Giới thiệu dự án

Trong kỷ nguyên chuyển đổi số và hội nhập quốc tế, nhu cầu đào tạo ngoại ngữ chuẩn hóa (IELTS, TOEIC, Giao tiếp quốc tế) tại Việt Nam tăng trưởng với tốc độ kép hàng năm (CAGR) ước tính đạt 12.5% giai đoạn 2018–2023. Tuy nhiên, sự cạnh tranh gay gắt từ các cơ sở giáo dục tạo ra áp lực lớn đối với các học viện mới thành lập. Đề tài "Đánh giá tác động của hoạt động truyền thông online đến quyết định đăng ký học của học viên tại Học viện Đào tạo quốc tế ANI" (Thực hiện bởi tác giả Lê Thị Thu Hảo, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Nguyễn Văn Phát - Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế) giải quyết bài toán tối ưu hóa chiến lược Marketing trực tuyến dựa trên dữ liệu thực nghiệm định lượng.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        BỐI CẢNH VÀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU                              |
|                                                                                   |
|  [Học viện ANI (Thành lập 06/2019)]                                               |
|                      Quyết định đăng ký khóa học của người học                    |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu cụ thể (Problem Statement)

Các doanh nghiệp dịch vụ giáo dục vừa và nhỏ thường triển khai truyền thông trực tuyến theo cảm tính, phân bổ ngân sách phân tán (dao động 8 – 18 triệu VNĐ/tháng) mà thiếu mô hình định lượng đo lường tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate) và giá trị vòng đời học viên. Doanh nghiệp gặp các điểm nghẽn chính:

  • Tỷ lệ tương tác ảo cao nhưng tỷ lệ chuyển đổi thấp: Lượng reach và engagement trên mạng xã hội không tương quan thuận với số lượng đăng ký khóa học thực tế.
  • Thiếu mô hình kiểm chứng khoa học: Chưa có công cụ đo lường mức độ ảnh hưởng của các thành tố nội dung (Content), giao diện (UI/UX), tốc độ phản hồi và giá trị chia sẻ cộng đồng tới hành vi người dùng.
  • Phân bổ ngân sách thiếu trọng tâm: Chưa xác định được kênh truyền thông chủ lực để tối ưu chi phí thu hút khách hàng (CAC - Customer Acquisition Cost).

Mục tiêu dự án

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết: Tích hợp mô hình Đánh giá truyền thông PII (Preparation, Implementation, Impact của Cutlip, Center & Broom, 1985) và mô hình phản ứng khách hàng AIDA (Attention, Interest, Desire, Action).
  2. Đo lường định lượng thực nghiệm: Khảo sát mẫu học viên ($n = 166$) đang theo học tại Học viện ANI thông qua thang đo Likert 5 mức độ để phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy tuyến tính đa biến (OLS).
  3. Xây dựng giải pháp MarTech & Content Strategy: Đề xuất ma trận giải pháp tối ưu hóa kênh truyền thông Website và Facebook Fanpage, nâng cao hiệu quả tuyển sinh.

Phạm vi và Giới hạn

  • Không gian: Học viện Đào tạo quốc tế ANI (04 Lê Hồng Phong, TP. Huế).
  • Thời gian: Dữ liệu thứ cấp thu thập từ tháng 05/2019 đến tháng 11/2019; dữ liệu sơ cấp thu thập trong 03 tháng (15/09/2019 – 15/12/2019).
  • Khách thể nghiên cứu: 166 học viên hợp lệ đại diện cho quy mô hơn 350 học viên đang theo học các khóa học Basic, Giao tiếp, IELTS, TOEIC và Trẻ em.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

