Giới thiệu dự án

Thị trường sữa và các chế phẩm từ sữa tại Việt Nam ghi nhận tốc độ tăng trưởng ổn định nhưng đi kèm áp lực cạnh tranh khốc liệt giữa các doanh nghiệp nội địa (Vinamilk, TH True Milk, Dalat Milk) và tập đoàn đa quốc gia (Nestlé, FrieslandCampina, Abbott). Theo Báo cáo thường niên Vinamilk (2021), Vinamilk duy trì vị thế dẫn đầu với hơn 56% thị phần sữa nước, lọt Top 40 công ty sữa lớn nhất thế giới về doanh thu và dẫn đầu bảng xếp hạng Brand Footprint của Kantar Worldpanel suốt 10 năm liền. Tuy nhiên, trước bão hòa của các dòng sản phẩm truyền thống và sự biến động thị hiếu tiêu dùng hậu Covid-19, chiến lược mở rộng thương hiệu (Brand Extension) sang các phân khúc cao cấp kết hợp dinh dưỡng chuyên biệt (như sữa chua tổ yến) trở thành động lực tăng trưởng cốt lõi.

Mở rộng thương hiệu là con dao hai lưỡi: tận dụng tài sản thương hiệu sẵn có giúp giảm chi phí thâm nhập thị trường (Tauber, 1981; Aaker & Keller, 1990), nhưng tỷ lệ thất bại thực tế của các dòng sản phẩm mới mở rộng vẫn ở mức cao (Chen & Gu, 2012). Nếu người tiêu dùng cảm nhận sự mở rộng thiếu tính tương đồng hoặc làm loãng định vị gốc, danh tiếng thương hiệu mẹ có thể bị tổn hại nghiêm trọng. Nghiên cứu thực nghiệm về phản ứng của người tiêu dùng đối với các dòng sản phẩm mở rộng cụ thể tại thị trường đô thị Việt Nam vẫn còn hạn chế.

Đề tài "Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến mở rộng thương hiệu dưới góc độ người tiêu dùng: nghiên cứu sản phẩm sữa chua tổ yến Vinamilk tại TP.Hồ Chí Minh" được triển khai nhằm giải quyết các mục tiêu cụ thể:

  1. Xác định và lượng hóa hệ thống 06 nhân tố cấu thành ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận mở rộng thương hiệu: Nhận biết thương hiệu (AWB), Chất lượng cảm nhận (PQB), Trung thành thương hiệu (LOY), Phù hợp cảm nhận (FIT), Tính gắn kết chủng loại (INW), và Tính đổi mới người tiêu dùng (INT).
  2. Xây dựng và kiểm định mô hình kinh tế lượng đo lường mức độ tác động của từng nhân tố lên hành vi mở rộng thương hiệu (EXD) thông qua mẫu khảo sát $N = 269$ người tiêu dùng tại TP.HCM.
  3. Đề xuất ma trận giải pháp quản trị thương hiệu và chiến lược R&D/Marketing tối ưu hóa nguồn lực cho Vinamilk.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào người tiêu dùng sinh sống tại TP.HCM đã từng trải nghiệm sản phẩm Vinamilk, dữ liệu thu thập trong giai đoạn tháng 09/2022 đến tháng 11/2022.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu kế thừa và mở rộng các khung lý thuyết kinh điển về mở rộng thương hiệu và hành vi người tiêu dùng (Aaker & Keller, 1990; Philip Kotler, 2001; Yoo & Donthu, 2001).

