thấy sự thiếu kết nối giữa TOPICA Native và người học cũ.
“Tôi học từ Starter lên Basic nhưng đến Inter thì không muốn đăng ký học lại nữa. Chất lượng dạy của lớp Inter quá kém Các bạn xây dựng nội dung lớp Inter có bài quá khó, mà khó khi tôi hỏi thì không ai hỗ trợ giải đáp thắc mắc Có bài thì quá dễ, giống như cop từ Basic lên vậy Tôi cảm giác như các bạn chỉ quan tâm thời gian đầu của học viên thôi, càng lên cao thì mặc kệ”
– Chị Hoàng Minh Thuý, học viên trình độ inter, khóa học Âu – Úc – Mỹ
Câu trả lời của đáp viên này cho thấy quyết định mua lại của học viên bị ảnh hưởng bởi sự chênh lệch giữa chất lượng mà họ được nhận ở các trình độ.
“Chuẩn giáo viên đầu vào gần như không đạt Cả quá trình học tôi chỉ nhận được 2 giáo viên có thể nói là rất tốt Còn lại tôi thấy họ đa phần chỉ biết tiếng Anh mà không có kiến thức sư phạm Bộ phận hổ trợ thiếu trách nhiệm, họ quên mất cần làm cho học viên thoả mãn Trả lời kiểu đùn đẩy (cái này chắc do bên nhà mạng….Anh nên liên lạc với bộ phận a, b, c…) thậm chí có bạn còn cúp máy khi tôi đang nói! Điều này các bạn có thể kiểm tra lại ghi âm cuộc gọi! Có thể do công nghệ, có thể do đường truyền dẫn đến chất lượng buổi học là điều đáng bàn (mà theo hiểu biết của tôi thì là do công nghệ chứ không nên đổ lỗi cho đường truyền)! Hiện tại học tiếng Anh với cả gia đình tôi là 1 đòi hỏi rất rất lớn (vì gia đình tôi cần để định cư) nhưng tôi rất ít lựa chọn quay lại với Topica”
– Tăng Thái Sơn, học viên trình độ basic, khóa học Âu – Úc – Mỹ Ngược lại, có những đáp viên cho thấy thái độ rất tiêu cực đối với chương trình. Với học viên này, họ cảm thấy không hài lòng với giảng viên, dịch vụ chăm sóc khách hàng và phương tiện hỗ trợ Có thể thấy rằng tuy nhu cầu của học viên và những người thân của học viên rất lớn nhưng họ khẳng định không mua lại sản phẩm vì sự không hài lòng trong quá trình học tập.
“Tôi không có vấn đề gì với chương trình học Nhưng tôi không đăng ký học lại vì các bạn không tôn trọng khách hàng đã mua sản phẩm Tôi mua gói học được 3 tháng rồi mà tối ngày các bạn quảng cáo như tôi là một khách hàng mới vậy, lúc nào cũng ưu đãi ưu đãi cho học viên chưa tham gia học, mà rõ ràng tôi đã đăng ký rồi, rất phiền phức và khó chịu.”
– Nguyễn Thị Thanh Thủy, học viên trình độ starter, khóa học Philippines Câu trả lời của đáp viên này cho thấy quyết định mua lại của họ đã bị ảnh hưởng bởi cách chăm sóc khách hàng đã mua sản phẩm của TOPICA Native Học viên cảm thấy bị làm phiền, không hài lòng vì các chương trình quảng cáo giới thiệu khóa học trong khi học viên đã đăng ký và đang tham gia học tập
Kết quả nghiên cứu định lượng
4.2.1 Quyết định mua lại của người học bị ảnh hưởng bởi sự hài lòng Để kiểm định mối quan hệ giữa quyết định mua lại và sự hài lòng của người học, tác giả sử dụng phân tích Mô hình nhị phân Binary Logistic
Trong thống kê, mô hình logistic (hoặc mô hình logit) là một mô hình thống kê được sử dụng rộng rãi, trong dạng cơ bản của mô hình này, sử dụng một hàm hậu cần để mô hình biến phụ thuộc nhị phân; nhiều phần mở rộng phức tạp hơn tồn tại Trong phân tích hồi quy , hồi quy logistic (hoặc hồi quy logit) đang ước tính các tham số của một mô hình hậu cần; nó là một dạng hồi qui nhị thức Về mặt toán học, một mô hình logistic nhị phân có một biến phụ thuộc với hai giá trị có thể, chẳng hạn như “có”-
“không; “thắng” – “thua”, và biến “ML” (quyết định mua lại) trong nghiên cứu của tác giả là một biến như vậy
Tác giả thực hiện kiểm định hệ số hồi quy biến nhị phân và thu được kết quả như bảng 4.6 dưới đây:
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định hệ số hồi quy biến nhị phân
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả (2020)
Trong kiểm định này, tác giả sử dụng kiểm định Wald Kiểm định Wald có mục đích, ý nghĩa sau:
- Trong hồi quy đa biến, giá trị t được sử dụng để đánh giá tầm quan trọng của mỗi hệ số Trong hồi quy logistic sử dụng một dạng thống kê khác nhau, đó là thống kê Wald Thống kê cung cấp mức ý nghĩa thống kê đối với từng hệ số ước lượng để kiểm tra giả thuyết , tương tự hồi quy đa biến.
– Ý nghĩa giải thích của kiểm định Wald trong hồi quy nhị phân giống như giá trị t sử dụng để kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong hồi quy đa biến thông thường.
Như vậy, trong bảng kết quả thu được trên, hệ số sig của kiểm định đều < 0.05 (độ tin cậy 95%) Điều này có ý nghĩa khẳng định rằng sự hài lòng có ảnh hưởng đến quyết định mua lại của khách hàng Để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, tác giả dựa trên mức độ dự báo chính xác và mức độ phù hợp của mô hình:
- Mức độ dự báo chính xác:
Bảng 4.2 Mức độ dự báo chính xác
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả (2020)
Bảng kết quả mức độ dự báo chính xác cho thấy phân loại học viên mua lại và không mua lại theo hai tiêu chí: quan sát và dự đoán Có thể thấy rằng, số lượng người học có mua lại khoá học là 89 người trong đó mô hình dự báo đúng 62 người nên ta có tỉ lệ dự báo chính xác là 69.7%; số lượng người học không mua lại khoá học là 132 trong đó mô hình dự báo đúng 106 tức chiếm 80.3% Vậy mô hình dự báo chính xác 75.6% (về mặt lý luận, mô hình chỉ cần trên 50% là được chấp nhận)
- Mức độ phù hợp của mô hình
Tác giả xét mức độ phù hợp của mô hình dựa vào kiểm định Omnibus Kết quả cho thấy hệ số sig của mô hình là 0.00 < 0.01 (với độ tin cậy 99%) Như vậy, các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể Nói cách khác, mô hình lựa chọn là phù hợp.
Bảng 4.3 Mức độ phù hợp của mô hình
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả (2020)
Từ các kết quả phân tích trên, với hệ số B xác định được ta có phương trình hồi quy logistic:
Biến sự hài lòng có hệ số B (1.149) > 0 cho thấy ý nghĩa sự hài lòng có ảnh hưởng thuận chiều đối với quyết định mua lại của khách hàng Cụ thể là, nếu sự hài lòng tăng lên 1 điểm phần trăm thì xác suất người học mua lại sản phẩm sẽ tăng 1,149%:
Thêm nữa, khi người học hài lòng ở mức điểm HL = 5 thì xác suất (p) để người dùng đó mua lại sản phẩm là:
Như vậy, có thể kết luận rằng, sự hài lòng của người học có tác động rất lớn tới quyết định mua lại của khách hàng Điều này mang ý nghĩa: nếu TOPICA Native mong muốn tăng tỷ lệ mua lại của khách hàng, tăng số lượng người học quyết định mua lại khoá học thì cần làm tăng sự hài lòng của họ Vì vậy, tác giả tiếp tục tìm ra những kết luận về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người học.
4.2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng Để tìm ra kết luận các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng, tác giả thực hiện phân tích đánh giá độ tin cậy của thang đo phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha, sau đó phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA với mục đích loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ
Kết quả kiểm tra hệ số tin cậy của thang đo cho thấy hệ số Cronbach Alpha của tất cả các biến đều lớn hơn 0.6 và không có nhóm biến nào bị loại
Bảng 4.4 Mức độ phù hợp của mô hình
STT Biến quan sát Ký hiệu Component
1 Chương trình đào tạo CT 881
2 Nội dung đào tạo ND 913
4 Chăm sóc khách hàng CSKH 914
5 Phương tiện hỗ trợ PTHT 858
7 Giá trị gia tăng GTGT 950
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả (2020)
Tuy nhiên, trong quá trình kiểm định độ tin cậy, tác giả phát hiện hai biến quan sát: CT1 và PTHT1 có hệ số Cronchbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronchbach’s Alpha của nhóm nên loại bỏ hai biến quan sát này.
Trước khi đi vào phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả thực hiện kiểm tra các điều kiện để có thể thực hiện việc phân tích Đầu tiên, tác giả nghiên cứu kiểm định KMO Theo Kaiser (1974), để đáp ứng yêu cầu có thể thực hiện EFA thì KMO
> 0.5 Nhóm thực hiện kiểm tra chỉ số KMO và thu được kết quả KMO = 0.958 (thỏa mãn > 0.5).
Tiếp theo, tác giả đặt ra 2 giả thuyết:
H0: Các yếu tố không có quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể (Sig > 0.05) H1: Các yếu tố có quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể ( Sig