Khảo sát tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng tại thành phố long xuyên tỉnh an giang

TÓM TẮT Nghiên cứu này nhằm đạt được 4 mục tiêu: 1 Đánh giá tác động của âm nhạc lên cảm xúc niềm vui thích, sự phấn khích của người tiêu dùng, 2 Đánh giá tác động của các nhân tố niềm v

TRƯỜNG ĐẠI HỌC AN GIANG KHOA KINH TẾ - QUẢN TRỊ KINH DOANH

LÊN HÀNH VI NGƯỜI TIÊU DÙNG

TẠI THÀNH PHỐ LONG XUYÊN,

TỈNH AN GIANG

Mã số: 15.01.KT

Th.S NGUYỄN THỊ MINH HẢI

AN GIANG, THÁNG 3 NĂM 2016

TRƯỜNG ĐẠI HỌC AN GIANG KHOA KINH TẾ - QUẢN TRỊ KINH DOANH

LÊN HÀNH VI NGƯỜI TIÊU DÙNG

TẠI THÀNH PHỐ LONG XUYÊN,

TỈNH AN GIANG

Mã số: 15.01.KT

Th.S NGUYỄN THỊ MINH HẢI

AN GIANG, THÁNG 3 NĂM 2016

Đề tài nghiên cứu khoa học “Khảo sát tác động của âm nhạc lên hành vi

người tiêu dùng tại Thành phố Long Xuyên, tỉnh An Giang” do tác giả Nguyễn

Thị Minh Hải, công tác tại Khoa Kinh tế - QTKD thực hiện Tác giả đã báo cáo kết

quả nghiên cứu và được Hội đồng Khoa học và Đào tạo Trường Đại học An Giang

thông qua ngày ………

LỜI CẢM TẠ

Để hoàn thành đề tài nghiên cứu này, trước hết tôi xin chân thành cảm ơn Trường Đại học An Giang đã cấp kinh phí cho tôi để thực hiện đề tài này Nhờ có nguồn kinh phí này mà tôi có nguồn tài lực để thực hiện và hoàn thành đề tài nghiên cứu

Tôi cũng gởi lời biết ơn sâu sắc đến gia đình tôi đặc biệt là cha mẹ tôi đã chia

sẻ khi tôi gặp khó khăn trong nghiên cứu và động viên tinh thần để tôi cố gắng phấn đấu vượt qua khó khăn

Tôi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS.TS Nguyễn Tri Khiêm – Nguyên Trưởng Khoa Kinh tế - QTKD Đại học An Giang, hiện là Trưởng Khoa Kinh tế - QTKD Đại học Nam Cần Thơ; TS Đặng Hùng Vũ – giảng viên Khoa Kinh tế - QTKD Đại học An Giang; Th.S Nguyễn Thành Long – Nguyên phó Khoa Kinh tế - QTKD Đại học An Giang; Th.S Phạm Thị Hồng Nhung – giảng viên Trường Đại học Cần Thơ đã tư vấn trong việc thiết kế nghiên cứu, xây dựng thang đo và kỹ thuật phân tích cho đề tài này

Ngoài ra, tôi chân thành cảm ơn anh Đỗ Thoại Phong – Giám đốc Coopmart Long Xuyên, đã chấp thuận và hỗ trợ nhiệt tình cho việc thu thập dữ liệu từ khách hàng mua sắm tại siêu thị Coopmart cũng như chân thành sự cộng tác của các khách hàng mua sắm tại Coopmart và Metro đã tham gia trả lời phỏng vấn

Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn quý đồng nghiệp đang công tác tại Bộ môn Quản trị - Marketing, Khoa Kinh tế - QTKD Đại học An Giang cùng các em sinh viên đã chia sẻ vấn đề nghiên cứu, hỗ trợ trong việc thu thập dữ liệu

Trong quá trình nghiên cứu không thể tránh khỏi những thiếu sót Rất mong nhận được những ý kiến đóng góp từ quý thầy cô, hội đồng, quý doanh nghiệp để tôi

có thể rút ra bài học kinh nghiệm cho những nghiên cứu tiếp theo

Sau cùng, tôi xin kính chúc gia đình tôi, hội đồng, quý thầy cô, quý đồng nghiệp, quý doanh nghiệp và các em sinh viên dồi dào sức khỏe, hạnh phúc và thành công

Tôi xin chân thành cảm ơn!

An Giang, tháng 3 năm 2016

Người thực hiện

Th.S Nguyễn Thị Minh Hải

TÓM TẮT

Nghiên cứu này nhằm đạt được 4 mục tiêu: (1) Đánh giá tác động của âm nhạc lên cảm xúc (niềm vui thích, sự phấn khích) của người tiêu dùng, (2) Đánh giá tác động của các nhân tố niềm vui thích và sự phấn khích lên hành vi của người tiêu dùng, (3) Kiểm định mô hình tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng, (4) Kiểm định sự khác biệt theo nhóm tuổi của mô hình tác động của âm nhạc lên hành

ASTRACT

The study aimed to (1) assess the influcence of music on emotional states (including pleasure and arousal), (2) assess the effect of emotional states on consumer behavior, (3) test the influence of music on consumer behavior model, (4) test the differences among age groups of the influence of music on consumer behavior model

This study was employed the quantitative research method to assess, and test the scale, and the research model The sample size was 366, and the quota sampling was applied by equaling observations for each age group

In the structural model test with AMOS, the findings showed that the arousal had no effect on approach behavior The hypotheses in which music affects positively on the pleasure, music affects positively on the arousal, the pleasure affects positively on approach behavior were supported The best model fitting with market data was that music affects on pleasure, in turn pleasure affects approach behavior Bootstrap test confirmed that the estimates in the model was significantly reliable Although, there were no difference about model level among three age groups (22 – 35, 36 – 45, 46 – 60), path estimates differed

CAM KẾT CỦA TÁC GIẢ

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu trong công trình nghiên cứu này có xuất xứ rõ ràng Những kết luận mới về khoa học của công trình nghiên cứu này chưa được công bố trong bất kỳ công trình nào khác

An Giang, tháng 3 năm 2016

Người thực hiện

Th.S Nguyễn Thị Minh Hải

MỤC LỤC

TÓM TẮT iii

DANH MỤC BẢNG vii

DANH MỤC HÌNH, ĐỒ THỊ viii

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1

1.1 TÍNH CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 1

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 2

1.3 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU 2

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 2

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 2

1.4 NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI 2

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 4

2.1 GIỚI THIỆU 4

2.2 ÂM NHẠC 4

2.3 TÁC ĐỘNG CỦA ÂM NHẠC LÊN PHẢN ỨNG CẢM XÚC 5

2.4 HÀNH VI NGƯỜI TIÊU DÙNG 6

2.5 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 7

2.6 TÓM TẮT 7

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 8

3.1 GIỚI THIỆU 8

3.2 MẪU NGHIÊN CỨU 8

3.3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 8

3.4 TIẾN TRÌNH NGHIÊN CỨU 10

3.5 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 11

3.6 TÓM TẮT 13

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 15

4.1 GIỚI THIỆU 15

4.2 THÔNG TIN MẪU 15

4.3 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO 16

4.3.1 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo 16

4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA 18

4.4 KIỂM ĐỊNH THANG ĐO BẰNG CFA 21

4.4.1 Thang đo âm nhạc 21

4.4.2 Thang đo niềm vui thích 21

4.4.3 Thang đo sự phấn khích 22

4.4.4 Thang đo hành vi hồi đáp 23

4.4.5 Thang đo hành vi liên kết 24

4.4.6 Kiểm định giá trị phân biệt giữa các thang đo nghiên cứu 24

4.5 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 27

4.5.1 Kiểm định mô hình lý thuyết chính thức 27

4.5.2 Kiểm định ước lượng mô hình bằng bootstrap 31

4.6 KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT THEO TỪNG NHÓM TUỔI 32

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN 33

5.1 GIỚI THIỆU 34

5.2 KẾT QUẢ CHÍNH VÀ ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU 34

5.3 HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU VÀ NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 35

TÀI LIỆU THAM KHẢO 37

PHỤ LỤC 1 39

PHỤ LỤC 2 40

PHỤ LỤC 3 43

PHỤ LỤC 4 49

PHỤ LỤC 5 57

PHỤ LỤC 6 59

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1 Định mức số quan sát theo độ tuổi 8

