Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang diễn ra mạnh mẽ, nhu cầu học tập và nâng cao kỹ năng số ngày càng trở thành xu hướng tất yếu. Theo khảo sát của Taylor Nelson (08/2017), khoảng 47% chi tiêu của người dân Việt Nam được dành cho giáo dục — con số phản ánh rõ ràng mức độ ưu tiên của thị trường đối với dịch vụ đào tạo. Đặc biệt, phân khúc Digital Marketing đang nổi lên mạnh mẽ tại các tỉnh thành Việt Nam, bao gồm cả tỉnh Thừa Thiên Huế.

Problem statement cụ thể: Công ty TNHH Tư vấn và Đào tạo Oabi — một trong những đơn vị tiên phong cung cấp khóa học Digital Marketing tại thành phố Huế — đang đối mặt với thách thức không nhỏ trong việc thu hút và giữ chân học viên giữa thị trường ngày càng cạnh tranh. Bài toán đặt ra là: yếu tố nào thực sự ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn khóa học của học viên? Câu trả lời không thể dựa vào cảm tính mà phải xuất phát từ dữ liệu thực tế.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định theo 4 trục chính:

  1. Hệ thống hóa lý luận về hành vi và quyết định hành vi lựa chọn dịch vụ giáo dục
  2. Xác định các yếu tố cụ thể ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn khóa học Digital Marketing tại Oabi
  3. Đo lường mức độ tác động của từng yếu tố thông qua mô hình hồi quy đa biến
  4. Đề xuất giải pháp marketing có cơ sở dữ liệu hỗ trợ nhằm tăng khả năng thu hút học viên

Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong địa bàn thành phố Huế, giai đoạn từ 20/09/2018 đến 30/12/2018, với đề xuất giải pháp áp dụng cho năm 2019–2020.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Thị trường khóa học Digital Marketing tại Huế còn khá non trẻ nhưng tăng trưởng nhanh. Oabi tập trung vào các phân khúc:

Khóa học Mức học phí Tỷ lệ học viên đã tham gia
Nền tảng Digital Marketing 300.000đ 60,1%
Facebook Ads 1.000.000đ 45,3%
Email Marketing 790.000đ 38,5%
Google Ads (Search) 990.000đ 19,6%
Google Ads (Display) 990.000đ 17,6%

Phân tích profile học viên thực tế (n = 148):

  • 72,3% dưới 25 tuổi — phần lớn là sinh viên (53,4%) và người kinh doanh online (33,8%)
  • 42,6% có thu nhập dưới 3 triệu đồng/tháng — nhóm nhạy cảm với giá
  • 56,1% là nam giới, tuy nhiên không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định lựa chọn giữa nam và nữ

Nguồn thông tin học viên tiếp cận Oabi:

Kênh tiếp cận Tỷ lệ
Internet / Mạng xã hội 86,5%
Nhân viên tư vấn 60,1%
Buổi chia sẻ/hội thảo 51,4%
Bạn bè/người thân 46,6%
Tờ rơi 39,9%

Dữ liệu này cho thấy kênh digital chiếm ưu thế áp đảo trong việc tiếp cận khách hàng tiềm năng — phù hợp với tính chất của chính sản phẩm đang đào tạo.

Thiết kế hệ thống nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu đề xuất được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết TRA (Theory of Reasoned Action — Thuyết hành động hợp lý, Fishbein & Ajzen, 1967) và TPB (Theory of Planned Behavior — Thuyết hành vi dự định, Ajzen, 1991), kết hợp với nghiên cứu thực nghiệm của Phan Thị Thanh Thủy & Nguyễn Thị Minh Hòa (2017).

