Giới thiệu dự án

Thị trường bán lẻ hiện đại tại Việt Nam đang chứng kiến sự chuyển dịch cấu trúc sâu sắc sau giai đoạn đại dịch Covid-19. Theo dữ liệu từ Tổng cục Thống kê, tổng mức bán lẻ hàng hóa và doanh thu dịch vụ tiêu dùng 11 tháng năm 2022 ước đạt 5.180,5 nghìn tỷ đồng, tăng trưởng ấn tượng 20,5% so với cùng kỳ năm 2021 và tăng 15% so với thời điểm trước dịch (2019). Trong bối cảnh mức sống và thu nhập khả dụng của người dân tại đô thị hạt nhân như TP. Hồ Chí Minh tăng trưởng nhanh, người tiêu dùng ngày càng khắt khe hơn trong việc lựa chọn điểm đến mua sắm, cân nhắc đồng thời giữa chất lượng, giá thành, trải nghiệm không gian và dịch vụ hậu mãi.

                  THỊ TRƯỜNG BÁN LẺ TP.HCM (2022 - 2023)
                 THÁCH THỨC VÀ ÁP LỰC CẠNH TRANH TẠI EMART

Được vận hành và phát triển bởi tập đoàn Thiso Retail, hệ thống siêu thị Emart đặt mục tiêu chiến lược mở rộng quy mô đạt 20 siêu thị trong vòng 5 năm. Tuy nhiên, so với các thương hiệu bán lẻ kỳ cựu như Co.opmart, Central Retail hay AEON Mall, Emart vẫn là chuỗi bán lẻ gia nhập muộn và sở hữu thị phần tương đối khiêm tốn.

Vấn đề cốt lõi đặt ra cho ban quản trị là xác định chính xác các biến số tác động thúc đẩy hành vi lựa chọn siêu thị của khách hàng, giải mã "hộp đen ý thức" của người tiêu dùng để phân bổ nguồn lực kinh doanh tối ưu nhất.

Đồ án/Khóa luận tốt nghiệp ngành Quản trị kinh doanh (Mã số: 7 34 01 01) của tác giả Trần Phan Minh Phúc, dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Kim Nam tại Trường Đại học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh (2023), tập trung giải quyết triệt để bài toán định lượng trên.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi người tiêu dùng và quyết định lựa chọn điểm mua sắm bán lẻ hiện đại dựa trên các lý thuyết nền tảng: Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA - Fishbein & Ajzen, 1975), Lý thuyết Hành vi Dự định (TPB - Ajzen, 1991), Mô hình Phong cách Tiêu dùng (CSI - Sproles & Kendall, 1986) và Tiến trình Quyết định Mua 5 giai đoạn (Kotler, 2003).
  2. Xác định và đo lường cường độ tác động của 6 nhóm nhân tố độc lập (Hàng hóa, Mức giá cả hợp lý, Bày trí, Chương trình khuyến mãi, Dịch vụ khách hàng, Hoạt động chiêu thị) đến biến phụ thuộc Quyết định lựa chọn siêu thị Emart tại TP.HCM.
  3. Kiểm định sự khác biệt nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, mức thu nhập) tác động đến quyết định tiêu dùng qua phân tích Independent Samples T-Test và One-way ANOVA.
  4. Đề xuất hệ thống hàm ý quản trị thực tiễn cho ban lãnh đạo Thiso Retail nhằm tối ưu hóa chiến lược Marketing-Mix, cải thiện trải nghiệm khách hàng và gia tăng năng lực cạnh tranh cho Emart.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Đối tượng khảo sát: Khách hàng từ 18 tuổi trở lên đã và đang trải nghiệm dịch vụ mua sắm tại hệ thống siêu thị Emart trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh.
  • Kích thước mẫu: $N = 200$ mẫu khảo sát hợp lệ, thu thập thông qua kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện kết hợp trực tiếp và trực tuyến trong tháng 04/2023.
  • Giới hạn kỹ thuật: Nghiên cứu khảo sát cắt ngang (cross-sectional design), tập trung chủ yếu vào nhóm người tiêu dùng cá nhân tại TP.HCM.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu so sánh đa chiều các mô hình đánh giá hành vi mua sắm siêu thị tại Việt Nam và quốc tế để làm rõ khe hở học thuật:

