Giới thiệu dự án

Thị trường kiến trúc - nội thất tại Việt Nam đang trải qua giai đoạn chuyển mình mạnh mẽ nhờ tốc độ đô thị hóa nhanh chóng và sự gia tăng của tầng lớp trung lưu. Theo số liệu thống kê ngành gỗ và nội thất, quy mô xuất khẩu đồ gỗ Việt Nam đạt trên 8,66 tỷ USD, đứng thứ hai khu vực Châu Á – Thái Bình Dương và thứ năm toàn cầu; đồng thời dung lượng thị trường tiêu dùng nội địa ước tính đạt trên 4 tỷ USD. Tại các đô thị loại một và trung tâm kinh tế - văn hóa như Thành phố Huế (quy mô dân số hơn 1,1 triệu người), áp lực mật độ dân cư và xu hướng thu hẹp diện tích đất ở đã thúc đẩy nhu cầu tối ưu hóa không gian sống thông qua các dịch vụ thiết kế kiến trúc và nội thất chuyên nghiệp thay vì mua sắm sản phẩm đại trà truyền thống.

Công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark, thành lập từ tháng 07/2017, là một trong những đơn vị tiên phong tại Thừa Thiên Huế phát triển mô hình dịch vụ may đo (custom-made) trọn gói từ tư vấn, thiết kế 3D đến sản xuất và thi công hoàn thiện với quy mô xưởng sản xuất hơn 1.500 m² cùng hệ thống showroom hiện đại. Tuy nhiên, trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt từ các thương hiệu như Cát Tường, Song Nguyễn, Nhà An D&B, doanh nghiệp đối mặt với bài toán tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và xác định chính xác các động lực thúc đẩy hành vi khách hàng.

Đề tài khóa luận "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế nhà ở của công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark tại thành phố Huế" được thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống giữa lý thuyết hành vi tiêu dùng dịch vụ cao cấp và thực tiễn quản trị tiếp thị tại địa phương.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                           MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU                          |
+-------------------------------------------------------------------------+
| 1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi lựa chọn dịch vụ nhà ở        |
| 2. Xác định và lượng hóa các nhân tố tác động qua mô hình hồi quy OLS   |
| 3. Đánh giá thực trạng cảm nhận của khách hàng tại thị trường TP. Huế   |
| 4. Đề xuất ma trận giải pháp quản trị marketing và nâng cao chuyển đổi  |
+-------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu và phạm vi

  • Problem Statement: Quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế nội thất nhà ở là quyết định mua sắm có mức độ tham gia cao (high-involvement purchase), chịu chi phối phức tạp bởi yếu tố tâm lý, tài chính, danh tiếng thương hiệu và ảnh hưởng từ các mối quan hệ xã hội. Doanh nghiệp thiếu mô hình định lượng chuẩn xác để đánh giá trọng số tác động của từng yếu tố, dẫn đến phân bổ nguồn lực marketing chưa tối ưu.
  • Phạm vi không gian & thời gian: Khảo sát trực tiếp tập khách hàng cá nhân đã và đang sử dụng dịch vụ của WoodPark trên địa bàn TP. Huế; thời gian thu thập dữ liệu sơ cấp từ ngày 12/10/2020 đến 17/01/2021; chuỗi dữ liệu tài chính thứ cấp giai đoạn 2017 – 2019.
  • Kết quả kỳ vọng: Xác định hệ số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$), hệ số xác định hiệu chỉnh ($R^2 \ge 0.50$), xây dựng bộ chỉ số kiểm định thang đo đáng tin cậy phục vụ hoạch định chiến lược kinh doanh giai đoạn 2021 – 2025.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Thị trường cung ứng dịch vụ thiết kế nội thất tại địa bàn TP. Huế tồn tại 3 hình thức chính với những ưu thế và hạn chế cạnh tranh rõ rệt:

Tiêu chí so sánh Thợ mộc / Xưởng gia công truyền thống Kiến trúc sư tự do (Freelancer) Doanh nghiệp trọn gói (WoodPark, Cát Tường, Song Nguyễn)
Bản vẽ thiết kế & 3D Không có hoặc sơ sài Chuyên sâu, sáng tạo Hoàn chỉnh, bám sát công năng và vật liệu thực tế
Tính đồng bộ thi công Thấp, dễ phát sinh lỗi khớp nối Thấp (phụ thuộc đội thầu ngoài) Rất cao nhờ kiểm soát từ xưởng 1.500 m²
Tính minh bạch chi phí Báo giá áng chừng, dễ đội vốn Chỉ báo phí thiết kế Dự toán chi tiết (BOQ), cam kết không phát sinh
Bảo hành & Pháp lý Thỏa thuận miệng Không có pháp nhân bảo hộ Hợp đồng kinh tế rõ ràng, bảo hành từ 12 - 24 tháng

Phân tích yêu cầu khách hàng theo mô hình MoSCoW:

  • Must-have (Bắt buộc phải có): Bản vẽ kỹ thuật chuẩn xác, vật liệu đúng cam kết (gỗ An Cường/gỗ tự nhiên chuẩn sấy), tiến độ bàn giao đúng hạn, hợp đồng minh bạch.
  • Should-have (Nên có): Showroom trải nghiệm căn hộ mẫu thực tế, phối cảnh 3D trực quan theo diện tích thực, tư vấn phong thủy cơ bản.
  • Could-have (Có thể có): Dịch vụ giám sát tác giả online qua camera xưởng, chiết khấu gói nội thất rời.
  • Won't-have (Không ưu tiên): Cung cấp các dòng sản phẩm đại trà giá rẻ không rõ nguồn gốc xuất xứ.

Thiết kế hệ thống mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu tích hợp Thuyết hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action, Fishbein & Ajzen, 1975), Thuyết hành vi có kế hoạch (TPB - Theory of Planned Behavior, Ajzen, 1991) và Mô hình thái độ đa thuộc tính nhằm xây dựng khung phân tích gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc:

+--------------------------+
|  Uy tín thương hiệu (TH) |------+
+--------------------------+      |
+--------------------------+      |
| Cảm nhận chất lượng (CL) |----+ |
+--------------------------+    | |
+--------------------------+    | |     +--------------------------+
|  Cảm nhận giá cả (GC)    |----+-----> | Quyết định lựa chọn (QD) |
+--------------------------+    | |     +--------------------------+
+--------------------------+    | |
|    Chuẩn chủ quan (CQ)   |----+ |
+--------------------------+      |
+--------------------------+      |
|       Thái độ (TD)       |------+
+--------------------------+      |
+--------------------------+      |
|      Nhân viên (NV)      |------+
+--------------------------+

Mô hình kinh tế lượng tổng quát:

$$QD = \beta_0 + \beta_1 TH + \beta_2 CL + \beta_3 GC + \beta_4 CQ + \beta_5 TD + \beta_6 NV + \varepsilon$$

Trong đó:

  • $QD$: Quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế nhà ở của khách hàng (3 biến quan sát: QD1, QD2, QD3).
  • $TH$: Uy tín thương hiệu doanh nghiệp (3 biến quan sát: TH1, TH2, TH3).
  • $CL$: Cảm nhận về chất lượng dịch vụ (4 biến quan sát: CL1, CL2, CL3, CL4).
  • $GC$: Cảm nhận về tính hợp lý của giá cả (4 biến quan sát: GC1, GC2, GC3, GC4).
  • $CQ$: Chuẩn chủ quan - ảnh hưởng từ gia đình, bạn bè, mạng xã hội (3 biến quan sát: CQ1, CQ2, CQ3).
  • $TD$: Thái độ của khách hàng đối với dịch vụ (3 biến quan sát: TD1, TD2, TD3).
  • $NV$: Năng lực, thái độ chuyên môn của đội ngũ nhân sự (3 biến quan sát: NV1, NV2, NV3).
  • $\beta_0$: Hằng số tự do; $\beta_1 \dots \beta_6$: Hệ số hồi quy riêng phần; $\varepsilon$: Sai số ngẫu nhiên.

Phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu áp dụng quy trình 2 giai đoạn:

  1. Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn sâu nhóm chuyên gia gồm 5 kiến trúc sư/quản lý kinh doanh và 5 khách hàng mục tiêu để điều chỉnh thang đo 23 biến quan sát theo thang điểm Likert 5 mức độ (1 = Rất không đồng ý; 5 = Rất đồng ý).
  2. Nghiên cứu định lượng: Khảo sát trực tiếp bằng bảng hỏi. Xác định quy mô mẫu dựa trên công thức Cochran (1977) đối với quần thể không xác định kích thước:

$$n = \frac{Z^2 \cdot p(1 - p)}{e^2} = \frac{(1{,}96)^2 \cdot 0{,}5 \cdot (1 - 0{,}5)}{(0{,}09)^2} \approx 118{,}57$$

Để đảm bảo độ tin cậy và thỏa mãn đồng thời quy tắc kinh nghiệm của Hair et al. ($N \ge 5 \times 23 = 115$) và Tabachnick & Fidell ($N \ge 8 \times 6 + 50 = 98$), tác giả đã ấn định và thu thập thành công cỡ mẫu chính thức $N = 120$ quan sát hợp lệ.


Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu & Code Pipeline

Toàn bộ dữ liệu khảo sát được làm sạch, mã hóa và xử lý trên nền tảng IBM SPSS Statistics 20.0 (có thể tái lập hoàn toàn trên Python bằng thư viện pandas, factor_analyzerstatsmodels).

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

# 1. Load and prepare survey dataset (N=120, 23 Likert items)
df = pd.read_csv("woodpark_survey_data.csv")
indep_vars = ['TH', 'CL', 'GC', 'CQ', 'TD', 'NV']
dep_var = 'QD'

# 2. Check Exploratory Factor Analysis (EFA) Assumptions
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. Fit OLS Multiple Linear Regression Model
X = sm.add_constant(df[indep_vars])
y = df[dep_var]
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 4. Export Statistical Summary
print(model.summary())

Kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố EFA

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha) và phân tích nhân tố khám phá (EFA) qua phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax:

Nhân tố / Thang đo Số biến quan sát Hệ số Cronbach's Alpha Tương quan biến - tổng nhỏ nhất KMO / Sig. Bartlett Tổng phương sai trích (%) Eigenvalue
Chuẩn chủ quan (CQ) 3 0.838 0.652 0.712 (Sig. 0.000) 68.45% 2.145
Uy tín thương hiệu (TH) 3 0.812 0.614 0.698 (Sig. 0.000) 65.21% 1.876
Cảm nhận giá cả (GC) 4 0.794 0.548 0.745 (Sig. 0.000) 61.80% 1.654
Nhân viên (NV) 3 0.825 0.630 0.705 (Sig. 0.000) 67.12% 1.420
Chất lượng dịch vụ (CL) 4 0.782 0.512 0.680 (Sig. 0.000) 59.90% 1.210
Thái độ (TD) 3 0.756 0.498 0.654 (Sig. 0.000) 58.40% 1.050
Quyết định lựa chọn (QD) 3 0.845 0.672 0.730 (Sig. 0.000) 71.30% 2.215

Tất cả các thang đo đều thỏa mãn điều kiện Cronbach's Alpha $> 0.70$, hệ số tương quan biến - tổng $> 0.30$, KMO $> 0.50$, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($p < 0.001$), phương sai trích $> 50%$ và hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của tất cả các biến đều lớn hơn $0.55$, chứng minh giá trị hội tụ và giá trị phân biệt tuyệt đối của bộ thang đo.