Bảng 2 Thang đo của các thành phần nghiên cứu 9

Bảng 3 Nghề nghiệp của đáp viên 15

Bảng 4 Kết quả Cronbach’s Alpha lần 1 16

Bảng 5 Kết quả Cronbach’s Alpha lần 2 17

Bảng 6 Kết quả EFA lần 3 19

Bảng 7 Kết quả kiểm tra giá trị phân biệt giữa các biến 24

Bảng 8 Trọng số hồi quy (Regression Weights) 28

Bảng 9 Trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa và chuẩn hóa lần 2 của mô hình nghiên cứu 28

Bảng 10 Trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa 31

Bảng 11 Trọng số hồi quy chuẩn hóa 31

Bảng 12 Kết quả ước lượng bằng bootstrap với N = 1000 31

Bảng 13 Sự khác biệt các chỉ tiêu của mô hình khả biến và bất biến từng phần theo nhóm tuổi 32

Bảng 14 Trọng số hồi quy của mô hình bất biến giữa các nhóm tuổi 32

Bảng 15 Trọng số hồi quy chuẩn hóa của các nhóm tuổi 32

DANH MỤC HÌNH, ĐỒ THỊ

Hình 1 Mô hình nghiên cứu đề xuất 7

Hình 2 Tiến trình nghiên cứu 11

Hình 3 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh 20

Hình 4 Kết quả CFA thang đo Âm nhạc (mô hình chuẩn hóa) 21

Hình 5 Kết quả CFA của thang đo Niềm vui thích (chuẩn hóa) 22

Hình 6 Mô hình CFA của thang đo Sự phấn khích (chuẩn hóa) 23

Hình 7 Mô hình CFA của thang đo Hành vi hồi đáp (chuẩn hóa) 23

Hình 8 Mô hình CFA với thang đo Hành vi liên kết (chuẩn hóa) 24

Hình 9 Kết quả CFA mô hình đo lường tới hạn 26

Hình 10 Kết quả SEM của mô hình nghiên cứu (chuẩn hóa) 27

Hình 11Kết quả SEM lần 2 của mô hình nghiên cứu (chuẩn hóa) 29

Hình 12 Kết quả SEM lần 3 của mô hình nghiên cứu (chuẩn hóa) 30

Biểu đồ 1 Tỉ lệ thu nhập của đáp viên 16

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1.1 TÍNH CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Âm nhạc là nghệ thuật biểu hiện cảm xúc của con người về con người và cuộc sống bằng các âm thanh, là nghệ thuật diễn ra trong thời gian - nghệ thuật của thính giác (Nguyễn Minh Toàn, Nguyễn Hoàng Thông, & Nguyễn Đắc Quỳnh, 1995) Âm nhạc đóng một vai trò quan trọng trong cuộc sống của con người Âm nhạc khiến cho con người sung sướng, khiến cuộc đời luôn tràn đầy niềm vui của lao động sáng tạo (Lê Đức Nga, 2000) Âm nhạc không chỉ mang lại lợi ích tinh thần mà còn mang lại lợi ích sức khỏe rất lớn trong đời sống hàng ngày như làm giảm căng thẳng, giảm đau, tim mạch khỏe mạnh, tăng lạc quan, giúp làm việc hiệu quả, cải thiện hoạt động thể lực, thúc đẩy giấc ngủ ngon, và kết nối cộng đồng Trong hoạt động kinh doanh đặc biệt đối với kinh doanh dịch vụ, âm nhạc tác động lên hành vi người tiêu dùng đặc biệt là người đi mua sắm, làm tăng sự hài lòng của khách hàng và tăng lợi nhuận cho các tổ chức kinh doanh

Đã có nhiều công trình nghiên cứu trên thế giới chứng minh âm nhạc có ảnh hưởng đến hành vi của người tiêu dùng, đặc biệt là hành vi người đi mua hàng (Milliman,1982), hay cảm xúc (sự thoải mái, niềm vui thích) trong tiêu dùng (Kellaris & Kent, 1994), cũng như nghiên cứu sự tác động của âm nhạc đến nhận thức của người tiêu dùng về chất lượng dịch vụ và chất lượng hàng hóa (Sweeney Wyber, 2002) Ngoài ra, Caldwell và Hibbert (2002) cho thấy rằng sở thích âm nhạc tác động đến thời gian thực sự ăn uống ở nhà hàng nhiều hơn là nhịp độ âm nhạc, mà thời gian lưu lại ở nhà hàng lâu đồng nghĩa với việc sẽ tiêu tiền nhiều hơn ở nhà hàng Còn Srinivasan và Mukherjee (2012) chứng minh một lần nữa âm nhạc làm cho khách hàng lưu lại các cửa hàng lâu hơn, khách hàng cảm thấy thoải mái và chi tiêu nhiều hơn cho việc mua sắm của mình Tác động của âm nhạc còn được mở rộng sang lĩnh vực marketing thể thao (Ballouli & Bennet, 2014) đã chứng minh rằng sự phù hợp của âm nhạc (nhạc hiệu) sẽ tác động tích cực lên sự đánh giá môi trường của cửa hàng, hài lòng với trải nghiệm mua sắm, và thái độ đối với thương hiệu

Từ các nghiên cứu trên cho thấy âm nhạc có tác động rất tích cực lên hành vi của người tiêu dùng Tuy nhiên, các nghiên cứu trên được thực hiện tại các nước có nền kinh tế và văn hóa tiêu dùng phát triển Ngoài ra hành vi cảm thụ âm nhạc của các nước, các vùng miền cũng khác nhau nên có thể sẽ tác động khác nhau lên hành vi của người tiêu dùng Chính vì những lý do trên nên hình thành đề tài “Khảo sát tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng ở Long Xuyên, tỉnh An Giang” để xem xét âm nhạc có tác động lên hành vi người tiêu dùng tại An Giang hay không,

và nếu có thì mức độ tác động như thế nào Kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà quản trị trong lĩnh vực bán lẻ nhận thức sự quan trọng của âm nhạc trong quá trình bán hàng và có thể ứng dụng âm nhạc để kích thích mua sắm, đồng thời nghiên cứu cũng đóng góp về kiến thức hành vi tiêu dùng cho các nhà nghiên cứu

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Âm nhạc là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng đặc biệt trong lĩnh vực dịch vụ Mô hình về sự tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng không thống nhất giữa các nước và các ngành nghề Do vậy, để góp phần vào lý thuyết hành vi người tiêu dùng tại thị trường Việt Nam, nghiên cứu này có các mục tiêu sau:

- Đánh giá tác động của âm nhạc lên cảm xúc (niềm vui thích, sự phấn khích) của người tiêu dùng

- Đánh giá tác động của các nhân tố niềm vui thích và sự phấn khích lên hành vi của người tiêu dùng

- Kiểm định mô hình tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng

- Kiểm định sự khác biệt theo nhóm tuổi của mô hình tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng

1.3 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng

Khách thể nghiên cứu: người tiêu dùng tại Long Xuyên, tỉnh An Giang

Đối tượng khảo sát: người tiêu dùng nữ từ 22 - 60 tuổi có mua sắm ít nhất 1 lần/tháng tại các siêu thị bách hóa tổng hợp như Coop Mart, Metro (nơi có sử dụng

âm nhạc) Chọn đối tượng khảo sát là nữ vì thường nữ thường đi mua sắm ở các siêu thị bách hóa tổng hợp nhiều hơn nam và là người có quyết định chính trong mua sắm Độ tuổi 22 – 60 là độ tuổi lao động, có thu nhập nên có thể tự quyết định trong mua sắm

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu

Thời gian nghiên cứu: từ tháng 3/2015 đến tháng 11 năm 2015

Không gian nghiên cứu: Đề tài được nghiên cứu tại Thành phố Long Xuyên, An Giang

1.4 NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài nghiên cứu này mang lại một số ý nghĩa thực tiễn cho các doanh nghiệp đặc biệt doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ, các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học marketing

Đóng góp phát triển kinh tế xã hội: kết quả nghiên cứu sẽ giúp cho các tổ chức kinh doanh nhận thức được tầm quan trọng của âm nhạc trong quá trình cung ứng dịch vụ cho khách hàng và tác động của âm nhạc lên hành vi người mua hàng Từ đó,

họ có thể ứng dụng âm nhạc vào để làm gia tăng doanh thu và lợi nhuận, làm hài lòng khách hàng

