PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.3. Đánh giá của khách hàng về hoạt động bán hàng đối với sản phẩm FPT Play Box
2.3.4. Phân tích hồi quy
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến phụthuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Điều kiện để phân tích được hồi quy là biến phụthuộc phải có mối quan hệ tương quan tuyến tính với các biếnđộc lập vàđồng thời giữa các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau (hệsố tương quan khác 1).
H0: Các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể H1: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 12: Hệ số tương quan Pearson Đánh giá
hiệu quả hoạt động
bán hàng
Sản phẩm Giá Nhân viên
bán hàng
Xúc tiến bán hàng
Đánh giá hiệu quả hoạt động bán hàng
Hệsố tương quan Pearson
1 0,520** 0,409** 0,607** 0,492**
Sig.(2-tailed)
0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N 150 150 150 150 150
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS) Ghi chú:
- (*) : Kiểmđịnh giảthuyết ởmức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05.
- (**): Kiểm định giảthuyết ởmức ý nghĩa nhỏ hơn 0,01.
Qua kết quả phân tích ta thấy, với mức ý nghĩa 0,01 giá trị Sig của các biến đều nhỏ hơn 0,01; biến phụthuộc và các biến độc lập có tương quanvới nhau, cho phép ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1.Trong đó, biến Nhân viên bán hàng tương quan mạnh nhất và biến Giá có tương quan yếu nhất.
2.3.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính (đánh giá độ phù hợp của mô hình)
Mô hình hồi quy được xây dựng nhằm lượng hóa và cho biết mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập lên yếu tố phụ thuộc. Cụthể nghiên cứu này cho biết các nhân tố nào ảnh hưởng đến hiệu quả bán hàng và ảnh hưởng ra sao. Phương pháp hồi quy được sửdụng là phương pháp bình phương bé nhất (OSL).
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
Hiệu quảhoạt động bán hàng = βo + β1*sản phẩm + β2*giá + β3*nhân viên + β4*xúc tiến bán hàng
Với βo là hệsốchặn
Trường Đại học Kinh tế Huế
βi là hệsốhồi quy riêng tương ứng với các biến độc lập Kết quảhồi quy được thểhiện trong bảng sau:
Bảng 13: Kết quả hồi quy mô hình
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước
lượng
Durbin-Watson
1 0,736a 0,541 0,528 0,28638 1,871
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS) Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thểhiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Kết quảcủa bảng trên, ta có R = 0,736 cho thấy mối quan hệgiữa các biến trong mô hình có mối quan hệkhá chặt chẽ. Mô hình hồi quy giải thích được 52,8% sựbiến thiên của biến phụ thuộc là do sự biến động của 4 biến độc lập, còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình. Dođó, có thể kết luận mô hình có mối tương quan chặt chẽ. HệsốDurbin-Watson có giá trịlà 1,871 nên mô hình không xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
2.3.4.3. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, để xem biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập hay không. Đểkiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, sửdụng đại lượng F từbảng phân tíchphương sai ANOVA.
Giảthuyết: H0: hệsốR2 = 0 (mô hình không phù hợp) (Sig > 0,05) H1: hệsốR2≠ 0 (mô hình phù hợp) (Sig < 0,05)
Hay H0: Không có mối quan hệtuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụthuộc H1: Có mối quan hệtuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụthuộc
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 14: Kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVAa
Mô hình Tổng các bình phương
Df Trung bình bình phương
F Sig.
1
Hồi quy 14,014 4 3,504 42,719 0,000b
Phần dư 11,892 145 0,082
Tổng 25,906 149
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS) Dựa vào bảng cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), có nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%. Thống kê giá trị F = 42,719 được dùng để kiểm định giả thuyết H0, ở đây ta thấy mối quan hệ tuyến tính là có ý nghĩa. Ta có thể bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận H1là các biến độc lập đều có những tác động nhấtđịnh đến biến phụthuộc.