Công trình nghiên cứu Tác giả & Năm Mô hình / Nhân tố chính Ưu điểm Hạn chế / Khe hở nghiên cứu
Effect of discount announcements on purchase decisions Yildirim & Aydin (2012) Giảm giá, Ưu đãi thành viên, Coupon, Khuyến mãi 1+1 ($N=300$) Tập trung sâu vào yếu tố giá & xúc tiến thương mại Bỏ qua yếu tố chất lượng hàng hóa và bài trí điểm bán
Determinants of Purchase Decisions at Jumbo Supermarket Essardi et al. (2022) Dịch vụ, Đa dạng sản phẩm, Không khí cửa hàng, Giá trị cảm nhận ($N=100$) Tiếp cận đa chiều không gian bán lẻ Quy mô mẫu nhỏ, chưa kiểm định chiêu thị đa kênh
Yếu tố ảnh hưởng quyết định chọn kênh siêu thị (Thực phẩm tươi sống) Chu Nguyễn Mộng Ngọc & Phạm Tấn Nhật (2013) Sản phẩm, Bao bì, Giá cả, Địa điểm ($N=250$) Thang đo chi tiết cho thực phẩm tươi sống Biến "Chiêu thị" không thể hiện rõ rệt, thiếu dịch vụ gia tăng
Quyết định mua thực phẩm tại Co.opmart TP.HCM Nhan Phương Thái (2020) Sản phẩm, Giá cả, Chiêu thị, An toàn thực phẩm, Bao bì ($N=270$) Thích hợp với mô hình siêu thị thuần Việt Chưa đo lường trải nghiệm tiện ích mở rộng & chuyển đổi số

Ma trận ưu tiên yêu cầu nghiên cứu (MoSCoW)

  • Must have (Bắt buộc): Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha ($\ge 0.6$), Phân tích nhân tố khám phá EFA (Factor loading $\ge 0.5$, KMO $\ge 0.5$, TVE $\ge 50%$), Phân tích hồi quy tuyến tính bội OLS kiểm định giả thuyết nghiên cứu.
  • Should have (Nên có): Phân tích sâu ma trận tương quan Pearson, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai ($VIF < 10$, Tolerance $> 0.1$), kiểm định tự tương quan (Durbin-Watson).
  • Could have (Có thể có): Kiểm định phương sai một chiều ANOVA và T-Test theo các nhóm đặc điểm nhân khẩu học.
  • Won't have (Chưa thực hiện đợt này): Mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) hoặc chuỗi thời gian dọc.

Thiết kế hệ thống mô hình nghiên cứu

Ngăn xếp công nghệ và công cụ thống kê (Technology Stack)

  • IBM SPSS Statistics 25.0: Nền tảng xử lý dữ liệu sơ cấp, tính toán thống kê mô tả, kiểm định Cronbach's Alpha, EFA, OLS Regression, ANOVA.
  • Microsoft Excel 2021: Làm sạch dữ liệu, mã hóa biến số định lượng, trực quan hóa biểu đồ phân phối.
  • Python 3.10 / Statsmodels v0.14.0 & Pandas v2.0.3: Đối chuẩn thuật toán hồi quy OLS và ma trận hệ số tương quan tuyến tính.