Mô hình nghiên cứu Bối cảnh & Quy mô mẫu Biến số chính Ưu điểm Hạn chế đối với bối cảnh FMCG VN
Aaker & Keller (1990) 6 thương hiệu gốc, 20 sản phẩm mở rộng tại Mỹ & Đức Quality, Transferability, Complement, Fit, Difficulty Nền tảng kinh điển về cơ chế chuyển giao chất lượng và mức độ phù hợp. Chưa tích hợp đặc tính tâm lý người tiêu dùng (tính đổi mới, sự gắn kết).
Từ Văn Bình (2010) 35 người tiêu dùng tại Việt Nam (13 ca giả định) Brand Quality, Brand Affect, Category Similarity Bước đầu kiểm chứng thị trường Việt Nam. Quy mô mẫu rất nhỏ ($N=35$), thiếu tính đại diện và kiểm định lượng hóa sâu.
Trần Quang Thắng & CS (2014) Hà Nội ($N=295$ Caramen, $N=202$ Váng sữa Vinamilk) AWB, PQB, FIT, INW, INT Đánh giá trực tiếp trên thương hiệu Vinamilk tại miền Bắc. Dữ liệu cũ, chưa khảo sát thị trường miền Nam và dòng sản phẩm phân khúc cao cấp (tổ yến).
Mô hình đề xuất (2022) TP.HCM ($N=269$ hợp lệ, Sữa chua tổ yến Vinamilk) AWB, PQB, LOY, FIT, INW, INT $\rightarrow$ EXD Toàn diện 6 nhân tố, kiểm định thực tế trên sản phẩm cao cấp, áp dụng EFA & OLS. Cần mở rộng quy mô đa tỉnh thành trong các giai đoạn tiếp theo.

Phương pháp xác định biến số được chuẩn hóa theo ma trận ưu tiên MoSCoW:

  • Must-have: PQB (Chất lượng cảm nhận), FIT (Sự phù hợp cảm nhận), LOY (Lòng trung thành thương hiệu).
  • Should-have: AWB (Nhận biết thương hiệu), INW (Tính gắn kết danh mục sữa chua).
  • Could-have: INT (Tính đổi mới, đón nhận sản phẩm mới của cá nhân).
  • Won't-have (giai đoạn này): Yếu tố áp lực xã hội (Subjective Norms), Rào cản chuyển đổi chi phí (Switching Costs).
[Nhận biết thương hiệu (AWB)] --------(H1)+--> 
[Chất lượng cảm nhận (PQB)] ----------(H2)+--> 
[Trung thành thương hiệu (LOY)] ------(H3)+--> [Mở rộng thương hiệu (EXD)]
[Phù hợp cảm nhận (FIT)] -------------(H4)+--> (Hành vi & Đánh giá của
[Gắn kết chủng loại (INW)] -----------(H5)+-->  người tiêu dùng TP.HCM)
[Tính đổi mới (INT)] -----------------(H6)+-->

Thiết kế hệ thống phân tích dữ liệu

Hệ thống xử lý và mô hình hóa dữ liệu sử dụng công cụ thống kê chuyên dụng kết hợp ngôn ngữ xử lý dữ liệu:

  • Statistical Engine: IBM SPSS Statistics version 26.0 / Python statsmodels 0.13.2.
  • Survey Engine: Google Forms API tích hợp Google Sheets schema.
  • Data Dictionary: Bộ thang đo gồm 29 biến quan sát (Likert 5 mức độ: 1 = Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5 = Hoàn toàn đồng ý).
-- Cấu trúc Schema cơ sở dữ liệu lưu trữ mẫu khảo sát (Survey Data Schema)
CREATE TABLE respondents (
    respondent_id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
    gender VARCHAR(10),
    age_group VARCHAR(20),
    income_level VARCHAR(30),
    usage_purpose VARCHAR(50),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE survey_responses (
    response_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    respondent_id VARCHAR(50),
    variable_code VARCHAR(10), -- AWB1-AWB5, PQB1-PQB5, LOY1-LOY5, FIT1-FIT3, INW1-INW3, INT1-INT4, EXD1-EXD4
    score_likert TINYINT CHECK (score_likert BETWEEN 1 AND 5),
    FOREIGN KEY (respondent_id) REFERENCES respondents(respondent_id)
);

Phương trình hồi quy tuyến tính bội lý thuyết: $$EXD_i = \beta_0 + \beta_1 AWB_i + \beta_2 PQB_i + \beta_3 LOY_i + \beta_4 FIT_i + \beta_5 INW_i + \beta_6 INT_i + \varepsilon_i$$

Trong đó:

  • $EXD$: Biến phụ thuộc - Đánh giá và ý định sử dụng sản phẩm mở rộng.
  • $AWB, PQB, LOY, FIT, INW, INT$: 6 biến độc lập.
  • $\beta_0$: Hằng số hồi quy; $\beta_1 \dots \beta_6$: Hệ số hồi quy riêng phần; $\varepsilon_i$: Phần dư ngẫu nhiên.

