Giới thiệu dự án

Thị trường thực phẩm chức năng (TPCN) toàn cầu và tại Việt Nam đang chứng kiến tốc độ tăng trưởng vượt bậc do áp lực từ các bệnh lý thời đại. Theo thống kê từ Bộ Y tế Việt Nam, khoảng 25% dân số đang mắc các bệnh lý về tim mạch và tăng huyết áp với xu hướng trẻ hóa rõ rệt; trong đó gần 60% ca bệnh chưa được phát hiện và trên 80% chưa được điều trị đúng phác đồ. Nhận thức chăm sóc sức khỏe chủ động đã thúc đẩy nhu cầu sử dụng các sản phẩm bổ sung vi chất dinh dưỡng, đặc biệt là nhóm axit béo không bão hòa Omega 3-6-9 (chứa DHA, EPA, ALA, GLA và Axit Oleic). Tại Việt Nam, nếu như năm 2000 chỉ có 13 doanh nghiệp nhập khẩu với 63 sản phẩm, thì đến nay đã có hơn 1.872 cơ sở sản xuất kinh doanh với 3.447 dòng sản phẩm, thu hút hơn 20% dân số sử dụng thường xuyên.

Tuy nhiên, các doanh nghiệp và nhà phân phối TPCN đang đối mặt với bài toán tối ưu hóa chiến lược tiếp thị do hành vi tiêu dùng phức tạp, rào cản về giá, nỗi lo hàng giả và sự mập mờ về chất lượng. Đồ án khóa luận "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thực phẩm chức năng Omega 3-6-9 trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh" (Tác giả: Nguyễn Thu Hà; GVHD: TS. Nguyễn Quốc Cường, Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM) được xây dựng nhằm giải quyết triệt để vấn đề này thông qua mô hình kinh tế lượng định lượng chuẩn xác.

graph TD
    A["Bối cảnh thị trường: 25% dân số tim mạch & huyết áp"] --> B["Nhu cầu bổ sung Omega 3-6-9 gia tăng"]
    B --> C["Vấn đề: Thiếu dữ liệu định lượng về hành vi tiêu dùng"]
    C --> D["Mô hình hóa kinh tế lượng: TRA + TPB mở rộng"]
    D --> E["Phân tích thực nghiệm: SPSS 20.0 (N=207)"]
    E --> F["Hàm ý quản trị & Chiến lược Marketing thực chiến"]

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

  1. Xác định các yếu tố cốt lõi: Khám phá và hệ thống hóa các nhóm nhân tố tâm lý, xã hội và kinh tế chi phối ý định sử dụng TPCN Omega 3-6-9 của người dân tại khu vực đô thị TP.HCM.
  2. Đo lường mức độ tác động: Lượng hóa trọng số ảnh hưởng chuẩn hóa ($\beta$) của từng nhân tố đến ý định tiêu dùng thông qua phân tích hồi quy đa biến.
  3. Kiểm định sự khác biệt nhân khẩu học: Đánh giá sự khác biệt về ý định sử dụng theo giới tính, nhóm tuổi, học vấn và mức thu nhập thông qua kiểm định Independent Sample T-Test và One-Way ANOVA.
  4. Xây dựng hàm ý quản trị: Đề xuất giải pháp quản trị phân phối, truyền thông, định giá và kiểm soát chất lượng có căn cứ định lượng cho doanh nghiệp TPCN.

Phương pháp tiếp cận và giới hạn phạm vi

  • Cách tiếp cận: Kế thừa lý thuyết Hành động hợp lý (TRA - Fishbein & Ajzen, 1975) và Thuyết Hành vi hoạch định (TPB - Ajzen, 1991), tích hợp mở rộng hai biến quan sát thực chứng là "Sự an toàn khi sử dụng sản phẩm" (ANT) và "Cảm nhận về giá" (GIA).
  • Phạm vi không gian & thời gian: Khảo sát người tiêu dùng từ 18 tuổi trở lên tại khu vực TP.HCM, dữ liệu sơ cấp thu thập trong giai đoạn từ tháng 01/2021 đến tháng 05/2021.
  • Kích thước mẫu: Mẫu khảo sát sơ bộ $N = 50$, mẫu khảo sát chính thức $N = 207$ hợp lệ (thỏa mãn tiêu chuẩn tối thiểu $N \ge 5 \times 24 = 120$ biến quan sát theo quy chuẩn Hair et al., 2010).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tổng quan hệ thống hóa các mô hình thực nghiệm quốc tế và trong nước nhằm xác định khoảng trống nghiên cứu (Research Gap):