Phương trình hồi quy đa biến:

Yi = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + ei

Trong đó:

  • X1 = Nhóm tham khảo (TK)
  • X2 = Nhóm thái độ (TĐ)
  • X3 = Nhóm chất lượng và uy tín (CL)
  • X4 = Nhóm lợi ích học tập (LI)
  • X5 = Nhóm học phí (HP) — kỳ vọng tác động ngược chiều
  • X6 = Nhóm công tác truyền thông (TT)
  • Yi = Quyết định hành vi lựa chọn (QĐ)

Thang đo Likert 5 mức độ được áp dụng cho 28 biến quan sát, đảm bảo cỡ mẫu tối thiểu theo Hair et al. (2006): n ≥ 5 × 28 = 140. Nghiên cứu thu về 148 phiếu hợp lệ, đảm bảo yêu cầu thống kê.

Phần mềm phân tích: SPSS 20.0

Methodology

Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn sâu 10 học viên đã tham gia khóa học Digital Marketing tại Oabi để hiệu chỉnh thang đo ban đầu.

Nghiên cứu định lượng theo quy trình 4 bước:

  1. Phân tích thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
  2. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach's Alpha
  3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
  4. Phân tích tương quan Pearson và hồi quy đa biến

Implementation và kết quả

Kiểm định độ tin cậy thang đo

Nhóm yếu tố Cronbach's Alpha Kết quả
Nhóm tham khảo 0,762 Đạt yêu cầu
Nhóm thái độ 0,814 Tốt
Nhóm chất lượng và uy tín 0,800 Tốt
Nhóm lợi ích học tập Đạt Đạt yêu cầu
Nhóm học phí Đạt Đạt yêu cầu
Nhóm truyền thông Đạt Đạt yêu cầu

Không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình sau kiểm định Cronbach's Alpha — chứng tỏ bộ thang đo được thiết kế nhất quán và đáng tin cậy.

Phân tích EFA và hồi quy

Điều kiện EFA được đáp ứng:

  • Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): 0,5 ≤ KMO ≤ 1 — phù hợp cho phân tích nhân tố
  • Kiểm định Bartlett's Test: Sig. < 0,05 — các biến có tương quan có ý nghĩa thống kê
  • Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích > 50%
  • Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,5

Kiểm định đa cộng tuyến: Chỉ số VIF (Variance Inflation Factor) < 10 cho tất cả các biến — không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Kiểm định Durbin-Watson được áp dụng để kiểm tra tương quan của các sai số kề nhau, đảm bảo tính vững của mô hình hồi quy.

Kiểm định sự khác biệt nhân khẩu học

  • Theo độ tuổi (One-way ANOVA): Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) trong quyết định lựa chọn giữa các nhóm tuổi
  • Theo giới tính (Independent-Sample T-test): Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê — nam và nữ có xu hướng quyết định tương đồng
  • Theo thu nhập (One-way ANOVA): Có sự khác biệt rõ rệt giữa các nhóm thu nhập — nhóm thu nhập thấp nhạy cảm hơn với yếu tố học phí

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu này mang lại những đóng góp quan trọng so với các công trình trước đây:

So sánh với nghiên cứu của Phan Thị Thanh Thủy & Nguyễn Thị Minh Hòa (2017) về chương trình đào tạo có yếu tố nước ngoài tại ĐHKT Huế:

  • Nghiên cứu gốc: 7 yếu tố, đối tượng là sinh viên đại học chính quy
  • Nghiên cứu Oabi: 6 yếu tố tinh gọn hơn, đối tượng đa dạng hơn (sinh viên + người đi làm + chủ kinh doanh)
  • Điểm khác biệt: Loại bỏ yếu tố "cơ hội nghề nghiệp" vì không phù hợp với khóa học ngắn hạn; điều chỉnh yếu tố "danh tiếng" thành "chất lượng và uy tín" phù hợp hơn với thực tiễn công ty tư nhân

So sánh với mô hình của Joseph Sia Kee Ming (2010) về chọn trường Đại học tại Malaysia:

  • Mô hình Malaysia: Tập trung vào quyết định chọn trường dài hạn, nhắm đến học sinh phổ thông
  • Nghiên cứu Oabi: Áp dụng cho quyết định mua khóa học ngắn hạn, nhắm đến người đã có thu nhập và nhu cầu rõ ràng — phù hợp hơn với hành vi tiêu dùng trên thị trường giáo dục tư nhân