Methodology

Quy trình nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính và định lượng 2 giai đoạn:

  1. Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn thử nghiệm sơ bộ ($N = 15$) người tiêu dùng nhằm hiệu chỉnh từ ngữ và thang đo 29 biến quan sát phù hợp ngữ cảnh thị trường Việt Nam.
  2. Nghiên cứu định lượng:
    • Quy mô mẫu tính toán theo nguyên tắc Bollen (1989) với tỷ lệ quan sát tối thiểu $5:1$. Với 29 biến quan sát, cỡ mẫu tối thiểu yêu cầu $N_{min} = 29 \times 5 = 145$. Nghiên cứu tiến hành phát 305 phiếu, thu về 287 phiếu, loại bỏ phiếu không hợp lệ, thu được $N = 269$ phiếu hợp lệ (đạt tỷ lệ quan sát $9.28:1$, đảm bảo độ tin cậy thống kê cao).
    • Tiến độ thực hiện: 12 tuần (Tuần 1-3: Xây dựng cơ sở lý luận & thang đo; Tuần 4-6: Nghiên cứu định tính & hoàn thiện bảng hỏi; Tuần 7-9: Thu thập dữ liệu thực địa; Tuần 10-12: Phân tích SPSS & viết báo cáo).

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình làm sạch, kiểm tra và xử lý dữ liệu được tự động hóa qua script phân tích định lượng (tương thích Python/SPSS Syntax):

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

# 1. Load và làm sạch dữ liệu khảo sát
df = pd.read_csv("vinamilk_survey_data.csv")
assert df.shape[0] == 269, "Số lượng mẫu phải đạt chính xác 269 quan sát hợp lệ"

# 2. Định nghĩa các nhóm nhân tố (29 biến quan sát)
factors = {
    'AWB': ['AWB1', 'AWB2', 'AWB3', 'AWB4', 'AWB5'],
    'PQB': ['PQB1', 'PQB2', 'PQB3', 'PQB4', 'PQB5'],
    'LOY': ['LOY1', 'LOY2', 'LOY3', 'LOY4', 'LOY5'],
    'FIT': ['FIT1', 'FIT2', 'FIT3'],
    'INW': ['INW1', 'INW2', 'INW3'],
    'INT': ['INT1', 'INT2', 'INT3', 'INT4'],
    'EXD': ['EXD1', 'EXD2', 'EXD3', 'EXD4']
}

# 3. Tính điểm trung bình đại diện (Mean Indexing) sau khi đạt chuẩn EFA & Cronbach's Alpha
for factor_name, cols in factors.items():
    df[factor_name] = df[cols].mean(axis=1)

# 4. Ước lượng mô hình hồi quy OLS đa biến (Enter method)
X = df[['AWB', 'PQB', 'LOY', 'FIT', 'INW', 'INT']]
X = sm.add_constant(X)
y = df['EXD']

model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

# 5. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity - VIF)
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(vif_data)

Testing và validation

Dữ liệu được kiểm định nghiêm ngặt qua 4 tầng kiểm soát chất lượng:

  1. Kiểm định Cronbach’s Alpha: Đánh giá độ tin cậy thang đo. Điều kiện chấp nhận: Cronbach’s Alpha $\ge 0.70$, hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0.30$.
  2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
    • Kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có mức ý nghĩa $p\text{-value} (\text{Sig.}) < 0.05$.
    • Hệ số $KMO \ge 0.50$ ($0.5 \le KMO \le 1.0$).
    • Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\ge 0.50$.
    • Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) $\ge 50%$, giá trị Eigenvalue $\ge 1.0$.
  3. Phân tích tương quan Pearson: Kiểm tra mối liên hệ tuyến tính sơ bộ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến sớm.
  4. Kiểm định ANOVA & Giả định hồi quy: Kiểm tra độ phù hợp của mô hình ($F\text{-test}, p < 0.05$), kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư (Histogram, P-P Plot) và tính đồng nhất phương sai.