Phương trình kinh tế lượng đề xuất

Phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện mối quan hệ hàm số giữa các biến:

$$QD = \beta_0 + \beta_1 HH + \beta_2 GC + \beta_3 BT + \beta_4 KM + \beta_5 DV + \beta_6 CT + \varepsilon$$

Trong đó:

  • $QD$: Quyết định lựa chọn siêu thị Emart (Biến phụ thuộc - thang đo Likert 5 mức độ).
  • $HH, GC, BT, KM, DV, CT$: 6 biến độc lập tương ứng với Hàng hóa, Mức giá, Bày trí, Khuyến mãi, Dịch vụ, Chiêu thị.
  • $\beta_0$: Hằng số chặn (Intercept).
  • $\beta_1 \dots \beta_6$: Các hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Beta Coefficients).
  • $\varepsilon$: Sai số ngẫu nhiên của mô hình (Random error term).

Quy trình phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu áp dụng quy trình kết hợp tuần tự hai giai đoạn (Mixed Methods Research Design):

Ma trận rủi ro và chiến lược giảm thiểu

  • Rủi ro sai lệch chọn mẫu (Sampling Bias): Nhóm khách hàng trẻ có thể áp đảo. Giải pháp: Kết hợp phát phiếu giấy trực tiếp tại các khung giờ mua sắm đa dạng tại Emart Gò Vấp kết hợp khảo sát trực tuyến phân tầng.
  • Rủi ro đa cộng tuyến (Multicollinearity): Tương quan cao giữa Khuyến mãi và Mức giá. Giải pháp: Theo dõi sát chỉ số $VIF$ và $Tolerance$; loại bỏ các biến quan sát có tương quan chéo không đạt điều kiện.

Implementation và kết quả

Quá trình phân tích dữ liệu & Triển khai thực nghiệm

Dữ liệu khảo sát sơ cấp thu thập từ 200 khách hàng hợp lệ được số hóa và xử lý theo kịch bản chuẩn hóa. Dưới đây là đoạn mã thực thi phân tích mô hình bằng cú pháp SPSS Syntax và đối chuẩn qua Python:

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

# Load dataset (N=200 quan sát)
# Columns: ['HH', 'GC', 'BT', 'KM', 'DV', 'CT', 'QD']
df = pd.read_csv("emart_survey_data.csv")

# 1. Tính toán ma trận hệ số tương quan Pearson
correlation_matrix = df[['HH', 'GC', 'BT', 'KM', 'DV', 'CT', 'QD']].corr(method='pearson')

# 2. Thiết lập mô hình hồi quy tuyến tính đa biến OLS
X = df[['HH', 'GC', 'BT', 'KM', 'DV', 'CT']]
y = df['QD']
X_with_const = sm.add_constant(X)

ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# 3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (VIF calculation)
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Feature"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(len(X.columns))]

print(ols_model.summary())
print("\n--- Variance Inflation Factor (VIF) ---")
print(vif_data)

* Cú pháp SPSS 25.0: Phân tích Cronbach's Alpha và Hồi quy OLS;
RELIABILITY
  /VARIABLES=KM1 KM2 KM3 KM4
  /SCALE('Promotion Scale') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR
  /SUMMARY=TOTAL.

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT QD
  /METHOD=ENTER HH GC BT KM DV CT
  /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED)
  /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID).

Kết quả kiểm định thang đo và kiểm nghiệm mô hình

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Tất cả 7 thang đo (bao gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với tổng cộng 34 biến quan sát) đều đạt độ tin cậy cao, hệ số tương quan biến - tổng ($Corrected\ Item-Total\ Correlation$) đều vượt ngưỡng tiêu chuẩn $0.30$.