Phát hiện mới có giá trị thực tiễn:

  • Kênh internet (mạng xã hội, website) ảnh hưởng đến 86,5% học viên — cao hơn bất kỳ kênh nào khác
  • Nhân viên tư vấn trực tiếp cũng là "nhóm tham khảo" có tác động đến quyết định — thường bị bỏ qua trong các nghiên cứu trước
  • Nhóm học viên trẻ dưới 25 tuổi chiếm 72,3% — gợi ý định vị sản phẩm và kênh truyền thông tập trung vào thế hệ Gen Z

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kết quả nghiên cứu đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược cho Oabi:

  1. Gia tăng hoạt động giới thiệu khóa học đến khách hàng tiềm năng

    • Tập trung ngân sách vào kênh mạng xã hội (Facebook, YouTube) và SEO website — phù hợp với dữ liệu 86,5% học viên biết đến Oabi qua internet
    • Triển khai chương trình referral (giới thiệu bạn bè) để khai thác kênh truyền miệng (46,6% học viên biết qua người quen)
  2. Khác biệt hóa và đa dạng hóa khóa học

    • Phát triển thêm các gói học kết hợp (bundle) để tăng giá trị trung bình mỗi học viên
    • 41,9% học viên đã tham gia từ 2 khóa trở lên — cho thấy tiềm năng bán chéo (cross-sell) rất lớn
  3. Đãi ngộ và đào tạo nhân viên tư vấn

    • Nhân viên tư vấn ảnh hưởng đến 60,1% quyết định học viên — đây là "điểm chạm" quan trọng thứ hai sau internet cần được đầu tư bài bản
  4. Chương trình khuyến mãi và học phí linh hoạt

    • Nhắm vào phân khúc thu nhập dưới 3 triệu/tháng (42,6%) với gói trả góp hoặc học phí ưu đãi theo nhóm

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật được thừa nhận:

  • Phương pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác suất có thể làm giảm tính đại diện của tổng thể, không loại trừ thiên lệch chọn mẫu
  • Cỡ mẫu n = 148 đáp ứng yêu cầu tối thiểu của EFA nhưng chưa đủ lớn cho Structural Equation Modeling (SEM — Mô hình cấu trúc phương trình) — phương pháp mạnh hơn cho nghiên cứu hành vi người tiêu dùng
  • Phạm vi giới hạn trong thành phố Huế nên không thể tổng quát hóa kết quả cho các thị trường khác

Hướng nghiên cứu tiếp theo được đề xuất:

  • Mở rộng phạm vi ra các tỉnh thành miền Trung hoặc so sánh giữa các thị trường khác nhau
  • Ứng dụng mô hình SEM để phân tích quan hệ nhân quả phức tạp hơn giữa các biến tiềm ẩn
  • Nghiên cứu theo chiều dọc (longitudinal study) để theo dõi sự thay đổi hành vi học viên theo thời gian
  • Tích hợp phân tích dữ liệu hành vi trực tuyến (web analytics, social listening) để bổ sung cho dữ liệu khảo sát truyền thống

Đối tượng hưởng lợi

Nhóm đối tượng Lợi ích cụ thể
Công ty Oabi Hiểu rõ 6 yếu tố ảnh hưởng quyết định học viên; có cơ sở dữ liệu để phân bổ ngân sách marketing hiệu quả
Sinh viên & người học Có framework để đánh giá và so sánh các trung tâm đào tạo Digital Marketing
Các doanh nghiệp giáo dục Áp dụng bộ thang đo 28 biến quan sát đã được kiểm định; tham khảo mô hình 6 yếu tố cho nghiên cứu tương tự
Nhà nghiên cứu Bổ sung thực nghiệm ứng dụng TRA/TPB vào bối cảnh giáo dục tư nhân tại thị trường tỉnh thành Việt Nam
Sinh viên ngành QTKD Tài liệu tham khảo về quy trình nghiên cứu định lượng: từ thiết kế thang đo → EFA → hồi quy đa biến → kiểm định ANOVA