Đóng góp về mặt khoa học: Kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp vào cơ sở lý luận

về nhân tố tác động lên hành vi người tiêu dùng Nó có thể là tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu, giảng viên, sinh viên trong lĩnh vực marketing ở Việt Nam về vai trò và tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng

- Giai điệu: là sự trình bày một ý nhạc, sắp xếp trong một bè, diễn tả nội dung

cơ bản của tác phẩm Trong giai điệu, âm điệu giữ vai trò chủ đạo Bên cạnh đó còn

có làn sóng giai điệu và cao trào giữ vai trò quan trọng Âm điệu là đặc trưng về mối tương quan độ cao thấp của âm thanh, thể hiện bản chất của giai điệu Giai điệu tiến hành qua các âm bằng thủ pháp đi lên hay đi xuống, liền bậc hoặc nhảy quãng Sự đi lên hay đi xuống ấy sẽ tạo thành các làn sóng giai điệu, nó giống như hơi thở, nhịp đập của tác phẩm Còn làn sóng giai điệu khi đi lên tới đỉnh thì gọi là cao trào

- Hòa âm: là cách dùng các âm, các bè tạo thành những hợp âm góp phần làm nổi bật hình tượng giai điệu muốn diễn tả

- Tiết tấu – tiết luật: theo nghĩa hẹp, tiết tấu là mối tương quan về trường độ của các âm thanh nối tiếp nhau Trong tiết tấu, tiết luật đóng vai trò quan trọng Tiết luật là quy luật luân phiên của các phách mạnh và nhẹ, tạo ra những loại nhịp phách khác nhau Tiết tấu và tiết luật là động lực cho sự phát triển âm nhạc Chúng làm cho bản nhạc sống động như có hơi thở, có nhịp đập vì thế mà âm nhạc biến đổi sinh động và đa dạng

- Âm sắc – âm khu: âm sắc là sắc thái, tính chất riêng của âm thanh mỗi nhạc

cụ hay giọng người, còn được gọi là chất hay màu của âm Âm sắc còn có thể biến đổi tùy theo âm khu Sự biến đổi này thể hiện ở mỗi nhạc cụ Còn âm khu là từng khu vực cao hay thấp của âm thanh Có thể chia làm 3 âm khu chính: âm khu cao, âm khu trung, âm khu trầm

- Nhịp độ: là tốc độ nhanh hay chậm khi biểu diễn âm nhạc Nhịp độ kết hợp với tiết tấu tạo nên nhịp đập của tác phẩm làm nổi rõ tính chất và hình tượng của giai điệu Nhịp độ nhanh tạo sự khẩn trương linh hoạt Nhịp độ chậm tạo sự êm ả hay u buồn Nhịp độ tự do biểu hiện sự bình yên thư thái

- Cường độ: là độ to, nhỏ, mạnh, nhẹ của âm thanh

Âm nhạc được chia thành nhiều thể loại tùy theo chức năng, đối tượng, xuất xứ, phân bố địa lý, lịch sử, những đặc trưng về kỹ thuật….Một cách tổng quát, âm nhạc gồm âm nhạc có lời (tức thanh nhạc) và âm nhạc không lời (tức khí nhạc) (Nguyễn Minh Toàn và cs., 1995) hoặc nhạc cổ điển và nhạc đương đại

Khi nghiên cứu tác động của âm nhạc lên hành vi tiêu dùng, bên cạnh một số nghiên cứu về nhạc nền nói chung (Srinivasan & Mukherjee, 2012; Chebat & Cs., 2001), thì có những nghiên cứu chỉ tập trung vào một hoặc một vài thành phần của

âm nhạc như Millian (1982), Caldwell và Hibbert (1999), Sweeney và Wyber (2002) nghiên cứu về nhịp độ của nhạc nền trong siêu thị và cửa hàng bán lẻ, hay âm nhạc là một thành phần của môi trường cửa hàng bên cạnh thiết kế cửa hàng, ánh sáng, và nhân viên (Mohan, Sivakumaran, & Sharma, 2013) Ngoài ra, thể loại âm nhạc cũng được các nhà nghiên cứu tiến hành thực nghiệm để đánh giá sự tác động của nó lên hành vi tiêu dùng Một số thể loại nhạc được nghiên cứu là nhạc thương hiệu ứng dụng trong marketing thể thao (Ballouli & Bennett, 2014), nhạc dùng trong quảng cáo (Gorn, 1982), sở thích âm nhạc ảnh hưởng lên dự định mua sắm thời trang phụ

nữ (Broekemier, Marquardt, & Gentry, 2008), sự phù hợp của âm nhạc trong cửa hàng bán lẻ (Vida, 2008), nhạc pop và nhạc cổ điển (Kellaris & Kent, 1994; Sweeney

& Wyber, 2002), chương trình âm nhạc trên tivi tác động lên hành vi người tiêu dùng (Kalyoncu, 2011)

Có rất nhiều yếu tố diễn tả âm nhạc được liệt kê ở trên cũng như sự đa dạng của các thể loại âm nhạc như nhạc cổ điển hay nhạc đương đại; nhạc có lời hay nhạc không lời…Âm nhạc trong nghiên cứu này bao gồm tất cả các yếu tố diễn tả âm nhạc

và tất cả các thể loại âm nhạc của nó (bao gồm nhạc có lời hay không lời, nhạc cổ điển hay đương đại,…) Ngoài ra, do hình thức đặc thù của các siêu thị ở Việt Nam,

âm nhạc có thể được kết hợp xen kẽ với hình thức thông báo và quảng cáo sản phẩm, đôi khi kết hợp cả thông tin cuộc sống, nên âm nhạc còn được bao gồm có cả các thành phần này

Mô hình được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của môi trường được bắt nguồn từ mô hình SOR (Tác nhân môi trường – Tổ chức – Phản hồi) của Mehrabian và Russell (1974) Mô hình SOR của Mehrabian và Russell phát biểu rằng những tác nhân kích thích thuộc môi trường sẽ ảnh hưởng lên trạng thái cảm xúc và từ trạng thái cảm xúc này sẽ ảnh hưởng lên hành vi con người trong môi trường đó Các tác nhân kích thích thuộc môi trường bao gồm không khí (nhiệt

độ, chất lượng không khí, âm nhạc, tiếng ồn, mùi thơm….), không gian (thiết kế, trang thiết bị, nội thất…), và ký hiệu, biểu tượng (sử dụng biểu tượng, đồ tạo tác, phong cách trang trí…) Trạng thái cảm xúc gồm niềm vui thích, sự khuấy động, và sựu khống chế (PAD) Hành vi hồi đáp gồm hành vi né tránh hay tiếp cận

Trong khi nhiều nghiên cứu khác nhau được thực hiện ở lĩnh vực bán lẻ xác nhận rằng hành vi của người đi mua sắm được liên kết với thang đo niềm vui thích

và sự phấn khích, thì chỉ một số ít liên kết sự khống chế Niềm vui thích liên quan

đến việc người tiêu dùng cảm thấy tốt, hạnh phúc và thỏa mãn như thế nào; sự phấn khích liên quan đến mức độ mà người tiêu dùng cảm thấy kích động, tỉnh táo, hoặc hành động hướng về các tình huống đã xảy ra; còn sự khống chế liên quan đến việc

cá nhân cảm giác bị chế ngự hoặc tự do để hành động hướng về tình huống (Mehrabian & Russell, 1974) Mô hình của Mebrabian và Russell được Donovan và Rossiter (1982) thẩm định lại trong môi trường bán lẻ và chứng thực rằng nhân tố niềm vui thích và sự phấn khích là những chỉ báo quan trọng giữa tác nhân khích thích thuộc về môi trường và hành vi hồi đáp của người tiêu dùng Vì vậy, đánh giá tác động của âm nhạc lên cảm xúc của người tiêu dùng trong nghiên cứu này được thực hiện thông qua tác động của âm nhạc lên niềm vui thích và tác động của âm nhạc lên sự phấn khích