Kết quả đạt được

Kết quả xử lý dữ liệu trên mẫu $N = 269$ mang lại các chỉ số thống kê thực nghiệm:

Bảng tổng hợp kiểm định Cronbach's Alpha và EFA

Mã thang đo Tên thang đo Số biến quan sát Cronbach's Alpha KMO / Bartlett's Sig. % Phương sai trích Đánh giá
AWB Nhận biết thương hiệu 5 0.842 KMO = 0.812 61.45% Đạt chuẩn tin cậy cao
PQB Chất lượng cảm nhận 5 0.868 $p < 0.001$ 65.20% Đạt chuẩn tin cậy cao
LOY Trung thành thương hiệu 5 0.855 Hệ số tải nhân 63.80% Đạt chuẩn tin cậy cao
FIT Phù hợp cảm nhận 3 0.810 tố đều > 0.55 68.10% Đạt chuẩn tin cậy cao
INW Gắn kết chủng loại 3 0.795 Không có biến 62.30% Đạt chuẩn tin cậy tốt
INT Tính đổi mới tiêu dùng 4 0.823 bị loại 60.90% Đạt chuẩn tin cậy cao
EXD Mở rộng thương hiệu (Phụ thuộc) 4 0.874 KMO = 0.835, $p < 0.001$ 72.40% Đạt chuẩn xuất sắc

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (Dependent: EXD)

Biến độc lập Hệ số $\beta$ chưa chuẩn hóa Sai số chuẩn (Std. Error) Hệ số Beta chuẩn hóa ($\beta^*$) Giá trị $t$ Mức ý nghĩa (Sig.) Hệ số VIF Kết luận giả thuyết
Hằng số ($C$) 0.412 0.185 - 2.227 0.027 - -
AWB ($X_1$) 0.145 0.042 0.158 3.452 0.001 1.342 H1: Chấp nhận
PQB ($X_2$) 0.285 0.048 0.312 5.938 0.000 1.512 H2: Chấp nhận
LOY ($X_3$) 0.234 0.045 0.248 5.200 0.000 1.485 H3: Chấp nhận
FIT ($X_4$) 0.198 0.041 0.215 4.829 0.000 1.390 H4: Chấp nhận
INW ($X_5$) 0.112 0.038 0.120 2.947 0.003 1.280 H5: Chấp nhận
INT ($X_6$) 0.089 0.036 0.095 2.472 0.014 1.215 H6: Chấp nhận
  • Hệ số xác định mô hình: $R^2 = 0.584$; $R^2 \text{ hiệu chỉnh} = 0.574$. Nghĩa là 6 biến độc lập giải thích được 57.4% sự biến thiên trong quyết định chấp nhận sản phẩm mở rộng của người tiêu dùng.
  • Kiểm định ANOVA: $F = 61.42$, giá trị $\text{Sig.} = 0.000 < 0.001$, khẳng định mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với tổng thể.
  • Kiểm định đa cộng tuyến: Tất cả các hệ số $VIF < 1.60$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng vi phạm là 2 hoặc 10), chứng minh không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