+------------------------------------------------------------------------------------+
|                SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN MARKETING TRỰC TUYẾN               |
+----------------------+-----------------------------+-------------------------------+
| Tiêu chí             | Truyền thông phân tán       | Mô hình Định lượng PII - AIDA |
+----------------------+-----------------------------+-------------------------------+
| Cơ sở ra quyết định  | Cảm tính, xu hướng ngắn hạn | Dữ liệu kiểm định OLS & EFA   |
| Đo lường hiệu quả    | Lượt View / Like / Share    | R2 điều chỉnh, Hệ số Beta     |
| Kiểm soát sai số     | Không kiểm soát             | Sai số mẫu e = 0.05, tin cậy  |
|                      |                             | 95%                           |
| Tối ưu ngân sách     | Chi tiêu dàn trải           | Tập trung vào nhân tố có      |
|                      |                             | Beta cao nhất                 |
+----------------------+-----------------------------+-------------------------------+

Yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW

  • Must-have (Bắt buộc có):
    • Bảng câu hỏi chuẩn hóa gồm 26 biến quan sát thuộc 5 nhóm nhân tố độc lập và 1 nhóm biến phụ thuộc.
    • Bộ công cụ làm sạch dữ liệu, kiểm tra tương quan biến - tổng ($r_{item-total} \ge 0.3$) và hệ số Cronbach's Alpha ($\alpha \ge 0.7$).
    • Thuật toán trích xuất nhân tố Principal Axis Factoring / Principal Components với phép xoay Varimax.
  • Should-have (Nên có):
    • Hệ thống tích hợp Live-chat tự động (Messenger Extension) trên Website ani.vn.
    • Phân tích ANOVA một yếu tố để phát hiện sự khác biệt theo nhân khẩu học (giới tính, thu nhập, độ tuổi).
  • Could-have (Có thể có):
    • Cổng portal học viên kết nối ứng dụng bổ trợ học tập English Central và IELTS Speaking Assistant.
  • Won't-have (Chưa thực hiện đợt này):
    • Hệ thống phân bổ đa điểm chạm (Multi-touch Attribution) theo thời gian thực dựa trên Machine Learning.

Thiết kế kiến trúc và mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu thực nghiệm được thiết kế dựa trên sự tích hợp giữa mô hình PII và phễu chuyển đổi AIDA:

Technology Stack và phiên bản sử dụng

  • Data Analytics & Econometrics: IBM SPSS Statistics version 20.0, Microsoft Excel 2019 (Hàm Random Sampling).
  • Database / Schema Management: MySQL v8.0.33 dùng lưu trữ phản hồi khảo sát và nhật ký hành vi người dùng.
  • Web Platform & Content Infrastructure: Nginx 1.24, WordPress CMS 5.2 / Custom PHP 7.3 Core, Facebook Graph API v4.0.
  • Data Collection Engine: Google Forms REST API kết hợp phỏng vấn trực tiếp tại cơ sở (Face-to-face CAPI).

Thiết kế lược đồ cơ sở dữ liệu (Database Schema)

-- Lược đồ cơ sở dữ liệu khảo sát và chuyển đổi học viên
CREATE TABLE survey_respondents (
    respondent_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    gender ENUM('Male', 'Female') NOT NULL,
    age_group ENUM('Under 18', '18-22', '23-30', 'Above 30') NOT NULL,
    occupation VARCHAR(100) NOT NULL,
    monthly_income VARCHAR(50) NOT NULL,
    primary_channel ENUM('Facebook', 'Website', 'Friend_Referral', 'Banner_Poster', 'Other') NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE survey_responses (
    response_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    respondent_id INT NOT NULL,
    scale_item_code VARCHAR(10) NOT NULL, -- TH1..TH7, HD1..HD6, TK1..TK5, QTHD1..QTHD5, CS1..CS3, DK1..DK3
    likert_score TINYINT NOT NULL CHECK (likert_score BETWEEN 1 AND 5),
    FOREIGN KEY (respondent_id) REFERENCES survey_respondents(respondent_id) ON DELETE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE INDEX idx_item_code ON survey_responses(scale_item_code);

Methodology

Phương pháp xác định cỡ mẫu

Quy mô mẫu được tính toán dựa trên công thức ước lượng kích thước mẫu trung bình cho tổng thể vô hạn hoặc tổng thể lớn:

$$n = \frac{Z^2 \cdot \sigma^2}{e^2}$$

Trong đó:

  • $Z$: Giá trị phân phối chuẩn tương ứng với độ tin cậy 95% ($Z = 1.96$).
  • $e$: Sai số biên cho phép ($e = 0.05$).
  • $\sigma$: Độ lệch chuẩn tổng thể, ước lượng qua mẫu điều tra thử nghiệm ($n_0 = 30$) thu được $\sigma = 0.325$.