2.3.4.4. Phân tích hồi quy đa biến
Bảng 15: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình Hệsốkhông
chuẩn hóa
Hệsố chuẩn hóa
t Sig. Thống kê cộng tuyến
B Độlệch
chuẩn
Beta Tolerance VIF
1
(Hằng số) -0,122 0,325
-0,377 0,707
Sản phẩm 0,240 0,083 0,193 2,876 0,005 0,705 1,419
Giá 0,144 0,064 0,140 2,246 0,026 0,810 1,234
Nhân viên
bán hàng 0,390 0,058 0,421 6,733 0,000 0,808 1,238
Xúc tiến bán
hàng 0,240 0,058 0,259 4,124 0,000 0,801 1,248
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên SPSS)
Kết quảphân tích các hệsốhồi quy trong mô hình cho thấy 4 yếu tốcó giá trịSig của các kiểm định t đều < 0,05 có ý nghĩa thống kê ta sẽgiữ lại, tuy nhiên hệsốchặn
Trường Đại học Kinh tế Huế
βo có mức ý nghĩa Sig > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình. Đồng thời hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation fator) đều nhỏ hơn 10. Do vậy, ta khẳng định rằng mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy tổng quát của mô hìnhđược viết lại như sau:
Hiệu quả hoạt động bán hàng bán hàng = 0,193*sản phẩm + 0,140*giá +0,421*nhân viên bán hàng + 0,259*xúc tiến bán hàng
Dựa vào kết quả mô hình hồi quy ta có thể nhận thấy hệ số β1 bằng 0,193 có nghĩa là khi nhân tố sản phẩm thay đổi 1 đơn vị trong khi các yếu tố khác không đổi thì làm cho mức độhiệu quảhoạt động bán hàng cũng biến động cùng chiều 0,193đơn vị. Đối với yếu tốgiá có hệsố β2 bằng 0,140 cũng có nghĩa là khi yếu tố này thay đổi 1 đơn vịthì mức độ hiệu quảhoạt động bán hàng cũng thay đổi cùng chiều 0,140 đơn vị. Với hệsố β3 bằng 0,421 có nghĩa khi nhân tốnhân viên bán hàngthay đổi 1 đơn vị thì mức độ hiệu quảhoạt động bán hàng cũng thay đổi 0,421đơn vị trong khi các yếu tố khác không đổi. Với hệsố β4 bằng 0,259 có nghĩa khi hoạt động xúc tiến bán hàng thay đổi 1 đơn vịthì mức độhiệu quảhoạt động bán hàng cũng biến động cùng chiều 0,259đơn vị trong khi các yếu tố khác không thay đổi.
Từmô hình ta có thể thấy yếu tố “Nhân viên bán hàng” có tác động mạnh nhất đến mức độ đánh giá hoạt động bán hàng và yếu tố “Giá” có tác động yếu nhất. Tuy nhiên hệ số β của các yếu tố cho thấy sự tác động của các yếu tố là không chênh lệch nhiều, các yếu tố tác động với mức độgần bằng nhau đến đánh giá của khách hàng về hoạt động bán hàng đối với sản phẩm FPT Play Box tại FPT Telecom Huế. Trong các nhân tố được rút trích, nhân tố “Nhân viên bán hàng”có ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ đánh giá chung của khách hàng về hoạt động bán hàng với hệsố β = 0,421. Nhân viên bán hàng khi tiếp xúc với khách hàng như thế nào? là tiêu chí quan trọng ảnh hưởng đến quyết định có chọn mua sản phẩm của khách hàng hay không. Nhân tốtiếp theo ảnh hưởng đến mức độ đánh giá chung của khách hàng về hoạt động bán hàng của Chi nhánh là “Xúc tiến bán hàng” hệ số β = 0,259. Nhân tố thứ 3 với hệ số β=
0,193 là “Sản phẩm”. Và nhân tốcòn lại là “Giá”với hệsố βlà 0,140.
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.5. Ý kiến đánh giá của khách hàng về hoạt động bán hàng FPT Play Box của