Đổi mới và đóng góp

  1. Lượng hóa thực nghiệm phân khúc cao cấp (Premium FMCG): Khác với các nghiên cứu trước đây chỉ khảo sát trên sản phẩm đại trà hoặc sản phẩm giả định (Caramen, Váng sữa), đề tài kiểm chứng trực tiếp trên sản phẩm mở rộng mang tính kết hợp dinh dưỡng cao cấp (Sữa chua + Tổ yến tự nhiên).
  2. Xác định mức độ ảnh hưởng thứ bậc (Hierarchy of Effects): Nghiên cứu chỉ ra Chất lượng cảm nhận thương hiệu gốc ($\beta^* = 0.312$) và Lòng trung thành ($\beta^* = 0.248$) là 2 nhân tố chi phối mạnh nhất đến việc tiếp nhận sản phẩm mới, vượt trội hơn nhận biết đơn thuần ($\beta^* = 0.158$).
  3. Chứng minh vai trò của "Sự phù hợp cảm nhận" (Perceived Fit): Mức độ tương thích giữa sữa chua và bổ sung vi chất tổ yến ($\beta^* = 0.215$) tạo ra cơ chế truyền dẫn niềm tin tích cực, giúp người tiêu dùng sẵn sàng trả mức giá chênh lệch (Price Premium) mà không e ngại rủi ro.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược ứng dụng cho doanh nghiệp (Vinamilk & FMCG)

Dựa trên trọng số tác động từ mô hình hồi quy, đề xuất 3 trụ cột triển khai:

  1. Bảo chứng chất lượng gốc (Leveraging Perceived Quality - $\beta^ = 0.312$)*:
    • Truyền thông nhấn mạnh tiêu chuẩn sản xuất trang trại Green Farm, công nghệ lên men tự nhiên kết hợp kiểm định tổ yến thật.
    • Sử dụng tem chứng nhận nguồn gốc và mã QR truy xuất nguồn gốc nguyên liệu trên bao bì sản phẩm.
  2. Khai thác tệp khách hàng trung thành (Loyalty Retargeting - $\beta^ = 0.248$)*:
    • Kích hoạt chương trình đổi điểm trải nghiệm cho hội viên Vinamilk Rewards.
    • Thiết kế các combo dùng thử gắn liền với dòng sữa tươi, sữa chua ăn truyền thống để kích cầu chuyển đổi chéo (Cross-selling).
  3. Truyền thông định vị sự phù hợp (Highlighting Perceived Fit - $\beta^ = 0.215$)*:
    • Định vị sữa chua tổ yến không phải món ăn xa xỉ đơn lẻ mà là giải pháp "Dinh dưỡng & Trẻ hóa hàng ngày", tạo liên tưởng tương đồng tự nhiên với danh mục chăm sóc sức khỏe của Vinamilk.

Lộ trình triển khai (Implementation Roadmap)

[Quý 1: Khảo sát R&D] ──> [Quý 2: Sampling & Trial] ──> [Quý 3: National Rollout] ──> [Quý 4: Đánh giá KPI]
- Định vị công thức     - Chiến dịch dùng thử tại      - Phủ sóng kênh MT & GT     - Tái đo lường lòng
- Thiết kế bao bì FIT     siêu thị TP.HCM              - TVC bảo chứng chất lượng     trung thành (LOY)

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất thực hiện tại TP.HCM ($N = 269$) có thể chưa phản ánh đầy đủ hành vi tiêu dùng tại khu vực nông thôn hoặc các đô thị miền Trung, miền Bắc.
  • Tính chất dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu cắt ngang (Cross-sectional data) tại một thời điểm, chưa theo dõi được sự thay đổi lòng trung thành theo chu kỳ sống của sản phẩm (Longitudinal study).
  • Hướng phát triển tiếp theo:
    • Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) để phân tích các tác động gián tiếp (Mediating effect) và điều tiết (Moderating effect) của yếu tố thu nhập, giới tính.
    • Mở rộng phân tích sang các dòng sản phẩm mở rộng theo chiều dọc (Downscale/Upscale Brand Extension) như đồ uống thực vật dinh dưỡng cao cấp.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên cao học: Tiếp cận khung phương pháp luận nghiên cứu định lượng chuẩn mực từ thiết kế thang đo Likert, tiền kiểm định, đến chạy mô hình EFA/OLS trên SPSS/Python.
  • Data Analyst & Nghiên cứu thị trường: Bộ cú pháp (Syntax) và quy trình chuẩn hóa làm sạch dữ liệu, kiểm soát vi phạm giả định thống kê ($VIF, ANOVA, KMO$).
  • Doanh nghiệp & Brand Managers: Bộ chỉ số tham chiếu thực tế giúp ra quyết định mở rộng danh mục sản phẩm, giảm thiểu rủi ro thất bại khi tung sản phẩm mới ra thị trường.
  • Giới học thuật: Cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về hành vi tiêu dùng FMCG tại thị trường đang phát triển (Emerging Market).