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội

Kết quả phân tích hồi quy Enter với biến phụ thuộc $QD$ (Quyết định lựa chọn):

Biến độc lập Hệ số chưa chuẩn hóa (B) Sai số chuẩn (Std. Error) Hệ số chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị t Mức ý nghĩa (Sig.) Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Hằng số ($\beta_0$) 0.412 0.285 - 1.445 0.151 -
Chuẩn chủ quan (CQ) 0.324 0.058 0.342 5.586 0.000 1.214
Uy tín thương hiệu (TH) 0.286 0.062 0.295 4.612 0.000 1.345
Cảm nhận giá cả (GC) 0.215 0.054 0.228 3.981 0.000 1.185
Nhân viên (NV) 0.178 0.052 0.185 3.423 0.001 1.250
Chất lượng dịch vụ (CL) 0.062 0.055 0.068 1.127 0.262 1.412
Thái độ (TD) 0.045 0.051 0.052 0.882 0.380 1.310

Đánh giá độ phù hợp của mô hình kinh tế lượng:

  • Hệ số xác định: $R^2 = 0.628$; $R^2$ hiệu chỉnh $= 0.608$ (nghĩa là 4 biến độc lập có ý nghĩa thống kê giải thích được 60.8% sự biến thiên trong quyết định lựa chọn của khách hàng).
  • Kiểm định ANOVA: Giá trị kiểm định $F = 31.782$ với $p\text{-value} = 0.000 < 0.05$, khẳng định mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng là hoàn toàn phù hợp với tổng thể.
  • Hiện tượng tự tương quan & đa cộng tuyến: Hệ số Durbin-Watson $d = 1.942$ (nằm trong khoảng $1.5 < d < 2.5$, không có tự tương quan bậc một); hệ số $\text{VIF} < 1.50$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng 2.0, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến).
  • Phân phối phần dư: Biểu đồ tần số Histogram cho thấy đường cong phân phối chuẩn dạng hình chuông cân đối, giá trị Mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.974.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa thực tế:

$$QD = 0{,}342 \cdot CQ + 0{,}295 \cdot TH + 0{,}228 \cdot GC + 0{,}185 \cdot NV$$


Đổi mới và đóng góp

  1. Đóng góp về mặt phương pháp luận: Khóa luận đã kiểm chứng thực nghiệm sự kết hợp giữa mô hình TRA và TPB trong bối cảnh hành vi tiêu dùng dịch vụ nhà ở tại thị trường đô thị miền Trung Việt Nam. Khác với các nghiên cứu hàng hóa tiêu dùng nhanh (FMCG) nơi giá cả hoặc khuyến mãi đóng vai trò thống trị, nghiên cứu này chứng minh rằng đối với dịch vụ thiết kế kiến trúc - nội thất, Chuẩn chủ quan ($\beta = 0.342$)Uy tín thương hiệu ($\beta = 0.295$) là hai lực đẩy quan trọng nhất chi phối hành vi.
  2. So sánh với các công trình nghiên cứu tiền nhiệm:
    • So với Hoàng Thị Anh Thư (2014) (nghiên cứu khách sạn tại Huế với biến Giá cả dẫn đầu), quyết định thiết kế nội thất chịu ảnh hưởng mạnh hơn từ mạng lưới người thân và ý kiến chuyên gia.
    • So với Phạm Thị Tâm & Phạm Ngọc Thúy (2010) (lựa chọn ngân hàng cá nhân), tỷ trọng biến nhân viên tư vấn ($\beta = 0.185$) tại WoodPark đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật kiến trúc sâu hơn thay vì thuần túy là kỹ năng giao tiếp.
  3. Phát hiện thực tiễn quan trọng: Hai yếu tố Chất lượng dịch vụ cảm nhận ($p = 0.262$) và Thái độ ($p = 0.380$) không đạt mức ý nghĩa thống kê 5% trong mô hình hồi quy đa biến. Điều này phản ánh đặc thù ngành dịch vụ: chất lượng thiết kế là thuộc tính vô hình khó thẩm định trước khi ký hợp đồng, do đó khách hàng chuyển dịch niềm tin sang danh tiếng công ty và lời khuyên của người đi trước (Word-of-Mouth).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Căn cứ trên trọng số của phương trình hồi quy, công ty WoodPark cần tập trung triển khai gói 4 nhóm giải pháp chiến lược:

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  MA TRẬN GIẢI PHÁP MARKETING WOODPARK                  |
+-------------------------------------------------------------------------+
| 1. CHUẨN CHỦ QUAN (BETA = 0.342)                                        |
|    - Chính sách Referral: Tặng voucher hoàn thiện 5-10% cho người giới  |
|      thiệu công trình mới.                                              |
|    - Phát triển cộng đồng Review & Video Tour nhà thực tế trên mạng     |
|      xã hội.                                                            |
| 2. UY TÍN THƯƠNG HIỆU (BETA = 0.295)                                    |
|    - Tăng cường nhận diện qua Showroom 29 Trần Thúc Nhẫn & Store bán lẻ |
|      41 Trần Thúc Nhẫn.                                                 |
|    - Chuẩn hóa quy chuẩn thiết kế nhận diện thương hiệu số.             |
| 3. CẢM NHẬN GIÁ CẢ (BETA = 0.228)                                       |
|    - Đóng gói combo trọn gói Design & Build: Miễn phí 100% phí thiết kế |
|      khi ký hợp đồng thi công.                                          |
|    - Đa dạng hóa các gói vật liệu: Standard, Premium, Luxury.           |
| 4. NĂNG LỰC NHÂN VIÊN (BETA = 0.185)                                    |
|    - Đào tạo kép: Kỹ năng tư vấn tâm lý khách hàng + Am hiểu vật liệu    |
|      thực tế và dự toán.                                                |
|    - Chuẩn hóa SLA phản hồi yêu cầu chỉnh sửa bản vẽ trong vòng 24h.   |
+-------------------------------------------------------------------------+

Lộ trình triển khai & Đánh giá hiệu quả (ROI)

  • Giai đoạn 1 (Tháng 1 - Tháng 3): Tái cấu trúc chính sách giá trọn gói, tích hợp phần mềm CRM quản lý phản hồi khách hàng và thiết lập chương trình khách hàng thân thiết.
  • Giai đoạn 2 (Tháng 4 - Tháng 8): Đẩy mạnh chiến dịch content marketing đa kênh (Video thực tế bàn giao căn hộ, livestream chia sẻ kinh nghiệm chọn gỗ nội thất).
  • Giai đoạn 3 (Tháng 9 - Tháng 12): Đánh giá lại mức độ hài lòng (CSAT) và chỉ số đo lường mức độ hài lòng của khách hàng (NPS - Net Promoter Score).
  • Dự báo tài chính: Dự kiến sau khi tối ưu hóa 4 nhóm giải pháp, tỷ lệ chuyển đổi từ khách tham quan showroom thành hợp đồng thiết kế sẽ tăng thêm 18 - 25%, doanh thu dịch vụ tăng trưởng bình quân trên 20%/năm.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế mẫu nghiên cứu: Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất (thuận tiện) với quy mô $N = 120$ trên địa bàn TP. Huế, khả năng tổng quát hóa cho toàn bộ thị trường miền Trung còn giới hạn.
  • Hạn chế công cụ phân tích: Đề tài sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS thông qua SPSS. Hướng nghiên cứu tiếp theo nên ứng dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) bằng phần mềm SmartPLS để phân tích sâu các biến trung gian (như Sự tin tưởngÝ định hành vi).
  • Mở rộng phạm vi biến số: Bổ sung các biến kiểm soát như Thu nhập hộ gia đình, Loại hình nhà ở (Căn hộ chung cư vs Biệt thự/Nhà phố) và tác động của các công nghệ trực quan hóa mới (VR/AR 3D Tour).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên ngành Kinh tế/Marketing: Tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình xây dựng bảng hỏi, kiểm định thang đo EFA, giải quyết hiện tượng đa cộng tuyến và diễn giải kết quả hồi quy SPSS trong kinh tế ứng dụng.
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu & Nhà nghiên cứu thị trường: Khung cấu trúc mẫu để triển khai các nghiên cứu định lượng hành vi người tiêu dùng trong lĩnh vực bất động sản, xây dựng và hoàn thiện nội thất.
  • Ban lãnh đạo doanh nghiệp nội thất & Kiến trúc sư: Bộ khuyến nghị quản trị thực tiễn giúp tái cấu trúc quy trình tư vấn bán hàng, chính sách giá và xây dựng thương hiệu dựa trên bằng chứng dữ liệu thực nghiệm.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu sử dụng cỡ mẫu N = 120?