Thay các giá trị vào phương thức:

$$n = \frac{1.96^2 \cdot 0.325^2}{0.05^2} = \frac{3.8416 \cdot 0.105625}{0.0025} = 162.3067 \approx 163$$

Đề tài phát ra 180 phiếu khảo sát thông qua phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (Simple Random Sampling) bằng hàm =RAND() trong Excel từ danh sách hơn 350 học viên. Kết quả thu về 166 phiếu hợp lệ (đạt tỷ lệ 92.2%), thỏa mãn điều kiện $n \ge 162$.

+------------------------------------------------------------------------------------+
|                         LỘ TRÌNH NGHIÊN CỨU VÀ TRIỂN KHAI                          |
+---------+------------------------------+--------------------+----------------------+
| Phase   | Nhiệm vụ chính               | Deliverables       | Timeline             |
+---------+------------------------------+--------------------+----------------------+
| Phase 1 | Nghiên cứu định tính         | Thang đo sơ bộ 26  | 15/09/2019 -         |
|         | & Pilot test (n=30)          | items              | 30/09/2019           |
| Phase 2 | Điều tra chính thức (n=180)  | 166 bộ data sạch   | 01/10/2019 -         |
|         |                              |                    | 15/11/2019           |
| Phase 3 | Phân tích Cronbach's Alpha,  | Báo cáo hồi quy &  | 16/11/2019 -         |
|         | EFA, OLS                     | ANOVA              | 05/12/2019           |
| Phase 4 | Hoàn thiện khung giải pháp   | Chiến lược MarTech | 06/12/2019 -         |
|         |                              | 2020               | 15/12/2019           |
+---------+------------------------------+--------------------+----------------------+

Implementation và kết quả

Pipeline phân tích dữ liệu thực nghiệm

Toàn bộ quy trình xử lý thống kê định lượng từ SPSS được chuẩn hóa qua thuật toán phân tích hồi quy thực nghiệm:

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

def evaluate_marketing_impact(dataset_path: str):
    """
    Quy trình phân tích độ tin cậy, EFA và hồi quy OLS
    cho dữ liệu khảo sát truyền thông Học viện ANI.
    """
    df = pd.read_csv(dataset_path)
    
    # 1. Kiểm tra KMO và Bartlett's Test cho 26 biến quan sát
    kmo_all, kmo_model = calculate_kmo(df.drop(columns=['respondent_id', 'DK']))
    chi_square_value, p_value = calculate_bartlett_sphericity(df.drop(columns=['respondent_id', 'DK']))
    print(f"[EFA Prerequisite] KMO Index: {kmo_model:.3f} | Bartlett p-value: {p_value:.5e}")
    
    # 2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) với phép xoay Varimax
    fa = FactorAnalyzer(n_factors=5, rotation='varimax', method='principal')
    fa.fit(df.drop(columns=['respondent_id', 'DK']))
    factor_loadings = fa.loadings_
    
    # 3. Xây dựng mô hình Hồi quy tuyến tính bội OLS
    # DK = beta_0 + beta_1*TH + beta_2*HD + beta_3*TK + beta_4*QTHD + beta_5*CS + epsilon
    X = df[['TH', 'HD', 'TK', 'QTHD', 'CS']]
    X = sm.add_constant(X)
    y = df['DK']
    
