Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh thị trường vật liệu xây dựng và trang thiết bị nội thất hoàn thiện tại Việt Nam tăng trưởng với tốc độ trung bình 8.5 - 10.2%/năm, áp lực cạnh tranh giữa các đơn vị phân phối bán buôn và bán lẻ ngày càng trở nên khốc liệt. Tại khu vực miền Trung, đặc biệt là địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế, sự thu hẹp khoảng cách về chất lượng sản phẩm và mẫu mã từ các nhà sản xuất lớn (Viglacera, Prime, Inax, Caesar, TTC) đặt ra bài toán cấp thiết: Doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào sản phẩm thuần túy mà phải thấu hiểu sâu sắc các động lực hành vi chi phối quyết định mua hàng của người tiêu dùng.

Dự án khóa luận tốt nghiệp tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: "Xác định và lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố tâm lý, kinh tế và dịch vụ hậu mãi đến quyết định mua hàng tại Công ty TNHH Một thành viên Phước Kỷ" — một doanh nghiệp có 9 năm hoạt động phân phối vật liệu xây dựng tại TP. Huế.

                  CÁC YẾU TỐ ĐẦU VÀO (INPUT DRIVERS)
+-----------------------------------------------------------------------+
|  [NBTH] Nhận biết thương hiệu (Brand Awareness)                       |
|  [GCCN] Giá cả cảm nhận (Perceived Price)                             |
|  [NTK]  Nhóm tham khảo (Reference Groups)                             |  ===> [QDM] QUYẾT ĐỊNH MUA HÀNG
|  [CSDTSP] Chính sách đổi trả sản phẩm (Return Policy)                 |       (Purchase Decision)
|  [VTCH] Vị trí cửa hàng (Store Location)                              |
+-----------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Tổng hợp và chuẩn hóa khung lý thuyết hành vi người tiêu dùng dựa trên Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA) và Lý thuyết Hành vi Dự định (TPB).
  2. Đo lường và kiểm định định lượng: Khảo sát thực nghiệm mẫu khách hàng ($N=125$), đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA).
  3. Mô hình hóa hồi quy tuyến tính: Xác định trọng số hồi quy của 5 nhóm nhân tố chính tác động đến quyết định mua hàng (QDM).
  4. Đề xuất giải pháp thực tiễn: Tối ưu hóa chính sách đổi trả hàng hóa, chiến lược định giá và định vị thương hiệu nhằm thúc đẩy doanh thu giai đoạn 2018 - 2020.

Kết quả kỳ vọng và phạm vi

  • Kết quả đo lường: Xây dựng mô hình giải thích được $\ge 70%$ biến thiên của quyết định mua sắm, cô lập các biến gây nhiễu và xác lập thứ tự ưu tiên chiến lược.
  • Phạm vi không gian & thời gian: Khảo sát trực tiếp khách hàng tại showroom Phước Kỷ (36 Hoàng Quốc Việt, Phường An Đông, TP. Huế); dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2015 – 2017; dữ liệu sơ cấp thu thập từ 02/01/2018 đến 02/03/2018.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thời điểm nghiên cứu (2018), Công ty TNHH MTV Phước Kỷ ghi nhận tổng doanh thu đạt 20.53 tỷ VNĐ (2017), lợi nhuận sau thuế đạt 0.23 tỷ VNĐ. Tỷ trọng tiêu thụ tập trung vào 4 nhóm sản phẩm chính: Gạch men (59.30%), Ngói lợp (16.84%), Bàn cầu (13.03%), và Lavabo (6.69%). Kênh phân phối cấp 2 chiếm áp đảo với 69.25% doanh thu.

Tiêu chí so sánh Mô hình truyền thống (Bán lẻ thông thường) Nghiên cứu của Pugazhenthi (2010) Mô hình đề xuất Phước Kỷ (2018)
Cơ sở lý thuyết Kinh nghiệm bán hàng trực quan 8 yếu tố cửa hàng bán lẻ FMCG Tích hợp TPB + Đặc thù ngành VLXD
Nhân tố Đổi trả Không lượng hóa (coi là chi phí phát sinh) Không đề cập sâu CSDTSP (Thang đo 5 biến quan sát)
Nhóm tham khảo Đánh giá chung chung Tác động thứ cấp Phân tích sâu thợ thầu, chủ đầu tư, gia đình
Xử lý đa cộng tuyến Không kiểm soát Hồi quy tuyến tính đơn giản Kiểm định VIF, Tolerance, Ma trận xoay Varimax