STT Nhóm nhân tố Số biến quan sát Cronbach's Alpha Giá trị Item-Total nhỏ nhất Đánh giá độ tin cậy
1 Hàng hóa (HH) 5 (HH1 - HH5) 0.774 0.482 ($> 0.3$) Đạt chuẩn tốt
2 Mức giá cả hợp lý (GC) 5 (GC1 - GC5) 0.823 0.551 ($> 0.3$) Rất tốt
3 Bày trí không gian (BT) 5 (BT1 - BT5) 0.779 0.493 ($> 0.3$) Đạt chuẩn tốt
4 Chương trình khuyến mãi (KM) 4 (KM1 - KM4) 0.823 0.578 ($> 0.3$) Rất tốt
5 Dịch vụ khách hàng (DV) 6 (DV1 - DV6) 0.818 0.512 ($> 0.3$) Rất tốt
6 Hoạt động chiêu thị (CT) 5 (CT1 - CT5) 0.811 0.524 ($> 0.3$) Rất tốt
7 Quyết định mua sắm (QD) 4 (QD1 - QD4) 0.736 0.468 ($> 0.3$) Đạt chuẩn chấp nhận

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Biến độc lập: Hệ số $KMO = 0.842$ (nằm trong khoảng $0.5 \le KMO \le 1.0$), kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa $Sig. = 0.000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$ về các biến không có tương quan. Phép trích Principal Axis Factoring cùng phép xoay Varimax trích được 6 nhân tố với giá trị $Eigenvalue > 1.0$, tổng phương sai trích ($TVE$) đạt $> 58.6%$, tất cả các hệ số tải nhân tố ($Factor\ Loading$) đều $> 0.55$.
  • Biến phụ thuộc: Rút trích 1 nhân tố duy nhất, $Eigenvalue = 2.451$, phương sai trích đạt $> 56.2%$, tải nhân tố của 4 biến quan sát từ $0.680$ đến $0.790$.

3. Kết quả hồi quy tuyến tính bội OLS và Kiểm định giả định

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy xác nhận tất cả 6 nhân tố đều có ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$) và tác động cùng chiều ($+$) đến quyết định lựa chọn siêu thị Emart:

Thứ hạng tác động Biến độc lập Hệ số $\beta$ chuẩn hóa T-Statistic Mức ý nghĩa ($Sig.$) Dung sai ($Tolerance$) Hệ số $VIF$ Kết luận giả thuyết
1 Chương trình khuyến mãi (KM) 0.312 5.214 0.000 0.684 1.462 Chấp nhận H4
2 Hoạt động chiêu thị (CT) 0.245 4.108 0.000 0.712 1.404 Chấp nhận H6
3 Mức giá cả hợp lý (GC) 0.198 3.356 0.001 0.655 1.527 Chấp nhận H2
4 Hàng hóa (HH) 0.174 2.982 0.003 0.690 1.449 Chấp nhận H1
5 Dịch vụ khách hàng (DV) 0.142 2.415 0.017 0.731 1.368 Chấp nhận H5
6 Bày trí không gian (BT) 0.118 2.054 0.041 0.768 1.302 Chấp nhận H3

Các chỉ số phù hợp mô hình:

  • Hệ số xác định $R^2 = 0.618$; Hệ số $R^2$ hiệu chỉnh ($Adjusted\ R^2$) $= 0.606$ (Giải thích được $60.6%$ sự biến thiên của Quyết định mua sắm).
  • Kiểm định $F = 52.14$ với $Sig. = 0.000 < 0.01$, chứng minh mô hình hồi quy tổng thể hoàn toàn phù hợp.
  • Hệ số $VIF < 2.0$ ($Tolerance > 0.60$) khẳng định mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Hệ số Durbin-Watson $d = 1.892$ (nằm trong ngưỡng an toàn $1.5 < d < 2.5$), không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.
  • Đồ thị tần số Histogram chuẩn hóa và biểu đồ Normal P-P Plot cho thấy phần dư chuẩn hóa tuân theo quy luật phân phối chuẩn.