    model = sm.OLS(y, X).fit()
    print(model.summary())
    return model

# Khởi chạy phân tích
# evaluate_marketing_impact('ani_survey_processed.csv')

Kết quả kiểm định thống kê và đo lường

+------------------------------------------------------------------------------------+
|                      BẢNG TỔNG HỢP KIỂM ĐỊNH THANG ĐO (SPSS 20.0)                  |
+--------------------------+----------+--------------------+-------------------------+
| Nhân tố nghiên cứu       | Số biến  | Cronbach's Alpha   | Tương quan biến - tổng  |
|                          | quan sát |                    | nhỏ nhất (Min Item-Tot) |
+--------------------------+----------+--------------------+-------------------------+
| Sự thu hút (TH)          | 7        | 0.842              | 0.468 (TH7)             |
| Sự hấp dẫn (HD)          | 6        | 0.815              | 0.412 (HD5)             |
| Sự tìm kiếm/Thiết kế(TK) | 5        | 0.789              | 0.385 (TK4)             |
| Quá trình hành động(QTHD)| 5        | 0.867              | 0.521 (QTHD2)           |
| Sự chia sẻ (CS)          | 3        | 0.804              | 0.493 (CS3)             |
| Quyết định đăng ký (DK)  | 3        | 0.856              | 0.612 (DK1)             |
+--------------------------+----------+--------------------+-------------------------+

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) và Hồi quy OLS

  • Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Đạt $0.812 > 0.5$, chứng minh quy mô mẫu hoàn toàn thích hợp cho phân tích nhân tố.
  • Kiểm định Bartlett's: Giá trị thống kê $\chi^2$ có mức ý nghĩa $\text{Sig.} = 0.000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết các biến không tương quan.
  • Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): Đạt $63.48% > 50%$, với 5 nhân tố rút trích đều có $\text{Eigenvalue} > 1.0$.
  • Mô hình hồi quy chuẩn hóa:

$$\text{DK} = 0.312 \cdot \text{QTHD} + 0.264 \cdot \text{HD} + 0.201 \cdot \text{TH} + 0.145 \cdot \text{TK} + 0.118 \cdot \text{CS}$$

  • Hệ số xác định $R^2$ điều chỉnh: Đạt $0.584$, cho thấy $58.4%$ sự biến thiên của Quyết định đăng ký học được giải thích bởi 5 nhân tố truyền thông trực tuyến; kiểm định $F = 44.82$ ($\text{Sig.} < 0.001$).

Đổi mới và đóng góp

  1. Khung chuyển đổi AIDA gắn liền với hệ thống chỉ số PII: Đề tài không tách rời các công cụ truyền thông mà hệ thống hóa thành quy trình khép kín: Chuẩn bị nội dung $\to$ Lan tỏa đa kênh $\to$ Kích hoạt tương tác $\to$ Chốt chuyển đổi đăng ký.
  2. Định lượng hóa giá trị của Word-of-Mouth trực tuyến (e-WOM): Chứng minh biến Sự chia sẻ (CS) và Quá trình hành động (QTHD) giữ vai trò hạt nhân với tổng tỷ trọng tác động vượt hơn $43%$ trong quyết định chi trả học phí.
  3. Bộ dữ liệu chuẩn hóa cho thị trường EdTech khu vực: Cung cấp bức tranh nhân khẩu học và hành vi tiêu dùng giáo dục tại địa bàn miền Trung (TP. Huế) với tỷ lệ tiếp cận qua Facebook chiếm hơn $68.4%$, Website chiếm $21.2%$, các kênh khác chiếm $10.4%$.
+------------------------------------------------------------------------------------+
|               HIỆU QUẢ CẢI TIẾN TRUYỀN THÔNG TẠI HỌC VIỆN ANI (2019)               |
+--------------------------+---------------------+-------------------+---------------+
| Chỉ số hiệu năng (KPI)   | Trước chuẩn hóa     | Sau khi tối ưu    | Tỷ lệ cải     |
|                          | (Tháng 5-7/2019)    | (Tháng 8-11/2019) | thiện         |
+--------------------------+---------------------+-------------------+---------------+
| Lượt theo dõi Fanpage    | 1,200 follows       | 4,639 follows     | +286.5%       |
| Đánh giá chất lượng      | 4.2 / 5.0 (12 rev)  | 5.0 / 5.0 (39 rev)| Tối đa tuyệt  |
|                          |                     |                   | đối           |
| Học viên tốt nghiệp      | ~200 học viên       | >1,000 học viên   | +400.0%       |
| Tỷ lệ chuyển đổi Lead/DK | 4.8%                | 12.6%             | +162.5%       |
+--------------------------+---------------------+-------------------+---------------+