Ưu tiên yêu cầu nghiên cứu theo khung MoSCoW

  • Must-have: Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha $> 0.7$; Hệ số KMO trong khoảng $0.5 \le \text{KMO} \le 1$; Tổng phương sai trích (Cumulative Variance) $\ge 50%$.
  • Should-have: Khảo sát phân hóa nhân khẩu học (độ tuổi, giới tính, thu nhập) nhằm phân tích chi tiết chân dung khách hàng.
  • Could-have: Đánh giá sự chuyển dịch tỷ trọng kênh phân phối cấp 1 sang kênh cấp 2 tác động đến giá bán cuối.
  • Won't-have (giai đoạn này): Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM hoặc phân tích đa nhóm (Multi-group analysis).

Thiết kế hệ thống

Nghiên cứu vận dụng quy trình chuẩn hóa dữ liệu thống kê khoa học xã hội với công cụ phân tích IBM SPSS Statistics v22.0 và Microsoft Excel 2016:

[Thiết kế bảng hỏi (22 Items Likert 5)] 
[Thu thập dữ liệu thực địa (N=130 -> 125 Valid)]
[Kiểm tra độ tin cậy: Cronbach's Alpha (Ngưỡng > 0.7)]
[Phân tích nhân tố khám phá: EFA (KMO, Bartlett, Varimax)]
[Kiểm định đa cộng tuyến: VIF, Tolerance & Hồi quy OLS]
[Hàm hồi quy đa biến & Khuyến nghị chiến lược]

Ngăn xếp công nghệ và công cụ định lượng

  • Phần mềm thống kê: IBM SPSS Statistics version 22.0 (Thực thi Cronbach's Alpha, EFA, OLS Regression).
  • Xử lý bảng tính & Trực quan hóa: Microsoft Excel 2016 (Lập bảng cân đối, làm sạch ma trận dữ liệu).
  • Thang đo lường: Thang đo khoảng cách Likert 5 điểm (1: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5: Hoàn toàn đồng ý) gồm 22 biến độc lập và 4 biến phụ thuộc.

Cấu trúc bảng mã hóa dữ liệu (Data Dictionary)

Mã biến Tên biến phân tích Số lượng quan sát Thang đo
NBTH Nhận biết thương hiệu (NBTH1 - NBTH4) 4 Likert 1-5
GCCN Giá cả cảm nhận (GCCN1 - GCCN5) 5 Likert 1-5
NTK Nhóm tham khảo (NTK1 - NTK4) 4 Likert 1-5
CSDTSP Chính sách đổi trả sản phẩm (CSDTSP1 - CSDTSP5) 5 Likert 1-5
VTCH Vị trí cửa hàng (VTCH1 - VTCH4) 4 Likert 1-5
QDM Quyết định mua hàng (QDM1 - QDM4) 4 Likert 1-5

Methodology

Quy trình nghiên cứu kết hợp chặt chẽ 2 giai đoạn:

  1. Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn sâu chuyên gia quản lý doanh nghiệp, tổng quan các nghiên cứu trong nước (Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2013; Nguyễn Thị Phương Dung, 2011) và quốc tế (Pugazhenthi, 2010; Batt, 2010) để hiệu chỉnh danh mục 22 biến quan sát sát hợp với ngành vật liệu ốp lát.
  2. Nghiên cứu định lượng: Cỡ mẫu tối thiểu được xác định theo công thức của Hair et al. (1998): $N \ge 5 \times k$ (trong đó $k = 22$ là số biến quan sát $\Rightarrow N_{\min} = 110$). Cỡ mẫu thực tế phát ra là 130 phiếu, thu về 125 phiếu hợp lệ đạt chuẩn ($96.15%$).

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích dữ liệu trải qua 4 pha liên hoàn: Mã hóa $\rightarrow$ Đánh giá độ tin cậy thang đo $\rightarrow$ Phân tích nhân tố EFA $\rightarrow$ Ước lượng hồi quy OLS.

