CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ LUẬN kĩ về thứ mình sắp mua. Dù là mua ở cửa hàng hay mua online, họ đều không muốn mình trở thành người chi quá tay. CƠ SỞ LÝ LUẬN NGHIÊN CỨU 1. Kiểm định thang đo 1.
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến - tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo: Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0. Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lường tốt; từ 0.8 là sử dụng được; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Có thể cải thiện giá trị của hệ số này bằng cách: Quan sát cột “Cronbach alpha nếu loại biến”, nếu ta thấy trong cột này còn có giá trị lớn hơn giá trị α mà ta thu được trước khi loại biến thì ta còn có thể cải thiện hệ số α bằng cách loại đi chính biến được chỉ định đó. Phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích nhân tố khám phá EFA là một phương pháp phân tích thống kê để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dụng thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (dẫn theo Lê Ngọc Đức, 2008). SVTH: VŨ CHÍ DŨNG - N16DCMR005 11 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ LUẬN Xem xét giá trị KMO: 0.5≤ KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO ≤ 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0. Xem lại thông số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị > 1. Xem xét giá trị tổng phương sai trích (yêu cầu là ≥ 50%): cho biết các nhân tố được trích giải thích được % sự biến thiên của các biến quan sát. Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA: - Sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues =1.
Với các thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Princial components. Tiến hành loại các biến số có trọng số nhân tố (còn gọi là hệ số tải nhân tố) nhỏ hơn 0.4 và tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (thang đo được chấp nhận) (Gerbing & Anderson, 1988; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). - Trọng số nhân tố: trong phân tích nhân tố, trọng số nhân tố của một biến trên nhân tố mà nó là một biến đo lường sau khi quay nhân tố phải cao và các trọng số trên nhân tố mà nó không đo lường phải thấp. Đạt được điều kiện này thang đo đạt được giá trị hội tụ (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo đó, khi kiểm định trọng số nhân tố cần tuân thủ một số tiêu chí sau: Một là, trọng số nhân tố của 1 biến Xi là λi >= 0.5 là chấp nhận được. Trong trường hợp λi < 0.5 chúng ta có thể xóa biến Xi vì nó thực sự không đo lường khái niệm chúng ta cần đo. Hai là, chênh lệch trọng số: λi A - λi B >= 0.3 là giá trị thường được các nhà nghiên cứu chấp nhận (Sách Nghiên cứu, Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kiểm định mô hình nghiên cứu 1.
Phân tích tương quan Hệ số tương quan (r) là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số có giá trị từ -1 đến 1. Nếu giá trị của hệ số tương quan là âm (r 0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng và khi x tăng cao thì y cũng tăng theo. SVTH: VŨ CHÍ DŨNG - N16DCMR005 12 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ LUẬN Có nhiều hệ số tương quan, hệ số tương quan thông dụng nhất: hệ số tương quan Pearson. Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Nếu các biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0). Hệ số tương quan r: r < 0.2 : không tương quan 0.4 : tương quan yếu 0.6 : tương quan trung bình 0.8 : tương quan mạnh 0.8 ≤ r < 1 : tương quan rất mạnh. Phân tích hồi quy Phân tích hồi quy là kỹ thuật thống kê dùng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của biến phụ thuộc và biến độc lập. Hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố độc lập tác động đến nhân tố phụ thuộc từ đó đưa ra được phương trình hồi quy cũng là mục đích của bài nghiên cứu.
Xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố độc lập lên nhân tố phụ thuộc. Sau khi thang đo của các yếu tố mới được kiểm định, bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 0,05. Mô hình hồi quy như sau: Y= β0 + β1*X1 + β2*X2 +…+ βi*Xi Trong đó: Y: Biến phụ thuộc Xi: Các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc βi: Các hệ số hồi quy riêng phần Yêu cầu của hồi quy: - Giá trị Sig.05 là điều kiện để các biến được đưa vào mô hình nghiên cứu. - VIF < 2 đảm bảo không vi phạm đa cộng tuyến.
- Không có hiện tượng tự tương quan (Xét Durbin Watson). R-square cho biết được số % biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập tác động lên nó. SVTH: VŨ CHÍ DŨNG - N16DCMR005 13 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ LUẬN 1. Kiểm định sự khác biệt về hành vi sử dụng đối với các biến nhân khẩu học 1.
