Giới thiệu dự án

Thị trường bán lẻ nông sản tại Việt Nam đang trải qua giai đoạn chuyển dịch cơ cấu mạnh mẽ dưới áp lực đô thị hóa nhanh và mức sống gia tăng tại các đô thị loại đặc biệt. Theo thống kê giai đoạn 2020–2022, tỷ lệ người tiêu dùng tại TP. Hồ Chí Minh lựa chọn kênh chợ truyền thống sụt giảm xuống còn 35%, trong khi hơn 80% khách hàng ưu tiên mua sắm thực phẩm tại các hệ thống siêu thị hiện đại nhờ khả năng kiểm soát xuất xứ rõ ràng và đạt chứng nhận an toàn (VietGAP, GlobalGAP).

Tuy nhiên, thị trường vẫn đối mặt với vấn nạn bất đối xứng thông tin (Information Asymmetry), thực phẩm không rõ nguồn gốc và dư lượng hóa chất vượt mức kiểm soát, gây ra cuộc khủng hoảng niềm tin nghiêm trọng ở người tiêu dùng. Chuỗi bán lẻ Bách Hóa Xanh (trực thuộc Tập đoàn Thế Giới Di Động - MWG) tuy sở hữu mạng lưới điểm bán dày đặc nhưng đứng trước bài toán tối ưu hóa chiến lược định vị sản phẩm và thấu hiểu hành vi tiêu dùng nông sản sạch (NSS).

                      [Bối cảnh thị trường TP.HCM]
  + Sụt giảm chợ truyền thống (35%)   + Ưa chuộng kênh siêu thị (>80%)
                   [Vấn đề cốt lõi của đề tài]
  + Bất đối xứng thông tin thực phẩm  + Khủng hoảng niềm tin nguồn gốc
        [Đề tài Khóa luận - HUB: Trần Hoàng Châu (2022)]
  Xác định & Lượng hóa các nhân tố tác động đến Quyết định mua NSS

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết: Tích hợp Thuyết Hành động Hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA), Thuyết Hành vi Hoạch định (Theory of Planned Behavior - TPB) và mô hình hành vi người tiêu dùng của Philip Kotler để xây dựng khung phân tích thực nghiệm.
  2. Đo lường và kiểm định thực nghiệm: Xác định mức độ ảnh hưởng của 5 nhân tố tiềm năng (Ý thức sức khỏe, An toàn thực phẩm, Chất lượng sản phẩm, Cảm nhận về giá, Mối quan tâm môi trường) đến quyết định mua NSS tại chuỗi Bách Hóa Xanh TP.HCM.
  3. Đề xuất hàm ý quản trị: Cung cấp các giải pháp tối ưu hóa danh mục, kiểm soát chất lượng và chiến lược định giá dựa trên dữ liệu định lượng cụ thể.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

Nghiên cứu áp dụng quy trình hỗn hợp định tính - định lượng (Mixed-Method Research). Kết quả kỳ vọng đạt được mô hình hồi quy tuyến tính bội có ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$), giải thích tối thiểu 50% phương sai của biến phụ thuộc ($R^2 > 0.50$), loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến (Hệ số phóng đại phương sai $\text{VIF} < 2.0$) và thiết lập thang đo có độ tin cậy nội hàm cao (Hệ số $\text{Cronbach's Alpha} \ge 0.70$).

Phạm vi và giới hạn

  • Không gian: Địa bàn TP. Hồ Chí Minh, tập trung vào tập khách hàng giao dịch trực tiếp tại các cửa hàng Bách Hóa Xanh.
  • Thời gian: Khảo sát và phân tích dữ liệu thực tế giai đoạn 2021–2022.
  • Quy mô mẫu: $n = 150$ quan sát hợp lệ từ người tiêu dùng cá nhân trên 18 tuổi.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thị trường TP.HCM, các giải pháp phân phối nông sản hiện hữu bộc lộ rõ ranh giới phân hóa về chất lượng và năng lực tiếp cận:

Tiêu chí so sánh Chợ truyền thống Cửa hàng hữu cơ chuyên biệt Bách Hóa Xanh (Mô hình Mini-mart)
Kiểm soát chất lượng Rất thấp, không tem truy xuất Rất cao (Organic/GlobalGAP) Đạt chuẩn VietGAP, kiểm định định kỳ
Mức giá tương đối Thấp, biến động theo ngày Rất cao (gấp 2-3 lần thông thường) Trung bình - hợp lý, bình ổn giá
Mạng lưới phân phối Rộng khắp, phân tán Hẹp, tập trung nội thành Dày đặc, len lỏi khu dân cư
Mức độ minh bạch Kém, dựa vào cảm tính Tuyệt đối, truy xuất mã QR Tốt, bao bì chuẩn hóa

So sánh trực tiếp với các chuỗi siêu thị đối thủ:

  • WinMart+ (Masan): Lợi thế từ chuỗi cung ứng khép kín WinEco, tuy nhiên chi phí mặt bằng đẩy biên giá lên phân khúc cận cao cấp.
  • Co.op Food (Saigon Co.op): Thương hiệu nội địa vững chắc, nguồn hàng dồi dào nhưng tốc độ phủ điểm bán và tối ưu diện tích trưng bày linh hoạt chưa bằng Bách Hóa Xanh.

Áp dụng khung phân loại yêu cầu MoSCoW trong thiết kế biến quan sát:

  • Must Have: Biến đo lường chất lượng cảm nhận (độ tươi, chứng nhận VietGAP), cảm nhận giá cả và ý thức bảo vệ sức khỏe.
  • Should Have: Biến đo lường nỗi lo dư lượng bảo vệ thực vật và kiểm soát an toàn vệ sinh thực phẩm (ATVSTP).
  • Could Have: Biến đo lường trách nhiệm môi trường và bao bì tự hủy sinh học.
  • Won't Have: Đánh giá logistics chặng cuối và thương mại điện tử (tập trung thuần túy vào hành vi mua tại điểm bán vật lý).

Thiết kế hệ thống đo lường và cấu trúc dữ liệu

Ngăn xếp công nghệ phân tích dữ liệu (Analytics Technology Stack):

  • Phần mềm xử lý chính: IBM SPSS Statistics version 26.0 (Rel. 26.0.0.0).
  • Công cụ thu thập: Google Forms API tích hợp Google Sheets (Data Export).
  • Công cụ bổ trợ / Xác thực: Python 3.10 với thư viện pandas (v2.1.0), numpy (v1.24.3), statsmodels (v0.14.0)scipy (v1.11.2).
graph TD
    A[Bảng câu hỏi Likert 5 điểm] --> B[Thu thập dữ liệu n=150]
    B --> C[Làm sạch dữ liệu Data Cleaning]
    C --> D[Kiểm định Cronbach's Alpha >= 0.7]
    D --> E[Phân tích nhân tố khám phá EFA]
    E --> F[Hồi quy tuyến tính bội OLS]
    F --> G[Kiểm định ANOVA & Hệ số VIF]
    G --> H[Hàm ý quản trị & Triển khai]

Cấu trúc từ điển dữ liệu (Data Dictionary Schema) cho mô hình nghiên cứu:

DATA_SCHEMA = {
    "HEALTH_CONSCIOUSNESS": {
        "SK1": "NSS giúp nâng cao hệ miễn dịch và thể lực (1-5)",
        "SK2": "Chủ động ngăn ngừa rủi ro bệnh mãn tính (1-5)",
        "SK3": "Duy trì chế độ dinh dưỡng lành mạnh hàng ngày (1-5)"
    },
    "FOOD_SAFETY": {
        "AT1": "Lo ngại tồn dư hóa chất và thuốc BVTV (1-5)",
        "AT2": "Quan tâm quy trình đóng gói và bảo quản (1-5)",
        "AT3": "Kiểm tra tem nhãn chứng nhận ATVSTP (1-5)"
    },
    "QUALITY_CONCERN": {
        "CL1": "Độ tươi ngon, màu sắc tự nhiên của rau củ (1-5)",
        "CL2": "Tiêu chuẩn VietGAP/GlobalGAP được công bố rõ ràng (1-5)",
        "CL3": "Hương vị và giá trị dinh dưỡng được giữ trọn vẹn (1-5)"
    },
    "PRICE_PERCEPTION": {
        "GIA1": "Mức giá tại BHX tương xứng với chất lượng (1-5)",
        "GIA2": "Giá NSS tại BHX cạnh tranh so với siêu thị khác (1-5)",
        "GIA3": "Khả năng chi trả định kỳ cho NSS tại gia đình (1-5)"
    },
    "ENVIRONMENTAL_CONCERN": {
        "MT1": "Ủng hộ phương pháp canh tác bền vững (1-5)",
        "MT2": "Hạn chế sử dụng túi nilon, bao bì nhựa (1-5)"
    },
    "PURCHASE_DECISION": {
        "QD1": "Ưu tiên chọn NSS khi mua sắm tại BHX (1-5)",
        "QD2": "Sẵn sàng giới thiệu NSS tại BHX cho người thân (1-5)",
        "QD3": "Tiếp tục duy trì mua NSS tại BHX trong tương lai (1-5)"
    }
}

Phương pháp luận nghiên cứu (Methodology)

Nghiên cứu triển khai qua 2 pha liên hoàn:

  1. Nghiên cứu định tính: Thảo luận nhóm tập trung ($n=10$) và phỏng vấn chuyên gia để sàng lọc, hiệu chỉnh thang đo gốc từ Wee et al. (2014) và Nguyễn Thị Thuyết Minh (2016) cho phù hợp với thói quen tiêu dùng tại TP.HCM.
  2. Nghiên cứu định lượng: Khảo sát bảng hỏi cấu trúc 5 mức độ Likert (1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý).
                        [Lộ trình nghiên cứu WBS]
  Tuần 1-2: Xây dựng cơ sở lý thuyết & Thang đo sơ bộ
  Tuần 3-4: Phỏng vấn định tính & Hiệu chỉnh bảng hỏi
  Tuần 5-7: Thu thập dữ liệu thực địa (n=150) tại các điểm bán BHX
  Tuần 8-9: Phân tích định lượng (Cronbach's Alpha, EFA, Hồi quy trên SPSS 26)
  Tuần 10:  Xác lập hàm ý quản trị & Hoàn thiện báo cáo khoa học

Ma trận đánh giá rủi ro phương pháp luận:

  • Sai lệch mẫu (Sampling Bias): Khắc phục bằng cách phân bổ đều khảo sát theo các khung giờ (sáng, trưa, chiều tối) và đa dạng hóa nhóm nhân khẩu học.
  • Đa cộng tuyến (Multicollinearity): Kiểm soát chặt chẽ chỉ số Variance Inflation Factor ($\text{VIF} < 2.0$) và hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập ($r < 0.7$).

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích định lượng chi tiết

Dữ liệu thô sau khi sàng lọc ($n=150$) được đưa vào xử lý qua mã kịch bản tự động hóa trên SPSS Syntax:

* Kiem dinh do tin cay Cronbach's Alpha cho thang do Chat Luong.
RELIABILITY
  /VARIABLES=CL1 CL2 CL3
  /SCALE('Quality Scale') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR
  /SUMMARY=TOTAL.

* Phan tich Nhan to Kham pha EFA voi phep xoay Varimax.
FACTOR
  /VARIABLES=SK1 SK2 SK3 AT1 AT2 AT3 CL1 CL2 CL3 GIA1 GIA2 GIA3 MT1 MT2
  /MISSING LISTWISE 
  /ANALYSIS SK1 SK2 SK3 AT1 AT2 AT3 CL1 CL2 CL3 GIA1 GIA2 GIA3 MT1 MT2
  /PRINT INITIAL KMO EXTRACTION ROTATION FSCORE
  /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
  /EXTRACTION PC
  /ROTATION VARIMAX
  /METHOD=CORRELATION.

* Phan tich Hoi quy Tuyen tinh Boi bang phuong phap Enter.
REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT QD_Mean
  /METHOD=ENTER SK_Mean AT_Mean CL_Mean GIA_Mean MT_Mean.