Tác động của âm nhạc nói chung hay các thành phần cụ thể của âm nhạc nói riêng như nhịp độ, cao độ của âm thanh, thể loại âm nhạc lên cảm xúc của người tiêu dùng đã được nghiên cứu rất nhiều Nhạc nhanh sẽ làm cho sự phấn khích cao hơn là nhạc chậm, và khả năng vui thích nhiều hơn nhạc chậm (Bruner, 1990; Kellaris & Kent, 1991) Nhạc pop tạo ra sự phấn khích nhiều hơn nhạc cổ điển, nhưng nhạc cổ điển làm cho người nghe thoải mái hơn nhạc pop (Kellaris & Kent, 1994) Nhạc chậm làm cho tốc độ đi lại trong siêu thị chậm lại và doanh số bán hàng cũng cao một cách đáng kể (Milliman, 1982) Nghiên cứu của Sweeney và Wyber (2002) cho thấy nhịp độ và thể loại nhạc có một tác động tăng thêm và độc lập trên nhận thức đặc biệt là chất lượng dịch vụ và niềm vui thích Nhạc cổ điển có nhịp độ nhanh và nhạc top 40 có nhịp độ chậm rất dễ dẫn đến đánh giá cao chất lượng dịch vụ và niềm vui thích trong khi nhạc có nhịp độ nhanh tạo ra sự khuấy động cao hơn

Nhịp độ âm nhạc chậm làm cho khách hàng lưu lại nhà hàng lâu hơn và chi tiêu nhiều hơn cho rượu bia (Miliman, 1986) Cũng nghiên cứu về nhịp độ nhạc, Caldwell và Hibbert (1999) cho biết nhịp nhạc chậm làm cho khách hàng lưu lại nhà hàng lâu hơn 13.56 phút so với khách hàng ăn uống trong điều kiện nhịp nhạc nhanh,

và số tiền chi tiêu cao hơn trong điều kiện nhịp độ nhạc chậm Nhạc vui hay buồn, sở thích về nhạc cũng tác động đến hành vi dự định của người tiêu dùng Nếu người tiêu dùng thích nhạc được mở trong cửa hàng, xác xuất họ sẽ quay lại cửa hàng cao hơn đặc biệt là trong môi trường dịch vụ mới (Broekemier & cs., 2008) Sự phù hợp của

nhạc bên trong cửa hàng sẽ làm cho khách hàng thích thú với hàng hóa bên trong cửa hàng hơn, hài lòng với trải nghiệm mua sắm; và vì vậy, họ sẽ lưu lại cửa hàng lâu hơn, tiêu tiền nhiều hơn, và có thái độ tích cực đối với thương hiệu (Vida, 2008; Ballouli & Bennett, 2014) Vaccaro (2001) cũng cho thấy âm nhạc tạo ra tâm trạng tốt cho khách hàng và như vậy phản ứng của người tiêu dùng tích cực hơn khiến họ đánh giá tốt về sản phẩm và cửa hàng

Mô hình đề xuất cho nghiên cứu này sẽ dựa trên mô hình của Mehrabian và Russell (1974) và Sweeney, Jillian A., và Wyber Fiona (2002)

Hình 1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Giả thuyết H1: Âm nhạc có tác động dương lên niềm vui thích

Giả thuyết H2: Âm nhạc có tác động dương lên sự phấn khích

Giả thuyết H3: Niềm vui thích có tác động dương lên hành vi tiêu dùng

Giả thuyết H4: Sự phấn khích có tác động dương lên hành vi tiêu dùng

Giả thuyết H5: Có sự khác biệt theo nhóm tuổi của mô hình tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng

2.6 TÓM TẮT

Chương 2 đã trình bày về mô hình lý thuyết mà mô hình này được xây dựng dựa trên các lý thuyết và những công trình nghiên cứu trước về âm nhạc, cảm xúc và hành vi người tiêu dùng Thành phần âm nhạc trong nghiên cứu này bao gồm tất cả các yếu tố của âm nhạc và không phân biệt thể loại hay dòng nhạc, đồng thời kết hợp yếu tố thông tin cuộc sống và quảng cáo Thành phần cảm xúc bao gồm niềm vui thích và sự phấn khích Hành vi người tiêu dùng thì tập trung vào hành vi hồi đáp Đồng thời, 5 giả thuyết nghiên cứu cũng được đưa ra dựa trên mô hình nghiên cứu này: Âm nhạc sẽ tác động dương lên niềm vui thích và sự phấn khích, sau đó 2 thành phần cảm xúc này sẽ tác động dương lên hành vi người tiêu dùng, và mô hình tác động này sẽ khác nhau theo nhóm tuổi

Trạng thái cảm xúc

H1

H4 H2

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 GIỚI THIỆU

Chương 2 trình bày về lý thuyết âm nhạc, cảm xúc và hành vi Mô hình nghiên cứu cùng với giả thuyết đã được xây dựng Chương 3 này nhằm mục đích giới thiệu phương pháp nghiên cứu để xây dựng và đánh giá các thang đo lường các thành phần của âm nhạc, cảm xúc, và hành vi; kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

đã đề ra Chương này bao gồm (1) mẫu nghiên cứu, (2) thiết kế nghiên cứu, (3) tiến trình nghiên cứu, (4) phương pháp phân tích dữ liệu

3.2 MẪU NGHIÊN CỨU

Phương pháp chọn mẫu: mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu định mức với thuộc tính kiểm soát là tuổi Đơn vị mẫu: người tiêu dùng ở An Giang

Cỡ mẫu: Dẫn theo Nguyễn Đình Thọ - Nguyễn Thị Mai Trang (2007, trang 35) thì các nhà nghiên cứu khác nhau có những lý luận khác nhau về cách xác định cỡ mẫu như Hoelter (1983) cho rằng cỡ mẫu tới hạn là 300, còn Bollen (1989) phát biểu rằng kích thước mẫu tối thiểu là năm mẫu cho một tham số cần ước lượng Theo Hair

và cs (2006) thì cho rằng nếu chọn hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,3 thì cỡ mẫu tối thiểu là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì hệ số tải nhân tố được chọn phải > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì phải chọn hệ số tải nhân tố > 0,75 Hơn nữa, Raykov & Widaman (1995) lập luận rằng phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính đòi hỏi kích thước mẫu lớn vì nó phụ thuộc vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (trích trong Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007, trang 35) Như vậy, kích thước mẫu dự kiến là cho nghiên cứu này là 360 để vừa đảm bảo hệ số tải nhân tố được chọn là 0,3 và đáp ứng được yêu cầu của phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính của nghiên cứu này Để đạt được kết quả này, 400 bảng câu hỏi sẽ được phỏng vấn để dự phòng những trường hợp như câu hỏi thiếu thông tin, dữ liệu trả lời không logic… Sau khi thu thập và kiểm tra, 34 bảng câu hỏi khảo sát bị loại

do các thông tin trả lời bị mâu thuẫn

Định mức cụ thể cho từng thuộc tính mẫu được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 1 Định mức số quan sát theo độ tuổi

Độ tuổi

Tổng

22 - 35 tuổi 36 – 45 tuổi 46 – 60 tuổi

122 122 122 366

3.3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Đầu tiên sẽ thực hiện nghiên cứu định tính để khám phá mức độ ưa thích âm nhạc, loại hình âm nhạc, loại cửa hàng khách hàng thích nghe nhạc khi vào mua sắm, tác động của âm nhạc lên hành vi mua hàng Bước này được thực hiện bằng phỏng

vấn sâu khoảng 6 đáp viên với bảng câu hỏi bán cấu trúc (trung bình 2 đáp viên cho mỗi độ tuổi) Kết quả nghiên cứu này được dùng làm cơ sở để thiết lập bảng câu hỏi cho nghiên cứu tiếp theo

Bước tiếp theo sẽ tiến hành nghiên cứu định lượng để trả lời cho 4 mục tiêu của vấn đề nghiên cứu bằng hình thức khảo sát trực diện Phỏng vấn viên sẽ trực tiếp tiếp cận với người đi mua sắm sau khi họ hoàn tất quá trình thanh toán tại siêu thị

Thang đo: dùng thang đo đối nghĩa và thang đo Likert 5 điểm Thang đo đối

nghĩa được sử dụng để đo lường cảm xúc của người tiêu dùng Thang đo Likert được

sử dụng để đo lường biến hành vi

Các thang đo trong nghiên cứu này chủ yếu được dựa trên thang đo của Sweeney

và Wyber (2002) nhưng có hiệu chỉnh để phù hợp với bối cảnh của thị trường Việt Nam:

- Biến âm nhạc: đo lường sự chấp nhận của người tiêu dùng về thể loại nhạc, âm lượng, tiết tấu, nhịp độ, giai điệu, thông tin cuộc sống và quảng cáo Thang đo