Kiểm định T-test Kiểm định Independent Samples T-Test là phép kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể, được dùng trong trường hợp ta muốn kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của 2 trung bình tổng thể dựa trên 2 mẫu độc lập rút từ 2 tổng thể này. Trong kiểm định Independent Samples T-Test ta có 1 biến định lượng để tính trung bình và 1 biến định tính dùng để chia nhóm ra so sánh. Kiểm định Anova Phân tích phương sai là sự mở rộng của kiểm định t, vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỹ thuật này dùng để kiểm định giả thiết các tổng thể nhóm có trị trung bình bằng nhau.
Không phải lúc nào cũng có sự khác biệt trung bình biến định lượng giữa tất cả các nhóm giá trị của biến định tính, có thể chỉ tồn tại sự khác biệt đó giữa một cặp hoặc một vài cặp giá trị mà thôi. Phân tích sâu ANOVA sẽ giúp chúng ta tìm ra được chính xác cặp giá trị nào. Lưu ý rằng, chỉ phân tích sâu ANOVA khi đã hoàn thành phân tích cơ bản và xác định rằng có sự khác biệt biến định lượng đối với những giá trị khác nhau của biến định tính. LÝ LUẬN VỀ MỐI LIÊN HỆ GIỮA NHẬN THỨC CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI ONLINE MARKETING VÀ QUYẾT ĐỊNH MUA Ý định là một yếu tố dùng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi trong tương lai.
Theo Ajzen (1991), ý định là một yếu tố tạo động lực, nó thúc đẩy một cá nhân sẵn sàng thực hiện hành vi. Do đó, Delafrooz và cộng sự (2011) cho rằng “ý định mua sắm trực tuyến là khả năng chắc chắn của người tiêu dùng sẽ thực hiện việc mua sắm qua Internet”. Theo Ajzen (1991), ý định bị ảnh hưởng trực tiếp bởi “thái độ”, “chuẩn mực chủ quan” và “nhận thức kiểm soát hành vi”. Trong đó, thái độ là “đánh giá của một cá nhân về kết quả thu được từ việc thực hiện một hành vi”.
Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, thái độ đề cập đến những đánh giá tốt hay không tốt của người tiêu dùng về việc sử dụng Internet để mua hàng hóa hoặc dịch vụ từ các trang web bán lẻ. Thái độ của người tiêu dùng có ảnh hưởng đến ý định của họ. Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, SVTH: VŨ CHÍ DŨNG - N16DCMR005 14 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ LUẬN thái độ của người tiêu dùng đối với mua sắm trực tuyến đã được chứng minh có ảnh hưởng tích cực đối với ý định mua của họ Quyết định mua hàng của khách hàng xuất phát từ nhiều nhân tố, trải qua nhiều quá trình. Và thực tế cho thấy, khách hàng ngày càng kỹ lưỡng trong quá trình mua hàng.
Trong khi đó, đối thủ cạnh tranh ngày càng nhiều dễ làm thay đổi ý định mua của khách hàng. Do đó, các công cụ Onlien Marketing chính là những công cụ giúp cho công ty nổi bật, dễ dàng tiếp cận, chinh phục khách hàng. TÓM TẮT CHƯƠNG 1 Chương 1 này tác giả đã khái quát những lý thuyết căn bản về Online Marketing. Làm rõ vai trò hoạt động của từng công cụ truyền thông Online Marketing (Website, social media Marketing, SEM,…).
Đưa ra những lý thuyết về quá trình nghiên cứu, kiểm định. Đồng thời là đưa ra mối liên hệ giữa nhận thức của khách hàng với hoạt động mua hàng online và quyết định mua. Từ đó làm nền tảng để tác giả xây dựng lên khung kế hoạch Online Marketing cho công ty cổ phần mỹ phẩm Sachi. SVTH: VŨ CHÍ DŨNG - N16DCMR005 15 KHÓA LUẬN TN ĐẠI HỌC CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH CHƯƠNG II : PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG ONLINE MARKETING TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN MỸ PHẨM SACHI COSMETICS 1.