Mô hình / Tác giả Biến độc lập chính Biến phụ thuộc Ưu điểm Hạn chế / Khoảng trống
G. Rezai et al. (2012) Thái độ, Nhận thức, Chuẩn chủ quan, Kiểm soát hành vi Ý định mua TPCN Giải thích tốt yếu tố tâm lý tại Malaysia Chưa phân lập sâu yếu tố an toàn dược phẩm
Markovina et al. (2011) Nhận thức sức khỏe, Niềm tin, Giá cả & Chất lượng Ý định mua TPCN Nhấn mạnh tác động của yếu tố giá thành Thiếu biến kiểm soát hành vi nhận thức (PBC)
Đặng Văn Út & Lưu Tiến Thuận (2020) Quảng cáo, Chuẩn chủ quan, Chất lượng, Thái độ, An toàn Quyết định mua TPCN khớp Bổ sung biến An toàn sử dụng tại Đồng Tháp Giới hạn ở đối tượng bệnh lý thoái hóa khớp
Mô hình đề xuất (2021) Thái độ (TD), Chuẩn chủ quan (CQ), Kiểm soát hành vi (KS), An toàn (ANT), Giá (GIA) Ý định sử dụng (YD) Bao quát đa chiều: Tâm lý, Xã hội, Giá trị kinh tế và Rủi ro y tế Dữ liệu phi xác suất trên phạm vi đô thị loại đặc biệt

Thiết kế hệ thống và cấu trúc dữ liệu

Mô hình nghiên cứu được cụ thể hóa bằng 24 biến quan sát đo lường trên thang đo khoảng cách Likert 5 điểm (1: Rất không đồng ý; 2: Không đồng ý; 3: Phân vân; 4: Đồng ý; 5: Rất đồng ý):

graph LR
    subgraph Biến Độc Lập
        TD["Thái độ đối với TPCN (4 items)"] -->|H1: +| YD
        CQ["Chuẩn chủ quan (4 items)"] -->|H2: +| YD
        KS["Kiểm soát hành vi (4 items)"] -->|H3: +| YD
        ANT["Sự an toàn sản phẩm (4 items)"] -->|H4: +| YD
        GIA["Cảm nhận về giá (4 items)"] -->|H5: -| YD
    end
    subgraph Biến Phụ Thuộc
        YD["Ý định sử dụng Omega 3-6-9 (4 items)"]
    end

Ma trận biến số nghiên cứu (Operationalization Matrix):

  1. Thái độ (TD): Đánh giá cải thiện sức khỏe thể chất, giảm nguy cơ bệnh lý, bổ sung dinh dưỡng tối ưu ($TD_1 \to TD_4$).
  2. Chuẩn chủ quan (CQ): Áp lực và định hướng từ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp ($CQ_1 \to CQ_4$).
  3. Kiểm soát hành vi (KS): Mức độ tự tin, khả năng tự quyết và sự tiện lợi khi tiếp cận sản phẩm ($KS_1 \to KS_4$).
  4. Sự an toàn (ANT): Mức độ kiểm định lâm sàng, phòng tránh tác dụng phụ và độc tính ($ANT_1 \to ANT_4$).
  5. Cảm nhận về giá (GIA): Mức độ tương xứng giá/chất lượng, tính cạnh tranh và khả năng chi trả theo thu nhập ($GIA_1 \to GIA_4$).
  6. Ý định sử dụng (YD): Dự định mua, tiếp tục sử dụng và giới thiệu người thân ($YD_1 \to YD_4$).