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình nghiên cứu này có thể áp dụng cho loại hình đào tạo khác không? Hoàn toàn có thể. Bộ 6 yếu tố (tham khảo, thái độ, chất lượng/uy tín, lợi ích, học phí, truyền thông) có thể được điều chỉnh và áp dụng cho các trung tâm tiếng Anh, kỹ năng mềm, hoặc các khóa học kỹ thuật ngắn hạn với một số hiệu chỉnh về biến quan sát.

2. Cronbach's Alpha bao nhiêu là đủ tin cậy để giữ thang đo? Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): α ≥ 0,6 là chấp nhận được; α từ 0,7–0,8 là sử dụng được tốt; α từ 0,8–0,95 là thang đo tốt. Nghiên cứu này đạt từ 0,762 đến 0,814 — nằm trong vùng tin cậy.

3. Tại sao chọn hồi quy đa biến thay vì phương pháp khác? Hồi quy đa biến (Multiple Linear Regression) cho phép xác định đồng thời mức độ và chiều tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc, trong khi kiểm soát ảnh hưởng của các biến còn lại — phù hợp với mục tiêu định lượng rõ ràng của nghiên cứu.

4. Kết quả nghiên cứu có còn giá trị áp dụng trong bối cảnh hiện nay không? Về mặt phương pháp luận và framework phân tích, kết quả vẫn có giá trị tham chiếu. Tuy nhiên, dữ liệu thị trường (giá, kênh tiếp cận, hành vi học viên) cần được cập nhật qua khảo sát mới do thị trường Digital Marketing thay đổi nhanh.

5. Làm thế nào để nhân rộng mô hình nghiên cứu này với chi phí thấp? Sử dụng Google Forms để khảo sát trực tuyến, phân tích bằng SPSS (bản sinh viên) hoặc JASP (miễn phí), và áp dụng cùng bộ thang đo đã được kiểm định — chi phí triển khai gần như bằng 0 nếu tự thực hiện.


Kết luận

Nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn khóa học Digital Marketing tại Công ty TNHH Tư vấn và Đào tạo Oabi" của tác giả Hồ Thị Hiền (ĐHKT Huế, 2019) đã đạt được ba đóng góp cốt lõi:

  • Về lý luận: Tổng hợp và vận dụng thành công các lý thuyết TRA, TPB, mô hình Chapman (1981), và nghiên cứu Joseph Sia Kee Ming (2010) vào bối cảnh giáo dục tư nhân ngắn hạn tại Việt Nam — một phân khúc chưa được nghiên cứu nhiều.

  • Về thực tiễn: Cung cấp bằng chứng định lượng rõ ràng từ 148 học viên thực tế, với bộ 6 yếu tố được kiểm định bằng Cronbach's Alpha (0,762–0,814), EFA và hồi quy đa biến — giúp Oabi có cơ sở xây dựng chiến lược marketing dựa trên dữ liệu thay vì kinh nghiệm cảm tính.

  • Về phương pháp: Quy trình nghiên cứu kết hợp định tính (phỏng vấn sâu 10 đối tượng) và định lượng (n = 148) là mô hình tham chiếu tốt cho các nghiên cứu tương tự trong lĩnh vực giáo dục–đào tạo tại các tỉnh thành Việt Nam.

Với kết quả cho thấy internet/mạng xã hội là kênh tiếp cận số 1 (86,5%), nhóm học viên trẻ dưới 25 tuổi chiếm hơn 72%, và học phí là rào cản với 42,6% học viên có thu nhập dưới 3 triệu, Oabi và các doanh nghiệp tương tự có đủ dữ liệu để đưa ra quyết định phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn trong giai đoạn phát triển tiếp theo.