Giới thiệu dự án

Thị trường kinh doanh thiết bị nội thất, vật liệu xây dựng và thiết bị điện nước tại Việt Nam đang trải qua giai đoạn chuyển mình mạnh mẽ với tốc độ đô thị hóa nhanh và nhu cầu nâng cao chất lượng không gian sống. Theo số liệu thống kê ngành, doanh thu hàng nội thất tại Việt Nam duy trì đà tăng trưởng khoảng 6%/năm, đạt quy mô 1,75 tỷ USD. Tại thị trường tỉnh Thừa Thiên Huế, số liệu thống kê từ Cổng thông tin điện tử tỉnh ghi nhận doanh thu nhóm hàng thiết bị gia đình năm 2018 đạt 3.322,4 tỷ đồng (tăng 5,77% so với mức 3.141,0 tỷ đồng năm 2017); nhóm sản phẩm gỗ và vật liệu xây dựng năm 2018 đạt 3.812,0 tỷ đồng (tăng 9,50% so với mức 3.481,2 tỷ đồng năm 2017). Mặc dù dung lượng thị trường mở rộng, áp lực cạnh tranh từ các thương hiệu ngoại nhập (như sự gia nhập của IKEA vào Đông Nam Á) và các doanh nghiệp nội địa khiến việc quản trị hệ thống phân phối trở thành yếu tố sống còn.

Công ty TNHH Phát Đạt – tiền thân là Doanh nghiệp Tư nhân Bé Tư thành lập từ năm 2003 (khởi đầu từ năm 1995) – là một trong những nhà phân phối thiết bị vệ sinh, thiết bị nhà bếp và vật tư điện nước hàng đầu tại Thừa Thiên Huế với mạng lưới hơn 500 đại lý, tổng kho 4.000 m² tại KCN Hương Sơ và showroom 600 m² tại 528 Lê Duẩn, TP. Huế. Doanh nghiệp ghi nhận quy mô tổng tài sản năm 2018 đạt 39.454,5 triệu đồng (tăng 19,91% so với mức 32.902,8 triệu đồng năm 2017). Tuy nhiên, đơn vị đang đối mặt với các vấn đề cốt lõi trong chuỗi cung ứng B2B: cơ cấu nợ phải trả chiếm tỷ trọng cao (85,08% tổng nguồn vốn năm 2018), áp lực nợ đọng từ các khoản phải thu ngắn hạn tăng 41,67% (lên mức 10.880,9 triệu đồng), và sự thiếu hụt công cụ định lượng đánh giá mức độ thỏa mãn của các trung gian bán lẻ đối với các chính sách thương mại.

Vấn đề đặt ra là chính sách bán hàng hiện hành chưa được đo lường chuẩn hóa theo phản hồi thực tế từ đại lý, dẫn đến nguy cơ suy giảm lòng trung thành và sụt giảm thị phần.

Mục tiêu nghiên cứu của dự án:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và mô hình đánh giá sự hài lòng của khách hàng tổ chức (B2B channel satisfaction) đối với chính sách bán hàng.
  2. Xác định cấu trúc các nhân tố cấu thành chính sách bán hàng của Công ty TNHH Phát Đạt thông qua kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá (EFA).
  3. Lượng hóa mức độ tác động của từng thành phần chính sách bán hàng đến sự hài lòng tổng thể của đại lý bằng mô hình hồi quy tuyến tính bội.
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp quản trị điều chỉnh chính sách bán hàng, nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả tài chính cho doanh nghiệp.

Dự án áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp định tính, sử dụng mô hình tiếp cận đa chiều kế thừa từ ACSI, ECSI, SERVQUAL của Parasuraman, và các nghiên cứu kênh phân phối của Schellhase et al. (2000), Geyskens et al. (1999).

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào 150 đại lý đại diện tại địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế trong giai đoạn 2017–2019. Giới hạn nghiên cứu là phương pháp chọn mẫu phi xác suất (thuận tiện) kết hợp phân bổ khu vực nội thành và ven đô TP. Huế.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thị trường phân phối vật liệu xây dựng và thiết bị nội thất miền Trung, các doanh nghiệp thường áp dụng chính sách bán hàng dựa trên kinh nghiệm chủ quan hoặc sao chép cơ học từ các đối thủ lớn mà thiếu đi khung phân tích dữ liệu thực nghiệm.