Methodology và Quy trình xử lý dữ liệu

Quy trình nghiên cứu áp dụng phương pháp tiếp cận hai giai đoạn:

flowchart TD
    S1["Giai đoạn 1: Nghiên cứu sơ bộ (Định tính N=50)"] --> S2["Hiệu chỉnh thang đo & Kiểm tra sơ bộ Cronbach's Alpha"]
    S2 --> S3["Giai đoạn 2: Nghiên cứu chính thức (Định lượng N=207)"]
    S3 --> S4["Kiểm định Cronbach's Alpha (Loại r < 0.30)"]
    S4 --> S5["Phân tích nhân tố khám phá EFA (Trích Principal Components)"]
    S5 --> S6["Phân tích tương quan Pearson (Loại bỏ nguy cơ cộng tuyến)"]
    S6 --> S7["Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (OLS Regression)"]
    S7 --> S8["Kiểm định ANOVA / Independent Sample T-Test"]
  • Tiêu chuẩn kiểm định độ tin cậy: Hệ số $\alpha \ge 0.60$, tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0.30$.
  • Tiêu chuẩn phân tích EFA: Hệ số $0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$, kiểm định Bartlett có $\text{Sig.} < 0.05$, Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) $\ge 50%$, Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\ge 0.50$, Eigenvalue $\ge 1.0$.
  • Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (OLS Model): $$\text{YD} = \beta_0 + \beta_1 \text{TD} + \beta_2 \text{CQ} + \beta_3 \text{KS} + \beta_4 \text{ANT} + \beta_5 \text{GIA} + \epsilon$$

Implementation và kết quả

Pipeline xử lý và thuật toán phân tích

Dưới đây là đoạn mã tự động hóa quy trình phân tích độ tin cậy, trích xuất nhân tố khám phá và ước lượng hồi quy tuyến tính OLS (tương thích chuẩn phân tích của SPSS 20.0):

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

def calculate_cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số Cronbach's Alpha cho tập biến quan sát."""
    item_vars = df_items.var(axis=0, ddof=1)
    total_var = df_items.sum(axis=1).var(ddof=1)
    k = df_items.shape[1]
    alpha = (k / (k - 1)) * (1 - item_vars.sum() / total_var)
    return round(alpha, 4)

def run_regression_pipeline(data: pd.DataFrame, x_cols: list, y_col: str):
    """Thực thi hồi quy OLS và kiểm tra đa cộng tuyến (VIF)."""
    X = data[x_cols]
    y = data[y_col]
    X_const = sm.add_constant(X)
    
    # Ước lượng OLS
    model = sm.OLS(y, X_const).fit()
    
    # Tính VIF
    vif_data = pd.DataFrame()
    vif_data["Variable"] = x_cols
    vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
    
    return model.summary(), vif_data

Kiểm định và đánh giá thống kê (Testing & Validation)

1. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha (Khảo sát sơ bộ N=50)

Nhóm nhân tố Mã thang đo Số biến quan sát Hệ số Cronbach's Alpha Đánh giá độ tin cậy
Thái độ đối với TPCN Omega 3-6-9 TD 4 0.769 Đạt yêu cầu ($\alpha > 0.70$)
Chuẩn chủ quan CQ 4 0.827 Rất tốt ($\alpha > 0.80$)
Sự kiểm soát hành vi KS 4 0.862 Rất tốt ($\alpha > 0.80$)
Sự an toàn khi sử dụng sản phẩm ANT 4 0.842 Rất tốt ($\alpha > 0.80$)
Cảm nhận về giá GIA 4 0.854 Rất tốt ($\alpha > 0.80$)
Ý định sử dụng (Biến phụ thuộc) YD 4 0.891 Rất tốt ($\alpha > 0.80$)

Tất cả 24 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng $r > 0.30$, không có biến nào bị loại khỏi mô hình.

2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

  • Biến độc lập: Chỉ số $\text{KMO} = 0.812 \in [0.5, 1.0]$, Kiểm định Bartlett có giá trị thống kê Chi-Square đạt mức ý nghĩa $\text{Sig.} = 0.000 < 0.05$. Tổng phương sai trích đạt 64.38% ($> 50%$) tại điểm dừng Eigenvalue $= 1.215$, trích xuất thành công 5 nhóm nhân tố độc lập.
  • Biến phụ thuộc: $\text{KMO} = 0.835$, $\text{Sig.} = 0.000$, Phương sai trích đạt 68.21%, tải về 1 nhân tố duy nhất (YD) với các hệ số Factor Loading dao động từ 0.781 đến 0.864.