Câu hỏi thường gặp

1. Cần chuẩn bị công cụ phần mềm nào để tái lập nghiên cứu này?

Hệ thống yêu cầu cài đặt IBM SPSS Statistics (phiên bản 20.0 trở lên, khuyến nghị v26.0) hoặc môi trường Python 3.8+ với các thư viện: pandas >= 1.3.0, numpy >= 1.20.0, statsmodels >= 0.13.0, scikit-learn >= 1.0.0.

2. Tại sao quy mô mẫu $N = 269$ được xem là đủ độ tin cậy thống kê?

Theo nguyên tắc thiết kế mẫu phân tích nhân tố EFA của Bollen (1989) và Hair et al. (2010), tỷ lệ mẫu tối thiểu là 5 quan sát cho 1 biến đo lường ($5:1$). Với 29 biến quan sát trong mô hình, $N_{min} = 145$. Cỡ mẫu $N = 269$ đạt tỷ lệ $9.28:1$, vượt xa ngưỡng tối thiểu, đảm bảo sức mạnh kiểm định ($Statistical\ Power > 0.8$).

3. Làm thế nào để xử lý nếu hệ số VIF của các biến độc lập vượt quá ngưỡng an toàn?

Nếu $VIF > 2.0$ (hoặc $> 10$ theo chuẩn lỏng), có hiện tượng đa cộng tuyến. Cần kiểm tra lại ma trận tương quan Pearson, loại bỏ bớt các biến có tương quan chéo quá cao ($r > 0.85$), gộp các nhân tố thông qua EFA hoặc chuyển sang phương pháp hồi quy Ridge/Lasso.

4. Chi phí và thời gian triển khai nghiên cứu thị trường tương tự là bao nhiêu?

Chi phí thu thập mẫu online kết hợp trực tiếp dao động từ 15 - 30 triệu VNĐ tùy phạm vi quà tặng khuyến khích khảo sát. Thời gian triển khai chuẩn từ 8 đến 12 tuần từ khâu thiết kế đến xuất báo cáo hàm ý quản trị.

5. Kết quả nghiên cứu có áp dụng được cho thương hiệu ngoài ngành sữa không?

Mô hình cấu trúc 6 nhân tố (AWB, PQB, LOY, FIT, INW, INT) có tính tổng quát cao cho toàn ngành FMCG, tuy nhiên thang đo chi tiết của biến Sự phù hợp cảm nhận (FIT) và Tính gắn kết (INW) cần được hiệu chỉnh từ ngữ theo đặc thù ngành hàng mục tiêu (ví dụ: mỹ phẩm, đồ uống giải khát).

Kết luận

Đề tài đã hoàn thành xuất sắc việc lượng hóa các yếu tố tác động đến sự đón nhận của người tiêu dùng đối với dòng sản phẩm mở rộng Sữa chua tổ yến Vinamilk tại TP.HCM. Thông qua mô hình hồi quy đa biến đạt độ tin cậy cao ($R^2 \text{ hiệu chỉnh} = 57.4%, F = 61.42, p < 0.001$), nghiên cứu khẳng định Chất lượng cảm nhận ($\beta^* = 0.312$), Lòng trung thành ($\beta^* = 0.248$) và Sự phù hợp cảm nhận ($\beta^* = 0.215$) là 3 trụ cột then chốt quyết định thành công. Kết quả này cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn vững chắc giúp các nhà quản trị thương hiệu hoạch định chiến lược R&D, truyền thông và định vị sản phẩm tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh.