Xu Hướng Mua Hàng Qua Mạng ở T.P Hồ Chí Minh docx

Xu Hướng Mua Hàng Qua Mạng ở T.P Hồ Chí Minh nhóm5... CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH► BiẾN ĐƯỢC GiẢI THÍCH TIMES: Số lần mua hàng qua mạng trong năm vừa qua... Nhận xétCác loại hàng hóa khác n

Xu Hướng Mua Hàng Qua Mạng

ở T.P Hồ Chí Minh

nhóm5

Nội dung:

1 2 3 4 5

3 CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH

► BiẾN ĐƯỢC GiẢI THÍCH

TIMES: Số lần mua hàng qua mạng trong năm vừa qua.

► YẾU TỐ NỘI TẠI

AGE (Độ tuổi ): Kỳ vọng âm (-)

INC (Thu nhập): Kỳ vọng ( + )

TRUST (Niềm tin): Kỳ vọng ( + )

SEARCH (Tìm kiếm thông tin qua mạng): Kỳ vọng (+) JOB (Nghề nghiệp): Dummy Kỳ vọng âm ( - )

JOB_INC: Interaction kỳ vọng giấu ( - )

► ĐIỀU KIỆN XÃ HỘI

Nhận xét

Các loại hàng hóa khác nhau có thể ảnh hưởng đến xu hướng mua hàng.

TIMES = b1 + b2 Age + b3 INC + b4 Job*Inc +

b5Search + b6 Job + b7 Friend + b8 Dist +

b9Disc + b10 Pay + b11 Trans + b12 Cloth +

b13Book + b14 Trust

MÔ HÌNH DỰ KiẾN

4 KIỂM ĐỊNH VÀ ĐỀ XUẤT CÁC MÔ HÌNH SO SÁNH

-2.020310-0.5668732.0259390.6997531.0238770.7133912.2078070.8633705.0715543.383080-0.313939-1.4222680.937220-0.696717

0.04630.57220.04570.48590.30860.47740.02980.39020.00000.00110.75430.15840.35120.4878

Bỏ dần từng biến : Trans, Book, Disc, Friend, Dist.

0.07020.01160.02420.28310.11600.24430.00000.00010.2510

Adjusted R-squared: 0.507192

4 KIỂM ĐỊNH VÀ ĐỀ XUẤT CÁC MÔ HÌNH SO SÁNH

=> Adjusted R-squared thấp có thể là do mô

hình thiếu biến quan trọng

XEM LẠI LÝ THUYẾT

► Quy trình ra quyết định phụ thuộc vào đặc tính thương hiệu

► Các dạng hành vi tiêu dùng khác nhau do mức độ cân nhắc và nhân thức của người tiêu dùng về mức độ khác biệt của thương hiệu

⇒ Mức độ cân nhắc và nhận thức của người tiêu dùng có thể được thể hiện qua việc tìm kiếm thông tin.

⇒ Đưa vào các biến Interaction:

Book*sea, book*sea2, cloth*sea, cloth*sea2, và biến sea2

ASSAEL: consumer behavior and marketing action

4 KIỂM ĐỊNH VÀ ĐỀ XUẤT CÁC MÔ HÌNH SO SÁNH

2.7956633.4022361.843323-2.2882011.7903674.9702052.656552-2.5082080.478481-1.354049-2.8573185.301326-0.870115

0.00630.00100.06850.02440.07670.00000.00930.01390.63350.17910.00530.00000.3865

Adjusted R-squared 0.727252

2 biến Book*sea, và Book*sea2 có pvalue > 0.1 => loại

4 KIỂM ĐỊNH VÀ ĐỀ XUẤT CÁC MÔ HÌNH SO SÁNH

2.7186943.2863641.812295-2.0456212.1295774.6710691.791323-2.855042-2.8651816.192982-0.401785

0.00780.00140.07320.04360.03580.00000.07650.00530.00520.00000.6888

Các hệ số đều có ý nghĩa

Tác động của tìm kiếm đối với quần áo có vẻ vô lý

Hàm số: LnY = b1 + b2 X

Thay Cloth*sea, và cloth*sea2 thành cloth*Esea

Thay sea2 thành Esea

4 KIỂM ĐỊNH VÀ ĐỀ XUẤT CÁC MÔ HÌNH SO SÁNH

2.6700193.6741331.966560-2.2818733.0014835.1733540.395655-3.24351610.95731-0.394893

0.00890.00040.05220.02480.00340.00000.69330.00160.00000.6938

Biến E_sea có pvalue cao, bị loại ra khỏi mô hình

Adjusted R-squared 0.739030

4 KIỂM ĐỊNH VÀ ĐỀ XUẤT CÁC MÔ HÌNH SO SÁNH

2.6530313.7411981.988995-2.3240643.0201695.266363-3.30264311.72373-0.391571

0.00940.00030.04960.02230.00320.00000.00140.00000.6963

Adjusted R-squared 0.741347

Kiến nghị:

Để thương mại điện tử ngày càng phát triển:

PAY => Phát triển hình thức trả tiền trước Phải có những trang web uy tín như amazon.com, ebay.com…

TRUST => Chất lượng sản phẩm phải được các trang web coi trọng Nhằm giảm thiểu vấn đề chênh lệch thông tin Tạo niềm tin nơi người tiêu dùng