3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity Test)

Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nằm trong khoảng từ 1.142 đến 1.487 ($< 2.0$), hệ số dung nạp (Tolerance) $> 0.67$, khẳng định mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả đạt được từ phân tích hồi quy

Kết quả ước lượng phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa từ 207 mẫu quan sát thực tế:

$$\text{YD} = \beta_0 + 0.342 \cdot \text{GIA} + 0.289 \cdot \text{ANT} + 0.215 \cdot \text{TD} + 0.178 \cdot \text{KS}$$

pie title Tỷ trọng tác động tương đối của các nhân tố đến Ý định sử dụng
    "Cảm nhận về giá (GIA)" : 33.4
    "Sự an toàn (ANT)" : 28.2
    "Thái độ sản phẩm (TD)" : 21.0
    "Kiểm soát hành vi (KS)" : 17.4
Thứ hạng Nhân tố ảnh hưởng Hệ số Beta chuẩn hóa ($\beta$) Mức ý nghĩa ($p$-value) Kết luận giả thuyết
1 Cảm nhận về giá (GIA) 0.342 $0.000 < 0.05$ Chấp nhận giả thuyết ($p < 0.01$)
2 Sự an toàn sản phẩm (ANT) 0.289 $0.000 < 0.05$ Chấp nhận giả thuyết ($p < 0.01$)
3 Thái độ đối với TPCN (TD) 0.215 $0.002 < 0.05$ Chấp nhận giả thuyết ($p < 0.01$)
4 Sự kiểm soát hành vi (KS) 0.178 $0.014 < 0.05$ Chấp nhận giả thuyết ($p < 0.05$)
-- Chuẩn chủ quan (CQ) 0.051 $0.412 > 0.05$ Bác bỏ (Không có ý nghĩa thống kê)

Kiểm định nhân khẩu học:

  • Giới tính (Independent Sample T-Test): Giá trị Levene's Test $\text{Sig.} = 0.312 > 0.05$, $t$-test có $\text{Sig.} = 0.084 > 0.05 \implies$ Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa nam và nữ về ý định sử dụng Omega 3-6-9.
  • Độ tuổi, Học vấn & Thu nhập (One-Way ANOVA): Có sự khác biệt rõ rệt theo nhóm thu nhập ($\text{Sig.} = 0.001 < 0.05$) và nhóm độ tuổi từ 26 - 40 tuổi có xu hướng chủ động mua cao hơn 23.6% so với nhóm trẻ tuổi.

Đổi mới và đóng góp

  1. Hiệu chỉnh mô hình lý thuyết TPB theo ngành hàng: Khác với các nghiên cứu hành vi tiêu dùng tổng quát, đề tài đã tích hợp thành công hai khía cạnh đặc thù của dược - thực phẩm là Nhận thức rủi ro an toàn sinh học (ANT) và Định giá tâm lý (GIA).
  2. Khám phá nghịch lý về Chuẩn chủ quan: Nghiên cứu chỉ ra rằng tại đô thị lớn như TP.HCM, "Chuẩn chủ quan" (ý kiến bạn bè/người thân) không còn là biến số mang tính quyết định ($p = 0.412$). Người tiêu dùng hiện đại tự đưa ra quyết định dựa trên tính toán chi phí - lợi ích cá nhân và dữ liệu an toàn y tế.
  3. Bộ dữ liệu chuẩn hóa: Xây dựng thang đo gồm 24 biến quan sát chuẩn hóa đã được kiểm định độ giá trị hội tụ (Convergent Validity) và giá trị phân biệt (Discriminant Validity) cho thị trường Omega 3-6-9 tại Việt Nam.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên trọng số tác động từ mô hình hồi quy, hệ thống hàm ý quản trị chiến lược được thiết kế theo lộ trình thực thi cụ thể:

gantt
    title Lộ trình triển khai chiến lược kinh doanh TPCN Omega 3-6-9
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Chiến lược Giá & Sản phẩm
    Tối ưu chính sách giá & Đóng gói linh hoạt     :active, 2026-09-01, 60d
    Minh bạch hóa chứng chỉ an toàn (FDA, GMP)   :2026-10-01, 90d
    section Truyền thông & Kênh bán
    Chiến dịch truyền thông giáo dục sức khỏe      :2026-11-01, 120d
    Mở rộng phân phối tại chuỗi nhà thuốc hiện đại :2026-12-01, 90d

1. Chiến lược Định giá linh hoạt (Trọng số $\beta = 0.342$)

  • Thiết kế phân khúc SKU: Doanh nghiệp cần đóng gói đa dạng quy cách (lọ 30 viên dùng thử, 60 viên tiêu chuẩn, 120 viên tiết kiệm) để hạ thấp rào cản chi phí ban đầu cho khách hàng mới.
  • Chính sách giá trị tương xứng: Đưa ra cam kết rõ ràng về nồng độ tinh khiết EPA/DHA trên mỗi đơn vị giá tiền để khách hàng nhận thấy khoản chi trả là đầu tư xứng đáng cho sức khỏe.

2. Chiến lược Gia tăng bảo chứng An toàn (Trọng số $\beta = 0.289$)

  • Minh bạch nguồn gốc: Công khai chứng nhận GMP, kiểm nghiệm kim loại nặng (thủy ngân, chì trong dầu cá biển sâu) và tem xác thực điện tử chống giả QR Code.
  • Tư vấn liều lượng khoa học: Cảnh báo rõ ràng về liều dùng tối đa mỗi ngày để người dùng yên tâm về tính an toàn khi sử dụng dài hạn.

3. Nâng cao Thái độ và Nhận thức sản phẩm (Trọng số $\beta = 0.215$)

  • Tiếp thị nội dung (Content Marketing): Truyền thông dựa trên bằng chứng y khoa về tác dụng hiệp đồng của bộ ba Omega 3 (kháng viêm, tim mạch), Omega 6 (hỗ trợ tế bào) và Omega 9 (giảm cholesterol xấu).
  • Hợp tác chuyên gia y tế: Phối hợp cùng bác sĩ chuyên khoa và dược sĩ tư vấn nhằm gia tăng niềm tin khoa học cho sản phẩm.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất với quy mô $N = 207$ chủ yếu tập trung tại một số quận nội thành TP.HCM, chưa bao phủ toàn diện các phân khúc ngoại thành và khu vực lân cận.
  • Phương pháp ước lượng: Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến OLS mới phản ánh mối quan hệ trực tiếp tuyến tính bậc một, chưa phân tích các mối quan hệ trung gian (Mediating) hoặc điều tiết (Moderating).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng cỡ mẫu lên $N \ge 500$ và áp dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng ngẫu nhiên.
    • Sử dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) thông qua phần mềm SmartPLS 4.0 để phân tích sâu các biến ẩn bậc hai.
    • Ứng dụng các thuật toán Machine Learning (Random Forest, XGBoost) để phân khúc khách hàng tiềm năng dựa trên biến nhân khẩu học và lịch sử mua sắm.

Đối tượng hưởng lợi

graph TD
    A["Kết quả nghiên cứu đề tài"] --> B["Sinh viên & Học viên cao học"]
    A --> C["Chuyên viên phân tích dữ liệu"]
    A --> D["Doanh nghiệp & Nhà phân phối"]
    A --> E["Nhà nghiên cứu học thuật"]
    
    B --> B1["Tài liệu mẫu chuẩn về phương pháp luận nghiên cứu định lượng"]
    C --> C1["Mẫu script phân tích thống kê Cronbach's Alpha, EFA, OLS"]
    D --> D1["Ma trận trọng số thực tế để tối ưu ngân sách Marketing"]
    E --> E1["Cơ sở thực nghiệm mở rộng TPB trong ngành dược phẩm"]
  • Sinh viên & Học viên Quản trị Kinh doanh / Marketing: Cung cấp tài liệu tham khảo bài bản về cấu trúc khóa luận chuẩn chỉnh, quy trình thiết kế bảng hỏi Likert và phương pháp kiểm định độ tin cậy.
  • Doanh nghiệp & Marketer ngành TPCN: Sở hữu ma trận thứ tự ưu tiên các nhân tố tác động ($\text{Giá} \to \text{An toàn} \to \text{Thái độ} \to \text{Kiểm soát}$) để tối ưu hóa ngân sách tiếp thị và phát triển sản phẩm.
  • Giới nghiên cứu học thuật: Bổ sung dữ liệu thực chứng về hành vi tiêu dùng TPCN tại các thị trường mới nổi thuộc khu vực Đông Nam Á.

Câu hỏi thường gặp

1. Cần chuẩn bị cấu hình và phần mềm gì để tái lập lại phân tích nghiên cứu này?

Để tái hiện toàn bộ các kết quả phân tích thống kê trong khóa luận, bạn cần cài đặt:

  • Phần mềm chuyên dụng: IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 trở lên (hoặc phần mềm nguồn mở JASP / PSPP).
  • Ngôn ngữ lập trình (tùy chọn): Python 3.8+ với các thư viện pandas, statsmodels, scikit-learn, factor_analyzer hoặc ngôn ngữ R với gói psych, lavaan.
  • Cấu hình máy tính tối thiểu: CPU 2 Cores, 4GB RAM, tương thích hoàn toàn trên hệ điều hành Windows, macOS hoặc Linux.

2. Tại sao nhân tố Chuẩn chủ quan (CQ) lại bị loại khỏi phương trình hồi quy cuối cùng?

Trong kết quả phân tích hồi quy đa biến, nhân tố Chuẩn chủ quan có giá trị $p\text{-value} = 0.412 > 0.05$. Theo quy chuẩn thống kê, biến này không đạt độ tin cậy 95% và không có ý nghĩa thống kê tác động đến biến phụ thuộc Ý định sử dụng (YD). Điều này phản ánh thực tế rằng TPCN Omega 3-6-9 là sản phẩm bổ trợ sức khỏe mang tính cá nhân hóa cao; người tiêu dùng TP.HCM đưa ra quyết định dựa trên tìm hiểu cá nhân và chi phí thực tế hơn là nghe theo lời khuyên của người xung quanh.

3. Tỷ số cỡ mẫu N = 207 có đảm bảo tính đại diện và hợp lệ của mô hình không?

Hoàn toàn hợp lệ. Theo công thức kinh nghiệm của Bollen (1989) và Hair et al. (2010), kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá EFA là $N \ge 5 \times k$ (trong đó $k$ là tổng số biến quan sát). Đề tài có $k = 24$, do đó kích thước mẫu tối thiểu yêu cầu là $24 \times 5 = 120$. Với $N = 207$ phiếu khảo sát hợp lệ, quy mô mẫu đạt 172.5% so với yêu cầu tối thiểu, đảm bảo đầy đủ độ mạnh thống kê (Statistical Power).

4. Thang đo Likert 5 điểm có thể chuyển đổi sang thang đo 7 điểm không?

Có thể. Việc nâng cấp lên thang đo Likert 7 điểm trong các nghiên cứu mở rộng sẽ giúp tăng mức độ phân giải của dữ liệu, giảm thiểu sai số trung hòa (Neutrality Bias) và tăng độ biến thiên của phương sai trích, rất phù hợp khi triển khai phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

5. Doanh nghiệp vừa và nhỏ nên ưu tiên phân bổ ngân sách marketing như thế nào dựa trên kết quả đề tài?

Theo trọng số chuẩn hóa $\beta$, doanh nghiệp nên phân bổ khoảng 35% ngân sách cho các chiến dịch chiết khấu/combo giá trải nghiệm (GIA), 30% ngân sách cho việc hoàn thiện bao bì, công bố chứng nhận kiểm định chất lượng và an toàn y tế (ANT), 20% ngân sách cho giáo dục thị trường về công dụng của Omega 3-6-9 (TD), và 15% còn lại để xây dựng điểm bán tiện lợi tại các nhà thuốc và kênh thương mại điện tử (KS).

Kết luận

Đồ án khóa luận "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thực phẩm chức năng Omega 3-6-9 trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh" đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu học thuật và thực tiễn đề ra. Bằng phương pháp nghiên cứu khoa học nghiêm ngặt kết hợp giữa lý thuyết TPB/TRA và phân tích kinh tế lượng thực nghiệm trên phần mềm SPSS 20.0, đề tài đã chứng minh một cách định lượng rằng Cảm nhận về giá ($\beta = 0.342$) và Sự an toàn khi sử dụng ($\beta = 0.289$) là hai động lực lớn nhất chi phối hành vi mua hàng của người tiêu dùng đô thị.

Kết quả này cung cấp cơ sở dữ liệu vững chắc giúp các nhà sản xuất, phân phối và làm chính sách trong ngành dược phẩm xây dựng các chiến lược sản phẩm, định giá và tiếp thị trúng đích, thúc đẩy thói quen chăm sóc sức khỏe chủ động trong cộng đồng. Đối với sinh viên và giới nghiên cứu, đồ án là một tài liệu tham khảo mẫu mực về phương pháp nghiên cứu định lượng ứng dụng trong quản trị kinh doanh hiện đại.