Dưới đây là kịch bản cú pháp (SPSS Syntax) và code chuyển đổi tương đương bằng Python (sử dụng thư viện factor_analyzer và statsmodels):

import pandas as pd
import numpy as np
from factor_analyzer import FactorAnalyzer
from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_kmo, calculate_bartlett_sphericity
import statsmodels.api as sm

# 1. Load cleaned dataset (N=125)
df = pd.read_csv("phuocky_survey_data.csv")
indep_vars = [f"CSDTSP{i}" for i in range(1, 6)] + \
             [f"GCCN{i}" for i in range(1, 6)] + \
             [f"NBTH{i}" for i in range(1, 5)] + \
             [f"VTCH{i}" for i in range(1, 5)] + \
             ["NTK1", "NTK4"]  # NTK2, NTK3 dropped due to cross-loading

# 2. Check Bartlett's Test & KMO Measure
chi_square_value, p_value = calculate_bartlett_sphericity(df[indep_vars])
kmo_all, kmo_model = calculate_kmo(df[indep_vars])
print(f"KMO Score: {kmo_model:.3f} | Bartlett p-value: {p_value:.5f}")

# 3. Exploratory Factor Analysis (EFA) with Varimax Rotation
fa = FactorAnalyzer(n_factors=5, rotation="varimax", method="principal")
fa.fit(df[indep_vars])
eigenvalues, _ = fa.get_eigenvalues()
print("Eigenvalues:", eigenvalues[:5])

# 4. Multiple Linear Regression (OLS)
X = df[["CSDTSP_Mean", "GCCN_Mean", "NBTH_Mean", "VTCH_Mean", "NTK_Mean"]]
X = sm.add_constant(X)
y = df["QDM_Mean"]
model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

Testing và validation

Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha

Tất cả 6 thang đo đều đạt chuẩn độ tin cậy với hệ số Cronbach's Alpha $> 0.70$ (hoặc $> 0.60$ đối với khái niệm sau rút trích), hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều vượt ngưỡng $0.30$.

Thang đo nghiên cứu Số biến ban đầu Số biến giữ lại Cronbach's Alpha Biến có tương quan biến tổng thấp nhất
Nhận biết thương hiệu (NBTH) 4 4 0.930 NBTH1 (0.772)
Giá cả cảm nhận (GCCN) 5 5 0.858 GCCN1 (0.628)
Nhóm tham khảo (NTK) 4 2 (Loại NTK2, NTK3) 0.819 $\rightarrow$ 0.669 NTK1 (0.588)
Chính sách đổi trả (CSDTSP) 5 5 0.905 CSDTSP1 (0.743)
Vị trí cửa hàng (VTCH) 4 4 0.853 VTCH1 (0.639)
Quyết định mua (QDM) 4 4 0.741 QDM2 (0.449) 
Công thức kiểm định Cronbach's Alpha:
          K       [       sum(sigma_i^2) ]
        K - 1     [         sigma_X^2    ]
Trong đó:
  K: Số lượng biến quan sát thành phần trong thang đo
  sum(sigma_i^2): Tổng phương sai của từng biến quan sát
  sigma_X^2: Phương sai của tổng các biến quan sát

Phân tích nhân tố khám phá EFA

  • EFA lần 1: 22 biến độc lập được đưa vào phân tích. Hai biến NTK2 (khuyến khích mua) và NTK3 (đối tác/chủ đầu tư ủng hộ) tải đồng thời lên 2 nhân tố với hiệu số Factor Loading $< 0.3 \Rightarrow$ Tiến hành loại bỏ để đảm bảo tính phân biệt (Discriminant Validity).
  • EFA lần 2 (Sau khi loại NTK2, NTK3):
    • Chỉ số $\text{KMO} = 0.741$ (Thỏa mãn $0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$).
    • Kiểm định Bartlett: $\chi^2 = 1452.36$, giá trị $\text{Sig.} = 0.000 < 0.05$ (Các biến quan sát có tương quan tuyến tính trong tổng thể).
    • Điểm dừng Eigenvalue = $1.172 \ge 1.0$.
    • Tổng phương sai trích (Cumulative Variance) = 73.636% $> 50%$ (5 nhân tố trích giải thích được $73.636%$ biến thiên dữ liệu).
  • EFA biến phụ thuộc (QDM): $\text{KMO} = 0.675$, $\text{Sig.} = 0.000$, $\text{Eigenvalue} = 2.258$, Phương sai trích = 56.440%, Cronbach's Alpha = 0.741.
                           MA TRẬN XOAY NHÂN TỐ LẦN 2 (VARIMAX ROTATION)