4. Thống kê mô tả mẫu & Kiểm định sai biệt nhân khẩu học

  • Cơ cấu mẫu ($N=200$): Nữ giới chiếm ưu thế tuyệt đối với $70.0%$ (140 người), nam giới chiếm $30.0%$ (60 người). Độ tuổi từ 18 đến dưới 25 chiếm $48.0%$, từ 25 đến dưới 55 chiếm $45.0%$. Học sinh - sinh viên ($35.0%$) và nhân viên văn phòng ($34.5%$) là nhóm nghề nghiệp chủ đạo. Mức thu nhập $5 - 10$ triệu VNĐ chiếm tỷ lệ cao nhất ($39.5%$), tiếp theo là nhóm dưới 5 triệu ($31.0%$).
  • Kiểm định T-Test & ANOVA: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định mua sắm theo nhóm giới tính ($Sig. < 0.05$, Nữ giới có xu hướng mua sắm cao hơn) và mức thu nhập ($Sig. < 0.05$), trong khi không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê theo độ tuổi và ngành nghề công việc.

Đổi mới và đóng góp

  1. Đổi mới về mô hình thực nghiệm bán lẻ hiện đại: Khác với các nghiên cứu truyền thống trước đây chỉ tập trung vào mô hình 4P cổ điển (như nghiên cứu của Chu Nguyễn Mộng Ngọc & Phạm Tấn Nhật 2013), đồ án đã tích hợp thành công cấu phần dịch vụ giá trị gia tăng (tiện ích bãi xe, khu vui chơi, ATM, quầy ăn uống) và chiêu thị kỹ thuật số tại điểm bán (In-store digital signage), phản ánh đúng hành vi mua sắm trải nghiệm (experiential shopping) của thế hệ người tiêu dùng Gen Z và Millennial tại TP.HCM.
  2. Khám phá trọng số chiêu thị và khuyến mãi: Chứng minh định lượng rằng trong bối cảnh lạm phát và áp lực kinh tế 2022-2023, Khuyến mãi ($\beta = 0.312$) và Chiêu thị ($\beta = 0.245$) vươn lên thành hai động lực chi phối mạnh mẽ nhất, vượt qua yếu tố cố hữu là Hàng hóa ($\beta = 0.174$).
  3. Đóng góp dữ liệu định lượng cho Thiso Retail: Cung cấp bộ tham số thực nghiệm tin cậy được trích xuất từ 200 mẫu khảo sát thực tế tại thị trường TP.HCM, làm cơ sở khoa học để ban lãnh đạo định hình chiến lược phân bổ ngân sách tiếp thị.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên thứ tự ưu tiên của các hệ số hồi quy chuẩn hóa $\beta$, chiến lược triển khai quản trị cho hệ thống siêu thị Emart (Thiso Retail) được xây dựng theo lộ trình sau:

1. Chiến lược Khuyến mãi ($\beta = 0.312$) & Chiêu thị ($\beta = 0.245$)

  • Cơ chế tích điểm linh hoạt: Nâng cấp ứng dụng di động Emart Mall, cá nhân hóa voucher giảm giá theo lịch sử mua hàng, áp dụng cơ chế gamification (vòng quay may mắn, săn deal giờ vàng).
  • Trải nghiệm dùng thử (Sampling Stations): Mở rộng các quầy nếm thử ẩm thực Hàn Quốc và sản phẩm mới tại các lối đi chính vào dịp cuối tuần, kích thích quyết định mua hàng ngẫu hứng (impulse buying).
  • Tối ưu truyền thông đa kênh (Omnichannel PR): Đẩy mạnh các chiến dịch tài trợ cộng đồng, sự kiện văn hóa K-Culture tại khuôn viên đại siêu thị nhằm tăng cường nhận diện thương hiệu với nhóm khách hàng trẻ tuổi.

2. Chiến lược Giá cả ($\beta = 0.198$) & Hàng hóa ($\beta = 0.174$)

  • Phát triển dòng sản phẩm nhãn hàng riêng (Private Label): Gia tăng tỷ trọng các mặt hàng nhãn riêng No Brand nhập khẩu từ Hàn Quốc với chất lượng cao nhưng mức giá rẻ hơn từ $15% - 25%$ so với các thương hiệu cùng phân khúc trên thị trường.
  • Minh bạch thông tin nguồn gốc: Áp dụng mã QR truy xuất nguồn gốc nông sản sạch và thực phẩm tươi sống đạt tiêu chuẩn VietGAP/GlobalGAP.

3. Chiến lược Dịch vụ ($\beta = 0.142$) & Bày trí không gian ($\beta = 0.118$)

  • Nâng cấp hạ tầng bãi đỗ xe: Áp dụng hệ thống hướng dẫn đỗ xe thông minh, mở rộng công suất quầy giữ đồ điện tử an toàn.
  • Visual Merchandising theo chủ đề: Sắp xếp quầy kệ liên hoàn (ví dụ: đồ nướng đặt cạnh gia vị ướp và rau cuốn), mở rộng lối đi đạt tiêu chuẩn tối thiểu $2.5m$ tạo sự thông thoáng trong giờ cao điểm.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  1. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện: Quy mô mẫu $N = 200$ tập trung chủ yếu tại TP.HCM chưa bao quát đầy đủ hành vi tiêu dùng của khách hàng ở các vùng đô thị vệ tinh.
  2. Đặc điểm mẫu có độ lệch giới tính: Tỷ lệ nữ giới chiếm $70.0%$, mặc dù phản ánh đúng vai trò nội trợ chính trong gia đình nhưng chưa đánh giá sâu hành vi độc lập của nhóm khách hàng nam giới.
  3. Mô hình hồi quy tuyến tính tĩnh (Cross-sectional): Chưa tích hợp các yếu tố công nghệ mới như thanh toán tự động không tiếp xúc (Self-checkout) hay mua sắm đa kênh (Omnichannel commerce).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM: Đo lường các biến số trung gian (Sự hài lòng của khách hàng, Lòng trung thành thương hiệu) và biến điều tiết (Thu nhập, Giới tính).
  • Mở rộng phạm vi không gian: Mở rộng khảo sát so sánh đa trung tâm bán lẻ (Hà Nội, Đà Nẵng, TP.HCM, Bình Dương) với kích thước mẫu $N \ge 500$.
  • Nghiên cứu chuỗi thời gian (Longitudinal Study): Đánh giá sự biến động trong quyết định mua sắm của người tiêu dùng qua các chu kỳ kinh tế khác nhau.

Đối tượng hưởng lợi

                              GIÁ TRỊ ỨNG DỤNG ĐA ĐỐI TƯỢNG
  • Nhà quản trị bán lẻ & Ban lãnh đạo Thiso Retail: Nắm bắt dữ liệu định lượng chính xác ($R^2_{adj} = 60.6%$) để tái phân bổ ngân sách khuyến mãi và tối ưu hóa mặt bằng kinh doanh siêu thị.
  • Sinh viên & Học viên ngành Kinh tế / QTKD / Marketing: Tham khảo quy trình phân tích định lượng chuẩn tắc từ xây dựng bảng câu hỏi Likert 5 điểm, kiểm định Cronbach's Alpha, EFA cho đến chạy hồi quy OLS trên SPSS 25.0.
  • Các nhà nghiên cứu thị trường: Sử dụng hệ thống 34 biến quan sát đã được kiểm định giá trị hội tụ và độ tin cậy làm cơ sở kế thừa cho các đề tài mở rộng trong ngành bán lẻ.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ cần thiết để tái lập nghiên cứu này là gì?

Cần cài đặt phần mềm IBM SPSS Statistics (phiên bản từ 20.0 trở lên, tối ưu trên bản 25.0) hoặc môi trường Python 3.8+ (với các thư viện pandas, numpy, statsmodels, scikit-learn). Dữ liệu đầu vào yêu cầu tối thiểu $N \ge 170$ quan sát hợp lệ (theo nguyên tắc cỡ mẫu tối thiểu $5 \times 34$ biến quan sát của Hair et al., 2014).

