Phân khúc thị trường khách hàng cá nhân đối với sữa bột Việt Nam

1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.3.1 Đối tượng Để đạt được mục đích phân khúc thị trường, xác định đặc điểm của từngnhóm khách hàng trong từng phân khúc, đề tài tập trung vào khách

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Trong thời đại ngày nay, không một doanh nghiệp nào bắt tay vào kinhdoanh lại không muốn gắn việc kinh doanh của mình với thị trường Vì trong

cơ chế thị trường chỉ có như vậy doanh nghiệp mới có hy vọng tồn tại và pháttriển được Do đó, để nâng cao hiệu quả kinh doanh, tăng cường khả năngcạnh tranh trong quá trình hội nhập vào hệ thống kinh doanh quốc tế và khuvực, các doanh nghiệp phải tìm mọi cách để quảng bá được mẫu mã sản phẩmcủa mình tới tay người tiêu dùng hay nói cách khác các nhà kinh doanh phảilàm thế nào để có thể đưa sản phẩm của mình tiếp cận được với thị trường mộtcách nhanh nhất, hiệu quả nhất Sự phát triển của nền sản xuất hàng hoá làmcho của cải vật chất ngày càng tăng song việc tiêu thụ ngày càng khó khăn,cạnh tranh ngày càng gay gắt, mâu thuẫn giữa cung và cầu ngày càng phứctạp Trước tình hình đó buộc các nhà kinh doanh phải phân khúc thị trường,lựa chọn thị trường mục tiêu cũng như định vị hàng hoá của doanh nghiệp đểtìm ra những giải pháp tối ưu trong sự đồng nhất về nhu cầu, đặc tính, hành viứng xử của người tiêu dùng và thực hiện những mục đích kinh doanh củamình là tối đa hoá lợi nhuận

Thống kê sơ qua hiện có hơn 300 thương hiệu sữa bột đang cạnh tranhtrong thị trường Việt Nam Theo báo cáo của Euromonitor năm 2010, Abbott

là công ty đang chiếm ưu thế với khoảng 24% thị phần, tiếp theo saulàVinamilk, MeadJohnson, FrieslandCampina Sức hút thị trường Việt Namđang thu hút rất nhiều hãng sữa lớn Theo số liệu của Bộ Công thương, năm

2012, thị trường sữa bột của Việt Nam đạt doanh thu 2.359 tỷ đồng, chiếm 1/4doanh thu toàn thị trường sữa Đây là phân khúc thị trường có sự cạnh tranhkhốc liệt giữa các thương hiệu hiện có trên thị trường sữa bột tại Việt Nam.Trong môi trường kinh doanh sôi động như vậy, có một hiểu biết tốt vềkhách hàng tiêu dùng sẽ giúp các doanh nghiệp có những sản phẩm phù hợpvới nhu cầu khách hàng, cũng như có thể giúp các doanh nghiệp nhắm đếnnhững phân khúc thị trường thích hợp, thực hiện các phương thức tiếp thị hiệuquả hơn

Chính vì thế việc phân khúc thị trường khách hàng mục tiêu cho sữa bột

sẽ giúp các công ty sữa bột Việt Nam phát huy hết được lợi thế của mình.Mong rằng đề tài “ Nghiên cứu phân khúc thị trường khách hàng cá nhân đốivới sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi tại địa bàn thành phố Cần

Thơ” sẽ giúp được các nhà kinh doanh xác định được khách hàng mục tiêu từ

đó có những chính sách phù hợp để phục vụ khách hàng một cách tốt nhất

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.2.1 Mục tiêu chung: Nghiên cứu tiến hành phân khúc thị trường

khách hàng cá nhân đối với sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi tạiđịa bàn thành phố Cần Thơ, đề xuất giải pháp thu hút và thoả mãn nhu cầu củakhách hàng trong từng phân khúc

1.2.2 Mục tiêu cụ thể

Xác định tiêu chí phân khúc thị trường khách hàng cá nhân

Tiến hành phân khúc thị trường khách hàng cá nhân, xác định đặc điểmcủa khách hàng trong từng nhóm phân khúc

Đề xuất giải pháp nhằm thu hút và đáp ứng nhu cầu của khách hàngtrong từng nhóm phân khúc

1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.3.1 Đối tượng

Để đạt được mục đích phân khúc thị trường, xác định đặc điểm của từngnhóm khách hàng trong từng phân khúc, đề tài tập trung vào khách hàng cánhân đã và đang sử dụng sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi trênđịa bàn thành phố Cần Thơ

1.4 LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU

Ngô Hoàng Sơn với nghiên cứu “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đếnhành vi tiêu dùng sản phẩm sữa bột dinh dưỡng tại thành phố Cần Thơ“ Tácgiả đã khảo sát 150 khách hàng sử dụng sản phẩm trên địa bàn thành phố CầnThơ Kết quả khảo sát cho thấy có 3 yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng sảnphẩm đó là: trình độ văn hóa, nghề nghiệp và thành phần kinh tế của ngườitiêu dùng Để thực hiện đề tài, tác giả chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên,đơn giản Các phương pháp sử dụng trong đề tài bao gồm: phương pháp thống

kê miêu tả, phương pháp phân tích tần số, phương pháp Cronbach’s Alpha,

phương pháp yếu tố khám phá EFA, ứng dụng nghiên cứu U.A.I (Usage,Attitude, Image), phân tích nhân tố Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 7yếu tố thuộc các thành phần về thuộc tính sản phẩm sữa bột có ảnh hưởng đếnhành vi tiêu dùng của khách hàng là “Bổ sung vi chất“, “Tăng cường sức đềkháng“, “Phát triển chiều cao“, “Phát triển trí não“, “Thuộc tính đặc biệt“,

“Chống loãng xương“, và “Bồi dưỡng thể chất“ Dựa vào các phân tích trên,

đề tài đề xuất các giải pháp đề phát triển ngành sữa Việt Nam theo hướng bềnvững Đưa ra các hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao độ tin cậy và khảnăng tổng quát, khắc phục những thiếu sót do hạn chế thời gian và chi phí.Đinh Công Thành, Nguyễn Văn Mến, Phạm Lê Hồng Nhung, Võ HồngPhượng với nghiên cứu “Phân khúc thị trường khách du lịch tại Phú Quốc”.Tác giả đã xác định những phân khúc khách du lịch tại Phú quốc Dữ liệu của

đề tài được thu thập từ các du khách đi du lịch ở Phú Quốc Nghiên cứu sửdụng bảng câu hỏi để phỏng vấn trực tiếp khách du lịch Tiêu thức phân khúcđược sử dụng là yêu cầu về lợi ích và nhân khẩu học Đề tài sử dụng thang đoLikert 5 mức độ để đo lường, sau đó tiến hành kiểm định độ tin cậy của bộthang đo bằng phương pháp kiểm định Cronbach’s alpha Phương pháp phântích nhân tố (Factor Analysis) dùng để gom nhóm bộ các lợi ích có được từchuyến đi để xác định bộ tiêu chí phân khúc thị trường khách cho du lịch PhúQuốc Với phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis) theo thủ tục Ward

và K-mean được dùng để xác định số phân khúc khách du lịch tại Phú Quốcdựa vào tiêu chí lợi ích của chuyến đi và phân tích phân biệt được dùng đểkiểm định lại sự khác biệt giữa các phân khúc khách du lịch dựa vào các biếnlợi ích của chuyến đi Cuối cùng là Phương pháp phân tích bảng chéo (Cross-Tabulation) được sử dụng để xác định đặc điểm của du khách trong nhữngphân khúc Kết quả nghiên cứu xác định được 3 phân khúc Phân khúc thứnhất nhóm khách thích tham gia các hoạt động vui chơi giải trí, khám pháthiên nhiên và tìm kiếm sự mới lạ Phân khúc thứ 2 tìm kiếm sự gần gũi vớithiên nhiên Phân khúc thứ 3 nhóm khách tìm kiếm sự hạnh phúc và lãng mạn

Từ việc xác định được các phân khúc và đặc điểm của từng phân khúc tác giả

đã đề ra các biện pháp marketing cho từng phân khúc để Phú Quốc thu hútđược nhiều khách du lịch và đáp ứng nhu cầu của du khách một cách tốt nhất

Tạ Việt Chương, Đinh Xuân Đức, Nguyễn Bình Phương Minh, PhanNhất Quyết, Thái Thị Diễm Trúc với nghiên cứu “Phân khúc thị trường vàchiến lược marketing của dầu gội X-Men” Đề tài được xây dựng với mục đíchchỉ ra các phân khúc thị trường của dầu gội X-men và chiến lược marketingcho từng phân khúc Đề tài chủ yếu sử dụng số liệu thứ cấp làm cơ sở để phântích Sau khi phân tích từng phân khúc thị trường của dầu gội X-men, tác giả

dùng đó để làm căn cứ đưa ra các chiến lược marketing bao gồm: chiến lượcsản phẩm, chiến lược về giá, chiến lược phân phối, chiến lược xúc tiến Kếtbài tác giả đưa ra một vài kiến nghị cho X-men “X-Men nên tìm hiểu thêmnhững ai chưa dùng sản phẩm của mình để làm thêm nhiều thứ trong tươnglai”, để sản phẩm dầu gội X-men ngày càng mở rộng thị phần trong phân khúcdầu gội dành cho nam giới.

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU2.1 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

2.1.1 Khái quát về phân khúc thị trường

2.1.1.1 Khái niệm phân khúc thị trường

Phân khúc thị trường là một hoạt động xác định những đặc điểm chungcủa một nhóm đối tượng khách hàng trong thị trường tổng thể Những đặcđiểm này có thể được nhận biết theo thu nhập, tuổi tác, mối quan tâm cá nhân,văn hóa chủng tộc, các nhu cầu đặc biệt, Hay nói cách khác phân khúc thịtrường được hiểu là chia thị trường thành những đoạn khác nhau mà trong đóứng với mỗi đoạn sẽ có một mặt hàng nhất định cho một nhóm người nhấtđịnh Người ta gọi các đoạn phân chia đó là khúc thị trường, tức là một nhómngười tiêu dùng có phản ứng như nhau đối với cùng một tập hợp những kíchthích của marketing Và phân khúc thị trường chính là quá trình phân chiangười tiêu dùng thành nhóm trên cơ sở những điểm khác biệt như nhu cầu, vềtính cách hay hành vi Bản chất của phân khúc thị trường chính là phân chiatheo những tiêu thức nhất định thị trường tổng thể quy mô lớn, không đồngnhất, muôn hình muôn vẻ về nhu cầu thành các nhóm (đoạn, khúc) nhỏ hơnđồng nhất về nhu cầu

Hình 1: Phân khúc thị trường

2.1.1.2 Các tiêu thức phân khúc thị trường

Để xác định được thị trường mục tiêu cần dựa vào các tiêu thức để phânkhúc Đó là các tiêu thức thuộc bốn nhóm như sau:

Hình 2: Các tiêu thức phân khúc thị trườngCác tiêu thức phân khúc thị trường thường được sử dụng: [?]

Phân khúc theo khu vực địa lý: Thị trường được chia thành các khu vựcđịa lý khác nhau như: các quốc gia, các vùng, các tỉnh, thành phố, quận,huyện,… Mỗi khu vực có sự khác nhau về khí hậu, kinh tế văn hóa… Vì vậynhu cầu của họ cũng khác nhau

Phân khúc theo đặc tính nhân khẩu:

Độ tuổi: Các độ tuổi khác nhau có tâm sinh lý khác nhau cũng như cáchđánh giá và nhìn nhận các vấn đề khác nhau, điều này ảnh hưởng đến sở thích

và hành vi mua hàng khác nhau

Giới tính: Là yếu tố được sử dụng nhiều trong phân khúc thị trường,phân biệt giới tính làm cho nhu cầu của khách hàng khác nhau về nhiều mặt.Nếu khách hàng nữ thường quan tâm đến các mặt hàng có tính thẩm mỹ, thểhiện sự dịu dàng thì các khách hàng nam lại chú trong đến sự thanh lịch,phong độ và mạnh mẽ để khẳng định đẳng cấp phái mạnh

Phân khúc theo đặc tính tâm lý

Tầng lớp xã hội: trong xã hội có nhiều tầng lớp, và mỗi tầng lớp đều có

sự khác biệt về tâm lý tiêu dùng Tầng lớp nông dân, lao động thường quantâm đến các sản phẩm đại trà với giá thành rẻ và thiết yếu đối với đời sống

Cá tínhPhân khúc thị trường

sinh hoạt hằng ngày Tầng lớp trung và thượng lưu thì thường quan tâm đếncác sản phẩm thể hiện đẳng cấp, họ ít quan tâm về giá thành.

Lối sống: Sự quan tâm của khách hàng đối với các loại sản phẩm chịu sựảnh hưởng của lối sống, thể hiện qua việc lựa chọn món hàng

Cá tính: là một tiêu thức rất được chú ý trong phân khúc thị trường vìmang tính chất quyết định đến hành vi mua hàng của khách hàng Có nhiềuloại cá tính khác nhau như: mạnh mẽ, hiền hòa, hài hước,… Mỗi cá tính sẽ chomột phản ứng khác nhau trước cùng một sản phẩm

Phân khúc theo hành vi mua hàng

Dịp mua: là phân khúc mang tính thời vụ, tức là khách hàng hay muahàng vào một dịp nào đó trong tháng, trong quý, trong năm

Trung thành: khi mức độ trung thành của khách hàng càng lớn, thì sốlượng khách hàng của doanh nghiệp càng tăng Vì thế đây là một phương phápphân khúc dựa vào hành vi khách hàng mà các nhà tiếp thị quan tâm

Tỷ lệ sử dụng: là sự phân biệt giữa người sử dụng thường xuyên vớingười sử dụng ít thường xuyên hơn và những người không sử dụng

Lợi ích khi mua hàng: khách hàng thường quan tâm đến lợi ích mà mónhàng mang lại (kinh tế, an toàn, tiện ích, thời gian….) Cùng một sản phẩmmỗi nhóm khách hàng sẽ tìm cho mình một cái lợi ích riêng từ sản phẩm đó

2.1.1.3 Ý nghĩa phân khúc thị trường

Phân khúc thị trường bảo đảm sự nghiệp kinh doanh của doanh nghiệp(tổ chức) an toàn hơn bởi nó giúp doanh nghiệp (tổ chức) biết tập trung nỗ lựccủa mình đúng thị trường, xây dựng cho mình một tư cách riêng, một hình ảnhriêng, mạnh mẽ, rõ nét và nhất quán để khả năng vốn có của doanh nghiệp (tổchức) được khai thác một cách hiệu quả Vì doanh nghiệp (tổ chức) không chỉ

có một mình trên thị trường Họ phải đối mặt với nhiều đối thủ cạnh tranhcùng những cách thức lôi kéo khách hàng khác nhau Mỗi một doanh nghiệp(tổ chức) thường chỉ có một thế mạnh xét trên một phương diện nào đó trongviệc thỏa mãn nhu cầu thị trường Do đó, nếu xác định các khúc thị trường tốtcho mình, doanh nghiệp (tổ chức) sẽ kiểm soát được sự cạnh tranh của các đốithủ, từng bước làm chủ thị trường

2.1.1.4 Các bước phân khúc thị trường

Hình 3: Các bước tiến hành phân khúc thị trường [11]

2.1.2 Lựa chọn tiêu thức phân khúc

Hiện nay, có không ích các đề tài nghiên cứu về phân khúc thị trườngsữa sử dụng những tiêu chí phân khúc khác nhau bao gồm đặc điểm nhân khẩuhọc, địa lý, yêu cầu về lợi ích của khách hàng khi sử dụng sản phẩm hay đặcđiểm về hành vi và tâm lí của khách hàng

Nghiên cứu có thể sử dụng một hoặc kết hợp nhiều tiêu chí với nhau đểphân khúc thị trường Chỉ một số rất ít nghiên cứu sử dụng một tiêu chí riêng

lẻ, đa số sử dụng nhiều tiêu chí kết hợp Nhiều nhà nghiên cứu gợi ý rằng sửdụng kết hợp nhiều tiêu chí sẽ giúp xác định rõ ràng và hiệu quả hơn các phânkhúc (Morrison, 2002)

Việc lựa chọn tiêu chí phân khúc phải đảm bảo mục tiêu về quản trị, giúpnhà quản trị có thể hiểu biết rõ hơn về đặc điểm khách hàng trong từng phânkhúc, để xác định các chiến lược marketing cho phân khúc mục tiêu đã chọn

Hồ et al (2009) cho rằng tiêu chí yêu cầu của khách hàng về lợi ích mongmuốn có được từ việc sử dụng sản phẩm giúp xác định nhóm phân khúc chitiết và hệ thống hơn Cũng theo Molera et al (1968), yêu cầu về lợi ích củakhách hàng là yếu tố chủ yếu cho việc xác định những phân khúc hiện có và

Bước 1: Xác định thị trường kinh doanhXác định thị trường cần hướng đến bao gồm nhiều nhóm

giúp xác định đặc điểm du khách một cách chính xác hơn so với tiêu chí nhânkhẩu học và địa lý Nhiều nhà nghiên cứu khác cũng cho rằng yêu cầu về lợiích là tiêu chí thích hợp nhất cho việc phân khúc thị trường và phát triển chiếnlược marketing bời vì nó xác định được động cơ và những gì khách hàngmong muốn có được từ việc sử dụng sản phẩm.

Ngoài ra, Morison (2002) cũng cho rằng tiêu chí yêu cầu về lợi ích giúpgom nhóm khách hàng giống nhau về đòi hỏi những lợi ích từ sản phẩm vàdịch vụ cụ thể Morison đã kết luận, yêu cầu về lợi ích đã mở ra những cáinhìn toàn diện và nhiều giá trị hơn trong các lĩnh vực nghiên cứu

Các nhà tiếp thị cũng công nhận rằng, khách hàng cũng thường suy nghĩ

về sản phẩm/nhãn hiệu theo hệ quả, suy nghĩ riêng của mình mà không theonhững thuộc tính chính do sản phẩm/ nhãn hiệu đó mang lại Các hệ quả nàyđược tạo thành khi khách hàng mua, sử dụng hoặc tiêu thụ sản phẩm Kháchhàng có thể nghĩ tốt hoặc nghĩ xấu về những lợi ích do sản phẩm đem lại Nhưvậy, lợi ích là những thứ mà khách hàng tìm kiếm khi mua hay sử dụng mộtsản phẩm/nhãn hiệu Trên thực tế, khách hàng thường xét một sản phẩm/ nhãnhiệu trên những lợi ích mà nó mang lại hơn là một lợi ích duy nhất Nhà tiếpthị có thể vận dụng việc này bằng cách phân khúc theo nhứng lợi ích do sảnphẩm đem lại (peter và Olson 2002)

Do sữa (sữa bột dành cho trẻ em) là sản phẩm khá đặc biệt vì người trựctiếp sử dụng sản phẩm (trẻ em) lại không trực tiếp lựa chọn sản phẩm mà phụthuộc vào người mua (người thân, ) vì thế việc xác định phân khúc này sẽdựa trên lợi ích mà người mua mong muốn đạt được khi mua sản phẩm

2.1.3 Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu đề xuất các phân khúc thị trường của khách hàng cánhân đối với sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi:

Hình 4: Mô hình nghiên cứu

Đánh giá tính chính xác của phân

Giải pháp

(Phân tích phân biệt)

(Phân tích

bảng chéo)

(Phân tích bảng chéo)

Phân tích cụm (Sử dụng thủ thuật Ward và K-mean)

Số liệu ban đầu

Nhân khẩu

sữaLợi ích tìm kiếm

(Thống kê mô tả)

(Phân tích nhân tố)Hành vi

tiêu dùng

2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.2.1 Phương pháp thu thập số liệu

Số liệu thứ cấp được thu thập từ: sách, báo, tạp chí marketing, internet…

Số liệu sơ cấp được thu thập bằng cách phỏng vấn trực tiếp đối tượngnghiên cứu là khách hàng cá nhân đã và đang sử dụng thông qua bảng câu hỏiđược thiết kế sẵn Bảng câu hỏi được xây dựng dựa trên thang đo định danh,thang đo khoảng và thang đo Liker 5 mức độ Nội dung của bảng câu hỏi gồm:thông tin nhân khẩu học của đáp viên, lợi ích tìm kiếm của khách hàng khimua sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em

Phương pháp chọn mẫu: mẫu sẽ được chọn bằng phương pháp chọn mẫungẫu nhiên

Cỡ mẫu: Dựa vào lý thuyết cơ bản của thống kê, cỡ mẫu được xác địnhtheo cách xác định cỡ mẫu thông dụng, phụ thuộc vào 3 yếu tố sau:

- Độ biến động dữ liệu: V = p( 1-p ): cho biết mức độ khác biệt của cácphần tử trong tổng thể là nhiều hay ít Trong đó p là tỷ lệ xuất hiện của cácphần tử trong đơn vị lấy mẫu đúng như mục tiêu chọn mẫu (0≤ p≤1); trườnghợp biến động dữ liệu cao nhất (trường hợp bất lợi nhất xảy ra) thì p sẽ có giátrị là 0,5

- Độ tin cậy (α))

- Tỷ lệ sai số (MOE): sai số trong ước lượng

Ngoài ra đề tài sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA để gomnhóm các lợi ích với 22 biến quan sát Để mô hình có ý nghĩa số mẫu đượcchọn phải gấp 5 lần số biến Trong trường hợp này đề tài quyết định chọn cỡmẫu là 120 để thuận tiện cho việc thu thập và xử lý số liệu

2.2.2 Phương pháp phân tích số liệu

2.2.2.1 Kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha

Sau khi xác định bộ tiêu chí dùng để phân khúc thị trường sữa bột dànhcho trẻ em (lợi ích tìm kiếm của khách hàng khi mua sản phẩm) dựa vào lượckhảo tài liệu, nghiên cứu tiến hành kiểm định độ tin cậy của bộ thang đo bằngphương pháp kiểm định Cronbach’s alpha Hệ số α) của Cronbach là một phépkiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tươngquan với nhau Hệ số này cho biết các đo lường của bạn có liên kết chặt chẽvới nhau hay không [8]

Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến khôngphù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu Theo đó, nhữngbiến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item total corelation) nhỏ hơn 0,3

sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên [5]

2.2.2.2 Phân tích nhân tố

Phương pháp phân tích nhân tố (Factor Analysis) dùng để gom nhóm bộcác lợi ích có được từ việc sử dụng sữa bột để xác định bộ tiêu chí phân khúcthị trường sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi Khi phân tích nhân tố cácnghiên cứu thường quan tâm đến các hệ số như:

Thứ 1: hệ số KMO (KaiserlMeyerlOlkin) là một chỉ số dùng để xem xét

sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điềukiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thìphân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu

Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biếnquan sát bằng không trong tổng thể.Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê(Sig.≤0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể [8]Thứ 2 : Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là những hệ số tương quan đơngiữa các biến và các nhân tố Hệ số tải nhân tố thường >0,45 Nếu biến quansát nào có hệ số tải nhân tố ≤0,45 sẽ bị loại [7]

Theo Hair &ctg (1998,111) Multivariate Data Analysis, Prenticel HallInternational, Inc Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảomức ý nghĩa thiết thực của EFA Factor loading >0,3 được xem là tối thiểu,Factor loading >0,4 được xem là quan trọng, ≥0,5 được xem là có ý nghĩa thựctiễn Hair & ctg cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn Factorloading >0,3 thì cỡ mẫu phải ít nhất là 350 Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nênchọn tiêu chuẩn Factor loading >0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factorloading phải >0,75

Thứ 3: Phần trăm phương sai (Percentage of variance) toàn bộ được giảithích bởi từng nhân tố Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biếtphân tích nhân tố cô động được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %.Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥50% và eigenvalue cógiá trị lớn hơn 1 Eigenvalue là đại diện cho phần biến thiên được giải thíchbởi mỗi nhân tố

Thứ 4: Tiêu thức thứ 4 là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quansát giữa các nhân tố ≥0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố

Phương trình nhân tố (EFA) có dạng:

Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 + … + AimFm + ViUi (2.2)

Trong đó: Xi là biến lợi ích thứ i, Aij hệ số hồi quy bội chuẩn hóa củanhân tố j đối với biến i (j=1 ,n), F là các nhân tố chung, Vi hệ số hồi quychuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i, Ui nhân tố đặc trưng của biến

i và m là số nhân tố chung Dưới đây là bảng tổng hợp các tiêu chí dựa vàomột số nghiên cứu trước đây và thêm vào một số tiêu chí được nhận định làphù hợp với xu hướng hiện nay Sau khi xây dựng có tất cả 22 biến quan sát

Bảng 1: Tổng hợp tiêu chí lợi ích mà khách hàng tìm kiếm

STT Lợi ích tìm kiếm

1 Sự an toàn khi sử dụng sản phẩm có xuất xứ rõ ràng

2 Sự an toàn khi sử dụng sản phẩm biết rõ thành phần dưỡng chất

3 Sư an toàn khi sử dụng sản phẩm mà từ khi còn đầy cho đến lúcgần hết, sữa không bị vón cụt

4 Hương vị thơm ngon, hợp với khẩu vị của bé

5 Thuận tiện trong việc sử dụng (pha chế, bảo quản ) sản phẩm

6 Không bị phản ứng phụ khi sử dụng

7 Sự an toàn khi sử dụng sản phẩm có chứng nhận của một cơ quankiểm định có uy tín

8 Sữa bột giúp trẻ phát triển về thể chất

9 Sữa bột giúp trẻ phát triển trí não

10 Sữa bột giúp trẻ tăng cân

11 Sữa bột giúp tăng trưởng chiều cao

12 Sữa bột tăng sức đề kháng

13 Sữa bột kích thích tiêu hóa

14 Sữa bột kích thích hấp thu dưỡng chất

15 Tiết kiệm được chi phí khi sử dụng của sản phẩm

16 Tiết kiệm được thời gian khi sử dụng sản phẩm

17 Vị trí bán hàng thuận lợi cho việc mua sản phẩm

18 Được tích lũy điểm thưởng khi mua sản phẩm

19 Được giảm giá trực tiếp khi mua sản phẩm

20 Được tặng quà kèm theo khi mua sản phẩm

21 Được tham gia rút thăm trúng thưởng

22 Được tặng sản phẩm dùng thử

2.2.2.3 Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis)

đồ thị.

Phân tích cụm có nhiều tên gọi khác nhau như: phân tích Q, phân tíchphân loại, phân loại bằng kỹ thuật định lượng là vì nó được ứng dụng trongnhiều lĩnh vực Tuy vậy, tất cả đều có chung đặc điểm là phân loại theo cácmối quan hệ tự nhiên Đặc tính này phản ánh bản chất của tất cả các phép phâncụm

b) Các bước tiến hành phân tích cụm

Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis) theo thủ tục Ward và mean được dùng để xác định số phân khúc khách hàng cá nhân đối với sảnphẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi

K-Hình 5: Sơ đồ quy trình tiến hành phân tích cụmBước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu

Phần quan trọng nhất khi xác định vấn đề phân cụm là việc chọn lựa cácbiến để phân cụm Nếu chỉ dựa vào một hay hai biến không có liên quan haykhông thích hợp thì cũng sẽ làm nhiễu hay hỏng cả kết quả phân cụm Vì thếnên chọn tập hợp biến có khả năng mô tả được sự giống nhau giữa các đốitượng theo mục đích nghiên cứu Các biến có thể được chọn trên cơ sở phân

Xác định vấn đề ngiên cứuChọn thước đo khoảng cáchChọn thủ tục phân cụmQuyết định số cụmGiải thích và mô tả các cụmĐánh giá tính đúng đắn

tích lý thuyết, kết quả nghiên cứu trong quá khứ, hay xem xét các giả thuyếtliên quan đã được kiểm định hoặc người nghiên cứu có thể dùng cả phán đoán

và trực giác để xác định các biến này

Bước 2: Chọn lựa thước đo khoảng cách hay thước đo mức độ giốngnhau

Phương pháp thông thường nhất là đo lường mức độ giống nhau bằngkhoảng cách giữa hai đối tượng trong một cặp đối tượng Các đối tượng cókhoảng cách giữa chúng nhỏ thì giống nhau hơn là các đối tượng có khoảngcách giữa chúng lớn Có 3 loại thước đo khoảng cách giữa hai đối tượng:khoảng cách Euclid hay khoảng cách (k/c) Euclid bình phương; k/c Manhattan(là tổng các độ lệch tuyệt đối của các giá trị trên từng biến); k/c Chebychev (làchênh lệch tuyệt đối lớn nhất của giá trị trên từng biến)

VD: Về khoảng cách Euclid giữa hai đối tượng được đo theo hai biến X

và Y

(2.3)

Hình 6: Khoảng cách EuclidBước 3: Chọn thủ tục phân cụm

Các thủ tục phân cụm được chia thành hai loại thủ tục theo thứ bậc vàthủ tục không thứ bậc

+ Phân cụm thứ bậc: (hierarchical clustering)

Trong số các phương pháp phân cụm tích tụ thì phương pháp khoảngcách trung tâm và thủ tục Ward đã được chứng minh là có kết quả tốt hơn cácphương pháp kia [8]

 x – x + y – y2 1 2 2 12

euclid 

(x1, y1) x2 – x1

y2 – y1(x2, y2)

Đối tượng 1

Đối tượng 2

Thủ thuật Ward ta sẽ tính giá trị trung bình tất cả các biến cho từng cụmmột.

Sau đó tính khoảng cách Euclid bình phương giữa các phần tử trong cụmvới trị trung bình của cụm, rồi lấy tổng tất cả các khoảng cách bình phươngnày

+ Phân cụm không thứ bậc: (Non-hierarchical clustering)

Thường được gọi là phân cụm K-mean, gồm có: phương pháp bắt đầutuần tự (sequential threshold), bắt đầu song song (parallel threshold), phânchia tối ưu (optimizing partitioning)

Hình 7: Sơ đồ phân loại thủ tục phân cụmBước 4: Quyết định số cụm

Đây là một vấn đề chính trong phân tích cụm Cho tới nay chưa có nhữngquy tắc rõ ràng và chắc chắn về việc xác định số cụm Nói một cách khác là sốcụm cần thiết hay hợp lý không phải là một vấn đề hoàn toàn về mặt kỹ thuật,

mà nó phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác: phân tích lý thuyết; sử dụng khoảngcách giữa các cụm làm tiêu chuẩn để xác định cụm; dựa vào tỷ số giữa phươngsai nội bộ nhóm và phương sai giữa các nhóm; dựa vào quy mô tương đối củacác cụm

Tích tụ

K/c liên kết Phương sai

Phân chia

K/c trung tâmSong Tuần tự Phân chia tối ưu

Thủ tục phân cụm

Không thứ bậcThứ bậc

Thủ tục WardK/c liên kết đơn

K/c liên kết hoàn toàn

K/c liên kết trung bình

Bước 5: Diễn giải và mô tả các cụm

Để diễn giải và mô tả các cụm ta sẽ xem xét các trung bình cụm(centroid), dùng phân tích biệt số hay đơn giản hơn là dùng thủ tục tính trungbình

Bước 6: Đánh giá tính đúng đắn

Có nhiều cách thẩm định và đánh giá độ tin cậy và tính hợp lý của kếtquả phân tích cụm: sử dụng nhiều thước đo khoảng cách khác nhau trên cùngtập hợp dữ liệu và so sánh kết quả; sử dụng các phương pháp phân cụm khácnhau; chia dữ liệu làm hai phần rồi thực hiện phân tích từng phần riêng

Lựa chọn phương pháp phân tích cụm:

Có hai cơ sở lựa chọn:

- Dựa vào nghiên cứu của Sara Dolnica năm 2002 về việc chọn lựaphương pháp phân tích cụm của các nhà nghiên cứu Phương pháp được sửdụng nhiều nhất là thủ tục Ward và K-mean

- Dựa vào ưu nhược điểm của từng phương pháp: Phương pháp K-mean(phân cụm không thứ bậc) có 2 nhược điểm là: phải thử xác định số cụm trước

và việc lựa chọn trung tâm cụm là tùy ý nên kết quả phân cụm có thể khôngchính xác Nhưng bên cạnh đó, phương pháp K-mean cũng có một số ưu điểm:khối lượng tính toán ít hơn, thời gian thực hiện nhanh hơn phương pháp phâncụm thứ bậc

Vì vậy, đề tài sử dụng cả 2 phương pháp Ward và K-mean Đầu tiên sửdụng phân cụm thứ bậc (thủ tục Ward) để tìm ra kết quả ban đầu, thông quakhoảng cách euclid để xác định số cụm tối ưu Sau đó sử dụng kết quả này làmthông tin ban đầu để áp dụng phương pháp phân chia tối ưu (một phương phápcủa K-mean) K-mean cho phép ta xác định số khách hàng trong từng phânkhúc

2.2.2.4 Phân tích phân biệt

a) Khái niệm và ứng dụng

Phân tích phân biệt là một kỹ thuật phân tích sử dụng cho việc phân biệtgiữa các nhóm bằng cách phân tích dữ liệu với một biến phụ thuộc được phâncấp và các biến độc lập được đo bằng thang đo khoảng

Phân tích phân biệt nhằm đạt các mục tiêu sau: Phát triển những hàmphân biệt kết hợp tuyến tính giữa nhân tố dự báo (các biến độc lập), hàm này

có sự phân biệt tốt nhất giữa các tiêu chuẩn nhóm đã phân loại (biến phụ

thuộc); Xác định xem có sự khác biệt có ý nghĩa đã tồn tại giữa các nhóm vềnội dung của các biến độc lập không; Xác định biến độc lập nào gây ra sựkhác biệt các nhóm; Phân loại nhóm này so với nhóm khác dựa vào các giá trịcủa các biến độc lập; Đánh giá tính chính xác của việc phân loại.

Trong đề tài phân tích phân biệt được dùng để kiểm định lại sự khác biệtgiữa các phân khúc khách hàng dựa vào biến lợi ích tìm kiếm của khách hàngkhi mua sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em

Có hai loại phân tích phân biệt:

- Phân tích phân biệt giữa hai nhóm: được sử dụng trong trường hợp biếnphụ thuộc được chia làm hai loại, biến phụ thuộc được mã hóa theo hai số 0 và1

- Phân tích phân biệt đa nhóm: được sử dụng trong trường hợp biến phụthuộc được phân loại thành ba hay nhiều nhóm

Hàm phân tích phân biệt (discriminant analysis) có dạng:

D = b0 + b1X1 + b2X2 + … + bnXn (2.4)

Trong đó: D là điểm phân biệt; bi: các hệ số hay trọng số phân biệt, đượcước lượng để phân biệt sự khác nhau giữa các phân khúc dựa vào giá trị củahàm phân biệt Xi: các biến độc lập (i=1 ,n) ảnh hưởng đến sự phân biệt giữacác phân khúc [6] Các biến độc lập là các tiêu chí là lợi ích tìm kiếm củakhách hàng khi mua sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em

Sau khi phân tích cụm ta sử dụng phân tích phân biệt để kiểm tra tínhchính xác của phân khúc thị trường khách hàng cá nhân đối với sản phẩm sữabột dành cho trẻ em Nếu các phân khúc có sự khác biệt nhau có nghĩa là kếtquả phân khúc thị trường được chấp nhận Để kiểm tra ta dựa vào kết quả củakiểm định Wilks’ Lambda Nếu giá trị Sig <0,05 có thể kết luận có sự khácbiệt giữa các nhóm nhân tố với các phân khúc hay nói cách khác các nhómnhân tố có ảnh hưởng đến sự khác biệt giữa các phân khúc, như vậy kết quảphân khúc là chấp nhận được Nếu giá trị Sig >0,05 kết quả phân khúc bị bácbỏ

Trong đề tài phương pháp phân tích phân biệt được sử dụng với 2 mụcđích Thứ nhất, xác định tính chính xác của phân tích cụm vừa tiến hành trước

đó thông qua kiểm định Wilks’ Lambda Thứ hai, xác định được đặc điểmchính của khách hàng trong từng phân khúc

b) Tiến hành phân tích phân biệt

Hình 8: Sơ đồ quy trình phân tích phân biệtBước 1: Hình thành vấn đề:

Nhận dạng mục tiêu phân tích (biến độc lập, biến phụ thuộc) Sau khinhận dạng các biến độc lập và phụ thuộc, mẫu sẽ được chia thành hai bộ phậnkhác nhau: (1) Mẫu phân tích được sử dụng để ước lượng hàm phân biệt, (2)Mẫu tiêu chuẩn dùng để chuẩn hóa hàm phân biệt

Bước 2: Ước lượng các hệ số của hàm phân biệt:

Thường dựa vào mẫu phân tích (analysis sample) Có hai cách tiếp cậncho ước lượng này:

- Phương pháp trực tiếp: Mô hình ban đầu bao gồm tất cả các biến độclập Cách tiếp cận này phù hợp khi vấn đề đã có nghiên cứu trước đây hoặckhi mô hình lý thuyết có sẵn

- Phân tích phân biệt từng biến: Các biến độc lập lần lượt được đưa vào

mô hình, phương pháp này được sử dụng khi nhà nghiên cứu muốn chọn một

số nhân tố vào hàm phân biệt

Bước 3: Xác định ý nghĩa của hàm phân biệt:

Giải thích kết quảĐánh giá hiệu quả của phân tích

Giả thuyết H0 bị bác bỏ khi significance trong bảng kết quả phân tíchCanonical discriminant function (các hàm phân biệt chuẩn tắc) nhỏ hơn mức ýnghĩa  trong xử lý, trong trường hợp này mô hình có độ phân biệt có ý nghĩa.Bước 4: Giải thích kết quả:

Biến độc lập nào có hệ số phân biệt chuẩn cao thì ảnh hưởng càng lớnđến hàm phân biệt

Bước 5: Đánh giá hiệu quả của phân tích phân biệt:

Ta tính các chỉ tiêu có liên quan đến hai loại mẫu này như sau:

- Tính điểm phân biệt (Discriminant scores):

2.2.2.5 Phương pháp phân tích bảng chéo (Cross-Tabulation)

Cross-tabulation là một kỹ thuật dùng để so sánh dữ liệu từ hai hoặcnhiều hơn các biến phân loại hoặc danh nghĩa (categorical or nominalvariables) Mô tả dữ liệu bằng Cross- Tabulation được sử dụng rộng rãi trongnghiên cứu Marketing thương mại vì (1) phân tích Cross- tabulation và kết quảcủa nó có thể giải thích và hiểu một cách dễ dàng đối với những nhà quản lýkhông có chuyên môn thống kê, (2) sự rõ ràng trong việc giải thích cung cấpmột sự kết hợp chặt chẽ giữa kết quả nghiên cứu và quyết định trong quản lý,(3) chuỗi phân tích Cross- tabulation cung cấp những kết luận sâu hơn trongcác trường hợp phức tạp, (4) Cross- tabulation có thể làm giảm các vấn đề của

ô (cells), và (5) phân tích Cross- tabulation tiến hành đơn giản

Từ kết quả phân khúc ở phân tích cụm, đề tài tiếp tục sử dụng phươngpháp phân tích bảng chéo (Cross-Tabulation) để xác định đặc điểm của kháchhàng trong từng phân khúc Bằng kỹ thuật so sánh dữ liệu ta có thể xác địnhđặc điểm về nhân khẩu học và hành vi của từng khách hàng trong mỗi nhómphân khúc Đây chính là tiền đề để đưa ra những giải pháp thu hút khách hàngcho từng phân khúc khác nhau

Điểm phân biệt của

từng biến trong mẫu

chuyển hóa

Hệ số phân biệttừng biến trongmẫu phân tích

Giá trị của cácbiến độc lập trongmẫu chuyển hóa

CHƯƠNG 3 PHÂN KHÚC THỊ TRƯỜNG KHÁCH HÀNG

CÁ NHÂN ĐỐI VỚI SẢN PHẨM SỮA BỘT DÀNH CHO TRẺ EM

DƯỚI 3 TUỔI 3.1 MÔ TẢ THÔNG TIN ĐÁP VIÊN

3.1.1 Thông tin khách hàng

3.1.1.1 Nơi cư trú

Tần suất N=116

Tỷ lệ (%) Nơi cư trú

Bảng 2: Nơi cư trú của khách hàng

Nguồn: kết quả khảo sát 116 quan sát năm 2013

Bảng trên cho ta thấy địa bàn phân bố khách hàng Trong đó có tới hơn50,9% khách hàng ở quận Ninh Kiều Trong đó có tới một nửa khách hàng ởquận Ninh Kiều Điều này cũng dễ hiểu vì Ninh Kiều là quận có tốc độ pháttriển kinh tế cao hơn hẳn so với 3 quận còn lại (Bình Thủy, Cái Răng, Ô Môn),mật độ dân số cao (7167 người/km2, 2011) và thu nhập bình quân đầu người ởmức trung bình khá

3.1.1.2 Giới tính

Nguồn: kết quả khảo sát 116 quan sát năm 2013

Hình : Giới tính

Về giới tính, có 70,7% khách hàng được phỏng vấn là nữ, và 29,3% lànam Ta thấy có sự chênh lệch khá cao giữa tỷ lệ nam, nữ được phỏng vấn