Đồng thời, script Python tương đương được xây dựng nhằm cross-check kết quả thống kê:

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

# Load and prepare survey dataset
df = pd.read_csv("bachhoaxanh_survey_data.csv")
X = df[["SK_Mean", "AT_Mean", "CL_Mean", "GIA_Mean", "MT_Mean"]]
y = df["QD_Mean"]

# Add intercept for OLS regression
X_with_const = sm.add_constant(X)
ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# Calculate VIF for each predictor
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Variable"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [
    variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])
]

print(ols_model.summary())
print(vif_data)

Kết quả kiểm định và phân tích độ tin cậy

  1. Độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha): Toàn bộ 5 thang đo độc lập và 1 thang đo phụ thuộc đều đạt hệ số tin cậy $\alpha > 0.70$. Không có biến quan sát nào có hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn $0.30$.
  2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
    • Hệ số $\text{KMO} = 0.812$ ($0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$), kiểm định Bartlett đạt mức ý nghĩa $\text{Sig.} = 0.000 < 0.001$, chứng minh tính tương quan chặt chẽ giữa các biến.
    • Rút trích được 5 nhân tố tại mức giá trị Eigenvalue $> 1.0$. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt $62.45% > 50%$.
    • Ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix) cho thấy tất cả các hệ số Factor Loading đều đạt chuẩn $> 0.55$.

Kết quả hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết

Phương trình hồi quy chuẩn hóa thu được từ phân tích OLS (Enter Method):

$$\text{QD} = 0.184 \times \text{SK} + 0.492 \times \text{CL} + 0.228 \times \text{GIA}$$

                KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐA BIẾN (OLS)
  R² Hiệu chỉnh = 0.548 | F-statistic = 35.12 (p < 0.001) | VIF max = 1.34
  • Hệ số xác định mô hình: $R^2 = 0.563$, $R^2 \text{ hiệu chỉnh} = 0.548$. Mô hình giải thích được $54.8%$ sự biến thiên của Quyết định mua NSS của NTD tại Bách Hóa Xanh TP.HCM.
  • Kiểm định ANOVA: Giá trị thống kê $F = 35.12$ với mức ý nghĩa $p = 0.000 < 0.001$, khẳng định mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng là hoàn toàn phù hợp với tổng thể.
  • Đa cộng tuyến: Tất cả các giá trị $\text{VIF} \in [1.12, 1.34] < 2.0$, khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại các đóng góp học thuật và giá trị thực tiễn nổi bật khi đặt cạnh các công trình tiền nhiệm:

Công trình tham chiếu Phạm vi & Đối tượng Kết quả trọng tâm Điểm mới của đề tài này
Wee et al. (2014) Thực phẩm hữu cơ tại Malaysia ($n=288$) Sức khỏe, an toàn, môi trường đều có ý nghĩa ($p<0.05$) Tái kiểm định trong bối cảnh chuỗi mini-mart bán lẻ nội địa Việt Nam.
Nguyễn Thị Thuyết Minh (2016) Thực phẩm hữu cơ TP.HCM ($n=200$) Giá tác động nghịch chiều ($\beta = -0.172$), Sức khỏe mạnh nhất ($\beta = 0.426$) Chứng minh Chất lượng ($\beta = 0.492$) vượt lên sức khỏe; Giá tại BHX có tác động thuận chiều khi người mua xem giá là chỉ dấu chất lượng.
Lý Mỹ Phương (2015) Rau an toàn Co.op Mart TP.HCM ($n=180$) Dịch vụ khách hàng chi phối mạnh nhất ($\beta = 0.385$) Phân lập rõ vai trò cốt lõi của thuộc tính nội tại sản phẩm (độ tươi, chứng chỉ) so với dịch vụ bổ trợ.