Kết quả đạt được

Hàm phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa thể hiện mối quan hệ định lượng giữa các nhân tố và Quyết định mua hàng tại Phước Kỷ:

$$\text{QDM} = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{CSDTSP} + \beta_2 \cdot \text{GCCN} + \beta_3 \cdot \text{NBTH} + \beta_4 \cdot \text{VTCH} + \beta_5 \cdot \text{NTK} + e$$

  • Chính sách đổi trả sản phẩm (CSDTSP) và Giá cả cảm nhận (GCCN) đóng vai trò quyết định mạnh mẽ nhất. Trong phân tích lý do chọn mua trực quan, giá cả phải chăng chiếm $15.6%$, khả năng cho trả hàng/đổi trả linh hoạt chiếm $11.1%$, vị trí gần nhà chiếm $9.9%$, uy tín thương hiệu chiếm $9.7%$.
  • Đặc điểm mẫu khảo sát: Nữ giới chiếm ưu thế ($59.2%$) do là đối tượng trực tiếp lựa chọn màu sắc, hoa văn gạch ốp lát và kiểu dáng thiết bị vệ sinh cho tổ ấm gia đình; nhóm tuổi 36 - 55 chiếm đa số ($42.4%$) – đây là độ tuổi tích lũy tài chính cao nhất để xây dựng và cải tạo nhà ở.

Đổi mới và đóng góp

  1. Bổ sung thành phần "Chính sách đổi trả sản phẩm (CSDTSP)" vào mô hình TPB truyền thống: Ngành hàng vật liệu xây dựng có đặc tính rủi ro thi công cao (hao hụt gạch vỡ, thừa thiếu mét vuông sàn, sai lệch phụ kiện đường ống). Việc chứng minh CSDTSP là biến có tải lượng phương sai lớn nhất ($32.199%$) là một đóng góp mới so với các nghiên cứu bán lẻ tiêu dùng của Pugazhenthi (2010) hay Batt & Chamhuri (2010).
  2. Lượng hóa sự phân hóa theo giới và kênh phân phối: Cung cấp bức tranh thực nghiệm về chuyển dịch cơ cấu doanh thu từ kênh cấp 1 ($40.24% \rightarrow 30.75%$) sang kênh cấp 2 ($59.76% \rightarrow 69.25%$), giải thích cơ chế định giá chiết khấu đại lý cấp 2 tạo động lực kéo cầu thị trường.
  3. Quy trình tinh gọn thang đo: Loại bỏ 2 biến rác đa tải (NTK2, NTK3), tối ưu hóa mô hình với tổng phương sai giải thích đạt $73.636%$, vượt xa chuẩn tối thiểu ($50%$) của Hair et al.

Ứng dụng thực tế và triển khai

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               LỘ TRÌNH 4 BƯỚC TỐI ƯU HÓA HOẠT ĐỘNG KINH DOANH                     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Bước 1: Ban hành chính sách đổi trả lẻ minh bạch (CSDTSP - Trọng số 32.2%)       |
|          -> Miễn phí thu hồi gạch men thừa nguyên hộp trong vòng 30 ngày.        |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Bước 2: Tái cấu trúc bảng giá và chính sách chiết khấu (GCCN - Trọng số 17.5%)   |
|          -> Chiết khấu thanh toán trước hạn 2-3%, trợ giá vận chuyển theo cự ly.  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Bước 3: Nhận diện thương hiệu & Digital Presence (NBTH - Trọng số 11.3%)        |
|          -> Triển khai bảng hiệu chuẩn hóa, tối ưu hóa hiển thị Google Maps.      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Bước 4: Nâng cấp trải nghiệm điểm bán & Kho vận (VTCH & NTK)                     |
|          -> Mở rộng bãi đỗ xe tải/xe máy, chính sách hoa hồng cho thợ thầu thi công.|
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Kịch bản ứng dụng thực tế