Cỡ mẫu 120 được tính toán chính xác dựa trên công thức Cochran (1977) với độ tin cậy 95% và sai số cho phép $e = 9%$ ($n \approx 118.57$). Đồng thời, quy mô này thỏa mãn nguyên tắc của Hair et al. (1998) yêu cầu cỡ mẫu tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát ($5 \times 23 = 115$).

2. Vì sao biến "Chất lượng dịch vụ" không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy?

Trong phân tích hồi quy đa biến, mức ý nghĩa của biến CL là $p = 0.262 > 0.05$. Điều này xảy ra do bản chất vô hình của dịch vụ thiết kế: khách hàng khó có thể đánh giá chính xác chất lượng kỹ thuật trước khi công trình hoàn thành, do đó nhận thức về chất lượng đã được phản ánh gián tiếp qua Uy tín thương hiệuChuẩn chủ quan.

3. Làm thế nào để kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến trong dữ liệu SPSS?

Đề tài theo dõi hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng biến độc lập. Tất cả giá trị VIF trong mô hình đều nằm trong khoảng từ $1.185$ đến $1.345$, nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo $2.0$ (hoặc $10.0$), khẳng định các biến độc lập không xảy ra xung đột tương quan chéo.

4. Doanh nghiệp cần ưu tiên phân bổ ngân sách marketing vào đâu trước?

Theo phương trình hồi quy, biến Chuẩn chủ quan ($\beta = 0.342$) và Uy tín thương hiệu ($\beta = 0.295$) có trọng số cao nhất. WoodPark cần ưu tiên 60% ngân sách cho các chiến dịch xây dựng danh tiếng, bảo chứng từ khách hàng cũ (Referral marketing, Video case-study) và nâng cấp trải nghiệm showroom thực tế.

5. Chi phí triển khai các giải pháp đề xuất có khả thi với doanh nghiệp SME không?

Hoàn toàn khả thi. Giải pháp tận dụng tối đa hạ tầng hiện hữu của WoodPark (Showroom 29 Trần Thúc Nhẫn, Store 41 Trần Thúc Nhẫn và xưởng 1.500 m²). Các chính sách miễn phí thiết kế khi ký hợp đồng thi công hoặc chiết khấu giới thiệu không làm tăng chi phí cố định mà chỉ phát sinh trên doanh thu thực nhận.


Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thúy Vân đã hoàn thành trọn vẹn các mục tiêu nghiên cứu khoa học đề ra. Bằng việc vận dụng quy trình nghiên cứu định lượng chặt chẽ với phần mềm SPSS 20.0, khóa luận đã chứng minh rằng quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế nhà ở của khách hàng tại WoodPark TP. Huế chịu sự tác động đồng thời của 4 nhân tố có ý nghĩa thống kê theo thứ tự ưu tiên: Chuẩn chủ quan ($\beta = 0.342$) > Uy tín thương hiệu ($\beta = 0.295$) > Cảm nhận giá cả ($\beta = 0.228$) > Năng lực nhân viên ($\beta = 0.185$), giải thích được 60.8% hành vi lựa chọn của khách hàng. Đây là cơ sở khoa học và thực tiễn vững chắc để Công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark tối ưu hóa chiến lược cạnh tranh, mở rộng thị phần tại Huế và hiện thực hóa mục tiêu trở thành top 5 doanh nghiệp nội thất hàng đầu khu vực miền Trung vào năm 2025.