Đóng góp thực nghiệm chính

  1. Phát hiện sự thống trị của nhân tố "Quan tâm chất lượng": Với trọng số $\beta = 0.492$, chất lượng thực tế (độ tươi, quy chuẩn bảo quản mát tại quầy) là động lực tiên quyết, vượt qua ý thức chung về sức khỏe ($\beta = 0.184$).
  2. Lý giải nguyên nhân loại bỏ biến "Quan tâm ATTP" và "Môi trường": Trong tâm lý khách hàng đô thị, tiêu chuẩn an toàn thực phẩm đã trở thành "điều kiện mặc định" (Default expectation) khi bước vào siêu thị mini, không còn là biến số mang tính quyết định phân hóa. Tương tự, nhận thức môi trường chưa chuyển hóa thành động lực hành vi mua sắm trực tiếp tại điểm bán.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên trọng số chuẩn hóa $\beta$, Bách Hóa Xanh cần triển khai kế hoạch hành động chiến lược 3 trụ cột:

                            [CHIẾN LƯỢC 3 TRỤ CỘT]
 [Trụ cột 1: Chất lượng]      [Trụ cột 2: Giá trị]        [Trụ cột 3: Sức khỏe]
  (Trọng số Beta = 0.492)     (Trọng số Beta = 0.228)     (Trọng số Beta = 0.184)
  - Quầy làm mát phun sương   - Chiến lược định giá kép   - Nhãn Nutrition Facts
  - Cam kết "Tươi ngon 100%"  - Combo tiết kiệm gia đình  - Cẩm nang Eat-Clean
  - Truy xuất nguồn gốc QR    - Tối ưu chuỗi cung ứng     - Kệ hàng Healthy Ready

Kế hoạch hành động chi tiết

1. Nâng cấp chuẩn hóa hiển thị và bảo quản chất lượng ($\beta = 0.492$)

  • Lắp đặt hệ thống quầy kệ làm mát giữ ẩm liên tục tại 100% điểm bán TP.HCM, duy trì nhiệt độ rau củ từ $8^\circ\text{C} - 12^\circ\text{C}$.
  • Triển khai tem QR Code động trên bao bì liên kết thẳng với dữ liệu nhật ký canh tác của hợp tác xã liên kết.

2. Chiến lược định giá minh bạch và chính sách giá trị ($\beta = 0.228$)

  • Thiết lập chính sách "Giá tốt mỗi ngày" (Everyday Low Price - EDLP) kết hợp chương trình bình ổn giá của Sở Công Thương TP.HCM.
  • Đóng gói combo định lượng khẩu phần gia đình (300g, 500g, 1kg) giúp hạ thấp rào cản chi phí đơn lẻ cho người có thu nhập trung bình (5–10 triệu VNĐ/tháng).

3. Giáo dục thị trường gắn liền với lối sống lành mạnh ($\beta = 0.184$)

  • Xây dựng ấn phẩm "Góc Sống Khỏe" tại cửa hàng và ứng dụng di động Bách Hóa Xanh, chia sẻ thực đơn dinh dưỡng Eat-Clean từ nông sản đạt chuẩn VietGAP.

Lộ trình triển khai (Implementation Roadmap)

Giai đoạn 1 (Tháng 1-3): Chuẩn hóa quy trình kiểm định nhà cung cấp VietGAP tại kho tổng
Giai đoạn 2 (Tháng 4-6): Nâng cấp quầy kệ làm mát & Dán tem truy xuất nguồn gốc tại 500 cửa hàng
Giai đoạn 3 (Tháng 7-12): Triển khai chiến dịch truyền thông "Nông Sản Tươi Lành Cho Sức Khỏe"

Hạn chế và hướng phát triển

Nghiên cứu thẳng thắn nhìn nhận các giới hạn kỹ thuật cần tiếp tục hoàn thiện trong các công trình tiếp nối:

  • Phương pháp lấy mẫu: Sử dụng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện phi xác suất ($n=150$), tiềm ẩn sai số đại diện cho toàn bộ tập khách hàng TP.HCM.
  • Mô hình cấu trúc tuyến tính: Chưa đánh giá các mối quan hệ phi tuyến, vai trò của biến trung gian (Mediator) như Niềm tin thương hiệu (Brand Trust) hoặc biến điều tiết (Moderator) như Thu nhập hộ gia đình.
  • Định hướng mở rộng:
    • Nâng quy mô mẫu lên $n \ge 500$, áp dụng phân tích mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) thông qua SmartPLS 4.0.
    • Tích hợp dữ liệu giao dịch thực tế (Point of Sale - POS data) với kỹ thuật Machine Learning để phân khúc hành vi khách hàng (RFM Segmentation).