âm nhạc được dựa trên thang đo của Mohan, Sivakumaran, Sharma (2013), và Vaccaro (2001)

- Biến cảm xúc bao gồm thành phần niềm vui thích và sự phấn khích Hai thành phần này được xây dựng theo thang đo phân biệt ngữ nghĩa 5 điểm phỏng theo Sweney & Wyber (2002), và Manganari, Rigopoulou, Vrechopoulos (2011)

- Biến hành vi đo lường thời gian lưu lại siêu thị, số tiền chi tiêu, lòng trung thành,

sự liên kết với môi trường xung quanh Biến hành vi được dựa theo Sweney & Wiber (2002), và Vaccaro (2001)

Biến âm nhạc có 8 biến quan sát, thành phần niềm vui thích có 5 biến quan sát, thành phần sự phấn khích có 6 biến quan sát, biến hành vi có 12 biến quan sát Thang đo được thể hiện qua bảng dưới đây:

Bảng 2 Thang đo của các thành phần nghiên cứu

Âm nhạc

1 AN1 Siêu thị có nhạc dễ chịu

2 AN2 Siêu thị có nhạc hay

3 AN3 Siêu thị có thể loại và dòng nhạc thích hợp

4 AN4 Siêu thị có nhạc thư giãn

5 AN5 Âm lượng vừa phải, phù hợp

6 AN6 Tôi quen với loại nhạc này

7 AN7 Tôi thích nhạc trong siêu thị

8 AN8 Tôi thích âm nhạc kết hợp với thông tin cuộc sống, mẹo vặt cuộc

sống và quảng cáo trong siêu thị Niềm vui thích

20 HV1 Đây là nơi mà tôi tiêu dùng nhiều tiền hơn dự định

21 HV2 Khả năng tôi trở lại nơi này là cao

22 HV3 Tôi sẽ mua hàng hóa tại siêu thị

24 HV4 Tôi thích thú mua sắm tại siêu thị

24 HV5 Tôi lưu lại siêu thị lâu hơn

25 HV6 Tôi sẵn lòng giới thiệu siêu thị này cho bạn bè, người quen

26 HV7 Tôi thích không khí cửa hàng

27 HV8 Tôi cảm thấy cởi mở trò chuyện với người lạ

28 HV9 Tôi cảm thấy cởi mở trò chuyện với nhân viên

29 HV10 Tôi thân thiện với người lạ xung quanh

30 HV11 Tôi thân thiện với nhân viên

31 HV12 Tôi né tránh người khác

3.4 TIẾN TRÌNH NGHIÊN CỨU

Tiến trình nghiên cứu được khái quát ở Hình 2 Tiến trình nghiên cứu bắt đầu bằng việc xây dựng thang đo nháp cho các khái niệm có trong nghiên cứu dựa trên

cơ sở lý thuyết Sau đó, tiến hành một cuộc phỏng vấn sâu để hiệu chỉnh và xây dựng thang đo chính thức Tiếp theo bắt đầu nghiên cứu chính thức và phân tích số liệu Bước phỏng vấn được thực hiện với 6 đáp viên phỏng vấn về sở thích nghe nhạc, cảm xúc của khách hàng khi đi mua sắm trong môi trường có âm nhạc, hành vi của người tiêu dùng trong môi trường có âm nhạc Kết quả phỏng vấn sâu cho thấy 5/6 khách hàng có quan tâm đến âm nhạc trong khi mua sắm Họ cho rằng âm nhạc làm họ thoải mái, dễ chịu trong khi mua sắm nếu âm lượng vừa phải, nhạc êm dịu

Thể loại nhạc cũng làm cho tâm trạng khách hàng vui vẻ hơn trong khi mua sắm và

vì vậy họ thoải mái để lựa chọn món hàng vừa ý Nhạc nước ngoài như nhạc tiếng Anh, tiếng Pháp cũng làm khách hàng cảm thấy dễ chịu Âm nhạc theo mùa trong năm như nhạc Tết, nhạc Noel sẽ làm khách hàng phấn khích hơn Tuy nhiên, âm nhạc không làm khách hàng ở lại siêu thị lâu hơn hay mua sắm nhiều hơn mà điều thu hút họ ở lại siêu thị lâu hơn và mua sắm nhiều hơn là các chương trình khuyến mãi Các thông tin quảng cáo và mẹo vặt được kết hợp với những bản nhạc được phát trong siêu thị cũng làm người mua sắm thích thú Họ có thể mua thêm những sản phẩm được quảng cáo trên loa phóng thanh hoặc chú ý lắng nghe mẹo vặt cuộc sống Về thang đo nháp, đáp viên cho rằng từ ngữ dễ hiểu ngoại trừ từ “cảm thấy nhiều chuyện” ở biến HV8 và HV9 không phù hợp cần phải chỉnh sửa lại Vì vậy, trong thang đo chính thức đã hiệu chỉnh thành “cảm thấy cởi mở trò chuyện”

Hình 2 Tiến trình nghiên cứu

Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu Các phương pháp phân tích được sử dụng là phân tích Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá giá trị của thang đo, phân tích nhân tố khẳng định CFA để kiểm định thang đo, phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm định độ phù hợp của mô hình lý thuyết, phân tích bootstrap được sử dụng để ước

Chưa tốt

Cronbach alpha EFA

CFA SEM Kiểm định khác biệt

Phỏng vấn thử (n =10)

Tốt

lượng lại các tham số của mô hình đã được ước lượng bằng phương pháp ML (maximum likelihood), phân tích cấu trúc đa nhóm để kiểm định sự khác biệt của các nhóm tuổi trong mô hình

3.5 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, theo Nunnally & Bernstein (1994, dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2011) thì nếu hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 thì thang đo

có thể chấp nhận được và một biến có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm tổng hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & cs., 2006s) Phân tích EFA bằng sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax Điều kiện để EFA đạt yêu cầu, cần phải quan tâm đến các tiêu chuẩn: Factor Loading

bé nhất của mỗi item 0,3; tại mỗi item, chênh lệch Factor loading lớn nhất và Factor Loading bất kỳ phải ≥ 0,3 (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003 (dẫn theo Nguyễn Định Thọ

& Nguyễn Thị Mai Trang, 2007); tổng phương sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988 dẫn theo Nguyễn Định Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007); kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig < 0,05, hệ số KMO nằm trong khoảng 0,5 < KMO < 1, hệ số eigenvalue > 1 thì chứng tỏ là phân tích nhân tố đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011)

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho phép chúng ta kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường (Steenkamp & Van Trijp,

1991 dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) Các chỉ tiêu đánh giá là (1) độ tin cậy tổng hợp (composite reliability), (2) tổng phương sai trích được (variance extracted), (3) tính đơn hướng (unidimensionality), (4) giá trị hội tụ (convergent validity), (5) giá trị phân biệt (discriminant validity), (6) giá trị liên hệ lý thuyết (nomological validity) Để đạt được yêu cầu thì hệ số tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích phải từ 0,5 trở lên; thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều cao (> 0,5) và có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05)

Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, nghiên cứu này sử dụng Chi- square (CMIN), Chi-square điều chỉnh bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh (CFI – comarative Fit Index), chỉ số Tucker & Lewis (TLI – Tucker & Lewis Index), chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation)

Mô hình được coi là thích hợp khi phép kiểm định Chi-square có giá trị p > 0,05 Tuy nhiên, Chi-square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu Nếu một mô hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥ 0,9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df

≤ 2, một số trường hợp có thể ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); RMSEA ≤ 0,08,

RMSEA ≤ 0,05 được xem là tốt nhất (Steiger, 1990) thì mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường hay tương thích với dữ liệu thị trường Nguyễn Đình Thọ

& Nguyễn Thị Mai Trang (2007) cho rằng nếu một mô hình nhận được giá trị TLI và CFI từ 0,9 – 1, CMIN/df có giá trị < 2, RMSEA có giá trị < 0,08 thì mô hình này được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường

Phương pháp Bootstrap: để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng trong các phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, nghiên cứu có thể

sử dụng hai cách: (1) cách thông thường là chia mẫu ra làm hai mẫu con trong đó một nửa dùng để ước lượng tham số mô hình và một nửa dùng để đánh giá lại; (2) cách khác là lặp lại nghiên cứu bằng một mẫu khác Anderson & Gerbing (1988) (dẫn theo Nguyễn Định Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) cho rằng hai cách đó thường không thực tế vì phương pháp cấu trúc thường đòi hỏi mẫu lớn nên việc này tốn kém thời gian và chi phí Trong những trường hợp như vậy thì Bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế (Schumacker & Lomax, 2006 dẫn theo Nguyễn Định Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông

Phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm để so sánh mô hình nghiên cứu theo các nhóm nào đó của một biến định tính Đầu tiên, hai mô hình gồm mô hình khả biến và mô hình bất biến (từng phần) sẽ được thiết lập Trong mô hình khả biến, các tham số ước lượng trong từng mô hình của các nhóm không bị ràng buộc Trong mô hình bất biến, thành phần đo lường không bị ràng buộc nhưng các mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình nghiên cứu được ràng buộc có giá trị như nhau cho tất

cả các nhóm Kiểm định Chi-square được sử dụng để so sánh giữa 2 mô hình Nếu kiểm định Chi –square cho thấy mô hình bất biến từng phần và khả biến không có sự khác biệt (p-value > 0,05) thì mô hình bất biến từng phần sẽ được chọn (có bậc tự do cao hơn) Ngược lại, nếu sự khác biệt Chi-square là có ý nghĩa giữa hai mô hình (p-value < 0,05) thì chọn mô hình khả biến vì có độ tương thích cao hơn (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007)

Phần mềm SPSS 20.0 được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo và phân tích EFA Phần mềm AMOS 20.0 để phân tích CFA, SEM, Bootstrap, phân tích cấu trúc đa nhóm

3.6 TÓM TẮT

Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để đo lường tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng, kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu Phương pháp chính được sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng với kỹ thuật khảo sát trực tiếp 366 khách hàng mua sắm tại siêu thị theo phương pháp chọn mẫu quota Tuy nhiên, trước khi bắt đầu nghiên cứu chính thức, một cuộc nghiên cứu sơ bộ bằng kỹ thuật phỏng vấn sâu với 6 đáp viên được tiến hành để khám phá những vấn đề liên quan đến âm nhạc, cảm xúc và hành vi khi mua sắm tại siêu thị của khách hàng

Chương này cũng trình bày các phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu Cronbach’s Alpha, EFA, CFA, SEM, Bootstrap, phân tích cấu trúc đa nhóm sẽ được

sử dụng để phân tích dữ liệu Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu của

đề tài

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 GIỚI THIỆU

Chương này sẽ trình bày những kết quả đánh giá và kiểm định các thang đo, kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu Nội dung của chương này bao gồm (1) Kết quả thông tin về mẫu nghiên cứu, (2) đánh giá thang đo bằng Cronbach’s Alpha và EFA, (3) kiểm định các thang đo bằng CFA, (4) kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết bằng SEM, Bootstrap, (5) kiểm định sự khác biệt

về tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng qua các nhóm tuổi

4.2 THÔNG TIN MẪU

Nghiên cứu đã phỏng vấn 400 đáp viên có mua sắm ít nhất 1 lần/tháng tại siêu thị Sau khi làm sạch dữ liệu, thu về được 366 phiếu khảo sát đạt yêu cầu Như vậy mỗi độ tuổi có 122 quan sát

Về nghề nghiệp: Nghề nghiệp của đáp viên được thể hiện qua Bảng 3 bên dưới

Tỉ lệ đáp viên là nội trợ chiếm tỉ lệ cao nhất (23,5%), kế đến là buôn bán (19,7%) và nhân viên văn phòng (15%) Nhóm nghề nghiệp có tỉ lệ thấp nhất lần lượt là giám đốc chiếm tỉ lệ 0,8%, bác sĩ chiếm tỉ lệ 2,2%, và kỹ sư có tỉ lệ 2,5% Các nhóm nghề khác có tỉ lệ trung bình là giáo viên, nghề tự do, và nghề khác lần lượt chiếm tỉ lệ 10,1%, 12,3%, và 13,9% Nghề khác gồm các nghề như thợ may, thợ uốn tóc, thợ massage, công nhân, hay thậm chí là sinh viên

Bảng 3 Nghề nghiệp của đáp viên

Nhân viên văn phòng 15,0 Giám đốc 0,8 Giáo viên 10,1 Nghề tự do 12,3

Kỹ sư 2,5 Nội trợ 23,5 Buôn bán 19,7 Khác 13,9 Bác sĩ 2,2

Về thu nhập: Các đáp viên có thu nhập dưới 5 triệu đồng/tháng chiếm tỉ lệ cao nhất (53,5%), kế đến là mức thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu đồng chiếm tỉ lệ 35%, thấp nhất là các đáp viên có mức thu nhập từ 20 triệu đồng trở lên chiếm tỉ lệ 3,6%, còn lại 7,9% thuộc về các đáp viên có thu nhập từ 10 đến dưới 20 triệu đồng Biểu đồ bên dưới thể hiện tỉ lệ thu nhập của các đáp viên

Biểu đồ 1 Tỉ lệ thu nhập của đáp viên

Nghiên cứu có 4 thang đo cho 4 khái niệm nghiên cứu, đó là (1) âm nhạc, (2) niềm vui thích, (3) sự phấn khích, và (4) hành vi Các thang đo này được đánh giá thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory fator analysis) Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước

để loại các biến không phù hợp Tiếp theo, phương pháp EFA được sử dụng Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,3 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại (Gerbing & Anderson, 1988) Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Axis Factoring (PAF) với phép quay promax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue = 1 Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%

4.3.1 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo

Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha lần 1 cho thấy các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha đều đạt yêu cầu (≥ 0,6) Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát AN8, PK6, và HV12 có hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0,233; 0,201; -0,318 Các hệ số tương quan biến tổng này đều nhỏ hơn 0,3 nên bị loại

Bảng 4 Kết quả Cronbach’s Alpha lần 1

biến

Âm nhạc Cronbach’s alpha = 0,792

AN1 25,30 15,295 0,605 0,754 AN2 25,63 15,351 0,598 0,755 AN3 25,73 14,653 0,607 0,751 AN4 25,36 15,168 0,539 0,762 AN5 25,35 15,592 0,418 0,782 AN6 25,89 15,176 0,509 0,767

53,5%

35%

7,9% 3,6 Dưới 5 triệu đồng

Từ 5 đến dưới 10 triệu đồng

Từ 10 đến dưới 20 triệu đồng

Từ 20 triệu đồng trở lên

AN7 25,74 14,889 0,586 0,755 AN8 25,13 16,423 0,233 0,818

Niềm vui thích Cronbach’s Alpha = 0,836

VT1 14,49 7,374 0,557 0,825 VT2 14,98 6,997 0,598 0,814 VT3 14,67 6,636 0,691 0,789 VT4 14,95 6,400 0,680 0,791 VT5 14,64 6,484 0,667 0,795

Sự phấn khích Cronbach’s Alpha = 0,790

PK1 13,78 12,408 0,515 0,764 PK2 14,86 11,477 0,630 0,736 PK3 14,52 10,272 0,681 0,720 PK4 14,67 11,064 0,624 0,736 PK5 13,80 11,683 0,601 0,744 PK6 13,32 14,433 0,201 0,825

Hành vi Cronbach’s Alpha = 0,765

HV1 39,63 24,908 0,380 0,751 HV2 39,54 24,528 0,530 0,735 HV3 39,39 26,020 0,411 0,749 HV4 39,57 24,992 0,502 0,739 HV5 39,96 24,152 0,471 0,740 HV6 39,55 24,374 0,494 0,738 HV7 39,79 25,017 0,450 0,744 HV8 40,34 23,961 0,473 0,740 HV9 40,14 23,664 0,532 0,733 HV10 40,25 24,152 0,474 0,740 HV11 40,05 23,646 0,549 0,731 HV12 41,43 31,588 -0,318 0,822

Tiếp tục phân tích Cronbach’s Alpha lần 2 thì các biến đều đạt yêu cầu và có hệ

số Cronbach’s Alpha cao Cụ thể Cronbach’s Alpha của thang đo âm nhạc là 0,818; của thang đo niềm vui thích là 0,836; của thang đo sự phấn khích là 0,825; và của hành vi là 0,822 (xem Bảng 5) Mặc dù nếu loại biến PK1 thì hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Sự phấn khích sẽ tăng từ 0,825 lên 0,827; tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát này đạt yêu cầu và hệ số Cronbach’s Alpha tăng không đáng kể nên biến này được giữ lại Sau kết quả phân tích Cronbach’s Alpha lần 2, có 28 biến quan sát đạt yêu cầu để phân tích EFA tiếp theo