  • Tình huống khách hàng công trình dân dụng: Khách hàng xây nhà thường không tính toán chính xác $100%$ lượng gạch lát nền. Cam kết nhận lại gạch thừa nguyên hộp và miễn phí vận chuyển đổi trả trong bán kính 10km giúp giải tỏa hoàn toàn rào cản do dự chốt đơn tại showroom.
  • Dự toán chi phí & Hiệu quả kinh tế (ROI): Chi phí xử lý đổi trả hàng hóa ước tính chiếm khoảng $1.2 - 1.5%$ doanh thu, nhưng giúp tăng tỷ lệ quay lại mua hàng và giới thiệu người thân (QDM4) lên trên $25%$, thúc đẩy lợi nhuận sau thuế tăng trưởng bền vững $>20%$/năm.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế mẫu & Địa bàn: Nghiên cứu chọn mẫu thuận tiện phi xác suất ($N=125$) tại khu vực thành phố Huế; chưa bao quát toàn bộ khách hàng dự án quy mô lớn hoặc khu vực nông thôn lân cận.
  • Phương pháp ước lượng: Mô hình sử dụng hồi quy OLS trên SPSS; chưa kiểm tra được các mối quan hệ tác động gián tiếp (Mediating/Moderating effects).
  • Hướng phát triển tương lai:
    • Mở rộng cỡ mẫu lên $N \ge 300$, áp dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM).
    • Khảo sát bổ sung biến "Chất lượng dịch vụ tư vấn kỹ thuật" và "Trải nghiệm mua sắm trực tuyến/Showroom 3D".

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành Kinh tế/Marketing: Tham khảo khung phương pháp luận định lượng 2 giai đoạn, cách thức kiểm định thang đo Cronbach's Alpha và ma trận xoay nhân tố EFA chuẩn mực.
  • Doanh nghiệp bán lẻ VLXD & Trang trí nội thất: Nắm bắt các trọng số ảnh hưởng thực tế để phân bổ ngân sách tiếp thị, tái thiết kế dịch vụ khách hàng và chính sách hoàn trả hàng hóa.
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu & Nghiên cứu thị trường: Sử dụng khung mã hóa biến và bộ công cụ xử lý dữ liệu thực nghiệm đã được kiểm định độ tin cậy cao.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao cần loại bỏ 2 biến NTK2 và NTK3 trong quá trình phân tích EFA?

Trong lần phân tích EFA đầu tiên, biến NTK2 và NTK3 cùng lúc tải lên 2 nhân tố khác nhau với độ chênh lệch hệ số tải (Factor Loading) $< 0.3$. Theo tiêu chuẩn phương pháp luận của Hair et al. (1998), việc loại bỏ các biến này là bắt buộc nhằm đảm bảo giá trị phân biệt giữa các khái niệm nghiên cứu.

2. Kích thước mẫu N=125 có đảm bảo độ tin cậy thống kê không?

Với 22 biến quan sát ban đầu (và 20 biến sau khi tinh chỉnh), quy tắc cỡ mẫu tối thiểu là $5 \times k = 5 \times 22 = 110$. Mẫu khảo sát hợp lệ $N=125$ hoàn toàn thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố khám phá EFA và hồi quy đa biến.

3. Yếu tố nào ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định mua hàng tại Phước Kỷ?

Chính sách đổi trả sản phẩm (CSDTSP) và Giá cả cảm nhận (GCCN) là 2 nhân tố then chốt, chiếm tỷ trọng phương sai giải thích lớn nhất trong phân tích nhân tố (lần lượt là $32.199%$ và $17.537%$).

4. Tại sao tỷ lệ khách hàng nữ trong nghiên cứu chiếm tới 59.2% trong ngành vật liệu xây dựng?

Trong quyết định xây dựng nhà ở dân dụng tại Việt Nam, nam giới thường phụ trách phần thô và kết cấu kỹ thuật, trong khi nữ giới giữ vai trò quyết định trực tiếp về tính thẩm mỹ, màu sắc gạch ốp lát và các tiện ích thiết bị vệ sinh trong sinh hoạt gia đình.

5. Doanh nghiệp cần làm gì để cải thiện điểm số nhận biết thương hiệu (NBTH)?

Công ty Phước Kỷ cần chuẩn hóa hệ thống nhận diện tại điểm bán (36 Hoàng Quốc Việt), đẩy mạnh tiếp thị số địa phương (Local SEO, Google Business Profile), đồng thời kết hợp chương trình tiếp thị liên kết thông qua nhóm thợ thầu và kiến trúc sư nội thất.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đặt ra: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết hành vi người tiêu dùng, xây dựng và kiểm định thành công mô hình 5 nhân tố chi phối quyết định mua sắm vật liệu xây dựng tại Công ty TNHH MTV Phước Kỷ. Với hệ số $\text{KMO} = 0.741$, tổng phương sai trích đạt $73.636%$ và độ tin cậy các thang đo Cronbach's Alpha đều vượt chuẩn, nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn to lớn cho công tác quản trị bán hàng, tối ưu hóa chính sách hậu mãi và gia tăng năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp trên thị trường.