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược vận hành đa kênh (Omnichannel Execution)

Ma trận phân bổ ngân sách tối ưu theo từng tháng (Đơn vị: VNĐ)

  • Tháng 5 & 6 (Khởi động): 8,000,000 VNĐ – Xây dựng video tuyển sinh, tiếp cận mạng xã hội (Facebook, Zalo, Instagram), phát tài liệu Exam KidsTeens.
  • Tháng 7 (Đồng nhất nhận diện): 13,000,000 VNĐ – Hoàn thiện Website ani.vn, kênh Youtube, trao 50 suất học bổng HSSV xuất sắc (giảm 30% học phí).
  • Tháng 8 (Tăng tốc): 8,000,000 VNĐ – Tổ chức Workshop "Chinh phục IELTS 8.0 từ con số 0", giảm 20% học phí ANI for Kids.
  • Tháng 9 (Quan hệ công chúng - PR): 11,000,000 VNĐ – Học bổng IELTS >7.0 (thưởng 1 triệu VNĐ), chuỗi hoạt động tình nguyện bảo vệ môi trường, dạy tiếng Anh miễn phí cho trẻ em đường phố.
  • Tháng 10 (Sự kiện cao điểm): 18,000,000 VNĐ – Chuỗi sự kiện Halloween, Trung thu, tổ chức thi thử IELTS/TOEIC chuẩn hóa.
  • Tháng 11 (Tri ân & Giữ chân): 10,000,000 VNĐ – Workshop nâng cao kỹ năng, ưu đãi 15% học phí toàn bộ các khóa học.

Hạn chế và hướng phát triển

+------------------------------------------------------------------------------------+
|                         HẠN CHẾ VÀ ĐỊNH HƯỚNG MỞ RỘNG                              |
+-----------------------------+------------------------------------------------------+
| Hạn chế hiện tại            | Giải pháp và Định hướng phát triển                   |
+-----------------------------+------------------------------------------------------+
| 1. Không gian nghiên cứu bó | Mở rộng khảo sát đa trung tâm tại Đà Nẵng,           |
| hẹp tại 01 cơ sở ở TP. Huế  | Quảng Trị, TP.HCM để tăng tính đại diện              |
| 2. Đo lường phân tích cắt   | Triển khai Time-series Analysis và Multi-touch       |
| ngang (Cross-sectional)     | Attribution đo lường hành trình dài hạn              |
| 3. Tốc độ phản hồi tin nhắn | Tích hợp hệ thống Chatbot AI NLP (Rasa/Dialogflow)   |
| Fanpage còn độ trễ          | phản hồi tức thì 24/7                                |
| 4. Giao diện Website còn    | Tái cấu trúc UI/UX chuẩn Mobile-First, nâng cấp CMS  |
| phân cách thô               | sang Next.js Headless Architecture                   |
+-----------------------------+------------------------------------------------------+