Tiêu chí phân tích Phương pháp truyền thống Mô hình định lượng chuẩn hóa (Đề xuất) Mô hình SERVQUAL nguyên bản
Cơ sở dữ liệu Trực giác quản lý, phản ánh rải rác Khảo sát 30 biến quan sát, thang đo Likert 5 điểm Khảo sát 22 biến về chất lượng dịch vụ tổng quát
Tính phù hợp B2B Thấp, thiếu kiểm định sai số Cao, tích hợp đặc thù phân phối và tín dụng thương mại Trung bình, tối ưu hơn cho đối tượng khách hàng cá nhân (B2C)
Công cụ xử lý Báo cáo doanh số Excel đơn thuần IBM SPSS Statistics (Cronbach's Alpha, EFA, OLS Regression) Phân tích khoảng cách (Gap Model)
Khả năng dự báo Kém, không lượng hóa trọng số Chính xác, xác định hệ số hồi quy chuẩn hóa $\beta_i$ Định tính, tập trung vào khoảng cách kỳ vọng

Bảng phân loại mức độ ưu tiên theo chuẩn MoSCoW cho các thành phần chính sách bán hàng:

  • Must have (Bắt buộc phải có): Chính sách giá cạnh tranh và bảng giá niêm yết rõ ràng; chất lượng sản phẩm chính hãng (Inax, American Standard, Cariny...); giao hàng đúng cam kết thời gian.
  • Should have (Nên có): Chính sách thanh toán linh hoạt (gối đầu công nợ, chiết khấu thanh toán sớm); chế độ bảo hành và xử lý đổi trả sản phẩm lỗi kỹ thuật trong 24–48h.
  • Could have (Có thể có): Chương trình khuyến mãi theo mùa vụ; hỗ trợ kệ trưng bày tại điểm bán của đại lý.
  • Won't have (Chưa ưu tiên): Ứng dụng đặt hàng tự động riêng lẻ giai đoạn 1 (tập trung tối ưu hóa qua đội ngũ nhân viên kinh doanh).

Thiết kế hệ thống

Khung phân tích định lượng được thiết kế theo cấu trúc hệ thống gồm 3 lớp: Lớp dữ liệu đầu vào (Input Layer), Lớp xử lý thống kê (Processing Layer) và Lớp chính sách ứng dụng (Policy Layer).

Technology Stack & Specification:

  • Công cụ phân tích thống kê: IBM SPSS Statistics Version 22.0 (Build 22.0.0.0).
  • Môi trường tổng hợp dữ liệu: Microsoft Excel 2013 / Office 365.
  • Môi trường tự động hóa mô phỏng: Python 3.8+ với các thư viện pandas (v1.3.5), statsmodels (v0.13.2), scikit-learn (v1.0.2), seaborn (v0.11.2).

Mô hình toán học hồi quy tuyến tính bội:

$$\text{SHL} = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{SP} + \beta_2 \cdot \text{GC} + \beta_3 \cdot \text{CTGH} + \beta_4 \cdot \text{HTTT} + \beta_5 \cdot \text{DNNV} + \beta_6 \cdot \text{KM} + \varepsilon$$

Trong đó:

  • $\text{SHL}$: Mức độ hài lòng chung của đại lý (Biến phụ thuộc).
  • $\beta_0$: Hằng số hồi quy (Intercept).
  • $\beta_1, \dots, \beta_6$: Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Beta Coefficients).
  • $\varepsilon$: Sai số ngẫu nhiên của mô hình ($E(\varepsilon) = 0$, phương sai đồng nhất).

Methodology

Quy trình nghiên cứu chuẩn hóa được thiết lập qua 9 giai đoạn nghiêm ngặt:

GĐ 1: Xác định vấn đề ➔ GĐ 2: Tổng quan lý thuyết ➔ GĐ 3: Thiết kế bảng hỏi ➔ 
GĐ 4: Khảo sát thử nghiệm ➔ GĐ 5: Thu thập dữ liệu chính thức (n = 160) ➔ 
GĐ 6: Làm sạch & Mã hóa dữ liệu ➔ GĐ 7: Xử lý thống kê (SPSS) ➔ 
GĐ 8: Diễn giải kết quả ➔ GĐ 9: Hoàn thiện báo cáo & Giải pháp

Kế hoạch quản trị rủi ro nghiên cứu:

  • Rủi ro tỷ lệ hao hụt mẫu (Response Attrition Risk): Khảo sát 160 mẫu trên thực địa để đảm bảo thu được tối thiểu 150 mẫu hợp lệ, đáp ứng tiêu chuẩn tỷ lệ quan sát trên biến $N \ge 5m = 5 \times 30 = 150$ theo khuyến nghị của Hair et al. (2009) và Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
  • Rủi ro đa cộng tuyến (Multicollinearity Risk): Kiểm soát chặt chẽ hệ số phóng đại phương sai $\text{VIF} < 2.0$ và hệ số chấp nhận $\text{Tolerance} > 0.5$.
  • Rủi ro biến quan sát không đạt độ tin cậy: Loại bỏ các biến có hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $< 0.30$ qua từng bước kiểm định lặp Cronbach's Alpha.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình thu thập và xử lý dữ liệu được tiến hành trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế từ 19/02/2019 đến 22/03/2019. Dữ liệu sơ cấp sau khi làm sạch được phân tích tự động qua hệ thống SPSS Syntax và được kiểm chứng mô phỏng bằng Python script.

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# 1. Load dataset khảo sát đại lý (n=150)
df = pd.read_csv("phat_dat_dealer_survey.csv")

# 2. Định nghĩa các nhóm biến độc lập sau khi kiểm định EFA
feature_cols = ['SP', 'GC', 'CTGH', 'HTTT', 'DNNV', 'KM']
X = df[feature_cols]
y = df['SHL']

# 3. Thêm hằng số vào mô hình hồi quy OLS
X_with_const = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# 4. Xuất kết quả tóm tắt hồi quy
print(model.summary())

# 5. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF Calculation)
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Variable"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
print("\n--- Variance Inflation Factor (VIF) ---")
print(vif_data)

                        OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    SHL   R-squared:                       0.628
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.612
Method:                 Least Squares   F-statistic:                    40.246
No. Observations:                 150   Prob (F-statistic):           1.18e-28
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const          0.3421      0.185      1.849      0.066      -0.024       0.708
SP             0.2452      0.052      4.715      0.000       0.142       0.348
GC             0.2814      0.048      5.862      0.000       0.186       0.376
CTGH           0.1935      0.045      4.300      0.000       0.104       0.282
HTTT           0.1582      0.043      3.679      0.000       0.073       0.243
DNNV           0.1741      0.046      3.784      0.000       0.083       0.265
KM             0.1215      0.041      2.963      0.003       0.040       0.202
==============================================================================

Testing và validation

Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Quá trình kiểm định được thực hiện cho 7 nhóm biến độc lập và 1 nhóm biến phụ thuộc. Đối với nhóm "Đội ngũ nhân viên" (DNNV), sau 3 lần tinh chỉnh lặp, các biến rác có tương quan biến - tổng $< 0.30$ bị loại bỏ, giúp hệ số $\alpha$ đạt chuẩn độ tin cậy cao:

  • Thang đo Sản phẩm ($\text{SP}$): $\alpha = 0.842$ (5 biến quan sát).
  • Thang đo Giá cả ($\text{GC}$): $\alpha = 0.815$ (4 biến quan sát).
  • Thang đo Cách thức giao hàng ($\text{CTGH}$): $\alpha = 0.798$ (4 biến quan sát).
  • Thang đo Hình thức thanh toán ($\text{HTTT}$): $\alpha = 0.782$ (4 biến quan sát).
  • Thang đo Đội ngũ nhân viên ($\text{DNNV}$): $\alpha = 0.826$ (sau 3 vòng lọc biến).
  • Thang đo Khuyến mãi ($\text{KM}$): $\alpha = 0.764$ (4 biến quan sát).
  • Thang đo Biến phụ thuộc Sự hài lòng ($\text{SHL}$): $\alpha = 0.851$ (3 biến quan sát).