Đối tượng hưởng lợi

                 GIÁ TRỊ TÁC ĐỘNG TỚI CÁC BÊN LIÊN QUAN

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 IBM SPSS Statistics (từ bản 20.0 trở lên) hoặc môi trường Python 3.8+ có cài đặt các gói pandas, statsmodels, scipy. Tệp dữ liệu đầu vào cần được mã hóa sạch theo định dạng số nguyên (1 đến 5) tương ứng với thang đo Likert.

2. Giới hạn quy mô mẫu $n=150$ có đảm bảo độ tin cậy thống kê không?

Theo quy tắc kinh nghiệm của Hair et al. (2014), kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố EFA là $5 \times \text{Tổng số biến quan sát}$. Với 17 biến quan sát trong mô hình, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là $17 \times 5 = 85$. Do đó, mẫu $n=150$ hoàn toàn thỏa mãn yêu cầu về độ mạnh thống kê (Statistical Power).

3. Làm thế nào để tích hợp mô hình nghiên cứu này vào hệ thống CRM của Bách Hóa Xanh?

Hệ thống CRM có thể sử dụng 3 nhân tố có ý nghĩa (Chất lượng, Giá, Sức khỏe) để tạo các trường thuộc tính đánh giá điểm hài lòng khách hàng (CSAT/NPS), từ đó tự động phân nhóm khách hàng nhạy cảm về giá hoặc khách hàng ưu tiên chất lượng cao để gửi ưu đãi cá nhân hóa.

4. Chi phí và thời gian cần thiết để triển khai bảo dưỡng hệ thống đo lường hành vi người tiêu dùng định kỳ?

Khảo sát nên được tự động hóa qua ứng dụng di động Bách Hóa Xanh sau mỗi đơn hàng hoàn tất. Chi phí vận hành gần như bằng 0 nếu tích hợp API khảo sát tự động, thời gian trích xuất và cập nhật mô hình hồi quy định kỳ là 1 lần/quý.

5. Tại sao yếu tố "Quan tâm an toàn thực phẩm" lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy?

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị $p = 0.561 > 0.05$. Điều này xảy ra do người tiêu dùng mặc định rằng hàng hóa bày bán trong chuỗi siêu thị có thương hiệu lớn như Bách Hóa Xanh bắt buộc phải an toàn, do đó yếu tố này biến thành tiêu chuẩn cơ bản chứ không phải là động lực phân hóa quyết định mua.


Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Hoàng Châu (Đại học Ngân hàng TP.HCM) đã giải quyết trọn vẹn bài toán lượng hóa hành vi mua nông sản sạch của người tiêu dùng tại chuỗi Bách Hóa Xanh TP.HCM. Thông qua quy trình phân tích thống kê chặt chẽ trên SPSS 26, nghiên cứu đã chứng minh quyết định mua chịu sự chi phối mạnh mẽ nhất bởi Quan tâm chất lượng ($\beta = 0.492$), tiếp theo là Cảm nhận về giá ($\beta = 0.228$) và Ý thức sức khỏe ($\beta = 0.184$), đồng thời bác bỏ tác động trực tiếp của nhận thức môi trường và an toàn thực phẩm tổng quát.

Đây là cơ sở dữ liệu thực nghiệm quan trọng giúp ban lãnh đạo Bách Hóa Xanh tái cơ cấu danh mục, đầu tư đúng trọng tâm vào công nghệ bảo quản mát tại điểm bán và xây dựng chính sách giá cạnh tranh, thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành bán lẻ nông nghiệp công nghệ cao tại Việt Nam. Quý độc giả, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp có thể áp dụng toàn bộ khung thang đo và pipeline phân tích này để tiếp tục mở rộng quy mô khảo sát trên toàn quốc.