2. Tại sao nhân tố "Chương trình khuyến mãi" lại có tác động mạnh nhất đến quyết định mua sắm?

Trong mô hình hồi quy, biến Khuyến mãi (KM) đạt hệ số chuẩn hóa $\beta = 0.312$ cao nhất ($p = 0.000$). Điều này phản ánh thực tế tâm lý người tiêu dùng giai đoạn 2022-2023 có xu hướng thắt chặt chi tiêu do ảnh hưởng sau dịch và biến động giá cả. Các chính sách quà tặng kèm, tích điểm chiết khấu và dùng thử sản phẩm mang lại lợi ích tài chính trực tiếp, giúp khách hàng cảm thấy tối ưu hóa được chi phí sinh hoạt.

3. Làm thế nào để giải quyết nguy cơ đa cộng tuyến giữa hai biến "Giá cả" và "Khuyến mãi"?

Trong quá trình thiết kế thang đo, biến Giá cả (GC) tập trung vào tính cạnh tranh, sự minh bạch và ổn định của biểu giá, trong khi Khuyến mãi (KM) tập trung vào các ưu đãi ngắn hạn, quà tặng và tích lũy điểm thành viên. Kết quả phân tích định lượng thực tế cho thấy tất cả hệ số $VIF$ đều $< 1.60$ và $Tolerance > 0.65$, chứng minh hai khái niệm này hoàn toàn độc lập và không vi phạm giả định đa cộng tuyến.

4. Kết quả nghiên cứu có thể ngoại suy cho toàn bộ các siêu thị khác tại Việt Nam không?

Kết quả mang tính đại diện cao cho các đại siêu thị theo mô hình trải nghiệm phức hợp (Hypermarket) tại các đô thị loại đặc biệt như TP.HCM. Đối với các mô hình siêu thị mini (Minimart) hoặc siêu thị thuần bán lẻ truyền thống, các trọng số $\beta$ có thể thay đổi (ví dụ: yếu tố Địa điểm gần nhà có thể chiếm ưu thế hơn so với Bày trí hay Chiêu thị).

5. Chi phí và thời gian thu hồi vốn (ROI) khi Emart triển khai các giải pháp hàm ý quản trị?

Dự kiến thời gian triển khai toàn diện các hàm ý quản trị kéo dài từ $6 - 12$ tháng. Việc đầu tư vào ứng dụng số hóa tích điểm cá nhân hóa và tối ưu quy trình sampling dự kiến gia tăng tỷ lệ khách hàng quay lại (Repurchase Rate) từ $15% - 20%$, giúp chuỗi đại siêu thị rút ngắn thời gian hoàn vốn và mở rộng thị phần bền vững theo lộ trình chiến lược 20 siêu thị của Thiso Retail.

Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn siêu thị Emart để mua sắm của khách hàng tại TP.HCM" của tác giả Trần Phan Minh Phúc đã giải quyết trọn vẹn cả mục tiêu học thuật lẫn giá trị thực tiễn. Nghiên cứu chứng minh định lượng rằng quyết định mua sắm của khách hàng chịu tác động đồng thời của 6 nhân tố theo thứ tự cường độ giảm dần: Khuyến mãi ($\beta = 0.312$) > Chiêu thị ($\beta = 0.245$) > Mức giá cả hợp lý ($\beta = 0.198$) > Hàng hóa ($\beta = 0.174$) > Dịch vụ khách hàng ($\beta = 0.142$) > Bày trí không gian ($\beta = 0.118$), giải thích được $60.6%$ phương sai mô hình.

Đây là nguồn tham khảo khoa học có giá trị cao dành cho các nhà hoạch định chiến lược bán lẻ hiện đại, cung cấp bằng chứng thực nghiệm rõ ràng để định hình các chiến dịch xúc tiến thương mại, nâng cao trải nghiệm khách hàng và củng cố vị thế dẫn đầu của siêu thị Emart trong thị trường bán lẻ đầy cạnh tranh tại Việt Nam.