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Biến độc lập: Hệ số $\text{KMO} = 0.812$ ($> 0.50$), kiểm định Bartlett's có mức ý nghĩa $\text{Sig.} = 0.000 < 0.05$, chứng minh tính tương quan giữa các biến quan sát. Tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) đạt $63.45% > 50%$, hệ số Eigenvalue dừng ở mức $1.24 > 1.0$. Tất cả hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều $> 0.55$.
  • Biến phụ thuộc: Trích xuất thành công 1 nhân tố duy nhất với $\text{KMO} = 0.742$, phương sai trích đạt $68.12%$.

Kiểm định ANOVA và Independent Samples T-Test

  • Giới tính chủ đại lý: Kiểm định Levene có $\text{Sig.} > 0.05$ và $t$-test có $\text{Sig.} = 0.412 > 0.05 \rightarrow$ Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa đại lý do nam hay nữ quản lý.
  • Doanh thu và Tần suất mua bán: Kiểm định One-way ANOVA chỉ ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ($\text{Sig.} < 0.05$) giữa nhóm đại lý có doanh thu lớn ($> 500$ triệu đồng/tháng) và nhóm đại lý nhỏ lẻ, trong đó nhóm doanh thu lớn đòi hỏi khắt khe hơn về tốc độ giao nhận và hạn mức chiết khấu công nợ.

Kết quả đạt được

Hệ phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa thu được:

$$\text{SHL} = 0.281 \cdot \text{GC} + 0.245 \cdot \text{SP} + 0.194 \cdot \text{CTGH} + 0.174 \cdot \text{DNNV} + 0.158 \cdot \text{HTTT} + 0.122 \cdot \text{KM}$$

                HỆ SỐ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC CHÍNH SÁCH BÁN HÀNG
                (Standardized Beta Weights - Mô hình OLS)

Giá cả (GC)              [████████████████████████████] 0.281
Sản phẩm (SP)            [████████████████████████] 0.245
Giao hàng (CTGH)         [███████████████████] 0.194
Nhân viên (DNNV)         [█████████████████] 0.174
Thanh toán (HTTT)        [███████████████] 0.158
Khuyến mãi (KM)          [████████████] 0.122
                         0.0        0.1        0.2        0.3

Tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê tác động thuận chiều đến sự hài lòng ($\text{Sig.} < 0.01$). Hệ số $R^2 = 0.628$ và $R^2 \text{ điều chỉnh} = 0.612$ cho thấy mô hình giải thích được $61.2%$ sự biến thiên của mức độ hài lòng của các đại lý. Hệ số $\text{VIF} < 1.45$ loại trừ hoàn toàn nguy cơ đa cộng tuyến.

Đổi mới và đóng góp

  • Mô hình hóa định lượng hành vi B2B tại thị trường địa phương: Khác với các nghiên cứu chung chung, đề tài lượng hóa chính xác trọng số ảnh hưởng của 6 thành tố chính sách thương mại đến các nhà bán lẻ vật tư kỹ thuật tại tỉnh Thừa Thiên Huế.
  • So sánh thực nghiệm với các công trình tiền nhiệm:
    • So với nghiên cứu của Long (2017) về phân phối hàng tiêu dùng nhanh (P&G Chi nhánh Huế), nghiên cứu này chỉ ra yếu tố Giá cả ($\beta = 0.281$) và Sản phẩm ($\beta = 0.245$) có trọng số áp đảo hơn hẳn yếu tố Quan hệ cá nhân, do tính chất hàng giá trị cao của ngành vật liệu xây dựng.
    • So với nghiên cứu của Phượng (2015), đề tài đã phát hiện sự sáp nhập của thang đo "Chính sách sau bán hàng" vào cấu trúc sản phẩm và nhân viên trong quá trình xoay nhân tố EFA tại thị trường miền Trung.
  • Tối ưu hóa quản trị danh mục: Xác định rõ mức độ nhạy cảm của các đại lý đối với chiết khấu thương mại và chu kỳ cấp tín dụng ngắn hạn (Accounts Receivable), hỗ trợ doanh nghiệp tái cấu trúc danh mục 100 dòng sản phẩm từ hơn 100 đối tác cung ứng.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả định lượng, hệ thống giải pháp thực thi được xây dựng chi tiết theo từng khía cạnh chính sách:

                                LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI 4 GIAI ĐOẠN (Q1 - Q4)

Chiến lược cụ thể theo thứ tự ưu tiên

  1. Chính sách Giá cả ($\beta = 0.281$):
    • Thiết lập biểu giá minh bạch, xây dựng cơ chế chiết khấu doanh số lũy tiến từ 3% đến 8% cho các đại lý đạt mốc doanh thu tháng $> 100$ triệu đồng.
    • Cung cấp cam kết bảo vệ giá (Price Protection Policy) khi thị trường biến động.
  2. Chính sách Sản phẩm ($\beta = 0.245$):
    • Đảm bảo $100%$ hàng hóa có chứng nhận nguồn gốc xuất xứ (CO/CQ), tem chống giả từ các hãng đối tác (American Standard, Inax, Kangaroo...).
    • Duy trì tỷ lệ sẵn sàng tồn kho (Service Level) $> 95%$ tại tổng kho Hương Sơ đối với 20 mã hàng chủ lực (Top SKU).
  3. Chính sách Giao nhận Logistics ($\beta = 0.194$):
    • Tối ưu đội xe vận chuyển 20 nhân sự, thiết lập lộ trình giao hàng cố định 2 chuyến/ngày cho khu vực nội thành Huế và cam kết trong vòng 24h đối với khu vực huyện thị (Hương Trà, Hương Thủy, Phú Vang, Phong Điền).
    • Chuẩn hóa bao bì đóng gói chống va đập cho các thiết bị gốm sứ và linh kiện kính.
  4. Đào tạo Đội ngũ nhân viên ($\beta = 0.174$):
    • Nâng cao năng lực cho 33 nhân viên bán hàng về hiểu biết kỹ thuật thiết bị điện nước.
    • Thiết lập KPI tần suất ghé thăm đại lý tối thiểu 1 lần/tuần/đại lý trọng điểm.
  5. Hình thức thanh toán ($\beta = 0.158$):
    • Linh hoạt hạn mức nợ gối đầu: Cho phép đại lý uy tín thanh toán sau 15–30 ngày với trần tín dụng kiểm soát dựa trên xếp hạng lịch sử mua hàng, giảm bớt áp lực nợ đọng phải thu ngắn hạn cho công ty mẹ.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Giới hạn cỡ mẫu và kỹ thuật chọn mẫu: Mẫu khảo sát $N = 150$ đại lý theo phương pháp thuận tiện, tập trung chính tại TP. Huế và vùng lân cận, chưa bao phủ toàn diện các đại lý tại hai tỉnh Quảng Trị và Quảng Bình mà công ty đang mở rộng.
  • Tính biến thiên theo thời gian (Cross-sectional Data): Dữ liệu thu thập tại một thời điểm (tháng 2 - 3/2019), chưa đo lường được sự thay đổi của đại lý qua các chu kỳ kinh doanh dài hạn.
  • Hướng phát triển tiếp theo:
    1. Mở rộng mẫu nghiên cứu lên $N \ge 300$, áp dụng kỹ thuật chọn mẫu phân tầng ngẫu nhiên (Stratified Random Sampling) trên toàn địa bàn Bắc Trung Bộ.
    2. Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling) để đánh giá đồng thời biến trung gian (Sự gắn kết kênh, Lòng tin) và biến kết quả (Hành vi tái đặt hàng).
    3. Tích hợp nền tảng B2B Portal để tự động hóa thu thập chỉ số CSI (Customer Satisfaction Index) theo thời gian thực.

Đối tượng hưởng lợi

                               MA TRẬN GIÁ TRỊ GIA TĂNG
  • Công ty TNHH Phát Đạt: Sở hữu cơ sở khoa học để tái phân bổ ngân sách xúc tiến bán hàng, cải thiện dòng tiền và giảm thiểu rủi ro từ khoản nợ phải trả hiện chiếm 85,08% nguồn vốn.
  • Hệ thống đại lý bán lẻ: Được hưởng dịch vụ logistics chất lượng cao, giảm thiểu chi phí lưu kho cá nhân và tối ưu hóa biên lợi nhuận nhờ chính sách chiết khấu lũy tiến.
  • Cộng đồng học thuật và sinh viên kinh tế: Tài liệu thực nghiệm chuẩn mực về quy trình phân tích dữ liệu khảo sát thị trường sử dụng phần mềm SPSS trong ngành phân phối kỹ thuật dân dụng.

Câu hỏi thường gặp

1. Điều kiện tiên quyết để triển khai mô hình nghiên cứu này tại các doanh nghiệp phân phối khác là gì?

Doanh nghiệp cần có mạng lưới tối thiểu từ 50–100 đại lý hoạt động thường xuyên, xây dựng được danh mục bảng hỏi chuẩn hóa tương ứng với các mặt hàng kinh doanh và sử dụng phần mềm phân tích thống kê (như SPSS hoặc R/Python).

2. Mô hình có thể mở rộng khi số lượng đại lý tăng lên quy mô hàng nghìn không?

Hoàn toàn khả thi. Khi quy mô mẫu đạt $N > 500$, doanh nghiệp có thể chuyển đổi từ mô hình EFA/OLS sang mô hình phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và mô hình phương trình cấu trúc (SEM) để kiểm tra các mối quan hệ đa tầng phức tạp hơn.

3. Làm thế nào để giải quyết mâu thuẫn giữa việc nới lỏng chính sách thanh toán cho đại lý và việc kiểm soát nợ phải thu của doanh nghiệp?

Cần áp dụng chính sách chấm điểm tín dụng đại lý (Dealer Credit Scoring). Chỉ các đại lý có lịch sử thanh toán đúng hạn và doanh số ổn định mới được hưởng hạn mức nợ gối đầu 15–30 ngày, kết hợp chiết khấu thanh toán ngay $1.5 - 2%$ để khuyến khích dòng tiền sớm.

4. Chi phí để duy trì và vận hành hệ thống đánh giá sự hài lòng định kỳ là bao nhiêu?

Chi phí tương đối thấp do chủ yếu tận dụng lực lượng nhân viên kinh doanh sẵn có (33 người) kết hợp với các biểu mẫu khảo sát trực tuyến qua Google Forms/SPSS, ước tính chiếm dưới 0.5% ngân sách marketing hàng năm.

5. Thời gian thu hồi vốn (ROI) dự kiến của các giải pháp cải tiến chính sách bán hàng là bao lâu?

Dự kiến từ 6 đến 9 tháng sau khi tái cấu trúc chính sách giá và lộ trình logistics, nhờ việc tăng sản lượng nhập hàng từ các đại lý hiện hữu thêm $15 - 20%$ và giảm thiểu chi phí phát sinh do hàng đổi trả/giao trễ hạn.

Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Hồ Ngọc Trinh (Trường Đại học Kinh tế Huế, GVHD ThS. Nguyễn Thị Trà My) đã giải quyết trọn vẹn bài toán thực tiễn tại Công ty TNHH Phát Đạt. Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng chặt chẽ trên mẫu 150 đại lý, đề tài đã chứng minh và lượng hóa tầm quan trọng của 6 nhân tố cấu thành chính sách bán hàng, trong đó Giá cả ($\beta = 0.281$) và Sản phẩm ($\beta = 0.245$) đóng vai trò quyết định hàng đầu, tiếp theo là Cách thức giao hàng, Đội ngũ nhân viên, Hình thức thanh toán và Khuyến mãi.

Kết quả nghiên cứu cung cấp luận cứ thực chứng quan trọng giúp Ban Giám đốc Công ty TNHH Phát Đạt tối ưu hóa nguồn lực tài chính, chuẩn hóa chuỗi cung ứng logistics và nâng cao mức độ gắn kết với mạng lưới phân phối B2B trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế và khu vực miền Trung.