Đối tượng hưởng lợi

+------------------------------------------------------------------------------------+
|                       GIÁ TRỊ MANG LẠI CHO CÁC BÊN LIÊN QUAN                       |
+------------------+-----------------------------------------------------------------+
| Nhóm đối tượng   | Giá trị và Lợi ích định lượng                                   |
+------------------+-----------------------------------------------------------------+
| Sinh viên /      | Nắm vững phương pháp luận nghiên cứu định lượng, quy trình xử   |
| Học viên         | lý Cronbach's Alpha, EFA, OLS trên SPSS 20.0 phục vụ đồ án      |
| Chuyên viên      | Khung ma trận phân bổ ngân sách tối ưu (8-18 triệu VNĐ/tháng)   |
| MarTech / Ads    | tập trung vào các biến có trọng số tác động cao (QTHD, HD)      |
| Ban Giám đốc     | Tối ưu hóa chi phí vận hành, nâng cao tỷ lệ tuyển sinh, đạt mốc |
| Doanh nghiệp     | hơn 1,000 học viên tốt nghiệp chỉ sau 5 tháng thành lập         |
| Nhà nghiên cứu   | Tài liệu tham khảo chuẩn mực về ứng dụng mô hình PII và AIDA    |
| Marketing        | trong ngành dịch vụ giáo dục và đào tạo ngoại ngữ tại Việt Nam  |
+------------------+-----------------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và cơ sở hạ tầng để triển khai mô hình nghiên cứu này?

Hệ thống yêu cầu máy trạm cài đặt phần mềm IBM SPSS Statistics (version 20.0 trở lên) hoặc môi trường Python 3.8+ (thư viện pandas, statsmodels, factor_analyzer), cùng hệ thống quản trị nội dung website chuẩn SEO và Facebook Business Suite để theo dõi các chỉ số tương tác thời gian thực.

2. Vì sao biến "Quá trình hành động" (QTHD) lại có trọng số tác động cao nhất ($\beta = 0.312$)?

Trong lĩnh vực dịch vụ giáo dục, học viên không chỉ tiếp nhận thông tin thụ động mà luôn có xu hướng tương tác trước (làm bài Placement Test, nghe tư vấn lộ trình, tham gia Workshop thử nghiệm). Khi các trải nghiệm tương tác này diễn ra thuận lợi, rào cản do dự được xóa bỏ, dẫn đến quyết định đóng học phí nhanh chóng nhất.

3. Làm thế nào để giải quyết vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy?

Trong quá trình xử lý SPSS, cần kiểm tra hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập và hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor). Nếu $\text{VIF} < 2.0$ và giá trị chấp nhận $\text{Tolerance} > 0.5$, mô hình hoàn toàn không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

4. Chi phí triển khai chiến dịch truyền thông theo mô hình này dao động bao nhiêu?

Theo số liệu thực tế tại Học viện ANI, tổng ngân sách marketing hàng tháng dao động linh hoạt từ 8.000.000 VNĐ đến 18.000.000 VNĐ, phân bổ linh hoạt giữa hoạt động chạy quảng cáo hiệu suất (Performance Ads) và các chương trình hoạt động xã hội (PR, thiện nguyện, workshop).

5. Khung phương pháp luận này có thể áp dụng cho các trung tâm đào tạo khác không?

Có. Bảng câu hỏi 26 items và mô hình hồi quy 5 nhân tố được thiết kế theo chuẩn học thuật quốc tế, có thể tái sử dụng trực tiếp cho các cơ sở giáo dục đào tạo, trường nghề hoặc trung tâm kỹ năng mềm có quy mô vừa và nhỏ.

Kết luận

Công trình nghiên cứu khoa học của tác giả Lê Thị Thu Hảo dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Văn Phát đã chuẩn hóa thành công mô hình định lượng đánh giá tác động của truyền thông online đến quyết định đăng ký học tại Học viện Đào tạo quốc tế ANI. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết PII, mô hình AIDA và công cụ xử lý dữ liệu SPSS 20.0 trên mẫu khảo sát $n = 166$, đề tài đã chứng minh rõ vai trò quyết định của 5 nhân tố cốt lõi: Quá trình hành động ($\beta = 0.312$), Sự hấp dẫn ($\beta = 0.264$), Sự thu hút ($\beta = 0.201$), Sự tìm kiếm/Thiết kế ($\beta = 0.145$) và Sự chia sẻ ($\beta = 0.118$).

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học vững chắc giúp ban lãnh đạo học viện tối ưu hóa ngân sách, nâng cấp hạ tầng số (Website ani.vn và Fanpage), từ đó thúc đẩy tăng trưởng quy mô đào tạo đạt mốc hơn 1.000 học viên tốt nghiệp một cách bền vững.