Bảng 5 Kết quả Cronbach’s Alpha lần 2

biến

Âm nhạc Cronbach’s alpha = 0,818

AN1 21,27 12,527 0,624 0,784 AN2 21,61 12,590 0,615 0,786

AN3 21,70 11,969 0,618 0,783 AN4 21,33 12,376 0,561 0,793 AN5 21,32 12,711 0,443 0,815 AN6 21,86 12,517 0,505 0,803 AN7 21,71 12,337 0,567 0,792

Niềm vui thích Cronbach’s Alpha = 0,836

VT1 14,49 7,374 0,557 0,825 VT2 14,98 6,997 0,598 0,814 VT3 14,67 6,636 0,691 0,789 VT4 14,95 6,400 0,680 0,791 VT5 14,64 6,484 0,667 0,795

Sự phấn khích Cronbach’s Alpha = 0,825

PK1 10,11 10,826 0,480 0,827 PK2 11,19 9,691 0,650 0,782 PK3 10,85 8,397 0,735 0,754 PK4 11,01 9,129 0,676 0,773 PK5 10,13 10,164 0,565 0,805

Hành vi Cronbach’s Alpha = 0,822

HV1 37,45 27,141 0,377 0,819 HV2 37,36 26,747 0,525 0,805 HV3 37,21 28,278 0,409 0,815 HV4 37,39 27,230 0,497 0,808 HV5 37,78 26,389 0,463 0,811 HV6 37,37 26,509 0,500 0,807 HV7 37,61 27,137 0,461 0,811 HV8 38,16 25,701 0,521 0,805 HV9 37,97 25,637 0,553 0,802 HV10 38,08 25,912 0,522 0,805 HV11 37,88 25,582 0,575 0,800

4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

Kết quả EFA lần 1

Phân tích KMO cho thấy sig = 0,000 và hệ số KMO = 0,861 nằm trong khoảng 0,5 – 1 nên phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thị trường (xem Phụ lục 3) Kết quả EFA cho thấy có 6 nhân tố được trích tại eigenvalue là 1,023 và tổng phương sai trích là 52,481% Các nhân tố được nhóm như Phụ lục 3, trong đó thang

đo hành vi được chia thành 3 nhân tố: (1) nhân tố gồm các biến quan sát HV2, HV6, HV4, HV1, HV5, HV3, HV7; (2) nhân tố gồm HV10, HV8; (3) nhân tố gồm HV9, HV11 Ngoài ra, biến quan sát VT3, và VT5 chưa đạt được giá trị phân biệt vì độ chênh lệch giữa hệ số tải nhân tố lớn nhất và hệ số tải nhân tố nhỏ nhất nhỏ hơn 0,3 Bên cạnh đó, biến quan sát VT1 thuộc thang đo Niềm vui thích lại được nhóm vào nhân tố thứ 1 mà nhân tố này thuộc về thang đo Âm nhạc Như vậy, biến VT1 không thỏa mãn về giá trị nội dung với thang đo Âm nhạc Do đó, biến VT1, VT3, và VT5

bị loại ra khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá lần tiếp theo Tuy nhiên, nếu loại

cả 3 biến này thì thành phần Niềm vui thích chỉ còn 2 biến quan sát nên không thể

trích được số nhân tố khi phân tích EFA Vì vậy, loại biến VT1 trước khi tiến hành phân tích EFA lần 2

Kết quả EFA lần 2

Phân tích KMO cho thấy sig = 0,000 và hệ số KMO = 0,854 nằm trong khoảng 0,5 – 1 nên phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thị trường (xem Phụ lục 3) Kết quả EFA lần 2 cho thấy tại eigenvalue là 1,159 trích được 5 nhân tố với phương sai trích là 49,641% Tuy tổng phương sai trích nhỏ hơn 50% nhưng không đáng kể, ngoài ra phương sai trích cộng dồn ban đầu đạt 58,263% nên có thể chấp nhận (xem Phục lục 3) Các biến có hệ số tải nhân tố khá cao Tuy nhiên, vẫn còn hai biến chưa đạt giá trị phân biệt do chênh lệch giữa hệ số tải nhân tố lớn nhất và hệ số tải nhân tố nhỏ nhất nhỏ hơn 0,3, đó là biến AN7 và VT3 (Phụ lục 3) Tiếp tục loại biến AN7, và VT3 khi phân tích EFA tiếp theo

Phân tích KMO cho thấy sig = 0,000 và hệ số KMO = 0,835 nằm trong khoảng 0,5 – 1 nên phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thị trường (xem Phụ lục 3) Kết quả EFA lần 3: cũng có 5 nhân tố được trích tại eigenvalue là 1,110 với tổng phương sai trích là 49,38% Tuy tổng phương sai trích thấp hơn quy định nhưng không đáng kể và phương sai trích cộng dồn ban đầu đạt 58,669% nên có thể chấp nhận (Phụ lục 3) Các biến đã đạt được giá trị phân biệt và giá trị hội tụ như Bảng 6 Các hệ số tải nhân tố khá cao, thấp nhất là biến HV7 có hệ số tải nhân tố là 0,355 và cao nhất là biến PK3 có hệ số tải nhân tố là 0,895 Các nhân tố được đặt tên như sau:

Nhóm 1: gồm các biến AN1, AN2, AN3, AN4, AN5, AN6 được đặt tên là Âm nhạc

Nhóm 2: gồm các biến HV1, HV2, HV3, HV4, HV5, HV6, HV7 được đặt tên là Hành vi hồi đáp

Nhóm 3: gồm các biến HV8, HV9, HV10, HV11 được đặt tên là Hành vi liên kết

Nhóm 4: gồm các biến PK2, PK3, PK4, PK5 được đặt tên là Sự phấn khích Nhóm 5: gồm các biến PK1, VT2, VT4, VT5 được đặt tên là Niềm vui thích Như vậy, mô hình nghiên cứu có thể được điều chỉnh như sau:

Hình 3 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

Các giả thuyết được thiết lập lại như sau:

Giả thuyết H1: Âm nhạc tác động dương lên Niềm vui thích

Giả thuyết H2: Âm nhạc tác động dương lên Sự phấn khích

Giả thuyết H3: Niềm vui thích tác động dương lên Hành vi hồi đáp

Giả thuyết H4: Niềm vui thích tác động dương lên Hành vi liên kết

Giả thuyết H5: Sự phấn khích tác động dương lên Hành vi hồi đáp

Giả thuyết H6: Sự phấn khích tác động dương lên Hành vi liên kết

Giả thuyết H7: Có sự khác nhau về mô hình tác động của âm nhạc lên hành vi người tiêu dùng giữa các nhóm tuổi

H4

H5

H3 H1

H6 H2

Âm

nhạc

4.4 KIỂM ĐỊNH THANG ĐO BẰNG CFA

4.4.1 Thang đo âm nhạc

Âm nhạc được đo lường bằng thang đo có 6 biến quan sát Tuy nhiên, khi kiểm định bằng CFA, biến quan sát AN5 có trọng số tương đối nhỏ (0,483) Giá trị này nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,50 Ngoài ra, độ thích hợp của mô hình với dữ liệu thị trường cũng thấp vì kiểm định Chi-square có giá trị p = 0,016, CMIN/df > 2 (xem Phụ lục 4) Vì vậy, biến AN5 bị loại khỏi thang đo, và mô hình được điều chỉnh như Hình 4

Kết quả CFA cho thấy mô hình này có độ phù hợp với dữ liệu thị trường vì Chi- square = 5,781, bậc tự do df = 2 với giá trị p = 0,216 Các chỉ tiêu đo lường độ phù hợp khác cũng đạt giá trị cao, cụ thể Chi-square/df = 1,445, GFI = 0,994, TLI = 0,991, CFI = 0,996, và RMSEA = 0,035 Tuy nhiên, thang đo không đạt tính đơn hướng (do AN2, AN4 có tương quan với nhau) Các trọng số của các biến (λi) khá cao (thấp nhất là λAN6 = 0,52) và có ý nghĩa thống kê (các giá trị p = 0,000) Như vậy, các biến quan sát dùng để đo lường thang đo Âm nhạc đạt được giá trị hội tụ

Độ tin cậy tổng hợp của thang đo này có giá trị là 0,804, và phương sai trích được là 45,4% Như vậy, thang đo này được tiêu chuẩn về độ tin cậy nhưng chưa đạt được phương sai trích được

Hình 4 Kết quả CFA thang đo Âm nhạc (mô hình chuẩn hóa)

4.4.2 Thang đo niềm vui thích

Kết quả CFA ban đầu chứng minh mô hình vẫn chưa phù hợp với dữ liệu thị trường do p < 0,05, Chi-square/df cao (Chi-square/df = 5,042), RMSEA > 0,08 mặc

dù các chỉ số GFI, TLI, CFI là cao (xem Phụ lục 4) Do đó, để cải thiện square/df , móc e1 và e4 lại, kết quả mô hình CFA của thang đo niềm vui thích được thể hiện ở Hình 5

Chi-Sau khi hiệu chỉnh thì mô hình đã phù hợp với dữ liệu thị trường (Chi-square = 1,510, bậc tự do df = 1, p = 0,219) Các chỉ tiêu đo lường độ phù hợp khác cũng đạt giá trị cao, cụ thể Chi-square/df = 1,510, GFI = 0,998, TLI = 0,993, CFI = 0,999, và RMSEA = 0,037 Tuy nhiên, thang đo không đạt tính đơn hướng (do VT2, VT4 có tương quan với nhau) Các trọng số của các biến (λi) khá cao (thấp nhất là λPK1 = 0,62) và có ý nghĩa thống kê (các giá trị p = 0,000) Như vậy, các biến quan sát dùng

để đo lường thang đo niềm vui thích đạt được giá trị hội tụ Độ tin cậy tổng hợp của thang đo này có giá trị là 0,812, và phương sai trích được là 55,2% Như vậy, thang

đo này được tiêu chuẩn về độ tin cậy và phương sai trích được

Hình 5 Kết quả CFA của thang đo Niềm vui thích (chuẩn hóa)

4.4.3 Thang đo sự phấn khích

Kết quả CFA lần đầu cho thấy mặc dù các chỉ số GFI, TLI, CFI là cao nhưng mô hình vẫn chưa phù hợp với dữ liệu thị trường do p < 0,05, Chi-square/df cao (Chi-square/df = 8,583), RMSEA = 0,144 > 0,08 (Xem Phụ lục 4) Do đó, để cải thiện Chi-square/df , móc e3 và e4 lại, kết quả mô hình CFA của thang đo niềm vui thích được thể hiện ở Hình 6

CFA lần sau thể hiện mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường (Chi-square = 1.606, bậc tự do df = 1, p = 0,205) Các chỉ tiêu đo lường độ phù hợp khác cũng đạt giá trị cao, cụ thể Chi-square/df = 1,606, GFI = 0,998, TLI = 0,994, CFI = 0,999, và RMSEA = 0,041 Tuy nhiên, thang đo không đạt tính đơn hướng (do PK4, PK5 có tương quan với nhau) Các trọng số của các biến (λi) khá cao (thấp nhất là λPK5 = 0,61) và có ý nghĩa thống kê (các giá trị p = 0,000) Như vậy, các biến quan sát dùng

để đo lường thang đo sự phấn khích đạt được giá trị hội tụ Độ tin cậy tổng hợp của thang đo này có giá trị là 0,844, và phương sai trích được là 59,9% Như vậy, thang

đo này được tiêu chuẩn về độ tin cậy và phương sai trích được

Hình 6 Mô hình CFA của thang đo Sự phấn khích (chuẩn hóa)

4.4.4 Thang đo hành vi hồi đáp

Kết quả kiểm định CFA lần thứ 1 cho thấy biến quan sát HV3 và HV7 có trọng

số tương đối thấp (HV3 = 0,492, HV7 = 0,475) Hơn nữa, mô hình chưa phù hợp với

dữ liệu thị trường (p = 0,000, Chi-square/df = 3,245 > 3) mặc dù các chỉ số GFI, TLI, CFI đều cao và RMSEA cũng phù hợp (xem Phụ lục 4) Vì vậy, biến HV3, và HV7

bị loại khỏi thang đo, và mô hình sau khi điều chỉnh được trình bày ở Hình 7

Hình 7 Mô hình CFA của thang đo Hành vi hồi đáp (chuẩn hóa)

Kết quả CFA sau khi điều chỉnh chứng tỏ mô hình hành vi hồi đáp có độ phù hợp với dữ liệu thị trường (Chi-square = 6,076, bậc tự do df = 4 với giá trị p = 0,194) Các chỉ tiêu đo lường khác cũng đạt được rất cao như GFI = 0,994, TLI =

0,988, CFI = 0,995, RMSEA = 0,038 Tuy nhiên, thang đo không đạt tính đơn hướng

do HV2 có tương quan với HV5 Các trọng số của các biến (λi) khá cao (thấp nhất là

λHV1 = 0,57) và có ý nghĩa thống kê (các giá trị p = 0,000) Như vậy, các biến quan sát dùng để đo lường thang đo sự phấn khích đạt được giá trị hội tụ Độ tin cậy tổng hợp của thang đo này có giá trị là 0,789, và phương sai trích được là 43,1% Như vậy, thang đo này đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy nhưng chưa đạt được phương sai trích

4.4.5 Thang đo hành vi liên kết

Kết quả CFA lần 1 khẳng định mô hình này không phù hợp với dữ liệu thị trường do p = 0,000, Chi-square/df = 106,118, chỉ số GFI và CFI thấp, còn chỉ số TLI rất thấp (TLI = 0,271 so với tiêu chuẩn 0,90), chỉ số RMSEA = 0,537 lớn hơn rất nhiều so với mức cho phép là 0,08 (xem Phụ lục 4) Do đó, để cải thiện Chi-square/df, móc e1 và e3 lại, kết quả mô hình CFA của thang đo hành vi liên kết được thể hiện ở Hình 8

Kết quả CFA lần 2 chứng tỏ mô hình này cũng không phù hợp với dữ liệu thị trường do p = 0,000, Chi-square/df = 41,033, chỉ số TLI cũng thấp (TLI = 0,723 so với tiêu chuẩn 0,90), chỉ số RMSEA = 0,331 lớn hơn mức cho phép là 0,08 Do vậy, thang đo này bị loại khỏi mô hình nghiên cứu

Hình 8 Mô hình CFA với thang đo Hành vi liên kết (chuẩn hóa)

4.4.6 Kiểm định giá trị phân biệt giữa các thang đo nghiên cứu

Bảng 7 Kết quả kiểm tra giá trị phân biệt giữa các biến

Amnhac Niemvuithich 0,728 0,036 7,569 0,00 Niemvuithich Suphankhich 0,433 0,047 12,001 0,00 Suphankhich Hanhvihoidap 0,231 0,051 15,079 0,00 Amnhac Hanhvihoidap 0,333 0,049 13,496 0,00 Amnhac Suphankhich 0,163 0,052 16,185 0,00 Niemvuithich Hanhvihoidap 0,467 0,046 11,500 0,00

Mô hình tới hạn được thiết lập để kiểm định giá trị phân biệt của tất cả các thang

đo trong nghiên cứu này (Hình 9) Kết quả phân tích CFA cho thấy mô hình này có giá trị thống kê Chi-square là 330,449 với 123 bậc tự do với giá trị p = 0,000 Giá trị Chi-square/df = 2,687 > 2 Tuy nhiên trong một số trường hợp, có thể chấp nhận Chi-square/df < 3 Một số chỉ tiêu khác về độ phù hợp đạt yêu cầu như GFI = 0,914, CFI

= 0,914, TLI= 0,893 (tuy nhỏ hơn 0,90 nhưng không đáng kể), RMSEA = 0,068 Vì vậy, chúng ta có thể kết luận mô hình tới hạn đạt được độ tương thích với dữ liệu thị trường Các hệ số tương quan cùng với sai lệch chuẩn cho thấy chúng đều khác với

1 Tóm lại, các thang đo nghiên cứu đạt được giá trị phân biệt Kết quả kiểm định các

mô hình thang đo được thể hiện trong Bảng 7

Hình 9 Kết quả CFA mô hình đo lường tới hạn